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上海地铁10号线采用卡斯柯公司提供的Urbalis888信号系统,当地铁信号系统受到干扰时,会导致信号系统安全保护功能启动而造成列车紧急制动,从而引发列车因重新启动而晚点或清客等情况.为避免类似情况的发生,对车地无线通信系统的特性进行分析,探讨车站内部PIS系统对CBTC系统的干扰以及外部ISM通信频道的干扰,提出减少无线干扰的措施. 相似文献
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轨道扣件的精确定位是实现扣件缺陷检测的前提,而常规的基于机器视觉的轨道扣件定位检测方法存在适应性差,且易受光照强度及遮挡的干扰。为了实现轨道扣件的快速精确定位,提出一种基于边缘特征的轨道扣件定位方法。通过在参考图像中选取标准扣件区域以生成匹配模板,利用Canny边缘滤波算子获得边缘点的位置坐标及梯度方向;在此基础上构建搜索模型并采用图像金字塔匹配搜索策略,获得匹配分值的潜在匹配点;并利用匹配阈值设定法,逐层逐次跟踪潜在匹配点,直至图像金字塔最底层,以提高定位速度;基于最小二乘法调整位姿参数,使其达到亚像素级精度。实验表明,该方法具有鲁棒性强、定位速度快且不受光照变化及遮挡的影响,定位精度达到1/15像素,定位成功率大于95%,满足无砟轨道扣件定位需求。 相似文献
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随着我国地铁交通的不断覆盖,地铁广告的不断扩充,对地铁广告的研究与分析也就成为我们不得不关注的焦点。2006年7月1日,国家工商行政管理总局颁布了《户外广告登记管理规定》,明晰化了户外广告的类别,其中,我们广告宣传团队所研究的地铁广告为户外广告的范畴。
LED广告就是利用发光二极管拼成的广告字样或者图片。LED显示屏是一种通过控制半导体发光二极管的显示方式,来显示文字、影像的显示屏幕。LED显示屏主要包括图文显示屏与全彩显示屏。在今天这样的媒介社会中,图像逐渐替代了文字,楼宇外墙 LED 广告成为了一种形象化生存的社会必需品。LED广告是一种新媒体广告形式,是新媒体技术与户外广告发布形式的完美结合。LED广告作为一种新媒体广告形式,同样依靠视觉图像传播信息,通过形象表达吸引受众的购买欲望。广告商针对不同的客户群,在不同空间投放合适面积的 LED 显示屏,使广告的传播效果最大化,这也就使LED广告的视觉传播形态变得丰富多彩起来。将新型的LED广告投放在地铁车站或隧道内不仅能够为乘客创造丰富多彩的乘车环境,而且能够在广告投放方面增加收益。 相似文献
LED广告就是利用发光二极管拼成的广告字样或者图片。LED显示屏是一种通过控制半导体发光二极管的显示方式,来显示文字、影像的显示屏幕。LED显示屏主要包括图文显示屏与全彩显示屏。在今天这样的媒介社会中,图像逐渐替代了文字,楼宇外墙 LED 广告成为了一种形象化生存的社会必需品。LED广告是一种新媒体广告形式,是新媒体技术与户外广告发布形式的完美结合。LED广告作为一种新媒体广告形式,同样依靠视觉图像传播信息,通过形象表达吸引受众的购买欲望。广告商针对不同的客户群,在不同空间投放合适面积的 LED 显示屏,使广告的传播效果最大化,这也就使LED广告的视觉传播形态变得丰富多彩起来。将新型的LED广告投放在地铁车站或隧道内不仅能够为乘客创造丰富多彩的乘车环境,而且能够在广告投放方面增加收益。 相似文献
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1863年英国伦敦诞生了世界上第一条地铁以来,全世界有超过60个城市修建了地铁,长达三万多公里。地铁的出现不仅为大城市日益拥挤的交通提供了有效的解决途径,同时随着地铁承载乘客数量的与日俱增,其广告宣传的作用也日益受到了企业的广泛重视。以上海为例,2015年上海轨道交通运营里程将超780公里,而这780公里中70%可以进行地铁隧道影像广告装置投放,这将为地铁公司和广告公司带来相当可观的收入。上海地铁路网工作日均客流量均超过800万人次,双休日日均客流量维持在650万人次左右,如此巨大的客流量背后蕴涵着巨大的广告商机。 相似文献
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在线路基础设施建设中,轨道安全维护是急待解决的薄弱环节,而轨道状态检测是保障列车安全运行的重要手段。应用OpenCV图像处理集,搭载嵌入式计算平台,对轨道图像采集处理,快速的分割并识别出轨道图像中的关键设备状态,是解决现有轨道检测技术成本高,效率低的一个重要研究课题。为研究该课题,设计了嵌入式轨道检测小车图像采集处理系统,包括整体系统结构设计、硬件选型与电路设计、软件运行结果测试。选用Linux平台作为处理核心,用Cadence设计STM32单片机同步采集触发电路,设计供电系统电路、优化正交编码电路与信号调理电路,在μC/OS-II系统下编写同步触发采集程序,完成小车采集系统配置安装与测试,验证了OpenCV程序在嵌入式平台上的工作稳定性以及算法的实用性。 相似文献
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为了提高地铁室内PM2.5的预测精度,降低监测成本,提出了一种基于孤立森林算法(isolated forest, IF)、同步压缩小波变换算法(SWT)、改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)和长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)的混合模型。首先,使用孤立森林算法检测并去除异常数据,在用SWT算法对原始PM2.5数据进行去噪处理;其次,针对麻雀算法(SSA)易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,利用正弦混沌、动态自适应惯性权重、高斯变异和反向学习策略改进麻雀算法,降低了SSA陷入局部最优解的概率,提高了麻雀算法的收敛速度和寻优能力;最后,利用ISSA对LSTM模型的参数进行寻优,构建ISSA-LSTM模型进行预测,得到最终的PM2.5预测结果。实验结果表明,SWT-ISSA-LSTM模型在均方根误差比SWT-LSTM模型和SWT-SSA-LSTM模型分别降低了8.38和3.27μg/m3。在... 相似文献
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