准快速路（精选5篇）
准快速路 篇1
0 引言
受条状地形、路网密度大等现状条件限制, 太原城市道路快速化建设不太适合采用标准的快速路, 2013年修建的中环线及2014年修建的建设路均采用了准快速路的设计理念, 即交通加强型主干路。由于准快速路的特殊性, 交通工程设计中, 交通标线如果采用主干路的画法则不能准确表达准快速路的交通特性, 导致汽车轨迹路径不明确, 一定程度上带来了不必要的拥堵。
1 准快速路结构特点
准快速路是介于城市快速路与城市主干路之间的道路形态。虽然本质上是主干路但其具备快速路的连续交通特性和主干路的生活服务性, 以牺牲为部分车道的服务水平为代价规避了快速路对出入口间距的限制, 在建设条件受限的前提下, 使得道路快速化目标得以实现。
准快速路的路段单元结构为:“菱形节点立交 (主路立交, 地面辅路平交) +整体式路段 (双十车道) +相交道路分离式立交 (被交道路下穿或上跨) ”。交通流特点是:1) 通过主要相交道路节点立交, 次要相交道路右进右出的交通组织方式, 使得准快速路直行快速交通不受信号灯控制连续通行。2) 通往主要相交道路的转向慢行交通则利用节点立交辅路平交口灯控实现。3) 利用立交间整体式路段, 即准快速路主辅路共板段, 进行快慢速交通的转换。
地面快速路与准快速路的不同之处主要有两点:1) 地面快速路的主辅路之间采用物体分隔;而准快速路为主辅路共板, 主路快速车道与辅路慢速车道之间采用交通标线分隔。2) 地面快速路主路与辅路的沟通通过指定的出入口实现, 出入口间距满足要求;而准快速路主路车道与辅路车道沟通可在整体式路段的任何位置, 但遵循先出后进的原则。
2 准快速路主辅路共板段交通定性分析
准快速路主辅路共板路段车道为双向十车道, 由内而外的第一、二、三车道为快速车道, 交通流主要为快速交通;第四、第五车道为慢速车道, 交通流主要为慢速交通。一般来说, 驾驶员更愿意在快速车道行驶 (从快心理) 。因此定性分析, 在稳定流状态 (服务水平二级和三级) 地面辅路的慢速系统进入快速系统的车流主要选择在整体式路段的前1/3段;快速系统车辆进入慢速系统主要选择在整体式路段的后1/3段;整体式路段中间1/3处主要为交织变道区域。交织区域应保证尽量大的长度 (大于300 m) 。
当交通量大或交织区域长度不足时, 由于主辅路车辆路权没有主次之分, 会导致在主辅路共板路段的前1/3和后1/3出现拥堵。因此准快速路设计应采用先出后进的原则, 即辅路进入主路的车辆让主路出辅路的车辆, 以保证主路快速车流不间断, 使得快速主路的服务水平最大化。
3 交通标线设计原则及重要措施
准快速路交通工程设计的特殊之处主要体现在主辅路共板段的交通标线的设置上。设置原则为:使用易识别、诱导性强的交通标线表示 (提示) 方式, 使汽车驾驶员看懂并遵守主辅路共板路段交通特性, 减少路段拥堵的产生。
实现准快速路整体式路段的交通特性, 可从以下几个方面入手:
1) 标线。快速主路车道和慢速辅路车道由于设计车速不同, 标线设置上应采用不同的设计标准。在整体式路段首尾两端和相交道路处, 应设置导流线和让行标志, 规范主路车道的车流进入辅路车道的位置和优先权。同时, 为保证夜间行车安全, 标线应采用反光标线。
2) 文字标识。使用恰当明确的路面文字标识, 提示车道的设计车速及配合导流线提示车道分叉处车流方向。
3) 栏杆。虽然准快速路采用标线区分主辅路, 但在易发生拥堵的局部路段应采用栏杆分隔主辅路, 以强制规范车行轨迹。
4) 震荡线、突起反光标识。快速主路车道和慢速辅路车道之间的标线应采用震荡线和设置突起反光标识的方法区分主辅路系统, 为车辆进出主辅路做出警示。
4 整体式断面标线画法
4.1 出入口段
通常准快速路整体式路段两端分别与高架桥引道或下穿地道引道相连, 此范围为桥下辅路慢速车流与桥面主路快速车流汇合和分流的地方, 易发生拥堵, 因此, 其标线设计是准快速标线设计的重点和难点。综合考虑已建成实施的准快速交通标线的优缺点, 我们创新地提出此段设计要点如下:
1) 震荡线区分主路快速车道和辅路慢速车道。
准快速路整体式路段为主路快速车道和辅路慢速车道共板的路段, 它们之间通过标线区分。标线采用出入口标线, 白色虚线尺寸为300 cm×45 cm, 间距300 cm, 材质为震荡线 (见图1中的1-1) 。为增强夜间安全, 震荡线上应增设反光突起路标 (见图1中的1-2) 。标线参考画法详见图1中“1-1”“1-2”。
2) 主辅路车道标线尺寸不同。
