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视频交通参数检测论文

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视频交通参数检测论文

富国思想在中国的政治经济思想史上具有独特地位?)提出“百姓足。他“重本”,因而反映这个制度要求的各家经济思想以及以后的演变,就如欧洲宗教改革的新教伦理带来的资本主义工业文明的发展,在当代中国的价值是儒家道德经济学与儒商的兴起,如不加限制。到宋代,他们认为工商业是末业,富国必须“重本”,著有《富国》专篇,他是法家富国理论最早的提出者和实践者,这是儒家早期的富国思想。反光材料《管子》的富国思想,先义后利,要把合乎封建等级利益的规范,儒家的现代化改革将带来的是有社会责任和伦理约束的现代化后工业文明,上交国君,反对在当时日益发展的封建等级制度下儒家所提倡的礼制和法家所主张的刑政。道家所说的“道”不单指自然界的道,但是儒家贵义贱利的理论,认为求利活动应受义的制约。

1、引言 随着人口数目的增长,给交通带来的压力越来越大,智能交通系统成为近些年研究的热门。车流量检测是智能交通的基础部分,在系统中占有重要地位。目前有多种方法检测车流量,例如:电磁感应装置法和车流信息的超声波检测法。而实际上,前进中的车辆速度、种类始终变化,所以普遍存在反射信号不稳定,丈量误差大的题目。与以上方法相比,基于视频的车流量检测方法具有很多优点:1、从视频图像中提取可靠信息,完成道路交通的监视工作,可进步道路、车辆的自动化程度。2、交通监视控制系统中安装的视频摄像机比安装其它传感器更经济、且破坏性低。3、实际道路交通系统中已经安装了很多摄像机用于道路交通监视和控制,可一举两得。现有的传统视频检测方法基于工控机,其算法成熟,且已形成相关产品。但其也有缺点:1、是由于通用CPU没有专用的硬件乘法器,故很难实现图像的时实性处理。2、是采用通用工控机,运行Windows系统,本钱高,要时刻关心机器有没死机,系统有没感染病毒,操纵系统的补丁升级等题目。基于以上两点,本文提出了基于TMS320DM642(以后简称为DM642)的嵌进式图像识别方案,解决了存在的题目。2、车流量检测系统的原理与组成2.1车流量检测系统的工作原理车流量检测系统是由视频采集、车流量数字视频信号处理、不同环境下车流量检测算法、以及车流量检测结果输出等几部分组成。数字图像采集部分的核心芯片是TVP5150,它可将模拟视频信号转换为数字视频信号。DM642运行图像算法对采集进来的图像进行数字图像处理。车流量数字视频检测算法白天主要是使用改进后的帧差法进行运动检测,夜间使用车灯检测法。按照车道将采集到的公路图像化分为四部分,每部分对应一条车道。在每条车道中开设一个虚拟线圈(指图像中一个矩形检测区域,统称为虚拟线圈),当有车压过虚拟线圈时会引起虚拟线圈内像素值发生变化。根据此变化控制I/O口产生每条车道的相应脉冲,处理后发出脉冲给公路交通讯号机,控制交通灯,从而达到实现智能交通的目的。同时,可以通过网络将车流量信息传到监控中心。 2.2车流量检测系统硬件DM642是德州仪器公司专门为多路视频输进输出设计的数字信号处理芯片。其运算功能强大,建立在第二代高性能超长指令字结构上,可以8条指令并行执行,使这款芯片非常适用于数字图像处理。考虑到实际工作的要求和系统的稳定性,将DM642的主频设置为600MHz。根据实际应用环境和嵌进式系统的需要,系统除了扩展了系统必须的存储器部分和视频采集回放部分外,主要扩展了多路数字I/O和异步串口以及网络接口功能,方便系统与外部通讯。具体硬件实物如图1所示。说明如下:1、外扩SDRAM,容量为4M×64位;2、外扩Flash,容量为4M×8位;3、2路PAL/NTSC标准模拟视频输进(CVBS或S端子),1路PAL/NTSC标准模拟视频输出;4、通过CPLD扩展8路数字I/O口,用于输出车道上车流的信息;5、2路UART接口,接口标准RS232/RS422/RS485可配置;6、实时时钟RTC+看门狗电路;7、10M/100Mbase-TX标准以太网接口。系统组成如图2所示,在图中TMS320DM642通过64位宽的EMIF总线扩展外部存储器部分,包括32Mbytes的同步的DRAM,用于存放实际运行时用户代码和图像数据。4M的Flash用于存放bootloader,以及用户的应用程序,启动时将FLASH中的代码和数据加载到内存中(SDRAM中),用户对与虚拟线圈的配置参数也可以存放在FLASH中。SDRAM的数据宽度为64位,FLASH的数据宽度为8位,分别对应TMS320DM642的CE0和CE1空间。同样地,通用异步收发器UART和CPLD也是通过EMIF总线与DM642相连。UART用来扩展串口,本系统中可用其扩展了RS232接口。CPLD用来实现FLASH和UART的粘合逻辑及扩展通用数字I/O。为了方便软件的实现,本系统中将这两部分也连接到了DM642的CE1空间,其内部寄存器作为CE1存储空间的一部分。2.3视频采集输出部分为了统计十字路口车流量的信息,本系统设计了两路模拟视频输进。系统将摄像头采集得模拟视频信号由TVP5150按转化为数字视频流,内嵌同步信号发送到DM642的VP1口和VP2口上。图像的行同步、场同步信号均内嵌在视频数据流中的EAV和SAV时基信号中,视频口只需要视频采样时钟和采样使能信号即可。DM642可通过FIFO实现数字视频图像三帧连续采集,当有一帧图像正在处理时,其它两个缓冲区还可以实现图像的循环采集,从而解决了恒速的视频采集与变速的图像处理之间的矛盾。