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基于视觉的行人检测是目标检测中的重要研究方向.如今主流的基于锚框的行人检测器输出的结果是大量冗余的,在结果输出之前需要对冗余预测进行非极大值抑制,因而非极大值抑制的效果将直接影响检测器的性能.行人检测任务中最大的挑战在于目标之间互相遮挡的现象,而严重重叠的目标使得传统的基于固定阈值的非极大值抑制方法难以在高召回率与低虚警率之间取得平衡.针对以上问题,提出一种根据重叠度自适应收缩预测框的非极大值抑制方法.根据对应目标的重叠度将预测框进行自适应的收缩,以降低预测框之间的重叠度.对收缩后的预测框进行非极大值抑制,可避免高重叠预测框对处理结果的影响.此外,指向性不明确的预测框将影响本算法的性能,为此提出一种中心点排斥损失函数,通过在重叠框的中心点之间施加排斥力来减少介于两目标之间的指向性不明确的模糊预测框数量,增强自适应收缩非极大值抑制算法的效果.仿真实验结果表明,所提算法可以有效提升基于锚框的检测器对重叠行人目标的检测性能.

关键词：非极大值抑制遮挡行人检测目标检测深度学习计算机视觉机器学习

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考虑加载历史的小半径曲线桥梁梁轨相互作用分析

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铁道科学与工程学报 2024年第3期21卷 1079-1089页

作者：于向东宋浩敬海泉中南大学土木工程学院湖南长沙410075 高速铁路建造技术国家工程研究中心湖南长沙410075

目前,大部分考虑加载历史的梁轨相互作用研究都集中在直线桥梁上,针对曲线桥梁,尤其是小半径曲线桥梁,梁轨相互作用的研究相对较少。采用理想弹塑性滞回阻力模型模拟扣件纵向阻力,运用有限元软件,建立以城东特大桥为研究对象的钢轨-桥梁... 详细信息

目前,大部分考虑加载历史的梁轨相互作用研究都集中在直线桥梁上,针对曲线桥梁,尤其是小半径曲线桥梁,梁轨相互作用的研究相对较少。采用理想弹塑性滞回阻力模型模拟扣件纵向阻力,运用有限元软件,建立以城东特大桥为研究对象的钢轨-桥梁-墩台三维有限元空间力学计算模型,研究曲线半径对于梁轨相互作用的影响,探究了多荷载耦合作用、往复荷载作用以及循环荷载作用下考虑加载历史效应的曲线桥梁梁轨相互作用情况,并提出“拉力百分比”以及“压力百分比”的概念以便分析曲线半径对传统线性叠加法误差的影响。结果表明,曲线桥梁中梁轨纵、横向相互作用分别与曲线半径成正、反比,相关数据改变幅度与曲线半径成反比且当曲线半径超过800 m时基本收敛,此时可采用“以直代曲”的简化算法;曲线半径对于横向梁轨相互作用影响程度大于纵向,相较于挠曲、制动工况,伸缩工况受曲线半径影响更加显著;多荷载耦合作用下,采用传统线性叠加法相较于考虑加载历史更为保守且温度荷载起主要贡献;考虑加载历史时钢轨在往复荷载作用下会产生不可忽视的残余内力,且在循环荷载作用下将会产生收敛于第1次往复荷载下的残余内力,这是扣件纵向阻力的弹塑性滞回特性决定的;线性叠加法误差与曲线半径具有相关性,相较于挠曲、制动工况,伸缩工况下对其更为敏感。研究结果可为考虑加载历史下曲线桥梁结构设计提供参考。

关键词：加载历史曲线半径无缝线路梁轨相互作用多荷载耦合线性叠加法误差

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