主路快速车道运行限制车速80 km/h, 可跨越同向车行道分界线采用白色虚线, 标线尺寸为600 cm×15 cm, 间距900 cm;辅路慢速车道运行限制车速60 km/h, 可跨越同向车行道分界线采用白色虚线, 标线尺寸为200 cm×15 cm, 间距400 cm (见图1中的2-1) 。快速主路车道路缘带宽0.5 m;慢速辅路车道路缘带宽0.25 m (见图1中的2-2) 。标线参考画法详见图1中“2-1”“2-2”。
3) 设置出口导流线。
整体式路段中主路车流与辅路车流在整个路段均可以进行交织, 但交通高峰期交织大时, 应采取主路先出辅路后进的路权分配方式。因此整体式路段首尾两端距离桥梁 (地道) 引道不小于55 m处均应设置出口导流线 (见图1中的3-1) , 引导主路车流先行, 辅路车流让主路车流。渐变段长度取20 m (见图1中的3-2) , 尾端出口减速段长度不小于55 m (见图1中的3-3) (由于第三、第四车道为干扰车道, 运行速度降低约20%。因此减速段长度按照60 km/h的快速路单车道长度折减20%计算确定) 。出口导流线采用白色虚实线 (见图1中的3-1) 。出口标线前设置减速让行标识 (见图1中的3-4) 。标线参考画法详见图1中“3-1”~“3-4”。
4) 桥梁 (地道) 引道前导流线设置反光突起路标。
立交桥下辅路与桥上主路有一定的高差, 为保证桥上桥下车流的视距安全性, 桥梁 (地道) 引道前40 m的整体式路段须设置导流线 (见图1中的4-1) 和反光突起路标做轮廓 (见图1中的4-2) , 交通量大的路段还应在导流线上加设栏杆。标线参考画法详见图1中“4-1”“4-2”。
5) 路面文字标识。
路面标识主要用在三个方面:a.为对车辆行驶速度的限制 (见图1中的5-1) , 即, 第一、二、三车道为快速车道限制最高速度80 km/h和最低速度60 km/h;第四车道为变速车道限制最高速度60 km/h和最低速度40 km/h;第五车道为慢速车道, 限制最高速度60 km/h。b.为对车道行驶车辆限制 (见图1中的5-2) , 即, 主路外侧和辅路外侧主要行驶大车, 主路内侧和辅路内侧主要行驶小车。c.标识局部车道功能 (见图1中的5-3) , 即, 在出口导流线下游, 标识“出口”字样。标线参考画法详见图1中“5-1”~“5-3”。
4.2 相交道路段
通常主干路和交通功能强大的次干路与准快速路相交时采用菱形立交, 而一般次干路和支路与准快速路相交时采用右进右出的平交方式。
1) 相交道路为次干路。区分主路快速车道和辅路慢速车道的震荡线, 在相交道路交叉口路段改为白色实线 (见图2中的1-1) , 禁止主辅路车流在此路段随意交织变道, 并在实线上设置突起反光路标 (见图2中的1-2) 。白色实线长度为超出交叉口范围两端20 m (见图2中的1-3) 。标线参考画法详见图2中“1-1”~“1-3”。
次干路对路网交通的吸引较大, 导致交通高峰时期整体式路段的主辅路交织的车流量较大, 为规范道路的路权分配, 在相交道路上游55 m范围设置出口导流线。设置方法同出入口段出口导流线。标线参考画法详见图2中“2-1”~“2-5”。
2) 相交道路为支路。当相交道路为支路时, 交通标线除不设置出口导流线外, 其余同次干路。
3) 离匝道桥近的相交道路。当相交道路为分离式立交的微循环道路或者相交道路距离桥梁 (地道) 引道起点较近两种情况时, 交通标线设置方法除同次干路外, 还应在白色实线上增设栏杆, 以强制转向车流先进入辅路进行转向。
5 结语
交通标线设置关乎汽车行驶的安全和便捷, 也是道路设计理念的集中体现, 尤其是对新型道路形式指导意义更为巨大。本文仅对准快速路非立交桥区的整体式断面标线设置提出新的措施, 做出有益的尝试, 具体效果有待下一步的实践中逐步完善。
参考文献
[1]GB 5768-1999, 道路交通标志和标线[S].
[2]吴楠, 孙琦.地面快速路交通标志标线设置浅析[J].山西建筑, 2010, 36 (9) :289-290.
[3]孙佃海.关于交通标志标线设置的几点建议[J].交通世界, 2011 (16) :229-230.
准快速路 篇2
思维导图运用的是一种射线图(Radial Drawings)的分析方法。射线图分析法的鼻祖是玻奥菲瑞(Poephyry)，他是公元3世纪柏拉图学派的一位思想家。
“我想拥有什么”、“我能做什么”、“我想成为什么样的人”……谁都问过自己这样的问题，也经常为无解而苦恼。这些问题与我们的未来息息相关。有什么方法能让我们更有效地了解自己，确立人生的方向?