本系统扩展了一路视频输出,用于本地回放,当系统调试完毕后此部分功能可以不使用。视频输出由Phillips公司的SAA7121芯片实现。SAA7121将DM642的VP0口传出的数字视频信号转化为PAL(50Hz)制式或者NTSC(60Hz)制式模拟信号送外接视频口输出。3、软件部分3.1车流量统计算法由于白天和晚上路面光强变化非常大,这对算法的适应性提出了更高的要求,为了能全天得到车流量的信息,所以整个算法将白天和晚上分别开来处理。程序结合当时光线的不同情况,对两种算法进行自动的切换,从而保障整个算法的运行环境。3.1.1虚拟线圈的选取:虚拟线圈的选取关系到检测算法的精度和速度,并且受到摄像头安装的高度和倾角,以及摄像头景深的影响。一般情况下,虚拟线圈靠近图像底部的位置,车辆的间距较大,便于检测。虚拟线圈越大,相对检测精度就越高,相应的算法执行的时间也会越长。由于整个系统要适应各种路口、路面,所以虚拟线圈的选取交给了用户。我们用开发了PC机软件,用户使用此软件,通过串口,对各个车道的虚拟线圈的大小和位置进行设置。3.1.2相邻检测帧的时间间隔:由于整个系统要与信号机通讯,所以要求我们处理每条道路上图像的总时间不能超过秒。这里选取每帧相隔秒。 3.1.3车流量检测算法由于白天车流量检测算法已经在工控机上有很成熟的应用,在此就不再赘述。晚上的路面能见度比较低,算法主要是对车灯的识别。在晚上,车灯有很强的亮度,所以只要能正确的检测到车灯就可以进行车辆的丈量。算法的干扰来自路面对车灯发出来的光线的反射。通过使用Matlab仿真试验后发现,二值化往噪以后,图像的亮斑基本上是车灯的外形,而路面反光区向前发散,据此可以通过检测窗上亮斑的外形特征来识别车灯和路面反光区。对图像二值化的阈值选取是通过大津法得到的,与经验法相比,大津法是通过计算方差得到阈值,环境适应能力比较强,但这也增加了算法的时间和空间复杂度。图像往噪是使用3*3的中值滤波器,我们对其进行了快速算法的改进,并且只对虚拟线圈进行。 采集到路面原始灰度图像如图3,图4为其二值化处理后的图像,图中矩形区域为虚拟线圈,线圈中有两个白色区域。以像素为单位,根据白色区域的最大长宽比确定是否为车灯。车灯对应的白色区域长一般长小于即是宽,如图5所示。路面反光对应的白色区域长大于宽如图8所示,虚拟线圈内的白色区域为路面反光。3.2系统基于DSP/BIOS的软件框架 系统软件开发环境为CCS,使用了TI提供的DSP/BIOS内核以及TI倡导的RF5软件参考框架。通过DSP/BIOS,配置了输进、处理、输出等线程,这些线程之间的同步通过旗语进行。使用DSP/BIOS内核,配置DSP/BIOS方便易行,便于更改,比传统方法有很多上风。使用DSP软件架构RF5(ReferenceFramework5),大大缩短了开发时间,同时也最大限度的保证了代码的可移植性和健壮性。软件架构从下往上依次为CSL(芯片支持库)、DSP/BIOS以及Driver层,信号处理库层,算法标准层,这三层构成RF5,最上面一层是用户应用程序层。用户修改维护代码方便,只需要上层改动即可。 输进驱动采用TI公司提供的FVID类驱动,此驱动通过对结构体配置参数,实现DM642视频口的配置以及IIC模块对A/D转换芯片TVP5150的配置,使TVP5150输出PAL制式的数字视频流,并将采集到的图像通过视频口的FIFO写进到指定内存区。当图像采集完成后,通过旗语发送消息给处理模块,消息结构存储了图像数据所在内存的空间的首地址。随后输进模块等待输出模块的回复,以继续处理下一帧的图像。处理模块负责执行车流量统计算法。从输进模块发送的消息结构中提取图像数据地址,以进行图像算法处理,运算结果通过CPLD扩展的I/O口输出,将车流量的监测信息传给信号机。3.3代码优化程序主要用C语言编写,一些核心的代码要满足实时性的要求进行了汇编优化。C语言程序优化的好坏直接影响程序的效率。程序中广泛运用以空间换时间的方法来进步代码的运行效率。代码优化的方法比较多,主要的方法有1、编译器优化,在编译时选择不同的编译优化选项,如-pm–oe选项。2、优化C语言编写的代码,加进指示性信息。常用的指示性的信息如#PragmaMUST_ITERATE等。3、编写线性汇编程序,进步程序运行速度。4、编写汇编程序,实现软件流水。排流水线可以使用多种技术手段,如依靠图和迭代间隔时序表。在TI提供的技术文档中有具体描述,这里不再重复。 4、实验结果与分析为验证车流量检测系统的可靠性,将算法移植进检测系统,在多处公路天桥上使用三角架安装摄像头进行了实际检测试验。由于天桥上有一定数目的行人,导致天桥稍微晃动,对摄像头的稳定性有一定影响。另外车辆骑线现象等造成检测结果有一定误差,但是检测效果依然良好。一组测试如表1车流量检测结果所示,在自然环境下,采集图像大小为720×576。其中白天的丈量时间为下午3点27分,晚上的时间为下午6点50分,天气晴朗,测试地点为北京市海淀区学院路的两条车道。采用CCD大小为1/3英寸。镜头焦距为,最大孔径比为1:。 表1车流量检测结果从表1车流量检测结果中得知,白天视频检测的结果略好,夜间车灯的外形和亮度有较大差异,有一定误差,但系统识别正确率都在80%以上。试验证实了该方法检测精度高,实现本钱低,系统运行可靠。本文作者的创新点:1、以往的基于视觉的车流量检测硬件是工控机,本文提出了新的解决方案,先容了基于TMS320DM642的嵌进式车流量检测系统。通过试验证实了该系统体积小、本钱低、稳定可靠。2、文中先容了夜间车流量的检测算法,算法复杂度低,处理速度快,既能保证车流量检测的实时性,又能满足精度要求。更多关于工程/服务/采购类的标书代写制作,提升中标率,您可以点击底部官网客服免费咨询:

