基于轻量化SSD的交通标志检测算法

实时精确的交通标志检测是自动驾驶和智能交通的关键技术。针对现有智能检测算法检测复杂真实道路场景下的交通标志速度慢、无法较好地适用于嵌入式终端设备的问题,提出了一种基于轻量化SSD的交通标识检测算法。该算法采用MobileNetV3_large网络替代VGG16网络,可减少模型参数,提高检测实时性;利用添加SE模块的逆残差结构B-neck替换对应的标准卷积增强低层特征层的语义信息;设计改进RFB网络提升小交通标志的检测能力,重新设置预设先验框的尺寸,提升模型对特定数据集的检测能力。实验结果表明,改进SSD算法在中国交通标志检测数据集上的mAP值可达89.04%,比MobileNet-SSD算法提高了5.26%;帧率可达60 frames/s,比SSD算法提高了23 frames/s。所提算法具有较高的实时性和检测精度,对复杂交通环境具有更好的鲁棒性。

BDS信号失锁下基于自适应因子图的列车组合定位模型

针对列车运行环境复杂,容易产生BDS信号失锁,影响BDS/IMU列车定位系统的精确性问题,提出了基于自适应因子图的BDS/IMU/OD列车组合定位模型。在BDS/IMU列车定位系统的基础上,引入里程计(Odometer,OD)定位技术,利用北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)与惯性测量元件(Inertial Measurement Unit,IMU)、OD 3类传感器获取列车量测信息,根据因子图理论,将多源量测信息描述为状态空间方程,抽象BDS、IMU、OD因子节点和先验因子,确定因子节点与变量节点之间的无向连接关系,建立多变量列车组合定位因子图模型,解算列车的位置信息。当BDS信号产生变化时,借助因子图的即插即用特性,提出了自适应因子算法,动态调整列车组合定位因子图模型结构。在BDS信息部分失锁时,利用BDS的部分信息,建立BDS/IMU/OD列车组合定位因子图模型,在BDS信息完全失锁时,转换为IMU/OD列车组合定位因子图模型,抑制BDS完全失锁造成的发散误差。利用卡尔曼算法、因子图算法、自适应因子图算法进行了列车定位的仿真分析,在BDS信息部分失锁时,自适应因子图模型的定位位置均方根误差比卡尔曼算法分别降低了52.3%、48.2%和42.7%,比因子图算法分别降低了34.8%、27.0%和25.2%。在BDS信息完全失锁时,自适应因子图模型的定位位置误差比卡尔曼算法分别降低了46.7%、46.7%和50%。自适应因子图算法提高了BDS信息失锁的情况下的列车定位精度,实现了不同传感器之间的即插即用,为构建高精确性、强鲁棒性、高可扩展性的列车组合定位系统提供模型支持。

基于因子图的BDS/IMU列车定位信息融合模型

精确的列车位置信息是保证列车高速、安全运行的关键。针对北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)/惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)列车组合定位模型采用传统信息融合方法误差较大,导致列车定位精度不高的问题,提出基于因子图的BDS/IMU列车定位信息融合模型。采用因子图理论,将BDS和IMU传感器接收到的量测信息抽象为因子节点,状态信息抽象为变量节点,构建BDS/IMU列车定位信息融合因子图模型,当BDS接收有效信号时,只需在因子图的特定时间添加因子节点,实现定位传感器的即插即用。模型中定义了以BDS/IMU列车定位状态信息和量测信息为变量的联合概率密度函数,根据非线性优化理论,通过泰勒展开进行线性化处理,转化为标准最小二乘问题,设计高斯-牛顿迭代的因子图推理算法,求解联合概率分布函数的最大后验估计,计算BDS/IMU列车定位信息的最优估计值,得到列车的精确位置信息。通过模拟数据和实际数据对模型进行验证表明,相比于kalman算法,因子图模型有效降低了列车的位置误差和速度误差,且未出现误差发散现象,有效实现了列车不同定位传感器的非等间隔融合,增强了列车定位的信息融合能力,提高了列车定位的精确性。在实测数据下,列车定位位置均方根误差降至2 m以下,明显小于kalman算法,可为列车的高速可靠运行提供精确的位置信息。

基于改进RCF的轨道边缘检测模型

针对现有边缘检测模型检测复杂环境下的轨道边缘精度较低的问题,提出了一种基于改进RCF的轨道边缘检测模型。在RCF模型的基础上,去除深层的反卷积操作,增加特征融合模块,提升深层特征网络表达轨道边缘特征的能力,设计多感受野模块替换最后的concat层,增加有效感受野,引入高效注意力模块,提取有利于特征检测的通道,减少边缘检测的噪声。仿真结果表明,与HED、RCF模型相比,改进RCF模型检测轨道边缘的ODS分别提高了6.4%和1.1%、OIS分别提高了5.3%和0.7%,可更高效地检测轨道边缘。

