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    交通标志杆材料在自然环境中的耐蚀性试验

    道路交通标志牌是道路使用的指令,它能保证车辆有序、安全地行驶。总之,道路交通标志或标志与装饰是对道路的美化。根据不同类型的交通标志杆和构造,可以为道路使用者提供正确的信息,通过交通标志的引导,使车辆顺利到达目的地。
    因此,如何保证交通标志杆材料的安全性是提高道路安全性的重要手段。目前,一些专家已经给出了很好的研究成果。例如,根据多标准建筑信息检测方法,采用滑动窗口获取样本模块,将样本模块输入到CNN中,结合SVM完成对uangben的分类,并选取一些影响因素进行测试。实验结果表明,该方法是有效的,该方法能准确地检测出目标,但时间过长。提出了一种基于密度的数据检测方法。该方法引用滑动窗口原理,利用滑动时间窗口对数据进行划分,并根据信息熵对所有数据进行过滤,检测出剩余数据。这种方法不准确,需要改进。本文提出了一种通过减少滑动窗口的数目来提高数据匹配速度的方法。实验结果表明,该方法检测精度高,但检测时间过长。针对上述方法的不足,提出了一种基于梯度运动法(GMM)的交通标志杆耐蚀性检测方法。比较结果见表2。
    表中a为交通标志杆数,单位为G,Y为漏报率(%),Z1为基于GMM算法的交通标志杆材料耐腐蚀性检测方法,Z2为基于多标准建筑信息的检测方法,Z3为基于密度数据的检测方法,Z4表示基于改进数据的检测方法。从表2可以看出,交通标志杆的数量会影响漏报率。当交通标志杆数据个数为1000时,基于GMM算法的漏报率为0.05%,基于多标准建筑信息检测方法的漏报率为0.25%,基于密度数据检测方法的漏报率为0.27%,改进的数据检测方法漏报率为0.14%。当交通标志柱数据个数为3000时,基于GMM算法的漏报率为0.06%,基于多标准建筑信息检测方法的漏报率为0.57%,基于密度数据检测方法的漏报率为0.49%,改进的数据检测方法漏报率为0.45%。因此,与其他方法相比,该方法具有较低的虚警率,能够更好地完成检测。
    针对传统方法检测结果不准确、检测时间长的问题,提出了一种基于GMM算法的交通标志柱数据防腐蚀检测方法。仿真结果表明,该方法能有效缩短检测时间,提高工作效率,降低漏报率,并能准确检测交通标志杆材料的耐蚀性。
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