基于信息融合的车辆险态运行模式评价研究

提出了一种车辆运行状态识别体系.鉴于车辆行驶环境的复杂性,多作业工况条件的影响以及车辆行驶行为表现特征的多元性,采用BP神经网络技术与Dempster-Shafer证据推理技术相结合的信息模式分类及融合判断的解决方案.为验证所提出的方案,建立车载摄像机视频实时检测系统,以车道偏离信息和跟驰车间距信息作为车辆行驶的表征参量,实现车辆险态行驶特征表现的检测和评价.研究结果表明,模式分类和多源信息融合决策技术的综合运用提高了车辆危险行驶姿态表征信息甄别的自适应性和智能化水平.     

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.     

基于RGB-D图像与头肩区域编码的实时人流量统计

为解决基于彩色摄像机的人流量统计存在精度低、易受光照影响等问题,研究了利用RGB-D图像与头肩区域编码进行实时人流量检测的方法.在对RGB-D图像前景检测与空洞修复的基础上,采用随机点和漫水填充法提取潜在目标区域,并度量随机点与区域内极值点间的欧式距离以剔除噪声点的干扰,减少了冗余信息的计算量.根据人体头肩区域的先验信息,提出了一种七维头肩特征描述符对潜在目标区域编码,从而避免人体运动过程中产生的头肩部形变对头部区域检测的影响,采用SVM和阈值限制得到满足区域特征的头部区域.根据图像中不同区域的圆形度排序的思路,提出了头部区域筛选方法以去除无效区域,并构建了一种帧间目标匹配算法和多条计数线的方法,对已获得的头部区域实现计数,计数后获取人的身高数据.实验结果表明,该算法在教学楼楼道口和楼门口场景中人流量统计正确率高达99.30% 以上,身高测量平均相对误差在2.59% 以内,处理单帧图像的平均时间仅为18.31 m s.     

集装箱港口船舶配载计划研究综述

梳理了集装箱港口船舶配载计划问题的国内外文献,从配载计划的分类、影响因素与求解方法三方面回顾了其研究现状和成果,探讨了目前研究中存在的不足与后续的研究方向。研究结果表明：在论文题目中直接点明主贝位规划问题或者箱位分配问题的文献越来越少,更多的是直接点明“配载计划问题”;多数文献考虑了船舶稳性、船舶强度、集装箱属性(尺寸、质量、类型等)、岸桥属性等影响配载计划问题中的几个因素,只有极少数文献将配载计划问题的影响因素全部考虑在内,因此,为了使研究更贴近港口实际操作,综合考虑配载计划问题的影响因素将成为未来的研究重点;配载计划还受到港口内其他作业的影响,因此,为了提高港口的作业效率和运营水平,应综合考虑集装箱港口各个区域之间的相互作用;随着铁水联运的发展,铁路集装箱也会堆放在船舶上,因而在配载计划问题中也需要考虑铁路集装箱的影响;多数文献都设计了智能算法,并获得了较多的优化解,但是为了更加直观形象地展示求解结果,应该将仿真优化与算法计算结合在一起。     

基于深度约束的水下稠密立体匹配

  目的  针对水下双目图像特征点稀疏、极线约束模型失效等难题,提出一种基于自适应深度约束的水下图像特征匹配(ADC-UFM)算法。  方法  结合FAST算子与SIFT描述子,提高图像匹配精度;提出基于水下折射因子的特征匹配约束模型（MCM）,有效剔除误匹配点;提出自适应阈值选取（ATC）方法,最大限度地保留复杂水下环境下的图像特征信息。  结果  实验结果显示,ADC-UFM算法优于现有的SIFT,SURF和UCC-SIFT等典型方法,匹配准确率可达85.2%,满足实时匹配需求。  结论  研究成果可为基于双目视觉系统的水下三维重建提供关键技术支撑。     

粗集料形状特征对沥青混合料抗剪性能的影响

矿质集料的形状特征对沥青混合料的性能具有极为明显的影响,但目前关于这方面的研究极少。采用编制的图像处理程序,获取了五组颗粒形状特征不同的粗集料其形状参数,运用单轴贯入试验分析了粗集料形状参数对混合料抗剪强度的影响。结果表明,粗集料各种形状特征参数对混合料抗剪强度都有不同程度的影响,且扁平系数对抗剪强度的影响最大,必须控制粗集料中扁平颗粒的含量。     

基于球形收敛和结构一致性的图像修复算法

为获得稳定的填充顺序及合适的匹配准则,提出基于球形收敛和结构一致性的样本块图像修复算法.在填充顺序方面,一方面将球形收敛规则引入到优先权准则的定义中,在保持优先填充结构部分的同时保证纹理和平滑部分的合理延伸;另一方面构造基于斯特林理论的置信度项更新准则,以降低置信度的快速衰减.在匹配准则方面,引入结构一致性以寻找更加合...     

应用YOLO深度卷积网络的轨道图像定位算法

将摄影测量技术应用于铁路轨道检测是未来轨检技术的发展趋势。对轨道图像扣件的快速定位,是判断扣件是否缺损,匹配连续图像以及对轨道线形三维重建的基础。由于实际中轨道图像易受到拍摄角度、光照等因素影响,同时有砟轨道图像具有背景复杂、色彩单一、特征分布多变等特点,使得传统基于钢轨、轨枕布设关系的扣件定位算法具有局限性,对弯道和上下行道岔咽喉区域的扣件定位鲁棒性差。将近年在计算机视觉领域发展迅猛的深度学习算法引入铁路轨道检测,利用YOLO端对端输出的网络特点,根据图像全局信息直接对扣件的Bounding Box和类别进行迭代回归,输出扣件位置信息。试验检测50份测试数据,检测正确率达到94%,检测速度54 fps,可以达到实时检测的要求。     

我国铁路有砟轨道预应力混凝土轨枕的研究与发展综述

我国混凝土轨枕的研究和应用的时间超过60年,从早期的探索阶段到目前分别适用高速铁路和重载铁路的各型轨枕的研发应用,轨枕成套技术体系不断丰富完善。总结我国混凝土轨枕的研究与发展的详细历程,并分析不同阶段混凝土轨枕的结构特点及设计条件。基于我国铁路有砟轨道预应力混凝土轨枕的研究与发展总结,分析得出混凝土轨枕在当前和可见的未来仍是我国有砟轨道首选的结构形式;未来我国混凝土轨枕的设计需融入轨道结构的整体设计中并与其他相关技术的进步紧密结合;特殊的运营需求以及信息化、智能化等技术的进步将会推动我国混凝土轨枕技术不断进步。     

道路运输

公路网图像平台互联技术规范实施日前,交通运输部科技司主办、全国智能运输系统标准化技术委员会承办的交通信息采集系列标准宣贯培训班上证实,《公路网图像信息管理系统平台互联技术规范》于7月1日起正式实施。随着我国城市化进程的进一步加快和公路网建设的快速发展,利用先进的交通信息采集技术采集实时交通流信息、路网图像信息等并进行快速信息发布显得十分迫切与必要,因此不同终端和系统图像信息之间的互联互通成为当下迫切需要解决的问题。