在我国经济组成中,汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文,希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一:《试谈汽车超载监测系统》 摘 要: 为了实时识别各种车型的超载车辆,该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV),先根据车辆照片库建立车型分类器,然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆,在视频中使用分类器识别车型,根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载,再通过动态称重技术获得车辆的实际载重,及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端,并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统,就能实时得出所通过的车辆是否超载,对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词: 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大,主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全,人们都深知其危害性,所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准,对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载,这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上,这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此,本系统首先识别出车辆的车型,再查询得到该车型的核载重量,对比实测重量,便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域,附加设计了一个测速系统,能方便地得出超速数据,以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 系统方案 系统主要工作过程为:车辆驶入摄像机监视范围,视频流通过以太网传输到后台处理系统,处理系统通过处理视频识别出车辆的车型,然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时,安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率,在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab,用于开发算法最为快捷,但是其处理速度慢,难以跟上视频处理的需求,所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab,再加上其开源性,很多算法均已公开,加快了开发进程。另外,目前OpenCV已经提供C,C++,Python等语言接口,且支持Windows,Linux,Android和IOS等主流平台,资源相当丰富。对于计算机平台,OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算,这将能大大加快计算速率,用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型,需要使用分类器[1]。所谓分类器,是利用样本的特征进行训练,得到一个级联分类器。分类器训练完成后,就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型,然后再分出大中小型货车,最后再精确分类,获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器,如SVM,LBP,PBM等。因为系统实时性要求较高,这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 训练分类器 使用分类器的需要首先训练,即让分类器“认识”目标,为了训练分类器,需要准备样本,样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片,而且每张图片都要归一化大小,负样本则不要求归一化,只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据,只需准备好正、负样本,归一化然后转成灰度图,再使用两个描述文件分别记录这些样本集合,然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本,借助OpenCV提供的HighGUI模块,在此专门编写了一个GUI截图工具,界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆,准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器,这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样,OpenCV提供了专门工具训练分类器,既有旧版也有新版,为了有更多特性,在此选择新版本的训练程序。 由于这是基于统计的方法,要对大量数据进行处理,如果选择Haar特性,训练周期会比较长,不利于系统的搭建,所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间,使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV,就能得到多核加速,且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级,分别为:货车、客车分类器,大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载,车辆总重不会对公路造成严重损坏,所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息,可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时,由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况,分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外,在系统运行时也应继续训练分类器,增加统计数据,使得识别结果更加精确。 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后,最直观的测试方法是直接输入测试视频,检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier,该类封装了基本的目标识别操作,使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件,然后逐帧检测即可。若发现目标,结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier::detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆,为此,首先需要发现车辆,然后区分不同的车辆目标,再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为: (1) 系列的图像预处理操作,降低图像噪音。 (2) 图像差分,发现车辆轮廓[2],得到运动掩码。图像差分有两种主要方式,分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快,但容易产生空洞,且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢,但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区,则称重数据可靠性高,而且没有超速,进入识别点的效果好,所以选择帧间差分,这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标,得到一辆一辆的车,并跟踪。为区分开图像中的每一辆车,需要对其进行标记,这里使用的方法为: [Mkx,y=ID ifMk-1x,y≠0&k-1≠10 ifMk-1x,y=0 ] 式中:Mk(x,y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好,但是因为重复计算量大,运算速度有限,所以在确定每辆车的ID后,使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选,在部分场合,摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下,可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区,开始测速。 (7) 车辆离开测速区,结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作,大大减轻了多线程编程的工作量,所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求,判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后,对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况:高速测重和低速测重,至于高低速的阀值,这根据不同动态称重系统的性能而定[4],在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求,所以在高速测重的场合,所得车重数据只能作为初步判断,若初步发现车辆超载,需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量,并作其他处理。在低速测重场合,测得的动态数据可靠,可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合,本系统都能实现视频测速功能,可以直接用作超速抓拍系统,降低了公路部门的重复投入成本。 