基于神经网络的液晶数字识别在船用设备管理中的应用

数字识别是字符识别中的一个重要的研究课题。阿拉伯数字只有0～9十个,而且笔画简单,但是识别这十个数字并非易事,识别的正确率并不高。虽然液晶数字在形式上相对于识别难度较大的手写体数字来说比较规范,但是液晶数字的变体也比较多,形状各异,因此文章研究的目的在于找到一种对于液晶数字识别的一般的有效的方法。文章建立了＂仪表监控与数字识别系统＂,主要对液晶数字识别的过程进行了讨论,重点研究了数字图像处理和数字识别,做了以下几个方面的工作：1）在研究了多种液晶数字特征的基础上,提取了数字的粗网格特征。2）建立了一个基于BP神经网络的液晶数字识别系统,进行了分类器设计,并对数字识别结果进行了检验,取得了较好的系统性能,从而证明了采用的方法是可行的。     

基于形态特征的水下小目标识别方法

为应对恐怖组织利用蛙人或水下机器人等小型武器的攻击,需要在一些重要的部位,如港口、码头、海岸洞库和锚泊水域中安装水下智能监控系统,而小目标识别技术是该系统的核心技术之一.本文对蛙人等水下小目标的特征进行了研究,提出基于形态特征的水下小目标识别方法.由实验结果可以得出,此算法具有较高的小目标检测率,有效提高了水下智能监控系统的可靠性.     

直觉模糊多特征融合目标类型识别模型

应用直觉模糊集完整描述目标识别特征与类型关系之间的模糊性和犹豫性,建立基于最大隶属原则的直觉模糊多特征模式识别的一般识别模型;针对战场目标类型识别问题中特征值不完全和识别特征之间独立的特点,定义了识别特征值识别价值测度和直觉模糊动态熵权,进而建立了基于最大隶属原则和动态熵权的多特征直觉模糊目标类型识别模型;通过应用实例计算与对比,说明提出的模型是有效的;所建立的模型对空中目标类型智能识别具有一定参考价值。     

舰空导弹战斗部破片飞散运动规律解析

在分析舰空导弹战斗部破片飞散特性的基础上,以运动去耦为前提假设,建立了破片飞散运动规律解析模型。以某型全预制球形破片战斗部为代表,利用所建模型进行了实例计算和结果分析,确定了该战斗部在不同爆炸高度下破片纵向和侧向的最大飞散距离以及相对应的破片初速方向角。研究结果为舰空导弹战斗部破片飞散区域的确定提供了有效的解决方法。     

高密度瓶颈交通流主动-回应汇入行为定义与建模

汇入行为是导致高速公路、快速路汇入区瓶颈失效的根本原因,也是引发车辆冲突、交通事故的重要诱因。基于上海虹许路汇入区高精度轨迹数据,在经典的3类汇入行为(自由、协作、压迫)分类基础上发现并定义了一类新的汇入行为:主动-回应汇入,即在目标车道插车间隙不足的条件下,汇入车辆通过横向偏移主动表达汇入意图,引发后车合作让行,从而实现汇入。由于传统的换道类型划分方法已不适用于描述瓶颈区汇入过程的复杂交互现象,因此根据汇入车辆的横向位置将汇入过程划分为4个时段,以目标车道后车让行的时段不同对4类汇入行为进行了重新划分。基于此对虹许路汇入区轨迹数据中的汇入行为进行分类,并比较主动-回应汇入行为与经典的3类汇入在汇入位置与汇入间隙变化分布的差异。进一步,采用风险空间理论判断目标车道间隙的可汇入程度,并结合混合高斯-隐马尔可夫模型实现对后车的让行意图识别,建立了主动-回应汇入模型。最后构建了瓶颈交通流仿真原型系统以验证模型有效性。结果表明:在宏观交通流层面,主动-回应汇入行为在汇入位置、速度和间隙的分布上与实证数据一致,均值没有显著差异;在个体行为层面,也能再现定义描述的"主动试探-两车博弈-回应让行"的过程。该研究成果对解析瓶颈交通流早发性失效机理、揭示汇入风险变化过程以及设计符合人类驾驶人交互特征的自动驾驶汇入策略均具有重要的指导意义。     

