车道线检测发论文简单吗
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
车道线检测算法通常分为两种类型：一种是基于基于视觉特征来做语义分割或者实例分割，例如 LaneNet 和 SCNN ；另一种是通过视觉特征来预测车道线所在位置的点，以此来解决 no-visual-clue 问题的模型，比如本文提到的 Ultra-Fast-Lane-Detection 。
offical github ： paper ： Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection
下图展示了整个模型的结构，基本可以分为三个部分： Backbone 、 Auxiliary 部分和用于车道线候选点选择的 Group Classification 部分。可以看出，由于整个 pipeline 中参与最终 inference 的部分只进行了下采样而不像分割模型还进行了多轮的上采样，因此模型整体的计算量是相当低的，根据论文给出的结果可以达到 300FPS 。
Backbone 部分采用了较小的 ResNet18 或者 ResNet34 ，下采样到 4X 的部分作为最终的特征，这里其实是较为浅层的特征，一般分割模型要下采样到 16x 或者 32x 。论文里也提到了使用较大的感受野就可以达到不错的检测效果，这样就可以极大的提高模型的推理速度。
Auxiliary 部分对三层浅层特征进行了 concat 和上采样，用来进行实例分割。其目的是在训练过程中增强视觉特征，不参与推理。
Group Classification 部分如下所示，论文称之为 row-based selecting method based on global image features ，即在全局特征上进行行索引来计算候选点，这样的方法将先验假设融入到了车道线检测的任务中。
在分割任务上，最终的特征图的大小是 HxWxC 。分类是要沿着 C 方向的， C 方向的向量代表一个像素位置的特征向量属于哪一个类别；在本方法中，最终的特征图的大小是 hx(w+1)xC 。 h 是要在垂直方向上采样的行的数量（ row anchor ）， h 文章中使用的 Loss 函数分为三部分，分别是多分类损失 L_cls , 分割损失 L_seg 和车道结构化损失 L_str 。其中 L_cls 和 L_seg 是常用的分类、分割任务中常用的两种损失。 结构损失的目的是利用车道结构的先验知识来约束预测出来的车道线的形状。其中 L_sim 为相似度损失， L_shp 为形状损失。 相似度损失的出发点是同一个车道中，相邻的两个点之间的距离应该尽可能的近，这里使用 L1 范式来进行距离的约束。 形状损失的出发点是基于大多的的车道线都是直线，即使是曲线其大部分也是近似的直线。对于同一条车道线，在相邻 row achor 上的车道线的候选点的位置的选择应该尽可能的相近。理想的状况下它的值应该为 0 。 Loc 函数的含义是第 i 条车道的第 j 个 row anchor 中车道点的期望。 Prob 代表的是第 i 条车道的第 j 个 row anchor 中，第 k 个位置是车道点的概率。因为背景不被计算在内，因此 k 的取值从 1 开始。 论文给出 metric 结果如下所示，其评估硬件应该为 NVIDIA GTX 1080TI 。该方法在保证精度接近的情况下，极大的提升了推理速度，很适合实时检测的任务。 为了测试其真实的推理性能，我在 NVIDIA RTX 3070+CUDA11+ 的环境性进行了测试。模型的 backbone 为 resnet18 ，输入尺寸为 (288， 800， 3) 的情况下， Ultra-Fast-Lane-Detection 的推理性能如下所示，单 batch 推理速度约为 350FPS ，其性能与论文给出的结果基本一致。 