高速公路机械设备的信息化管理研究

对高速公路机械设备进行科学、可靠的管理,是加快项目建设进程的重要保证。信息技术的更新,为高速公路机械设备管理的信息化建设提供技术支撑,能够大大提高高速公路工程项目的建设效率。本文探讨高速公路机械设备信息化管理的主要内容及需求,归纳在机械高速公路机械设备信息化管理工作中存在的一些问题,针对这些问题提出改进策略,为建立完善的机械设备管理平台提供依据,对提高公路机械设备的利用率具有重要意义。

基于机电一体化的高速公路质量与安全检测研究

随着高速公路网络的迅速发展,传统高速公路质量与安全检测方法存在的时效性差、准确率低、劳动强度大等问题亟待改进。机电一体化技术集成了机械、电子、计算机控制等多学科技术,可以在高速公路质量与安全检测中进行实时高效监测和预警,为决策提供可靠支持。因此,本文将探讨机电一体化技术在高速公路质量与安全检测中的应用,为高速公路的安全运营提供理论参考。

高速公路隧道机电施工问题及进度控制研究

高速公路隧道建设当中,机电起着重要作用,不过由于机电设备生产制造复杂,给机电工程安装施工造成了很大的挑战。故而,施工公司需要关注工程施工问题和施工进度控制,以此发挥其最大效用,提升高速公路隧道机电施工质量,提高施工单位经济效益。本文结合工程实例,针对高速公路隧道机电施工问题和施工进度控制展开了研究与论述。

高速公路机电工程供配电施工技术

伴随着我国现代化建设进程的加快,越来越多类型的机电设备在工程建设活动中得到广泛应用。为保障工程建设顺利开展,促使设备作用得到充分发挥,应积极加强高速公路机电供配电施工,同时明确相关影响因素,并采用针对性措施加以预防,根据实际情况落实科学合理的维修及养护手段,为机电设备的安全、稳定运行提供保障。基于此,本文主要围绕高速公路机电工程供配电施工技术进行分析和探讨。

路网级高速公路基础设施数字化平台的设计与实现

【目的】建设路网级高速公路基础设施数字化平台,对路网级基础设施静态数据进行集成,从而形成通用“一张图”。【方法】以“BIM+GIS+IoT”为基础,以唯一编码EBS结构树为全周期(从设计、施工到运营养护)的数据索引,构建一体化完整数据链,并通过多源数据融合的方式,叠加定期检测、地质灾害、养护施工、机电运维等多维度业务数据,支撑统一场景下的综合展示及分析决策应用,提升精细化管理能力。【结果】以基础设施数字化平台为高速公路数据服务底座,可实现高速公路全周期全要素基础设施数据的标准化、统一化、可视化。【结论】该平台实现了对多源异构数据的管理、更新、共享,为各类业务应用系统提供统一的二维、三维高精度地图服务和基础设施数据统一标准化维护及访问接口服务,是全生命周期数字化应用的底座。

高速公路数据中心网络安全运维能力体系建设研究

探讨高速公路数据中心网络安全运维能力体系建设。首先,介绍了高速公路数据中心的基本概念及其特点。其次,分析了当前高速公路数据中心网络安全面临的主要挑战。再次,提出了高速公路数据中心网络安全运维能力体系的构建框架,包括安全运维规划、安全设备选型、安全运维流程等方面。最后,根据该体系设计了一套高速公路数据中心网络安全运维管理平台,以便于实现对网络安全的全面监控和管理。该体系和平台的实施,可以大大提高高速公路数据中心网络安全的运维能力,保障网络的可靠性、安全性和稳定性。

服务区智慧化管理解决方案

高速路网建设中,服务区无论是服务还是自身的管理都相对滞后,特别是信息化具有相当的局限性,给进一步提高服务质量带来了一定的挑战。立足于高速集团公司的管理要求,为旅客提供安全舒适的通行环境,构建服务区运营管理平台,从服务区硬件建设标准、软件系统集成、日常管理流程、工作情况考核等,全面的实现服务区智慧化升级,形成一套整体的解决方案,提升服务区管理水平与服务能力,打造现代化、智慧化服务区。

基于改进YOLOv5s的道路凹坑检测算法

为快速准确识别道路凹坑,研究提出一种基于改进YOLOv5s的道路凹坑检测算法。在YOLOv5s算法的主干网络中结合高效通道注意力机制,提高对凹坑区域的关注度;然后在检测头使用高效解耦头,有利于对凹坑进行准确预测;同时在边框损失函数中增加归一化Wasserstein距离损失,提升对小目标的检测能力。改进后的算法对复杂路况的凹坑检测具有较高的精度,在Pothole Dataset扩展数据集上,mAP和Precision上均超过原算法。将算法用于智慧交通领域,以便能更快地修复道路上严重凹坑。

成都绕城高速视频智能分析平台的建设与应用

视频智能分析平台是基于最前沿的视频AI算法,可实时分析道路运行状况,智能识别多种交通事件,并自动进行声光、弹窗报警,协同其他高速业务系统与工作人员进行快速联动处置,提供典型的视频智能应用与大数据可视化指挥服务。同时,该平台可接入互联网服务数据,将路况及关键事件及时发送给出行用户,实现了以全自动事件驱动来代替人工巡查的全新路况监控方式,从而提升高速公路运营的管理效率、提升道路的通行效率、降低交通事故伤亡率、保障交通安全。

