匹配角速度方法的船体形变检测技术分析探究

介绍匹配角速度检测船体形变技术原理和非线性滤波数理计算方法,通过船体形变检测系统建模和形变匹配检测模拟试验,验证该检测技术的船体形变检测技术适用性,对同类船体形变检测工程应用,有技术参考价值。     

迈腾B8电动后视镜控制系统的检测方法

鉴于现代轿电动后视镜控制系统功能繁多、结构复杂,故障排除难度较大。以迈腾B8电动后视镜控制系统为研究对象,通过分析其线路图工作原理,进而重点分析了后视镜转换开关EX11信号的检测信号和后视镜左右调节电动机V17控制电路的工作过程、常见故障与检测方法。结果表明:通过该检测方法能够有效地排查出该控制系统常见故障,并能够为其他车型控制系统提供规律性参考。     

一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法

车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。     

路基压实效果评价方法研究

阐述了目前评价路基压实效果的几种方法,介绍了实时评价压实效果的新型装置及其工作原理,试验结果表明,采用新型装置评价压实效果,可实现更好的路基施工压实效果控制.     

Residual life prediction for marine diesel turbocharger based on Wiener process北大核心CSCD

[目的]针对船舶柴油机增压器难以收集到全生命周期性能退化数据的问题,提出一种基于维纳过程的寿命预测模型。[方法]首先,采用K-Means模型对增压器实际运行工况进行聚类,提取出典型工况数据;然后,使用贝叶斯突变点检测模型识别增压器的缺陷点;最后,建立基于维纳过程的退化模型,并以某型船用柴油机增压器为应用对象,预测增压器的剩余使用寿命。[结果]结果显示,基于维纳过程的寿命预测方法能够在不需要同类设备历史退化数据的情况下对增压器的剩余寿命进行预测。[结论]所提方法对缺少故障样本的船舶柴油机增压器寿命预测具有一定的参考价值。     

基于匈牙利匹配和卡尔曼滤波的动态多目标跟踪

为了得到无人驾驶汽车目标检测的准确信息,文章通过对标定后的原始激光雷达点云进行分割和聚类,利用霍夫直线检测提取障碍物的外包框,最后使用匈牙利算法对被跟踪的障碍物和新检测出的障碍物进行关联匹配,并求出最优解,最终使用卡尔曼滤波算法对其进行状态优化。通过实验表明,本算法可以在激光雷达一帧0.1 s内,快速、准确地跟踪被检测出的障碍物。     

道路压实检测数据集成与可视化技术研究

道路的施工建设过程是一个数据容量庞大，数据特征冗杂、信息传递与交互过程复杂的施工活动，传统的施工数据存储、管理与分析依赖于纸质文件和部分电子文件，存在数据利用率不高、数据特征难以挖掘、数据价值难以体现等局限，难以有效地为施工质量把控与运营阶段的数据信息移交提供支撑与服务。因此，提出一种基于BIM的路基路面压实检测数据集成与可视化框架，通过BIM平台与数据库实现在信息模型中集成施工数据，进行数据分析与数据可视化，并结合实际工程案例应用与验证。研究表明:框架具有可行性与有效性，可为基于BIM技术的道路施工精细化建设与管理提供思路与技术参考。     

基于机器学习的RC桥梁病害检测方法

针对现有桥梁检测中人工判别病害工作量大、效率低的问题,以钢筋混凝土(RC)桥梁为对象,阐述了机器学习在RC桥梁病害检测中的应用。从现有桥梁病害检测方法、机器学习方法、机器学习在RC桥梁中的应用进展三个方面进行研究,结果表明,基于深度学习的病害检测方法能够自动从病害图像中提取特征,实现病害的分类和定位,提供了一种病害自动化检测场景,有利于桥梁智能化管养。