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自动驾驶场景下轻量化遮挡感知检测算法: 1; 作者辛东嵘张杰浩张阳《交通科技与经济》 2025年第3期89-96,共8页; 针对自动驾驶汽车由于内存和计算资源对目标检测算法的限制,导致卷积神经网络在嵌入式设备上部署困难、待检测目标发生重叠或遮挡时识别困难,甚至无法识别,提出轻量级特征重用融合特征聚焦扩散金字塔的快速识别目标检测算法(FRFDFN)。首... 展开更多; 关键词交通工程目标检测特征重用特征金字塔注意力检测器; 在线阅读下载PDF 职称材料

域自适应动态图卷积网络下的地铁客流预测被引量：1: 2; 作者程子涵张阳辛东嵘《交通科技与经济》 2024年第3期28-35,共8页; 针对客流预测中存在因数据量有限导致模型训练过程中出现高方差和泛化性差等问题,提出一种域自适应动态图卷积网络(GCN-DANN)。通过构建地铁线路的节点网络拓扑结构,并利用动态图卷积网络提取相邻站点之间的流量、站点所属线路的交通负... 展开更多; 关键词智能交通客流预测域自适应图卷积网络稀缺样本; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于动态时空卷积网络的车道级交通流预测: 3; 作者江辉张阳 +1 位作者杨书敏辛东嵘《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2024年第2期242-247,共6页; 文中提出一种基于动态时空卷积网络的车道级交通流预测模型(DSTCNN),通过构建车道断面节点网络拓扑结构,采用动态图卷积网络提取同一时刻预测车道断面所处的相邻车道断面和上下游车道断面交通流的状态,获取预测车道断面与不同车道断面... 展开更多; 关键词交通流预测深度学习动态图卷积; 在线阅读下载PDF 职称材料

含中心裂纹石墨烯拉伸性能的分子动力学模拟被引量：4: 4; 作者韩强王彩红辛东嵘《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期52-58,共7页; 基于分子动力学方法,采用Tersoff势函数,研究了含中心裂纹扶手椅型单层石墨烯薄膜的破坏过程.得到了相应的应力-应变曲线及破坏形态,分析了裂纹尺寸、应变率以及温度变化对含中心裂纹石墨烯薄膜拉伸力学性能的影响.研究结果表明:随着裂... 展开更多; 关键词石墨烯薄膜中心裂纹分子动力学裂纹尺寸应变率温度; 在线阅读下载PDF 职称材料

分子动力学法研究铜-SAM-环氧树脂界面的粘结性能被引量：1: 5; 作者辛东嵘张阳《材料科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期215-218,共4页; 采用分子动力学法研究了自组装单分子膜粘结剂(SAMY和SAMN)对铜/环氧树脂界面相互作用能的改造,并考虑环氧树脂交联程度、环境温度和吸湿量的影响。结果表明,与环氧树脂形成化学键的自组装单分子膜SAMY能够加强铜与环氧树脂间的粘结作用... 展开更多; 关键词材料界面相互作用能分子动力学高温高湿; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进小波包与长短时记忆组合模型的短时交通流预测被引量：20: 6; 作者张阳杨书敏辛东嵘《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期204-210,共7页; 为克服非稳定交通流状态下短时交通流预测精度不高、过分依赖大样本历史数据的缺陷,提出一种改进小波包分析和长短时记忆神经网络组合(IWPA-LSTM)的短时交通流预测方法.利用功率谱细化的思想改进小波包分析算法对小样本交通流时间序列... 展开更多; 关键词智能交通深度学习短时交通流预测时间序列; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测被引量：3: 7; 作者张阳廖晓烨 +1 位作者杨书敏辛东嵘《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期126-133,共8页; 针对短时交通流预测中存在的训练数据过于依赖时间序列训练数据,对空间关联性考虑不足,且模型结构参数选取形式过于固定等问题,提出一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测方法,该模型可同时训练3种与预测节点交通量相关的交通数据,... 展开更多; 关键词交通运输工程交通大数据交通预测深度学习交通流深度信任网络花朵授粉算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应骨干网络的自动驾驶场景下目标检测算法: 8; 作者张杰浩张阳辛东嵘《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2025年第3期537-545,共9页; 文中提出了一种融合自适应骨干网络(adaptive dynamic backbone network,ADBN)和YOLO检测器的目标检测算法.