油罐车在途状态监测系统及其任务调度策略

为了实时监测油罐车在行驶途中的温湿度、车体姿势、支撑座压力、进出油口是否漏油等安全信息,以超低功耗的ATmega1281微控制器和AT86RF230射频模块为核心,设计了感知油罐车安全信息的无线传感器网络节点,构建了多参数在途监测系统。针对无线传感器网络操作系统TinyOS的FCFS调度策略对实时性强的任务响应慢及吞吐量低等缺点,提出了一种基于多队列任务调度策略。研究结果表明:采用实时任务和优先级任务分级调度,可以设置动态优先级和任务超时中断,满足了系统对高实时性和高优先级任务的响应,并保证低优先级的任务也能在适当时间内执行;仿真及实际测试表明,设计的油罐车在途状态监测系统在平均能耗增加不大于3%的情况下保证了监测系统的实时性。

基于FAHP方法的列控中心安全风险评估

对铁路信号系统列车控制中心进行详细分析,将列控中心信息安全要素进行分层,整个层次是利用AHP方法进行分析,同时为弥补专家在打分中的主观性,在第三层矩阵权值计算中采取模糊矩阵,通过设定模糊隶属度矩阵和风险因素评级,对对象所能受到的威胁进行风险评估,定量给出每一个因素的风险评估值。

基于快速峰值聚类的高速公路异常事件识别方法

为准确全面感知高速公路交通运行状况,根据高速公路海量收费数据,提出一种高速公路通行异常事件识别的数据挖掘方法。首先,选取贵州省2017年1月的高速公路收费数据,筛选指定的进站、出站数据并去除多余字段,利用车辆进入和驶出收费站时间计算其在该路段的通行时长。然后,使用快速峰值聚类算法对通行时长和车辆总重进行聚类分析,计算数据间欧式距离,将此距离矩阵作为算法输入,计算各数据点的局部密度ρ及与密度更高点的距离δ两项指标;这两项指标均以较高的点为聚类中心,进而对非中心点进行分类及优化,输出聚类结果;聚类结果中除被分为若干类的正常数据外,还存在一些数据点明显异于大部分正常数据的噪声点,即异常数据,对这些异常数据进行具体分析。接着,采用孤立点检测法对筛选出的数据进行清洗处理,提取异常数据,检测出通行时间过长、过短及车辆总重过高、过低等异常事件。最后,将孤立点检测法得到的异常数据与快速峰值聚类算法的异常数据进行对比。研究结果表明:快速峰值聚类识别异常事件的准确率高于孤立点检测法约20%,验证了提出算法的有效性和准确性;提出的算法能有效准确识别收费数据中隐藏的公路拥堵、长时间停留、疑似逃费和网络设备故障等异常事件,进而为高速公路运营服务和管理决策提供数据支持。

基于紫外图像的隧道岩体样本节理裂隙二维面积及三维体积估计

通过对隧道施工断面的岩体裂隙发育程度的量化测量,实现对隧道断面内部岩体的节理裂隙量化评价,对隧道施工安全和维护进行决策支持;结合计算机图像处理技术,提出了一种基于紫外图像的施工样本岩体裂隙测量的方法。采用该方法对获取的施工岩体节理裂隙样本浇灌环氧树脂液体,并将其做成固定厚度(18mm)的切片,建立岩体节理裂隙特征模型,使用最佳匹配搜索特征方法自动确定节理裂隙区域,利用紫外线光对切片进行照射并获取样本岩体裂隙的紫外图像;最后通过图像处理技术对样本裂隙图像进行处理,对施工岩体样本的节理裂隙二维面积和三维体积精确估计。对19个岩体样本(100多幅紫外图像和100多幅可见光图像)进行采样试验,并进行数据分析。研究结果表明:该算法的准确度和事实性达到预期;该方法可以通过对岩体样本细微的节理裂隙密度和孔隙度的计算估计,实现对节理裂隙二维面积和三维体积的有效测量;通过测量估计节理裂隙的相关信息,获取较为精确的岩体样本节理裂隙的面积和体积。该方法可应用于各类公路及铁路隧道施工中的施工面岩体节理裂隙检测与测量,有助于工程技术人员选择安全合理的施工方案。

