摘要：针对实时目标检测SSD(single shot multibox detector)算法对小目标检测能力偏差的问题,提出了一种提高特征图分辨率的Atrous滤波器设计策略。改进算法在SSD网络结构的基础上,把第三、四层卷积层产生的特征图经过规范化后连接在一起,然后通过Atrous卷积运算提高这些特征图分辨率。这些特征图共同提供小目标所需的特征。另外该SSD改进算法还加入Se LU(scaled exponential linear units)激活函数,并在数据预处理阶段设计了一套数据增广方法。实验表明,该改进算法框架相对于原SSD算法框架具有更高的检测精度、更优良的鲁棒性,以及在小目标检测上效果明显。

摘要：在智能交通系统中要求交通标志识别具有良好的鲁棒性、实时性,并且实际交通环境中可能因路标模糊、光照强弱、尺度大小、复杂背景等因素的问题,导致交通标志识别准确率很低。针对上述问题,提出了利用深度学习方法设计卷积神经网络,并通过卷积和池采样的多层处理,结合目标检测方法中的RPN网络结构,以提取图像的候选区域,从而对候选区域进行特征提取,最后利用全连接网络实现对特征图进行回归处理,获取检测目标的位置及识别。实验结果表明,该方法能有效地提高检测精度和计算效率,降低错误率,对于光照、旋转等不良因素下交通标志检测具有较好的稳定性和准确性,有效地提高了交通标志识别效率,具有良好的泛化能力和适应性,且满足一定的实时性的要求。

摘要：城市轨道交通具有站间距离短、行车密度高等特点,列车在运营过程中会频繁地启动和制动,产生可观的制动能量。本文针对制动能量的再生利用效率提升问题,提出了一种基于超级电容储能装置和全线规划布置的超级电容地面储能系统,对其系统节能能力、牵引网稳压能力进行研究。首先,针对超级电容储能装置从单体级、模组级到系统级进行了设计;接着,以实际线路为例,从变电所输出功率、直流侧电压以及系统运营总能耗3个方面在MATLAB/Simulink平台上进行节能仿真。仿真结果表明,超级电容地面储能系统能够有效地降低城市轨道交通系统运营能耗,节能率可达12.78%,同时稳压效果明显,电压波动幅度由290 V减小至190 V,提升了牵引供电系统的供电安全性。