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风作用下含磁流变阻尼器的拉索攀爬机器人动力学建模与分析

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中国科学：技术科学 2024年第2期54卷 351-364页

作者：马凯威王宁周洋如徐丰羽王兴松南京邮电大学自动化学院人工智能学院南京210023 江苏省物联网智能机器人工程研究中心南京210023 东南大学机械工程学院南京211189

为增强拉索攀爬机器人在不同风载环境下的适应能力,提出了一种机器人-拉索-风耦合系统的动力学建模与分析方法.首先,利用磁流变液体的固液转换特性,设计了具有输出力连续可调功能的阻尼器,并将其应用于拉索攀爬机器人.其次,分析拉索载荷... 详细信息

为增强拉索攀爬机器人在不同风载环境下的适应能力,提出了一种机器人-拉索-风耦合系统的动力学建模与分析方法.首先,利用磁流变液体的固液转换特性,设计了具有输出力连续可调功能的阻尼器,并将其应用于拉索攀爬机器人.其次,分析拉索载荷,建立了机器人-拉索-风耦合动力学模型.然后,通过有限元分析,获得阻尼器中磁流变液产生的阻尼力变化范围为0~153.45 N,与理论模型一致.同时,利用动力学模型的数值仿真得到了阻尼器的建议工作电流分别为0.1 A (3级风)和0.3 A (6级风).最后,为了验证以上理论,分别对阻尼器和拉索攀爬机器人进行了性能测试实验.结果表明,与理论值相比,该阻尼器实际输出力的平均相对误差不超过3.22%.将其安装到机器人上,可将速度波动范围降低83.7%,能显著提高机器人的爬升稳定性.

关键词：磁流变阻尼器拉索攀爬机器人机器人-拉索-风耦合动力学建模与分析爬升稳定性

多尺度特征与知识图谱融合的景区手写诗词识别

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北京工业大学学报 2024年第3期50卷 316-324页

作者：何坚杨洺白佳豪冀振燕北京市物联网软件与系统工程技术研究中心北京100124 北京工业大学信息学部北京100124 北京交通大学软件学院北京100091

针对景区手写诗词存在背景纹理复杂、字体尺寸及风格多样等特点导致景区游客难以识别手写诗词的问题,首先,分析研究景区手写诗词的识别场景,设计景区诗词检测网络(detection of poetry in scenic areas-network,DPSA-Net)以提取景区手... 详细信息

针对景区手写诗词存在背景纹理复杂、字体尺寸及风格多样等特点导致景区游客难以识别手写诗词的问题,首先,分析研究景区手写诗词的识别场景,设计景区诗词检测网络(detection of poetry in scenic areas-network,DPSA-Net)以提取景区手写诗词不同尺度的特征,并结合手写诗词字符间的链接依赖关系实现景区手写诗词检测;其次,设计了卷积循环聚合网络(convolution recurrent aggregation network,CRA-Net)以对景区手写诗词进行识别,结合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和双向长短期记忆网络提取手写诗词图像的序列特征,并通过聚合交叉熵(aggregation cross-entropy,ACE)实现特征向文本的转换;最后,结合景区知识图谱对CRA-Net的输出进行校正,进而提高景区手写诗词的识别准确率。实验结果表明,通过景区手写诗词矫正技术对CRA-Net的识别结果矫正后,识别准确率达到了79.04%,同时,该技术具有较好的抗干扰能力和良好的应用前景。

关键词：计算机视觉文本检测文字识别知识图谱卷积神经网络(convolutional neural networks CNN) 双向长短期记忆网络

融合递进式域适应和交叉注意力的事故检测方法

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计算机工程与应用 2024年

作者：张奇周威胡伟超于鹏程东南大学交通学院公安部道路交通安全研究中心

道路交通事故是导致财产损失、人员伤亡和交通拥堵的主要原因之一。快速准确地检测事故对于提高应急救援速度和降低人员伤亡率至关重要。近年来，基于视觉的事故检测方法成为主流，且随深度学习技术的应用取得了显著进展。然而，现有方... 详细信息

道路交通事故是导致财产损失、人员伤亡和交通拥堵的主要原因之一。快速准确地检测事故对于提高应急救援速度和降低人员伤亡率至关重要。近年来，基于视觉的事故检测方法成为主流，且随深度学习技术的应用取得了显著进展。然而，现有方法应用于国内监控场景时存在精度不高的问题，主要原因是用于模型训练的开源数据与国内监控事故视频数据间存在较大的域偏移。为了避免重新构建并标注一个大型国内监控事故数据集的繁琐性，本研究提出了一种域适应双流网络，充分利用现有开源事故数据集实现面向国内监控场景的道路事故检测。具体地，提出了一种“由粗到细”递进式域适应方法，指导模型以捕捉域不变事故外观特征。此外，构建交叉注意力融合网络实现外观特征和运动特征的关联与交互，缓解因场景差异导致的特征偏差问题。实验结果表明，所提方法在国内监控场景下取得了较高的检测性能，验证了其有效性和可靠性。本研究有望为提升人民生命安全和交通效率提供了重要的技术支持。