该算法首先通过应用网格搜索法,确定适用于自适应全天候多场景的骨干网络的基础模块和超参数数值,从而构建出具备自适应能力的... 展开更多; 关键词自动驾驶目标检测自适应骨干网络特征金字塔特征融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自动驾驶场景下轻量化遮挡感知检测算法: 1; 作者辛东嵘张杰浩张阳; 机构福建理工大学土木工程学院福建理工大学交通运输学院; 出处《交通科技与经济》 2025年第3期89-96,共8页; 基金福建省自然科学基金项目(2023J01946)。; 文摘针对自动驾驶汽车由于内存和计算资源对目标检测算法的限制,导致卷积神经网络在嵌入式设备上部署困难、待检测目标发生重叠或遮挡时识别困难,甚至无法识别,提出轻量级特征重用融合特征聚焦扩散金字塔的快速识别目标检测算法(FRFDFN)。首先,该算法使用特征映射冗余思想生成冗余特征图;然后,引入特征聚焦扩散金字塔网络结构,通过定制的特征聚焦与扩散机制,结合多层特征图连接,使上下文信息扩散到各检测尺度;最后,提出遮挡感知注意力检测器,并引入闭塞感知斥力损失。试验结果表明,提出的FRFDFN算法在KITTI数据集上表现良好,精确率达到97.1%、mAP50达到97.3%,参数量相较于YOLOv8n降低13.33%,检测精度却提升0.72%,兼顾低参数量与高精度要求。; 关键词交通工程目标检测特征重用特征金字塔注意力检测器; Keywords traffic engineering target detection feature reuse feature pyramid attention detector; 分类号 U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名域自适应动态图卷积网络下的地铁客流预测被引量：1: 2; 作者程子涵张阳辛东嵘; 机构福建理工大学交通运输学院; 出处《交通科技与经济》 2024年第3期28-35,共8页; 基金福建省自然科学基金项目(2023J01946)。; 文摘针对客流预测中存在因数据量有限导致模型训练过程中出现高方差和泛化性差等问题,提出一种域自适应动态图卷积网络(GCN-DANN)。通过构建地铁线路的节点网络拓扑结构,并利用动态图卷积网络提取相邻站点之间的流量、站点所属线路的交通负载以及不同线路之间的流量传播等关联特征。同时采用迁移学习自适应对齐源域和目标域的特征,减少因数据分布不一致而导致预测性能低等现象。最后,通过全连接层将源域和目标域中的特征进行信息融合,进而弥补训练过程出现高方差和泛化性差等缺陷。在深圳地铁数据集上对模型训练,分别在杭州地铁全样本和20%样本数据集上进行测试和验证。实验结果表明,在20%样本数据集下,GCN-DANN网络与经典预测网络相比,MAE、RMSER和MAPE分别平均下降5.34%、6.07%、2.97%。在全样本数据集下,GCN-DANN在20%样本基础上的三项指标分别下降2.76%、1.77%、3.5%,相较于其他经典网络下降幅度最小。研究可解决实际应用中因数据稀缺导致预测效果差的问题。; 关键词智能交通客流预测域自适应图卷积网络稀缺样本; Keywords intelligent transportation passenger flow forecasting domain adaptation graph convolutional network(GCN) sparse samples; 分类号 U121 [交通运输工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于动态时空卷积网络的车道级交通流预测: 3; 作者江辉张阳杨书敏辛东嵘; 机构福建工程学院交通运输学院同济大学交通运输工程学院福建工程学院土木工程学院; 出处《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2024年第2期242-247,共6页; 基金福建省自然科学基金高联合资助项目(2022J01938)。; 文摘文中提出一种基于动态时空卷积网络的车道级交通流预测模型(DSTCNN),通过构建车道断面节点网络拓扑结构,采用动态图卷积网络提取同一时刻预测车道断面所处的相邻车道断面和上下游车道断面交通流的状态,获取预测车道断面与不同车道断面的空间特征信息.采用扩张因果卷积与门控机制构成门控时间卷积网络提取交通流序列的时间动态特征.通过全连接(FC)网络层,将交通流时空特征相融合实现预测.