一、视频检测技术在高速公路的应用（论文文献综述）
徐韶华[1]（2021）在《基于φ-OTDR系统的交通事件定位识别研究》文中进行了进一步梳理随着我国基础设施建设的不断深入,交通路网越来越发达,但在交通领域,目前仍然没有一种可靠、经济、实用的测量检测技术能对整体交通路网状态等交通要素事件进行长距离连续监测。近年来,光纤振动传感技术,以其分布式、长距离、全天候监测的技术特点,在例如石油管道泄漏监测、轨道运行监测、长距离周界安防等大型线状基础设施中得到初步应用,但依然面临许多技术上的难题。本文主要以光纤振动传感系统为研究对象,对相位敏感型分布式光纤振动传感系统涉及到的作用机理、感应物理量、信号处理、模式识别等问题进行了深入的研究,并尝试将分布式光纤振动传感系统引入交通系统中,解决交通中长距离连续测量监测的难题。本文提出了一种基于仿射传播聚类（Affinity Propagation Clustering,AP Clustering）的光纤振动信号智能识别模型。在模型中,原创性地提出一种新型的振动信号定位方法,该方法能将大量无关的非事件振动信号滤除,并增加了整个模型的识别效率。同时在原始光纤振动信号滤波和消噪上面提出采用变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的方法,并在试验中验证了在结合新型振动信号定位算法下,该方法较经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）、集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）均能获得最优信噪比。与此同时,本文通过多组不同振动事件的试验分析,发现基于VMD、振动信号定位与AP相结合的方式,能获得达到90%以上事件高识别率的效果,并且基于所提出AP算法具有无监督学习的特性,使得该智能识别模型具有良好的应用前景。在深入研究基于传统单通道相干探测的φ-OTDR（phase-sensitive optical timedomain reflectometer）光路与信号智能识别的基础上,为了解决单通道系统可能存在的信号衰落与噪声影响问题,本文提出了一种新型的双通道φ-OTDR（Dual-Channel-φ-OTDR,DC-φ-OTDR）检测系统。本文在搭建的DC-φ-OTDR检测系统中首先在基于仿射传播聚类智能识别模型上验证了该方法具有同时降低振动事件检测失效和提升检测系统信噪比的优势,并能整体相较单通道φ-OTDR（Single-Channel-φ-OTDR,SC-φ-OTDR）检测系统提升约14%的事件识别准确率。其次为了解决基于仿射传播聚类智能识别模型中出现的算法复杂度大,对机器内存开销大,难以达到实时检测的难题,创新性地提出了一种适用于DC-φ-OTDR系统的快速振动定位算法,该方法克服了传统常规微分法（Conventional Differential Method,CDM）依赖步长参数选择的缺点,根据组合差分信号,可以实时定位振动位置,并较CDM方法获得高于3-5d B的信噪比,显示良好的实用性效果。另外,因DC-φ-OTDR检测系统光缆中的两根光纤在空间上存在独立性,致使随机扰动因素对双通道中传输光波的强度和相位影响不同步的因素和未来面向5G通信系统将大规模采用以波分、模分复用、相干光通信技术等为代表的长距离大容量光纤通信技术的发展趋势,因此本文探索性地搭建了基于两模光纤的双通道φ-OTDR传感系统,进一步研究了基于两模光纤中LP01模和LP11模的双通道φ-OTDR系统,并分别探索了LP01模和LP11模的振动检测性能。系统采用光子灯笼作为模分复用/解复用器,将LP01模和LP11模注入两模光纤,并将相应的后向瑞利散射信号LP01-01和LP11a-11a反馈回信号处理系统对振动信号进行解调。结果表明,LP01模产生的LP01-01具有更高的信噪比和时频复原特性,同时两模光纤的LP01模和LP11模均能较好提取振动位置处的时频信号,为后续室外现场交通事件的特征提取和智能识别奠定良好基础。
唐樊龙[2]（2020）在《BIM技术在沥青路面全寿命周期中的应用研究》文中进行了进一步梳理近十年来,BIM技术已经在全球范围内得到业界的广泛认可,然而当前道路领域在学习与引进BIM技术同时却面临着诸多难题。首先,高速公路的设计不仅包括线形设计,路面设计也是重要环节。路面设计离不开结构分析,目前BIM环境中却缺少与设计同步的沥青路面结构分析功能。另一方面,在施工中更多的是利用BIM进行动态模拟与过程展示,却很少建立BIM为基础的可视化施工质量管控,以及相应的质量预警体系,很难应对工程后期频繁的变更以及施工质量问题。在养护阶段,由于病害数据量大,信息存储困难,文本调阅耗时,很难建立合理有效的成本估算。此外,对于全生命周期的数据整合,模型归档,统一管理,依然缺少完善系统的信息平台,使得高速公路服役后期管理难度大,数据调取困难。因此,针对上述问题,本文基于当前道路BIM技术发展的实际需要,分别从设计阶段,施工阶段,养护阶段,以及搭建信息平台等四个方面展开了系统的研究。具体研究内容如下:（1）开展了基于BIM的典型沥青路面参数化建模与结构分析研究。首先确立Revit作为主要建模软件,通过建立公制常规模型族的方式完成了沥青路面基础模型的创建。然后总结了国内典型沥青路面组合形式,并通过基础模型的参数调整完成了典型沥青路面的三维结构设计。在此基础上,利用Dynamo编程进行了BIM软件的二次开发,完成了在BIM中的三维路线自动设计,然后将结构分析公式以Python语言的方式写入Dynamo程序中,并将设计参数与结构分析参数进行串联,实现了在BIM环境中设计与结构分析的同步进行。此外,为了获取更加准确的结构分析结果,本研究进一步提出了建立数据中转接口,将参数化的BIM模型以数据文件格式导入ABAQUS中,通过借助外部有限元软件计算的方式实现了基于BIM-ABAQUS的典型沥青路面结构的精确分析。（2）进行了基于BIM的沥青路面施工过程模拟与关键参数集成研究。首先采用Dynamo编程创建了能够从Excel自动读取数据的节点程序完成了地质模型创建,然后进行场地模型布置,最后通过Navisworks完成沥青路面施工的模拟。接下来以智能压实技术为基础,建立了基于BIM的沥青路面压实质量评价体系。首先通过MATLAB用最小标准差的方式将压实参数进行区域划分,以代表性压实度参数建立了基于BIM-GIS的沥青路面的压实质量监控体系,实现了将智能压实获取的质量参数以直观可视的图像表达取代传统的数据繁多读取困难的Excel表达。然后采用层次分析法以专家打分的方式通过C#语言编程建立了沥青路面施工质量的可视化评估程序。最后本文针对沥青路面施工过程中典型的级配离析病害为研究对象,结合图像处理采用基尼不纯度模型建立了基于图像识别的沥青路面级配离析病害参数获取,并将图像识别结果反馈到三维的BIM模型中建立预警提示,建立了基于BIM的沥青路面施工离析质量状况预警体系。（3）针对养护阶段的BIM技术应用不足,开展了沥青路面病害的BIM参数化集成与成本模型构建研究。为构建基于BIM的参数化病害模型,首先采用Context Capture利用三维重构技术重构了沥青路面病害的三维模型。另一方面,针对局部病害利用Revit建立基础参数模型的功能,直接在BIM模型中建立三维的病害模型然后进行病害纹理贴图,实现病害的精细建模。然后将完成的参数模型导入到道路总体模型中,实现病害尺寸参数在BIM模型中直接测量获取,同时建立关注点,详细记录病害的其他关键信息方便后期查询。在此基础上,接下来是建立基于BIM模型的养护成本估算。首先结合江苏省历年的养护资料建立不同养护措施的平均费率,通过三维道路模型中的病害信息建立养护成本估算程序。然后结合公路技术状况评定标准与养护设计规范,以SRI、RQI、PCI、RDI等公路技术状况评价指标对上述建立的养护成本估算程序进行了优化,最终建立了基于数据式与三维病害图像相结合的沥青路面自主养护决策模型。（4）开展了基于BIM的建管养一体化运维信息平台的研究。建立了沥青路面全生命周期数据采集模式,并对采集的数据建立了基于IFC格式的信息表达方式。在此基础上,通过DW网页编程软件,建立了基于全生命周期BIM式数据采集的一体化运维管理平台。信息平台主体部分包括密码式的加密窗口登录界面,平台主页总体信息概况以及大类目录标签,视频与模型文件存储查询专区,数据文件详细资料归类专区等。
