基于Halcon及VS的动车组制动闸片厚度自动识别模块

研究基于图像处理和模式识别的动车组闸片厚度自动识别模块,解决动车组制动时因闸片过薄而导致的车轮迅速升温,甚至引发不安全状态的问题.该模块可实现动车组通过时自动检测,即自动拼图、图像预处理、模型定位及制动闸片厚度计算,并对厚度小于一定数值的闸片进行自动报警.通过大量实验和测试表明,该模块可以有效地计算闸片的厚度,具有很好...     

青藏铁路综合视频监控系统室外摄像机抖动频率特征分析

青藏铁路沿线多处区段常年多风,导致安装在铁塔高处的长焦摄像机产生抖动引起图像模糊,因此使用的长焦摄像机应具有防抖功能.而多个摄像机、镜头等生产厂家,均无法提供其电子防抖性能的具体参数指标,或无法给出光学/机械防抖性能参数指标来源.通过提出采用SURF算法提取匹配图像的特征点,介绍算法原理和算法实现过程,并开展算法验证和...     

可变深度嵌入小波图像压缩算法

为了提高小波嵌入压缩算法的速度,提出了一种可变深度嵌入小波压缩算法。由图像小波变换能量聚集和子带间的幅度衰减性等特性,在小波分层嵌入编码过程中,对不同的重要图,部分小波子带的系数幅度是不会超过当前的阈值,从而可以忽略不计,即小波树的深度随着重要图的不同而改变,也就是变深度嵌入编码。实验结果显示,对于自然图像不需要考虑的层中的小波系数幅值几乎全部小于当前的阈值,从而和EZW算法相比,编码不会影响压缩率(或图像质量),而编解码过程中的运算量明显下降。     

粘连蚕卵图像分离算法研究

针对蚕卵图像中存在的粘连或者部分重叠现象,本文提出了一种新的分离方法。该方法先采用模糊C均值聚类算法将蚕卵图像从背景中分割,然后采用模糊距离变换得到模糊距离图像,最后使用分水岭算法将粘连或者部分重叠蚕卵分离。实验证明,此法能够将粘连颗粒物图像有效分离。     

模糊模式识别在电器性能综合评估中的应用

采用了改进的模糊模式识别的方法,从综合考虑电磁电器产品性能的角度出发,将动态测得的能够反映电磁电器性能的主要特性指标,作为模糊模式识别的级别变量特征值,建立了综合评估电磁电器性能的模糊模式识别模型,并运用该方法对CJ20-100A交流接触器进行了综合评估,结果合理,方法可行,有一定的参考价值。     

就地热再生沥青混合料均匀性的细观评价指标

就地热再生能直接在现场一次性完成路面修复,但因其材料组成和施工工艺复杂等极易出现混合料不均匀问题,为解决此问题,尝试从集料入手,对就地热再生沥青混合料均匀性的评价指标进行研究。首先,采用数码相机获取就地热再生沥青混合料试件截面的数字图像,基于数字图像处理技术识别截面中所有新旧集料的细观结构;然后,采用环扇分割法将截面分成36个等面积区域,基于区域集料颗粒面积比和新集料颗粒偏离度分别提出集料均匀性评价指标D和新集料均匀性评价指标H;最后,通过改变RAP加热温度、RAP拌和时间、新沥青混合料拌和温度与新旧料混合时间4个因素,进行正交试验,进一步分析均匀性指标的变化规律和可靠性。结果表明：环形分区结合OTSU阈值分割方法可准确识别沥青混合料截面图像中的集料信息,保留绿色通道的方法可有效识别不同灰度值的新旧集料;对试件截面均匀性的定性分析初步验证了这2个均匀性指标的有效性;RAP加热温度与新沥青混合料拌和温度对D影响显著,RAP加热温度和新旧料混合时间对H影响显著;而且,随着RAP加热温度、新沥青混合料温度和新旧料混合时间的增加,就地热再生混合料的均匀性变好,这与以往的研究结论相一致,进一步验证了这2个均匀性评价指标的可靠性。     

交通出行统一帐号的电子支付MaaS运营探索

交通出行已经定位为民生实事,要求2019年全国260个地级以上城市交通出行城际无障碍互联互通,同时交通出行在不断创新的服务推动下已经悄然升级到MaaS一体化智慧出行新时代,电子支付已经成为交通出行MaaS服务的强力推手,必须对各类电子支付实现集约化运营。提出了基于统一帐号的金融级安全+电信级通信能力的交通出行聚合支付体系架构,基于该体系架构交通运营机构可利用自身优势资源,向用户提供多种账户,多种接入方式的出行全业务聚合支付服务,在完成交通运输部城市交通出行互联互通的同时构建了基于资金信息流的出行“数据链”,向云计算和大数据的智慧服务和运营体系推进。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

隧道爆破信号主分量特征提取与毫秒延期识别研究

为了准确揭示隧道爆破振动信号所包含的反映爆破特征参数的重要信息,通过EMD分解与交叉小波变换组合分析方法对实测爆破信号进行分析,得到各分量与原信号的相关性系数,从而准确判别出信号的主分量。再依据相关性系数对包含主分量在内的相关分量重组并进行Hilbert变换取模值,精确识别出隧道采用的各段别雷管的毫秒延期时间。结果表明： 组合方法确定的主分量及相关分量重组信号能够突出爆破信号的主要特征,对隧道爆破信号的分析效果好。     

适于TBM施工的HSP法实时预报技术设计与实现

为实现TBM施工隧道的实时地质预报,以TBM刀盘滚刀破岩震动作为震源的HSP法地质预报技术为基础,通过分析TBM施工工艺与机身结构特点,对HSP系统硬件和软件进行优化设计,使其小型化、自动化和智能化,并搭载于TBM上进行智能控制。在TBM掘进过程中,首先,通过隧道轮廓位置的检波器连续或高频次地采集地震反射波信号; 然后,经系统软件对数据的自动处理,实时获取掌子面前方地层反射特征参数图谱; 其次,通过智能识别技术完成对不良地质反射界面的有效拾取与判识; 最后,实现不良地质的探测。通过对适于TBM施工的HSP法实时预报技术进行优化设计,实时探查前方地层不良地质(体)位置、规模与性质,为TBM的高效施工起到一定的推助作用。