基于DA-SSD的有轨电车轨道小目标障碍物检测算法

城市有轨电车轨道障碍物的高精度、快速检测对保障城市有轨电车安全行驶具有重要意义。针对SSD算法检测轨道小目标障碍物精度较低的问题,提出了基于DA-SSD的城市有轨电车轨道小目标障碍物检测算法。在SSD目标检测算法的基础上,设计低层双段反卷积模块,丰富低层特征层的语义信息,增加自适应注意力机制模块,生成具有更强语义信息和精确位置信息的低层特征预测层,修正先验框生成方式,缩小各个特征层先验框的大小,增强轨道小目标障碍物检测的适应性。通过自制有轨电车轨道障碍物数据集进行训练与测试。结果表明:当Riou=0.6时,DA-SSD算法的MAP达到78.17%,检测速度为23.4 f/s,相比SSD算法,该算法在保持高速检测的前提下,提高了有轨电车小目标障碍物的检测精度。

京张高速铁路智能动车组北斗导航定位系统信息融合算法研究

针对列车以350 km/h速度运行时BDS信号完全失锁,列车定位精度下降的问题,设计了基于BDS/SINS/DR的列车组合定位模型。BDS信号正常时,采用BDS/SINS组合方式提供列车定位信息;BDS完全失锁时,引入航位推算系统,输出决策部分切换为SINS/DR组合定位方式,修正INS单独定位产生的累积误差。提出基于自适应单重渐消的序贯卡尔曼滤波算法,采用序贯方式调整渐消因子的灵活度,降低噪声对量测方程中状态更新的影响,使不同滤波通道具有不同调节能力,提高SINS/DR组合定位信息融合能力。试验结果表明,该方法能够在BDS完全失锁时提供50 s内、10 m以下的定位精度,有效提高组合导航系统在BDS信号失锁情况下的定位精度,可满足列车全程精确定位的需求。

基于改进LSTM的高速列车牵引电机轴承温度预测模型

为提高牵引电机轴承温度的预测精度,提出一种基于改进LSTM的高速列车牵引电机轴承温度预测模型。该模型引入窥视孔模块,改进了LSTM网络结构,适应长距离时间序列的牵引电机轴承温度数据,设计两层改进LSTM网络构成隐藏层,减少模型的计算量和训练耗时。选取某动车组的历史运行数据进行测试与分析,与标准LSTM、RNN、GRU、SVR预测模型相比,改进LSTM预测模型的均方根误差和平均绝对百分比误差最低,分别为1.158和2.57%,表明改进模型提高了牵引电机轴承温度的预测精度。

露天矿生产规模优化的经济动态评估方法--以白云鄂博东介勒格勒铁矿为例

为实现经济动态评估、采剥总量均衡的露天矿生产规模优化,将露天境界优化与生产规模相结合,建立矿床地质数据库、矿床三维地质实体模型和块段品位模型,综合考虑矿床品位分布不均、资金时间及矿石价格的可变性等因素对境界优化和生产规模的影响,借助境界动态优化分析软件Whittle的Milawa算法,快速生成高质量批量的露天境界,并计算出不同境界方案下的矿山动态经济指标,选择出最优境界,模拟矿山经济运营情况,从技术经济角度优化出矿山生产规模和采剥顺序;在项目依托矿山包钢白云鄂博东介勒格勒铁矿的应用结果表明:该矿山最优生产规模为130万t/a,但在当前的市场环境下,投资收益率为7.58%,矿山开采经济风险很大。为矿山企业的决策提供了科学依据。

基于Hu相关滤波的光学卫星视频点目标跟踪

针对光学卫星视频运动目标跟踪问题进行研究,提出一种鲁棒的特征描述和匹配跟踪方法.引入相关滤波的思想,首先利用样本集的Hu不变矩和中值滤波,建立目标的跟踪模板并进行目标特征描述.然后,将目标跟踪的判断区域降维处理,建立判断区域的Hu置信模型.利用FFT推导了快速相关法,进而通过求得跟踪置信图最大值实现目标跟踪.针对跟踪轨迹采用卡尔曼滤波辅助和优化跟踪处理,提高算法的鲁棒性.试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段,对5个点目标进行跟踪试验,跟踪精度优于90%,跟踪过程目标不丢失,且轨迹平滑.针对13×13的判断区域,与一般相关性方法相比,处理速度可提升约5倍.可为光学卫星视频点目标实现快速可靠跟踪提供技术基础.