吴哲成[3]（2020）在《基于视觉信息的高速路面状态检测技术研究》文中研究指明加强高速公路交通智能化建设、提高交通管理的工作效率,是我国在“建设交通强国”发展趋势下的迫切需求。路面状态检测技术旨在帮助高速公路监管部门提前发现结冰、积雪等不良路况,为高速公路监管部门对确保车辆行驶安全及路面维护提供重要决策依据。相比于基于硬件设备的路面状态检测技术成本较高、检测范围受局限等问题,基于视觉信息的路面状态检测技术成本较低、覆盖范围广,具有更高的研究价值。本文针对现有视觉路面状态检测技术受路面周围无关景物及光线的干扰所导致分类准确度不高的问题,难以适用于高速交通行业的实际应用需求,对开展基于视频的路面状态检测技术所需的路面区域分割、路面阴影消除等内容进行研究,旨在为提高高速公路路面状态检测准确率的同时,为行业同类方法提供技术积累。具体工作如下:（1）提出一种基于U-Net+Attention残差注意力机制的路面区域分割算法。为了消除高速公路路面两侧无效信息对检测过程带来的干扰,本文将融合了空间注意力机制和通道注意力机制的Attention模块与具有高分割精度的U-Net网络相结合,增强了应用语义分割模型对路面区域分割的准确性。首先,基于混合高斯背景建模算法,对高速监控视频的静态背景进行了建模,实现了对监控视频中包含路面区域的静态背景提取;接着,将融合了空间注意力机制和通道注意力机制的Attention模块与U-Net网络于其特征拼接处相结合,将新的网络基于标注路面后的KITTI-Road数据集训练路面分割模型;最后,实现了对背景图片中路面区域的准确分割。测试结果表明,相比其他图像分割方法具有较好的路面分割效果。（2）实现了一种基于循环生成对抗网络的路面阴影消除算法。首先,采集不同路面状态下的阴影图片对经典阴影数据集ISTD进行扩充,并基于循环生成对抗网络训练路面阴影消除模型;然后,使用基于上下文信息的阴影DSC（Direction-aware Spatial Context,DSC）特征实现对待消除路面阴影区域的检测;最后,结合路面阴影消除模型,实现对高速公路路面阴影区域的消除。（3）基于残差结构构建了高准确率的路面状态分类器。首先,构建了一套包含干燥、积水、积雪、结冰四种公路路面状态共4000张图片的数据集;然后,对比了基于机器学习方法的路面特征提取和多分类器构建模式与基于卷积神经网络进行路面状态分类的原理,基于残差结构搭建了本文的路面状态分类网络;最后,针对不同的网络结构对所构建的数据集进行训练以得到最优的分类模型应用到路面状态识别任务中。经测试集结果表明,应用本文方法所得分类器对不同路面状态的分类准确率达97.6%,证明了基于残差结构训练所得路面状态分类器相比其他分类方法而言,分类效果最佳。（4）构建了一套智能高速路面检测系统。该系统基于Py Qt的架构进行开发,设计实现了高速监控视频背景提取、路面区域分割、路面阴影检测与消除和路面状态识别等主要功能模块。测试结果表明,系统可以消除路面状态检测过程中公路两侧无关景物及阴影对检测过程带来的干扰,基于高速监控视频实现对路面状态的准确识别。
喻蒙[4]（2020）在《基于卷积神经网络的高速公路车辆检测与跟踪研究》文中研究表明随着深度学习应用研究的深入,基于卷积神经网络的目标检测与跟踪技术在图像处理、无人驾驶、智能监控等领域发挥了巨大的作用。但是在实际高速场景中,由于受光照强度、恶劣天气、车辆快速移动、尺度变化和目标形变等因素限制,对视频的车辆检测与跟踪会产生很大的影响。为解决以上问题,本文基于卷积神经网络提出一种适用于高速公路场景的目标检测与跟踪算法,主要内容如下:（1）在卷积神经网络Faster R-CNN目标检测算法的基础上,针对传统模型存在的不足以及训练集和测试集样本存在差异性问题,考虑结合域自适应,提出基于域自适的Faster R-CNN车辆检测算法。通过在多个数据集上使用多种经典目标检测算法模型进行对比实验来测试模型的有效性,实验结果显示模型检测表现良好,但对于一些小尺度和背景相似目标存在漏检的问题。研究分析发现这是由于算法模型中区域生成网络只能接受卷积层最后一层提取到的车辆目标特征,算法模型需进一步的改进。（2）以当前目标跟踪领域中最为流行的孪生网络作为基础网络结构,针对孪生网络跟踪算法精度不高和速度慢的问题,提出基于区域生成的Siamese跟踪算法,通过引入Faster RCNN中的RPN（Region Proposal Network）网络,框架采用大规模图像进行端对端训练。本文在当前主流目标跟踪测试数据集上进行大量实验,通过精度图、成功率图和逐帧中心误差等指标对算法模型分析。实验结果表明在光照变化、快速移动、低分辨率场景下跟踪效果不错,但模型对场景中发生显着光照变化和当车辆与背景相似时的车辆目标跟踪性能还有待提高。（3）建立高速公路数据集,依据不同的场景、时间、天气等将数据集分类。实验结果发现基于域自适的Faster R-CNN模型对于背景相似和小尺度目标容易出现漏检,为解决这一问题,本文对RPN网络改进提出多尺度检测模型并测试,实验结果表明改进模型对于小尺度目标检测性能有明显的提高;另外,本文也进行了车辆类别迁移实验,结果表明域自适应组件对不同域之间的迁移是有效的,同时挖掘困难样本和多尺度训练方式对模型的检测性能有一定的帮助。通过引入多尺度检测方法和干扰物感知训练方式解决跟踪模型的问题,并对实验结果进行了精度图和成功率图分析,得出该方法对跟踪模型有一定效果的提升。
朱金凤[5]（2020）在《基于YOLO-v3的高速公路交通事件检测系统研究》文中提出随着我国高速公路网的逐渐完善,交通事件也随着公路里程数的增加越来越多,高速公路行车安全的重要性凸显。交通事件发生后的及时发现、处理、救援也成为高速公路管理人员关心的问题,针对高速公路交通事件的检测一直是研究交通安全的学者重点研究方向。近年来随着高速公路监控摄像头的普及应用,通过图像处理技术对视频中的交通事件进行检测也成为研究热点。本文对连徐高速公路交通事件的检测和处理流程进行梳理,在连徐高速现有的软硬件基础上构建了交通事件检测系统,并重点对系统的数据处理模块进行研究,最终实现了对交通事件的检测和报警。论文先对高速公路事件检测系统进行了结构和流程研究,然后提出建立基于图像处理技术的数据处理模块。数据处理模块的核心算法是目标检测算法和目标跟踪算法。采用传统的背景差法目标检测算法对视频图像中的运动车辆进行检测,然后用改进的Camshift跟踪算法对运动车辆进行跟踪,从而检测视频中的车辆运行状态并及时对不正常交通状态进行处理。传统算法实现了对运动车辆的检测和跟踪功能,但是无法应对大流量车流和晃动的视频。论文对高速公路运动目标的特性进行研究,选取了基于YOLO-v3算法的数据处理技术,实现了对运动目标的检测追踪,在出现堵车和交通事故时,可以实现报警功能。在基于YOLO-v3的数据处理模块中,本文采用了用于行人跟踪的Deepsort算法,并在VOC2007数据集中进行了训练,完成了对车辆的检测追踪和报警。本文研究数据采集自G30连徐高速公路段监控中心的真实数据,实验算法以python等软件为编程平台,研究结果表明,本文研究的高速公路交通事件检测系统可完成对视频中交通事件的检测,提高检测率,为高速公路安全管理提供借鉴指导。
