小波域多通道图像数字水印嵌入方法

针对用于数字作品版权保护的鲁棒水印方法对局部强度攻击所存在的弱点，提出了小波域多通道水印模型和参考水印的概念，采用多通道水印方法实现水印的嵌入；提出了一种鲁棒水印的线性估计方法，比特误差分析表明，该线性估计方法能够准确估计出局部高强度攻击后嵌入的鲁棒水印，对于抵抗高强度局部化攻击具有显著效果。     

高速公路旅行时间的自适应插值卡尔曼滤波预测

为解决高速公路收费站间非平稳交通流状态下因卡尔曼滤波算法自适应性能差而导致的旅行时间预测精度不稳定的问题,提出等间距插值和Sage-Husa自适应卡尔曼滤波相结合的预测算法。融合人工半自动收费和电子不停车收费数据计算平均旅行时间;引入等间距插值方法重构实时与历史旅行时间之间的时间序列;利用最小二乘法原理构建Sage-Husa自适应预测模型;开发旅行时间预测应用系统,实时主动预测高速公路站间旅行时间。在某示范路段的应用表明:在正常、事故、小长假3种交通流状态下,所提方法的所有周期平均相对误差均在7.5%内,事故周期平均相对误差均在10%内.     

基于交通流预测的高速公路收费站车道开闭配置

针对高速公路收费站的收费车道资源分配不均问题,结合贝叶斯优化算法（bayesian optimization algorithm, BOA）和长短时记忆神经网络（long short term memory, LSTM）,提出了一种基于交通流预测的收费车道开闭配置方法。首先,对收费数据进行预处理,得到交通量、车型比例、收费方式占比和服务时间等基础数据,用于构建模型训练数据集。其次,提出了一种基于多元收费方式的M/G/K排队模型,实现收费站通行过程的理论描述和平均排队长度、平均逗留时间、通行能力等关键指标的计算。然后,针对超参数设置困难问题,引入贝叶斯优化算法构建了BOA-LSTM组合模型实现交通流预测。接着,以交通流预测结果为输入,以车道开启数目为输出,构建了一种以综合成本最小为目标的车道开闭配置模型。最后,以河北新元高速机场收费站为例展开实证分析,结果表明,BOA-LSTM组合模型能够取得良好的预测效果,其中交通量和车型比例的均方根误差分别为16.24和0.03,平均绝对百分比误差分别为13.32%和1.77%;相比于实际方案,工作日平均每天的综合成本降低了2.30%,休息日平均每天的综合成本降低了5.14%。     

基于改进YOLOv5和视频图像的车型识别

为了提高车型识别的精度和检测速度,本文提出了改进YOLOv5的车型识别算法。首先利用高速公路收费的监控视频数据扩充BIT-Vehicle车型数据集,同时针对数据集中各车型图片数量不均衡现象利用图像翻转、添加高斯噪声、色彩变化等图像处理技术对各车型数量进行均衡化,构建BIT-Vehicle-Extend数据集;其次,添加RFB (Receptive Field Block)模块用于增加网络感受野,有助于模型捕捉全局特征;第三,将无参数的SimAM注意力机制添加Bottleneck中,在不增加参数的情况下,提高网络的特征提取能力。最后,实验结果表明,相比于原始网络模型,本文所提出的YOLOv5优化算法,mAP0.5和mAP0.5：0.95 达到98.7%和96.3%,分别提高了0.7%和1.5%。在检测速度方面,达到90 frames/s,与原网络相比检测速度基本不变。因此,本文所提出的YOLOv5优化算法,能够高精度的实时检测车型信息,满足车型识别检测需要。     

毫米波雷达数据驱动的桥梁挠度预测

为监测公路桥梁健康状况从而保证车辆行驶桥面的安全性,基于毫米波雷达监测的桥梁挠度数据,结合深度学习理论,提出了一种基于卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）与门控制循环单元（gate recurrent unit, GRU）组合的桥梁挠度预测模型。首先,获取高速公路大桥高精度挠度数据,通过数据预处理,在保留原始数据特征的基础上,修复部分噪声数据;其次,将处理后的样本数据、时间步长和特征数的三维数据,以桥梁挠度数据序列构造的输入矩阵作为输入层,经过CNN-GRU组合模型的密集连接层后,输出预测桥梁挠度值。最后,选取具有代表性的监测点数据,利用均方根误差 (root mean square error, RMSE)、平均绝对误差 (mean absolute error, MAE)、平均百分比误差 (mean absolute percentage error, MAPE)进行预测效果验证。结果表明,CNN-GRU模型的精度更高：较于传统LSTM（long short-term memory）模型在RMSE上提升了59.65%,MAE提升了61.30%;较于CNN-LSTM模型在RMSE上提升了2.48%,MAE提升了4.87%。其对于桥梁挠度极值及趋势的判断基本准确,可以作为桥梁健康状况预测的科学依据。     

湿软地基路基修筑技术的研究现状及展望

文章从工程实践上分别介绍了3种情况下常用的路基修筑技术特点和方法，并对湿软地基路基修筑技术进行了展望。     

蒙古语语音合成语料库标注规则的设计

在蒙古语语音合成系统中,语料库的好坏会直接影响语音合成的效果.因此,语料库标注规则的设计对语音合成工作具有重要意义.提出了一种新的蒙古语语音合成语料库的标注规则,并用按此规则标注的蒙古语语料库进行了基于隐马尔科夫模型的蒙古语语音合成实验,合成效果达到了预期目标,说明我们提出的标注规则是合理可靠的.     

低酸性饮料缓冲性能的研究

低酸性液态食品对酸具有不同程度的缓冲能力，缓冲能力的大小主要与蛋白质和有机盐，无机盐的含量有关，而与酸的种类无关，蛋白质和灰分含量高的食品缓冲能力大。     

基于智慧收费云的无人收费站系统

为实现车道在正常情况下的少人化、无人化交易服务,为特情车辆提供智慧化的服务,提高车辆的通行效率,完善智慧高速建设。结合云、大数据和人工智能（artificial intelligence,AI）技术,在车道前端以智能硬件和应用软件为载体,后台以软件服务化（software as a service,SaaS）云服务为主要形式,构建智慧收费云+无人收费站系统。该系统节约了路段经营单位的收费运营成本、建设投资成本和后期维护成本,提升了路段经营管理单位的服务水平,彰显了高速公路的智慧服务能力。     

ETC门架数据驱动的高速公路差异化收费双层规划方法

针对传统收费导致高速公路经济效益低、运行效率差等问题,结合ETC(electronic toll collection)门架数据分析高速公路运行特点,提出一种基于双层规划的高速公路差异化定价模型。首先,获取高速公路ETC门架数据,分析交通量特点,初步确定所要实施的差异化收费方案。其次,构建双层规划模型,上层最大化高速公路经济效益,下层分析出行者出行行为并完成基于Logit模型的交通量分配。最后,以长深高速河北段为例展开实证分析,使用模拟退火算法求解出一种分车型分路段的差异化收费方案。结果表明：ETC门架数据能够充分分析高速公路的运营状态和运行特征,为精细化的高速公路差异化收费的研究提供强大的数据支撑;使用优化后的分车型分路段差异化收费方案后,高速经济利润提升32.3%,货车交通量增长42.2%,客车共增长36.8%;路段整体交通量增长38.6%,并且平行道路饱和度降低,拥挤状况得到缓解。