大跨铝合金人行桥人致振动分析及舒适性评价

铝合金人行桥因质轻、便于吊装施工等特点而成为人行桥设计新选择,但由于铝合金质轻、弹模低使得相比于钢结构人行桥更易出现振动舒适性问题。文中以三座大跨铝合金人行桥为对象,对行人质量影响下的结构振动基频及人致振动响应进行了分析,与同结构形式下钢结构人行桥进行了对比讨论,并结合各国振动舒适性规范对振动舒适性进行了评价。结果表明,铝合金人行桥因质量轻,相比于钢结构其振动基频对行人质量影响较敏感,设计中需考虑行人质量对降低结构基频的影响,从而使结构从超谐共振进入共振而产生过大振动,设计中建议适当提高结构振动基频以满足舒适性要求。     

基于YOLOv4与光流法的行人检测和计数方法研究

针对行人进行检测与统计的问题进行分析和研究,提出一种基于深度学习的方法。首先分析YOLOv4算法的优越性,并使用监控下获取的行人图像和YOLOv4算法,训练出深度学习模型。再在监控下进行实时行人检测和统计,针对部分实验结果精度较小的问题,采用光流法进行改进。改进后的检测速度以及检测精度基本满足行人检测和计数的需求。     

基于语义分割算法的水库漂浮物智能识别

为了满足水库漂浮物强监管的需求，发挥水库水雨情视频监控的优势，将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先，通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后，提出改进的加权代价函数，以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明，通过规范采集与多种数据增强建立的数据集，以及改进的加权代价函数，提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%，通过微信企业号实现的移动监管，可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。