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針對目標跟蹤過程中發(fā)生遮擋時跟蹤出現(xiàn)偏差的情況,在傳統(tǒng)MeanShift跟蹤算法的基礎(chǔ)上引入極限學習機(extreme learning machine,ELM),提出了基于ELM與Mean Shift的目標跟蹤算法。該算法根據(jù)過去3個時刻的目標位置信息。利用ELM預測出目標當前可能位置,代替目標前一時刻位置作為Mean Shift迭代起始點,并在鄰域范圍內(nèi)進行迭代,得到目標的真實位置。實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有的改進算法相比,新算法減少了迭代次數(shù)和運算時間,同時在遮擋情況下能夠準確定位目標位置并進行跟蹤,提高了跟蹤系統(tǒng)的實時性和魯棒性。
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在工程實踐中,特別是在高填方情況下,為了使地基承載力滿足設(shè)計要求,往往需要投入大量的人力和物力進行涵洞基底的地基處理,這種做法是不經(jīng)濟的。高路堤下的涵洞,填土相當于使涵洞基礎(chǔ)具有埋深效應(yīng),可以顯著提高地基承載力,深刻認識埋深效應(yīng)有助于指導高填方涵洞的地基承載力的確定。如果對地基承載力修正認識不足,過分強調(diào)修正效果,會導致結(jié)構(gòu)物因地基承載力不足,基底沉降和不均勻沉降過大,甚至引起結(jié)構(gòu)物或路面開裂,影響道路的正常使用。因此,合理確定高填方路堤土壓力分布狀態(tài)、準確對地基承載力進行修正,成為高填路堤下構(gòu)筑物設(shè)計和施工中的突出問題。
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