摘要：车辆检测是车辆识别和跟踪的重要前提。为解决传统车辆检测算法无法兼顾检测的准确性与实时性的问题,本文提出一种基于实时交通状况和自适应像素分割的运动车辆检测算法。该算法采用多帧间隔图像建立初始背景模型,提出基于时-空变化度的背景区域变化评价方法,并基于时-空变化度制订了自适应的学习率更新策略。通过设置一个信任区间,并根据当前交通状况和像素点是否处于信任区间内来判断当前的背景模型是否需要更新,进而实现对运动车辆的准确、快速检测。改进后的像素自适应分割算法在不同场景中检测的性能指标Recall、Precision和F-measure分别达到0.929,0.864,0.888,均高于传统像素自适应分割算法,且算法的处理时间为88.37 ms,比传统像素自适应分割算法的运算速度快近10 ms,基本满足车辆检测所需的速度快、精度高、鲁棒性高等要求。

摘要：为了研究铁素体体积分数对于Q&P钢组织与性能的影响,设计了系列连续退火试验研究缓冷过程中相变形成的铁素体体积分数对于Q&P钢组织与性能的影响.相较于单相区淬火的情况下,相变铁素体的引入可以将延伸率由6%提高至26.7%,强塑积由由7.5GPa%提升至26.6GPa%.CCE模型计算表明,引入缓冷相变铁素体后,Q&P钢淬火前的奥氏体晶粒实现了富碳,提高了奥氏体晶粒的稳定性,从而使得Q&P钢的加工硬化能力增强,在略微损失强度的情况下大大增强了延伸率和强塑积.实测的残余奥氏体体积分数最大值的峰值对应的快冷温度为250℃,420℃配分350 s的情况下,Q&P钢的屈服强度为640 MPa,抗拉强度为998 MPa,强塑积≥20GPa%,各项指标满足980 MPa级Q&P钢要求.