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 道路交通论文 道路交通安全相关的论文应该怎么写呢？以下是我整理的道路交通论文，欢迎参考阅读！ 摘要 ： 交通安全关乎国计民生，是我国基础设施建设中不容忽视的问题之一。公路设计作为公路交通建设中关键的环节，其科学合理性直接影响着公路通车以后的使用性能，必须在公路设计阶段充分考虑对交通安全的影响。通过分析交通安全中公路设计因素的影响作用，探讨了改善公路设计的措施，以确保公路交通自设计之初就消除不必要的隐患，进一步提升公路交通安全。 关键词 ： 交通安全；公路设计；线形设计；视距 引言 交通安全的影响因素中，公路设计是最不容忽视的因素之一。公路设计是公路工程建设中的关键环节，其科学性直接影响着道路以后的使用性能。公路设计过程中如果未对公路线形、抗滑系数等充分考虑，就可能在以后的车辆行驶过程中引发安全事故。因此，探讨公路设计中对交通安全的影响因素，并采取相应的改进措施是十分必要的。 1公路设计因素对交通安全的影响 公路交通作为交通系统中重要的组成部分，其安全性能对交通安全的影响是不容忽视的。公路设计是公路交通建设的关键步骤，设计质量的优劣直接影响着公路的使用性能。通常情况下，公路交通安全会受到多种因素影响，因此在公路设计的过程中应充分考虑各种因素的综合影响，进而在设计之初就采取相应的措施以确保公路交通系统的可靠性。 平面线形设计对交通安全的影响 公路线是公路交通系统的主要组成部分，平面线形设计也是公路交通安全中首要考虑的因素。公路平面线形设计中必须充分考虑驾驶员在道路行驶过程中的心理和视觉感受，因为这些因素都直接影响着驾驶员在车辆行驶中的安全稳定性。实际上，每个驾驶员在车辆驾驶中的习惯和操控手法都不一致，这里主要考虑驾驶员的共性习惯问题，并兼顾个性效应。此外，设计中还应考虑紧急情况出现时驾驶员能够做出的控制和反应，以应对不同紧急状况的发生，从而在公路设计过程中就加强对交通事故及严重交通事故的预防。平面线形设计的优劣能够直接影响以后道路行驶中驾驶员的视觉效果，在设计过程中应特别重视对以上因素的影响[1]。视距设计对公路交通安全的影响所谓视距，通常包括平面视距和纵断视距。视距对于驾驶员安全行车的影响也是不容忽视的，良好的视距设计可以在驾驶员的行车过程中营造舒适的外在环境，并在紧急情况出现时能够有更加充分的时间和空间来采取措施，及时操控车辆到安全的区域。公路设计中的视距设计根据内容又可以分为停车视距设计、会车视距设计及超车视距设计，其中最应该引起重视的是超车视距，因为超车通常是最容易引起交通事故的操作之一。超车视距也被认为是最长的视距，交通意外风险最高，在行车过程中需要的时间和空间最多，因此必须在超车视距设计中给予充分的考虑。 纵断面线形设计对公路交通安全的'影响 纵断面的公路设计通常对视距的影响是决定性的，同时也是公路设计中影响交通安全的重要因素之一[2]。公路的线形设计中纵断面设计是十分重要的一个环节，特别是出现较长或者大型纵坡的情况时，公路纵断面的影响必须完全考虑。在公路上行驶的车辆一旦遇到长或大的纵坡，车辆载重量又较大的情况，就会保持长时间的低档行驶，进而对车辆造成一定的影响。除了大纵坡以外，还有一些其它方面的情况需要认真考虑，由于涉及到道路危险，因此纵断面的线形设计至关重要。 平纵组合设计对公路交通安全的影响 平纵组合设计是影响交通安全的又一重要因素。组合设计的最终目的是为了让道路行驶过程更人性化，更符合驾驶员的习惯，也是帮助行驶车辆能够更好地协调。只有设置了相应的平纵组合设计，才能够尽量避免或减少车辆在行驶的过程中由于不适应而引发的交通事故。平纵组合的设计对于公路交通来说是十分重要的，要充分考虑到驾驶员的行车习惯及在各种路段行车过程中产生的惯性心理及其影响。 2改善公路设计中对交通安全影响因素的措施 公路交通安全关系到社会生活的方方面面，提供良好的交通环境需要公路设计过程中充分地考虑到影响交通安全的因素，并采取相应的措施。