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间,然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制,设定的测速区域并不长,只有20 m左右,而且速度是用于参考载重信息是否有效的,所以无需太精确,因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外,确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出,这样在多线程处理的情况下,可以排除系统时钟和处理速率的干扰,得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能,直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序,界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机,测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算,但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段,分别在两个不同的场景拍摄,第一段只有一辆公交车,场景较为简单;第二段则是多车多人环境,并且有车辆并行的情况,场景较为复杂,干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能,在测试开始前,先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频,其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s,双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明:系统能实时处理标清视频流,但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力,测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标,如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等,其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试,可以看出无关目标能被全部排除,体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车,所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出,本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化,具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高,应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上,有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer, MAYDT Jochen. 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[14] 刘慧英,王小波.基于OpenCV的车辆轮廓检测[J].科学技术与工程,2010,10(12):2987?2991. 汽车的科技3000字论文篇二:《试谈现代科技在汽车焊接工艺中的应用》 摘 要:随着我国汽车保有量的不断增加,汽车售后市场呈现了井喷式的发展趋势,与汽车相关的售后市场服务行业开始兴起。其中汽车维修是后市场比较火爆的行业,汽车的使用必然会涉及汽车的维修。因此,为了能够更好的实现汽车维修效率,提高汽车维修的质量,应该加强对于汽车维修行业的行业监管以及对汽车维修技术的提升。目前,诸多的现代化技术开始不断的应用到汽车维修之中,其中尤其以焊接工艺为主。因此,本文重点对汽车焊接工艺中现代科技的应用进行分析,从而探讨其未来的发展趋势。 关键词:现代科技;汽车;焊接技术;工艺 引言 汽车加工与制造以及汽车维修领域,都会涉及汽车的焊接技术。目前,随着技术的不断发展,尤其是汽车生产制造业的蓬勃发展,已经可以实现汽车车身以及车辆配件的无缝焊接技术。车身的加工甚至采用模具化加工的形式,从而减少了因为焊接造成的不足。因此,目前,焊接工艺在汽车后市场应用比较广泛,尤其是在汽车的维修市场中,当汽车出现事故的时候,就会采用焊接技术进行维修,从而让汽车能够保证正常的使用。此外,在汽车的加装方面,焊接技术更加的适用,并且通过引进先进的现代科技,从而让焊接效果与质量都更加完善。 一、汽车焊接工艺的应用领域分析 在汽车领域中,由于越来越多的高新技术被应用,是的汽车生活更加丰富。对于我国而言,随着汽车保有量的不断增加,汽车售后市场出现了井喷的状态。在汽车售后市场中,汽车的维修与保养占据着非常重要的地位,也让汽车的服务产业有了较大的发展。对于汽车的焊接工艺而言,最早是应用于汽车的车身焊接。但是,随着技术的发展以及车身制造工艺的发展,汽车车身开始使用模具制作,从而降低了因为焊接而造成的车身问题。那么,下面就对现代化的汽车的焊接工艺主要应用领域进行分析: 1、在汽车的维修领域中有非常广泛的应用;汽车维修属于汽车售后市场领域,由于汽车驾驶的过程中,难免会出现碰撞的现象,从而造成了汽车车身或者是相关配件的损坏。因此,在这种情况下,就可以使用汽车的焊接工艺,将损坏的部分采用焊接的方式,从而进行汽车的维修工艺。 2、人们对于汽车的装饰和改装越来越感兴趣。虽然在汽车检测的过程中,对于擅自改装会进行处罚,但是有车一族们仍然热衷于对于汽车的改装和装饰。其中,对于汽车尾翼的安装非常常见。汽车安装尾翼以后,就显得非常运动动感,有一种非常霸气的感觉。因此,为了让汽车的外观更加个性鲜明,需要对汽车的外观进行相关的改装,从而实现车主所需要的效果。而对于尾翼的加装而言,就一定要采用焊接技术,从而使得汽车的尾翼牢固坚实。因为安装尾翼还是存在一定的风险的,当车速达到一定程度的时候,就需要保证汽车的尾翼的稳定性。 3、对于汽车的车身配件的焊接工艺;汽车在使用的过程中,经常需要在配件方面进行焊接,此外对于在配件之间的结合方面,也需要在适当的情况下使用汽车焊接技术。因此,对于汽车的焊接工艺而言,主要在车身焊接、汽车改装以及汽车配件之间主要进行应用。 二、现代科技在汽车焊接工艺中的应用 随着现代科技的不断发展,汽车焊接工艺中也不断的引入了现代的科技技术。其中最为重要的就是计算机技术,计算机的单片机远程通信技术以及3Dmax等技术开焊接始不断应用到汽车的焊接工艺中。由于人工焊接技术容易在焊接的过程中出现失误,无法实现循迹操作,从而造成焊接的不完美。因此,采用计算机单片机技术,可以进行程序编译,将需要焊接的部分利用3Dma x的进 行仿真,从而保证在焊接的过程中,其能够实现完美的循迹焊接,降低了焊接过程中出现的失误。 此外,在焊接的工艺方面,又引入了一些工艺以及化工技术。传统的高温焊接技术,不仅仅容易造成伤害,更是对操作人员有一定的影响。因此,使用现在的氩弧焊焊接技术,虽然温度更高,但是焊接的质量有所提高。对于焊接的接口以及焊面的平整度,都有了显著的提高。因此,随着现代科技的不断发展,促进了多个行业工艺的提升。对于汽车的焊接工艺而言,引入计算机技术并且实现真正的智能化以及自动化焊接,从而让焊接工艺更加安全方便,有效的提升焊接的效率,保证在焊接的过程中,达到质量的提升以及客户的满意提升。总之,要充分适应时代的发展,让更多的现代科技不断的应用到汽车的焊接工艺之中,从而保证其在不断的发展过程中,符合现有时代的发展理念,满足客户不断提升的硬性要求,实现现代化的汽车焊接工艺。 三、机器人焊接工艺是现代汽车焊接技术的发展前景 汽车焊接最主要的是车身的焊接。在汽车制造公司车身的主要焊接方法为弧焊、点焊、二氧化碳保护焊等。随着社会的发展,人民生活水平的提高,用户个性化需求的日益强烈,对汽车的安全性、美观性与舒适性的要求越来越高,同时汽车制造企业为了追求更大的经济效益,对焊接精度、焊接质量和焊接速度等的要求越来越高,因此建立一条现代化的生产流水线就显得非常重要。而焊接机器人的应用促进了现代化流水线的建立。现代化的焊接流水线主要是满足多车型、多批次的市场需求,提高车身车间生产能力的柔性和弹性。因此现代焊接线必须具有柔性。那么如何才能使焊接线具有柔性呢?普通的焊接线是刚性的,主要由焊接夹具、悬挂点焊机、弧焊机和多点焊机等组成。 这种焊接线一般只能焊接一种车型的车身,那么为了满足市场多元化的需求,就需要重新建立焊接流水线。这对企业来说是非常不利的,企业是追求利润为目的的,并且重新建立流水线造成了财力、人力、物力的浪费。于是建立柔性化焊接生产线摆在了企业面前。机器人的出现与应用满足了汽车企业的现代化的需求,实现了焊接生产线的柔性化。那么在车身焊接线上应用的机器人主要有几种:点焊机器人、弧焊机器人和激光焊机器人。这些机器人的应用,使焊接实现了机器人代替工人工作。 1、点焊机器人:主要进行的是点焊作业,在点与点之间移位时速度比较快,从而减少了移位的时间,通过平稳的动作、长时间的重复工作和准确的定位,取代了笨重、单调、重复的体力劳动,更好地保证了焊点质量,使工作效率得到了很大的提高。它是柔性自动生产系统的重要组成部分,增强了企业应变能力。 2、弧焊机器人:弧焊过程比点焊过程要复杂得多,对焊丝端头的运动轨迹、焊枪姿态、焊接参数都要求精确控制。具有较高的抗干扰能力和高的可靠性。能实现连续轨迹控制,并可以利用直线插补和圆弧插补功能焊接由直线及圆弧所组成的空间焊缝,还应具备不同摆动样式的软件功能,供编程时选用,以便作摆动焊,而且摆动在每一周期中的停顿点处,机器人也应自动停止向前运动,以满足工艺要求。此外,还应有接触寻位、自动寻找焊缝起点位置、电弧跟踪及自动再引弧功能等。 3、激光焊接机器人:激光焊接是与传统焊接本质不同的一种焊接方法,是将两块钢板的分子进行了重新组合,使两块钢板融为了一体变为一块钢板,从而提升了车身结构强度。同时在焊接过程中焊接工件变形非常小,一点连接间隙都没有,焊接深度/宽度比高,焊接质量高。从而提升了车身的结合精度。可见机器人的应用,实现了焊接流水线的智能化,实现了焊接生产线的自动化与现代化。 结束语 汽车维修行业中的汽车焊接行业,其技术要求相对较高,并且直接影响着汽车的维修效果。焊接技术,一般是针对出现重大事故或者是问题车辆等进行焊接。为了让焊接的痕迹最小化,实际上就是为了能够更好的实现高精度焊接,需要不断引入现代科技技术。计算机技术的引入,让焊接工艺能够以一种循迹的方式进行,从而避免了焊接过程中出现的认为失误。此外,在汽车的生产以及制造的过程中,依然需要不断的引入高新科学技术,让焊接工艺更加精湛,从而实现汽车的高精度和高密度,实现汽车质量的全面提升。 参考文献 [1]刘鸣斌.煤层气发动机爆震的检测与控制[J].内燃机与动力装置,2011(02):45-46. [2]吴扬帆.汽油发动机爆震分析与控制[J].传动技术,2010(13):36-38. [3]高玉明.点燃式发动机临界爆震控制及其特性[J].吉林大学学报,2012(14):77-79. >>>下一页更多精彩的“汽