基于图像与高精定位融合数据的封闭场地自动驾驶汽车驾驶测试方法

现有的自动驾驶汽车场景仿真测试结果真实性不足,基于实际测试数据的评价方法缺乏实时性。为结合真实数据对测试过程展开实时评价,提出了基于“原场景”库的自动驾驶测试场景生成方法,利用差分定位GPS以及视频图像处理等工具,配合测试场地的高精地图设计了自动驾驶汽车实时测试评价方法,在自动驾驶测试场对本方法进行了实地验证。结果表明本方法具有较高的可行性,能够全面实时地对车辆自动驾驶能力进行评价。

基于背景滤除和聚类的高速公路路侧激光雷达车辆检测

路侧激光雷达被用于采集道路上精细的交通数据,为了更高效提取车辆的位置信息,本文提出一种基于空间体素化的车辆可行驶区域提取和改进的DBSCAN聚类的车辆检测方法,以提高路侧激光雷达采集道路上精细交通数据的效率。具体而言,该方法通过使用三维ROI精确确定车辆可行驶区域,使用背景网格化的方法过滤背景区域雷达,并改进DBSCAN聚类方法,使其能够针对非均匀分布点云自适应选择相应的参数,实现对实时雷达点云的车辆检测。该方法通过真实路侧试验得到验证,具有更高的检测精度。

考虑前车状态的智能网联车交叉口行为决策

为使智能网联汽车(intelligent connected vehicle,ICV)在复杂交通环境下高效、安全地通过信号交叉口,在车联网实时获取信号灯和前车状态信息的基础上,建立了智能网联汽车通过信号交叉口的驾驶行为决策框架.通过跟驰模型推导智能网联汽车和前方车辆在未来的行驶状态,预测得到前方车辆是否要通过交叉口的行为,进一步分别对智能网联汽车是领头车和跟随车时通过交叉口停止线的条件进行判断;将换道加入到驾驶方式中来寻求更高的通行效率,用基于换道时间模型的方法判断智能网联汽车换道后的通过条件;仿真对比分析了所提出模型和现有模型的决策能力,讨论了影响决策过程的关键因素.研究结果表明:相比于现有模型,综合信号灯和前车行驶意图的决策方法能够提高智能网联汽车对通行条件判断的准确性,从而进行更合理的行为选择,随着单位绿灯剩余时间的增加,车辆决策通过交叉口的概率可提高20%,当前车道的车辆位置对决策结果影响显著.

机器学习在交通流预测中的应用

为了能够即时预测并获得未来交通流的信息,交通流预测已被广泛地应用于诸多领域,如车辆导航设备和移动终端中的拥堵管理、车辆行驶路线规划及风险预警等模块。通过软件应用程序来获取现场实时数据,同时可同步更新数据集,并根据道路上的实时交通情况,帮助用户进行动态规划行驶路线。现阶段,在获得交通流信息时,一是不能很好地整合交通路测感知设备,二是无法全面地考虑外界因素,如突发的交通事故、恶劣的天气条件和道路路况。基于此,本研究对多个研究者在机器学习应用于交通流预测中的研究方法进行总结。

自动驾驶长队列虚拟头车确定方法

在车联网和车路协同技术的发展下,自动驾驶车辆长队列行驶已成为未来交通的发展趋势。但是,现有队列控制方法均受限于通信范围,通过将长队列划分为虚拟头车引导下的多个子队列来确保队列运行可靠性,如何确定长队列中的虚拟头车是长队列控制的一个关键问题,本文从自动驾驶车辆长队列的行驶效率与队列状态稳定性两方面构建成本函数,综合考虑长队列内所有跟随车的行驶状态,通过遗传算法对每个时间步长下的虚拟头车序列进行寻优求解,建立了长队列最优虚拟头车计算模型,并基于SUMO搭建仿真模型,对模型的适应性展开验证。结果表明,本文所建模型对头车速度变化具有较高的识别度,能够有效削减头车速度变化所造成的速度扰动影响。

基于贝叶斯网络的隧道勘察设计期大变形灾害概率分级预测与应用研究

我国西南山区的铁路和公路隧道在遭遇高地应力、软岩和断层破碎带等不良地质条件时常发生挤压大变形灾害,带来巨大的经济损失.从隧道工程勘察设计期的实际需求出发,考虑该阶段预测指标的易获取性,以隧道埋深、围岩级别、等效洞径和岩石强度作为预测指标;搜集建立了以我国西南地区隧道工程为主的包含151组大变形案例的数据库.采用贝叶斯网络模型建立了不完整数据条件下隧道挤压大变形灾害概率分级预测模型,通过十折交叉验证确定模型准确率为76.52%.基于该模型研发了一款大变形分级预测软件平台,并在九绵高速公路白马隧道开展应用,预测准确率达71.11%.本研究成果可为我国西南地区类似地质环境条件下隧道勘察设计期大变形灾害预测提供技术支撑.