公路交通安全系数的提高，离不开科学合理的公路设计。 改进公路平面线形设计 公路直线路段过长就容易引起驾驶员的视觉疲劳，同时也可能导致驾驶员的车速过快，因此，公路支线路段在设计长度上应尽量避免连续过长的路段。为了确保公路路段前后线形性能的稳定性，选择曲线半径时通常要用到比最小半径大的半径，且一般不超过1000m。此外，行车路段中出现比现行路段更复杂的情况后，应充分考虑车辆面临突然的变化采取习惯性制动措施的情况，一方面应尽可能通过曲线技术指标将路段科学过渡，留给驾驶员充分的时间做好预防突发状况的准备。此外，公路不仅仅是供人们通行的基础设施，同时也是周围环境的营造者，公路设计中也要考虑到对环境的影响，以为人们提供良好的行车外在环境。 改进公路视距设计的方法及措施 在改进公路视距设计中主要从以下3个方面进行分析[3]：首先，驾驶员在公路上行车要实现超车就必须具有足够的超车时间和空间，视距设计时就应考虑到为车辆超车提供行车净空的标准要求，并在以后的施工中严格保证净空的规范质量，以确保车辆行进过程有序地完成。其次，公路设计的过程中任何设计方案的提出都要满足国家标准的要求，特别是高等级公路和主干线公路，必须满足在该路段标准车速行驶的状态下完成超车所需要的时间和空间保证。最后，公路路段中如果出现人工构造物或者边坡时，除了要保证相应的空间以外，还应该考虑到构造物对驾驶员视线的影响，可以适当设置交通标志以提示驾驶员可能要面临的路况，以尽早采取制动或其它措施来应对，预防和减少交通意外的出现。 改进纵断面线形设计的措施 纵断面线形设计主要是针对长、大纵坡的路段，在设计的过程中要考虑长、大纵坡等实际情况。路段中出现较长或者较大的纵坡路段时，就需要对该路段进行爬坡设计，除了相应的受力计算外，也要保证各种行驶车辆在该路段爬坡时车辆的性能稳定性，绝不可采取极限值计算并应用于设计中。因为如果采取极限值法进行设计，一旦车辆性能受到影响就会发生不必要的交通事故。如果必须要采取极限值时，也应该辅助以相应能够有效降低车速的措施，或者设置醒目的道路警告交通标志，提前向驾驶员提示预警，让其尽早采取措施以减少由于特殊路段行车不当而引起的交通安全事故。 改进平面组合设计的措施 组合设计的目的通过平面上直线与曲线的交叉或者其它方式的纵断相接，为驾驶员提供良好的行车环境，以预防和减少交通意外的出现。例如，公路路段中出现急转弯或者连续陡坡的情况时，通过平面曲线设计将道路平曲线设置的长于平面竖曲线，可以有效降低车辆行驶该路段过程中的不适应，从而降低交通意外的发生概率。直线纵断面在驾驶员行车的过程中可能会造成视觉上的阻碍，在公路设计中应注意避免，同时，还应考虑到驾驶员突然采取制动措施时的车辆可能行进状况，设置相应的平面区域，以降低紧急意外引起的事故发生率，确保公路交通安全。 3结语 经济的发展离不开基础设施的建设，公路交通作为我国的主要交通形式正在扮演者越来越重要的角色。公路设计是公路交通的关键步骤，良好的公路设计能够为交通安全及早地剔除隐患，减少重大交通事故的出现频率。随着我国经济建设的快速发展，公路交通安全越来越受到公众的重视，公路设计工作者需要承担的责任越来越大，在设计过程中应充分考虑交通安全的影响因素，提高公路交通的可靠稳定性。 1、< 车道线检测算法通常分为两种类型：一种是基于基于视觉特征来做语义分割或者实例分割，例如 LaneNet 和 SCNN ；另一种是通过视觉特征来预测车道线所在位置的点，以此来解决 no-visual-clue 问题的模型，比如本文提到的 Ultra-Fast-Lane-Detection 。 offical github ： paper ： Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection 下图展示了整个模型的结构，基本可以分为三个部分： Backbone 、 Auxiliary 部分和用于车道线候选点选择的 Group Classification 部分。