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182.
张久宽 《辽宁省交通高等专科学校学报》2015,(1):31-33
本文通过现场探索和理论研究,根据不同的场区地质条件、环境要求和施工条件等,提出一种基坑土体变形控制方法,力求达到最优的既经济又安全的效果,可为类似工程作为参考。 相似文献
183.
基于视频的交通流检测在智能交通系统中具有重要意义。本文针对广泛采用的低位摄像机,提出了一种交通流特性参数的检测分析方法。首先基于三级虚拟检测线和自适应更新率局部背景建模来快速提取车辆特征点并消除活动阴影对提取精度的影响;然后基于Adaboost(Adaptive Boosting,自适应增强)分类器实现特征点按车分组,并在跟踪过程中根据运动特征相关度消除分组误差,获取高精度的车辆轨迹;进而自动生成多车道轨迹时空图并提取各车道交通流的多种特性参数。实验结果验证了算法的高效性;同时,自动生成的多车道轨迹时空图也为更多的交通信息获取和更深入的交通流特性分析提供了有力支持。 相似文献
184.
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献
185.
为解决重要设备多路电源的快速切换问题,本文将电力电子技术应用到电源切换中,提出了一种大功率的电力电子式电源转换装置,介绍了其结构、原理和设计方法。该装置切换速度可达5ms,功率可达50kW,输出波形稳定,通过仿真和试验,证明了设计原理可行,指标可达到设计要求。 相似文献
186.
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作为国际火灾科学前沿的研究热点之一,细水雾灭火技术以其高效、环保的特点,已经成为最具有发展潜力的哈龙替代技术。本文根据船舶的实际情况及船用细水雾灭火系统的技术要求,提出了船用泵-罐联用式中压细水雾灭火系统的总体设计方案,以实现对船舶的消防保护。 相似文献
188.
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190.