张亚星[6]（2020）在《S公司收费站运营管理优化研究 ——基于高速公路收费改革的背景》文中提出在我国经济快速发展的背景下,机动车保有量持续快速增长。高速公路出行以其便利快捷的特点,一直以来都是大众驾车出行的首选方式。虽然我国高速公路通车里程跃居世界第一,但是高速公路收费站拥堵的现象却日趋频繁。经调研发现这种问题是由于高速公路管理单位并未对高速公路的管理制度进行有效的优化造成的。国家层面也出台了相应的政策来促进高速公路管理制度的改革,例如已经完成的高速公路全国联网政策和正在进行的撤销高速公路省界收费站政策等。高速公路收费站作为高速公路管理单位开展高速公路管理工作的主要场所,在高速公路全国联网后如何转型,如何提高运营管理效率减少拥堵。也就成为了高速公路管理单位需要解决的问题。所以本文把如何优化高速公路收费站的运营管理作为论文的选题方向。基于述上背景,本文选取S公司作为研究对象。S公司管辖的路桥资产位于国家南北公路大动脉的重要区段,收费站多问题较突出具有广泛的代表性。以S公司为例,笔者调研发现高速公路收费站运营管理中主要存在三类问题:（1）高速公路收费站以收取车辆通行费的定位不能适应新的形势。（2）收费效率低,遇通行高峰期排队时间长。（3）收费设备管理维护困难,车道软硬件设备故障造成收费系统瘫痪无法及时恢复等问题,不仅严重阻碍了高速运营管理工作的效率,还对收费站日常管理和联网收费服务水平造成了较大的负面影响。全文首先对S公司收费站运营管理的基本情况进行了简介,同时根据相关文献对S公司今后的发展情况进行了分析。其次,对S公司收费站运营管理的影响因素因素和司乘满意度做了问卷调查。再次,对问卷调查进行分析找出影响S公司收费站运营管理效率的主要因素;最后,根据影响运营管理效率的主要因素提出了优化方案。本文以运营服务理论和技术创新理论为基础对收费站的运营管理展开论述。采用SWOT分析法和问卷调查法对造成运营管理问题的原因进行了剖析。最后通过四种有效方案来探讨如何提高S公司收费站运营管理效率。本文提出的S公司收费站运营管理方案不仅对于S公司的优化建设具有参考价值,也对同时期的其他同类高速公路企业开展运营管理工作改革具有借鉴意义。
马宇[7]（2020）在《BIM技术在柞山高速公路建设管理中的应用研究》文中研究指明我国基础设施产业建设快速发展,BIM技术已经在建筑行业得到利用,并取得了一定成效。近些年,传统的项目管理问题已逐渐暴露,部分工程的施工质量难以控制,这为后期的运营维护埋下了隐患,引用BIM技术对工程设计和施工管理进行优化,可有效的解决这些问题和隐患,节省人力物力成本,提高了项目管理水平。由于起步较晚和信息化投入等因素的制约,BIM技术在交通建设领域的发展相对比较缓慢,本文依托柞山高速公路项目,对BIM技术在高速公路建设中的应用开展研究。本文首先研究了BIM发展的背景和国内外现状,并通过对传统高速公路项目管理存在的问题进行剖析,论证了将BIM技术应用与高速公路建设领域的优势。其次对BIM技术的基础架构和数据交互标准进行了研究,对比分析了BIM技术的特点和优势,结合柞山高速公路项目实际情况,选定了设计软件和建模精度。再次,利用BIM技术在设计阶段进行建模测试,在施工阶段进行信息化平台构建,并针对施工期质量控制进行专项开发。在项目交工后,将BIM平台的各项数据向运营方移交,运营单位可利用BIM系统进行养护工程、安全管理等模块的二次开发,最终达到BIM技术在设计、施工和运营阶段的全周期应用。本次研究结合柞山高速公路建设项目,通过利用BIM技术对项目重点工程左家湾大桥进行了设计建模,并利用碰撞检测、模型优化等方法降低了设计缺陷和变更。柞山项目根据工程实际情况,利用BIM模型进行了信息化平台和质量控制开发,确保施工质量,节省管理成本,提高各方工作效率。利用BIM系统在运营阶段制定的养护工程方案也将大大提高运营方管理水平。本文详细研究了系统的建模和各阶段应用的开发流程,充实了BIM技术在高速公路领域运用的理论研究,为今后BIM技术在高速公路设计、施工和运营等各个领域的广泛应用提供了参考。
刘森,张书维,侯玉洁[8]（2020）在《3D打印技术专业“三教”改革探索》文中进行了进一步梳理根据国家对职业教育深化改革的最新要求,解读当前"三教"改革对于职教教育紧迫性和必要性,本文以3D打印技术专业为切入点,深层次分析3D打印技术专业在教师、教材、教法（"三教"）改革时所面临的实际问题,并对"三教"改革的一些具体方案可行性和实际效果进行了探讨。
李宁万[9]（2019）在《基于Flex的高速公路集中监控系统研发》文中进行了进一步梳理高速公路作为公路交通的主要组成部分,其车流密度正逐年增大,加之车辆行驶速度普遍较快,公路沿线气候环境复杂多变,整体运行状况瞬息变化,运营管理机构对监控系统的实时性提出更高要求。高速公路沿线安装有大量的设备,尤其以隧道的设备数量最多,这些设备产生了大量数据,监控系统的交互流畅性成为系统瓶颈。高速公路的运营调整和统筹规划离不开数据的支撑,多角度的数据统计分析模型成为强有力的支撑源。基于上述形势,传统Web技术的系统已逐渐不能满足需求,催生应用富网络应用技术解决高速公路监控管理难题的需求。Flex是富网络应用技术的一种,本文研究采用Flex及其架构技术构建高速公路集中监控系统,实现高实时性、高效统计分析、良好交互式体验、丰富统计输出的高速公路集中监控系统,满足运营管理的需求。本文的主要工作包括:（1）系统需求分析。根据应用场景和需求文件详细分析系统需求,建立需求分析模型,并根据人员组织结构对角色进行业务建模。（2）系统设计。从总体架构、功能结构、逻辑结构和网络结构四个方面对系统进行设计,根据功能结构划分对系统的主要功能进行设计,阐述应用Flex技术在系统设计中的优势。（3）系统实现。从视图层、控制层等方面研究系统的业务实现逻辑,选取主要功能进行研究,从实现逻辑进行剖析,给出关键功能的实现效果。（4）系统部署和测试。介绍系统的部署环境,从功能性和非功能性两方面对系统进行测试,并分别给出具有代表性的测试结果。系统的测试和应用效果表明,应用Flex及其架构技术开发的高速公路集中监控系统,具有实时和高效的数据统计分析能力,帮助用户及时获取高速公路运行状况和做出运营调整。系统丰富的统计报表输出,为用户多角度了解高速公路运营状况提供有力支持。系统丰富的界面设计和流畅的用户交互过程,帮助用户轻松完成各项工作任务。该系统总体上很好地解决了高速公路运营管理机构当前面临的监控管理难题。
