公路隧道逆光照明分析及方案设计

随着逆光照明技术的成熟,针对目前的隧道照明条件,通过模拟实验研究了逆光照明的具体实现方式,结合具体隧道完成了公路隧道的逆光照明设计,为解决公路隧道照明眩光、频闪等问题提供了一种有效的解决方案。通过对比案例,本方案对隧道照明能源的节约和提高照明效果具有较大的经济效益和社会效益。     

引入BL-Seq2seq模型进行负荷预测

短期负荷预测在电力系统运行和调度中起着重要作用,为了更好地提取数据中蕴含的有效信息,提升短期负荷预测精度,本文引入Seq2seq算法的注意力机制提出了多层Bi-LSTM的Seq2seq深度学习模型(BL-Seq2seq)实现短期用电负荷预测.其中Seq2seq的编码端由多层Bi-LSTM组成,将输入数据进行编码,并在网络末端输出编码后的最终状态;Seq2seq解码端为单层LSTM,它将编码端的最终状态作为初始输入状态,同时每一步的输出值作为下一步的输入值.利用用电负荷实测数据,基于Keras平台进行仿真,仿真结果表明,与多个经典的深度学习的短期用电负荷预测模型相比,所提BL-Seq2seq模型的预测误差明显降低,大大提升了短期用电负荷预测精度.     

结合跨层特征融合与级联检测器的防震锤缺陷检测

目的 防震锤可以减少输电线路的周期性震动以降低线路的疲劳损害,定期对防震锤进行巡检非常必要。针对目前无人机巡检输电线路所得航拍图像背景复杂,而种类较多、形状各异以及特性不一的防震锤在航拍图像中占据像素面积很小,导致防震锤检测过程中出现的检测精度低、无法确定缺陷类型等问题,提出了一种结合跨层特征融合和级联检测器的防震锤缺陷检测方法。方法 本文使用无人机对防震锤部件巡检的航拍图像进行数据扩充建立防震锤缺陷检测数据集,并划分了4种缺陷类型,为研究提供了数据基础。首先,以VGG16（Visual GeometryGroup 16-layer network）为基础对1、3、5层特征进行特征融合得到特征图,平衡了语义信息和空间特征;其次,使用3个级联检测器对目标进行分类定位,减小了交并比（intersection over union,IoU）阈值对网络性能的影响;最后,将非极大值抑制法替换为Soft-NMS（soft non-maximum suppression）算法,去除边界框保留了最佳结果。结果 在自建数据集上验证网络模型对4种防震锤缺陷类型的检测效果,与现有基于深度学习的其他6种先进算法相比,本文算法的平均准确率比Fast R-CNN（fast region-based convolutional network）、Faster R-CNN、YOLOv4（you only look onceversion 4）分别提高了13.5%、3.4%、5.8%,比SSD300（single shot MultiBox detector 300）、YOLOv3、RetinaNet分别提高了9.5%、8.5%、8%。与Faster R-CNN相比,本文方法的误检率降低了5.61%,漏检率降低了3.01%。结论 本文提出的防震锤缺陷检测方法对不同背景、不同光照、不同角度、不同尺度、不同种类和不同缺陷种类的防震锤均有较好的检测结果,不但可以更好地提取防震锤的特征,而且还能提高分类和位置预测网络的定位精度,从而有效提高了防震锤缺陷检测算法的准确率,在满足防震锤巡检工作实际检测要求的同时还具有较好的鲁棒性和有效性。     

六边形覆盖条件下的HWSN最大寿命模型

提出一种在六边形覆盖约束条件下异构无线传感器网络的“突然死亡”能量消耗模型,该模型可以保证能量均衡消耗和网络寿命最大化。在该能耗模型基础上给出一种考虑节点能耗约束和数据完整性等因素的网络寿命模型,并求得网络寿命模型的最优解。仿真结果表明,构建在六边形覆盖条件下的异构监测传感器模型可以均衡网络能耗,且使网络寿命最大化。     

