密空聚类式交通事故多发路段智能鉴别研究

以高速公路交通事故记录数据为基础,将聚类算法与核密度估计联动,依据我国对事故黑点的鉴别标准,进行交通事故密度聚类分析,参考我国对事故数据进行分级处理的事故标准,基于聚类结果计算交通事故黑点权重,进行交通事故空间数据核密度估计,并采用GIS技术可视化,运用空间统计方法智能鉴别多发事故路段,对高速公路警示标志设置和路安部门监管重点提供参考依据。通过对辽宁省某区域内的三条高速路段进行交通事故多发路段鉴别,智能鉴别能够有效应对不同交通事故点分布特点,避免简易事故的影响,清晰准确找到事故多发路段的位置。

强化宗旨意识,凝聚发展力量——锦州公交运营二公司创建先进党总支事迹

为进一步加强基层党组织建设,激发广大党员昂扬向上的精神风貌,充分发挥示范带头作用,全力打造'文明公交、满意公交'品牌,锦州公交运营二公司党总支以'三城联创'党建促创城的工作为目标,以'责任赢得信赖、服务创造价值'为核心价值观,坚持提升企业品质和管理效能,系统地开展了服务型党组织建设活动。

疾风知劲草 烈火见真金——锦州公交党委书记、总经理李国政疫情防控先进事迹

在渤海湾浩瀚的大海与芦苇荡之间的湿地上,有一种草叫碱蓬草,它不同于名兰贵蕊,它生命力极强,每次面对肆虐的波涛,它却用倔强的根系牢牢地扎根在土壤中,它长期忍着海边温度底,土质差的现实,又经毒日旷日持久地薰烤、狂风经年累月地摧残、暴雨肆无忌惮地浇袭、可它却从不低头。我们要学习碱蓬草的这种不畏艰险勇往直前精神。

新能源汽车行驶里程关联数据属性分析与预测模型研究

以新能源汽车监管平台数据为基础,深入分析电池荷电状态(state of charge,SOC)、电池温度、电池电压、电流、车速、总电流、总电压与行驶里程的关联关系,找出关联数据属性,以关联数据为输入参数,研究行驶里程预测。建立多元回归机器学习预测模型,并基于新能源汽车行驶历史数据,构建预测模型的数据集,用python编程,实现行驶里程预测模型机器学习训练和模型检验。结果表明,预测模型预测精度为95%,能够快速准确地预测出行驶里程,可为新能源汽车行驶里程预测提供参考依据,具有实用性和可靠性。

基于机器视觉的汽车车身划痕检测与处理

随着科技发展与进步,汽车走进人们的日常生活,成为出行所需的必要品之一。由于擦洗、护理不当的人为原因或是汽车行驶时与其他车辆、路边树枝或固定物发生刮擦的自然原因等,往往都容易使车身造成深浅不一的划痕,影响美观与使用。而对于划痕检测往往采用人工检测的方法比较常见,但随着社会发展,各种无损伤的检测技术逐渐普遍出现,国内外在划痕检测与识别的技术上得到不断提升,从一开始由传统的人工主导检测方法到现在常见的渗透识别、磁粉识别、图像识别以及基于超声波激光的识别方法。针对人工检测存在低效率、高漏检率和误检率等缺点,文章通过提出一种基于OTSU算法的以机器视觉检测技术为基础的实现车身划痕能够自动检测的方案,此方案安全可靠,在艰难复杂的工作环境里可以较长时间工作,并且能够获得较高的检测精度。为了恢复汽车车身的美观性,根据划痕损伤程度不同,提出了几种不同的修复工艺。

融合检测区标定与特征点识别的车速估计方法研究

针对目前人工标定特征点存在误差大等不足之处,提出了一种自动识别特征点的方法。首先设定合适的检测区进行摄影测量时的相机标定,其次利用图像预处理、图像分割及形态学滤波处理(图像膨胀、开运算)等去除噪点,从而识别出车辆轮胎,利用函数bwtraceboundary来获取轮胎边界,然后依据圆的各种公式来获取相应的参数,求出轮胎的半径。同时再对其圆心进行标记,从而标注出轮胎中心点,进而精确识别轮胎中心特征点及其坐标。并通过坐标转换关系确定特征点的实际坐标,最后运用交通事故视频车速鉴定标准进行车速估计,从而实现提高测速精度的目的。实验验证表明,利用该方法对车速进行估计,其估计结果误差降低了3.07%。

基层政工工作者需要具备的素质和能力分析

在新时代背景下,必须重视事业单位政工人员综合素质的提高,只有高素质的政工工作者,才能做好国家政策的宣传和执行工作,提高 其他干部的素质,有促进科学发展公共机构公共的能力。因此,企业应重视对劳动政策制定者素质和能力的培养,建立一支具有较强职业素质 和职业能力的队伍,促进企业的发展实施战略目标,使工程政策在生产和管理中发挥实际作用。