王齐天[10]（2019）在《基于改进Haar-like+Adaboost的高速公路停车事件检测》文中认为停车事件检测是高速公路监控系统的重要组成部分。与其他停车事件检测算法相比,基于Haar-like+Adaboost的目标检测算法具有目标分类能力较好、所需图像样本较少,且特征训练不易产生过拟合的特点,在停车事件检测方面取得了较好的效果。但由于高速公路路段复杂场景下的停车事件检测面临着光照、视角与尺度变化引起的干扰,使得基于Haar-like+Adaboost的车辆图像特征描述方法和检测算法无法同时满足高速公路场景下停车事件检测实时性和准确性的需求。因此,基于高速公路路段停车事件场景特点,分析研究其在高速公路场景应用的不足并改进,提高检测算法的性能以满足应用需求,具有重要的理论和实际意义。论文在分析了基于Haar-like+Adaboost的车辆图像特征描述方法和检测算法应用于高速公路路段场景下的问题及难点后,重点研究了复杂条件下车辆Haar-like特征提取以及基于改进的Adaboost级联停车事件检测模型,形成了一套基于Haar-like+Adaboost的高速公路停车事件检测方案。主要研究内容包括:（1）复杂条件下的车辆Haar-like特征提取方法研究。针对视角变化下的Haar-like特征提取,通过感兴趣区域视角自动识别和二维图像影射变换,对图像潜在目标区域进行翻转,减小了视角变化导致的车辆外观的显着变化;针对光照变化下的Haar-like特征提取,通过单高斯背景建模所得背景图片进行实时亮度检测和自适应Gamma变换,减小了光照频繁变化导致的车辆目标亮度变化;针对尺度变化下的Haar-like特征提取,通过将原有的固定比例特征映射算法改进为自适应比例下特征映射方法,减小了尺度变化导致的Haar-like特征映射偏差。实验结果表明,上述改进有效减小了车辆Haar-like特征在多变场景下的类内差异,有利于提升检测算法的识别准确性和泛化能力。（2）Adaboost框架下级联分类器检测模型的改进。针对背景差分下车辆轮廓特征表征能力不足以及前景目标完整性不足引起的树荫、云影与水渍等局部光斑干扰问题,给出了一种Adaboost框架下基于滞后更新背景模型的候选区域提取方案,通过对比前景与背景图片的canny纹理信息,提高了潜在目标候选区域的准确性。在此基础上,针对Adaboost算法耗时的问题,通过剔除非典型Haar-like特征,在保证训练效果的前提下,提高了训练速度。最后,针对高速公路场景下车辆局部特征呈现点块状分布的特点,在原有算法基础上设计增加了变尺度Haar-like中心特征,使之参与到基于Adaboost的特征筛选过程中,提高了对车辆目标和非车辆目标的分类能力。最后,经过上述两方面的研究,本文用c++语言在Windows平台上实现了改进后的基于Haar-like+Adaboost的停车事件检测方法,用高速公路监控系统采集到的历史视频进行了样本的制作和训练,并进行了对比试验。实验结果表明,论文的改进方法能够提高车辆Haar-like特征在高速公路复杂环境下的表征能力,在保证算法实时性的前提下,提高了停车事件检测的准确性。
二、视频检测技术在高速公路的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、视频检测技术在高速公路的应用（论文提纲范文）
（1）基于φ-OTDR系统的交通事件定位识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题的研究背景与意义 |
| §1.2 交通监测常用传感技术与事件检测研究现状 |
| §1.2.1 常用监测传感技术 |
| §1.2.2 交通事件检测技术 |
| §1.2.3 研究现状与面临问题 |
| §1.3 分布式光纤传感系统及其研究现状 |
| §1.3.1 分布式光纤传感系统简介 |
| §1.3.2 相位敏感型光时域反射技术 |
| §1.4 基于模分复用的φ-OTDR系统 |
| §1.5 本文主要章节安排 |
| 第二章 分布式相敏光时域检测(φ-OTDR)系统与信号获取 |
| §2.1 分布式相敏光时域检测(φ-OTDR)系统 |
| §2.1.1 瑞利反向散射原理 |
| §2.1.2 相干探测原理 |
| §2.1.3 φ-OTDR传感系统原理 |
| §2.1.4 地埋式φ-OTDR振动检测原理 |
| §2.2 分布式相敏光时域检测(φ-OTDR)系统的信号获取 |
| §2.2.1 系统的时域信号获取 |
| §2.2.2 振幅差分法 |
| §2.3 本章小结 |
| 第三章 基于聚类分析的单通道φ-OTDR系统中振动信号定位与事件识别研究 |
| §3.1 变分模态分解 |
| §3.2 基于AP的事件识别 |
| §3.2.1 仿射传播聚类算法(AP) |
| §3.3 基于事件识别框架的振动信号定位算法 |
| §3.3.1 事件识别整体框架模型 |
| §3.3.2 振动信号定位算法 |
| §3.4 实验设计 |
| §3.5 实验结果与分析 |
| §3.6 本章小结 |
| 第四章 基于多芯光缆的双通道φ-OTDR传感系统 |
| §4.1 多芯光缆双通道φ-OTDR系统搭建 |
| §4.2 基于双通道的φ-OTDR系统中振动信号定位与事件识别研究 |
| §4.3 快速振动定位算法设计及分析 |
| §4.3.1 实验场景1:校园路段测试 |
| §4.3.2 实验场景2:高速公路测试 |
| §4.4 本章小结 |
| 第五章 基于两模光纤的双通道φ-OTDR传感系统 |
| §5.1 两模光纤的基础理论 |
| §5.2 实验设计 |
| §5.2.1 实验所用两模光纤的参数 |
| §5.2.2 基于两模光纤的双通道φ-OTDR系统 |
| §5.3 实验结果与分析 |
| §5.3.1 LP01 模和LP11a模双通道的后向瑞利散射信号 |
| §5.3.2 LP01模和LP11a模的振动定位 |
| §5.3.3 振动位置处LP01模和LP11a模的振动信号时频分析 |
| §5.4 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| §6.1 完成的主要工作与成果 |
| §6.2 论文研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读博士期间的主要研究成果 |
（2）BIM技术在沥青路面全寿命周期中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 BIM技术的发展现状 |
| 1.2.2 BIM技术在道路工程设计阶段的研究现状 |
| 1.2.3 BIM技术在道路工程施工阶段的研究现状 |
| 1.2.4 BIM技术在道路工程管养阶段的研究现状 |
| 1.2.5 基于BIM信息数据平台研发的相关研究 |
| 1.3 当前公路工程全生命周期运维管养面临的问题 |
| 1.4 研究目的与意义 |
| 1.5 主要研究内容与技术路线 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 主要研究方法与技术路线 |
| 第二章 典型沥青路面的参数化建模与结构分析 |
| 2.1 参数化模型建立 |
| 2.1.1 Revit简介 |
| 2.1.2 族构件创建 |
| 2.1.3 参数化模型创建 |
| 2.2 典型沥青路面结构设计 |