关键词：智能交通计算机视觉事故检测域适应双流网络

基于层叠式残差LSTM网络的桥梁非线性地震响应预测

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工程力学 2024年第4期41卷 47-58页

作者：廖聿宸张瑞阳林榕宗周红吴刚东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室江苏南京211189 东南大学智慧建造与运维国家地方联合工程研究中心江苏南京211189 东南大学土木工程学院江苏南京211189 东南大学爆炸安全防护教育部工程研究中心江苏南京211189

提出了一种基于层叠式残差长短时记忆神经网络(residual long short-term memory neural network,ResLSTM)的数据驱动建模方法,实现桥梁非线性地震响应预测。该方法利用长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络在长序列回归中的优... 详细信息

提出了一种基于层叠式残差长短时记忆神经网络(residual long short-term memory neural network,ResLSTM)的数据驱动建模方法,实现桥梁非线性地震响应预测。该方法利用长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络在长序列回归中的优势,并采用残差连接结构降低深度神经网络中的梯度回传难度,提高了有限数据下的深度网络预测性能。同时,通过采用层叠式序列结构,降低深度神经网络隐藏层节点数目,进一步提升深度神经网络的预测精度。随后,通过两跨预应力混凝土连续梁桥与组合梁斜拉桥的数值算例对该方法进行验证。神经网络的训练样本与测试样本均源自桥梁有限元模型的增量动力分析结果。此外,采用该方法成功预测了美国Meloland Overpass桥的地震响应,并与历史监测数据进行对比验证。结果表明:ResLSTM网络是一种鲁棒性良好、计算效率高的非线性地震响应预测方法,能够利用少量数据快速准确地预测桥梁结构在地震作用下的动力响应,在桥梁抗震性能评价中具有重要的应用潜力。

关键词：桥梁工程抗震分析长短时记忆神经网络残差神经网络非线性响应建模

现代交通运输行业转型背景下交通新技术教育教学资源设计和建设路径

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东南大学学报(哲学社会科学版) 2024年第S1期 23-25页

作者：涂然陈峻杨敏许映红东南大学交通学院东南大学道路交通工程国家级实验教学示范中心

以国家重大战略和行业需求为导向，梳理综合交通一体化、智能网联、车路协同、基础设施智能管养和长效服役等交通新技术内涵；面向目标导向OBE培养和全过程教学，从培养方案、课程教学、实践研讨、讲座拓展等四个方面融入交通新技术建... 详细信息

以国家重大战略和行业需求为导向，梳理综合交通一体化、智能网联、车路协同、基础设施智能管养和长效服役等交通新技术内涵；面向目标导向OBE培养和全过程教学，从培养方案、课程教学、实践研讨、讲座拓展等四个方面融入交通新技术建设教育教学资源；汇聚交通新技术科研与工程应用前沿成果，联合交通运输类优势高校和领军企业建设教育教学资源共享平台，有力支撑新时代交通运输类创新人才培养，为新技术赋能下新工科建设提供参考与借鉴。

关键词：交通运输类行业转型新技术教学资源建设

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智慧机场体系框架研究与设计

中国公路学报 2024年第3期37卷 382-394页

作者：张锐黄卫郭建华李美叶钟晓斌东南大学智能运输系统研究中心江苏南京211189 综合交通运输理论交通运输行业重点实验室(南京现代综合交通实验室) 江苏南京211100

20世纪中后期信息技术的迅猛发展及其向社会各行各业的渗透催生了综合运输系统的智能化建设新趋势。作为综合运输系统的关键节点,机场的智慧化建设也受到了广泛的关注,智慧机场建设方兴未艾。然而,当前中国智慧机场建设主要侧重于信息... 详细信息

20世纪中后期信息技术的迅猛发展及其向社会各行各业的渗透催生了综合运输系统的智能化建设新趋势。作为综合运输系统的关键节点,机场的智慧化建设也受到了广泛的关注,智慧机场建设方兴未艾。然而,当前中国智慧机场建设主要侧重于信息技术的应用,建设内容、建设目标各不相同,对智慧机场的理解尚不统一。因此,亟需构建智慧机场体系框架,厘清智慧机场的建设内容和建设目标,推动智慧机场的协调化、规范化发展。针对上述需求,采用系统工程方法,明确了业务生产设施、业务生产设备、业务协调中心及交通运输工具共17个领域4类物理实体和生产运行保障用户、管理用户与社会用户共20个部门3类用户,划分了空中管理、飞行区管理、旅客服务、航空物流、应急保障、运行管理、商业管理、陆侧交通管理和企业管理共九大功能域,设计了包括9个逻辑子系统的智慧机场顶层逻辑框架及相应的信息流程,并针对逻辑框架建立了以8个中心为核心的智慧机场顶层物理框架及相应的信息流程,最终形成了面向机场全业务体系的智慧机场体系框架。该体系框架有助于明确对智慧机场的理解,促进智慧机场基础理论的研究,推动智慧机场建设的标准化与协同化发展。

