基于卷积神经网络的舰船图像类型识别

舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。     

基于LeNet-5的编组站站内机车车号识别系统的研究

编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。     

用于分段拼装桥梁的轻质混凝土

减轻结构质量、增加结构柔性有利于改善桥梁的抗震性能，轻质混凝土有助于达到这一目的。本文介绍伯尼夏－马丁内斯大桥应用轻质混凝土提高抗震能力的设计方案，该桥全长１９３０．８Ｍ，跨越加州圣巴勃罗海湾，目前正在规划之中。     

11万吨级原油船快速建造关键技术

本文就大连造船重工有限责任公司采用三段法建造两艘11万吨级原油船的过程,总结了该型船快速建造的关键技术。对其独特的建造方式、封堵技术、漂浮定位技术进行了较详细的介绍。     

动态分段技术在路面管理系统中的应用

动态分段技术是一项新的线性特征的存储、显示和分析技术,已经开始应用于路面管理系统.该文介绍了动态分段技术中的基本概念及其基本原理,分析了路面管理系统中动态分段的数据结构并结合实例介绍了其在该系统中的应用.     

二郎山隧道营运通风方案探讨

本文依据二郎山隧道平导全贯通的实际情况，对多种可行的营运通风方式进行计算分析，经技术经济综合比较，建议采用单口号产导吹入分段纵向通风方案。     

新训驾驶员分段施训浅谈

驾驶技能的形成是一个由简到繁、由浅入深的渐进过程,这一过程通常可以分为若干个阶段。笔者认为,不同的训练阶段应采用不同的训练方法。