| 2.2.1 沥青路面组合类型 |
| 2.2.2 典型路面结构组合 |
| 2.2.3 代表性道路的参数化建模 |
| 2.3 基于Dynamo的沥青路面自动化设计与结构分析 |
| 2.3.1 利用Dynamo实现路面参数可控的三维道路 |
| 2.3.2 结构分析的参数准备 |
| 2.3.3 基于Dynamo的路面结构分析 |
| 2.4 基于BIM的数据中转系统的研发 |
| 2.4.1 数据转换方法 |
| 2.4.2 数据转换接口的研发 |
| 2.5 基于ABAQUS-BIM模型的力学性能验算 |
| 2.5.1 基于BIM-ABAQUS转换接口的参数化模型数据转换 |
| 2.5.2 典型路面的ABAQUS结构分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于BIM的沥青路面施工过程模拟与关键参数集成 |
| 3.1 高速公路沥青路面的施工技术 |
| 3.1.1 高速公路沥青路面的施工 |
| 3.1.2 高速公路沥青路面施工技术要点 |
| 3.1.3 当前施工及管理中存在的问题 |
| 3.2 基于BIM的沥青路面可视化施工模拟 |
| 3.2.1 施工模拟的重要性及其意义 |
| 3.2.2 基于BIM的施工场景构建 |
| 3.2.3 基于BIM的施工过程模拟 |
| 3.3 基于BIM的路基施工质量管控 |
| 3.3.1 高速公路路基施工质量控制要点 |
| 3.3.2 路基压实度对路面性能的影响 |
| 3.3.3 确立压实度作为施工质量评定标准 |
| 3.3.4 基于BIM-ArcGIS的智能压实质量的可视化监控 |
| 3.4 基于BIM的沥青路面施工信息集成与质量性能评价 |
| 3.4.1 沥青路面施工信息的参数化集成 |
| 3.4.2 层次分析法方法介绍 |
| 3.4.3 基于层次分析的沥青路面施工质量评价 |
| 3.5 基于BIM的沥青路面施工质量预警 |
| 3.5.1 沥青混合料离析的相关研究 |
| 3.5.2 集料的边缘检测 |
| 3.5.3 集料图像分割 |
| 3.5.4 沥青混合料的离析程度表征 |
| 3.5.5 基于BIM的可视化呈现与预警机制的建立 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 沥青路面病害的BIM参数化集成与成本模型构建 |
| 4.1 基于Context Caputer的沥青路面病害三维模型重构 |
| 4.1.1 三维重构技术的基本原理与简介 |
| 4.1.2 基于Context Caputer的沥青路面病害三维模型重构 |
| 4.2 沥青路面病害信息的参数化建模 |
| 4.2.1 Revit中的基础病害模型制作 |
| 4.2.2 病害纹理贴图 |
| 4.2.3 病害模型融入到BIM模型中 |
| 4.3 沥青路面病害信息的存储与管理 |
| 4.3.1 沥青路面病害信息的存储备案 |
| 4.3.2 基于BIM模式的沥青路面病害信息管理 |
| 4.4 基于BIM模式的养护成本估算 |
| 4.4.1 沥青路面全生命周期成本分析理论框架 |
| 4.4.2 沥青路面养护阶段的成本分析 |
| 4.4.3 基于模型的养护成本估算 |
| 4.5 基于BIM的养护自主决策模型建立 |
| 4.5.1 预防性养护决策的方法与过程 |
| 4.5.2 基于BIM的养护决策分析 |
| 4.5.3 养护自主决策模型的建立 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于BIM的建管养一体化运维管理平台研发 |
| 5.1 沥青路面全生命周期数据的采集 |
| 5.2 沥青路面全生命周期数据的处理与表达 |
| 5.2.1 IFC标准的信息表达方式 |
| 5.2.2 基于IFC格式的数据表达 |
| 5.3 信息的上传与导入 |
| 5.3.1 信息创建过程 |
| 5.3.2 信息的传递与存储 |
| 5.3.3 信息共享与协同工作 |
| 5.4 一体化信息平台的研发 |
| 5.4.1 开发平台介绍 |
| 5.4.2 平台的总体设计 |
| 5.4.3 平台的可视化展示与功能的实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 进一步的研究建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及专利申请 |
（3）基于视觉信息的高速路面状态检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 路面分割技术研究现状 |
| 1.2.2 路面阴影消除技术研究现状 |
| 1.2.3 路面状态分类技术研究现状 |
| 1.2.4 智能交通系统研究现状 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第2章 公路路面区域分割 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 高速监控视频静态背景提取 |
| 2.2.1 混合高斯背景建模算法 |
| 2.2.2 直方图投影背景建模算法 |
| 2.2.3 VIBE背景建模算法 |
| 2.3 背景建模实验结果及分析 |
| 2.4 基于传统视觉算法的路面区域分割 |
| 2.4.1 基于阈值法的路面区域分割 |
| 2.4.2 基于马尔科夫随机场的路面区域分割 |
| 2.4.3 基于区域生长法的路面区域分割 |
| 2.5 基于深度学习的路面区域分割 |
| 2.5.1 语义分割网络 |
| 2.5.2 基于注意力机制的语义分割网络 |
| 2.6 实验结果分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 公路路面阴影消除 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 路面阴影检测 |
| 3.2.1 基于色度特征的阴影检测 |
| 3.2.2 基于聚类算法的阴影检测 |
| 3.2.3 基于DSC特征的阴影检测 |
| 3.3 路面阴影检测及结果分析 |
| 3.4 路面阴影消除 |
| 3.4.1 基于快速步进算法的阴影消除 |
| 3.4.2 基于Navier-Stokes方程的阴影消除 |
| 3.4.3 基于生成对抗网络的阴影消除 |
| 3.5 基于循环生成对抗网络的路面阴影消除 |
| 3.5.1 构建路面阴影数据集 |
| 3.5.2 循环对抗网络的搭建 |
| 3.6 实验结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 公路路面状态分类 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 构建路面状态数据集 |
| 4.3 基于机器学习的路面状态分类方法 |
| 4.3.1 公路路面的特征提取 |
| 4.3.2 公路路面状态的分类器设计 |
| 4.4 基于卷积神经网络的路面状态分类 |
| 4.4.1 基于卷积层的特征提取 |
| 4.4.2 基于残差结构的分类器构建 |
