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Kun Zhang Michael A.P. Taylor 《Transportation Research Part C: Emerging Technologies》2006,14(6):403-417
Timely and accurate incident detection is an essential part of any successful advanced traffic management system. The complex nature of arterial road traffic makes automated incident detection a real challenge. Stable performance and strong transferability remain major issues concerning the existing incident detection algorithms. A new arterial road incident detection algorithm TSC_ar is presented in this paper. In this algorithm, Bayesian networks are used to quantitatively model the causal dependencies between traffic events (e.g. incident) and traffic parameters. Using real time traffic data as evidence, the Bayesian networks update the incident probability at each detection interval through two-way inference. An incident alarm is issued when the estimated incident probability exceeds the predefined decision threshold. The Bayesian networks allow us to subjectively build existing traffic knowledge into their conditional probability tables, which makes the knowledge base for incident detection robust and dynamic. Meanwhile, we incorporate intersection traffic signals into traffic data processing. A total of 40 different types of arterial road incidents are simulated to test the performance of the algorithm. The high detection rate of 88% is obtained while the false alarm rate of the algorithm is maintained as low as 0.62%. Most importantly, it is found that both the detection rate and false alarm rate are not sensitive to the incident decision thresholds. This is the unique feature of the TSC_ar algorithm, which suggests that the Bayesian network approach is advanced in enabling effective arterial road incident detection. 相似文献
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目前基于深度学习的路面裂缝识别经常面临训练数据集小,以及路面图片标注成本高等问题,基于小规模路面图片数据集,利用卷积自编码(CAE)方法进行数据增强,开展包括路面裂缝在内的路面目标智能化识别方法研究。在传统图像几何变换数据增强的基础上,采用CAE重构图片方法对原始数据集进行两步骤扩增;利用卷积神经网络DenseNet,设置了不同数据扩增方法的对比试验;针对沥青路面裂缝图片背景较黑,裂缝特征不清晰,无监督聚类学习难度大等问题,采用了一种基于CAE预训练的深度聚类算法DCEC,对经数据增强的路面图片进行无标注的聚类识别。研究结果表明:经过DenseNet网络100代的训练,在同一测试集的测试下,基于原始数据集训练的网络分类准确度为78.43%,利用传统图像处理方法进行扩增后准确度为83.44%,利用所提出的图片增强方法进行数据扩增后准确度达87.19%;在保持扩增后数据集样本量大小相同的情况下,与几何变换、像素颜色变换等经典数据增强手段相比,CAE重构图片的数据扩增方法有较高的路面图片识别精度;CAE数据扩增方法较受训练数据集样本量的影响,利用传统方法将数据集扩增后进行CAE特征学习,重构后的图片样本更易被机器识别;相较于传统机器学习聚类算法,所提出的的DCEC深度聚类方法将聚类准确率提升了约10%,初步实现了无需人工标注的路面目标的端到端智能识别。 相似文献
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发动机电控系统是由传感器、执行器和控制单元三部分组成的,发动机正常运转过程是以控制系统为基础,通过不同信号的采集、处理和传输来实现发动机进气、喷油、点火等环节的有序进行。一旦发生故障,则症状的界限模糊。通常情况下系统故障发生在某个部件的具体位置,其他位置表现的状态正常,因此当发生局部故障时,最好是查清故障的具体位置然后作出相应的故障处理策略,不然更换整体部件虽然也排除了故障但是造成了很大程度的资源浪费。本文具体的阐述了故障树分析法在汽车发动机电控系统故障诊断过程中的应用研究,并通过实际的案例分析证明了故障树分析法的实用性和有效性。在未来故障诊断的相关研究中可以不断深化新型诊断技术的研究和开发。 相似文献
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渗漏水防治是隧道及地下工程全寿命周期内必须面对的难点和挑战。为此,综述了隧道及地下工程渗漏水防治实践与研究的最新进展,探讨了渗漏水类型及诱发原因、服役期渗漏水检测方法及原理、设计施工阶段渗漏水预防的理念及技术措施、施工运营期渗漏水处治的内涵及方法,展望了值得重视的未来发展及研究方向。研究结果表明:隧道及地下工程渗漏水可按照渗漏水发生部位、形式、水量分为不同类型;渗漏水诱发原因极其繁杂,涉及水文地质条件、设计、施工、使用环境等多个方面;服役期渗漏水快速无损检测法的精度还有待提高,现阶段应与传统检测法相辅相成,其未来发展趋势为智能化、轻巧化和实时监控预警;渗漏水预防的核心在于防排水设计原则合理、防排水系统施工质量可靠、防水材料强度及耐久性满足要求;渗漏水处治的主要方法是注浆封堵,浆液扩散机理、注浆量及注浆厚度确定、浆液与水相互作用以及新型注浆材料研发等方面值得进一步研究。所得研究结论与展望对于隧道及地下工程渗漏水防治的实践和研究具有积极意义。 相似文献