基于VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用

常规的舰船航行轨迹规划技术,设置探索航行线路的栅格疏密值差异过大,导致对复杂海域的航行轨迹规划不合理,为此研究VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用。该技术对海域环境中的航行区、障碍区以及舰船自身进行虚拟场景模拟实现人机交互,通过动力学的运动曲线计算舰船的动态位姿,根据障碍物在航行区域的分布、体积等数据设置栅格大小,驱动虚拟舰船,提取舰船的航行曲线、侧倾角曲线以及侧向加速曲线,调整舰船航行轨迹。实验结果表明,与2种常规技术的应用相比,虚拟现实技术设置的栅格疏密值更加符合航行轨迹规划要求,所得到的航行轨迹更加合理。     

半潜式支持平台靠泊海洋生产平台碰撞概率建模

为有效解决深水半潜式支持平台靠泊海洋生产平台过程中存在的碰撞问题,从碰撞事故发生原因入手,借鉴挪威船级社(Det Norske Veritas,DNV)DNV-RP-107规范中的船与海洋平台碰撞概率模型和美国公路与运输协会(American Association of State Highway and Transportation Officials,AASHTO)《美国公路桥梁防船撞设计指南》中的船桥碰撞概率模型,将支持平台发生向前的过分偏移引起的碰撞场景分为漂移碰撞和动力碰撞2种,建立事件树,得到支持平台靠泊海洋生产平台碰撞概率模型。在此基础上,估算支持平台靠泊碰撞海洋生产平台的概率,由此评估碰撞风险,为半潜式支持平台靠泊碰撞海洋生产平台场景下的相关规范制定提供参考。     

基于OpenGL的交互式虚拟三维事故场景构建

OpenGL是一个硬件和图形软件接口。使用OpenGL很容易实现模型的各种变换、着色、光照、纹理、交互操作和即时动画。使用OpenGL三维图形语言和VC 6．0的MFC编程技术，在计算机上实现虚拟的三维事故场景构建，开发相应的计算机软件3DPlayer，并对如何提高场景的真实感和动画的显示效率进行探讨。     

铁路选线三维联动可视化CAD系统的开发与应用

在分析英国的MOSS、美国的InRail与InRoad、德国的CARD/1等选线软件及澳大利亚旷达线路三维优化规划系统的基础上,开发了具有实时平纵横三维联动和动态仿真可视化的计算机辅助选线系统。介绍系统的主要功能及关键技术:快速整体构建数字地面模型算法,夹点驱动平纵断面设计参数与平纵横实时三维联动显示,线路三维可视化与虚拟场景仿真。在武广、郑西客运专线勘测设计中,该系统发挥了重要的作用,已成为客运专线选线设计必不可少的设计平台。     

基于混合通信顺序进程的高速铁路列控系统形式化建模与验证方法

针对高速铁路列控系统的混杂特性,提出一种基于混合通信顺序进程(HCSP)的列控系统形式化建模与验证方法。引入了HCSP的假设条件,建立列控系统的行为模型;定义了HCSP到混合自动机(HA)的转换规则,将HCSP模型转换成HA模型;利用模型检验工具PHAVer对HA模型进行自动验证。以高速铁路列控系统典型的行车许可运营场景为例,建立区间闭塞分区行车许可场景的HCSP模型;根据转换规则将行车许可场景的HCSP模型转换成HA模型;用PHAVer验证了所建立的区间闭塞分区行车许可场景模型的正确性,从而证明了基于HCSP的高速铁路列控系统建模及验证方法的有效性。     

多聚焦船舶图像的融合与重构方法

目前提出的船舶图像的融合与重构方法聚焦区域较小,在保留边缘和细节信息上效果较差,融合后的视觉效果难以达到人们提出的要求。基于传统研究,引入小波变换法,研究一种多聚焦船舶图像的融合与重构方法。通过经验小波变换得到多聚焦图像的对应子带,确保对应子带的匹配性。利用阈值匹配和加权规则实现信息融合,确定低频分量和高频分量后,引入局部Log-Gabor获得融合规则,根据融合规则对图像进行重构。实验结果表明,提出的多聚焦船舶图像的融合与重构方法能够有效扩大聚焦区域,相对较为完整地保留边缘和细节信息,保证得到的融合图像内部的客观指标与标准图像更加接近。     

多场景下客流精准诱导系统分析与设计

以城市轨道交通多场景下客流精准诱导需求为研究对象,分析多场景下诱导系统应具备的功能和可采用的结构。基于广州地铁中台框架,利用SpringBoot、微服务、Redis、H5等新技术实现诱导系统的功能,包括拥挤条件下的前瞻性诱导、突发情况下的主动诱导和末班车出行路径可达性查询功能。多场景下客流精准诱导系统及其App服务的开发和上线运营,可支撑地铁各场景下的客流运营组织,提升轨道交通客流组织合理性和客运服务水平。     

城市轨道交通精细化客流预测系统设计与实现

针对大部分客流预测系统存在预测客流指标不全,时空粒度较粗,多场景的适用性不足等问题,以大规模网络化运营的城市轨道交通精细化客流预测需求为研究对象,分析适应多场景铁路网客流预测实现方法,利用Hadoop、Spark&Hive、Redis、微服务、H5等先进技术搭建客流预测大数据平台,实现铁路网交通出行量(OD,Origin Destination)的精细化客流功能,为调度指挥和客运管理提供进站、出站、换乘、断面客流量等全指标、精细化时空粒度的客流预测数据支持,提升轨道交通调度指挥针对性、客流组织合理性和客运服务水平。     

基于灰度对比图与最大熵的钢轨图像分割

针对CCD相机采集的钢轨表面图像灰度不均、过度曝光、噪声过大等导致的一维最大熵法无法准确分割缺陷的问题,提出一种将灰度对比图和形态学重构相结合,再用最大熵法进行分割的图像分割算法。首先求得钢轨图像的灰度对比图,接着将灰度对比图经过形态学开-闭重构获得钢轨背景图像,然后将背景图像与灰度对比图相减,得到包含缺陷的差分图,最后将差分图用最大熵法进行分割。实验表明,提出的灰度対比图法能够很好地缓解光照不均,过度曝光对检测带来的影响,形态学开-闭重构不仅能够获得所需的背景模型还能抑制一定的噪声,该算法简单、有效、鲁棒性较高,分割精度可以达到90%。