铁路编组站阶段计划自动调整研究

铁路编组站作业复杂,异常情况多,而且编组站阶段计划在编制过程中根本不可能考虑所有的影响因素,所以计划在执行过程中会出现一些异常问题,这时就需要对计划实施调整,以提高计划的兑现率。据此,通过知识表达的形式建立了计划自身异常及计划问冲突的调整规则,设计了计划闻冲突的检测算法,并通过自学习算法不断完善调整规则集,提高计划调整效率,最终实现计划的自动调整。     

基于类锚虚拟线圈的多流向车流量检测算法

针对城市道路车流量检测中车辆误分类问题,提出一种基于类锚虚拟线圈的多流向车流量检测算法。首先,采集车辆图像样本并随机裁剪以构建小客车、公交车和摩托车的均衡数据集,通过 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法聚类获得 3 类车型的高度、宽度尺寸,以此校正场景车辆识别线圈尺寸,布设物体检测线圈与组合车辆识别线圈;其次,基于均衡数据集训练ResNet18卷积神经网络完成车辆类型判断;最后,采用改进的核相关滤波器追踪算法追踪车辆轨迹,通过计数线完成多流向车流量检测。验证分析表明：对单向车流,高峰、平峰正检率均值提升了5.09%、4.57%,误检率均值降低了5.31%、2.35%;多向车流中,直行车流的高峰、平峰正计率提升了 5.01%、5.99%,左转车流的高峰、平峰正计率提升了 4.29%、 4.56%。     

基于工况双向压力法的商用车空调检漏技术

为解决汽车空调的冷媒泄漏问题,从全系列商用车空调系统的结构和原理研究入手,通过对空调系统的泄漏问题进行调查和分析,建立了空调泄漏失效模式,利用真空度和工况压力差值关系判断空调泄漏质量,探索工况双向压力法空调检漏技术,提高了空调检漏的可靠性、准确率及效率,使空调泄漏的售后赔偿下降60%以上,提升其自身品质质量。     

驾驶员安全带识别方法综述

安全带作为一种十分重要的被动保护措施,可有效降低事故发生时的驾乘人员死亡率。因此,通过识别驾驶员是否佩戴安全带,可以减少由没有系安全带而带来的交通事故,并提高司机系安全带的安全意识。文章介绍了常见的几种识别方法,包括基于图像分类的识别方法,基于目标检测和语义分割的识别方法和传统目标检测结合SVM支持向量机的识别方法。结果表明,传统的识别方法需要对图片进行大量的预处理,降低了检测速度,基于深度学习的识别方法在速度和精度方面都优于传统的识别方法。     

海底介质模型及其声能透入机理研究

海底建模是海洋声探测及海洋混响研究的重要课题.文章用Biot多孔介质、粘弹性介质和液态介质三种海底模型对声波在海底的反射和透射进行了理论计算分析,具体讨论了纵波、快纵波、剪切波以及慢纵波对声透射的贡献,并对三种海底模型中纵波、剪切波的反射、透射进行了比较,得到对声学问题海底建模有实际意义的结果.     

浅析影响轮对超声波探伤的因素

介绍了影响轮对超声波探伤的主要因素及相应对策。     

痕量爆炸物探测仪研制

介绍了离子迁移谱仪的基本原理及在爆炸物监测方面的应用.提供的自制离子迁移谱仪可定量分析TNT、黑索金等样品.采用液体和固体2种方式进样,快速有效,定量准确,适用性广,对TNT和黑索金的检测限达到10 ng.对离子迁移谱仪的离子门、迁移电场设计进行了详细探讨.     

FFT在机车故障检测记录系统中的应用

针对当前机车故障诊断记录系统故障诊断能力提高和通用性扩展的需要,结合FFT算法特点,采用TMS320VC33实现快速傅立叶变换,使系统具备了频谱分析的能力,可以应用到谐波分析和振动分析等相关领域。     

汽车技术检测的规范与发展

在分析我国汽车技术检测存在的问题基础上,提出了规范和发展我国汽车技术检测的方法和途径。     

基于序列互相关特性和SVM的入侵检测研究

通过刻画特权进程的系统调用来进行入侵检测已被广泛研究，采用的大多是人工智能方法，如支持向量机、隐马尔可夫模型和神经网络等。针对这种基于人工智能的入侵检测系统，本文提出应用序列互相关特性选择训练数据的方法。序列的互相关特性是刻画序列之间的相互关系的重要手段，使用具有一定特性的序列来训练人工智能模型，可以提高入侵检测的效率。在本文中，使用了支持向量机（SVM）来评价序列的互相关特性在模型训练中的作用。实验仿真说明，这种方法可以有效的提高入侵检测率。