摘要：为实现高质量、高效率的隧道巡检,基于AR技术设计隧道人工巡检辅助系统。通过AR终端使得真实场景叠加虚拟信息,对巡检作业进行分析、指导和决策,有效辅助隧道人工巡检工作。应用SURF的尺度不变和高效的识别性能对机电设备进行识别匹配,并采用Lowe’s算法保证匹配的最佳效果;通过隧道5G室内高精定位、物体的POI信息、AR智能终端中的方向角度传感器等数据信息,建立基于目标物体唯一属性的识别匹配;最后,选择PSO信息优化算法对SURF算法识别匹配的结果和唯一属性识别匹配的结果进行优化关联融合,极大地提升识别匹配的准确性。从匹配性能、AR渲染性能并结合实际运行效果对AR隧道虚拟巡检系统和传统人工巡检效果做出对比评估,验证了AR巡检辅助系统相对于人工巡检有明显优势。系统所展示的设备实时数据及辅助决策功能使巡检平均耗时缩减为传统人工巡检的54%,按AR辅助巡检系统规划的巡检路线可有效避免漏检的情况,且巡检总体准确率接近94%,有效提升了巡检质量与效率。

摘要：本文通过探究基于规则引擎的多协议在线适配技术的数据采集系统,为现有采集系统提供一种自适应的数据传输方式,避免了诸多协议导致的数据格式混乱。通过探究构建的专家智能诊断系统,运用模糊神经网络并根据知识库和故障判断规则自动给出专家诊断的结论及处理意见,极大地提升水泵故障诊断的效率与效果。通过探究在水泵产品检测过程中引入区块链技术,保障了水泵产品检测过程中数据的可靠性,可提升我国水泵行业智能化检测水平。

摘要：针对隧道内环境的复杂性,本文面向隧道交通与机电设备监控应用背景,在人工智能、图像处理、高斯神经网络等理论基础上并结合隧道内实际环境,设计了基于AI视频检测的隧道交通与机电设备一体化监控系统。针对隧道内光线变化严重,改进了HSV颜色模型的颜色量化模板和颜色判定规则来削弱影响识别的问题。此外利用背景差分法,提出基于运动差异深度矩阵的检测算法以及基于滤波处理的跟踪算法,实现了视频事件检测从而为隧道交通安全监管提供了有力的支持[1]。

摘要：随着机器视觉技术的发展,工件图像配准在机器抓取、缺陷检测方面应用广泛,然而工件拍摄视点不同易造成图像匹配困难,这也成为工件图像匹配亟待解决和研究的问题。鉴于工件的独特轮廓形状,针对多视点造成的匹配问题,提出了一种基于轮廓曲率的工件图像配准方法。首先,在轮廓平滑处理中,针对多边形拟合道格拉斯-普克(DP)算法效果不佳的问题,利用滑动窗口平均方法对轮廓做了进一步处理,有效提高了轮廓平滑度;然后,在轮廓曲线重采样中,对采样点集进行了时间序列化,利用采样间隔设计了一种有效的重采样方法,实现了对重采样点的任意取值,并保持了轮廓点的密集情况;在建立全仿射曲率库中,设计了两步匹配策略,有效提高了匹配精度和效率;最后,针对曲率曲线匹配算法,将形状上下文(SC)引入动态时间规整(DTW)距离计算,解决了DTW算法存在的问题。研究结果表明:该方法能有效地对模板工件图像进行仿射转换,实现与目标工件图像的匹配目的;同时在匹配算法的三对比较实验中,利用SC-DTW匹配算法得到的转换图像与目标工件图像的差异只有4.8%、2.65%和3.92%,相较DTW的6.83%、4.03%和6.34%,以及归一化相关性匹配算法(NCC)的7.45%、6.39%和7.31%,其差异较小,表明该算法配准效果更好,能更有效地计算两条曲线的相似度,从而获得最佳曲率曲线样本,完成工件图像精准配准的任务。

