基于深度学习与支持向量机的钢轨伤损智能识别系统

目前国内钢轨探伤车检测系统都带有自动伤损识别功能,但由于采用了基于既有规则的简单逻辑判断方法,其自动识别的准确率不高,误报较多,伤损漏报的现象时有发生.针对该问题,根据钢轨探伤车所检测数据的特点,提出了基于深度学习与支持向量机的钢轨伤损智能识别系统技术方案;采用深度可分离卷积与选择性搜索相结合的方法进行目标定位;基于人...     

基于SVM的地铁闸机检测识别系统研究

在复杂环境下提高地铁闸机智能识别系统的识别率是一项极其困难的工作。针对地铁闸机通行中各种事件的不同情况,提出了一种基于支持向量机的智能识别方法,并设计了基于双CPU控制和红外传感器的智能检测识别系统,通过合理安排红外传感器的位置,获取通行乘客经过闸机通道时的运动序列,结合图像识别等辅助功能,最终判断通行乘客情况。大量样本数据表明,通过SVM的方法使控制系统精度和处理能力得到提高,识别率超过90%,较好地满足了市场需求。     

基于LabVIEW的数字转速仪

介绍虚拟数字转速仪的硬件设计和软件设计.该系统不仅实现了转速的非接解式测量,而且其精度高、抗干扰能力强,具有较好的应用价值.     

结构准静态解耦载荷识别方法与结构随机载荷谱

在分析结构载荷识别过程中误差产生机理的基础上,针对现有载荷识别方法不适用低频响应结构载荷识别问题,建立了结构准静态解耦载荷识别方法.通过确保载荷响应传递矩阵的良性状态和省略传递矩阵主要的求逆运算过程,实现对载荷识别误差的有效控制.采用提速客车转向架构架这一典型的低频响应结构进行了方法验证.结果表明:该载荷识别方法可以有...     

基于语义分割模型的路面类型识别技术研究

在极端恶劣天气条件下,车辆能够及时根据路况信息调整车速和车距,将有效地减少交通事故的发生.道路类型和路面附着系数是影响路况的主要因素,传统的路面附着系数识别方法具有成本高、可靠性低的特点.同时基于机器视觉的路面信息识别技术已经成为当前研究的热点,但是精度低和鲁棒性差一直是研究的难点.将机器视觉中较为流行的语义分割模型作...     

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...     

多轮分布式电驱动车辆双重转向分层控制系统设计

为了提高多轮分布式电驱动车辆在复杂机动环境下的转向能力,设计了一种基于直接横摆力矩控制的双重转向系统。该控制系统采用分层结构,上层为横摆力矩决策层,下层为驱动力分配层。在控制系统上层,基于无迹卡尔曼滤波和递归最小二乘结合算法进行路面辨识;根据车辆状态信息和路面条件自适应调节滑移转向比,由车辆动力学模型和滑移转向比确定双重转向参考模型;针对滑模面附近非连续特性造成的控制信号抖动现象,将滑模控制算法进行改进,设计了滑模条件积分控制器,使车辆实际横摆角速度追踪双重转向参考模型计算出期望横摆角速度。系统下层在保证车辆总驱动力的前提下,基于控制分配规则将上层广义目标控制力需求分配至各执行器。最后,利用硬件在环实时仿真平台进行控制策略验证。结果表明,分层控制系统较好地实现了路面识别功能和车辆双重转向功能,针对不同路面工况对车辆进行了有效地行驶控制,减小了车辆在狭小弯曲地区的转弯半径,抑制了车辆状态参数及电机转矩的颤振和抖动,改善了车辆小半径行驶的转向机动性和高速行驶稳定性。     

乘用车控制器软件类数据管理的设计、生产、售后一体化开发

软件定义汽车是近年来汽车电子化的发展趋势之一,软件的迭代开发在车辆的开发中扮演越来越重要的角色,而且相对于传统的设变更频繁、更快速。为适应该趋势需要建立控制器软件类数据的管理规范,搭建软件类数据的管理平台,从而将软件类数据纳入到研发、制造、质量返修、售后所有汽车产品生命周期的管理中。本文介绍了控制器软件类数据管理系统的要点。该系统涉及到软件零部件化的理念、软件版本的定义、软件类数据分类与EBOM搭建、软件的产线灌装与售后升级的逻辑。通过软件接口打通了研发数据(EBOM)与制造管理系统、售后诊断仪系、OTA系统之间的对接。在多款车型上的应用表明,该系统满足了对软件唯一性的识别,实现了软件类数据与整车制造数据流的结合,并得到生产线的在线软件灌装和售后的在线升级等规模化的一体化应用,为控制器的软件开发独立化、快速迭代以及业务的数字化转型创造了系统化的平台基础。     

自动驾驶汽车-行人交互研究综述

自动驾驶汽车已开始在部分开放道路进行测试,其与行人等其他交通参与者共享混行道路,面向自动驾驶汽车的车外人机交互技术亟需开展深入研究,以便行人快捷、高效地理解自动驾驶汽车的行驶意图,确保混合交通场景通行安全并提高通行效率。本文首先阐述了自动驾驶汽车与行人交互的重要意义,并从行人检测与跟踪、行人意图识别及行为预测、自动驾驶汽车的决策3个方面介绍了目前自动驾驶汽车的车外人机交互前期支撑技术研究概况,着眼于自动驾驶汽车行驶意图的表达,对交互需求和车外人机交互界面的设计原则及质量评估进行了梳理,最后提出了车外人机交互面临的挑战及未来的发展方向。