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FFT在机车故障检测记录系统中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对当前机车故障诊断记录系统故障诊断能力提高和通用性扩展的需要,结合FFT算法特点,采用TMS320VC33实现快速傅立叶变换,使系统具备了频谱分析的能力,可以应用到谐波分析和振动分析等相关领域。 相似文献
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Kun Zhang Michael A.P. Taylor 《Transportation Research Part C: Emerging Technologies》2006,14(6):403-417
Timely and accurate incident detection is an essential part of any successful advanced traffic management system. The complex nature of arterial road traffic makes automated incident detection a real challenge. Stable performance and strong transferability remain major issues concerning the existing incident detection algorithms. A new arterial road incident detection algorithm TSC_ar is presented in this paper. In this algorithm, Bayesian networks are used to quantitatively model the causal dependencies between traffic events (e.g. incident) and traffic parameters. Using real time traffic data as evidence, the Bayesian networks update the incident probability at each detection interval through two-way inference. An incident alarm is issued when the estimated incident probability exceeds the predefined decision threshold. The Bayesian networks allow us to subjectively build existing traffic knowledge into their conditional probability tables, which makes the knowledge base for incident detection robust and dynamic. Meanwhile, we incorporate intersection traffic signals into traffic data processing. A total of 40 different types of arterial road incidents are simulated to test the performance of the algorithm. The high detection rate of 88% is obtained while the false alarm rate of the algorithm is maintained as low as 0.62%. Most importantly, it is found that both the detection rate and false alarm rate are not sensitive to the incident decision thresholds. This is the unique feature of the TSC_ar algorithm, which suggests that the Bayesian network approach is advanced in enabling effective arterial road incident detection. 相似文献
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目前基于深度学习的路面裂缝识别经常面临训练数据集小,以及路面图片标注成本高等问题,基于小规模路面图片数据集,利用卷积自编码(CAE)方法进行数据增强,开展包括路面裂缝在内的路面目标智能化识别方法研究。在传统图像几何变换数据增强的基础上,采用CAE重构图片方法对原始数据集进行两步骤扩增;利用卷积神经网络DenseNet,设置了不同数据扩增方法的对比试验;针对沥青路面裂缝图片背景较黑,裂缝特征不清晰,无监督聚类学习难度大等问题,采用了一种基于CAE预训练的深度聚类算法DCEC,对经数据增强的路面图片进行无标注的聚类识别。研究结果表明:经过DenseNet网络100代的训练,在同一测试集的测试下,基于原始数据集训练的网络分类准确度为78.43%,利用传统图像处理方法进行扩增后准确度为83.44%,利用所提出的图片增强方法进行数据扩增后准确度达87.19%;在保持扩增后数据集样本量大小相同的情况下,与几何变换、像素颜色变换等经典数据增强手段相比,CAE重构图片的数据扩增方法有较高的路面图片识别精度;CAE数据扩增方法较受训练数据集样本量的影响,利用传统方法将数据集扩增后进行CAE特征学习,重构后的图片样本更易被机器识别;相较于传统机器学习聚类算法,所提出的的DCEC深度聚类方法将聚类准确率提升了约10%,初步实现了无需人工标注的路面目标的端到端智能识别。 相似文献
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