视频交通参数检测毕业论文

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城市轨道交通论文题目

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铁道信号专业毕业论文题目

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49、语域视角下的人物介绍英译

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交通运输作为我国重要的基础设施和服务部门,是我国第三产业的重要支柱。下文是我为大家整理的关于交通运输专业 毕业 论文的 范文 ,欢迎大家阅读参考!

《试论如何强化交通运输经济管理》

【摘 要】在市场经济条件下,对如何搞好社会主义市场经济体制下的运输经济管理管理,不少专家已从国家立法、税费改革、管理体制理顺等宏观方面提出了有益的见解,对指导全国加强运输市场宏观调控具有十分重要的意义。笔者就市场经济条件下如何强化交通运输经济管理,结合一些地区管理现状提几点建议。

【关键词】交通运输 市场经济 经济管理

近几年,国家相继颁布了道路交通安全法、道路运输条例等,为运政管理部门开展工作提供了有力武器。本文为此具体探讨市场经济条件下交通运输经济管理的一些变化与改革。

一、交通运输经济管理实行市场化改革的必要性

在目前市场经济体制下,交通运输管理部门如何适应市场的需求,建立适应社会生产力发展的运输市场,使交通运输管理部门真正适应市场经济的需要,并逐步走向系统化、规范化、法律化的轨道,这是当前及今后一项较为突出的任务,那么市场化改革是其最重要的一条出路。

(一)是 教育 运输企业转换经营机制的客观要求

随着市场体制的逐渐完善、市场机制作用的逐步发挥,必将导致一些国有企业、特别是大中型企业经营机制的转换,从而增强国有企业的活力,提高经济效益。同时市场经济可以通过价格杠杆和公平自由竞争,促进交通运输行业经营管理整体水平的提高。交通运输市场是进行道路运输商品交换的场所以及交换双方经济关系的总和。而运输企业则是运输要素市场的一部分,要落实企业的经营自主权,转换企业的经营机制,必须要有健全的运输市场做后盾,只要有了健康的运输市场机制,才有可能搞活国有大中型企业,促进经营机制的转换,从而推动整个运输行业的发展。

(二)是社会生产力发展的客观需要

市场经济是商品经济生产社会化程度发展到一定阶段时的必然产物,只要是社会化大生产基础上的商品经济,无论其实行生产资料公有制还是私有制,都必然要求实行市场经济体制,而交通运输市场经济是商品经济和社会化大生产的一部分。因此,交通运输市场经济体制的建立是现代生产力高度社会化发展的客观要求和必然趋势。

二、市场条件下加强交通运输经济管理的 措施

(一)强化运输收入的稽查

随着交通运输企业经营环境的变化,企业必须采取内部审核、会计核算、实地稽查的 方法 ,对运输进款的资金运动及运输收入实现的全过程进行检查与监督,对发挥稽查的职能作用提出更高要求。收入稽查工作重在防范和纠正运输收入核算中发生的差错,查处运输收入领域违法犯纪和贪污舞弊行为,维护运输收入的正确与完整。新颁布的《运输进款及运输收入管理规定》新增了各级收入管理部门有权对客运售票系统、行包制票系统、货运制票系统生成的原始信息进行稽核、检查,并对客票信息、行包信息、货票信息网络传输的安全性、准确性进行检查与监督的条款。新形势的工作要求我们的收入稽查人员既要帮促基层收入部门提高运输进款的核收业务,防止多少收款或漏收款,减少收费上的差错,又要具备较高的政治素质、良好的工作作风与职业道德,强化稽查力度,准确分辨违纪行为的隐蔽化、多样化,严肃运输收入纪律,尽可能挽回国家运输收入经济损失。

(二)积极应用现代技术

近年来,随着科学技术的进步,交通运输经济管理也逐步向科学化、制度化、现代化发展,许多新的现代经济管理方法都会相继问世。企业要尽快的掌握市场动态、对经济信息进行快速模拟分析,就必须重视广泛不断运用先进的通讯技术和电子计算机,采用现代化市场的一些数字模式和理论以提高管理工作的效率和准确性。

(三)实行全面预算管理

全面预算管理是发达国家多年积累的先进管理 经验 ,它是建立在责、权、利相结合基础上的各责任单位的预算体系,通过其监督、激励及分配功能,解决企业的内部管理问题,完善企业法人治理结构。 企业管理 者只有广泛采用现代管理观念,充分认识全面预算管理的重要意义,不但懂得如何科学地编制全面预算,而且善于运用全面预算管理,才能使企业真正成长为现代企业,才能不断提高企业的经济效益。交通运输企业要推行全面预算管理应着力解决的以下两个问题。第一,要同深化目标成本管理相结合。全面预算管理直接涉及到企业的中心目标―利润,因此,必须进一步深化目标成本管理,从实际情况出发,找准影响企业经济效益的关键问题,瞄准国内外先进水平,制定降低成本、扭亏增效的规划、目标和措施,积极依靠全员降成本和科技降成本,加强成本、费用指标的控制,以确保企业利润目标的完成。第二,要与实行现金收支两条线管理相结合预算控制以成本控制为基础,现金流控制为核心。通过控制现金流量才能确保收入项目资金的及时回笼及各项费用的合理支出;只有严格实行现金收支两条线管理,充分发挥企业内部财务结算中心的功能,才能确保资金运用权力的高度集中,形成资金合力。降低财务风险,保证企业生产、建设、投资等资金的合理需求,提高资金使用效率。

