光线强弱对数字图像计算构造深度的影响研究

选取普通水泥混凝土路面、普通拉毛水泥混凝土路面、大孔隙改性水泥混凝土路面三种路面结构类型,分别在晴天和阴天两种光线条件下拍摄数字图像照片,运用MATLAB数字图像技术将路面表面图像像素值量化,通过最小二乘法原理和Tablecurve 3D软件建立曲面拟合模型,提出基于数字图像处理技术的路面表面构造深度计算方法,并分析光线强弱对数字图像构造深度的影响。结果表明:路面表面数字图像构造深度计算方法具有便捷、快速、客观等优点;光线强弱对运用数字图像技术分析路面表面构造深度的影响可以忽略;三种路面结构类型相比,大孔隙改性水泥混凝土路面数字图像表面构造深度最大,具有良好的抗滑性能和排水功能。     

密级配抗滑超薄磨耗层材料UWM-10设计与路用性能研究

采用多链聚烯烃和SBS复合改性方法,对超薄铺装材料UWM-10进行密级配设计,通过开展体积指标与高温性能、低温性能、抗水损害性能的评价,提出其设计和路用性能评价指标。同时,提出改进的车辙试验方法,研究超薄铺装材料长期行车荷载作用下路面构造深度的衰减变化规律。采用CT扫描方法,研究UWM-10与下承界面之间的黏结效果和空间空隙分布规律,评价层间黏结效果。室内研究与现场试验表明:UWM-10具有良好的路用性能和抗滑性能,其构造深度的衰减程度小于传统的超薄铺装材料,且其与下承界面的黏结效果优于传统的超薄铺装材料,是一种性能优异的新型超薄铺装材料。     

基于深度自编码模型和马氏距离的起重机泵健康评估

为准确、可靠、有效地进行起重机泵健康评估,通过对多台不同使用年限的起重机进行试验,获取起重机实际运行时的泵信号,采用深度自编码模型(DAE)与马氏距离(MD)结合的方式,揭示泵性能退化和评估健康状况,对比统计特征、EMD、MLP、CNN等特征学习方法,表明该方法具有良好的性能.     

汽车VS二轮车十字路口事故场景研究

为研究十字路口发生的汽车与二轮车事故场景,基于NAIS事故数据库中发生在十字路口的汽车与二轮车事故数据开展研究。选择描述十字路口事故关键参数,依据事故发生时环境照明、十字路口信号灯、汽车所在道路车道数、道路限速、汽车种类、汽车速度、汽车运动方式、第一碰撞点、二轮车种类、二轮车运动方式等参数,对事故数据进行聚类分析,得到5类主要危险场景。基于发生频率最大和骑车人死亡风险最高的场景具有危险场景代表性,最终得到2类十字路口汽车与二轮车的典型事故场景。为十字路口汽车与二轮车的冲突消解、避撞策略研究提供参考。     

行李安检禁限带物品识别多标签图像分类算法

有效识别禁限带物品的智能识别算法有助于降低安检人员劳动强度,提升旅客行李安检作业效率。文章采用图像多标签分类的深度卷积神经网络,通过引入图像注意力机制与动态元融合,能够在卷积前向传递过程中补充低层图像视觉线索,有效应对行李X光图像中物品影像混叠干扰及低分辨率特征混淆的问题,增强对细粒度特征的识别能力;同时,引入外部神经知识的元选择网络,实现网络多阶段预测的自适应融合,以避免权重偏置现象。实验结果表明,文章算法能够克服行李X光图像中影像混叠和物品尺度变化带来的禁限带物品识别困难,有效提高识别准确率。     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性,提高交通流参数估计精度,基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法.根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵,利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性,组合3种深度学习方法所得输出,得到交通流参数估计值.采用中国安徽省合肥市和美国加州...