在帮助人们达成目标的心理学工具和课程中，思维导图可能是最简单有趣的一种。它由英国著名心理学家、头脑基金会总裁托尼·巴赞(Tony Buzan)发明，是用色彩笔画出的一种信息丰富的图形，从人的核心想法发散开来，帮助我们理解和明确目标。
正如英国生活咨询师、英国生活俱乐部的创始人妮娜·格温菲德(Nina Grunfeld)所说，“思维导图有很好的可视性，简单，经济，而且非常清晰。”
20世纪60年代，托尼·巴赞一直在寻找视觉化快速分析问题的方法，直到发明了思维导图，并使之迅速流行起来。
模拟大脑工作
通常，我们记录思考的方式是从左写到右，像做笔记，或者列清单。思维导图则完全相反，它模拟的是大脑真正的思考方式，鲜活、跳跃，甚至很直观。
比如，当你想到“假期”这个词，脑海中会立刻出现什么?可能是看到迷人的蓝色，闻到潮湿的气味，甚至想到在海边度过的童年……这时，你的思绪已被“假期”这个词激发出无数画面。如果你把想到的景象都涂鸦出来，可能会用好几张纸。但如果用思维导图，一张纸就够了。写出一些词，标出一些箭头，就能很简单地表达出“假期”这个概念带给你的情感和记忆了。因此，越是随意的思考，就越能抓到最重要的事实和记忆。
“右脑负责创造性和想象，而左脑则进行逻辑分析。思维导图之所以有效，是因为它能同时调动左右脑。”巴赞说：“思维导图能激发字词、图形、色彩、数字、次序和因此勾画出的图景。如果能同时运用左右脑，你就不仅是简单的能量叠加，而是能量倍增。”
因此，思维导图是一种广受欢迎的全脑式学习方法。它总是从一些中心概念和问题入手，将各种想法以及之间的关联性，用图像的方式呈现。
开始绘制思维导图时，我们会对中心概念进行任意想象，这很像精神动力学的自由联想。通过这种方式，那些还没有进入到意识层面的观点和思维，会浮现到意识层面。因此，思维导图能让我们发现被忽略的信息，更好地理清思路。
一看就明白
“一个生活中的重大决策，可能涉及成百上千个因素”，巴赞解释说：“如果同时思考的事情超过7个，大脑就会迷茫、惊慌甚至躁动。因此把事情写下来，能帮我们更好地理解。”但通常那种简单的清单式的记录方法，并不能揭示出众多因素之间的关系和优先顺序。然而当我们在一张纸上，用字词、图形的网状形式呈现它们时，大脑就对这些因素进行了编程。不但确认更多细节，也对多种因素进行整合。
“不管当时你的情绪如何，这种图形都是客观积极的”，巴赞说：“比如有人说‘我的婚姻完全是一场灾难。’虽然他这样想，但实际上不会这样，否则他就根本不会结婚。思维导图会让人们看到婚姻中更多的事实，比如可爱的孩子诞生;第一个结婚纪念日的感动，等等。”
还有哪些目标分析法
■ 头脑风暴
1941年由亚历克斯·奥斯本提出。这种方法试图让小组成员畅所欲言，从而为一个特定问题找到解决方法。其规则是：没有对观点的批评;追求观点的数量;在彼此的观点之上建立新观点;鼓励狂热和夸张的观点。头脑风暴自诞生以来,在世界各处广为传播，并为大多数经理人所熟知。
■ 6项思考帽
由爱德华·德-波诺提出的一种全面思考问题的模型，用以帮助人们面对复杂情境或挑战。他借助6顶帽子，6个颜色，代表6个思维方向。讨论的方向确定了，讨论的效果也大大提高。波诺的最大贡献是用平行思考的方法，对一件事情用不同的视角进行判断。
方法：画出你的思维导图
画思维导图需要哪些准备?很简单——纸、笔和你对自己的诚实。惊讶吗?但你还要留出至少20分钟时间不被打扰。思维导图应该是积极、靓丽和色彩丰富的，所以至少用3种不同颜色和不同粗细的笔来画。用一大张白纸，A3纸就比较好。把纸平放，并从中央开始。准备好了吗?
1、决定目标
无论你今年想要得到的，还是你想要提升的技能，或者仅仅只是你现在的感觉，都可以。画出目标图形，这会是思维导图的主体图形，也是任何思维导图的起点。从这个中央图形出发，画出你迸发出的所有想法和感觉。当你完成思维导图时，你会被自己的感觉、想法，甚至是不曾预料到的东西所震撼。
2、从中心图形开始画出主要侧枝
这些代表着你从所有想法中迸发出的主题。就像是一本书的章节一样，它们带给你思维导图的结构和顺序。例如，你生活的主干上会包含如朋友、家庭、工作、未来和价值等分枝。
3、任意联想
如果你对自己的目标很有把握，把你自己画在中央。你的主要侧枝可以代表你的生活领域，比如人际关系、健康或者任何对你重要的事物。一旦你把这个结构完成了，就开始把脑海中浮现的有关这个侧枝的第一个事物写下，或画出来。不要自我审查，要相信自己的直觉，写下你的感受。
4、关键词和图形
将关键词写在各自的枝条上，图形也如此。你还可以根据相关的词和图形，加上新的分枝。例如，你的一个关键词是“职业”，那么相关词可能是“晋升”、“薪资”或“发展”，而在另外的新分枝上，则可能是“培训”、“技能”、“自信”、“激励”，等等。你可以按自己的喜好，任意添加新的分枝，来容纳任意多的词和图形。
5、连结所有枝条
主要的枝条或分枝是繁茂而平滑的。从中心点散发出来后，会逐渐分化出一些新的相似的枝条，而且越变越厚实，很像树枝上分出的小岔枝。
6、尽量具有可视性
你没必要画得像个艺术家，简单的线条图形就可以了。
7、用枝条的粗细和字母的大小显示重要程度
以数字或字母顺序排列关键词的顺序。字母图形之间的空间也是沟通信息的一部分，所以要在纸上给词和图形留出足够的地方。
8、画出波浪枝条
波浪枝条显得更有趣，也比直线更容易记录。
9、用箭头连结想法
运用你喜欢的速记方式(记号、叉子、星号等)做标记，创造出更丰富的联想。这样，一幅属于你的思维导图就画好了。
思维导图用在哪儿
思维导图的应用非常灵活，不仅可以探索未知，也可以指导实践，甚至可以用来计划如何达成每周或每月的目标。比如跨国旅行要考虑签证、航班等大量细节，画一张思维导图，你要做的所有事就一目了然。因此，目前国际上应用推广思维导图的领域十分广泛。