结合优化3D-SIFT与Gist特征的运动目标识别

目标识别和场景理解是图像处理高级任务中近几年的研究热点。结合局部特征和全局特征,利用累计差分图像分割出的目标提取优化3D-SIFT特征。结合Gist提取的图像全局特征,建立特征向量。通过SVM支持向量机训练,将其应用在运动目标识别和场景理解上。实验结果表明,与现有算法相比,该算法在目标识别和场景理解上的效果有显著的提高。     

基于两代树的低密度校验码校验矩阵构造方法

针对传统的低密度校验(LDPC)码稀疏矩阵构造算法不易实现或可能得到的结果不满足条件的缺陷,给出了一种新颖的基于两代树结构的低密度校验矩阵的构造搜索算法。该算法采用人们熟悉的树型数据结构,可以较为合理地表示稀疏校验矩阵中行与列中非零元素的跳转关系。结果表明,结合蚁群算法在路径搜索方面的优势,采用这种基于两代树的搜索算法,具有算法简单、容易实现的优点。更进一步,如果考虑到非规则码的构造中外信息的引入,可以很容易地将该算法应用在非规则码的构造中。     

多用户动态交通分配和信号优化的组合研究

提出了一种饱和路网中考虑多用户行为下的动态交通分配和交通信号优化的组合模型。模型采用广义双层规划来表示。模型的上层是信号控制优化,下层是考虑多用户路径选择条件下的动态交通分配,进行交通网络流的配置。同时,模型中采用具有物理排队的动态网络模型,从而考虑了饱和路网中物理排队对基于路段的网络条件的影响。通过仿真说明了饱和路网中考虑多用户行为下的动态交通分配和交通信号优化的组合模型可以实现交通信号的优化配置和交通网络流的优化,并反映了排队的物理效应。     

一种基于Contourlet变换的高光谱图像压缩算法

提出了一种基于Contourlet变换的高光谱图像压缩算法,其将多尺度几何分析用于高光谱图像的空间去相关,在进行有损压缩时有效地保存了高光谱图像丰富的纹理信息.该算法首先对高光谱图像的每一个波段图像进行基于小波的Contourlet变换,然后用前一波段的变换系数预测当前波段,最后对预测误差进行SPIHT编码,形成嵌入式码流.实验结果表明,提出的基于Contourlet变换的高光谱图像压缩算法其压缩效果优于对比算法,且能较好地保留高光谱图像的纹理信息.     

基于JBoss的高速公路路域气象信息采集与发布系统设计

路域气象信息采集与发布是减少交通事故的重要环节.搭建基于JBoss的C/S架构公路路域监控与气象预警联网联控系统;采用ARM+ Linux技术设计了高速公路路面实时监控系统与气象信息采集终端.系统可为司机提供现场实时气象信息,实现气象信息共享,为高速公路的指挥、调度提供评判依据.经现场安装测试表明:系统运行良好,实测温度误差小于0.1℃,风速误差小于2％,雨量误差小于3％,可满足高速公路对气象信息采集与发布的需要.     

人驾车辆与网联车辆混合车队控制系统的稳定性分析

针对当前交通中存在的人驾车辆与智能网联车辆混合排布问题,文中提出了一种分布式控制结构。利用人驾车辆和网联车辆分布式控制的思想,基于车-车通信建立了人驾车辆和智能网联车辆模型。考虑到人驾车辆在行驶过程中只能通过前瞻和观看后视镜的方法获得前后车的相关信息,而获得的后车信息往往误差较大,因此在设计人驾车辆控制器时,只考虑相邻前车车辆位置和速度信息。而对于智能网联车辆,在行驶过程中,需考虑其能够与队列中相邻前车通信时的位置信息、速度信息和加速度信息。在此基础上,建立了混合车队车辆模型,设计了相关控制算法,并利用Lyapunov相关理论证明了算法的稳定性。仿真结果表明,在设计的控制律下,跟随车辆能够达到期望间距和期望速度,系统在控制律下达到稳定状态。