基于小波包分解和特征能量提取技术的车内传导干扰源识别

车内大功率用电设备的电压波动是车内产生传导干扰的主要原因。文中介绍了通过对采集的干扰信号进行小波包分解,对系数进行最小风险的去噪处理,然后提取特征能量来识别车内传导干扰源。最后采用EM-test设备发生干扰信号进行实验,结果表明该方法对车内电压波动的主要干扰源有较强的识别能力。     

无人驾驶汽车周边车辆行为识别算法研究

周边车辆行为识别对于提升无人驾驶汽车决策规划的合理性和控制安全性至关重要。传统的周边车辆行为识别方法识别精度普遍不高,且缺乏对交通主体相互之间邻域影响的考虑,算法鲁棒性较差。针对此,本文中提出了一种SLSTMAT(Social-LSTM-Attention)算法,创新性地引入目标车辆社交特征并通过卷积神经网络提取,建立了基于深度学习的车辆行为识别模型,应用注意力机制来捕捉行为时窗中的多时步信息,实现了周边车辆行为准确识别。采用HighD轨迹数据集和实车数据进行算法验证。结果表明,所提算法对周边车辆行为识别的准确率达94.01%,在目标车辆到达换道点的前1 s时刻行为识别精度达90%,具有较高的工程应用价值。     

基于实际驾驶需求的制动意图识别策略研究

基于电动汽车特性及线控制动系统特点,分析再生制动系统对整车制动性能和舒适性能的影响,提出一种基于实际驾驶需求的制动意图识别策略。通过驾驶员制动意图分析,将制动意图分为起步制动、滑行制动、停车制动、常规松制动、常规制动和紧急制动等6种制动模式。通过驾驶员制动意图的模式化,选取可识别的制动意图状态特征信号,基于驾驶员实际驾驶需求,制定制动意图识别控制策略。在紧急制动和常规制动的模式划分上,通过逻辑门限值的方法进行识别,并对限值进行分区划分和设置,以获得准确的制动意图并识别结果。基于以上分析,建立包括整车模型、控制器模型、驾驶员模型和测试工况的Simulink完整仿真模型,并进行仿真分析和验证。     

基于复杂网络的区域水上交通关键船舶识别方法

为研究区域内船舶行为对交通状况的影响,研究了基于复杂网络的关键船舶识别方法.将水域中的船舶看作为复杂网络中的节点,根据船舶间的行为交互关系构建区域面向船舶行为分析的复杂网络;并结合复杂网络的节点中心性指标构建节点综合重要度评价模型;通过节点综合重要度评估结果,对网络中的节点进行节点重要度排序,识别网络中的关键节点.对比度节点中心性识别关键节点方法,实验结果表明,2种方法的分析结果中节点排序结果相同的节点数占节点总数的比例达到77.8%,但节点综合重要度评价方法对各指标进行权重配比,充分考虑了各指标对关键节点识别结果的影响,能有效识别区域关键船舶.     

数字化语音存储与回放系统

设计并制作了一个数字化语音存储与回放系统,由于采用了滑动平均值滤波法进行数字滤波及非失真压缩算法,该系统获得了稳定的性能.     

城市轨道交通智能语音售票机关键技术及应用研究

智能语音售票机具有语音识别功能,乘客通过语音可完成购票流程,但地铁车站环境复杂、背景声音嘈杂、人流密集,传统的语音识别技术难以消除噪声,因而难以使乘客获得良好的语音购票体验。分析了新型的智能语音售票机系统的麦克风阵列语音增强技术、人脸关键点识别技术和多模态信息融合技术,介绍了该系统的硬件架构和购票业务流程。应用效果表明,该系统可有效提高语音信噪比,可满足车站复杂环境下高准确率、低时延的语音处理需求,可有效改善乘客语音购票体验,能够缩短乘客平均购票时间。     

汽车防追尾的车辆识别系统设计

详细介绍了一种基于汽车防追尾的图像处理识别系统.该系统由摄像机(CCD)、图像采集处理模块和车辆识别系统组成.由CCD摄取的图像,经视频解码器处理后再传给车辆识别系统进行图像的车辆识别判断.     

北京地铁既有结构渗漏风险防控体系研究

针对北京市地下水位上升导致的地铁结构渗漏问题,如何科学合理地对北京地铁渗漏进行治理及防控成为当前研究的关键。从既有地铁结构渗漏风险识别、风险评价和风险应对策略 3 方面,对北京地铁既有结构渗漏风险防控技术体系进行系统研究与分析。首先,从风险识别入手,对引起渗漏病害的因素进行全方位分析;然后,在风险识别研究的基础上进行风险评价,将地铁渗漏病害按照定性和定量的方法对区间和车站结构进行分类分级,给出渗漏等级 A、B、C 和 D,并提出应急及常规治漏措施;最后,提出相应的渗漏风险应对策略,包括应急处置和一般渗漏治理。研究内容以期为类似地铁结构病害治理体系提供理论参考和技术支撑。     

基于ECDIS的船舶智能语音导航系统研究

方便快捷的智能语音导航已在车载导航领域广泛应用,但在船舶导航领域的应用依然较少.基于电子海图显示与信息系统(ECDIS)构建海图检索区域模型和安全水深模型,通过碰撞区域半径(SDA_min)建立船舶交会特征模型,提出基于ECDIS的船舶智能语音导航系统.该系统可实现自主设计航线、自动识别危险,并对报警信息进行语音播报,使驾引人员通过听觉也能获得导航设备的报警内容,以提高值班效率.     

行李安检禁限带物品识别多标签图像分类算法

有效识别禁限带物品的智能识别算法有助于降低安检人员劳动强度,提升旅客行李安检作业效率。文章采用图像多标签分类的深度卷积神经网络,通过引入图像注意力机制与动态元融合,能够在卷积前向传递过程中补充低层图像视觉线索,有效应对行李X光图像中物品影像混叠干扰及低分辨率特征混淆的问题,增强对细粒度特征的识别能力;同时,引入外部神经知识的元选择网络,实现网络多阶段预测的自适应融合,以避免权重偏置现象。实验结果表明,文章算法能够克服行李X光图像中影像混叠和物品尺度变化带来的禁限带物品识别困难,有效提高识别准确率。