结合自适应空间与CRF的遥感影像变化检测

提出了一种结合自适应空间与条件随机场（CRF）的新框架用于高分辨率遥感影像变化检测,解决了两幅影像配准误差造成的噪声和条件随机场产生的过平滑问题。通过加权自适应空间（WAS）获取差异图像消除了因配准误差造成的部分噪声,采用基于形态学重构的FCM聚类方法（MFCM）构建CRF一阶势减少了斑点噪声;引入带光谱—空间约束的模型改进CRF二阶势,进一步提高了算法的抗噪性能并可防止过平滑现象。与现有方法相比,该算法的检测精度、虚检率和漏检率都得到明显改进,同时较好地保留了边缘信息。     

客运专线信号监控系统研究

根据我国铁路客运专线管理信息化的模式,通过对客运专线信号系统特点的分析,提出客运专线信号监控系统的设计要求,设计了客运专线监控系统的方案及网络体系结构。     

IBS协议的形式化分析与验证

安全协议的形式化分析方法有许多,但都普遍存在一些问题,本文介绍了一种在C P N模型基础上改进的形式化方法FOCPN,并且利用该方法对IBS协议进行了实验仿真分析,主要针对其不可否认性和可追究性进行了验证,实验结果显示该方法可以有效验证出I B S协议的特性。     

引入Ghost模块和ECA的YOLOv4公路路面裂缝检测方法

针对目前公路路面裂缝种类和尺度多样导致路面病害检测困难的问题,提出一种基于GhostNet的轻量化无人机图像裂缝检测方法检测不同种类路面裂缝。首先,引入轻量级GhostNet中的Ghost模块优化YOLOv4主干特征提取网络,得到轻量化模型YOLOv4-Light,以降低模型复杂度,并提高裂缝检测速度;然后,在模型预测输出端融合高效通道注意力（ECA）机制,从而进一步增强裂缝特征提取能力,提高裂缝检测精度。仿真实验结果表明,所提方法与现有的YOLOv4相比,模型大小降低了82.31%,模型参数量减少了82.56%,并提高了裂缝检测效率,能够满足公路运输过程中出现的不同类型的裂缝检测需求。     

基于分散自律体系的铁路运输计划与调度信息综合系统研发

对ADS技术进行了探讨,并结合在此基础上丌发的铁路运输计划与调度信息综合系统的软件设计过程与系统的最后实施应用,得出基于ADS的列车调度指挥系统具有在线可维护性、可扩展性与容错性等优点,并且将成为我国现代化行车调度指挥系统的理想解决模式。     

基于时序分析及CNN-BiLSTM-AM的阶跃型滑坡位移预测

传统基于递归神经网络的模型对阶跃型滑坡位移预测能力不足,为解决这一问题,提出一种基于时序分析及卷积神经网络-双向长短期记忆-注意力机制(CNN-BiLSTM-AM)的滑坡位移动态预测模型。首先使用变分模态分解方法(VMD)将序列分解为趋势项、周期项和随机项。采用二次指数平滑法拟合趋势项位移,然后引入最大互信息系数法(MIC)计算各类影响因子与周期项位移相关性,对于周期项和随机项位移采用CNN-BiLSTM-AM混合模型进行多因素和单因素预测,最终累加各分量预测值得到累积位移预测结果。实验结果表明,所提方法在最终累计位移预测结果中拟合系数R²达0.984和0.987,平均绝对误差(MAE)分别为5.334和3.947,均方根误差(RMSE)分别为6.196和4.941,相比卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)、麻雀搜索算法-核极限学习机(SSA-KELM)和NARX方法,所提方法能够更好的捕捉监测数据的时间相关性,预测精度显著提高,可为阶跃型滑坡预警及防治工作提供参考。     

调速阀控制四马达同步回路

多台马达的同步回路目前应用还不多,我们在液压倒装组塔设备中采用了调速阀控制四台液压马达转速同步回路,并用滑轮同步发讯器来纠正因卷扬直径、所卷钢绳圈数不同等因素引起的误差,以保证钢绳的线同步,经负载试验及实际组塔使用证明这种同     

改进Canny边缘检测的遥感影像分割

基于边缘特征的图像分割算法中,能够准确地检测出边缘是进行图像分割的前提和关键。针对目前遥感图像分割算法普遍存在鲁棒性差、易发生边缘信息缺失以及适用范围较窄的缺点,提出了一种基于改进Canny边缘检测的遥感影像分割算法。针对传统Canny高斯滤波在平滑图像的同时也模糊了边缘,改用具有保边特性的引导滤波对图像进行平滑;针对噪声对求导敏感这一问题,增加45°和135°方向梯度模板来计算图像梯度和方向;针对传统Canny算子人为设定高、低阈值的局限性问题,改用大律法自适应地根据图像灰度选取高、低阈值。为充分利用多光谱图像的优点,在进行边缘检测时采用波段分解,逐波段进行处理,随后将边缘综合成一幅结果图,最后进行区域生长。实验结果表明,与其他和传统边缘检测的分割方法相比,该方法在遥感影像分割中取得了较好的结果。