结果表明:DSTCNN模型能够更好地同步捕获车道交通流的时空特性,预测精度相较于其他经典模型有显著提升,具有较好的预测性能.; 关键词交通流预测深度学习动态图卷积; Keywords traffic forecasting deep learning dynamic graph convolution; 分类号 U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名含中心裂纹石墨烯拉伸性能的分子动力学模拟被引量：4: 4; 作者韩强王彩红辛东嵘; 机构华南理工大学土木与交通学院; 出处《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期52-58,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(11272123); 文摘基于分子动力学方法,采用Tersoff势函数,研究了含中心裂纹扶手椅型单层石墨烯薄膜的破坏过程.得到了相应的应力-应变曲线及破坏形态,分析了裂纹尺寸、应变率以及温度变化对含中心裂纹石墨烯薄膜拉伸力学性能的影响.研究结果表明:随着裂纹尺寸的增大及温度的升高,石墨烯薄膜的破坏强度和破坏应变均减小,裂纹开始扩展时对应的应力减小;随着应变率增大,石墨烯薄膜的破坏强度和破坏应变均增加,裂纹的起裂应力及扩展过程中的平均速度均增加;薄膜的破坏均是从中心裂纹附近开始,随着裂纹尺寸、应变率及温度的变化,石墨烯薄膜表现出不同的破坏机制;较高应变率作用下,薄膜中心和边缘处均出现C—C键断裂.; 关键词石墨烯薄膜中心裂纹分子动力学裂纹尺寸应变率温度; Keywords graphene sheet central crack molecular dynamics crack length strain rate temperature; 分类号 TB39 [一般工业技术—材料科学与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名分子动力学法研究铜-SAM-环氧树脂界面的粘结性能被引量：1: 5; 作者辛东嵘张阳; 机构福建工程学院福建省土木工程新技术与信息化重点实验室福建工程学院交通运输学院; 出处《材料科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期215-218,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(11402164) 福建省自然科学基金资助项目(2015J05001 +1 种基金 2019J01781) 福建工程学院科研启动基金资助项目(GY-Z14070); 文摘采用分子动力学法研究了自组装单分子膜粘结剂(SAMY和SAMN)对铜/环氧树脂界面相互作用能的改造,并考虑环氧树脂交联程度、环境温度和吸湿量的影响。结果表明,与环氧树脂形成化学键的自组装单分子膜SAMY能够加强铜与环氧树脂间的粘结作用,而不与环氧树脂形成化学键的SAMN则减弱了铜与环氧树脂间的粘结作用;同时,温度升高、含湿量增加均会导致界面粘结强度降低;交联度增大,使含SAMY的界面相互作用能降低,而含SAMN的界面相互作用能几乎不受影响。; 关键词材料界面相互作用能分子动力学高温高湿; Keywords interface interaction energy molecular dynamics hot and humid environment; 分类号 TB33 [一般工业技术—材料科学与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进小波包与长短时记忆组合模型的短时交通流预测被引量：20: 6; 作者张阳杨书敏辛东嵘; 机构福建工程学院交通运输学院福建工程学院土木工程学院; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期204-210,共7页; 基金国家自然科学基金(51678077) 福建省自然科学基金(2019J01781) 福建工程学院科研发展基金(GY-Z160123).; 文摘为克服非稳定交通流状态下短时交通流预测精度不高、过分依赖大样本历史数据的缺陷,提出一种改进小波包分析和长短时记忆神经网络组合(IWPA-LSTM)的短时交通流预测方法.利用功率谱细化的思想改进小波包分析算法对小样本交通流时间序列进行多尺度分解和单支重构.对低频序列和高频序列进行相空间重构,完成长短时记忆模型的逐层构建,实现本地保存并根据预测精度进行自适应更新,将重构的子序列输入模型训练和预测.将各子序列的预测值叠加输出IWPA-LSTM最终预测值.实验结果表明,提出的IWPA-LSTM模型在小样本情况下的预测精度优于经典深度学习模型,具有较强的实用性.; 关键词智能交通深度学习短时交通流预测时间序列; Keywords intelligent transportation deep learning short-term traffic flow forecasting time series; 分类号 U268.6 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测被引量：3: 7; 作者张阳廖晓烨杨书敏辛东嵘; 机构福建理工大学交通运输学院同济大学交通运输工程学院福建理工大学土木工程学院; 出处《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期126-133,共8页; 基金福建省自然科学基金资助项目(2020J05194)。