TBM掘进数据标准化预处理方法研究北大核心CSCD

TBM信息化采集了海量数据,对TBM数据的标准化预处理是进行诸多研究的前提。基于此,提出了一种TBM掘进数据标准化处理方法,依托TBM现场施工掘进大数据,以破岩特征为依据选取基本掘进参数(刀盘转速、推进速度、刀盘推力及刀盘扭矩)分析掘进过程TBM数据特点,提出循环掘进过程空推段、上升段、稳定段及下降段起点的判别方法,对稳定段起点提出了标准差法判别方法、均值判别方法、直方图判别方法,满足实时和非实时的数据划分需求。最后对两个TBM工程的数据进行标准化预处理,实现施工大数据的标准化。结果表明,提出的标准化预处理方法可实现循环掘进过程数据的有效划分。研究成果可推广应用于众多TBM工程的数据标准化处理,有效实现机器学习数据库的建立。     

碾碎银石赛道——细解《Forza赛车2（Forza Motosport2）》

还在寻找自己梦寐以求的赛车游戏吗？如果您还没找到，那不妨一试Xbox360平台的《Forza赛车2（Forza Motosport 2）》，拥有300辆以上的各色赛车，游戏涵盖了纽堡林、银石、筑波、铃鹿在内的多处世界著名的赛车场，加上分割方式不同，共有近30条风格迥异的赛道供玩家选择。海量的车辆数目以及真实的赛道已经让车迷有了足够跟风的理由。[编者按]     

Unsupervised spatio-temporal segmentation for extracting moving objects in video sequences

Extraction of moving objects is an important and fundamental research topic for many video ap-plications. This paper addresses an unsupervised spatio-temporal segmentation scheme to extract moving objects from video sequences. The temporal segmentation localizes moving objects by comparing the motion vector of each block in each frame with the corresponding global motion vector estimated by an outlier rejection (OR) based method. Furthermore, the temporal compensation utilizing the temporal coherence of moving objects is considered in the temporal segmentation to solve the temporarily stopping problem. The detected moving regions usually have discontinuous boundaries and some holes. These regions are then compensated in the spatial domain. In the spatial segmentation, the watershed algorithm considering the global information improves the accuracy of segmentation in the spatial domain. The modified mean filter is presented to suppress some minima. By using a fusion module, moving objects are extracted. Experiments on various sequences have successfully demonstrated the validity of the proposed scheme.     

Surface reconstruction of scanned human body using radial basis functions and adaptive partition of unity

It is important to reconstruct a continuous surface representation of the point cloud scanned from a human body. In this paper a new implicit surface method is proposed to reconstruct the human body surface from the points based on the combination of radial basis functions (RBFs) and adaptive partition of unity (PoU). The whole 3D domain of the scanned human body is firstly subdivided into a set of overlapping subdomains based on the improved octrees. The smooth local surfaces are then computed in the subdomains based on RBFs. And finally the global human body surface is reconstructed by blending the local surfaces with the adaptive PoU functions. This method is robust for the surface reconstruction of the scanned human body even with large or non-uniform point cloud which has a sharp density variation. Foundation item: the National Natural Science Foundation of China (No. 50575139) and the Shanghai Special Fund of Informatization (No. 088)     

动目标成像跟踪算法研究

从运动背景中检测与跟踪运动目标是计算机视觉研究领域的热点,困难之一是消除运动背景的影响.采用基于均匀稀疏采样仿射变换的参数模型块匹配算法将图像分成许多固定大小的像素块,通过将每一个像素块在下一帧的一定范围内搜索其最优匹配,由此产生的偏移矢量即为该像素块的运动矢量,对上一帧图像进行补偿与下一帧图像差分,用形态学运算图像处理,对图像目标进行识别跟踪.     

一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法

车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。     

基于语义分割网络的路面积水与湿滑区域检测

积水或湿滑路面的道路附着系数远小于干燥路面的附着系数,对交通的安全性和机动性都有很大的影响.通过及时获取路面状态信息而发出预警,可大大减小潜在伤害.本文中研究了基于图像的语义分割网络在积水和潮湿的路面状态识别中的应用,它不仅可预测未来路面状态信息,且可得到路面积水和湿滑区域的分布.该方法利用语义分割网络Res-UNet...     

一种基于深度学习的地铁车体螺栓松动检测方法

现有的螺栓松动检测算法难以适应地铁复杂场景的变化,检测准确度难以提高.对此,文中提出了一种基于深度学习的地铁车体螺栓松动检测方法,并在现场采集的真实图像数据上进行分步试验,试验结果证明了该方法的有效性.     

基于视频图像的车牌定位与分割技术研究

对交通控制系统中的视频图像进行了研究,利用数字图像处理技术,在对车牌图像预处理的基础上,分别利用车牌的水平投影和垂直投影找出车牌的切割位置,实现了车牌的准确定位;对定位后的车牌去除白色边框,再求得其垂直投影,避免字符粘连在一起,从垂直投影图上确定每个字符的分割位置,取得了较好的字符分割效果。