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关键词： 故障定位   卡伦堡变换   波速归一法   电流电压极大值  

摘要： 无论铁路输电线路还是贯通线路,当发生故障时及时判别故障区域、精确定位故障距离、快速恢复故障区段供电可以减少经济损失,极大提高供电的可靠性和稳定性。本文通过卡伦堡、小波变换算法获取波头到达的时间差,随后利用波速归一法解决行波零模波速在复杂线路中的变化问题,从而达到有效判定故障区域,精确定位故障距离的目的。MATLAB/Simulink仿真结果表明,该方法判定故障区域准确,测距结果精确。No matter the railway transmission line or the connecting line, identifying the fault area, accurately locating the fault distance, and quickly restoring the power supply in the fault section can reduce economic loss and greatly improve the reliability and stability of the power supply system when the railway breaks down. In this paper, the time difference of wave arrival is obtained by the Karenbauer and wavelet transform algorithm. Then, the wave velocity normalization method is used to save the difference of zero mode wave velocity in complex lines so as to effectively determine the fault area and accurately locate the fault distance. MATLAB/Simulink simulation results show that the method accurately determines the fault area, and the ranging result is accurate.

关键词： 单目三维目标检测   深度引导   多尺度通道注意力机制   自动驾驶  

摘要： 针对三维边界框无法从缺少空间线索的单目图像中准确估计的问题,本文提出一种基于深度信息引导和多尺度通道注意力机制的单目三维目标检测算法。为了引入三维信息并有效地获取和利用不同尺度特征图的空间信息,在特征提取模块中利用多尺度分割注意力算法,分别从单目图像和深度图中提取多尺度预处理特征图,利用通道注意力算法进行权重标定,提高了特征图的表征能力。通过深度引导动态局部卷积网络,将包含多尺度信息的深度图特征作为单目图像特征的特定卷积核,引入三维信息作为指导,减少直接融合的误差累积,并解决单目视觉中近大远小的尺度敏感问题。选择不同的评估指标对模型的性能进行评价与比较。实验结果表明,同其他算法相比,本文算法的自动驾驶数据集中汽车、行人、骑自行车的人的三维目标检测平均精度均提高。

关键词： 大模型混合算法   PD信号   分离   检测方法  

摘要： 为提高变电站运行的可靠性,实现对其缺陷的精准检测,引进大模型混合算法,以某变电站为例,开展缺陷检测方法的设计.对采样信号进行转换,通过信号处理技术,进行变电站设备运行中PD信号的分离;利用大模型混合算法中的随机森林决策树,进行变电站信号特征的提取;引进阈值判断法,进行变电站设备状态感知与缺陷检测.对比试验结果表明,设计方法检测结果中分离的信号幅值较高,可以直接通过此方法判定变电站设备存在缺陷,且检测结果与实际结果一致.

关键词： 图像去雾   暗通道先验   导向滤波  

摘要： 本文针对传统暗通道先验算法在透射率估计中存在的粗糙性及其在天空区域失效的问题,提出了一种基于改进暗通道先验的图像去雾算法。该算法在经典暗通道先验理论的基础上,采用了大气散射模型求解透射率,利用快速导向滤波技术对透射率进行细化处理,从而提高了图像去雾的精度。此外,通过加入容差机制对透射率进行动态修正,有效解决了暗通道先验在天空区域失效的局限性。实验结果表明,该算法在定性和定量测试中均表现优异,去雾效果优于对比算法,能够在复杂场景下提供更加清晰、自然的图像复原效果。

关键词： 列车运行环境感知   深度学习   图像处理   三维感知   多模态融合  

摘要： 阐述深度学习在感知任务中的理论和相关基础,梳理深度学习在视觉、点云处理方面的模型架构及性能.系统总结基于图像识别的轨道区域提取、接触网异物检测和低照度图像增强等关键算法,归纳现有算法的难点.针对列车对3D感知的需求,进一步梳理面向铁路场景的点云分割、单目3D检测和多模态融合检测算法,对常见于文献的数据集进行模型性能的对比分析.总结列车运行环境感知现阶段存在的问题和未来的发展趋势.