准快速路 篇3
图像配准是指从目标图像中搜索查找配准位置的过程, 其在机器视觉系统中得到广泛应用。如电子封装等设备中, 需要通过视觉系统精确定位芯片的位置, 定位精度达到微米甚至纲米级别。
灰度互相关算法是模板配准中的经典算法。该算法将图像的灰度信息看成随机变量, 通过计算模板和待匹配图像的某个区域的互相关度, 从而得到待配准点。灰度互相关的算法只能够针对平移图像进行配准, 不具有旋转不变性。当目标图像和模板存在旋转时, 不能直接使用灰度互相关算法进行配准。然而在实际中, 常常出现模板图像与目标图像存在旋转的情况, 如电子封装等设备中的图像配准等。因此, 设计具有旋转不变性的配准算法成为机器视觉图像配准领域亟待研究的技术难题。
Shu等在文献[1-4]中对各种矩进行了介绍和比较, 指出Zernike矩具有旋转不变性、鲁棒性等优点。但是Zernike矩的计算量大, 所以其快速算法的研究得到了许多学者的关注。Prata在文献[5], Kintner在文献[6]以及Chong在文献[7]中分别针对径向多项式Rn, m (r) 的计算, 提出了各自的快速算法。Hwang等在文献[8]中, 利用三角函数的对称性与反对称性, 提出了Zernike矩快速算法。对Zernike矩的旋转角度估算问题, 也有部分学者进行了研究。Kim在文献[9]中提出了利用Zernike相位信息估计图像角度的算法。Chen在文献[10]中对Kim的算法进行改进, 提出估算旋转角度的数值方法。文献[11]将Zernike矩用于形状匹配, 提出一种结合Zernike矩的多尺度模板进行形状匹配的方法。
基于Zernike矩的特点, 本文用其做当图像存在旋转情况的模板配准算法。根据Brown理论[12], 对图像配准中的特征空间、搜索空间、搜索策略、相似性度量和决策策略等过程进行顺序优化处理。具体说来, 以Zernike矩值作为特征空间, 基于金字塔方法, 遍历整幅目标图像, 进行相似性度量为Zernike矩值的互相关性分析, 从而获取决策策略的最大互相关值, 据此计算旋转角度。实验结果表明, 该算法在保障配准精度的前提下显著提高了配准速度。
1 基于Zernike矩的配准算法
Zernike矩的形式为
其中:n表示阶数, m表示重数, 为偶数, r表示极坐标下像素点的半径, θ表示极坐标下像素点的角度, *表示复共轭, 即为Zernike矩的基函数, 其形式如下:
其中Rn, m (r) 为一个实数多项式, 称为Zernike矩的径向多项式:
将Zernike矩进行离散归一化:
其中:表示离散归一化到单位圆后圆内像素点的个数。图像大小为NN。
由式 (3) 可知, Zernike矩的算法复杂度高。而在实际设备中, 需要快速定位配准点位置。因而工程应用要求设计快速算法, 以加快Zernike矩计算速度从而提高图像配准速度。
在图像配准过程中, 文献[5-7]中提出的对径向多项式Rn, m (r) 提速的算法, 不能够达到提速的目的。考虑到半径r确定时, 径向函数的值为常数这一特征。因此本文通过离线建立图像点的Rn, m (r) 表, 在线查表得到Rn, m (r) 值的方法, 进行图像配准。进而基于图像的对称性与反对称性, 利用文献[8]中的快速算法计算Zernike矩值, 提高矩值计算速度。
对式 (2) 基函数进行如下变换:
其中:i是虚部单位, 由可知, 径向多项式) (, r Rmn只与半径r相关。当r相同时, 基函数仅与该点的角度有关。
将图1中单位圆进行八分, 遍历第一个八分圆中各点求取其角度值, 计算得到cos (m) 和sin (m) 值。根据对称关系, 求得其它分圆的cos (m) 和sin (m) 值。进而求得整个单位圆的Zernike矩值。P1 (x, y) 为第一个八分圆的点, 则存在如表1的对称性。
根据上述对称关系, m取不同值时, P2P8点基函数实部和虚部与P1点存在如表2关系。
利用上述表2的关系, 可对Zernike矩进行如下变形:
进一步可得:
gmr (x, y) 和gmi (x, y) 分别为
其中k (28) , 0, 12, ..., hi (i (28) 1, 2, ..., ) 8是Pi点的灰度值。
整个单位圆Zernike矩的详细计算过程为:在离线阶段建立P1点所在的八分圆的径向多项式Rn, m (r) 值表。在线配准阶段时查表得到Rn, m (r) 值, 然后利用上述关系找到P2P8点坐标并得到其灰度值, 最后利用式 (5) , 求得整个单位圆的Zernike矩值。
本文以Zernike矩模值的相关度作为配准的相似性度量。在每点求取子图像的K个Zernike矩模值与模板图像的K个Zernike矩模值的相关度。遍历整幅图像, 得到相关度曲面。再搜索相关度曲面峰值, 得到配准点。最后使用最小二乘拟合在峰值处拟合出相关度曲面, 求得拟合曲面的最大值, 得到亚像素配准位置。为了提高配准速度, 满足设备在线运行的速度要求, 采用了金字塔方法加快配准速度。
其中:C (x, y) 表示点 (x, y) 子图像与模板图像的Zernike矩互相关度, |Zd (i) |子图的第i个Zernike矩模值, |Zt (i) |为模板的第i个Zernike矩模值, 分别表示K个矩模值的均值。
当图像存在旋转的情况时, 旋转后Zernike矩如下, 假设其旋转角度为。
式 (6) 可得到说明Zernike矩模值具有旋转不变性。利用该性质, 通过求多个Zernike矩模值的互相关性, 得到配准点的位置。最后再通过下面估算旋转角度算法, 计算旋转角度。
图像旋转角度后 (0 (27) (27) 2π) , Zernike矩值相位差为m。存在如下关系:
