沥青路面破损程度分级与破损换算系数取值的探讨

本文分析现行规范中对沥青路面破损程度、密度分级以及破损换算系数取值中存在问题,通过分析沥青路面破损程度与路面使用状况关系,结合沥青路面养护措施,提出沥青路面裂缝破损密度分级的方法,并对车辙破损严重程度分级标准、裂缝和车辙破损换算系数的修正值提出建议。     

使用CASS6．0获取道路平曲线测设元素的解决方案

介绍使用最新版CASS6．0自动绘制基本型道路平曲线并创建测设点位坐标数据文件的方法，将创建的道路曲线坐标数据文件上传到全站仪中，应用全站仪的坐标放样功能就可以实现自由设站的数字化测设。     

公路工程材料费用的全过程控制

材料费用的控制是控制工程成本的关键。通过对影响材料消耗的过程和影响材料费用的要素进行分析,提出控制材料费用必须从材料消耗量和材料价格两方面着手。并应在影响材料费用的设计、施工及运营三个阶段进行全过程控制,才能取得最好效果;在材料控制的全过程中,不能忽视设计阶段对降低材料费用的重要作用;对材料费用的控制效果还应进行实事求是的评价,以总结经验教训,为以后的材料费用控制工作提供借鉴。     

基于对流效应的寒区路堤块石层临界高度研究

为了研究块石路堤降温效应与块石层高度之间的关系,基于多孔介质自然对流理论和热传导理论引入了表征寒区块石路堤自然对流降温效应的自然对流指数,利用热传导温度分布函数获得了路堤自然对流指数随块石层高度变化的近似公式。分析表明:自然对流指数最小值对应于路堤块石层的最小高度,而其最大值对应于路堤块石层的最大高度。另外介绍了一种利用自然对流指数近似公式估算路堤块石层临界高度的方法,并具体给出了算例,最后进行了数值验算。结果表明:通过自然对流指数确定的临界高度可为寒区工程的路堤设计提供参考。     

内燃发电设备过电压保护系统研究

通过对大气(雷电)过电压和设备运行过程中的内部过电压的产生原因进行研究和分析,提出内燃发电设备的过电压保护预防和解决措施,构建发电设备的安全保护系统.     

三维空间路线连续性衰退对公路安全性影响分析

为深入分析公路三维空间线形连续性衰退对事故频数的影响,采集广东省内3条高等级公路243 km道路设计资料,共1 768条有效事故数据,利用Tobit回归模型分析三维空间路线连续性衰退对公路安全性的影响.应用微分几何空间的基本理论,提出公路线形连续性衰退表征参数,利用Tobit回归模型对数据样本中单元内总曲率差(TCD)...     

高速公路隧道交通事故规律研究

目前我国高速公路隧道内时常发生交通事故,为研究其特点和规律,收集2 193起高速公路隧道交通事故资料,对这些资料数据进行统计,分析隧道中交通事故的时间和空间分布特征、事故形态、事故车型以及发生原因。结果表明:一天中的9:00~10:00、11:00~12:00、13:00~15:00是交通事故的频发时段,周末发生的交通事故数约占总数的40%,1、2、4、5、7月易发生交通事故;追尾和碰撞隧道壁是隧道交通事故的主要形态;违章超速和天气变化是导致事故发生的主要原因;交通事故的车型主要为底盘较轻的轿车和重型货车。     

CCS水电站引水隧洞双护盾TBM施工围岩分类研究

为了对双护盾TBM隧洞施工中的围岩进行分类,以厄瓜多尔CCS水电站引水隧洞为例,参考RMR围岩分类方法,通过伸缩护盾的间隙和刀盘的空隙对洞壁和掌子面围岩进行观测,结合岩渣及掘进参数,获取岩石的质量指标RQD、节理间距和节理性状等信息。通过综合分析,选取岩石的回弹值、围岩的完整性、岩石的质量指标RQD、刀盘推力、刀盘扭矩、片状岩渣含量和地下水渗流量作为围岩分类的指标,然后对7个指标分别赋值,建立围岩的分类标准,并通过求和的方法进行综合围岩分类。分类结果表明:选取的7个指标可以克服双护盾TBM施工时无法对围岩进行全面地质素描的困难,可以满足TBM快速施工的需要,并且能较真实地反映围岩的情况,分类结果可靠。     

基于双基站交通数据采集技术的假套牌车辆识别方法

假牌、套牌车辆对社会安全和交通运输行业的秩序造成了极大的负面影响,寻找快速有效的假套牌车辆识别方法十分必要.研究了一种基于射频识别(RFID)技术和图像识别技术结合的假套牌车辆识别方法.对同一处基站的RFID系统和视频抓拍识别系统采集的车辆车牌信息进行对比分析,得出疑似假套牌车辆.然后对多基站检测信息联合比对,相比于单基站,降低了疑似假套牌车辆的数量.选取南京市主干道上6个基站的检测数据作为实例,检测结果发现,通过5处基站检测的假套牌车辆比通过2处基站检测的假套牌车辆减少了210辆,降低了假套牌车辆的误检率.对建立的疑似假套牌车辆数据库验证分析,其正确率达到94.5%.相比较传统的方法,其具有覆盖范围大、不受时间限制、反应迅速等优势,可为交警部门查处假套牌车辆提供有力支撑.     

基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车流量检测

针对夜间环境下基于摄像机的车辆检测方法存在精度低、稳定性差以及无法对车型进行有效识别等问题,提出一种基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车辆检测与计数算法.首先对Kinect深度图像进行预处理,分别获得运动目标深度图(MDM)与空洞深度图(HDM).然后在MDM与HDM上设置虚拟线圈,利用积分图像分别生成对应的一维运动信号,对其进行加权合成获得对车辆运动特征的表达,并在合成的运动信号范围内检测出车辆目标,并计算出车辆目标的几何特征,通过SVM对车型进行有效识别.实验结果表明,该算法对于单双车道的车辆计数正确率分别高达99.75%与99.25%,大小车型分类正确率可达99.80%,处理单张图片的平均时间仅为7 ms.