对称配光照明下的公路隧道眩光指标研究

在公路隧道照明中,不当的灯具配置将会导致令人眼不适的眩光,良好的隧道照明系统设计不仅需要提供足够的路面亮度和合适的亮度均匀度,还应尽量降低灯具产生的眩光对驾驶员行车的影响程度,提高安全性和舒适性.为此,本文运用照明分析软件DIALux4.13对公路隧道照明系统的常用眩光指标——阈值增量TI进行相关数值模拟,选取两种对称配光曲线,在较高的灯具总光通量(9000 lm)一定时,探究并分析双车道(8～10 m布灯间距、灯具发光面法向角度25°)和三车道(6 m布灯间距、灯具发光面法向角度35°)下的各车道阈值增量TI.研究结果得出,所有工况均表现出较低甚至为0的阈值增量TI值,满足相关规范规定的不大于15％的要求,不会对驾驶过程中的人眼造成不舒适的眩光感受.     

基于GPS的高速公路交通事件自动检测算法研究

通过分析交通事件条件下当事车辆瞬时速度的变化特征,设计了1种基于GPS的高速公路交通事件自动检测算法,并对采样时间间隔的确定、检测阈值的确定、持续性检测时间的设定与报警机制设计等方法进行了研究,分别利用软件模拟数据和实测模拟数据对算法的有效性与可移植性进行了检验.试验结果表明该算法对于交通事件具有良好的检测性能.     

基于3D移动测量系统点云数据的钢轨信息自动提取方法

为实现铁路基础设施智能化管理运维,利用3D移动测量系统高效获取高精度点云数据,并对点云数据进行智能化处理。钢轨作为铁路基础设施中最基本的单元,是几何参数计算的基础,对其信息进行自动提取具有重要意义。因此,提出了一种基于3D移动测量系统点云数据的钢轨信息自动提取方法。首先利用点云数据中的角度信息快速实现道床区域的分割,有效减小计算量;然后利用精细栅格划分和动态阈值实现地面点与非地面点的分离;最后利用DBSCAN聚类算法与RANSAC算法完成钢轨点云数据的最终提取。为验证该算法的有效性,以国铁场景钢轨点云数据和隧道场景钢轨点云数据为试验对象,验证结果显示国铁场景和隧道场景的钢轨点云提取准确度分别为96.32%和97.54%,完整度分别为92.14%和94.87%,准确度和完整度均高于90%。试验结果表明:该方法具有操作简单,提取结果准确的优点。     

基于改进SegNet的沥青路面病害提取与分类方法

针对现有SegNet算法难以精确区分裂缝和灌封裂缝等具有相似特征的沥青路面病害的问题，提出了基于改进SegNet网络的沥青路面病害提取方法。针对道路标线和光照不均匀等导致路面病害图像质量差异化的因素，本研究在去除道路标线的基础上，运用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法，降低道路标线和光照对图像质量的影响以及增强路面病害图像的对比度、色调和亮度，提高病害的识别精度；为了充分利用图像的上下文信息，解决SegNet网络对细微病害分割效果不佳的问题，引入残差神经网络（ResNet）作为编码器，并对解码器中每个上采样产生的特征图拼接2个分别由卷积层（1×1的卷积核）和空洞卷积层从对应的编码器中获取的尺度相同的特征图；运用形态学闭运算连接分割结果中不连续的裂缝。为了验证改进算法的有效性，将其与典型的语义分割方法（SegNet和BiSeNet）在测试集上进行测试和性能对比。研究结果表明，3种方法的平均交并比（MIoU）和F1分数（F1-score）分别为（82.4%，98.9%），（69.4%，94.0%），（80.5%，98.1%）；利用这3种方法对甘肃省部分路段路面病害的提取效果进行对比测试，提出方法的裂缝漏检率和误检率分别为2.91%，1.94%，优于SegNet（10.68%，14.56%）和BiSeNet（6.80%，12.62%）。本研究所提方法能够更精确地提取和区分沥青路面裂缝和灌封裂缝。      

基于AVL数据的公交到达率阈值估计方法

公交进站排队是影响公交服务可靠性的主要原因之一。为提高公交运营可靠性，提出以不同排队长度的互补累积概率作为公交站点的服务水平指标，基于大量公交AVL数据，探究公交到达率与互补累积排队概率之间的函数关系，计算不同服务水平下站点的到达率阈值。研究发现到达率与不同排队长度下的互补累积概率的散点图均呈“S”型分布，针对该特点提出以Logistic模型来描述两者之间的函数关系，并以成都市5条公交走廊沿线的19个站点为例对其拟合结果进行分析。结果表明，模型在19个站点均有较好的拟合优度，因此认为公交到达率与互补累积排队概率符合Logistic函数关系。该研究结果为不同公交站点合理到达率阈值的选取提供了基于数据驱动的分析方法。     