可以看出，由于整个 pipeline 中参与最终 inference 的部分只进行了下采样而不像分割模型还进行了多轮的上采样，因此模型整体的计算量是相当低的，根据论文给出的结果可以达到 300FPS 。 Backbone 部分采用了较小的 ResNet18 或者 ResNet34 ，下采样到 4X 的部分作为最终的特征，这里其实是较为浅层的特征，一般分割模型要下采样到 16x 或者 32x 。论文里也提到了使用较大的感受野就可以达到不错的检测效果，这样就可以极大的提高模型的推理速度。 Auxiliary 部分对三层浅层特征进行了 concat 和上采样，用来进行实例分割。其目的是在训练过程中增强视觉特征，不参与推理。 Group Classification 部分如下所示，论文称之为 row-based selecting method based on global image features ，即在全局特征上进行行索引来计算候选点，这样的方法将先验假设融入到了车道线检测的任务中。 在分割任务上，最终的特征图的大小是 HxWxC 。分类是要沿着 C 方向的， C 方向的向量代表一个像素位置的特征向量属于哪一个类别；在本方法中，最终的特征图的大小是 hx(w+1)xC 。 h 是要在垂直方向上采样的行的数量（ row anchor ）， h 文章中使用的 Loss 函数分为三部分，分别是多分类损失 L_cls , 分割损失 L_seg 和车道结构化损失 L_str 。其中 L_cls 和 L_seg 是常用的分类、分割任务中常用的两种损失。 结构损失的目的是利用车道结构的先验知识来约束预测出来的车道线的形状。其中 L_sim 为相似度损失， L_shp 为形状损失。 相似度损失的出发点是同一个车道中，相邻的两个点之间的距离应该尽可能的近，这里使用 L1 范式来进行距离的约束。 形状损失的出发点是基于大多的的车道线都是直线，即使是曲线其大部分也是近似的直线。对于同一条车道线，在相邻 row achor 上的车道线的候选点的位置的选择应该尽可能的相近。理想的状况下它的值应该为 0 。 Loc 函数的含义是第 i 条车道的第 j 个 row anchor 中车道点的期望。 Prob 代表的是第 i 条车道的第 j 个 row anchor 中，第 k 个位置是车道点的概率。因为背景不被计算在内，因此 k 的取值从 1 开始。 论文给出 metric 结果如下所示，其评估硬件应该为 NVIDIA GTX 1080TI 。该方法在保证精度接近的情况下，极大的提升了推理速度，很适合实时检测的任务。 为了测试其真实的推理性能，我在 NVIDIA RTX 3070+CUDA11+ 的环境性进行了测试。模型的 backbone 为 resnet18 ，输入尺寸为 (288， 800， 3) 的情况下， Ultra-Fast-Lane-Detection 的推理性能如下所示，单 batch 推理速度约为 350FPS ，其性能与论文给出的结果基本一致。 高铁论文题目如下： 1、高铁客运高峰期常态化运输结构办法分析。 2、高铁站场方案对运输阻碍的探讨。 3、钢铁企业铁路运输效能的分析与对策。 4、关于高铁旅客运输误点暗修的征询题研究。 5、针对铁路煤炭高效运输的策略探讨。 6、铁路运输安全监禁系统探究实际。 7、论我国铁路运输木钞票优化的革新思路。 8、高速铁路发展给轨道交通类高职院专业建设带来的启示。 9、现代高铁物资运输在物流展开中的策路研究。 10、高铁调节运翰结构效能探讨及对策。 11、铁路物资运输产品办法及其结构外形研究。 12、关于市场导向型高铁运输结构办法的思索。 13、都市轨道交通乘务派班管理系统方案与实现。 14、铁路物流运输结构管理创新的研究。 15、高铁旅客运输需求分析与对策研究。 