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1.
统计了多起油罐破裂事故,并对油罐破裂特征及油品泄漏流场进行分析。通过事故案例统计,总结了三种典型的油罐破裂形式,得到了油罐易发生破裂的位置及原因。对事故案例后果进行分析,将油罐破裂泄漏过程分为两个阶段,并分别对其流场特性进行研究。以平板流动临界雷诺数为判定准则,对油库常见油品泄漏流动雷诺数进行计算,得出泄漏油品的流态绝大多数为完全发展的湍流。  相似文献   
2.
视觉多目标跟踪模块在主动式车载障碍物检测系统中占据关键地位。然而,现有的视觉多目标跟踪算法多依赖离线计算得到的目标检测结果,并未充分考虑这个阶段耗时对实际应用中跟踪效果的影响。因此,本研究首先针对实际应用环境,设计了一个多线程异步的视觉障碍物检测系统框架;随后,提出了一种多特征融合的视觉多目标跟踪算法,该算法以本研究所提出的基于目标运动向量的运动一致性特征指标为基础,结合目标跟踪研究中常用的外观特征和马氏距离等特征,优化级联匹配策略,旨在提升对具有相似外观特征和运动规律的多个目标的跟踪稳定性,同时保证常规场景下目标的稳定跟踪;最后,将所提出的多目标跟踪算法集成于所设计的障碍物检测系统框架中,通过实验分析来验证该算法的有效性。实验结果表明,该算法能较稳定地跟踪实际应用环境下的各类目标,相比参照算法可达到更长时间稳定跟踪的效果。  相似文献   
3.
智能驾驶系统的车载传感信息通常由激光雷达信息和相机信息融合而成,精确稳定的外参数标定是有效多源信息融合的基础。为提高感知系统鲁棒性,文章提出一种基于特征匹配的激光雷达和相机标定方法。首先,提出点云数据球心算法和图像数据椭圆算法提取特征点的点云三维坐标和像素二维坐标;接着,建立特征点在激光雷达坐标系和相机坐标系下的点对约束,构建非线性优化问题;最后,采用非线性优化算法优化激光雷达和相机的外参数。利用优化后的外参数将激光雷达点云投影至图像,结果显示,激光雷达和相机联合标定精度横向平均误差和纵向平均误差分别为3.06像素和1.19像素。文章提出的方法与livox_camera_lidar_calibration方法相比,平均投影误差减少了40.8%,误差方差减少了56.4%,其精度和鲁棒性明显优于后者。  相似文献   
4.
针对基于深度学习的目标跟踪算法模型参数多、难以部署于嵌入式设备上的问题,提出一种改进的孪生卷积网络实时目标跟踪算法.设计一个非对称卷积模块来构建整个网络框架,通过非对称卷积模块的压缩层减少模型参数量,利用非对称层进行特征融合,以在保证精度的同时压缩模型大小.使用三元组损失函数代替逻辑损失函数进行模型训练,在输入不变的情...  相似文献   
5.
随着油气输送管道里程的迅速增长,管道检测机器人越来越多地应用于管道的检测与清理,管道检测机器人的行走稳定性问题得到了广泛的关注。分析了国内外差压式管道检测机器人及其速度控制技术的发展现状,针对现有水平对大规模实用化需求的较大差距,提出了急需解决的3个问题,为进一步研究高智能化的差压式管道检测机器人提供参考。  相似文献   
6.
7.
湍流冲刷管底形成悬空管道,悬空管道假设为一端固定一端铰支的等截面均质简支梁。在分析垂直载荷对悬空管道临界长度影响的基础上,考虑到湍流冲击振动引起的动应力以及管道振动时的外部阻尼、管道轴向力和内压的作用,进行受力分析,导出管道振动微分方程。以第四强度准则为安全判据,预测管道失稳破坏条件,计算悬空管道的临界长度,以便及时采取稳固及抢修措施。  相似文献   
8.
针对目前主流的目标检测算法检测效率不高以及小目标检测困难的问题,提出一种改进的SSD(Sin-gle Shot MultiBox Detector)算法,并将其应用于道路环境车辆目标的检测.设计一个目标检测网络结构,对高层特征图不进行降采样,使用空洞卷积和深度可分离卷积层来提高模型性能,并使用K-means算法来对模型参数进行优化.在Udacity道路环境数据集上进行对比实验,结果表明,该算法对车辆目标检测的平均精准度达到了58.01%,检测速度达到了86.26帧每秒,相比原SSD算法有明显提升.  相似文献   
9.
罗朔  刘小玲 《天然气与石油》2011,(4):9-11,91,92
受管道处海床的冲刷,立管与水平管道连接处常出现管道悬空,严重影响海底管道的安全运行。当管道悬空段较长时,抵抗变形的能力变弱,在管道自身和外部载荷等因素的综合作用下易发生破坏,造成巨大的经济损失和环境污染。在研究中基于土壤的Winkler线性理论,把管道与地基的相互作用用等距离的相同弹簧来代替;考虑轴向力、内压、外流和土壤刚度系数等因素的作用,根据Hamilton原理,建立振动微分方程;利用ANSYS有限元对三维海底悬空管道进行数值模拟和振动特性研究,分析轴向力、内压、外流和土壤刚度等因素对海底悬空管道振动特性的影响,计算出悬空管道的固有频率和临界长度。  相似文献   
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