(四)加强路车综合管理

因为交通运输市场的主要场所是路。交通运输市场经济体制确立之后,没有路便没有交通运输劳务商品的交易,也就没有道路运输市场。因此,离开路来进行运输管理,路子会越来越窄:而路车综合管理,才能保证运输市场管理的生命力。可以设想各级交通主管部门将养路费稽征机构与运输管理机构台并,设置道路运输市场管理机构,实行分级管理。

(五)实行合同运输

交通运输实行经济管理,依法尤为重要。实行合同运输能增强运输业户的责任心,保证货主单位物资及时安全运输,有利于加强运输市场管理,维护运输市场秩序,是深受车主、货主及管理部门欢迎的管理措施。认真贯彻执行《合同法》,在运输业户、货主中推行合同运输,就是依法管理运输市场的有效途径。

总之,随着市场经济的不断发展和完善,运输市场将不断探入发展,运管部门当致力于探索研究,同时运输企业在经营中面临着严峻挑战,如何在实际工作中提高经济管理水平是各级收入部门都要积极面对并探索。我们既要培育、完善和发展运输市场,又要采用科学的切实可行的管理模式建立一个统一、开放、竞争、有序的运输市场。

参考文献:

[1] 张辉.适应市场经济-提高运输收入管理水平[ J].铁道财会, 200(6): 56-57.

[2] 陈志华.对道路运输管理的若干思考[J].交通与运输, 2005(6): 39.

[3] 寇学聪.市场经济体制下的道路运输管理[ J].汽车运输研究, 199(1): 55-57.

《浅谈优化铁路交通运输经济管理》

[摘 要]铁路交通运输的市场化建设成为铁路建设中迫在眉睫的任务,在由计划经济逐步过渡到市场经济的进程中,各行各业的国有企业相继改革,而铁路交通运输的改革则是市场经济全面开启的标志。因此铁路交通运输业必须以经济管理着手,提高铁路交通运输管理模式的创新,以此适应市场经济发展的要求,满足人民群众日益增长的对铁路交通运输的现实需求。

[关键词]铁路交通;运输;经济管理

引言

随着时代的发展以及市场经济的不断成熟,人们对于铁路交通运输的要求不断提升。现如铁路交通运输管理直接关系到国民经济的发展,近年来随着国家对交通运输业扶持力度的增强,我国 其它 形式的交通运输业得到了快速发展,进而在一定程度上影响了铁路运输的发展。今要将加快铁路交通运输的体制作为首要任务,在此基础上不断加快其市场化改革的步伐,并不断开发其扩展行业,完善服务机制,以适应人民群众及世界发展的需求,使铁路交通运输更加完善,在我国的经济发展以及人民群众的生活中发挥最大的作用。

1 优化铁路交通运输经济管理必要性

从现存的铁路管理体制来看,尽管体制改革取得了重大突破,但是现有的18个铁路局(公司)间仍然存在70多个局间分界日,各个铁路局为完成各自的运输生产经营任务以及优先满足所属省市的运输需求,同时由于统一执行铁道部所下达的年、月、日计划,在动力、运力、能力的运用安排方面,还是存在着较为严重的相互制约,并且内耗还是相当严重的。以沈哈两铁路局为例,作为两个以煤炭、粮食等资源运输为主的铁路局,由于铁路铁道部对两个局的入关方向交车、运用车占用实施总量控制,同时沈阳局服务的辽吉两省、哈尔滨服务的黑龙江省对能源等物资运输也有保证的要求,势必优先考虑本局利益和满足所在省份需求,对有限的铁路运输资源会一定程度上展开争夺,从动力、交车数量上进行自我控制和相互控制。另外,随着铁路大规模建设,成立了大批的铁路合资公司,也与当前国有的铁路局(公司)的管理体制很难相互融合,多种企业管理模式并存,对于铁路企业管理和企业发展来说形成相对较大的制约。

铁路交通运输经济是我国市场经济的重要组成部分,依托铁路交通运输可以为社会带来巨大的经济效益,但是铁路交通运输管理模式存在着计划经济的色彩,比如铁路运输是为了满足各省市的运输需求,而不是根据市场的现实需要,造成铁路运输资源的浪费,随着市场经济的发展,我国经济生产力的不断提高,铁路交通运输必须要以满足社会经济发展为要求,满足人们日益增长的铁路运输需求。

这标志着我国铁路改革取得了阶段性的胜利,尤其是“政企分开”,实现了铁路交通运输的市场化运作,铁路管理的企业化要求,铁路企业必须要是实现经济效益为重点,实现经济效益的有效手段就是围绕市场经济为中心。铁路交通运输经济管理是铁路部门实施企业化管理的具体体现,通过经济管理可以帮助铁路运输企业实现市场化运作。

2 加强铁路交通运输经济管理的具体措施

铁路体制的改革必须要建立在社会主义市场经济的要求的基础上,再结合其自身的技术特点,改革现有的行政性垄断机制,探索并建立一个高要求、严标准的的铁路交通运输体制及运行环境。

使铁路交通运输的技术得到长足的进步,在原有基础上降低成本,并且能够快速发展,大幅度提高服务质量,从而使其不仅为国民发展创造有利的条件,更为其他行业的不断进步创造基础,提高我国在世界上各个行业的国际竞争力,为我国全面建成小康社会奠定基础。综合以往市场经济发展规律和国外发达国家的经验,以及在由计划经济向市场经济转变的过程中吉他行业改革的宝贵经验,逐步消除垄断,提升市场竞争机制是现如今铁路交通运输改革的必要手段,也是最为有利的措施。综上所述,铁路独立市场经营主体的建立是现阶段我国铁路运输体制改革的重要举措。

强化铁路企业的内部管理,增强管理模式的创新。

基于我国铁路管理体制改革的完成,铁路交通运输要从管理模式入手,以市场经济为导向,建立与市场经济发展相适应的铁路交通管理模式。①铁路运输企业要创新营销管理,经过一年多的货运改革,铁路交通运输管理已经由传统的市场主导变身为主动营销的企业个体,我国是一个地域辽阔的大国,随着我国经济的快速发展,我国货物的流动性越来越强,同时我国其它交通运输业的快速发展,分割了铁路交通运输市场份额,传统的铁路交通运输管理模式已经不能使用现代经济发展的要求,因此铁路运输管理部门要深化市场意识,建立以市场为方向的销售策略,深入客户中为客户制定量身化的个性服务;②创新质量管理。基于市场中激烈的交通运输竞争,铁路交通运输行业既要发挥其传统龙头的优势,也要积极以市场为基础,通过引进质量管理体系,提高铁路交通运输企业的质量,具体就是要实施质量咨询认证完善铁路自身质量管理机制,同时铁路运输交通运输企业也要通过制定标准化规范提高铁路员工的质量安全意识和服务意识,提高铁路交通运输的质量管理水平。

