地铁车站标准化设计浅析

结合绿色车站的发展目标,以福州地铁为例,对福州已运营1、2、6号线进行分析,通过总结地下标准车站的功能分区流线及规模占比,综合考虑车站客流及建设规模、造价影响,提出车站主体及附属不同区域的设计标准,并提出设备区模块化组团设计的理念,为AI自动化设计提供方向。车站标准化的研究在推进轨道交通低碳及绿色运营方面的意义重大,同时也可为地铁设计及运营节约人力物力。

动态事件触发机制下的无人艇无模型控制

针对复杂海洋环境下无人艇的轨迹跟踪控制问题,本文结合滑模变结构控制与自适应控制,设计了无模型控制器,基于此提出了动态事件触发机制,利用Lyapunov稳定性判据证明了闭环系统一致最终有界,且不存在Zeno现象。仿真试验结果表明:在模型参数未知情况下,所提控制器具有良好的控制性能,可有效降低执行机构和能源消耗,为无人艇轨迹控制的实际应用提供了有效基础。

基于AR现场测控应用的数字化母线槽安装施工技术分析研究

为分析研究“AR+数字化”施工技术对母线槽安装作业的实际效益,本文以广州市某重点医院项目的全体母线槽高精度安装作业为案例,结合AR现场测控技术和建筑信息模型技术,针对母线槽测量定位安装、质量进度监控和模块化生产三个维度进行施工优化。结果表明:对母线槽安装作业进行“AR+BIM”优化指导施工后,不仅解决了大批量母线槽在复杂区域施工中不便一次成型生产安装的施工难题,还提高了项目的管理质量和施工效率。经项目验证,该施工技术具有优化施工管理和提高施工效率的实施效果,本文可为其推广应用提供参考和借鉴。

联合自注意力和分支采样的无人机图像目标检测

无人机图像目标检测在诸多领域被广泛应用,但受制于图像背景复杂、目标密集,目标尺度变化剧烈,现有的无人机图像目标检测算法检测效果不够精准。为解决此类问题,提出了一种联合自注意力和分支采样的无人机图像目标检测方法。首先,设计了自注意力和卷积相融合的嵌套残差结构以实现全局信息和局部信息的有效结合,让模型聚焦于待测目标,从而淡化复杂背景的影响。其次,设计了一种基于分支采样的特征融合模块以弥补目标信息丢失。最后,引入浅层细粒度特征图,新增了针对微小目标的改进检测头以缓解尺度剧烈变化,并基于此提出一种特征增强模块,用于捕获更多具有鉴别性的小目标特征。经实验验证,本文所提算法在多种场景中性能良好。其中s模型在VisDrone2019数据集上的mAP50和mAP分别达到59.3%和37.1%,相较于基线模型增长了5.6%和5.4%,在UAVDT数据集上的mAP50和mAP分别达到44.1%和24.9%,相较于基线模型提高了5.8%和3.2%。