新型数据管理工具--智能标签的应用

曾几何时,条形码技术作为快速数据处理手段为国人接受,人们已经听惯了购物结账时机器的"吱、吱"声.然而在英国剑桥的一个超市,人们发现货架开始同它所陈列的物品讲话,物品开始回话.     

长大列车的运行安全性

本文详细地研究了有关长大列车运行安全性的问题。为不同上部建筑的线路提出了侧向力，构架力和垂直力的极限允许值，文内还为一些具体铁路局提出了长大货物列车的合理牵引工况，制动工况以及通过限速点的注意事项，此外，还根据减少对线路作用的要求，提出了长大货物列车通过限制坡道的合理编组方案，其中包括机车在列车中应配置的位置。     

汽车道路模拟算法研究

研究了道路模拟算法的两个关键问题：频响函数识别算法和驱动信号迭代算法。识别频响函数时，引入了多点激振试验方法和多输入多输出Hv频响函数识别算法，克服了单点轮流激振试验技术和H1、H2等识别方法的缺点，可以提高识别精度，加快试验进程。为了消除非线性的影响，采用频域迭代的方法逐步修正驱动信号，使系统的响应逼近于期望响应信号。试验表明，利用所研究的算法可以成功地模拟一辆轿车在海南试验场的实际行驶工况，迭代收敛速度和模拟精度可以满足试验要求。证明本文所研究的算法是正确的，实用的。     

机车运行记录仪的路程校正

讨论了为永安机务段研制的机车运行记录仪的路程校正的基本特点，给出了路程校正的实现方法，特别就校正中的技术难点－－站点识别和平滑处理给出了具体解决方法。     

基于国内工况的整车制动性能山路试验

欧美车企在奥地利大格洛克纳山模拟用户工况进行整车制动性能试验,日本车企在日本本土也有相应的试验道路,以实际道路模拟用户驾驶工况的方法进行制动性能的开发验证。国内关于山路制动性能测试,暂未形成统一的试验方法。文章以国内实际道路为基础,结合奥地利大格洛克纳山试验方法和国内用户工况,参考中国汽车技术研究中心在全国乘用车制动使用情况与工况研究中对国内用户制动减速度、制动负荷系数、制动频度等数据的总结,进行整车试验数据采集、验证,从而探索出一种适应中国用户的制动性能山路试验方法,具有重大的实际意义。     

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。     

语音识别技术在车载领域的应用及发展

语音识别作为人工智能领域的关键技术之一受到了广泛关注,深度学习的出现使语音识别技术商业化成为可能。文章分析了语音识别技术的原理、基本框架及研究历程,梳理了语音识别领域最为重要的声学模型及语言模型在每个发展阶段技术上的突破。在语音识别的应用方面,重点介绍了乘用车领域语音识别技术的应用现状及未来发展趋势;同时,针对轨道交通领域的特殊需求,介绍了语音识别技术在轨道交通领域已开展的应用,并对未来的研究方向进行展望。