基于sEMG的渣土车驾驶员肌肉疲劳与恢复研究

目的 为了解渣土车驾驶员肌肉疲劳发展与疲劳恢复特征,避免疲劳累积,降低肌肉骨骼损伤风险.方法 设计并组织渣土车模拟驾驶实验.招募8 名被试参与实验,测量驾驶过程和恢复阶段驾驶员主观疲劳评分数据与颈部左右斜方肌、腰部左右竖脊肌、左右多裂肌共6 个肌群的肌肉活动信息,运用统计学分析方法分析肌肉疲劳随驾驶时间和恢复时间而变化的特征.结果 经过180 min模拟渣土车驾驶任务后,驾驶员达到非常疲劳状态,所测量6 个肌群肌肉疲劳,腰部CR-10 评分高于颈部;经过5 min静坐和30 min静坐且听音乐休息后,驾驶员恢复至较清醒状态,所测6 个肌群中,身体左侧相关肌群逐渐恢复,身体右侧相关肌群仍然处于疲劳状态.结论 渣土车驾驶过程肌肉疲劳明显,静坐恢复方式有利于疲劳恢复,但是身体右侧斜方肌、竖脊肌和多裂肌仍处于疲劳状态.

密闭式顶盖对渣土车遗撒和风蚀扬尘的控制效果

目的渣土车遗撒和风蚀扬尘是道路扬尘污染的突出问题,为推广密闭式顶盖提供技术依据,对渣土车遗撒量和风蚀扬尘率进行测试。方法利用自制遗撒测试装置测试有无密闭式顶盖的渣土车行驶过程遗撒量,在未密闭货车车厢内均匀撒定量水泥,测试货车行驶过程水泥风蚀量。结果密闭式顶盖安装前后的渣土车超载运输建筑渣土,遗撒量分别为4.0 kg/车和0.2 kg/车,控制效率为95%。北京市2011年渣土车全部安装密闭式顶盖后,渣土遗撒量可由2.67万t/年削减为0.13万t/年。未密闭渣土车运输袋装水泥空车返回时,车速50 km/h时风蚀扬尘率约为35%。结论渣土车应安装机械式全密闭装置,顶盖距离车厢上沿高度应小于等于5 cm,在用渣土车满载干燥渣土在行驶过程中,渣土遗撒量应小于等于0.25 kg/车。

基于深度学习的渣土车顶部覆盖率识别系统

卷积神经网络是一种基于局部权值共享的深度学习网络模型,近些年来被提出并广泛应用于语音识别、图像识别、图像分割、自然语言等领域。文章分析了目前主流的卷积神经网络模型及其实现方法,并在残差神经网络的基础上加以改进,通过增加浅层网络到深层网络的多个通路,将粗糙的背景信息和具有丰富细节的纹理信息加以融合,用以增强深层的卷积网络层的特征信息,从而对具有复杂背景信息和纹理的渣土车图像进行识别与分类。实验结果表明,本方法能进一步提升深度卷积网络对于渣土车顶部覆盖率的分类准确率。

基于图像识别的渣土车监管系统设计及实现

为提高施工现场渣土车的监管效率,减少渣土车对城市安全及环境的影响,以图像识别技术为核心支撑,设计了渣土车智能监管系统的结构、功能及运行流程,并对运行效果进行了测试。研究和测试表明:(1)该系统主要由图像采集装置、图像处理及分析装置、声光报警器以及进出放行设备组成,其核心是利用模板匹配和改进的直线检测算法对渣土车的车牌特征、颜色特征和几何特征进行感知;(2)该系统可实现渣土车进出场权限的智能化管理、车身污迹的快速化检测以及装载情况的自动化监督;(3)与传统的人工监管方式相比,该系统可以有效提高施工现场渣土车的监管效率,减少人工量和主观性的影响,具有标准化程度高,经济性好等优势,能够满足实际运用和推广使用的需要。

兼顾成本与风险的渣土车运输路径优化模型

为提高建筑垃圾运输过程的经济性和安全性,针对渣土车运输路径优化问题进行了研究,提出一种兼顾成本与风险的多目标0-1整数规划模型。该模型将时间成本、固定成本和运输过程中产生的与渣土车流量、道路等级、单双车道相关的风险因素融入了优化目标,同时其约束条件充分考虑了时间窗和路段连续性等影响因素。鉴于模型的复杂性和多目标特征,设计NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解。基于济宁市渣土车实时监测数据设计实例对模型和算法进行验证。结果表明:NSGA-Ⅱ算法适用于求解渣土车运输路径多目标优化模型;通过对模型求解可以得到兼顾运输成本与风险的渣土车运输路径;相比于现有运输路径,模型所得路径最多可以使运输成本和运输风险分别降低19.6%和24.6%;渣土车更适合采用道路等级较高的双车道路径。

