差示扫描量热法在管道熔结环氧粉末涂料涂敷施工中的应用

差示扫描量热法（DSC）技术近年来广泛应用于高分子材料领域,已成为实验室研究热固性树脂固化特性,确定固化生产工艺的一种常用手段,但在管道防腐涂敷施工方面很少报道。为在管道涂敷上有效推广此项技术,首先结合现行的管道涂敷施工工艺,通过理论推导证明了它的可行性,其次通过真实的管道熔结环氧粉末涂料涂敷施工案例进一步验证了它的可靠性,由此得出差示扫描量热法技术可完全应用于管道FBE／3PE涂敷施工中的结论。     

雷达网络中的目标属性融合算法

现代战争中,随着导弹武器技术的不断完善和发展,现代军用雷达受到了巨大威胁,单部雷达已经很难适应未来战场的需要,因此雷达联网成为军事预警系统的发展趋势。本文针对雷达网中航迹关联后的数据融合实现问题进行讨论与分析,对该问题进行了数学描述,给出了雷达网中数据融合的实现方法。     

基于多传感器的列车里程计定位误差检测及校正方法

城市轨道交通列车运行过程中,轮对空转/滑行和车轮磨损是造成车载里程计测速测距误差的主要原因,因此里程计定位误差的检测和校正主要是对列车空转/滑行和车轮磨损的检测和误差校正。通过城市轨道交通列车定位需求分析以及传感器定位特性分析,在列车里程计基础上引入多普勒雷达,采用二者构建车载组合定位系统。基于H!滤波理论实现两种传感器量测信息的融合处理,得到列车定位参数的最优估计,在此基础上,利用空转/滑行和车轮磨损检测方法完成相关检测并对误差进行校正。仿真试验结果验证了本方法的有效性,达到了模型的预期设计目的,提高了车载定位系统的自主定位能力。     

混凝土泵车臂架开裂的修复方法

在混凝土泵车臂架修复的意义和类型的基础上,针对一台大修的混凝土泵车臂架断裂的具体部位和外貌特征,经过拆分、检查、测量、连杆机构分析、出图、调试等修理过程,找出臂架开裂的原因,进行修复,并对原有结构中可能再次损坏的薄弱部位进行预加强,以达到与其他结构等寿命的目的。     

基于多信息融合的全轮独立电驱动车辆车速估计

鉴于用非驱动轮轮速信号来估计车速的方法已不适用于没有非驱动轮的全轮独立电驱动车辆,提出了借融合车载普通传感器信号和驱动电机反馈信号等多信息源,并基于稳态工况下的轮速信号卡尔曼滤波和瞬态工况下的加速度积分的全轮驱动车辆车速估计方法.通过实车试验对该方法的有效性、适用性和精度进行了验证.     

多源遥感数据融合的道路材质精细识别

针对当前道路识别方法对道路材质识别精度不高的问题,提出了一种融合多源遥感影像进行城市道路材质高精度识别的方法。首先,对高光谱遥感影像中的地物光谱曲线进行分析,在保留地物光谱分离度较大的波段的基础上提升计算效率;通过分步融合的策略对多源遥感影像进行融合,提升高光谱影像的空间分辨率,为后续道路材质识别提供高质量的数据保障。其次,通过使用不同的指数对融合影像进行掩膜,提取城市建筑物,并在此基础上提取建筑物纹理信息与光谱信息,进行多特征融合并分类;最后,通过影像后处理对提取的道路进一步进行规范,得到最终高质量的道路材质识别结果。通过使用高分五号高光谱影像、高分二号全色/多光谱影像、高分一号多光谱影像对提出的方法进行实验验证,试验结果表明,本文方法可取得较高精度的道路材质识别效果,具有较好的应用价值。     

汽车ACC毫米波雷达和视觉传感器目标级融合方法研究

自适应巡航控制系统是实现未来智能化汽车辅助驾驶的重要功能之一,以往该系统主要采用毫米波雷达感知周围环境,但是容易出现较多的误识别和漏识别情况.针对现存的问题,文章研究了自适应巡航感知系统,不同于以往单一雷达的方案,本设计采用毫米波雷达和视觉传感器融合的办法改善感知系统的性能.通过搭建电动车传感器数据采集系统,编写CAN...     

多尺度图像边缘检测技术在车辆识别中的应用

指出了图像边缘检测的定义及现有算法的不足,并对Canny边缘检测离散准则及该准则下的最优线性滤波器进行了论述。根据边缘检测离散准则,利用数值方法求出该准则下边缘检测的最优线性滤波器及对应的平滑算子,将其与Canny边缘检测技术相结合进行边缘检测,检测出不同尺度下多幅边缘图像,并根据小尺度下图像边缘细节信息丰富、边缘定位精度高,大尺度下图像边缘稳定、抗噪性好等特点,将检测到的多尺度边缘进行融合,得到抗噪性好的精确的单像素宽边缘;同时将该方法应用于汽车特征提取,检测到完整连续的汽车边缘图像,为车型识别提供条件。试验结果表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,是边缘检测的实用方法。     

1种基于浮动车数据的多车车速融合算法

在浮动车处理技术中,多浮动车样本车速的融合是整个计算的最后1个环节,算法的好坏直接影响到动态交通信息的准确性。从多权重系数和多种路况状态的角度构建了1种新的基于浮动车数据的多车车速融合算法,该算法从浮动车行驶特征等角度,综合考量在表征实时路况时浮动车多车样本间的共性与个性差异去融合多车车速,提高了实时路况的准确性,并且可根据实际交通环境快速调整相关参数。最后通过实证分析对其准确性进行了评估验证,结果表明能有效提高动态交通信息的准确性,具有良好的实用性。     

An adaptive information fusion model to predict the short-term link travel time distribution in dynamic traffic networks

As intelligent transportation systems (ITS) approach the realm of widespread deployment, there is an increasing need to robustly capture the variability of link travel time in real-time to generate reliable predictions of real-time traffic conditions. This study proposes an adaptive information fusion model to predict the short-term link travel time distribution by iteratively combining past information on link travel time on the current day with the real-time link travel time information available at discrete time points. The past link travel time information is represented as a discrete distribution. The real-time link travel time is represented as a range, and is characterized using information quality in terms of information accuracy and time delay. A nonlinear programming formulation is used to specify the adaptive information fusion model to update the short-term link travel time distribution by focusing on information quality. The model adapts good information by weighing it higher while shielding the effects of bad information by reducing its weight. Numerical experiments suggest that the proposed model adequately represents the short-term link travel time distribution in terms of accuracy and robustness, while ensuring consistency with ambient traffic flow conditions. Further, they illustrate that the mean of a representative short-term travel time distribution is not necessarily a good tracking indicator of the actual (ground truth) time-dependent travel time on that link. Parametric sensitivity analysis illustrates that information accuracy significantly influences the model, and dominates the effects of time delay and the consistency constraint parameter. The proposed information fusion model bridges key methodological gaps in the ITS deployment context related to information fusion and the need for short-term travel time distributions.