关于某项目上部结构通用图配束优化的研究

预制T形桥梁在高速公路中应用广泛，但预制桥梁由于标准化要求，单个项目采用标准跨径的类型有限，跨径组合在布置时常常造成浪费或者略有不足，灵活性不高，尤其在山岭重丘区情况下问题突显。结合规范变化等研究钢束布置情况，通过大量计算分析，优化钢束配置，增加常见跨径预制T形桥梁通用图的适用性，达到跨径布置合理、满足标准化要求、优良的经济性目的。     

多孔钛摩擦磨损信号的递归图特征研究

为了定量描述一维的多孔钛干摩擦信号,采用递归定量分析方法,把摩擦信号扩展到高维,定量分析其中信息.首先,利用经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)对摩擦信号进行预去噪;然后,采用自相关法和假近邻法计算各组摩擦信号的延时与嵌入维数;最后,分析递归图及其对应的平均对角线长度与熵值,通过这些能够直观观察不同环境下多孔钛摩擦信号的变化特性.结果表明,递归图能够一定程度上反应多孔钛的磨损情况,通过递归定量分析能够对多孔钛摩擦系统复杂性状态进行描述,且在压力为8～10 N时磨损系统稳定性最好.     

基于能量重心定位的水下防护薄板结构撞击识别方法

为弥补传统能量重心定位方法的不足,综合考虑薄板结构上孔的非对称分布,创造性地提出一种基于加权能量重心定位的撞击识别方法.通过有限元模拟验证该方法的有效性和准确性,结果表明,该方法能快速而准确地对非对称、非连续薄板结构的撞击位置和撞击应力进行识别判定.研究成果可为结构撞击识别方法的改进优化提供理论支持,为工程中复杂结构的撞击监测和识别提供技术支撑.     

基于OpenMV的云台追踪系统设计

为解决传统目标识别过程中目标不能移动、动态追踪等问题,基于OpenMV,采用PID控制、模块识别、颜色识别、图像处理等技术和方法,设计了一种能够自主动态追踪目标物体的云台系统。锥桶的动态追踪识别测试结果表明:系统能够较好地完成动态追踪。     

多特征融合的级联回归人脸对齐方法研究

深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性.     

城市轨道交通网络拥堵易发点的识别及评价

在城市轨道交通物理拓扑层、设施能力层与客流分布层网络模型基础上,构建了多属性网络.阐述了网络拥堵易发点的网络拓扑、网络运输能力及网络客流等特征指标,并采用基于AHP-熵权法的组合权重法对拥堵易发点进行拥堵风险的辨识和评估,探究了网络拓扑结构、运输能力和客流需求之间的关联性.在北京轨道交通的实例中,识别的拥堵易发点多为衔接郊区线与市区线的换乘站.这验证了识别和评价方法的有效性和实用性.     

汽车电子标识技术优势及应用前景分析

汽车电子标识作为汽车的"身份证",是无源射频识别技术在交通物联网领域的应用。《机动车电子标识安全技术要求》等六项国家推荐性标准的正式实施以及国内外广泛的应用试点,使得该技术在我国全面推广、应用变得愈发现实。本文阐述了汽车电子标识的系统构架、工作原理、应用现状,通过技术路线、技术对比两个层面的分析阐述了汽车电子标识的技术优势,并基于此对于汽车电子标识的应用前景进行展望。在感知层,汽车电子标识将与视频检测技术有机结合,构建"射频+视频"等具备更高稳定性、可靠性的信息采集体系。而在应用层,汽车电子标识将提升涉车应用的实现水平,为假、套牌等顽固问题提供了解决方案,为诸多潜在应用的实现提供可能性。     

基于LeNet-5的编组站站内机车车号识别系统的研究

编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。