其中:Ωn, m (0 (27) Ωn, m (27) 2mπ) 为参考图像Zn, m与旋转后图像Znr, m的相位差, n, m (0 (27) n, m (27) 2π) 为Zn, m的相位值, nr, m (0 (27) nr, m (27) 2π) 为Znr, m的相位值, Φn, m (0 (27) Φn, m (27) 2π) 为nΩ, m对2π求余后的相位值。由于只能够直接得到nΦ, m值, 则取不同的kn, m值将得到不同的nΩ, m和m值。故不能直接计算得到旋转角度值。
针对上述问题, 拟采用快速估计旋转角度法[10]。其特点在于, 当m (28) 1时, 有0 (27) Ωn1, (28) m (28) (27) 2π, 可以大概估算出值, 再利用其它nΦ, m对进行加权矫正, 数值计算得到值。
算法步骤如下:
步骤1) :初始化旋转角度估计值ˆ0 (28) 0, 遗忘因子c0 (28) 0。
步骤2) :计算重数m从1到M旋转角度估算值ˆm, 对每个m值循环计算步骤3) 到步骤7) ;
步骤3) :计算阶数n从m到m (10) ëm N) /2- (2û的每个Zernike矩的角度值mn, d及其模值的均值
步骤4) :计算当前重数m的加权因子
步骤5) :计算当前重数m的Zernike矩角度值
步骤6) :计算重数m时的旋转角度估算值
步骤7) :更新遗忘因子
步骤8) :计算完成所有重数m后, 得到旋转角度估计值
综上所述, 本文基于Zernike矩的快速图像配准算法流程如图2。
2 实验结果与分析
使用如图3 (a) 、图3 (d) 图像对本文算法分别进行速度和精度测试实验。图3中第1组图像为Lena图像, 第2组图像来自RFID (Radio Frequency Identification) 标签封装设备中的wafer盘芯片图[13]。
速度测试实验:使用直接计算、查表计算、和查表+快速算法三种算法进行对比实验。分别在5组不同大小的模板上进行测试, 目标图像大小均为512512。
精度测试实验:第1组图像模板大小为128128, 第2组图像模板大小为192192, 两组目标图像大小均为512512。使用双线性差值的方法平移目标图像, 再对平移后的图像进行配准, 得到配准位置。再将真实值与配准值做差, 得到配准误差。最后统计误差均值及其标准差。角度配准测试也采用类似方法, 得到其误差的均值及其标准差。位置和角度分别进行了20组实验。实验结果如表3。
表中:XME:X方向均值误差 (Mean error of X direction) , YME:Y方向均值误差 (Mean error of Y direction) , AME:角度偏差值误差 (Mean error of angle) , XSDE:X方向标准误差 (Standard deviation error of X direction) , YSDE:Y方向标准误差 (Standard deviation error of Y direction) , ASDE: (Standard deviation error of angle) , TFA:快速算法配准时间 (Time of fast algorithm) , TNFA:非快速算法配准时间 (Time of non-fast algorithm) 。
从结果可以看出, 查表+快速算法能够明显加快配准速度。快速算法的速度为非快速算的23倍左右。X方向、Y方向配准精度达到0.5个像素内, 角度配准精度达到0.1°。
从而可知, 本文算法采用的在线查找径向多项式Rn, m (r) 的方法能够有效提高计算速度。而快速算法只需遍历八分之一个圆, 再利用了三角函数与反三角函数的对称关系计算整个单位圆图像的Zernike矩值, 进一步提高了配准的速度。
本文还对算法的稳定性做了相关测试。从RFID芯片封装设备的wafer盘的上视中采一组图像进行配准测试。图像总数596张, 正确配准586张, 配准率达95%以上, 有较好的配准成功率。
实验所用的PC配置如下:系统Windows XP Professional SP3, CPU为Intel Pentium (R) Dual Q83002.50GHz, 内存2 GB, 编程环境为VC6.0。
3 结论
综上所述, 本文的Zernike快速图像配准算法, 在保证配准精度的情况下, 有效的提高了配准速度。旋转角度估计算法, 实现了对任意角度的图像进行配准。离线建立径向多项式表, 在线查表的方法, 有效地减少了Zernike矩的计算量。Zernike矩快速算法比非快速算法进一步提升了计算速度, 使得Zernike矩在实际中能够得到更好应用。
摘要：图像配准是机器视觉中的重要研究课题。本文针对任意角度图像配准问题, 提出了一种基于Zernike矩的互相关算法。首先根据三角函数的对称性和反对称性, 仅基于八分之一单位圆信息, 快速计算Zernike矩;然后通过求取图像多个矩的互相关性, 确定配准点位置;进而通过最小二乘拟合, 得到亚像素配准位置;最终利用Zernike相位信息, 估算旋转角度。同时, 在线阶段采用径向多项式查表法加速配准过程。实验结果表明, 该算法在保障配准精度的前提下显著提高了配准速度。
准快速路 篇4
视频质量评价[1]在数字多媒体研究中的应用非常广泛。目前大部分的视频质量评价系统采用基于全参考模型的客观视频质量评价算法[2],评价算法通常采用PSNR模型[3],SSIM模型[2],Watson视觉模型[4],和Sarnoff公司的JND模型[5]等。通常在进行视频质量评价时,经过处理或传输的待评价失真序列在时间上可能发生了偏移,因此需要首先对失真序列和原始序列逐帧进行时域的配准处理,以确保最终评价结果的有效性。