16、企业铁路智能运输调节平台的关键流程。 17、试论高铁运输调节系统升级革新。 18、从95306网站看铁路运输向现代物流的转型。 19、铁路工程专业大学生职业心理素质现状研究。 20、高铁列车乘务人员用餐及任务条件征询趣研究。 21、铁路客运服务专业口语交际教学研究铁路交通运输专业人才培养模式的探讨。 提供一些内燃机车专业毕业论文的题目，供参考。1、机车主电路接地判断与查找2、机车无流无压的分析与处理3、机车动轮擦伤原因分析及防止4、励调器在内燃机车上的应用5、柴油机飞车原因分析6、机车运用中突然停机的分析与处理7、JZ—7机车制动系统的改进8、电喷系统在柴油机上的应用9、东风4B内燃机车空气滤清系统存在的问题及改进10、机车轮缘喷油器的改进11、联合调节器在运用中存在的问题及改进12、异步牵引电动机恒功率调节的分析13、LKJ—2000型监控装置常见问题分析及处理14、DF4B内燃机车辅助传动系统交流化研究15、提高机车粘着重量利用率的措施16、东风4B内燃机车抱轴瓦辗片故障分析及对策17、增压器常见故障原因分析及预防措施18、机车行车安全24、铁路内燃机车修理制度研究25、内燃机车车体损伤形式分析26、内燃机车气缸活塞部件损伤分析27、内燃机车维修制度发展研究28、内燃机车节能研究29、内燃机车实行部分状态修研究30、降低内燃机车运用成本研究31、机务段布局设计33、内燃机车维修研究34、机车制动系统研究35、DF4型机车机油压力低故障原因分析及对策43、重载列车制动计算方法的探讨45、货运内燃机车交路调整的探讨46、内燃机车柴油机运行故障分析及处理方法研究47、内燃机车柴油机连杆无损探伤工艺研究48、机车柴油机故障诊断的趋势分析方法探讨49、机车司机室人机工程分析50、计算机在内燃机车上的应用51、机车轴承的故障诊断 一、职业规划书写作技巧如下:1、格式:以论文格式对自己的职业生涯规划做全面、详细的分析和阐述.2、基本内容要:(1)扉页:包括题目、目录、姓名及基本情况介绍、年限、起止日期等;(2)职业方向及总体目标;(3)社会环境分析结果:包括对政治环境、经济环境、法律环境、职业环境的分析;(4)组织分析结果:对行业、组织制度、组织文化、组织运行机制、发展领域等的分析;(5)自我分析:对家庭因素、学校因素、自身条件及性格、潜力等的测评结果;(6)角色及其建议:记录对自己职业生涯影响最大的一些人的建议;(7)目标定位以及目标的分解和组合:发展策略、发展路径;(8)成功的标准;(9)差距:即自身现实状况与要实现的目标之间的差距;(10)缩小差距的方法及实施计划和方案;(11)评估调整预测:评氦搐份诽莓赌逢涩抚绩估的内容、评估的时间、规划调整的原则.3、撰写的基本要求:(1)资料翔实,步骤齐全;(2)论证有据,分析到位;(3)言简意赅、结构紧凑,重点突出、逻辑严密;(4)目标明确,合理适中;职业生涯目标不能过于理想化,应“择己所爱”、“择己所长”、“择世所需”、“择己所利”.职业生涯规划书撰写是否成功,取决于有无正确适当、切实可行的目标;(5)分解合理,组合科学,措施具体;(6)格式清晰,图文并茂.二、职业生涯规划书撰写的注意事项:职业生涯规划是建立在对自己的兴趣、特长、能力、社会需要等各方面全面了解评估的基础上的,进行目标设定时一定要结合自身特点和情况,不能完全脱离现实.要认清兴趣与能力,能力与社会需求都是存在一定差异的,所要做的是要在这诸多因素中找一个结合点,将自已的经历经验、专业技能、兴趣特长都有机地结合起来,这样的职业目标才会有生命力. 写某地区高铁安全管理制度 1、基于霍夫变换的车道线检测2、基于仿射变换的车道线检测3、基于边缘拟合的车道线检测 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车辆及道路车道线检测论文
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