; 文摘针对短时交通流预测中存在的训练数据过于依赖时间序列训练数据,对空间关联性考虑不足,且模型结构参数选取形式过于固定等问题,提出一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测方法,该模型可同时训练3种与预测节点交通量相关的交通数据,增强预测的时空关联性,克服训练数据过于依赖时间序列的缺陷;同时,优化深度信任网络短时交通流预测模型结构,提出一种改进的花朵授粉算法对预测模型的隐层结构参数进行优化,避免因模型结构参数选取形式过于固定所导致的模型预测结果陷入局部最优解及实用性降低的问题。通过采集福州市两个交叉口的相关交通量数据,分别对预测模型的可行性进行评估。同时,将MFPA-DBN模型分别与不同隐层结构的深度信任网络模型及GA-LSTM、CNN-SVR、TGWO-BP 3种模型进行对比。实验结果表明:在相同训练数据的条件下,结构优化的深度信任网络(MFPA-DBN)短时交通流预测方法可行、有效,预测精度优于其他深度学习预测模型,实时性能也能满足实际要求。; 关键词交通运输工程交通大数据交通预测深度学习交通流深度信任网络花朵授粉算法; Keywords traffic and transportation engineering traffic big data traffic forecast deep learning traffic flow deep belief network flower pollination algorithm; 分类号 U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应骨干网络的自动驾驶场景下目标检测算法: 8; 作者张杰浩张阳辛东嵘; 机构福建理工大学交通运输学院; 出处《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2025年第3期537-545,共9页; 基金福建省自然科学基金(2023J0194)。; 文摘文中提出了一种融合自适应骨干网络(adaptive dynamic backbone network,ADBN)和YOLO检测器的目标检测算法.该算法首先通过应用网格搜索法,确定适用于自适应全天候多场景的骨干网络的基础模块和超参数数值,从而构建出具备自适应能力的骨干网络结构.然后,在这一自适应骨干网络基础上引入金字塔结构,以有效提取多层次图像特征,并融合更丰富的高级语义信息,进一步增强网络的目标检测能力和鲁棒性.最后,提出改进的YOLO检测器,在多个特征图上进行图像识别,实现在复杂路况下多尺度目标的精准检测.实验结果表明,所提算法在KITTI数据集上有良好的性能,检测损失率仅为0.16比特,且检测速度达到了每秒17帧,突显了在实际场景中的准确性和高效性.; 关键词自动驾驶目标检测自适应骨干网络特征金字塔特征融合; Keywords autonomous driving object detection adaptive backbone network feature pyramid feature fusion; 分类号 U495 [交通运输工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	自动驾驶场景下轻量化遮挡感知检测算法	辛东嵘张杰浩张阳	《交通科技与经济》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	域自适应动态图卷积网络下的地铁客流预测	程子涵张阳辛东嵘	《交通科技与经济》	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于动态时空卷积网络的车道级交通流预测	江辉张阳杨书敏辛东嵘	《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	含中心裂纹石墨烯拉伸性能的分子动力学模拟	韩强王彩红辛东嵘	《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	分子动力学法研究铜-SAM-环氧树脂界面的粘结性能	辛东嵘张阳	《材料科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	改进小波包与长短时记忆组合模型的短时交通流预测	张阳杨书敏辛东嵘	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2020	20	在线阅读下载PDF 职称材料
7	一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测	张阳廖晓烨杨书敏辛东嵘	《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于自适应骨干网络的自动驾驶场景下目标检测算法	张杰浩张阳辛东嵘	《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料