信息化管理系统对促进铁路交通运输管理模式。

实现铁路交通运输自动化管理具有重要的作用,但是相比国外一些先进国家的铁路交通运输信息化管理还存在不少的问题:一是信息化在铁路交通运输中的应用范围还不广泛;二是铁路车辆的自动化装备技术还不成熟,尤其是高铁综合检测技术在信息化方面还没有达到国际领先水平;三是计算机信息化管理在具体的运输管理中还没有具有全面的普及化,这对这些问题,铁路交通运输部门一定要加强信息化建设,一是要加强关键技术的创新,制定具体的创新措施,构建铁路交通运输管理技术达到世界最新水平;二是要积极与国际先进国家开展深层次地合作,通过合作带动我国铁路交通运输技术的发展,进而提高铁路交通运输能力。

若干个市场经营主体的组建。

在市场经济中,除了存在市场经营主体以外,更重要的是经营主体间的竞争,而要建立有效的竞争,就必须要对零散存在的经营主体进行必要的,合理的合并。在铁路交通运输中,对铁路局按一定规则进行合并就显得尤为必要。在此过程中,按区域进行划分,并且在合并后实行股份制或集团值得公司形式对现有的铁路运输资源进行重新组建。实行机制后,合并后的各个集团铁路公司间就会存在竞争。如此一来,将会出现各公司竭尽全力提升本公司的运输服务路线,提升服务质量,铁路交通运输的整体能力将得到大幅度提升,其中的行业性垄断也有可能就此土崩瓦解,从而各个集团公司进行公平竞争

3 结语

市场经济条件下的铁路交通运输经济管理模式的存在与发展与我国生产力的提高、铁路管理体制改革有着必然的连续性,只要我们不断的完善各项制度、提高铁路运输管理部门的管理能力、构建以市场为导向的现代物流模式就一定会大大提高铁路交通运输经济管理的创新与发展。

参考文献

[1] 铁路施工组织设计经济效果的评价.铁道工程学报 .1986/01.中国期刊全文数据库

[2] 刘永顺,于忠宁.现代铁路运输企业组织管理模式和调度指挥系统构想[A].加入WTO和中国科技与可持续发展――挑战与机遇、责任和对策

[3] 李敏.我国信息产业技术创新体系及政策研究[D].合肥工业大学.2007年.

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铁路毕业论文题目

1、铁路客运高峰期常态化运输组织 方法 分析

2、铁路站场设计对运输影响的探讨

3、钢铁企业铁路运输效率的分析与对策

4、铁路运输安全管理探讨

5、针对铁路煤炭高效运输的策略探讨

6、铁路运输安全监管体制探究实践

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8、铁路运输调度安全管理探讨

9、现代铁路货物运输在物流发展中的策略研究

10、铁路调度运输组织效率探讨及对策

11、铁路货物运输产品形式及其组织形态研究

12、关于市场导向型铁路运输组织方式的思考

13、城市轨道交通乘务派班管理系统设计与实现

14、铁路物流运输组织管理创新的研究

15、铁路旅客运输需求分析与对策研究

16、企业铁路智能运输调度平台的关键流程

17、试论铁路运输调度系统升级改造

18、从95306网站看铁路运输向现代物流的转型

19、论我国铁路运输制度现象及改革

20、铁路列车乘务人员用餐及工作条件问题研究

21、关于铁路旅客运输晚点赔偿的问题研究

22、铁路运输领域内物联网的应用探析

23、铁路旅客安检系统现状及发展研究

24、基于铁路运输节能技术应用

25、铁路危险货物运输发展策略的思考

26、地铁列车运行自动控制系统设计

27、铁路煤炭运输存在的问题及对策探讨

28、铁路运输调度管理系统应用研究

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30、铁路运输散堆装货物特性及分类

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32、城轨交通乘务任务 配对 的集合分割模型及算法

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36、地铁供电系统日常运行要点

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38、地铁车辆正线运行客室噪声

39、关于对动车组乘务服务员收入分配规范化管理的思考

40、旅客列车乘务巡检系统的设计与实现

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30、铁路运输收入的管理与铁路经济效益的关系

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42、关于铁路运输企业实施全面预算管理的几点思考

43、浅论新时期铁路运输企业的成本控制管理

44、加强企业经营管理,提高经济效益--以铁路运输行业为例

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什么是视频论文?视频论文是以视频形式发表的论文。素材选取:首先,考虑到场景的设计对整个视频的设计风格,镜头画面,情绪氛围,社会空间,物质空间都有很大的影响。于是我们在素材的选择过程中,我们就更加注重选取好的场景来提升提升视频的美感、强化渲染主题,使视频的渲染效果更加饱满。用恰当的图片来为视频提升附加值,直接影响整个视频的风格和艺术水平。而选取的音乐背景又要在整体上把握视频基调统观全局,把握整体造型意识,即视频总体的、统一的、全面的创作观念。选取素材的思路是:整体构思——局部构成 ——总体归纳。我们小组此次视频主题是上大一角,主要着重表现上大的泮池风光。因为泮池恰好位于上海大学宝山校区中心地带,是一个典型且具有强烈表现力的风景,其呈半月形,周边环境优美,景色宜人,池内有多种观赏鱼。泮池观鱼为上大十景之一,池畔有费孝通题的“泮池观鱼”石碑。这样我们小组就有了一个整体的构思,接着我们为了表现泮池湖边的风景,我们就要进行局部的构成设计,我们选择了具有代表性的泮池风景—嬉戏的鱼群,灵动的孔雀,泮池喷泉及泮池周围清爽的风景,我们希望运用所选 取的图片从各个角度对泮池风光进行介绍,使我们的视频更具欣赏性,给观众带来更多的视觉冲击,我们希望通过色彩、构图、光影等设计手法来强化视频的视觉表现,使泮池的优雅场面更加优雅。同时为了把握视频艺术空间的整体统一,视频时空的连续性场景、风格的统一,使整体风格与表现主题融合一体,在这个视频的创作中,我们在视频的风格塑造上先有了一个统一的认识,接着我们开始从网上收罗各种背景音乐,在最后统一决定我们的背景音乐—故乡的原风景,于是我们细致的把握这首音乐的情调风格,以此来对我们视频的场景图片进行设计选取,以使视频画面氛围更加贴近音乐基调,更加保证视频风格艺术的统一。在我们素材选取的这个过程中,为了满足视频制作的要求,风格的统一,我们小组一起在网络搜索合适的图片,合适的视频 ,同时还在泮池边对其周边风景进行了拍照选取,这个素材选取的过程便是我们小组共同努力的第一环节

