将其保持在高水平,以后可以为每项策略制定单独的行动计划。每项策略的行动计划可以详细说明完成任务需要完成的每个步骤。指定一名负责人带头实施每项高级策略。您可能还需要考虑制定一项资金计划来帮助您实施地方道路安全计划。这可能包括通过您所在州的交通部寻求联邦公路安全改进计划资金或使用/重新分配您当前的项目和维护资金。重要的是,您的地方道路安全计划不是基于资金,而是基于战略性地解决您的交通安全问题。
●建立基础设施并释放到大气中的碳排放,过程是不可逆的。本质上,体现的碳与资本投资相似。现在,通过建立基础设施,我们正在从预算的GHG排放量中获得巨大的前期贷款,我们被允许散发到大气中。这与运营碳相反,在该碳中,排放量将逐渐释放到气氛中,这使我们有更多时间通过依靠未来的技术进步来投资较低的发射过程。因此,到2050年,预计体现碳的份额将增加。●支持工业脱碳和减少碳的技术发展,可能仅仅是仅关注尾管排放的(即道路运营碳)。
摘要:该项目的目的是通过实施AI驱动的损坏检测和车道检测系统来改善自动驾驶汽车的道路管理。主要重点是开发可以准确识别道路损坏并实时检测车道标记的算法。通过利用机器学习和计算机视觉技术,该系统旨在提高道路的安全性和效率。损坏检测组件将有助于自动驾驶汽车有效地围绕障碍物和危险导航,而车道检测功能可确保指定车道内的精确车辆定位。总体而言,这种综合方法旨在提高自动驾驶汽车的能力,从而有助于更安全,更可靠的运输系统。索引项 - Yolov8,Canny Edge检测,道路管理,AI驱动损坏检测,车道检测,自动驾驶汽车,机器学习,计算机视觉,实时检测,运输安全。I.简介
道路能量收集具有为多种路边数据收集和通信应用发电的潜力。根据所利用的能量来源,路边能量收集器大致可分为三类:车辆机械能、路面热量和太阳辐射。就收集技术而言,收集器可分为电磁、压电、热电、热释电、光伏和涉及液体或空气循环的太阳能集热器。本文对每种能量收集技术的文献进行了全面的最新综述。它包括有关每种收集技术的收集原理、原型开发、实施工作和经济考虑的信息。结论是,这些收集技术中有几种已经得到充分开发,可以产生可自给自足的路边电力。
此次信息收集的公共报告负担估计为每份回复平均 1 小时,包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论(包括减轻负担的建议)发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188),地址:1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意,尽管法律有其他规定,但如果信息未显示当前有效的 OMB 控制编号,则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。
作者感谢加州能源委员会对本项目的支持,并感谢前项目经理 Prab Sethi 先生在整个项目期间的耐心和周到指导。研究团队还感谢 Kaycee Chang 女士接任该项目并担任项目经理,并在项目最后一年给予宝贵指导。团队还感谢其所在机构的管理部门的支持。大部分工作是由研究生 Cheng Chen 博士和 Amir Sharafi 先生完成的。团队还感谢加州大学默塞德分校机械工程系的本科生在项目期间提供的帮助。他们是 Jason Flores、Ralph Louie Dela Pena、Priscilla Mendoza、Helen Ayala 和 Steven Ortiz-Donato。研究团队对他们对项目的奉献深表感谢。
煤矿井下空气流动时,巷道壁附近存在一个气流速度边界层,该边界层的厚度及分布状况对通过该流动界面进入通风气流的有害、有毒气体的排放以及对煤矿瓦斯爆炸产生重大影响。利用现场测量结果与模拟实验数据,对平壁矿井巷道的气流速度边界层进行了研究,巷道分为无支护、工字钢拱架支护和锚杆锚固支护3种类型。通过参考其他考虑边界层特性的文献研究以及对现场数据和实验数据的分析,得到了各个支护巷道断面相应的气流速度边界层特性。边界层内气流速度的增加服从对数规律:u=aLn(x)+b。结果表明:气流速度边界层厚度随气流中心速度的增大而明显减小,随巷道壁面粗糙度的增大而明显增大。对于三种类型煤矿巷道,考虑中心气流速度的影响,其气流速度分布可用下列方程描述:u=(m1v+n1)Ln(d)+m2v+n2。
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时,包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论(包括减轻负担的建议)发送至华盛顿总部服务处、信息运营和报告理事会,地址:1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302,以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188),地址:Washington, DC 20503。1. 仅供机构使用(留空)2. 报告日期 2007 年 11 月3. 报告类型和涵盖日期最终报告 2003 年 3 月 - 2005 年 2 月
巷道隔热喷射混凝土(TIG)是矿井区域热灾害防治的有效方法,矿井TIG材料的研发是隔热技术的基础,但一些传统和先进的隔热材料并不适用于深井高地应力、高地温、潮湿的矿井。本文研发了一种粉煤灰-无机矿物TIG材料,并将其应用于高地温巷道数值模拟,分析了TIG层的隔热效果,讨论了TIG围岩温度场特征。研究结果表明:(1)TIG层对巷道放热和围岩温度场稳定性有显著影响;(2)有无TIG层,巷道初始温度扰动时间、温度扰动范围及降温速率均不同; (3) TIG巷道开始通风后,热流密度趋于一致,温度扰动结束,且无量纲温度与无量纲半径呈指数关系;(4) 温度下降特征随围岩径向位置不同而变化。研究结果对热害防治、温度预测及通风网络调整提供了一定的参考。
摘要在这项研究中,我们从安装在车辆上的3D激光雷达和外部交通监视摄像头的图像中融合数据,以创建经常洪水泛滥的道路部分的3D表示。这项研究中的LIDAR的点云数据是从ODU校园附近Norfolk的W 49街的一条路段收集的。交通监视摄像头安装在同一地区的公共停车大楼上。LIDAR在车辆穿越该部分时会收集连续的点云框架。使用ICP注册方法将与外部摄像头监控的多个与各个道路相关的LIDAR框架首先合并为单位点云,代表路段的局部高分辨率数字高程模型(DEM)。然后,将结果的DEM投射到监视摄像头捕获的被淹没的道路的图像上。到此目的,采用了摄像机校准技术来估计转换参数。相机校准方法依赖于一个包含点及其相应像素的数据集中的目标图像。生成了点的虚拟网格和相应的像素以运行相机校准函数。提到的数据集是借助激光雷达的内部相机上的投射点云而生成的,从而使我们能够识别对象和Curbsides。还采用了观点几何原则来创建DEM。投影结果显示了用于摄像机校准的技术技术的成功性能。深度估计是在外部相机记录的洪水图像上使用投影的DEM模型进行的。
