一种特征融合的视频事故快速检测方法

交通事故快速检测对于提升交通事故应急管理水平具有重要的现实意义.目前主流的视频事故检测算法较难同时满足高精度和低算力的要求,一定程度上制约了该技术的工程应用.针对存在的问题,本文提出了一种新的基于特征融合的视频事故快速检测方法,以期在有限算力成本下同时获得较高的检测精度和较快的检测速度.模型将特征融合通过两个步骤实现:...     

“无人驾驶车”不科幻

<正>没有人开车,汽车会自己在路上走,在今天会是惊世骇俗的大新闻,但可能20年后,无人驾驶汽车在路上跑根本就不稀奇。德国宾士自动化驾驶科技主管齐普为汽车未来解密,他披露了未来的汽车概念,告诉我们自动驾驶汽车正一步步走进日常生活中,或将改变城市风貌。齐普表示,这些科技不仅可以降低汽车行驶的事故风险,也让     

基于衰减记忆滤波法的桥梁变形监测数据分析

指出了卡尔曼滤波基本方法在模型不准确时可能出现的发散现象,提出了利用衰减记忆滤波处理桥梁自动监测系统监测数据的方法,并通过实例进行了说明。实际算例表明,滤波值、原始值与预报值变化趋势一致,且滤波值改善了原始观测值,较好地解决了发散问题,说明这种方法适用于处理桥梁全自动监测数据。     

带阈值的广义双向细胞联想神经网络GCBAM及其稳定性质研究

在提出双向细胞联想神经网络CBAM的基础上,通过引入阈值概念,进而提出了广义双向细胞 联想神经网络GCBAM,研究了其平衡态,存在性质及其Lyapunov意义下的网络稳定性质。     

基于相对速度障碍的开阔水域避碰方法

在速度障碍理论的基础上建立基于本船船舶领域的相对速度障碍求解方法,该方法可以基于时间序列不断更新计算本船的速度障碍区间和可行改向区间。同时,对于一些特殊障碍物（海上钻井平台、船队等）可将其视为多边形、条形、圆形障碍物进行计算。基于此方法,在当前局面下,本船通过识别与目标船的会遇态势以及与特殊障碍物之间的相对位置关系,计算出既满足良好船艺要求又能避让所有目标的改向角。在改向完成后通过复航模型计算出最早复航时间恢复原航向航行。模拟仿真实验表明,该方法满足开阔水域避碰行动的要求。     

不同检测方法对基于罗马Ⅳ标准的排便障碍型便秘的诊断价值

目的 研究球囊逼出试验、肛直肠测压、结肠传输试验3种检测方法对排便障碍型便秘的诊断价值。方法 回顾性分析于我院就诊的功能性便秘患者,依据罗马Ⅳ诊断标准,分为排便障碍型便秘及非排便障碍型便秘,分析两组患者之间的症状学特征及3种检测方法的诊断效能差异。结果 纳入的48名功能性便秘患者中,男性13名(27.1%),女性35名(72.9%),年龄为(44.8±12.3)岁,其中排便障碍型32人(66.7%),非排便障碍型16人(33.3%)。肛门坠胀感在排便障碍型便秘组中的出现比例明显高于非排便障碍型便秘组(34.4%vs. 0.0%,P=0.021)。3种检测方法均对排便障碍型便秘有诊断价值,但诊断一致性较差。肛直肠测压的诊断敏感性为100%,但特异性(56.3%)偏低,阳性预测值(82.1%)和阴性预测值(100%)均较高;球囊逼出试验的的诊断敏感性(75.0%)和特异性(81.3%)均较高。结肠传输试验的Youden指数最小。排便障碍型便秘组的肛管静息压和最大收缩压均低于非排便障碍型便秘组(75.2 mmHg vs. 97.1 mmHg, 168.7 mmHg vs. 251.6 mmH...     

车门集成控制模块系统方案设计

随着社会科技发展,对车辆智能化配置需求越来越强烈,面对日趋复杂的车门电子控制设计,新增一个功能就增加一个控制器的方式,不但增加了控制的复杂程度,整车线束也更加复杂,同时由于负载受限制,功能上无法做到多样化。故而国内外主机厂已经将分布式控制方式作为整车架构首选。文章采用左、右前门控制模块分别控制该侧车门上各种功能需求的控制方案,通过对模块的电源及信号采集硬件设计、软件系统架构及车窗防夹的软件设计方案,构建分布式控制方式,实现在提升整车性能的同时,达到有效降低整车成本的目标。     

基于改进 BiLSTM 网络的地铁车轮磨耗预测模型

针对地铁车轮磨耗数据时间跨度较长引起的长期依赖问题,为了进一步提升预测精度,提出一种将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)的改进 BiLSTM(SSA-BiLSTM)网络模型,用于地铁车轮磨耗预测。首先,利用麻雀搜索算法对双向长短期记忆网络算法的神经元个数、迭代次数、输入批量和学习率等超参数在给定范围内进行寻优,得到参数最优值;然后,以参数最优值来构建改进 BiLSTM 网络模型,对车轮磨耗进行预测分析;最后,以车轮踏面磨耗和轮缘磨耗作为研究对象,将某地铁 1 车厢 1 号车轮的现场实测历史磨耗数据作为输入,对该模型进行训练及验证分析,并与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 模型的预测结果进行对比。研究结果表明：SSA-Bi-LSTM 模型的车轮磨耗预测精度更高,与 LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 网络模型相比,踏面磨耗的平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了 13.28%、10.32%、1.47%,轮缘磨耗分别降低了 9.5%、0.46%、0.02%;分别对同一地铁 2 号、4 号车厢的 1 号位置车轮磨耗进行预测,并与磨耗实测数据进行对比,踏面磨耗的平均绝对百分比误差分别为 1.34%、1.42%,轮缘磨耗的平均绝对百分比误差分别为 0.18%、0.19%,验证了本文所提模型具有良好的泛化性,为地铁轮对智能化管理提供理论支持,延长车轮使用寿命。     

我国知识产权保险发展障碍与完善路径

知识产权具有重要战略价值和经济价值,知识产权保险作为知识产权产业化进程中的风险管理手段亟待开发完善。我国知识产权保险试点已有多年,但仍面临投保意识较为薄弱、数据支撑缺乏、配套法律服务缺失、道德风险威胁、复合型人才匮乏等主要障碍,相关市场发展缓慢,其完善路径主要有多方位促进投保意识提升、建立综合性信息服务平台、合理设计配套法律服务、防范道德风险、培养复合型人才等。     

基于LSTM(长短期记忆)网络的城市轨道交通列车停站精度预测

城市轨道交通列车进站自动停车过程中常会出现冲标和欠标问题,结合行车日志大数据分析和LSTM(长短期记忆)网络算法,提出了有效的解决方案。首先针对行车日志中大量的列车停车精度历史信息进行大数据分析,按1 d为一个统计周期对数据进行分期,并对数据进行预处理和多类拟合,对比后获得最佳拟合参数的时间序列。然后通过LSTM网络算法构建深度学习模型,对列车进站自动停车精度的分布进行预测。最后基于成都某地铁线列车停车精度的历史数据,对该LSTM预测模型进行训练与验证。结果表明：该预测模型可满足统计学上对相似度大于0.9的要求,从而验证了该模型的有效性和准确性。