基于树莓派的渣土车智能监控管理系统

设计了一套基于树莓派的渣土车智能监控管理系统。该系统由供电模块、树莓派主处理器模块、车载智能终端模块、无线通信模块等组成。针对目前监控管理模式无法实现对渣土车运输全过程有效监控问题,系统通过硬件设备采集渣土车在运输过程中的信息,通过数据处理,实现对渣土车运输全过程的监控,以此监督渣土车主的驾驶行为,达到对渣土车进行监控以及管理的目的。

6m级土压盾构机后配套渣土车设备选用研究

土压盾构掘进过程中,后配套设备渣土车选用往往不被重视,但其又在一定程度上影响了掘进速度。通过对常见的一次性出土列车编组工作循环进行分析,结合6m级土压平衡盾构机出土量对各个工序进行时间设定,比较了各种编组列车在不同掘进长度下的工作效率,介绍了渣土车选用方法。对土压盾构施工渣土车选用具有一定的参考意义。

一种新型市政渣土车智能控制系统的设计开发

介绍一种市政渣土车智能监控系统基本构成,分析其工作原理,并通过测试流程实车控制测试,达到人性化管理渣土车的目的。

渣土车智能管控平台的设计与应用

由于城市建设工程中产生的渣土量日趋增多,渣土运输环节中产生的种种问题亟待解决,其中对于渣土运输车辆的管控是非常重要的一环。智能化、信息化管控平台的建设,是解决上述问题的有效手段。因此本文介绍了一种基于北斗的渣土车智能管控平台,包括设计思路与平台架构,智能设备与技术要求,平台开发与系统功能,应用成效与未来展望这几个方面的内容。

渣土车喷雾除尘装置方案设计分析

渣土车作为城镇化建设、道路桥梁建设必不可少的运输工具,有着宽广的发展空间和庞大的市场。传统的渣土车没有除尘装置,在装卸料过程中,产生大量扬尘,将无组织排放粉尘治理方法喷雾除尘装置与渣土车结合整体结构设计,提供一种新思路,列举三种除尘技术方案进行分析对比,确定最终结合性最优方案。

基于TRIZ理论的渣土车凹形清洗槽优化设计

渣土车需要借助外力或是在凹形清洗槽上来回快速行驶才能冲洗掉车轮上的泥土。但由于渣土车长期在凹形清洗槽上快速来回行驶,使凹形清洗槽底部长期处于抗压状态,导致其底部水泥结构容易损坏。针对上述问题进行分析,并找到问题中心——渣土车凹形清洗槽。同时在对凹形清洗槽创新设计过程中借助了TRIZ理论,利用冲突矩阵找到可行的解决方案并对问题中心进行创新改良设计,建立一种基于TRIZ理论的渣土车凹形清洗槽优化设计流程模型。通过产品设计流程分析找到了原凹形清洗槽设计时存在的主要问题,并通过TRIZ理论与冲突矩阵找到解决方案,从而完成对凹形清洗槽的优化设计。提出优化凹形清洗槽结构的设计想法,并逐步运用到实际施工现场中,同时也能为同类型产品的设计提供借鉴。

顾及轨迹还原与分类的渣土车作业行为提取方法

渣土车轨迹数据蕴含丰富的行为模式信息,包括停车行为、运输路径、异常活动、渣土装载与倾倒OD点等关键特征,已逐渐成为渣土车运行监测与作业行为监管的主要数据来源。但是目前在渣土车作业行为提取中仍主要采用车载GPS数据结合工地电子围栏的传统签到系统,存在电子围栏与道路相互包含、重叠等一系列问题。针对传统渣土车作业行为提取中存在的车辆作业误判问题,本文提出一种顾及轨迹还原与分类的渣土车作业行为提取方法。①从运动状态和几何形态2个方面理解并识别渣土车作业行为模式;②利用顾及时间与距离的停留点提取算法提取车辆停留点,处理停留点与轨迹的映射关系,完成基于停留点的轨迹匹配;③构建平均相似值函数对轨迹进行语义信息增强;④提出SR-LGBM算法,筛选作业轨迹与非作业轨迹,实现渣土车的作业行为提取。采用南京市渣土车轨迹数据进行测试,结果表明,本文方法的准确率达97.29%,相比GaussianNB、Logistic Regression等传统分类算法其准确率与召回率均得到不同程度的提高,有效解决了电子围栏与道路重叠或多个围栏交叉造成的误判问题,可实现准确、高效的作业行为提取。