区间直觉模糊幂加权算子的动态多属性决策

为了解决集结算子处理动态多属性决策问题时,现有的区间直觉模糊(interval-valued intuitionistic fuzzy,IVIF)加权平均算子未考虑集结数据之间的相互关系、决策结果精度不高的不足,利用幂加权几何平均(power weighted geometric average,PWGA)算子的非线性特性将集结数据之间相互关系联系起来,提出了IVIF PWGA算子的动态多属性决策方法。首先,将实数形式的PWGA算子扩展到区间直觉模糊集(IVIF set,IVIFS),利用数学归纳法证明了数据融合后的综合集结值是区间直觉模糊数(interval-valued intuitionistic fuzzy number,IVIFN)的结论。然后,定义了IVIF条件下,处理动态多属性决策问题的PWGA算子。通过动态PWGA算子集结多个时间点的单一集结值得到综合集结值,根据综合集结值的得分函数和精确函数,对各方案排序。最后,通过实例说明了该算法的有效性。

基于桥接系数的指挥控制网络桥边识别方法

桥边是网络结构连接的枢纽,在指挥控制网络信息流转中起着重要作用。针对指挥控制网络的桥边进行精准识别并加以保护,可提高指挥控制网络的抗毁性。为此,提出一种基于桥接系数的桥边识别方法。计算桥边的两端节点之间可达的二级和三级路径,根据两者之和与该边两端节点的增广度乘积之比定义桥接系数,并据此判断边的关键度。仿真结果表明,该方法与边介数方法识别出的桥边相似度超过50 %,识别出73 %的关键边能被Jaccard系数和边介数方法识别,利用边删除法验证桥边的关键度,其识别精度高于度乘积、Jaccard系数以及边介数方法。

基于序贯辅助自适应渐消UKF的列车定位信息融合算法

针对北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)/惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)列车定位模型不准确和噪声统计特性不明导致定位精度低的问题,建立基于BDS/INS的列车紧耦合组合定位系统模型。分别建立系统状态方程和量测方程,提出基于序贯辅助自适应渐消无迹卡尔曼滤波的列车定位信息融合算法。在标准无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的基础上,该改进UKF算法引入自适应渐消因子,实时调整滤波增益,降低量测方程中噪声对状态更新的影响,提高列车定位的精度。采用序贯辅助方式增加多重渐消因子的灵活度,使得不同滤波通道具有不同调节能力,提高算法的整体性能。最后,将改进UKF与标准UKF分别应用于列车紧耦合组合定位系统模型,仿真结果表明,在列车卫星信号良好的情况下,相比于标准UKF,改进UKF算法有效降低了列车的位置误差和速度误差;在列车部分卫星信号失锁的情况下,改进UKF算法依然能够提供100 s内10 m以下的导航精度,满足列车定位的基本要求。该算法提高了导航精度,降低了列车定位的误差。

基于主客观权重判决的异构无线网络接入选择算法

为确保异构无线网络接入选择算法能够从备选网络中选择出性能最优的无线网络,提出一种新的异构无线网络接入选择算法。利用模糊层次分析法计算异构无线网络属性指标的主观权重,并运用粗糙集理论计算客观权重,根据业务需求对主客观权重进行动态调整,以达到最佳的服务质量。实验结果表明,该算法可降低网络切换频率,减少网络阻塞的发生概率,有效均衡网络负载,并能够较好地选择最佳的接入网络。

基于客流量的城市轨道交通网络站点重要度评估方法

针对轨道交通网络中现有的站点重要度评估方法精度低的问题,提出一种基于客流量的城市轨道交通网络站点重要度评估方法,筛选出城市轨道交通网络的重要站点。采用Space L方法构建轨道交通加权网络模型,通过分析客流量比例系数和节点效率对站点的作用,设计站点重要度贡献矩阵,以纽约轨道交通网络为例,采用最大连通子图比例和网络平均效率评价指标分析站点的重要度.研究结果表明:与传统的评估方法相比,引入客流量因素可以显著提高重要站点的评估精度。该方法可为实现站点的高效可靠运行提供技术支持,具有良好的应用前景.

