基于深度神经网络的行人及骑车人联合检测

本文中针对现有检测方法中不能有效区分行人和骑车人两类目标的问题,提出了一种基于深度神经网络的行人和骑车人联合检测方法;而针对道路环境中的行人与骑车人联合检测误检漏检频繁、小尺寸目标检测效果不佳和背景环境复杂多变等问题,设计了难例提取、多层特征融合和多目标候选区域输入等多种深度神经网络改进方案,以实现行人与骑车人的联合检测。在公开的行人与骑车人数据库上进行的试验表明,所提出的方法对行人或骑车人的识别率高,且能有效区分彼此,其有效性得到了验证。     

无人机技术在长江海事监管中的应用

为了打造长江干线全方位覆盖、全天候运行、具备快速反应能力的现代化水上安全监管和应急救助体系,将无人机技术引入海事监管过程当中。分析无人机应用于海事监管的优势,并研究其应用于海事监管的可行性。拓展无人机在海事监管业务中的应用,提出长江海事无人机系统建设思路。系统的建设分为实验阶段、大规模实施阶段和网络建设和应用阶段,目标是建成水-岸-空海事立体监管系统,提升长江海事监管水平。     

诱增交通量对项目经济效益影响的理论研究

根据交通系统供给曲线的变化来研究诱增交通量对项目经济效益的影响情况，建立了定量计算这种影响的实用模型，并对模型中的一些重要参数进行了深入的分析。     

行人特性对步行行为影响分析

为揭示基本步行路段行人特性对步行行为的影响,对观测数据进行统计分析,采集了1882个步行样本,分析步速、步幅和步频的分布特性,并对步行者性别差异和年龄差异对步行行为影响的显著性进行假设检验.结果表明:步速、步幅和步频呈正态分布,在0.05的显著性水平下,性别对步行行为的影响显著;除少年儿童和老人在步速和步幅方面差异较小外,少年儿童、青年、中年和老年人的步速、步幅和步频平均值的差异均较为显著.研究结果对步行设施的规划设计和管理具有重要的指导意义.     

厦门地铁一号线某斜通道施工方案比选研究

为加快地铁施工进程，通常采取增加掌子面的方法来缩短工期。厦门地铁一号线城市广场站至塘边站区间采用增设一辅助斜通道与主隧道斜交施工方案，运用MIDAS/GTS数值模拟对斜通道的3种不同施工方案进行比选，得到最优方案；同时与现场监测数据相比较，验证斜通道与主隧道数值分析的准确性。     

300kA脉冲功率开关组件的研制

概述了脉冲功率开关组件的技术特点,详细介绍了所研制的300 kA脉冲功率开关组件的基本参数、外观结构和工艺特点,并对其主要参数进行了仿真和试验测试。结果表明,所研制的300 kA脉冲功率开关组件能基本满足应用需求。     

长江口安全通航控制研究

文中初步分析了长江口水域船舶通航现状,通过事故统计分析,并结合船舶的操纵特性,提出了长江口安全通航控制措施。     

道路交通安全水平预测的统计模型

为了评价和预测不同国家的道路交通安全水平,建立通用的统计模型,作者首先分析道路交通事故死亡率与人口规模、机动车保有量、道路里程以及人均GNP之间的相关关系,根据相关性选择影响道路交通事故的因素,并建立万车死亡率与人均GNP之间的函数关系.模型计算结果与校核数据对比分析表明,所提出的模型能够较好地评价和预测一个国家或地区的道路交通安全水平.模型对交通管理者提高交通安全性的科学决策具有重要指导意义.     

基于遗传优化与深度学习的交通信号灯检测

交通信号灯检测是先进驾驶辅助系统的关键技术之一,也是无人驾驶车辆车载环境感知的重要研究方向。本文中针对通用物体检测算法不适合信号灯这类小物体的检测和缺乏实时滑动窗口检测算法的问题,提出了一种交通信号灯检测方法,包括基于遗传优化的交通信号灯候选区域生成方法,和基于深度神经网络的信号灯定位与分类方法。其中,作为本文中研究重点的候选区域生成方法又分3部分:信号灯共用特征区域提取、基于重要性采样的信号灯候选区域参数采样和基于遗传算法的信号灯候选区域参数优化。与现有的信号灯检测方法相比,本文中所提出的方法可对横竖排的红色、绿色和圆形、箭头形信号灯进行有效检测和分类。在公开的交通信号灯数据库的对比实验表明,该方法对交通信号灯的召回率高,且能有效区分不同类别的信号灯。