| 4.5 实验结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 智能高速路面检测系统的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统需求分析 |
| 5.2.1 功能性需求 |
| 5.2.2 非功能性需求 |
| 5.3 系统架构设计与实现 |
| 5.3.1 系统开发环境 |
| 5.3.2 系统框架 |
| 5.3.3 系统模块设计 |
| 5.3.4 系统数据交互设计 |
| 5.3.5 系统展示 |
| 5.4 系统性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所获成果 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目和获得奖励 |
| 致谢 |
（4）基于卷积神经网络的高速公路车辆检测与跟踪研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 卷积神经网络理论基础 |
| 2.1 卷积神经网络概述 |
| 2.1.1 卷积层 |
| 2.1.2 池化层 |
| 2.1.3 全连接层 |
| 2.2 模型训练过程及优化方法 |
| 2.2.1 模型训练过程 |
| 2.2.2 反向传播算法 |
| 2.2.3 随机梯度下降 |
| 2.2.4 正则化 |
| 2.3 基于卷积神经网络的目标检测算法 |
| 2.3.1 Two-stage目标检测算法 |
| 2.3.2 One-stage目标检测算法 |
| 2.4 基于卷积神经网络的目标跟踪算法 |
| 2.4.1 基于相关滤波的卷积神经网络目标跟踪 |
| 2.4.2 基于分类的卷积神经网络目标跟踪 |
| 2.4.3 基于回归的卷积神经网络目标跟踪 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于域自适应的FASTER R-CNN车辆检测模型 |
| 3.1 Faster R-CNN算法 |
| 3.1.1 RPN |
| 3.1.2 感兴趣区域池化 |
| 3.2 域自适应Faster R-CNN模型 |
| 3.2.1 域自适应组件 |
| 3.2.2 图像级和实例级对齐 |
| 3.2.3 一致性正则化 |
| 3.2.4 锚框设计和损失函数 |
| 3.3 网络模型训练方式 |
| 3.3.1 多尺度训练 |
| 3.3.2 困难样本挖掘 |
| 3.3.3 网络结构 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 实验设置及数据集 |
| 3.4.3 分析指标 |
| 3.4.4 检测结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于SIAMESE-RPN网络的车辆跟踪模型 |
| 4.1 Siamese目标跟踪算法分析 |
| 4.1.1 Siamese网络 |
| 4.1.2 Siamese-FC网络 |
| 4.2 基于Siamese-RPN目标跟踪算法模型 |
| 4.2.1 Siamese-RPN网络结构 |
| 4.2.2 Siamese Network提取特征 |
| 4.2.3 RPN网络结构 |
| 4.3 数据集和网络训练 |
| 4.3.1 数据集 |
| 4.3.2 训练方式及参数设置 |
| 4.4 实验仿真及结果分析 |
| 4.4.1 实验平台 |
| 4.4.2 4种复杂场景下车辆跟踪实验分析 |
| 4.4.3 11种跟踪算法精度图对比和定量分析 |
| 4.4.4 单目标跟踪模型评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于江西省高速公路实例分析 |
| 5.1 概述 |
| 5.1.1 项目简介 |
| 5.1.2 构建基于江西省高速公路车辆数据集 |
| 5.2 基于江西省高速公路实例的车辆检测模型分析 |
| 5.2.1 不同天气场景车辆检测结果分析 |
| 5.2.2 车辆检测模型改进 |
| 5.2.3 网络训练与改进实验结果分析 |
| 5.2.4 域自适应实验结果分析 |
| 5.3 基于江西省高速公路实例的车辆跟踪模型分析 |
| 5.3.1 车辆跟踪模型的改进 |
| 5.3.2 干扰物感知训练 |
| 5.3.3 干扰物感知训练模块 |
| 5.3.4 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 主要工作回顾 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（5）基于YOLO-v3的高速公路交通事件检测系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外高速公路交通事件检测技术研究现状 |
| 1.3 研究目的 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 2 高速公路交通事件检测系统 |
| 2.1 交通事件 |
| 2.2 交通事件检测系统 |
| 2.3 交通事件数据处理模块 |
| 2.4 基于背景差法的交通事件检测和追踪 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于YOLO-v3的交通事件数据处理模块 |
| 3.1 高速公路运动目标特性 |
| 3.2 YOLO-v3车辆检测算法 |
| 3.3 deepsort跟踪算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 检测算法实现 |
| 4.1 算法性能评价标准 |
| 4.2 基于背景差法检测实现结果 |
| 4.3 基于YOLO-v3算法的检测追踪实现结果 |
| 4.4 检测结果对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 研究成果 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）S公司收费站运营管理优化研究 ——基于高速公路收费改革的背景（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 技术路线图 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 收费站运营管理 |
| 2.2 服务运营管理理论 |
| 2.3 技术创新理论 |
| 3 S公司收费站运营管理现状 |
| 3.1 S公司简介 |
| 3.2 S公司收费站概述 |
| 3.3 S公司收费站运营管理现状 |
| 3.3.1 S公司收费站的工作分工 |
| 3.3.2 S公司收费站各项工作的岗位职责 |
| 3.3.3 S公司收费站的业务 |
| 3.4 基于SWOT的S公司收费站运营管理现状分析 |
| 3.4.1 S公司收费站运营管理的优势(S)分析 |
| 3.4.2 S公司收费站运营管理的劣势(W)分析 |
| 3.4.3 S公司收费站运营管理的机会(O)分析 |
| 3.4.4 S公司收费站运营管理的威胁(T)分析 |
