基于车辆运行数据的疲劳驾驶状态检测

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一，及时检测疲劳驾驶，并提醒驾驶员集中注意力，对保证安全行车具有重要意义.本文基于CAN(Controller Area Network)总线采集的车辆运行状态数据，提取了18项与驾驶行为相关的特征，并采用随机森林算法对疲劳驾驶进行识别，结果表明整体的识别准确率为0.785，其中召回率为0.61，即61%的疲劳驾驶状态可被识别出来.实验表明，基于车辆运行状态的疲劳驾驶检测具有一定的效果，且与其他客观的疲劳驾驶检测方法(基于驾驶员生理指标和图像面部特征)相比，具有简单方便，不影响驾驶，且成本低的优势.     

站台门间隙探测装置和列车运行互锁的分析

基于城市轨道交通车站站台门与列车之间的间隙中存在滞留乘客、造成乘客人身伤亡的危险性,由于在城市轨道交通线路无人驾驶过程中,没有值乘人员对列车运行装置进行直接监控,必须由系统替代司机自动判断该间隙中是否有乘客滞留。简要叙述站台门间隙探测装置的现状,对站台门间隙探测和列车运行互锁方案进行分析,并对无人驾驶地铁线路的应用解决方案提出建议。     

共享单车出行空间异质性特征及驱动因素研究

为实现基于轨迹数据挖掘的共享单车出行空间异质性特征及其驱动因素评估，本文应用核密度分析和热点探测，获取采样分析区域并以热力值表征共享单车出行发生量，减少尺度效应的干扰；引入空间统计学的半变异函数模拟共享单车出行发生量的结构性和随机性变化规律，挖掘空间异质性特征，确定邻域效应的尺度范围；利用空间序列的斜率表征变化趋势，同时，结合改进的空间滞后和残差模型，区分土地利用、邻域效应和其他建成环境各自对共享单车出行空间异质性特征的驱动力。以北京市为案例进行分析，结果表明：北京市的共享单车出行存在中等的、 正的空间自相关性，空间异质性特征的最佳拟合模型为指数模型；空间自相关性的衰减半径为 1860 m，大于此距离时邻域效应消失；建成环境对空间异质性特征的相对驱动力最大，邻域效应对其的相对驱动力则处于中间水平，而土地利用对其的相对驱动力最小。     

轨道交通车站节能检测判定坐标系研究与应用

从轨道交通车站项目设计、技术要求、检测参数、检测方法及结果判定的角度,文章阐述了轨道交通车站系统节能检测的主要内容和检测方法。为了快速方便地判定检测结果,提出了检测结果坐标系的二维可视化评判方法,并给出了合格判定的点集数学表达式。以某车站系统节能性能检测项目为案例,运用检测结果判定坐标系法对主要参数包括室内温度、风系统总风量与风口风量、水系统水流量、平均照度与照明功率密度等进行了检测结果分析,实现了节能检测结果的快速和二维可视化判定。     

密闭空间空气净化用滤材检测设备设计研究

随着机动车辆的普及,人们呆在密闭空间即驾乘室以及室内的时间会逐渐拉长,如何有效的控制密闭空间的PM2.5浓度值值得我们去探讨和研究。通过对密闭空间空气净化原理的分析,采用激光粒子计数方法,设计了密闭空间空气净化检验流程及相配套的检测设备,将密闭空间(含室内及驾乘室)大气中的PM2.5含量控制在标准要求的浓度值以内。     

长输油气管道金属损失漏磁内检测技术研究

以管道漏磁内检测器为载体,通过对管体进行在线的漏磁内检测,可以达到量化管道缺陷、避免事故发生的目的。文中介绍了管道金属损失漏磁内检测技术,分析了油气管道漏磁内检测技术原理及漏磁内检测系统组成,利用有限元分析方法研究了管道缺陷尺寸对于漏磁场信号的影响,验证了管道漏磁内检测技术的可靠性。     

钢轨断面图形信息自动获取系统

本文以铁道钢轨断面图形检测为实例,设计了一个光学图象信息采集系统。把强光带直接照射到钢轨轨顶及其两侧,将一对CCD摄象机获取的三维物体的图象信息,经图象预处理后,用线性内插法对光带细化,使其变为二维图象处理,从而不再涉及难度较大的立体象对的图象相关问题。     

X射线安检设备控制系统的设计

典型的X射线安检设备主要由X射线发生器、X射线线性阵列探测器、滚筒电机及传动装置、装有图像采集卡的PC及光触发传感器等组成，要实现各部分协调、高效的工作需设计一套完善的控制系统。依据X射线安检机各部分的工作原理及控制要求，设计了系统的控制方案，该控制系统方案已应用到沈阳地泰检测设备有限公司DEX9080B型X射线安检机上，经过2年多的运行，证明该系统运行稳定、响应速度快，具有良好的抗干扰性和实用价值。     

基于企业网的分布式入侵检测系统的设计与实现

结合独立分析、独立存储和建立安全区的方法，提出一种新型高效、自身安全性好并且满足现代企业网络要求的分布式入侵检测系统的设计方法，该设计方法能够直接融入现有的分布式入侵检测系统或产品中，并且具有动态可扩展性。     

Clinical Detection and Feature Analysis on Neuro Signals

Research on neuro signals is challenging and significative in modern natural science. By clinical experiment, signals from three main nerves (median nerve, radial nerve and ulnar nerve) are successfully detected and recorded without any infection. Further analysis on their features under different movements, their mechanics and correlations in dominating actions are also performed. The original discovery and first-hand materials make it possible for developing practical neuro-prosthesis.