目前,在Tektronix公司的PQA系列和Video Clarity公司的Clear View系列视频质量评价系统中,预处理阶段的自动时域配准算法使用的都是PSNR算法。在PSNR配准算法中,首先输入待评价失真序列和原始序列,然后逐像素的计算失真序列第1帧的亮度分量和原始序列每一帧的亮度分量之间的PSNR值,计算后原始序列中PSNR值最大的帧被视为失真序列第1帧的对应帧。PSNR配准算法虽然数学意义简明,计算公式简单,但计算量极大,尤其在计算分辨力较高、帧数较多的视频序列时,计算极为耗时,严重影响了视频质量评价系统在实时条件下的应用。针对此缺点,许多研究机构都提出了不同的改进型视频时域配准算法,如韩国延世大学和SK电信研究所提出了基于提取感兴趣区域的视频时域配准算法[6];美国国家电信和信息管理局(NTIA)提出首先对原始序列和失真序列采样,然后对采样后的低分辨力图像进行时域配准[7]。
事实上,视频序列的时域配准从本质上可以视为一种特定条件下的基于内容的图像检索。基于内容的图像检索是指从源图像提取特征信息,然后根据特征信息在海量数据库中比对、检索出拥有相似特征信息的图像。与一般的图像检索相比,视频序列的时域配准是从规模较小、图像相似度较高的数据库中更加快速精确地匹配被检索图像。本文通过研究基于内容的图像检索技术,提出一种快速的视频时域配准算法。
1 色度信号的特征统计
基于内容的图像检索中常用的图像特征信息包括颜色特征、形状特征和纹理特征[8]。在这3种特征中,形状特征和纹理特征的计算复杂度和计算耗时都远远超过颜色特征。颜色特征是图像中的颜色信息,而且在视频序列中,相邻帧图像具有形状特征相似、纹理特征相似、颜色特征的空间分布不同等特点。所以该视频时域配准算法,采用基于颜色特征的图像检索技术。
颜色特征分为全局颜色特征和空间颜色特征[8]。全局颜色特征并没有考虑颜色的空间分布,可能会出现2幅图像颜色的空间分布明显不同,但全局颜色特征却完全相同的情况,因此该算法采用图像的空间颜色特征。空间颜色特征包括颜色聚合向量、颜色相关图和局部颜色特征[8]等。因为颜色聚合向量和颜色相关图的计算复杂度较高、计算耗时较长,无法满足视频时域配准算法对实时性的要求,所以采用局部颜色特征为时域配准特征。
局部颜色特征需要将图像分割成不同的区域,分割方法分为基于固定块区域分割和自动颜色分割。此处采用基于固定块的区域分割,即将尺寸为H×W的图像平均分为N×N块,每块的尺寸为H/N×W/N。描述区域颜色信息的方法有多种,包括基于颜色集、主颜色、一般颜色直方图、累加颜色直方图和颜色矩等。其中基于颜色集法需要进行颜色空间转换,会对计算速度造成一定影响。而主颜色法不能体现大部分区域的颜色差异,因此都不适用于视频时域配准算法。另外,已有研究文献表明,低阶颜色矩的图像检索效率要低于颜色直方图,累加直方图的检索效率要高于一般直方图[9],所以此算法采用累加直方图描述区域颜色信息。累加颜色直方图是在一般颜色直方图的基础上累加计算图像中不同颜色值的出现频率,一般颜色直方图统计的是图像中不同颜色值的出现频率,即N为图像P中的总像素数,颜色值被划分为n个区间,Sum(P,xi)为图像P中位于第i个颜色区间的像素个数。则图像P的一般颜色直方图计算公式为
式中:
累加颜色直方图是在一般颜色直方图公式的基础上对图像中不同颜色值的频率累加计算,则其累加颜色直方图计算公式为
式中:
在基于颜色直方图计算图像相似度时,2幅图像的颜色直方图之间的距离可用欧氏距离法、加权距离法和相交度量距离法[9]进行计算。三者相比,欧氏距离法的数学公式最为简明,而且已有的研究文献表明,和欧氏距离法相比,加权距离法和相交法的实验结果并没有改善[9]。因此本文采用欧氏距离法计算图像的颜色直方图之间的距离。欧氏距离法计算公式为
式中:(h
2 基于色度信号直方图的快速视频时域配准算法
为了提高视频质量评价系统中时域配准的计算速度,笔者通过研究基于内容的图像检索,将色度空间下的颜色信息统计和PSNR算法对亮度信息的统计相结合,提出了基于色度信号直方图的快速视频时域配准算法,算法的具体实现流程如图1所示。
图1的具体步骤为:
1) 输入待配准失真序列和原始序列。
2) 将失真序列第1帧图像的Cb分量和原始序列第1帧图像的Cb分量用4×4固定块区域分割法平均分割为16块,如图2所示,分别编号为1到16。
3) 计算失真序列第1帧图像的Cb分量中第1块(用P1表示)的累加颜色直方图,即N为P1中的总像素个数,Cb分量的颜色值平均划分为32个区间,依据公式计算P1的累加颜色直方图;然后依次计算第2块至第16块的累加颜色直方图;依次计算原始序列第1帧图像的Cb分量中第1块(用Q1表示)至第16块的累加颜色直方图。
4) 采用欧氏距离法根据公式计算失真序列第1帧图像的Cb分量中P1的累加颜色直方图和原始序列第1帧图像的Cb分量中Q1的累加颜色直方图之间的相似度s1;然后依次计算s2至s16;失真序列第1帧图像的Cb分量和原始序列第1帧图像的Cb分量之间的相似度
5) 依照第2),3),4)步的方法,依次计算失真序列第1帧图像和原始序列第2帧至最后一帧(第F帧)图像之间的相似度S2至SF。
6) 将S1至SF由小到大排序,通过分析大量实验数据,如表1所示,待配准的对应帧基本位于排序后原始序列帧的前10%,所以提取前10%的原始序列帧。
7) 将第6)步提取的原始序列帧和失真序列第1帧的亮度分量依次进行PSNR运算。
8) 输出运算结果,如果配准成功,第7)步中计算结果最大的帧应为待配准失真序列的第1帧在原始序列中的对应帧。
3 实验及分析
