基于特征融合的变电设备类型及故障识别算法研究

针对机器视觉智能巡检中,红外图像下变电站设备类型多、故障状态难以准确判别的问题,提出一种基于FastPCA和PHOG特征加权融合的电气设备类型及其故障状态识别算法.引入K-means算法完成红外图像分割;提取分割图像的FastPCA和PHOG特征并加权融合成新的混合描述子;将新的描述子作为训练好的SVM分类器的输入向量...     

轻型载货汽车车外噪声分析与控制

用声强扫描法对国产某轻型载货汽车车外噪声源进行了识别,确定了其车外主要噪声源。开发了材料声学特性测量系统,并对多种车用吸声、隔声材料进行了测试与分析。根据被试轻型载货汽车车外主要噪声源的特性合理地选择吸声、隔声材料和噪声控制方案,对其进行了降噪处理。通过对降噪前、后该车车外噪声进行测试分析表明,采取降噪措施后,被试车辆车外动态加速噪声由84dB(A)下降到78dB(A),能够满足国家标准GB1495—2002对该类车辆车外动态加速噪声限值的要求。     

人员重识别算法在智慧车辆段中的应用

为保证人员的出行安全,需要在不同交通场景中对智慧车辆的实际应用情况进行计算。人员重识别算法通过多角度摄像机的监控,从计算机的视觉角度,为智慧车辆在特定场景中构建出人员的重新标识系统,可帮助查询者确定此人是否在同一时间出现在其他地方,对智慧车辆运营系统有非常显著的帮助。基于此,对智慧车辆段中人员重识别算法的实际应用情况进行探析,希望对日益严重的交通问题有改善作用。     

基于模态应变能的高桩码头桩基损伤识别研究

基于动力指纹对高桩码头进行损伤识别是工程界的研究热点。通过建立高桩码头模型,采用有限元数值模拟和模型试验研究模态应变能在高桩码头桩基损伤识别中的适用性。研究结果表明:基于有限元数值模拟的模态应变能损伤识别方法可以准确定位桩基损伤位置且可定性反映损伤程度;基于试验振型得到的模态应变能可识别桩基损伤位置,但由于试验误差和噪声干扰的存在,会存在误判现象。高桩码头桩基模态应变能损伤识别方法的广泛应用还需要依赖动力测试技术和模态分析技术的进一步发展。。     

基于高速公路流的湖北省区域性城市群边界识别 ——以襄阳为核心城市

高速公路网络作为城市间点对点交通连接的重要通道,其交通流是城市间信息流动在实际空间上的一种重要体现,是人类社会经济活动空间相互作用的重要表征.文中利用高速公路流分析湖北省高速公路特征,基于概率密度和累计比例法分析襄阳市与各市州的时间距离、空间联系强度,确定阈值后分析得出以襄阳市为核心城市的湖北省区域性城市群包含襄阳市、...     

基于WBS-RBS-G1法的深基坑开挖风险识别与评价

对深基坑开挖进行风险识别与评价时,提出了将WBS-RBS法与G1法相结合的定性与定量评价模型,并以南宁金凯路地铁车站为例,应用该模型计算得出的风险值从而确定施工单元风险等级.计算结果表明,深基坑开挖过程中,地下连续墙施工A2,基坑开挖A3,主体结构施工A5均为Ⅲ级风险.该模型无需构造判断矩阵,避免了一致性检验不一致的发...     

基于轮速计算的乘用车小备胎识别策略开发及应用

汽车小备胎具备占用空间小,成本低廉的优势,在各类乘用车均得到较广泛的应用。但小备胎在滚动半径,轮辋偏置距等参数上与全尺寸备胎有一定差别,影响驾驶员在加速、制动及转向中的体验及行驶安全。通过对安装了小备胎的轮速进行计算,设置小备胎轮速识别门限,并建立小备胎识别状态机,整车搭载的控制单元如整车控制器,车身电子稳定控制系统等,可在车辆行驶一定时间后侦测到车辆是否安装小备胎。控制单元通过发送备胎识别总线报文,使整车关联节点接收到小备胎使用信息,针对小备胎的安装,提示驾驶员谨慎驾驶,调用动力控制单元驾驶模式,从而降低小备胎行驶中的安全风险,提升驾驶员驾驶体验。     

基于LBP算子的路面类型识别研究

不同的路面类型会对车辆的制动、加速、变道等决策产生不同影响,因此实时获取路面类型信息对于提高智能汽车的安全性、舒适性等有着重要意义。论文提出一种基于LBP算子的路面类型识别方法,首先采集了四种车辆行驶常见路面的图像信息,并对图像进行了增广处理;然后使用LBP算子提取出路面图像的纹理特征,再采用PCA方式对纹理特征进行降维;最后通过分类器对数据进行训练与分类。实验结果表明该方法的最高分类准确率可以达到98.5%,有效提升了当前路面类型识别的精度。     

基于SVM-LSTM的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别

为利用智能车路协同系统内实时交互信息有效提升交通系统的安全性,提出了基于交通业务特征的交通信息可信甄别方法;重点构建了基于支持向量机(SVM)-长短时记忆(LSTM)神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型,包括基于SVM的车辆跟驰行为识别模型和基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型;设定了表征车辆行驶状态的特征向量,基于SVM的车辆跟驰行为识别模型将车辆行驶状态分为跟驰与非跟驰;对于跟驰车辆,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型根据其历史数据进行速度预测;SVM-LSTM信息可信甄别模型通过检验跟驰车辆的预测速度与其实际速度的差是否在合理范围来判断车辆数据的可信性,实现信息的可信甄别;采用公开数据集对提出的模型进行了训练与测试,并构建了不同异常类型和异常幅度的多个异常测试数据集,对基于SVM-LSTM神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型进行了验证。研究结果表明：基于SVM的车辆跟驰行为识别模型对车辆行驶行为识别的准确率达到了99%,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型的跟驰速度预测精度达到了cm·s^-1数量级;基于SVM-LSTM神经...     

乘用车控制器软件类数据管理的设计、生产、售后一体化开发

软件定义汽车是近年来汽车电子化的发展趋势之一,软件的迭代开发在车辆的开发中扮演越来越重要的角色,而且相对于传统的设变更频繁、更快速.为适应该趋势需要建立控制器软件类数据的管理规范,搭建软件类数据的管理平台,从而将软件类数据纳入到研发、制造、质量返修、售后所有汽车产品生命周期的管理中.本文介绍了控制器软件类数据管理系统的...