一种基于形态学变换的车道检测方法

利用形态学图像处理技术，基于形态学变换的道路检测方法，能够应用形态学变换、Canny边缘检测与Hough变换检测出直线道路车行道的边缘线。试验表明该方法能够准确提取出目标区域轮廓。     

四类交通事故检测算法的分析

交通事故检测是ITS的重要组成部分,文章就现有的模式识别法、事故理论、统计预测和人工智能四类不同的交通异常检测算法进行分析,重点分析各种方法中存在的优点和不足之处,以便为建立具有较高检测率、较低误报率和检测时间的检测算法提供科学的参考。     

NEW HAUSDORFF DISTANCE-BASED VEHICLE LOCATION

Objective To realize accurate localization of moving vehicles from single monocular intensity image.Methods The new modified Hansdorff distance(M2HD) was adopted, which used dominant points instead of edge maps as features for measuring similarity between image and model projection. Modified simulated annealing (MSA) algorithm was used to find optimum localization parameters. Results M2HD reduces the computational complexity,and improves the matching precision. Furthermore, MSA can fast find global optimum instead of getting into partial one because of its high parallel and robust performance. Conclusion Experiments confirm that the combination of MSA and M^2 HD can effectively localize the vehicles that are changed both in translation and rotation     

在综合性能检测站应用反拖式底盘测功机快速检测汽车动力性

从理论实践两方面阐述了汽车动力性能检测新技术 (反托式底盘测功机应用 )     

异常检测在数据预处理中的应用研究

现实应用中经常需要对过程数据采用支持向量机等技术进行分类预测,在分类预测模型的构建过程中,数据的有效性是一个很重要的方面。本文针对目前数据清理的方法,提出了一种结构化的方法,应用到过程数据处理领域,并给出了这种方法应用前后支持向量分类器的预测性能的定量比较。     

基于浮动车的高速公路交通事件自动判别方法研究

交通事件判别是高速公路事件管理系统的重要组成部分，提高事件判别算法性能可以显著改善事件管理系统的运行效果．文中阐述了国内外交通事件自动判别方法的研究现状，分析了以往基于固定式检测器的事件判别算法之不足，如检测速度较慢、低流量情况下检测效果较差、可移植性不强等．根据交通事件会显著影响车辆运行速度这一特点，提出了一种基于浮动车数据的交通事件自动判别算法．仿真结果表明，算法具有较高的事件判别率（92．5％）、较低的误判率（1．2％）和较短的事件判别时间（1．6min）．     

砼路面板脱空检测方法综述

首先论述了砼路面板板下脱空形成的机理和危害,介绍了现在广泛使用的脱空检测方法,即FWD落锤式弯沉仪检测法和GRP探地雷达检测法工作原理及应用,也介绍了正在研究当中的瞬态波检测法和基于频率下降率的人工神经网络识别法.最后对各种方法进行了总结,提出了以后需要开展的工作.     

疲劳裂纹扩展速率(da)/(dN)的超声瑞利波测量

本文应用超声瑞利波在含有裂纹的试件内传播性质的变化特征,采用脉冲回波重合法,精确测定裂纹开口处和裂纹尖端处瑞利波两个脉冲反射信号的时延,从而测定出在疲劳载荷作用下,裂纹的扩展尺寸.测量疲劳裂纹扩展速率da/dN的精度可达到10~(-3)mm/周次,适应于在弹塑性区域内疲劳裂纹扩展速率的测定.     

探地雷达在南昆铁路挡土墙完整性评价中的应用

介绍了探地雷达技术检测挡土墙完整性的基本原理。并结合工程实际,采用追踪识别法对所测探地雷达图像进行分析解释。分析结果表明,探地雷达这种无损检测技术能够较准确的完成挡土墙病害预报任务,包括厚度、含水量、裂缝、空洞等多种病害。     

基于BP神经网络算法的土木结构损伤检测研究

结构损伤会导致其振动频率发生变化,基于频率测量的结构损伤识别方法简单方便,在结构健康监测领域应用广泛.本文在分析结构固有频率的基础上,把结构损伤识别问题分解为损伤状态辨别、损伤定位、损伤程度识别三个过程,对每个过程用模态参数构造标识量,并作为特征参数输入到神经网络中实现损伤识别.结合实验室一箱形钢梁的损伤检测试验进行了应用,收到满意的效果.