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      1. 公司動態
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        公司動態

        交通標志桿材料在自然環境中的耐蝕性試驗

        道路交通標志牌是道路使用的指令,它能保證車輛有序、安全地行駛??傊?,道路交通標志或標志與裝飾是對道路的美化。根據不同類型的交通標志桿和構造,可以為道路使用者提供正確的信息,通過交通標志的引導,使車輛順利到達目的地。
        因此,如何保證交通標志桿材料的安全性是提高道路安全性的重要手段。目前,一些專家已經給出了很好的研究成果。例如,根據多標準建筑信息檢測方法,采用滑動窗口獲取樣本模塊,將樣本模塊輸入到CNN中,結合SVM完成對uangben的分類,并選取一些影響因素進行測試。實驗結果表明,該方法是有效的,該方法能準確地檢測出目標,但時間過長。提出了一種基于密度的數據檢測方法。該方法引用滑動窗口原理,利用滑動時間窗口對數據進行劃分,并根據信息熵對所有數據進行過濾,檢測出剩余數據。這種方法不準確,需要改進。本文提出了一種通過減少滑動窗口的數目來提高數據匹配速度的方法。實驗結果表明,該方法檢測精度高,但檢測時間過長。針對上述方法的不足,提出了一種基于梯度運動法(GMM)的交通標志桿耐蝕性檢測方法。比較結果見表2。
        表中a為交通標志桿數,單位為G,Y為漏報率(%),Z1為基于GMM算法的交通標志桿材料耐腐蝕性檢測方法,Z2為基于多標準建筑信息的檢測方法,Z3為基于密度數據的檢測方法,Z4表示基于改進數據的檢測方法。從表2可以看出,交通標志桿的數量會影響漏報率。當交通標志桿數據個數為1000時,基于GMM算法的漏報率為0.05%,基于多標準建筑信息檢測方法的漏報率為0.25%,基于密度數據檢測方法的漏報率為0.27%,改進的數據檢測方法漏報率為0.14%。當交通標志柱數據個數為3000時,基于GMM算法的漏報率為0.06%,基于多標準建筑信息檢測方法的漏報率為0.57%,基于密度數據檢測方法的漏報率為0.49%,改進的數據檢測方法漏報率為0.45%。因此,與其他方法相比,該方法具有較低的虛警率,能夠更好地完成檢測。
        針對傳統方法檢測結果不準確、檢測時間長的問題,提出了一種基于GMM算法的交通標志柱數據防腐蝕檢測方法。仿真結果表明,該方法能有效縮短檢測時間,提高工作效率,降低漏報率,并能準確檢測交通標志桿材料的耐蝕性。
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