交通场景中基于注意力机制神经网络的人群计数

人群计数是计算机视觉领域的重要任务。交通场景中的人群计数任务对于维护公众出行安全、实现交通智能化具有重要作用。公共交通场景中通常存在行人相互遮挡、背景复杂等现象,给人群计数带来了困难。为了实现高精度的人群计数,研究了基于注意力机制的人群密度估计网络。网络包含3个部分：特征提取模块通过生成多尺度的特征图,增强网络的特征表达能力,提高网络对行人大小变化的鲁棒性;注意力模块通过抑制背景噪声响应,强化人群特征响应,生成特征图中人群区域的概率分布,增强网络区分人群区域与背景区域的能力;密度估计模块在注意力机制的约束下指导网络回归高分辨率的人群密度图,提高网络对人群区域的敏感性。设计了基于背景感知的结构损失函数,能够降低模型的错误识别率,提高模型的计数准确率;采用多级监督机制指导网络进行学习,能够帮助梯度反向传播和减少过度拟合,进一步提高网络的人群计数精度。在公共数据集ShanghaiTech上进行了实验,实验结果表明：与目前最先进的算法相比,在ShanghaiTechA和ShanghaiTechB数据集上,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）分别提高了2.4%和1.5%...     

浅析现浇箱梁施工控制要点

现浇箱梁在高速公路施工中被广泛使用,施工水平的高低直接影响现浇箱梁内在质量、外观品质的差别以及使用寿命。为了提高现浇箱梁的质量除在技术上采用新工艺、新材料、新技术外,高标准的施工控制程序是控制好现浇箱梁质量的主要手段。笔者根据近几年的施工经验总结出施工中需要注意的地基处理、支架安装计算及预压、混凝土浇注、预应力施工等控制要点,尽量减少在施工中结构的质量、外观等问题。     

面向公路工程需求的积雪提取方法对比分析

积雪信息对公路工程具有十分重要的作用,确定积雪区域、评估积雪对线路的影响、研判冰雪灾害、确定工作区雪线,对公路工程设计、建设和运营安全具有重要影响。目前大多数积雪提取的方法在公路设计建设领域中的需求导向和评估分析不足。鉴于此,文章从积雪提取精度、鲁棒性、人工干预程度和时间成本等四个方面对多种主流积雪提取方法进行比较分析,结果表明：支持向量机的监督分类方法综合评估最优,最适用于公路工程领域的积雪提取。     

激光点云建模在公路资产管理中的应用

为了有效解决既有高速公路资产管理困难，无法实现构件级别的实时管理养护，现采用激光点云方式对既有运营高速公路进行路面激光扫描，结合点云信息对道路构件进行单体化建模，建立统一标准体系下的资产管理系统。本次试验以都汶高速公路都江堰至映秀段18 km为示范段，叠加实景模型还原道路场景信息，对单体化模型进行规范的分类编码，对多源异构数据进行分级分类统一组织管理，同时利用空间动态渲染机制，构建资产管理信息平台，为四川交通一张图计划进行探索分析。