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.     

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。     

基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术

常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

基于多点线圈联合数据的高速公路匝道影响范围识别

为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围，本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响，对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表 明，所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%；A~C级服务水平下，分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次 外侧车道高6%~29%，D~F级服务水平下，最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m；其中上游160m至下游100m和下游180~ 270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m，其中750~850m、450~ 600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据，可有效降低设置匝道带来的影响。     

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。