基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法设计

三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数.为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法.通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取.对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93％以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取.     

关于某项目上部结构通用图配束优化的研究

预制T形桥梁在高速公路中应用广泛，但预制桥梁由于标准化要求，单个项目采用标准跨径的类型有限，跨径组合在布置时常常造成浪费或者略有不足，灵活性不高，尤其在山岭重丘区情况下问题突显。结合规范变化等研究钢束布置情况，通过大量计算分析，优化钢束配置，增加常见跨径预制T形桥梁通用图的适用性，达到跨径布置合理、满足标准化要求、优良的经济性目的。     

多孔钛摩擦磨损信号的递归图特征研究

为了定量描述一维的多孔钛干摩擦信号,采用递归定量分析方法,把摩擦信号扩展到高维,定量分析其中信息.首先,利用经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)对摩擦信号进行预去噪;然后,采用自相关法和假近邻法计算各组摩擦信号的延时与嵌入维数;最后,分析递归图及其对应的平均对角线长度与熵值,通过这些能够直观观察不同环境下多孔钛摩擦信号的变化特性.结果表明,递归图能够一定程度上反应多孔钛的磨损情况,通过递归定量分析能够对多孔钛摩擦系统复杂性状态进行描述,且在压力为8～10 N时磨损系统稳定性最好.     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。     

多特征融合的级联回归人脸对齐方法研究

深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性.     

一种机载LiDAR点云电力线自动提取和重建方法

针对机载激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging）铁路电力线点云特性，尤其是水平投影近似重叠的情况，提出一种电力线自动提取的方法。结合直线拟合法、成分分析法和Hough变换法计算电力线在XOY平面走向；利用空间距离聚类方法将水平投影近似重叠的2股点云分离开来；采用Davis-Bouldin指标的最佳聚类数判定方法，自动计算电力线条数；利用K-means聚类方法将单根电力线点云提取出来；并基于二次多项式的最小二乘拟合方法确定电力线模型参数，进行三维重建。实验证明，该方法能够达到较高的拟合精度，尤其对水平投影近似重叠且有中断的点云，拟合效果较好。     

长江三角洲地区集装箱生成量的可拓聚类预测

<正> 在酝酿新世纪的各国港口集装箱运输的持续发展中,各界普遍关注的热点问题是沿海集装箱深水港的建设,而对于内河集装箱运输没有得到应有的重视。内河集装箱运输是推动内河流域经济发展的原动力,无数国内外的水运与区域(城市)经济发展相互依存的实例证实了包括内河运输的水运对人类历史和经济发展的重要作用。     

基于扩展双链式存储结构的最小生成树算法

在图的一种双链式存储结构的基础上提出了一种扩展的双链式存储结构．并用这种存储结构实现了图的最小生成树算法，与其它存储结构相比具有更好的灵活性．