基于改进GAN的端到端自动驾驶图像生成方法

基于端到端数据系统的自动驾驶系统对驾驶图像存在巨大需求。为解决一般生成式对抗网络模型在扩充驾驶图像数据集时不稳定及生成图像特征缺乏多样性的问题,研究1种改进网络模型LS-InfoGAN。结合最小二乘对抗损失防止模型梯度消失,并缓解生成器优化矛盾,提升模型训练稳定性。通过最大化生成图像与真实图像间的互信息提升生成器特征学习能力,改善生成图像特征多样性。利用转置卷积层还原图像特征,提升生成图像特征清晰度。以自主构建的模拟驾驶场景中获取的带标签驾驶图像集对模型有效性及其数据集扩充应用效果进行验证。实验分析表明：相比改进前模型,LS-InfoGAN模型的图像生成过程稳定性平均提升35%;使用此模型扩充的数据集进行端到端自动驾驶系统中决策网络的训练能在不采集新图像的情况下将系统决策性能提升1%~2%;建议使用此模型扩充图像数据集时将生成图像数量设置为原始训练集图像数量的1~2倍。

     

多特征融合的船舶轨迹相异度模型分析与优选

基于船舶自动识别系统轨迹,构建了船舶轨迹静态相异度模型、动态相异度模型以及组合相异度模型,包括轨迹起点和终点相异度模型、轨迹长度相异度模型、轨迹空间分布相异度模型、轨迹航速均值相异度模型、轨迹航向均值相异度模型、轨迹航速标准差相异度模型和轨迹航向标准差相异度模型;采用KNN分类算法进行轨迹分类,分析了单个相异度模型的有效性和时效性,对比了单个相异度模型和组合相异度模型下轨迹分类效果,研究了组合相异度模型中相异度模型的类别和权重对轨迹分类的影响;分别以内河航道和港口水域船舶轨迹进行试验。试验结果显示：在采用单个相异度的情况下,就分类效果而言,轨迹起点和终点相异度模型和轨迹航向均值相异度模型在内河航道和港口水域船舶轨迹分类效果均优于其他模型,而基于轨迹航速均值相异度模型和轨迹航速标准差相异度模型的轨迹分类效果最低,就分类效率而言,基于航速、航向均值和标准差的相异度模型耗时明显低于其他3个相异度模型;采用组合相异度进行轨迹分类,内河航道和港口水域船舶轨迹分类结果的基于精确率和召回率的宏平均值和微平均值均能接近99%;将组合相异度中相异度类别数由4个增加到7个,轨迹分类评估结果进一步得到提高。因此,单个相异度模型中以轨迹起点和终点相异度模型、轨迹航向均值相异度模型以及轨迹空间分布相异度模型分类效果最优且稳定,而轨迹空间分布相异度模型和轨迹长度相异度模型耗时明显高于其他方式,各相异度模型在不同场景中的适应性基本相似,通过增加组合相异度中相异度类别能够提高轨迹识别效果。     

开阔水域多物标动态自适应智能航行方法

考虑船舶操纵特性、《1972年国际海上避碰规则》和良好船艺要求,提出了动态自适应目标船不协调避碰行动的开阔水域智能航行方法;将物标分类、建模并构建数字孪生交通环境,结合航向控制方法、操纵运动和复航模型构建了自动航行模型,推演了船舶非线性操纵运动;基于自动航行模型量化解析了《规则》要求,探究动态避碰机理,建立了可行航向求取方法;在多目标环境中,提出了目标船机动判别方法,研究了《规则》约束下构成自主航行方案的改向时机、幅度和复航时机等要素求取方法。仿真结果表明：依靠信息秒级更新的滚动计算,提出的智能航行方法可自适应剩余误差和目标船随机运动;提出的智能航行方法能将可行航向区间和改向幅度精确到1°;将程序运行和复航时机计算步长设置为1、10 s,设置多类静态物标和6艘保向保速目标船,在640、1 053、2 561和3 489 s,本船进行右转9°、复航、保向保速和复航等操纵可让请所有目标并自主航行至终点;设置目标船在300 s采取不协调转向避让行动,本船在980、2 790、3 622、5 470 s时进行右转9°、左转12°、右转17°和复航等操纵可让请所有目标并自主航行至终点。可见,任意初始状态下的船舶均可沿计划航线自动航行至终点,提出的方法能满足多个、多类动静态物标共存的真实开阔水域环境中的智能航行需要。     

基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法

为了准确获得图像感兴趣区中运动车辆的形状特征, 提出了一种新的车辆边界轮廓提取算法。利用连续3帧图像, 对包含同一运动车辆的图像感兴趣区进行光流场分割, 以获取目标运动区域, 通过平移运动区域的左、右边界获得正确的车辆区域及其封闭边界轮廓, 通过放大运动矢量计算公式的阈值来提高其运行效率。试验结果表明: 该算法可从具有复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动车辆边界轮廓, 检测正确率在95%以上。     

珠江三角洲城市群连接道路功能分级体系研究

以珠江三角洲为例,分析了城市群区域交通特征、交通空间分布特征等;基于交通区位论和经济引力模型,确定了珠江三角洲城市群连接道路交通网络框架;以功能为核心,将城市群连接道路功能划分为通道功能、干线功能、集散功能和服务地方功能4个层次;进行了功能分级,划分为高速公路、城市群连接道路I级、城市群连接道路II级、城市群连接道路Ⅲ级、地方道路5个等级,建立了城市群连接道路功能分级体系。     

一种改进的有向无环图支持向量机分类算法

针对有向无环图支持向量机多类分类方法未采用有效的有向无环图生成算法,提出了一种改进的有向无环图生成算法。该方法采用了聚类分析中类距离的思想作为层次分类依据。实验结果表明,该方法与原方法相比具有较高的分类精度。     

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。     

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。     

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...