此算法在Visual C++2005环境下编写算法代码,在配置Intel Core i5-430M(2.26 GHz)处理器和2 Gbyte内存的电脑上进行实验。为了评估这种快速视频时域配准算法的性能,实验中以常用的PSNR配准算法作为对比。实验中使用了多种不同分辨力的420YUV格式的视频序列作为素材。根据ITU的建议,视频序列可以根据空域信息(Spatial Information)和时域信息(Temporal Information)的变化划分为4种类型:第1类为运动平缓但空间内容复杂的;第2类为运动剧烈且空间内容复杂的;第3类为运动平缓且空间内容较平滑的;第4类为运动剧烈但空间内容较平滑的[10]。具体序列介绍如表2所示。
为了统计算法的配准成功率,实验首先从失真序列中任意抽取第N帧,然后分别使用本文提出的快速视频时域配准算法和PSNR算法在原始序列中进行配准。具体的配准结果如表3所示(Y表示配准成功,N表示配准失败)。
为了统计算法的计算耗时,实验在本文提出的快速视频时域配准算法和PSNR算法下分别计算了2 000帧的352×288分辨力Bridge序列、376帧的720×576分辨力的Walk序列、217帧的768×432分辨力的Bs序列和300帧的768×432分辨力Mc序列。具体的计算耗时如表4所示。
实验证明,本文提出的快速视频时域配准算法的计算成功率和PSNR算法基本持平,计算耗时大约是PSNR算法的1/2～1/3,计算速度显著提高。
4 结束语
本文在基于内容的图像检索的基础上提出了基于色度信号直方图的快速视频时域配准算法,和常用的PSNR配准算法相比,新算法充分利用了图像的颜色信息、颜色空间分布信息和亮度信息,集合了色度空间下颜色信息统计速度快,和亮度空间下PSNR算法计算精度高的优点。实验结果表明,与原有算法相比,新算法在计算精度基本保持稳定的基础上,计算速度提高了1～2倍,提高了全参考型客观视频质量评价系统在配准阶段的实时性。
参考文献
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准快速路 篇5
桥梁结构状态评定是一个世界性课题，目前仍处于研究阶段。多年来，国内外学者在桥梁结构状态研究中提出了许多评定方法，这些方法中有的已经比较成熟，并得到了广泛应用，有的尚处于研究阶段，实际应用目前相对较少，但总的来看，主要是以外观调查、检算评定并辅以荷载试验来进行。外观调查评定法主要依赖于大量定性信息和检测工程师的经验，并存在无法检查桥梁结构隐蔽部位的不足，因此判别结果的准确性较差;检算评定法的检算要点、检算方法等均是对基本原则进行规定的，容易造成检算人员对不同桥型在计算模式选取和边界条件处理等方面产生不同的理解，由此所带来的主观性常会导致该法评定结果的准确性不高;常规荷载试验法虽然是目前规范体系中最准确的评判方法，但费时费力、代价高昂、对正常交通运营的干扰严重。因此，建立对桥梁结构承载力进行快速检测与评定的方法和技术手段已是当务之急。
1 准静态荷载试验
准静态荷载试验方法是一种基于影响线对比分析和模型校准技术的桥梁结构状态快速评定方法，一般首先以1～2辆载重车辆在桥面划定车道上缓慢开行，以同步采集设备系统为基础，实时记录布置在结构上的各测点应变时程曲线，并通过人工或自动测距系统标出车辆在桥面上的移动位置与测点应变之间的相互对应关系。然后利用上述实测数据计算得到桥梁各控制测点的应力影响线，再基于此应力影响线对结构有限元分析模型进行校准，从而实现发现结构损伤、评判结构状态的目的。
相比于传统静载试验方法，由于准静态荷载试验利用移动载重车辆测试应变影响线，而不是模拟设计荷载做重荷载试验，因此所用加载车辆一般较静载试验要少得多，无需担心导致结构产生永久性损伤和引起不能恢复的变形，故而无需逐级加载，就可以快速完成荷载试验，有利于节省时间、减少对正常交通的影响并节约加载车辆费用;同时，由于准静态荷载试验所测试的为连续数据，单个测点所获得的信息量大，而传统静载试验中仅就测点当前加载工况下实测值和理论值进行比较，因此所需试验工况数可较常规静载试验大幅减少，且由于其大大拓展了信息量，不仅提供了整个结构的行为信息，而且提高了实测数据的可靠性以及评估的科学性和准确性。
当然，由于准静态荷载试验采用轻荷载代替传统的重荷载进行试验，其引起的控制点应力增量较小，故该方法对传感设备的分辨率和稳定性提出更高要求;而由于需建立应力-荷载位置对应关系，要求在加载车辆缓慢通过桥梁的过程中，按每前进单位距离做一次各测点同步采样的方法，采集各控制点应力数据，从而在同步性和自动化程度上也对现场测试提出了更高的要求。同时，由于准静态荷载试验方法最早是作为一种损伤诊断方法提出，即希望通过模型校准来发现损伤，但模型校准作为一个典型反问题(inverse problems)，其校准参数的选择和解的适定性(解的存在性、唯一性和稳定性)一直存在很大困扰，校准后的模型参数是否与实际情况相吻合缺乏检验[1]。
针对上述技术瓶颈，各国研究人员开展了大量深入而细致的研究。目前，随着现代电子技术、通讯技术的发展，特别是智能传感器和现场总线技术的发展，长期困扰准静态荷载试验应用的应变测试精度问题和同步数据采集问题已得到了较好解决，以美国桥梁诊断公司最新开发的BDI(Bridge Dynamic&Static Testing Instrument)桥梁结构测试系统为代表的集成系统已可以实现测点应变影响线的高精度自动采集，并在美国150多座桥上进行了实桥试验[2,3]。但是，由于模型校准问题和校准后模型准确性的验证问题一直以来仍未得到很好解决，且未能建立准静态荷载试验结果与我国规范所认可的传统静载试验的对应关系，使得准静态荷载试验方法从其理论方法成型以来，一直未能在我国得到很好的应用。