关键词： 定位精度贡献度   加权几何精度因子(WGDOP)   快速选星   伪距观测质量  

摘要： 针对传统基于最小几何精度因子(GDOP)值的快速选星算法仅考虑卫星几何构型,并未考虑观测质量对定位精度的影响,所选卫星子集的定位性能不能达到最优的问题,提出了一种基于定位精度贡献度的加权GDOP(WGDOP)值逆向逐次剔星快速选星算法。该方法通过构造WGDOP值贡献度作为各颗卫星对定位精度贡献度的评价指标,计算各颗卫星对当前卫星集合的WGDOP值贡献度,逐次剔除对定位精度贡献度较低的卫星,从而实现快速选星并保证卫星集合拥有良好的几何构型以及较高的精度水平。试验结果表明,提出的选星算法相较于传统的基于GDOP贡献度的快速选星算法,由于综合考虑了卫星几何构型和观测数据质量对定位精度的影响,可以显著削弱由卫星减少导致的定位精度损失,具有更好的定位性能。

关键词： 二进制优化算法   电鳗觅食优化算法   转换函数   复合型转换函数   背包问题  

摘要： 电鳗觅食优化算法是一种近年提出的元启发式算法,主要用于解决连续优化问题,并在各类工程问题中有所应用。然而,许多实际的优化问题是离散的,因此需要开发算法的二进制版本。研究人员通常通过转换函数将连续解转化为离散解,以解决这些离散优化问题,但传统的S型转换函数容易发散而难以收敛,V型转换函数则容易陷入局部最优,难以跳出。针对这一问题,本文通过结合电鳗的能量因子,将S型和V型转换函数融合,提出了一种新的复合转换函数,用于电鳗算法的二值化。同时,由于电鳗算法在交互和迁徙阶段可能过早收敛,本文对算法进行了改进。具体来说,在交互阶段增加了权重控制因子,利用S型转换函数的发散特性,增强了全局搜索能力;在迁徙阶段引入了约束因子,约束电鳗的行为,避免过早收敛和陷入局部最优。通过在背包问题上的实验,验证了所提出的二进制电鳗觅食优化算法的有效性。

关键词： 融合网络   带宽感知   SFC映射   资源协同   资源调度  

摘要： 针对融合网络中协同视角不足的问题,以及5G和6G网络带宽密集型应用对带宽需求增长的趋势,提出了一种基于带宽感知的资源协同调度方法(bandwidth aware SFC mapping algorithm,BASA)。通过动态感知链路带宽和节点计算能力,获取节点映射策略,然后以带宽、距离为顺序考虑因素,根据节点映射策略协同选择最佳链路映射策略。算法确保了节点与链路映射策略的协同一致性,提高了网络的QoS。实验表明,该方法具有较好的SFC映射准确性和效率,在SFC映射成功率、带宽利用率等方面优于对比算法,算法带宽利用率平均可达75%以上。

关键词： 智能监控系统   智能视频分析   视频融合   数据管理   决策支持   智慧交通   事件检测   交通管理  

摘要： 随着交通事业的快速发展,普通干线公路长路段的监控与管理面临诸多挑战。本文以基于视频融合的普通干线公路长路段智能监控系统为对象,深入分析了该系统的重要性、面临的挑战以及设计方案。分布式视频采集与传输、多源视频融合与处理、智能视频分析与事件检测以及数据管理与决策支持等方法可以有效提升普通干线公路长路段的交通安全水平、提高交通管理效率并促进智慧交通发展。

关键词： 机器学习   离散元   XGBoost   细观参数   空心圆柱砂岩  

摘要： 工程岩体存在原生裂纹和新生裂纹最终形成宏观裂缝,空心圆柱离散元模拟试验可以实现复杂应力路径的模拟。对于空心圆柱离散元模拟试验中存在的问题,如细观参数标定的影响因素众多和耗时过长等,提出了一种基于机器学习算法的空心圆柱砂岩离散元细观参数标定方法。通过改变离散元模型中不同输入变量得到210组模拟数据,建立基于随机森林算法和极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法的细观参数标定模型,对比了模型预测精度,分析了参数敏感性,量化了输入参数对岩石整体力学特性的贡献,据此给出了微观参数修正的建议取值。结合空心圆柱室内三轴试验,标定结果表明:XGBoost算法具有计算速度优势,可快速定位离散元细观参数范围,为空心圆柱的离散元细观参数标定提供了新思路,具有工程应用价值。