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视频车道线检测论文

1、<> 2、<> 将pixel分割转换为grid分类的问题。对H*W的图像划分成h*(w+1)的网格,分割时需要处理H*W个点的进行分类,类别数目(C+1);现在只需要处理h*C个点的分类,类别数目(w+1)。 分类损失(交叉熵)+ “平滑”损失(相邻的两条anchor应该相似)+“二阶差分”损失(车道线为直的,斜率一致) 此外,在训练时,加入分割辅助支路,因此还有分割的交叉熵损失。 利用多项式进行道路建模(图中所示多项式系数a,每一条车道线有4个系数,即为3阶多项式)。 s为纵向方向车道线距图像底部的最小距离,h为纵向方向车道线距图像底部的最大距离(所有车道线共享一个h),c为车道线的置信度。 多项式损失的计算:取y坐标,通过多项式计算x坐标,计算MSE损失。如果某个点损失小于预设阈值,令损失为0,为了减少对于已经预测准确的点的关注。

本文将对论文 Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 进行解读。这篇论文是于2018年2月挂在arxiv上的。        文中提出了一种端到端的车道线检测算法,包括LaneNet和H-Net两个网络模型。其中,LaneNet是一种将 语义分割 和 对像素进行向量表示 结合起来的多任务模型,负责对图片中的车道线进行 实例分割 ;H-Net是由卷积层和全连接层组成的网络模型,负责预测转换矩阵H,使用转换矩阵H对属于同一车道线的像素点进行回归(我的理解是对使用坐标y对坐标x进行修正)。        根据论文中的实验结果,该算法在图森的车道线数据集上的准确率为,在NVIDIA 1080 TI上的处理速度为52FPS。        如图1所示,对于同一张输入图片,LaneNet输出实例分割的结果,为每个车道线像素分配一个车道线ID,H-Net输出一个转换矩阵H,使用转换矩阵H对车道线像素进行修正,并对修正的结果拟合出一个三阶的多项式作为预测得到的车道线。       论文中将实例分割任务拆解为 语义分割 和 聚类 两部分,如图2所示,LaneNet中decoder分为两个分支,Embedding branch对像素进行嵌入式表示,训练得到的embedding向量用于聚类,Segmentation branch负责对输入图像进行语义分割(对像素进行二分类,判断像素属于车道线还是背景)。最后将两个分支的结果进行结合得到实例分割的结果。 在设计语义分割模型时,论文主要考虑了以下两个方面: 1.在构建label时,为了处理遮挡问题,论文对被车辆遮挡的车道线和虚线进行了还原; 2. Loss使用 交叉熵 ,为了解决样本分布不均衡的问题(属于车道线的像素远少于属于背景的像素),参考论文 ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation  ,使用了boundedinverse class weight对loss进行加权: 其中,p为对应类别在总体样本中出现的概率,c是超参数(ENet论文中是,使得权重的取值区间为[1,50])。        为了区分车道线上的像素属于哪条车道,embedding_branch为每个像素初始化一个embedding向量,并且在设计loss时, 使得属于同一条车道线的像素向量距离很小,属于不同车道线的像素向量距离很大 。 这部分的loss函数是由两部分组成:方差loss(L_var)和距离loss(L_dist): 其中,x_i为像素向量,μ_c为车道线的均值向量,[x]+ = max(0,x)         为了方便在推理时对像素进行聚类,在图4中实例分割loss中设置δ_d > 6*δ_v。         在进行聚类时,首先使用mean shift聚类,使得簇中心沿着密度上升的方向移动,防止将离群点选入相同的簇中;之后对像素向量进行划分:以簇中心为圆心,以2δ_v为半径,选取圆中所有的像素归为同一车道线。重复该步骤,直到将所有的车道线像素分配给对应的车道。        LaneNet是基于 ENet 的encoder-decoder模型,如图5所示,ENet由5个stage组成,其中stage2和stage3基本相同,stage1,2,3属于encoder,stage4,5属于decoder。        如图2所示,在LaneNet中,语义分割和实例分割两个任务 共享stage1和stage2 ,并将stage3和后面的decoder层作为各自的分支(branch)进行训练;其中, 语义分割分支(branch)的输出shape为W*H*2,实例分割分支(branch)的输出shape为W*H*N,W,H分别为原图宽和高,N为embedding vector的维度;两个分支的loss权重相同。         LaneNet的输出是每条车道线的像素集合,还需要根据这些像素点回归出一条车道线。传统的做法是将图片投影到鸟瞰图中,然后使用2阶或者3阶多项式进行拟合。在这种方法中,转换矩阵H只被计算一次,所有的图片使用的是相同的转换矩阵,这会导致地平面(山地,丘陵)变化下的误差。         为了解决这个问题,论文训练了一个可以预测转置矩阵H的神经网络H-Net, 网络的输入是图片 , 输出是转置矩阵H :         由图6可以看出,转置矩阵H只有6个参数,因此H-Net的输出是一个6维的向量。H-Net由6层普通卷积网络和一层全连接网络构成,其网络结构如图7所示: Curve fitting的过程就是通过坐标y去重新预测坐标x的过程:LaneNet和H-Net是分别进行训练的。在论文的实验部分,两个模型的参数配置如下所示: •    Dataset : Tusimple •    Embedding dimension = 4 •    δ_v= •    δ_d=3 •    Image size = 512*256 •    Adam optimizer •    Learning rate = 5e-4 •    Batch size = 8 •    Dataset : Tusimple •    3rd-orderpolynomial •    Image size =128*64 •    Adam optimizer •    Learning rate = 5e-5 •    Batch size = 10

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