摘要：为解决当前高速公路救援不及时、救援效果差及容易引发二次事故等问题,结合高速公路环境下应急资源调度的实际需求,充分考虑突发事件及其对潜在二次事故的影响,研究了一种基于改进樽海鞘算法的高速公路应急救援资源调度方法,以高效应对高速公路的紧急情况。首先,从技术角度深入研究分析最优路径选择方法和救援物资调度分配方法,将时间和成本作为高速公路应急救援调度的目标,并建立调度目标函数。然后,针对高速公路应急救援的最佳路径选择方法,研究蚁群最短路径算法,并结合高速公路自身的路网特征对蚁群算法中的全局更新规则进行改进,提高算法的路径搜索效率。随后,为求解潜在事故下的应急资源调度问题,研究樽海鞘算法,利用该算法计算量小、具有全局探索等优势对资源调度目标函数进行求解。同时,结合烟花算法中的爆炸、变异等操作对樽海鞘算法进行改进,进一步避免算法陷入局部最优的情况。最后,通过试验结果表明,所提出的调度方法能提供更快的路径规划,改进的樽海鞘算法能有效提高收敛速度和计算精度,而且相比不考虑潜在事故的调度,一旦发生二次事故,该方法能有效降低应急救援的资源调度总成本。

摘要：随着我国交通行业的迅速发展,高速公路公里数快速增长。对高速公路沿线设备及交通状况的监测与管理成为一项长期的、复杂的、繁琐又必不可少的工作。本文从管理模式入手,将养护、收费、路政、监控、服务经营等各项业务设计于一个平台,为高速公路综合运营管理提供一个新的思路;同时,在本平台上研究建立相应的应急预案,当事故发生时,能快速、准确地得出救援预案,最大程度地减少事故损失。

摘要：随着我国交通行业的迅速发展,隧道作为高速公路的关键构造物,如何利用信息技术提升隧道的运行效率、提高用户体验,成为业界研究的重点。智慧隧道应用场景建设引入全新图像识别技术、多源数据融合技术、智能管控技术等,实时监测单一隧道内部以及连续隧道群的运行状况,在路侧或云端及时对多源数据进行融合处理,通过多种方式服务出行者和管理者。通过智慧隧道建设将提升隧道出行的舒适性及运行状态的管控能力,降低隧道内拥堵、事故发生率,有效提高隧道通行安全和效率。

摘要：为了实现对堆叠零部件的识别、无序抓取及零部件装配状态的检测,依托某水泵生产线智能化改造项目,在现水泵生产线的基础上,建立了一套基于3D机器视觉的堆叠零部件无序抓取系统,从而实现了水泵生产自动化。首先,采用全局特征描述子PPF算法提取了零部件特征;在离线训练阶段,对满足条件的可见点进行了两两组合,计算了点对特征,得到了描述物体全局信息的模型;在线匹配阶段,通过使用基于霍夫变换的投票策略,完成了对零部件的识别;然后,再应用RANSAC算法进行了位姿粗估计,并利用ICP算法对位姿结果进行了微调,得到了目标的最优位姿估计;经过标定的转换矩阵确定了零部件在真实世界坐标系下的位置和姿态,以引导机械手对堆叠摆放的零部件进行精准抓取和放置;最后,将待测状态零部件图像与正确装配零部件图像进行了对比,以判断零部件装配状态,利用水泵生产线改造项目实际搭建了无序抓取系统实验,用以对该系统实施效果进行验证。研究结果表明:以水泵泵体为例,最终选定的点对特征数目为730830,匹配准确率可以达到94.64%,匹配耗时为1.1424 s;总体抓取平均成功率为92.3%,并且识别耗时、位姿粗估计耗时及位姿精匹配耗时均符合实时性要求,抓取系统具备实用性。

摘要：为实现危险驾驶识别,本文提出通过多摄像机的车牌与车辆特征信息融合的车辆轨迹跟踪,很好地完成多个摄像机网络间的车辆轨迹跟踪功能。将基于北斗定位的车辆轨迹跟踪与基于摄像机识别的车辆轨迹跟踪进行融合,结合高精地图后可以实现基于车道级的车辆轨迹判断,对重点需要识别的危险换道行为作出预测,结合摄像机识别判定验证,使得预测模型具备自学习特性,其自学习能力将准确率从83%提升至91%。

摘要：本平台通过将物理桥梁与虚拟模型相结合,以三维桥梁模型为展现手段,以数字孪生技术对桥梁及连接线设备进行集中高效的管理与控制,实现了桥梁的实时监测、预警和维护管理的智能化。平台利用三维模型真实化的特点,高度还原桥梁真实场景,集成事件检测、视频监控、桥梁健康监测等业务系统,提供特殊车辆标记、巡检路径回放、虚拟交通流复现、机电设备监测、养护任务派单、病害库管理、交通流量监视、事件处置与联动等功能,运用数字孪生技术为桥梁的管理、运营、维护提供从全局到个体的信息共享平台。实现更透彻的感知、更智慧的监管、更精准的处置、更贴心的交通体验。