关键词：交通工程体系框架面向过程方法智慧机场系统设计

基于视觉大模型和机器学习的非接触式车辆动态称重方法

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中国公路学报 2024年第8期37卷 65-76页

作者：高康陈子达张皓炜刘松荣吴刚东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室东南大学智慧建造与运维国家地方联合工程研究中心东南大学土木工程学院浙江交投高速公路运营管理有限公司

为解决现有基于计算机视觉的车辆称重系统在泛化能力和环境适应性方面的局限，提出了一种基于视觉大模型与机器学习的非接触式动态称重方法。首先，通过视觉大模型设计了一个创新的边缘检测算法，用于精确获取轮胎变形参数；其次，基于M... 详细信息

为解决现有基于计算机视觉的车辆称重系统在泛化能力和环境适应性方面的局限，提出了一种基于视觉大模型与机器学习的非接触式动态称重方法。首先，通过视觉大模型设计了一个创新的边缘检测算法，用于精确获取轮胎变形参数；其次，基于Mask-RCNN (Mask-Region-based Convolutional Neural Networks)开发了一个包含完整轮胎字符数据库的通用识别模型，能够准确标记并提取轮胎侧壁的特征信息；进一步，采用LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)构建了一个用于预测车辆轮胎与路面接触力的机器学习模型，并验证了其准确性、可行性和有效性。特别地，通过对SUV车辆和载重货车的测试，证明了该方法与传统动态称重系统相比，最大误差不超过5%,显示出高精度和优越性能。该研究提供了一种不需安装传感器的车辆称重技术，操作简便、成本低廉，未来在收费站、高速公路等交通工程领域有着广泛应用前景。

关键词：桥梁工程动态称重机器学习视觉大模型字符识别荷载监测

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道路隐形指示标志的需求与创新

科技创新与应用 2024年第8期14卷 5-10,15页

作者：张晓春陆昕彤胡键涵东南大学智能运输系统研究中心南京211189 东南大学交通学院南京211189

为进一步推进车辆自动驾驶与道路基础设施的智能化联系,高性能可靠的智能频段识别道路标志已成为交通基础设施研究者和建设者关注的重点。针对现行道路标志对自动驾驶影响的气象环境和交通环境的敏感性缺陷及标线材料污损性,该文定义并... 详细信息

为进一步推进车辆自动驾驶与道路基础设施的智能化联系,高性能可靠的智能频段识别道路标志已成为交通基础设施研究者和建设者关注的重点。针对现行道路标志对自动驾驶影响的气象环境和交通环境的敏感性缺陷及标线材料污损性,该文定义并设计一种隐含于路面结构中的新型道路隐形指示标志,提出路面结构中道路隐形指示标志的布设方式,能够整体提高交通标志的使用寿命,对智慧交通领域的研究具有重要意义。

关键词：隐形指示标志自动驾驶智慧交通创新应用电压

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基于CPS的单交叉口信号滚动优化控制模型

东南大学学报（自然科学版） 2024年第2期54卷 379-388页

作者：卢凯陈恒宇江书妍李余樊舒颖李林华南理工大学土木与交通学院广州510640 东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心南京211189 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广州510330 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司深圳518000

为了采用现代信息技术提升单交叉口的通行效率,综合考虑信息物理系统(CPS)的特性和功能,构建了基于CPS的单交叉口信号滚动优化控制架构;提出了交叉口信号优化控制的分层建模思路与框架,实现了对交叉口不同层级的状态描述;针对不同流量环... 详细信息

为了采用现代信息技术提升单交叉口的通行效率,综合考虑信息物理系统(CPS)的特性和功能,构建了基于CPS的单交叉口信号滚动优化控制架构;提出了交叉口信号优化控制的分层建模思路与框架,实现了对交叉口不同层级的状态描述;针对不同流量环境,分别以单位时间车均预计延误和加权排队长度比作为优化目标,进行实时信号优化,构建了基于CPS的分层滚动优化模型;搭建了基于SUMO与Python的实时交互仿真环境,针对未饱和、过饱和以及饱和状态变化3种流量场景进行案例分析.算例结果表明,与Transyt、Synchro、Webster、感应控制、承载力方法相比,所提模型均取得了更优的控制效果,车均延误和平均排队长度最多分别可减少43.75%和16.05%,溢流时间最多可延长37.93%.

关键词：交通工程信息物理系统信号交叉口滚动优化分层建模