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在认真分析目前城市出租车运营管理的基础上,提出如何有效遏制犯罪事件的发生,有效的提高出租车出城管理效率,方便出租车司机和乘客,进行规范化管理的设计思想,给出了系统设计方案及各功能模块的分析,对有效解决问题,实现信息化管理有重大意义. 相似文献
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例一 一辆上海帕萨特B5 GSi行驶40000km,在怠速时或红绿灯停车时,空调压缩机一会儿工作,一会儿不工作。当车速大于20km/h以上时,系统工作正常。用V.A.G.1552检测系统无故障。用压力表测量系统压力正常。观察数据08-001显示组,查看显示组1(发动机转速)发现,压缩机不工作时显示为0,正常时应与发动机转速相等。使用V.A.G.1552进入发动机系统01,观察发动机转速显示正常(查询线路图得知,空调控制单元发动机转速信号由发动机ECU T80 6号端子提供)。将电脑护罩拆下,检查控制 相似文献
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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。
相似文献5.
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汽车防抑制动系统常采用以下三种控制方式:逻辑门限值控制、最优控制及滑动变结构控制。最优控制是基于状态空间法的现代控制理论方法,它可以根据车辆-路面系统的数学模型,用状态空间的概念,在时间域内研究汽车防抱制动系统。它是一种基于模型的分析型的控制系统,它根据防抱制动系统的各项控制要求,按最优化原理求得控制系统的最优控制指标。具体来讲,它将车轮的角速度和角加速度作为状态变量对系统进行优化控制,能达到很好 相似文献
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该文基于自由扭转理论推导了具有抗扭约束的单跨斜支承曲梁的实用解析解公式,该式是同类斜交直线梁、正交曲线梁的通用解,可直接应用于工程设计.最后,将文中公式得到的解与按有关文献用Ansys计算结果进行对比,二者吻合性较好,说明了文中解的正确性. 相似文献
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为提高智能车在真实环境中的实时检测能力,改善复杂环境下检测效果不佳的问题,本文提出一种基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法。首先,为了减少网络计算参数和提升目标识别算法的推理速度,提出利用GhostNet加速YOLOv4的特征提取;其次,为了提高复杂场景下对道路目标的识别精度,在GhostNet和特征金字塔部分添加结合软阈值化改进的注意力模块;最后,为了验证本文提出方法的有效性,选取Pascal VOC、KITTI公开数据集和自制城市道路数据集进行实验对比。与其他目标检测算法在精度和速度上进行比较,结果证明,本文方法在平均检测精度提升1.7%的情况下,模型参数量降低到原来的18.7%,检测速度提升了
66%,检测速度和精度均优于其他算法,可满足智能车的实时感知需求。 相似文献
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针对当前高速公路与城市快速路交通拥堵现象愈发严重,为交通管理与控制造成巨大困难的问题,提出了一种基于广义时空图卷积网络(GSTGCN)的交通速度预测模型;基于交通数据自身具有的复杂时空特性,定义了广义交通数据图结构,同时构建了广义图的邻接关系;基于图卷积网络基础理论,采用切比雪夫近似与一阶近似简化了图卷积操作的计算成本,建立了广义图卷积算子;结合广义图卷积模块、标准卷积模块与线性全连接层,提出了用于提取复杂交通数据时间、空间特征的GSTGCN模型;利用美国威斯康星州密尔沃基市快速路网上架设的38个检测器,在21个工作日以每5 min为单位记录了车辆速度、流量和占有率数据,测试了GSTGCN模型在该数据集上的短期交通速度预测精度与训练效率。分析结果表明:相较于传统自回归求和滑动平均(ARIMA)模型、长短时记忆(LSTM)模型以及近期的STGCN模型,GSTGCN模型在交通速度的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差指标上分别降低了22.79%、22.97%和16.73%;此外,GSTGCN模型的训练时长比STGCN模型和LSTM模型分别降低了5.17%和75.71%。可见,GSTGCN模型能够有效处理复杂交通时空数据结构,准确预测交通速度,并为交通管控提供交通群体的运动态势信息。 相似文献