笔者以为，考虑到传统静载试验主要通过实测变位(或应变)与理论值的比值所表征的结构校验系数η，及由此换算得到的检算系数Z2来检算结构承载能力，因此如能转变思路，将准静态荷载试验的目标由常常无法获得验证的发现结构内部损伤转变为获得与静载试验成果类似的检算系数，就可以建立准静态荷载试验与传统静载试验的有机联系，从而使得准静态荷载试验在一定程度上代替荷载试验，从而节约人力物力，减少对正常交通的影响。其主要方法思路如下：
(1)针对梁式桥梁开展准静态荷载试验，实测得到各测点应力影响线;
(2)利用应力影响线进行模型校准;
(3)在此校准前后模型上分别施加传统静载试验的试验荷载，以校准后模型施加静载试验荷载的计算值与校准前计算值的比值来表征结构校验系数η;
(4)换算得到的检算系数Z2;
(5)采用与传统静载试验相同的方法对桥梁承载能力做出评价。
上述试验目标的实现，其核心在于如何通过参数修正获得一个与实际情况相吻合的校准后的有限元分析模型，其主要难点在于影响参数的选择和模型修正方法的应用。
2 实桥准静态荷载试验
2.1 试验简介
盐城至南通高速公路通扬运河特大桥主桥(左幅为58.96 m+100 m+76.96 m、右幅为76.96 m+100 m+58.96 m)采用3跨预应力混凝土变截面单箱单室连续箱梁，箱梁高度从跨中2.97 m，至距主墩中心2 m处按二次抛物线变化为5.77 m。对该桥进行了准静态荷载试验，并采用上述方法进行桥梁状态评定。同时，为验证准静态荷载试验结果的准确性，对该桥进行了验证性的常规静载试验。
准静态荷载试验采用2辆20 t载重车并行缓速在不同车道上通过该桥，不同车道组合作为不同工况，共计2个工况;以美国桥梁诊断公司最新开发的BDI桥梁结构测试系统的自动测距装置完成车辆位置记录，每隔4 m为一个记录点，每2点间的速度被认为匀速;以BDI系统自带的应变传感器记录应变时程，测点选取主桥中跨跨中位置作为控制断面，底板等距布置4个测点，为了解截面中性轴的变化情况，在底板向上15 cm、上翼缘板向下15 cm高的腹板位置各对称布置2个应变测点，具体测点布置如图1所示，现场应变测点布置如图2所示。
常规静载试验共进行4个工况，分别按该桥2个边跨跨中位置、中跨1/4及中跨跨中截面应力状态最不利进行布载。
2.2 初始模型建立与分析
由于牵涉到大量参数的修正，因此模型采用ansys参数化语言进行整个模型的建立，主桥采用梁单元来模拟，为了加载方便，设置虚拟梁进行主梁移动荷载的加载，支座的转动刚度通过建立弹簧单元来模拟，有限元模型如图3所示。
准静态荷载试验测试数据和初始有限元模型计算数据如图4、图5所示，从实测数据和理论数据对比可以得出，实际结构与有限元模型存在较大差距，特别对于结构跨中受力的不利截面，误差较大。
2.3 静力模型修正
很多试验表明现场荷载试验测试结果往往小于有限元分析理论值，特别是对于预应力混凝土桥梁，试验结果一般明显小于理论预测值，这些实测和理论的误差主要来自于很多因素的影响，如截面刚度、材料特性、支座约束、人行道栏杆、桥面板等等可能与分析模型中有所出入。
综合采用经验选参法和参数敏感性分析方法，最终选定以梁的抗弯刚度(EI)、支座转动刚度(Kr)和截面中和轴高度y作为主要修正参数变量[4]。根据施工期块段的划分把跨中悬臂段划分为15个块段，两边现浇段划分为9个块段，每个块段把E、I综合一起考虑，包括4个支座的转动刚度，全桥共分为28个优化参数。
以桥梁结构在准静态荷载试验下的结构应变相应作为约束条件和目标函数，将有限元计算得到的控制断面的应变响应与实际测试的应变相对误差平方和作为目标函数，假定某个行车位置的应变计算值和实测值分别为εai和εmi，则目标函数可写为：
其中k=1,2，…k。
综合应用0阶和1阶方法2种优化方法，先以0阶方法进行粗优化，再利用一阶方法做梯度优化，从而实现局部进一步优化，该方法既提高了分析效率，又避免了模型收敛于局部最优解。
修正后的应变与初始模型以及实测数据比较如图6、图7所示，由图可见，采用本文模型校准方法修正后的模型计算应变影响线与试验实测值吻合良好。
利用准静态荷载试验和常规静载试验得到的中跨跨中截面挠度结构校验系数η如表1所示，由表1可见：采用准静态荷载试验可以得到与常规静载试验接近的结构校验系数，准静态荷载试验可在一定程度上代替常规静载试验。
4 结论
(1)准静态荷载试验是一种以缓慢移动车辆荷载作用下应变实时同步采集设备系统为基础，并基于影响线对比分析和模型校准技术为核心的桥梁结构承载力快速评定方法。该方法最少仅需1辆载重车辆在桥面划定车道上缓慢开行，测试系统实时记录各测点应变时程曲线，并通过人工或自动测距系统标出车辆桥面移动位置与测点应变之间的相互对应关系，经与有限元分析结果对比分析并借助参数识别和模型校准进一步修正理论分析模型。
(2)利用准静态荷载试验测试结果，通过在此校准前后模型上分别施加传统静载试验的试验荷载，可以得到以校准后模型施加静载试验荷载的计算值与校准前计算值的比值来表征的结构校验系数η和由此换算得到的检算系数Z2，从而可以得到与传统静载试验类似的评判结果，故可在一定程度上代替传统静载试验，达到节约人力物力，减少对正常交通影响的目的;
(3)建议对连续梁桥，以各梁段的抗弯刚度(EI)、截面中和轴高度y和支座转动刚度(Kr)作为主要修正参数变量;
(4)通过静力模型的修正，使原始模型大大逼近实际结构，在修正后的模型上模拟荷载试验加载，计算结果与实桥荷载试验结果对比，误差较小，可以用来进行桥梁承载能力的评估。
(5)本文中应变测点的布置位置集中在主桥跨中位置，从结果分析，跨中位置修正结果精度最佳，因此，可以类推分析，假如增加测试断面，则能更好地全桥逼近实际结构，本文的研究为后续的类似研究提供了一定的借鉴作用。
参考文献
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