基于多装船机的散货船智能装载

对散货船使用多装船机进行装载作业的情况,建立以最高装载效率、最佳纵倾和最小化船舶最大静水弯矩值为目标,以浮态、稳性和结构强度为约束条件的散货船智能装载数学模型,使用改进的多目标遗传算法进行求解,得到优化后的Pareto解集,结果表明:该算法能够有效求得该问题的优化解,在实际应用方面具有一定的可行性.     

智能船舶航行功能测试验证的方法体系

智能船舶航行技术发展的核心在于构建从辅助决策到自主驾控的完整软硬件系统,实现人工驾驶到智能驾驶的演化,而核心技术的突破与软硬件系统的研发离不开完善的测试验证体系和健全的规范标准.对目前国内外智能船舶测试场现状进行综述,对以性能、能效、信息、智能为对象的智能船舶航行功能测试构想进行解析,最终提出以虚拟仿真为初试、模型测试...     

超速行为干预措施研究现状及发展趋势

为了提出能够有效遏制超速行为的干预措施,明确已有超速行为干预措施的实际效果、适用条件、优缺点及结合措施效果,对该领域内相关文献进行了系统性综述。根据系统性综述和元分析首选报告准则（PRISMA）,将超速行为及其干预措施作为关键词,分别从11个电子数据库中搜索与超速抓拍系统、反超速宣传、超速警告标志和智能超速干预系统相关文献,通过构建文献质量评价指标体系对这些文献进行评估,筛选出101篇相关文献,并对其研究结果进行了叙述性地综合分析。研究结果表明：超速抓拍系统、反超速宣传、超速警告标志及智能超速干预系统具有不同程度的超速干预效果,且受一些道路交通环境条件及人为因素的影响。具体地,对于超速抓拍系统,区间式超速抓拍系统的干预效果最好,而移动式超速抓拍系统最差;对于反超速宣传,户外广告的超速干预效果最好,但印刷类广告作用不大;对于超速警告标志,超速张贴标志具有较显著的干预效果;警告型动态速度显示标志的超速干预效果优于标准型动态速度显示标志;对于智能超速干预系统,强制型智能超速干预系统的超速干预效果最佳,自愿型智能超速干预系统效果最差;对于结合措施,多数结合措施较单个措施的超速干预效果更好。总体而言,超速抓拍系统和智能超速干预系统的超速干预效果最好,超速警告标志次之,反超速宣传效果较差,结合措施可增强干预效果。上述结果可为超速行为干预措施的选择或提出奠定理论基础。针对已有超速干预措施的局限性及影响因素尚不明朗的问题,后续研究需优化试验或调查方案,进一步探究超速干预措施的效果及影响因素,并基于大数据（如车辆轨迹、视频数据）提出新的干预措施。     

重型道路交通事故模块化智能综合救援车的研制

针对拥堵及狭窄道路环境、多种等级路面以及灾害破损路面条件下的交通事故快速抢通救援需求,研发设计具有作业系统模块化设计组合及集成匹配技术、适用于多路况的专用底盘技术、智能化多传感辅助操作及安全监控技术等多种技术融合的重型道路交通事故模块化智能综合救援车,使得道路交通应急救援技术装备更加专业化、高效化。     

城市智能交通管理系统效益评价研究

为了更加科学、全面的反应智能交通管理系统建设项目效益,本文提出包括交通运行状况、交通管理效能、交通安全效益和社会经济效益四个维度的评价指标体系,同时,为了保证评价指标体系具有可操作性,引入相关度的概念来量化各项指标与智能交通管理系统各组成之间的相关程度。基于本文的研究成果,可为今后开展智能交通管理系统项目效益评价工作提供借鉴。     

汽车驾驶人姿态监测系统研究综述（双语出版）

随着自动驾驶技术的发展,驾驶人将会参与更多的与驾驶无关的活动,从而呈现出新的姿态,这些新姿态是优化传统被动安全系统的重要切入点。而且在未来相当长的时间内,自动驾驶车辆的行驶依然依赖于人和系统的密切配合。对驾驶人姿态的观察,则可以为判断驾驶人是否有能力及时接管车辆提供帮助,从而确保安全、合理的人机交互过程。通过对大量相关文献的系统性梳理,综述了汽车驾驶人姿态监测技术的智能化发展趋势,从传感器种类以及相应的姿态监测算法出发,分析了目前不同监测系统的优缺点。研究发现,尽管传感器技术和姿态识别算法取得了明显进步,然而廉价稳定且能够在实际驾驶条件下对驾驶人姿态准确感知的监测系统依然缺乏。总体而言,目前的监测系统大多只是集中于对驾驶人局部身体部位的感知,缺乏实际驾驶条件下的性能分析,并且对驾驶人状态的实时感知和预测能力仍有待完善。最后,针对目前监测系统所面临的问题,对未来可能的研究方向进行展望,并提出主动式立体视觉系统和压力传感器阵列相融合的驾驶人姿态监测方式。研究成果将为驾驶人姿态监测系统的研究提供参考和借鉴,从而有助于道路交通安全水平的进一步提升,同时也可为人机交互界面的设计带来启发。     

基于.NET框架的重大危险源管理系统的设计与开发

从重大危险源安全监管的现实需要出发,研究了重大危险源管理信息系统的总体框架及其软、硬件结构,开发出了B/S结构的重大危险源管理信息系统。介绍了系统的设计模式、基于.NET平台的多层体系构架设计,阐述了系统的集成、查询、发布和工作流的实现等关键技术,实例验证了研究的可行性。     

散货港区的智慧港口规划

本文结合某港散货港区智慧港口规划项目,介绍了该港南作业区智能化项目的核心在于构建一套适应现代散杂货港口发展趋势、突破传统散货港口作业模式的全新港口智能化系统.本次规划将物联网、大数据技术、AI人工智能、5G等新型基础设施与生产业务融合,创新生产作业流程及资源配置,显著提高港口的作业运营能力、物流协同能力、口岸支持能力、...     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性,提高交通流参数估计精度,基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法.根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵,利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性,组合3种深度学习方法所得输出,得到交通流参数估计值.采用中国安徽省合肥市和美国加州...