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621.
针对基于视频监控的密集行人群识别难度大,运动轨迹提取困难,运动语义信息挖掘不足 等问题,本文提出基于多目标跟踪FairMOT框架及K-means聚类的行人轨迹捕获和运动语义信 息感知方法。首先,利用多目标跟踪算法提取视频中行人群目标过街时的运动轨迹特征向量;然 后,通过分析轨迹坐标的数值分布特点,设计了一种协方差滤波算法STCCF,以检测和剔除“准静 态轨迹”,得到行人群目标运动轨迹簇;最后,针对已提取的轨迹簇,应用K-means聚类方法,选取 S系数(Silhouette Coefficient)和DB指数(Davies Bouldin Index)两个指标,感知行人聚集和消散点 等场景语义特征。实验分析表明,算法从提取到的2689条轨迹中辨识出179条“准静态轨迹”,检 出率为81.73%;视频场景中的行人目标源点和消失点的解析结果与人工辨识结果吻合,验证了密 集行人群轨迹提取和运动语义信息感知方法的有效性。本文研究可为数据驱动的行为预测和轨 迹建模提供基础。  相似文献   
622.
建立了车辆路径问题的数学模型.为了提高遗传算法的搜索速率,避免种群出现“早熟”现象,对适应度函数采用动态线性标定方式,改进交叉算子,采用大变异操作,设计出了求解车辆路径问题的改进遗传算法并给出了具体的计算步骤.应用该遗传算法进行了实例计算,取得了比较满意的结果.计算结果表明,该遗传算法在计算性能上优于参考文献中设计的遗传算法.同时也表明,对遗传算法的改进策略不仅简单而且对求解VRP问题是有效的.   相似文献   
623.
应用改进C-V模型,进行桥梁下部结构裂缝图像分割,通过裂缝截取、图像填充和旋转变换精确提取裂缝宽度。对不同光照条件下拍摄的在役混凝土桥梁结构裂缝图像,分别利用改进C-V模型算法、自适应阈值法、形态学算法、C-V模型以及Canny算法进行试验对比。分析结果表明:改进C-V模型算法误分率和运算时间最小,分别为3.02%与89ms;1 000幅桥梁结构裂缝图像试验对比显示裂缝检测准确率大于90.8%,裂缝宽度平均误差小于0.03mm。可见,改进算法可有效提高检测准确率,减少运算时间。  相似文献   
624.
在直方图重采样的基础上,以直方图拟合选取最佳阈值对经灰度化处理的印鉴图像进行二值化分割;进一步对二值化印鉴图像进行基于数学形态学的增强处理;利用修剪算法对细化的印鉴图像进行处理提取其形态学骨架;对印鉴的骨架图像进行了链码编码。  相似文献   
625.
沥青砼是典型的非均匀材料 ,在进行力学分析时通常是将其视为均匀、各向同性体 ,但是理论分析结果很难与实际相符合 ,同时均质化假设也很难解释含大粒径骨料的沥青碎石作为防裂层的抗裂性能优于小粒径沥青砼的现象。笔者通过在均质的沥青砼中引入粗骨料 ,分析结果可以较好地解释大粒径沥青砼的抗裂性能优于小粒径沥青砼的机理  相似文献   
626.
为了解预制普通混凝土(NC)拼装梁粗骨料U HPC湿接缝的抗弯性能及界面处理形式对其影响程度,进行抗弯试验及有限元分析.设计、制作3组不同界面处理形式(人工凿毛、预贴5 mm厚凿毛带、不作凿毛处理)的粗骨料U HPC湿接缝梁、1组人工凿毛普通混凝土湿接缝梁及1组整体梁进行抗弯试验,结合有限元分析结果,对比其破坏模式、抗...  相似文献   
627.
粗集料是沥青混合料的主要组成部分,其形态差异会对沥青混合料路用性能产生直接影响.受母岩特性、加工工艺的影响,不同规格粗集料的形状和成分差异明显,导致沥青混合料的力学试验结果存在较大离散性,不仅增加了工程试验量,还不利于沥青混合料配合比精准设计和质量管理.文中分析粗集料岩性和形态对沥青混合料性能的影响,探讨粗集料变异对沥...  相似文献   
628.
以齐次平衡原则和试探函数法为基础,给出函数变换与双线性算子相结合的方法,构造了Boussinesq方程新的精确解.  相似文献   
629.
沥青玛蹄脂碎石混合料(Stone Matrix Asphalt简称SMA)是一种由沥青结合料与少量的纤维稳定剂、细集料以及较多量的填料(矿粉)组成的沥青玛蹄脂填充于间断级配的粗集料骨架的间隙,组成一体的沥青混合料。  相似文献   
630.
SMA即沥青玛蹄脂碎石混合料,其是一种由沥青、纤维稳定剂、矿粉及少量细集料构成的由沥青玛帝脂结合料来填充间断级配的粗骨料骨架间隙而组成的沥青混合料,该结构组成特点可概括为三多一少即粗集料多、矿粉多、沥青多、细集料少,其中5mm以上的粗集料含量可达70~80%,矿粉含量可为7~13%,很少参加细集料而多掺加沥青,其沥青用量可达6.5~7%,由于其粘接性要求高因而多选用针入度小、软化点高、温度稳定性好的沥青,采用SMA修筑的路面具有以下特点:造价高,因其对路基和路面施工质量要求较高,其改性剂必须完全分散在沥青中以发挥其效能。  相似文献   
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