基于FP-tree与云变换的围岩稳定性评价指标体系研究

针对围岩稳定性指标体系暂无统一的标准,且现阶段地下工程呈现大型化和密集化的趋势,所以现有的围岩稳定性体系难以适用于围岩准确分级。对此,将现有的分级标准及文献中分级体系进行汇总建立指标数据库,通过FP-tree进行关联挖掘得到围岩稳定性的分级指标,并采用变异系数法验证体系的稳定性。运用云变换得到该体系中各指标的等级云图,对各指标进行分级,实现等级的软划分,考虑等级阈值的模糊性,使分级标准更符合思维逻辑和工程实际。将该体系应用于工程实际中,评价结果与工程实际相吻合,证明该体系的科学性与合理性,为围岩稳定性评价提供一套简洁适用的体系,为构建评价指标体系提供一种科学合理的方法。     

基于车辆行驶轨迹的道路不良驾驶行为谱构建与特征值计算方法

为了量化描述不同道路驾驶场景下驾驶行为的动态变化过程与不良驾驶程度, 研究了不良驾驶行为谱的构建与分析方法; 基于车辆行驶轨迹关键参数建立驾驶行为谱; 应用风险度量方法量化4种不良驾驶行为, 包括不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳与不良换道; 基于驾驶行为谱建立了不良驾驶行为谱; 基于交通流量-密度关系与驾驶行为统计参数的差异对交通流状态进行划分; 在不同交通流状态下, 使用四分位差法确定了不良驾驶行为特征参数阈值; 基于特征参数阈值计算每个驾驶人的不良驾驶行为得分; 使用CRITIC赋权法确定了不良驾驶行为的权重, 为每个驾驶人计算不良驾驶行为谱特征值; 为了验证方法的有效性, 使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据, 分析了小汽车不良驾驶行为特征; 通过专家打分的方法对不良驾驶行为谱特征值进行验证。分析结果表明: 基于驾驶行为参数的交通流状态聚类方法将数据中的交通流状态分为自由流、饱和流、拥堵流3类; 聚类方法比基于基本图的交通流状态划分方法更适合驾驶行为分析; 不同交通流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳特征参数分布明显不同, 拥堵流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳极端值出现更频繁, 而不良换道特征参数在各交通流状态下有相似的分布; 蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的特征参数阈值随交通流密度上升而上升; 使用CRITIC赋权法计算的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的权重分别为0.19、0.33、0.37、0.11;自由流、饱和流、拥堵流的不良驾驶行为谱特征值的分布范围相近, 均处于0与0.4之间; 专家的不良驾驶行为评价与不良驾驶行为谱特征值一致。可见, 不良驾驶行为谱的构建与特征值计算方法能够使用车辆行驶轨迹数据自动辨识不良驾驶人, 具有客观性、适应性以及可靠性, 能及时发现不良驾驶人, 给驾驶人提供安全提示, 为交通管理部门提供交通安全预警的技术支持。      

模糊聚类算法在船舶图像分割中的应用

传统船舶图像分割方法存在分割误差大,抗噪声干扰能力差、分割效率低等缺陷,为了解决传统船舶图像分割方法存在的不足,设计了基于模糊聚类算法的船舶图像分割方法。首先对当前船舶图像分割研究进展进行分析,指出不同传统船舶图像分割方法存在的局限性,然后对船舶图像进行去噪处理,提高船舶图像质量,改善抗噪声干扰能力,最后引入模糊聚类算法进行船舶图像分割,并采用多幅标准船舶图像与传统船舶图像分割方法进行对比测试。测试结果表明,本文方法可以对船舶图像进行高精度的准确分割,能够保留船舶图像边缘的重要信息,船舶图像分割速度可以满足实际应用的要求,获得了比传统船舶图像分割方法更优的结果,具有更加广泛的应用范围。     

基于最小化振速重构误差的等效源分布优化方法研究

针对波叠加法计算声场存在的预报精度受等效源分布位置及计算频率影响的问题,研究了使用预报的声压逆向求解结构边界法向振速时存在振速重构误差的问题,推导了声压预报误差与振速重构误差之间的解析关系,研究发现减小振速重构误差能够降低声场预报误差.为提高波叠加法的声场计算精度,提出了一种基于最小化振速重构误差优化确定等效源位置分布的方法,并设计了一种频率阈值准则来确定一定数量等效源所适用的计算频率范围.通过数值仿真和试验对所提方法进行了验证,结果表明所提方法能够有效降低声场预报误差,可用于实际声场计算.