| 3.4.5 构造SWOT矩阵 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 S公司收费站运营管理问卷调查分析 |
| 4.1 问卷设计 |
| 4.1.1 调查的目的 |
| 4.1.2 调查的主要内容 |
| 4.1.3 调查对象 |
| 4.1.4 调查时间和主要方式 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.3 问卷发放和回收 |
| 4.4 问卷调查结果分析 |
| 4.4.1 效度分析 |
| 4.4.2 信度分析 |
| 4.4.3 基础信息分析 |
| 4.4.4 影响因素分析 |
| 4.4.5 司乘满意度统计分析 |
| 4.5 问卷调查结论 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 对S公司收费站运营管理的优化方案 |
| 5.1 方案的设计原则 |
| 5.2 对通行费征收方式的优化方案 |
| 5.2.1 新车道工控机更换的步骤 |
| 5.2.2 新车道工控机更换的注意事项 |
| 5.2.3 新车道工控机更换后的调试 |
| 5.3 对收费站设备的优化方案 |
| 5.3.1 加装入口车道治超设备方案 |
| 5.3.2 潮汐车道改造方案 |
| 5.3.3 路径识别系统方案 |
| 5.4 对现阶段运营管理方式的优化方案 |
| 5.4.1 S公司收费站各项工作优化后的工作分工 |
| 5.4.2 S公司收费站各项工作优化后的岗位职责 |
| 5.4.3 S公司收费站优化后的业务 |
| 5.5 方案的实施保障 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 研究不足之处 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 调查问卷 |
| 附录2 S公司收费站司乘满意度调查问卷 |
| 附录3 攻读学位期间的主要研究成果 |
| 附录4 致谢 |
（7）BIM技术在柞山高速公路建设管理中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外BIM技术研究现状 |
| 1.2.1 国外BIM技术研究现状 |
| 1.2.2 国内BIM技术研究现状 |
| 1.2.3 传统高速公路项目管理现状和问题 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 BIM技术的基础架构和相关技术 |
| 2.1 BIM的概念 |
| 2.2 IFC数据标准 |
| 2.2.1 IFC数据标准的概述 |
| 2.2.2 IFC与 BIM的联系 |
| 2.3 BIM技术特点 |
| 2.3.1 可视化性 |
| 2.3.2 协调性 |
| 2.3.3 模拟性 |
| 2.3.4 优化性 |
| 2.3.5 可出图性 |
| 2.4 BIM技术与CAD技术的对比分析 |
| 2.4.1 CAD技术存在的缺陷 |
| 2.4.2 BIM技术的优势 |
| 2.5 建模软件的选择 |
| 2.6 LOD模型精度 |
| 2.7 BIM相关技术集群 |
| 2.7.1 BIM+GIS技术 |
| 2.7.2 基于BIM技术的路面摊铺碾压监测 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 柞山高速公路BIM系统的构建 |
| 3.1 项目概况 |
| 3.1.1 柞山高速概况 |
| 3.1.2 左家湾大桥概况 |
| 3.1.3 准备工作 |
| 3.2 BIM在公路设计阶段的建模及应用 |
| 3.2.1 构件库的划分和建立 |
| 3.2.2 建模流程 |
| 3.2.3 碰撞检测 |
| 3.2.4 图纸复核 |
| 3.2.5 模型优化 |
| 3.3 BIM在公路施工阶段的平台开发 |
| 3.3.1 搭建基础的信息化平台 |
| 3.3.2 构建BIM+GIS三维模型 |
| 3.3.3 工程进度计划管理 |
| 3.3.4 费用管理 |
| 3.3.5 征地拆迁 |
| 3.3.6 质量管理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于BIM系统的施工质量控制 |
| 4.1 关键部位可视化管控 |
| 4.1.1 预制梁场和拌合站可视化管控 |
| 4.1.2 隧道可视化管控 |
| 4.1.3 路面摊铺可视化管控 |
| 4.2 水泥混凝土施工质量控制 |
| 4.2.1 试验室数据实时监测 |
| 4.2.2 箱梁预应力张拉、压浆数据监测 |
| 4.2.3 水泥混凝土拌合数据监测 |
| 4.2.4 桥隧施工质量检验评定 |
| 4.2.5 施工及监理日志电子化 |
| 4.3 沥青拌合料施工质量控制 |
| 4.3.1 沥青拌合数据监测 |
| 4.3.2 路面铺筑监控系统 |
| 4.3.3 路面试验室数据监测 |
| 4.3.4 路面工程质量评定 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 BIM技术在运营阶段的应用及全周期效益分析 |
| 5.1 运营阶段的应用开发方向 |
| 5.1.1 系统数据的移交和接收 |
| 5.1.2 运营养护系统的开发方向 |
| 5.1.3 利用GIS系统的公路养护方案优化 |
| 5.2 BIM技术全周期应用的效益分析 |
| 5.2.1 社会环境和经济效益 |
| 5.2.2 BIM技术对施工过程的优化和提升 |
| 5.2.3 BIM技术在工程质量控制方面的优势 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（8）3D打印技术专业“三教”改革探索（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 3D打印技术专业“三教”面临的突出问题 |
| 1.1 师资团队的教学素养相对偏差 |
| 1.2 3D打印技术专业教材不成体系，资源匮乏 |
| 1.3 教法难以提升学生参与的主动性 |
| 2 3D打印技术应用专业“三教”改革措施 |
| 2.1 通过“名师引领、双元结构、分工协作”的准则塑造团队 |
| 2.1.1 依托有较强影响力的带头人，有效开发名师所具备的引领示范效果 |
| 2.1.2 邀请大师授教，提升人才的技术与技能水准 |
| 2.2 推进“学生主体、育训结合、因材施教”的教材变革 |
| 2.2.1 设计活页式3D打印教材 |
| 2.2.2 灵活使用信息化技术，形成立体化的教学 |
| 2.3 创新推行“三个课堂”教学模式，推进教法改革 |
| 2.3.1 采取线上、线下的混合式教法 |
| 2.3.2 构建与推进更具创新性的“三个课堂”模式 |
（9）基于Flex的高速公路集中监控系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 相关技术简介 |
| 1.3.1 Flex技术简介 |
| 1.3.2 传统Web技术与Flex的比较 |
| 1.3.3 Spring Flex框架 |
