双塔斜拉大桥桥梁载荷试验与分析

通过对双塔斜拉大桥主桥进行静载试验可了解桥跨结构的静力特性,判断其能否继续安全正常运营。JN大桥主桥为双塔斜拉桥型,对主桥进行静载试验可获得了桥梁在不同荷载工况下的主梁静应力、挠度、塔顶水平变位、斜拉索拉力等参数。分析结果表明:在设计等效的试验荷载作用下,主桥竖向挠度和应变校验系数实测值均小于计算值,说明主梁各测试断面竖向强度和刚度满足设计要求。     

融合多模型的粒子滤波运动目标实时跟踪算法

提出了一种融合多模型的粒子滤波跟踪新算法(MMGPF),并将其应用于行人与汽车跟踪。此跟踪算法特点在于:(1)将Camshift跟踪算法和AdaBoost分类器的输出作为观测值优化建议概率分布;同时,改进粒子滤波的算法结构,有效地提高了粒子滤波的采样效率;在不影响跟踪性能的情况下,大幅减少了跟踪所需粒子数。(2)用两种描绘子提高对似然性的估计。(3)采用两种有效措施提高算法的实时性。通过多模型融合,有效地解决了目标跟踪过程中由于目标相互遮挡、目标消失再重现、光照变化和目标与背景颜色相近所造成的跟踪丢失。行人和汽车的跟踪试验结果证明该算法具有鲁棒性和实时性。     

基于遗传算法的改进AdaBoost算法在汽车识别中的应用

将遗传算法应用于以SVM为弱分类器的AdaBoost算法,产生了一种识别率高,泛化能力好的强分类器,本文称之为GA-AdaBoostSVM算法。该算法先训练多个支持向量机作为弱分类器,然后用AdaBoost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器,在组合的同时采用遗传算法对各弱分类器的权值进行全局寻优。此算法特点在于:(1)传统的Ad-aBoost算法,对所有弱分类器的权值无法给出一个最优的组合,GA-AdaBoostSVM算法用遗传算法对弱分类器的权值进行全局寻优,得到的强分类器具有更高的识别准确率。(2)为提高强分类器的泛化能力,在训练弱分类器时,合理调整RBF核的参数,使各个弱分类器在准确率和差异性之间得到折中,从而提高整合后的强分类器的泛化能力。最后,通过试验与传统AdaBoostSVM进行对比,表明GA-AdaBoostSVM的优越性。