幼儿群体单向流运动行为特性分析

现有关于行人群体运动行为的研究和规范绝大部分是以成年人群为主体的研究，关于儿童群体的理论及实验研究非常匮乏，在进行儿童群集运动管理及幼儿相关步行设施设计时往往需要参考以成年人群为主体所获得的理论及经验数据。本文组织了不同情境下(正常情况及应急疏散)幼儿群体的运动实验，通过实验数据对幼儿群体单向流运动的流密速关系、速度离散性、个体超越行为等基本特性进行了定量研究，并和成年人群的相关特性进行比较分析。实验结果表明，幼儿群体单向流的流(速)密关系呈现一种弥散性的分布，其速度的变异系数接近成年人的4~6 倍；此外，相比于成年人群中所表现出的秩序性，幼儿在单向流运动过程中更倾向于发生超越行为，其在通道中的平均位次变化强度接近成年人实验的3倍。本文研究成果有助于进一步了解幼儿群体单向流运动的基本特性，厘清幼儿与成年人群体的行为特性差异，以更好地指导幼儿群集运动的管理，以及为幼儿相关步行设施的设计和评估提供参考。     

聚焦“专业岗位职务能力”背景下的课程改革与实践——以“建筑结构基础与钢筋算量”课程为例

建筑结构识图和钢筋算量是高职土建类专业学生的核心技能之一。通过聚焦"专业岗位职务能力",对课程重新定位,结合工作岗位任务进行教学内容选取并实施综合考核方式,使学生的知识技能更加贴合专业岗位需求,并实现学生学习热情的长效性,让学生更加适应市场需求,取得了较好的教学效果。     

基于群组行为的大学校园楼梯及通道行人运动特征分析

为探讨不同场景中行人群组运动的微观特征，并比较不同类型群组运动差异，本文通过大学校园内楼梯上及通道内的观测实验，获取行人运动的相关数据，研究了群组大小、社会关系、运动场景和性别对群组运动的影响. 结果表明：大学校园内行人成组比例低于商场周围行人成组比例；群组成员间的交流方式等因素会影响群组构型；由于群组成员越多相互协调就越困难，所以群组规模越大，其速度越小；此外，男性群组速度大于女性群组速度，情侣间频繁的交流也会对其速度产生负面影响；就差异性而言，2 人和3 人群组间的速度差异小于单人和2 人群组间的速度差异；单个行人不同性别间的速度差异大于2 人和3 人群组不同性别间的速度差异；楼梯上单人与群组的速度差异没有通道内明显.     

基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法

为提高智能车在真实环境中的实时检测能力，改善复杂环境下检测效果不佳的问题，本文提出一种基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法。首先，为了减少网络计算参数和提升目标识别算法的推理速度，提出利用GhostNet加速YOLOv4的特征提取；其次，为了提高复杂场景下对道路目标的识别精度，在GhostNet和特征金字塔部分添加结合软阈值化改进的注意力模块；最后，为了验证本文提出方法的有效性，选取Pascal VOC、KITTI公开数据集和自制城市道路数据集进行实验对比。与其他目标检测算法在精度和速度上进行比较，结果证明，本文方法在平均检测精度提升1.7%的情况下，模型参数量降低到原来的18.7%，检测速度提升了 66%，检测速度和精度均优于其他算法，可满足智能车的实时感知需求。     

动车组位置追踪系统常见问题影响分析及解决方法

从动车组位置追踪系统的系统原理、系统接口等方面出发,分析了系统日常应用过程中常见问题的影响,并给出了相应的解决方法,为动车段/所位置追踪系统的设计、应用和维护提供了积极的思路。