基于深度学习的智能车辆视觉里程计技术发展综述

针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。     

基于语义分割网络的路面积水与湿滑区域检测

积水或湿滑路面的道路附着系数远小于干燥路面的附着系数,对交通的安全性和机动性都有很大的影响。通过及时获取路面状态信息而发出预警,可大大减小潜在伤害。本文中研究了基于图像的语义分割网络在积水和潮湿的路面状态识别中的应用,它不仅可预测未来路面状态信息,且可得到路面积水和湿滑区域的分布。该方法利用语义分割网络Res-UNet++,分割出路面的积水和湿滑区域。Res-UNet++结构包括嵌套了不同深度的编码器-解码器结构,并在网络的特征提取部分加入残差结构,从而使图像的特征更容易学习。该方法取得了平均交并比为90.07%的分割精度并克服了其它方法的缺点。     

嵌岩桩垂直承载力的有限元分析（上）——嵌岩深度效应

着重讨论嵌岩桩的嵌岩深度效应,当嵌岩达到一定深度后,继续增加嵌岩深度,对桩的承载力的提高已不明显,甚至无助于承载力的提高。     

30万吨级油轮安全靠泊青岛港

青岛港引领30万吨级超大型油轮(以下简称VLCC,其船长330m左右,船宽55m左右,最大吃水20.5m)是从1995年开始的,引领艘次逐年递增,近年来甚至每月15艘次。经过长期的实践和研究,积累了     

基于深度自编码模型和马氏距离的起重机泵健康评估

为准确、可靠、有效地进行起重机泵健康评估,通过对多台不同使用年限的起重机进行试验,获取起重机实际运行时的泵信号,采用深度自编码模型(DAE)与马氏距离(MD)结合的方式,揭示泵性能退化和评估健康状况,对比统计特征、EMD、MLP、CNN等特征学习方法,表明该方法具有良好的性能.     

汽车VS二轮车十字路口事故场景研究

为研究十字路口发生的汽车与二轮车事故场景,基于NAIS事故数据库中发生在十字路口的汽车与二轮车事故数据开展研究。选择描述十字路口事故关键参数,依据事故发生时环境照明、十字路口信号灯、汽车所在道路车道数、道路限速、汽车种类、汽车速度、汽车运动方式、第一碰撞点、二轮车种类、二轮车运动方式等参数,对事故数据进行聚类分析,得到5类主要危险场景。基于发生频率最大和骑车人死亡风险最高的场景具有危险场景代表性,最终得到2类十字路口汽车与二轮车的典型事故场景。为十字路口汽车与二轮车的冲突消解、避撞策略研究提供参考。     

基于有限元模型的船用螺旋桨桨叶应力分析

采用计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)软件建立静止域(舵、导管及船体)和旋转域(螺旋桨)的三维几何模型,在螺旋桨流场内求解雷诺平均纳维斯托克斯方程(Reynolds-Averaged Navier-Stokes equations,RANS),由此对船用螺旋桨产生的推力和...