改进的FCM聚类在交通时段自动划分中的应用

针对传统交通时段划分方法的局限性,提出了一种混合蛙跳算法(SFLA)与模糊C均值算法(FCM)有机结合的交通时段划分方法SFLA-FCM。SFLA是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。SFLA-FCM使用SFLA的优化过程代替FCM的基于梯度下降的迭代过程,有效地避免了FCM对初值敏感及容易陷入局部极小的缺陷。实验结果表明,与单一FCM法相比,SFLA-FCM聚类更准确,效果更佳,对解决城市交通时段的自动划分问题是可行、有效的。     

基于改进空间金字塔池化卷积神经网络的交通标志识别

针对雾天、光照、遮挡和大倾角等因素导致的交通标志识别准确率低、泛化性差等问题,提出一种基于神经网络的轻量级交通标志识别方法。首先,利用图像归一化、仿射变换和限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）方法进行图像预处理,以提高图像质量;其次,基于卷积神经网络（CNN）,融合空间金字塔结构和批量归一化（BN）方法构建改进空间金字塔池化卷积神经网络（SPPN-CNN）模型,并利用Softmax分类器实现交通标志分类;最后,选用德国交通标志识别数据集（GTSRB）,对比不同图像预处理方法、模型参数和模型结构的训练效果,并验证和测试所提模型。实验结果表明,SPPN-CNN模型的识别精度达到98.04%,损失小于0.1,在低配GPU条件下识别速率大于3 000 frame/s,验证了模型精度高、泛化性强、实时性好的特点。     

改进YOLOv3的交通标志检测方法研究

针对我国自动驾驶的辅助识别交通标志误差率大、检测速度慢、需人工参与等问题,提出一种基于改进YOLOv3的交通标志检测识别方法。通过改进Darknet53网络结构来减少网络迭代过程中前向推理计算,提升网络迭代速度。引入目标检测的直接评价指标GIoU指导定位任务来提高检测精度。使用[k]-means++聚类算法获取anchor尺寸并匹配到对应的特征层。实验结果表明,提出的方法相较于原始YOLOv3在标准数据集Lisa上的平均精度提升了8%,检测速度达到了76.9 f/s;在自制数据集CQ-data上平均精度可达94.8%,与传统识别以及其他算法相比,不仅具有更好的实时性、准确性,对各种环境变化具有更好的鲁棒性,而且可以识别多种交通标志的类型。     

基于多头自注意力的复杂背景船舶检测算法

针对内河港口背景复杂、类间尺度差异大和小目标实例多的特点,提出基于多头自注意力机制(MHSA)和YOLO网络的船舶目标检测算法(MHSA-YOLO). 在特征提取过程中,基于MHSA设计并行的自注意力残差模块(PARM),以弱化复杂背景信息干扰并强化船舶目标特征信息;在特征融合过程中,开发简化的双向特征金字塔结构,以强化特征信息的融合与表征能力. 在Seaships数据集上的实验结果表明,与其他先进的目标检测方法相比,MHSA-YOLO拥有较好的学习能力,在检测精度方面取得97.59%的平均均值精度,MHSA-YOLO对复杂背景船舶目标和小尺寸目标的检测更有效. 基于自制数据集的实验结果表明,MHSA-YOLO的泛化能力强.     

隧道洞口路面两种材料交替对行车的影响及交替位置优化

用动力学仿真手段模拟了直隧道和曲线隧道洞口路面两种材料交替区域的行车过程,获得了路面材料交替位置前后的行车动力学响应。分析了车辆加速度、制动强度、路面材料交替位置和附着系数差异等因素对行车的影响。结果表明:两种路面材料交替位置的附着系数突变是洞口事故最主要的致因,而其机理是左右轮载不相等导致车辆在驶经交替位置时发生横摆。制动行为对曲线隧道洞口行车稳定性的影响要比直隧道洞口显著,而加速行为对行车的影响更为明显。两种材料交替的位置对行车稳定性影响较大,设计时在隧道入口应将沥青路面延伸至车辆制动结束之后,出口的交替位置应安排在车辆加速起点之前。为了减小附着系数差异,应保证洞内水泥路面的附着系数在0.35之上。     

基于Elman神经网络的GNSS/INS全域高精度定位方法

针对当前智能网联汽车定位与导航系统无法接收全球导航卫星系统（GNSS）信号引起定位失效的问题，提出一种基于Elman神经网络的GNSS结合惯性导航系统（INS）的全域高精度定位方法。首先，采用神经网络方法，建立了基于Elman网络的GNSS/INS高精度定位训练模型和GNSS失效预测模型；然后，利用GNSS、INS和实时动态（RTK）等定位技术，设计了GNSS/INS高精度定位数据采集实验系统；最后，选取采集的有效实验数据进行了反向传播（BP）神经网络、级联BP（CFBP）神经网络、Elman神经网络的训练模型性能对比分析，并验证了基于Elman网络的GNSS失效预测模型。实验结果表明，所提方法训练误差指标均优于基于BP和CFBP神经网络的方法；在GNSS失效1 min、2 min、5 min时，基于预测模型的预测平均绝对误差（MAE）、方差（VAR）和均方根误差（RMSE）分别为18.88 cm、19.29 cm、58.83 cm，8.96、8.45、5.68和20.90、21.06、59.10，随着GNSS信号失效时长的增加，定位预测精度降低。     

Siemens R30与PC机并行通讯研究与实现

研究了困扰实际工程应用中跨操作系统并行数据传输技术瓶颈问题，并给出了一般的解决步骤。以某冷轧厂技术改造为背景。分析了该冷轧计算机控制系统中过程控制机与最佳化控制机间的并行通讯，用PC机代替最佳化控制机实现与过程控制机（Siemens R30）实时在线传输轧机生产电文。运用数据采集、单片机、CPLD等相关技术，设计和建立了基于Windows的PC机与Siemens R30实时并行通讯系统。该系统为研究轧机轧制模型、控制模型等提供了实时在线数据环境，满足了该厂技术改造的应用需求。该系统在某冷轧厂已经投入实际使用。运行稳定、可靠。     

改进的FS算法选取支持向量回归机参数及应用*

针对支持向量回归机SVR的拟合精度和泛化能力取决于相关参数的选取,提出了基于改进FS算法的SVR参数选择方法,并应用于交通流预测的研究。FS(free search)算法是一种新的进化计算方法,提出基于相对密集度的灾变策略改进FS算法的个体初始位置选择机制,以扩大搜索空间,提高全局搜索能力。对实测交通流量进行滚动预测仿真实验,结果表明该方法优化SVR参数是有效、可行的,与经验估计法和遗传算法相比,得到的SVR模型具有更好的泛化性能和预测精度。     

基于改进空间金字塔池化卷积神经网络的交通标志识别

针对雾天、光照、遮挡和大倾角等因素导致的交通标志识别准确率低、泛化性差等问题，提出一种基于神经网络的轻量级交通标志识别方法。首先，利用图像归一化、仿射变换和限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）方法进行图像预处理，以提高图像质量；其次，基于卷积神经网络（CNN），融合空间金字塔结构和批量归一化（BN）方法构建改进空间金字塔池化卷积神经网络（SPPN-CNN）模型，并利用Softmax分类器实现交通标志分类；最后，选用德国交通标志识别数据集（GTSRB），对比不同图像预处理方法、模型参数和模型结构的训练效果，并验证和测试所提模型。实验结果表明，SPPN-CNN模型的识别精度达到98.04%，损失小于0.1，在低配GPU条件下识别速率大于3 000 frame/s，验证了模型精度高、泛化性强、实时性好的特点。