| 1.4 研究内容及意义 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 系统需求分析 |
| 2.1 高速公路集中监控需求概述 |
| 2.2 业务需求建模 |
| 2.3 存在问题分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统设计 |
| 3.1 总体架构设计 |
| 3.2 系统功能结构 |
| 3.3 系统网络结构 |
| 3.4 主要功能设计 |
| 3.4.1 道路实时监控 |
| 3.4.2 情报板发布管理 |
| 3.4.3 隧道实时监控 |
| 3.4.4 隧道视频监控 |
| 3.4.5 控制预案管理 |
| 3.4.6 统计报表管理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统实现与测试 |
| 4.1 系统视图层 |
| 4.2 控制层实现 |
| 4.2.1 客户端请求业务 |
| 4.2.2 客户端消息发布业务 |
| 4.3 系统主要功能的实现 |
| 4.3.1 情报板发布的实现 |
| 4.3.2 隧道视频监控的实现 |
| 4.3.3 控制预案管理的实现 |
| 4.3.4 统计报表的实现 |
| 4.4 系统部署环境 |
| 4.4.1 硬件环境 |
| 4.4.2 软件环境 |
| 4.5 系统测试 |
| 4.5.1 功能测试 |
| 4.5.2 非功能测试 |
| 4.6 系统应用效果 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结束语 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间公开发表/录用的学术论文 |
（10）基于改进Haar-like+Adaboost的高速公路停车事件检测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状及课题的提出 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 研究现状分析及课题的提出 |
| 1.3 课题的研究意义 |
| 1.4 研究的主要内容及结构安排 |
| 2 基于Haar-like+Adaboost的高速公路停车事件检测改进方案的提出 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于Haar-like+Adaboost的高速公路停车事件检测问题 |
| 2.2.1 高速公路场景下车辆Haar-like特征描述难点 |
| 2.2.2 Adaboost框架下检测模型的设计难点 |
| 2.3 基于Haar-like+Adaboost的停车事件检测算法改进方案 |
| 2.3.1 复杂条件下的车辆Haar-like特征提取改进 |
| 2.3.2 Adabooost框架下的停车检测模型改进 |
| 2.4 关键技术分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 复杂条件下的车辆Haar-like特征提取改进 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Haar-like特征介绍 |
| 3.2.1 Haar-like特征 |
| 3.2.2 积分图下Haar-like特征计算 |
| 3.2.3 Haar-like特征应用评价 |
| 3.3 视角变化下车辆Haar-like特征提取 |
| 3.3.1 问题的提出 |
| 3.3.2 视角变化下的车辆特征提取改进方案 |
| 3.3.3 实验验证 |
| 3.4 光照变化下车辆Haar-like特征提取 |
| 3.4.1 问题的提出 |
| 3.4.2 基于单高斯场景模型的亮度检测准则 |
| 3.4.3 光照变化下的特征提取改进方案 |
| 3.4.4 实验验证 |
| 3.5 尺度变化下车辆Haar-like特征提取 |
| 3.5.1 问题的提出 |
| 3.5.2 尺度变化下的特征提取改进方案 |
| 3.5.3 实验验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 Adaboost框架下的级联分类器检测模型改进 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Adaboost框架下级联分类器检测模型介绍 |
| 4.3 基于场景模型分类器的候选区域提取改进 |
| 4.3.1 场景模型分类器原理介绍 |
| 4.3.2 问题的提出 |
| 4.3.3 改进方案 |
| 4.3.4 场景模型分类器改进方案实验验证 |
| 4.4 Haar-like特征统计学习改进 |
| 4.4.1 Haar-like特征统计学习分类器原理介绍 |
| 4.4.2 问题的提出 |
| 4.4.3 改进方案 |
| 4.4.4 Haar-like特征统计学习改进方案实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实验结果及分析 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 实验算法总体流程 |
| 5.3 基于Haar-like+Adaboost的高速公路停车事件检测方案实验结果和分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的专利 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的项目 |
| C. 学位论文数据集 |
| 致谢 |
四、视频检测技术在高速公路的应用（论文参考文献）
- [1]基于φ-OTDR系统的交通事件定位识别研究[D]. 徐韶华. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [2]BIM技术在沥青路面全寿命周期中的应用研究[D]. 唐樊龙. 东南大学, 2020(02)
- [3]基于视觉信息的高速路面状态检测技术研究[D]. 吴哲成. 北京工业大学, 2020(06)
- [4]基于卷积神经网络的高速公路车辆检测与跟踪研究[D]. 喻蒙. 华东交通大学, 2020(03)
- [5]基于YOLO-v3的高速公路交通事件检测系统研究[D]. 朱金凤. 中国矿业大学, 2020(01)
- [6]S公司收费站运营管理优化研究 ——基于高速公路收费改革的背景[D]. 张亚星. 华北水利水电大学, 2020(01)
- [7]BIM技术在柞山高速公路建设管理中的应用研究[D]. 马宇. 长安大学, 2020(06)
- [8]3D打印技术专业“三教”改革探索[J]. 刘森,张书维,侯玉洁. 数码世界, 2020(04)
- [9]基于Flex的高速公路集中监控系统研发[D]. 李宁万. 广西大学, 2019(02)
- [10]基于改进Haar-like+Adaboost的高速公路停车事件检测[D]. 王齐天. 重庆大学, 2019(01)
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