充分运用网络技术扩大互联网的覆盖

通过灵活地运用局域网，交换，光传输等新技术，解决了各地互联网拨号及专线接入问题，提高了铁通互联网的覆盖，赢得了非常好的社会及经济效益。     

公路沥青微表处表面功能研究

针对我国微表处道路养护技术中,微表处改善路面表面功能的抗滑能力和影响因素,进行试验分析,以研究微表处混合料的基本参数(级配、油石比)对混合料路用性能的影响及变化规律.     

提高高速公路路政管理水平的途径

公路路政管理直接关系到公路管理的形象,对保障公路的安全、畅通,促进公路的发展起着举足轻重的作用。针对目前我国高速公路路政管理中存在的问题进行研究,并提出一些高速公路路政管理策略,值得同行参考借鉴。     

区域卷积神经网络用于遥感影像车辆检测

针对大范围快速的车辆检测与计数,利用高分辨率卫星影像数据,提出了一种基于区域卷积神经网络的车辆检测算法。区域卷积神经网络是深度卷积神经网络和区域建议网络二者的结合。首先利用深度卷积神经网络自动提取各个层的特征,为了减少检测窗口的数量,提出区域建议网络,对下采样后的每个位置考虑3种窗口和对应的3种比例,这样大大减少了检测窗口的数量。再根据分类器对目标进行分类。这样将特征、检测窗口和分类器有效地结合在一起。在对遥感影像车辆检测试验中,通过对手工标注的车辆样本数据多次迭代来训练卷积神经网络和区域建议网络获取车辆检测的先验模型,再由先验模型检测出测试影像中车辆目标。与传统的基于梯度方向直方图(HOG)特征和支持向量机(SVM)车辆检测算法进行比较,在检测率方面,区域卷积神经网络算法明显高于HOG+SVM算法;在误检率方面,区域卷积神经网络检测明显小于HOG+SVM算法;在检测时间方面,同样的一张图像,区域卷积神经网络检测速度比HOG+SVM算法提升近800倍。试验结果表明:利用区域卷积神经网络方法进行大范围车辆检测,在精度和速度方面都有显著提升。