汽车改装相关主题论文三千字

在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. 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[2]吴扬帆.汽油发动机爆震分析与控制[J].传动技术,2010(13):36-38. [3]高玉明.点燃式发动机临界爆震控制及其特性[J].吉林大学学报,2012(14)：77-79. >>>下一页更多精彩的“汽

3000字的，不多，但要原创的，专业的，这点关键！

一提到汽车改装，很多人都会以为是汽车狂热发烧友的专利。实际上汽车改装在国外已经成为了一种时尚，甚至在改装车热情最高的日本和美国，已经很少见到未经任何改动的原车。许多厂商在新车发布后，都会针对相应的车型提供相当多的改装配件，以及为车主提供比较明晰的改装指引，而许多大车厂甚至还有专门改装自己汽车的改装公司(分部)，如改装奔驰的AMG，改装丰田的TRD等等。一辆车的改装结果代表了车主的品位以及他对驾驶的看法。一般来说，改装可以分为外观、机械、影音等几个方面，当人类生活进入了e时代，汽车改装还增加了一项新内容：智能。不过在众多改装项目中，最令人心动的就是机械改装，它把车主的想象力和汽车有待开发的无穷潜力完美地结合在了一起。汽车的主要机械结构大致可分成：车身、内装配备、引擎动力、变速箱传动、悬挂、刹车及电子控制系统。这中间如果有任何一项作了修改，马上会感受到汽车本身受到的影响与改变。 外观 车身外观的改装一直占有相当重要的地位，改变车身外观最迅速、最简便的方式就是加装空气动力套件。所谓空气动力套件就是俗称的大包，基本上包含了进气格栅、车侧扰流板(侧裙)、后包围以及后扰板流(尾翼)等，有时我们也会看到在原厂保险杠会加装一片下扰流板，一般则称之为下巴：若是没有更换前后保险的杆，只是加装下巴，也有人称其为小包。加装空气动力套件除了可使车辆更具可看性，以及更具运动气息外，最重要的还是要有良好的性能改善效果。加装空气动力套件并不会使车辆跑得更快，严格地说，好的套件通常会降低车速，能够使车有更稳定的表现。 引擎 就像人的心脏一样，引擎就是汽车的心脏，这是全车最重要的部分。而且改装起来也是最麻烦的，对其最主要的改装就是提高它的输出功率，改装方式有：加大缸径，提高压缩比，加多气门等等，但是必须注意的一点是，改装引擎是相当危险的，一个不小心引擎就会损坏，甚至引发严重的安全事故。 点火系统 点火系统是发动机工作的另一要素，由火花塞和点火线共同构成，原有配置均为单组线束，在电压、电流的通过性和通过量上均不尽如人意。改装用火线的多组线束和高性能导电特质点火线圈产生的高压电能大量、及时的传导给火花塞。火花塞是点火系统的末端组，利用电极产生的火星点燃混合后的油气，完成燃烧，推动活塞工作。原厂的配置和火线一样，都是为降低成本而做的最低配置。车主如果更换火花线和火花塞，则会使汽车油门变硬、起步迅捷、加速凌厉。 排气系统 排气效能的好坏直接关系到引擎效能的优劣。在进气增加、燃烧完好的同时，排气效率也需加强，高性能的排气管和消音器成了追求动力的车主的目标。如果对一辆改装了进气和点火系统的车再进行排气系统的改装，那么这辆车的诵薪铀吵铀僖哺附荨? 刹车 其实，刹车系统的结构设计比较简单，但改装的工作量则较大。想要提升其制动性能，最快最直接的方法就是换高性能刹车片。此外，想升级刹车系统还可以换高等级刹车油；或者换装金属材质的高压刹车油管；再者就是使用规格更大的刹车倍力器以提高刹车踏板的辅助动力。 底盘悬挂 关系到行车操控的最大因素就是汽车的底盘悬挂系统，原厂的设计一般以大众消费者能接受为目标。底盘悬挂系统的改装可分为避震器换装、悬挂结构杆强化、车身刚性加强等部分。影响最大也是最多人改装的项目是避震器。市面上的避震器类型有：原厂加强型、原厂加强车身高度可调型、专业高运动型、竞赛专用型等。车主应该根据自己的驾驶习惯和需求来选择避震器。6驾驶员必看！最危险的五大驾车错觉 由于受生理、心理、年龄、身体条件及行车环境等诸多因素的影响，驾驶员在行车中往往会产生各种各样的错觉，导致错误操作而造成险情。因此，驾驶员(特别是新手)应了解这些易引起错觉的特性，并在行车中加以预防，才能保证行车安全。 距离错觉:对于路上各种类型的车辆，驾驶员有时会对来车的车长、会车间距、跟车距离产生错觉，使会车的距离不够和跟车的距离过近而导致事故的发生。常见的有:同样距离，白天看起来近，而在夜间较昏暗时感觉远；前面是大车时感觉距离近，是小车时感觉距离远。 速度错觉:行车过程中驾驶员大多是根据观察到的景物移动作参照物来估计车速的，并不是完全依靠车辆自身车速表的指示针来判断。路边景物多时易高估车速，景物少时易低估车速；长时间以某一速度行驶后会对该速度产生适应，对其余速度易于错估，特别是误将高速低估是非常危险的。机动车从郊区驶进城区易发生追尾撞车事故，就是这个原因。 弯度错觉:驾驶员在公路上行驶的快慢，经常随公路的弯度而改变。变速的程度如何也会造成错觉。一般对于未超过半圆的圆弧，驾驶员往往感觉到的曲率半径总是比实际的小，圆弧的长度越短越感到曲率半径小。在连续转弯的山道上行驶，驾驶员会感到山区比平地容易转弯，所以在行驶中高速连续急转弯是很危险的。 颜色错觉:在市区等交通复杂路段，周围景物五颜六色，相互交错，容易分散驾驶员的注意力，特别是夜间，容易将路口红绿灯当成霓虹灯；把停驶车辆的尾灯当成行驶车辆的尾灯；把前车的刹车灯错看成尾灯等。另外，夏季戴墨色太阳镜时易将浅色物体“滤”掉，产生错觉。