非对称温度场下微孔发泡模内表面装饰复合成型工艺的翘曲变形

以拉伸试验样条为研究对象,采用正交试验设计与流动仿真计算,对非对称温度场下微孔发泡模内表面装饰复合成型工艺(MIM/IMD)中制品翘曲的影响因素进行分析,获取翘曲变形最小的最佳工艺参数组合。并对4种注射成型工艺(MID/IMD、IMD、MID、CIM)分别在X、Y、Z方向的翘曲变形仿真结果进行对比,分析不同成型工艺的翘曲变形在不同方向上的变化、泡孔半径及密度,探究微孔结构及分布对翘曲变形的影响规律。结果表明,熔体温度210℃、注射速率55 cm^(3)/s、充填体积98%、超临界N_(2)浓度0.2%(质量分数)、冷却时间40 s时,翘曲最小,翘曲变形最大减少3.414 mm;采用发泡工艺对制品的翘曲有一定的抑制作用;非对称温度场导致覆膜侧的泡孔尺寸及密度大于非覆膜侧,且温度较非覆膜侧高,使样条覆膜侧收缩变形慢于非覆膜侧,从而导致样条两侧产生具有向非覆膜侧内凹卷曲趋势的不均衡翘曲变形。

基于贪心介数的地铁-公交复合网络关键车站识别算法

关键车站识别是分析与理解地铁-公交复合网络特性、结构、功能的有效方式。为挖掘地铁-公交复合网络中的关键车站并提高网络鲁棒性,采用Space L方法,建立地铁-公交复合网络模型,提出基于贪心介数的地铁-公交复合网络关键车站识别算法;在介数中心性算法的基础上,引入贪心算法,计算网络结构动态变化下的车站重要度,扩大关键车站的影响力。仿真分析表明,成都市地铁-公交复合网络具有无标度和小世界特性,贪心介数策略攻击对网络性能影响最大,表明该算法具有较高的关键车站识别精度。

全电动注射机位置系统的回零算法设计与实现

回零过程是注射成型机在正式生产之前确立各运动部件相互位置关系的重要工艺步骤,是后续生产过程的基础。针对全电动注射机运动部件的精确定位与控制需求,考虑各运动机构需要回零的两种工况,提出基于回零技术的全电动注射机位置系统的回零方法,对其进行机械零点的定义,在此基础上完成回零算法设计,在Linux操作系统环境下,基于华中数控HNC-8开放式数控平台开发了回零控制程序。经过试验测试回零精度,结果表明,各运动机构的回零平均误差小于位置控制精度设计要求的0.01 mm,各运动部件能够准确回到初始状态。

基于Matlab与Vissim联合仿真的交通灯配时策略研究

为了解决利用Vissim实现复杂控制策略存在开发成本高、效率低的问题,利用Matlab与Vissim联合仿真技术,进行交通灯配时策略研究。利用Vissim COM接口实现Matlab和Vissim间的信息交换,将Matlab中计算得到的配时结果输入到Vissim中进行仿真;分析输出的延误时间、排队长度等数据指标,评价交通灯配时策略。配时策略实例表明:车流量较大时,基于Webster配时算法原参数计算出的信号周期并不是最佳,对参数进行调整后较大程度提升了交叉路口的整体服务水平。

寻源归宗 兼融纳新——白剧艺术当代审美形态品评

白剧是拥有久远历史的新兴少数民族戏剧剧种,基于这样一种艺术定位,白剧在走向更高美学层级的坦途中,似应在回眸与前瞻的双向度上着力,更加强化其固有的兼容性与多样性。白剧不仅应从大理地区的传统文化遗存以及中国的古典诗词中汲取营养、培育诗情,还要与时代同步,同现实生活共振,吸纳、借鉴当代文学艺术中有益的艺术元素与经验。营造一种诗、歌、戏、舞高度综合的演剧样态,锻造一种有别于京剧、昆曲等古老剧种的特有的民族生活情态的表达方式,育化一种深邃含蓄、淡雅瑰丽诗化的艺术风格。

京剧现代戏审美个性的可贵探求——《党员登记表》观后走笔

由烟台市文化艺术中心创演的现代京剧《党员登记表》(编剧朱永山、导演安凤英、作曲朱绍玉),系根据作家峻青的同名小说改编而成,剧作本于原著又增益了戏剧艺术独特的张力,再现了以真实历史事件为依据的抗战时期胶东地区宋惠珍、黄淑英为保护、传送共产党地下组织党员名册,不畏牺牲,前仆后继的感人情景,高扬了在血雨腥风的残酷境况下,基层党员和革命群众崇高的革命信仰,忠贞的情操,和坚韧不拔的斗争精神。