目标跟踪作为图像处理领域的重要组成部分,广泛应用于智能视频监控、军事侦察等领域。但在面对物体形变以及遮挡等复杂应用场景时,相关滤波算法由于缺乏目标和背景判别区分以及遮挡状态判断等策略,存在跟错目标、缓慢漂移到背景等现象,...目标跟踪作为图像处理领域的重要组成部分,广泛应用于智能视频监控、军事侦察等领域。但在面对物体形变以及遮挡等复杂应用场景时,相关滤波算法由于缺乏目标和背景判别区分以及遮挡状态判断等策略,存在跟错目标、缓慢漂移到背景等现象,在遮挡后目标重新出现时,缺乏重检测机制,这些问题导致了跟踪性能在实际工程中大幅下降。针对以上问题进行改进设计,首先在跟踪过程中,使用网络优化器更新多层深度特征提取网络,优化损失函数提高目标与背景的判别能力;其次,采用多重检测抗遮挡优化机制,确定跟踪器状态更新机制;最后,基于深度学习进行检测跟踪识别一体化设计,实现跟踪前典型目标的自动捕获,目标受遮挡后重新出现时实现对典型目标的重新捕获定位。在实验分析中,分别从跟踪精度、可视化定量损失以及算法速度等方面进行了性能验证。实测数据显示,本文采用的方法在以上方面性能表现良好,优于改进前的ECO(efficientconvolution operators for tracking)算法。展开更多
人工智能、大数据、建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)、信息传感技术等的快速发展给桥梁智能建造和运维提供了基础。以大跨度铁路桥梁为主要研究对象,采用文献调研、现场试验、数据分析等手段,开展桥梁智能建造和运维...人工智能、大数据、建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)、信息传感技术等的快速发展给桥梁智能建造和运维提供了基础。以大跨度铁路桥梁为主要研究对象,采用文献调研、现场试验、数据分析等手段,开展桥梁智能建造和运维综述。大跨度铁路桥梁智能建造与运维以模型和数据驱动为核心技术特征,前者表征桥梁结构的力学行为与物理机制,后者用于实现桥梁数字化或基于数据的桥梁状态推断,两者贯穿于桥梁设计、施工、验收和运维的全生命周期。智能设计不仅体现在设计工具的发展变革,基于性能的设计方法可从更高层次实现智能化设计,并对标桥梁安全、适用、经济、耐久目标。智能施工是智能建造的另外关键一环,以自动化信息化施工装备、施工全过程监测与预警、基于智能信息化平台的建设管理为主要发展方向,以安全、质量、绿色可持续等为评价指标。应用无人机、微波干涉雷达、移动检测装备等自动化技术开展新建大跨度铁路桥梁的线-桥状态评定将成为未来桥梁验收的发展趋势。进一步基于建维一体化理念,建立融合施工期关键数据和验收期桥-轨初始状态数据的数字孪生模型,可为智能运维管养提供基础模型支撑。智能运维以自动化检测、健康监测等为主要技术手段,正在朝模型和数据驱动的状态修、预防修方向发展,从线-桥一体化角度,推动实现桥梁与轨道检测监测数据的融合分析、线-桥状态综合评价,构建管理维修决策模型,是未来铁路桥梁智能运维发展的目标。展开更多
The dissolved gas analysis is one of the most effective and convenient methods to diagnose the early discharge faults of transformers,the fault involves the solid insulation.oil—paper insulation cracks and releases c...The dissolved gas analysis is one of the most effective and convenient methods to diagnose the early discharge faults of transformers,the fault involves the solid insulation.oil—paper insulation cracks and releases carbon monoxide(co)gas.Therefore,the detection of CO can forecast the potentia1 inner faults of oil.filled transformers.展开更多
文摘目标跟踪作为图像处理领域的重要组成部分,广泛应用于智能视频监控、军事侦察等领域。但在面对物体形变以及遮挡等复杂应用场景时,相关滤波算法由于缺乏目标和背景判别区分以及遮挡状态判断等策略,存在跟错目标、缓慢漂移到背景等现象,在遮挡后目标重新出现时,缺乏重检测机制,这些问题导致了跟踪性能在实际工程中大幅下降。针对以上问题进行改进设计,首先在跟踪过程中,使用网络优化器更新多层深度特征提取网络,优化损失函数提高目标与背景的判别能力;其次,采用多重检测抗遮挡优化机制,确定跟踪器状态更新机制;最后,基于深度学习进行检测跟踪识别一体化设计,实现跟踪前典型目标的自动捕获,目标受遮挡后重新出现时实现对典型目标的重新捕获定位。在实验分析中,分别从跟踪精度、可视化定量损失以及算法速度等方面进行了性能验证。实测数据显示,本文采用的方法在以上方面性能表现良好,优于改进前的ECO(efficientconvolution operators for tracking)算法。
文摘人工智能、大数据、建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)、信息传感技术等的快速发展给桥梁智能建造和运维提供了基础。以大跨度铁路桥梁为主要研究对象,采用文献调研、现场试验、数据分析等手段,开展桥梁智能建造和运维综述。大跨度铁路桥梁智能建造与运维以模型和数据驱动为核心技术特征,前者表征桥梁结构的力学行为与物理机制,后者用于实现桥梁数字化或基于数据的桥梁状态推断,两者贯穿于桥梁设计、施工、验收和运维的全生命周期。智能设计不仅体现在设计工具的发展变革,基于性能的设计方法可从更高层次实现智能化设计,并对标桥梁安全、适用、经济、耐久目标。智能施工是智能建造的另外关键一环,以自动化信息化施工装备、施工全过程监测与预警、基于智能信息化平台的建设管理为主要发展方向,以安全、质量、绿色可持续等为评价指标。应用无人机、微波干涉雷达、移动检测装备等自动化技术开展新建大跨度铁路桥梁的线-桥状态评定将成为未来桥梁验收的发展趋势。进一步基于建维一体化理念,建立融合施工期关键数据和验收期桥-轨初始状态数据的数字孪生模型,可为智能运维管养提供基础模型支撑。智能运维以自动化检测、健康监测等为主要技术手段,正在朝模型和数据驱动的状态修、预防修方向发展,从线-桥一体化角度,推动实现桥梁与轨道检测监测数据的融合分析、线-桥状态综合评价,构建管理维修决策模型,是未来铁路桥梁智能运维发展的目标。
文摘The dissolved gas analysis is one of the most effective and convenient methods to diagnose the early discharge faults of transformers,the fault involves the solid insulation.oil—paper insulation cracks and releases carbon monoxide(co)gas.Therefore,the detection of CO can forecast the potentia1 inner faults of oil.filled transformers.