溶洞在电阻率层析成像图中的成像特征及其解释推断

为研究溶洞在电阻率层析成像图中的成像特征,对江西省南昌—上栗高速公路沿线岩溶地层进行勘察,并建立相应的数值模型进行正演。在已勘明的溶洞中,分别选取大跨度空溶洞、大跨度填充溶洞、小跨度空溶洞及小跨度填充溶洞,观察其成像特征,分析得到不同厚跨比及填充情况下的溶洞在电阻率层析成像图中的成像特征,从而建立溶洞成像特征树图。模拟均匀空间中同时存在高阻介质和低阻介质的情况,并与勘察结果对比。最后在工程实际中应用溶洞成像特征树图,进行电阻率层析成像图的解释推断,同时结合钻探成果验证该方法的正确性。结果表明:高阻异常和低阻异常主要出现于大跨度空溶洞和大跨度填充溶洞,而在小跨度空溶洞和小跨度填充溶洞中并不明显;等值线弯折必然存在于填充型溶洞,且经常伴随低阻异常出现。数值模拟发现,等值线总是倾向于向低阻介质聚集,从而产生等值线弯折的现象;与此同时,由于电阻率等值线聚集于低阻介质附近,延伸受到很大限制,从而产生低阻屏蔽效应。在溶洞跨度较大的情况下,成像特征主要表现为高阻异常和低阻异常,解释推断较为简单;但在溶洞跨度较小的情况下,由于低阻屏蔽效应,小跨度空溶洞或较薄的溶洞顶板等高阻介质经常被遮盖,为解释推断带来较大困难。

关于智慧高速总体框架和建设内容的思考

智慧化是未来高速公路的发展趋势,“新基建”的提出更是为智慧高速的建设增加了引擎,本文在近几年国内智慧高速技术探索和试点示范的基础上,对智慧高速的内涵进行了解读,提出“全要素感知、全方位服务、全天候通行、全过程管控、全数字运营”五位一体的智慧高速总体框架和具体内容,最后结合在智慧高速规划设计中遇到的问题,提出若干智慧高速实施建议,为后续智慧高速的建设提供一定的指导。

一种基于特征金字塔的快速行人检测方法

针对由于背景变化,行人尺度的不确定性以及遮挡等因素的存在下,如何提高检测精度和速度问题。基于相邻尺度通道特征的可预测性,提出一种基于特征金字塔的快速行人检测方法。首先,计算关键尺度下的聚合通道特征,该特征由3个LUV通道特征、1个局部量纲一化的梯度幅值通道特征和6个梯度方向直方图(HOG)通道特征构成,充分反映了图像的梯度信息和颜色信息。其次,依据相邻尺度通道特征的可预测性,估算关键尺度的相邻尺度的通道特征,快速、高效地构建了多尺度聚合特征金字塔。然后,在Bootstrapping框架下,采用AdaBoost算法训练二阶决策树,构成行人分类器。最后,在进行行人检测时,按照预定的步长滑窗遍历每个尺度上的聚合通道特征,获得检测块,并将检测块作为训练好的级联分类器的输入,记录候选窗的窗口坐标及得分,利用非极大抑制对行人候选窗进行二次筛选,输出最后的行人检测框。在ETH和TUD等公开数据集进行测试,并与HOG方法、VJ方法、DPM方法相比较。研究验结果表明:DPM(形变部件模型)方法和提出的方法检测准确性高于VJ方法和HOG方法;在视角变化、行人存在遮挡的情况下,该方法在漏检、误检和窗口定位精度等方面的性能优于DPM方法,在保证较高检测精度的同时,极大地提高了检测速度,帧速率达到了29帧/s,优于其他算法,能够满足实时检测要求。