Internal Combustion Engine&Parts
0引言
车辆制造业的可持续发展为人们的生活与工作带来了便利的条件，同时还使人们的出行方式发生了重大改变。车辆驾驶安全对人们的生命健康产生着直接影响，如果不对车辆进行日常保养和维护，就会缩短车辆的使用寿命。油罐车在人们日常生活中经常看到，其和正常车辆存在的主要差别表现在其对行车安全的要求相对较高。所以，我们要对车辆日常的保养与维护引起高度重视，从而确保出行的安全性。
1车辆保养维护的必要性
驾驶员是车辆保养与维护的主要人员，由于车辆种类的不同，其在保养和维护方面均存在明显差异。驾驶员在平时驾驶过程中，需要结合保养的程度，把保养维护工作划分为三个级别，即日常维护、一级维护、二级维护。日常维护实际上就是简单的对车辆进行清洗和检查，同时还需要及时的补充车辆在行驶过程中的必需品。日常维护为开展一级与二级维护工作打下了坚实的基础。
驾驶员平时的驾驶行为决定着车辆维护的效果。假如对车辆进行定期保养和维护，就会减少车辆发生故障的次数，同时还可以延长车辆使用时间。由此可以看出，车辆保养和维护工作需要引起高度重视。驾驶员只有不断的维护和保养车辆，才可以减少安全隐患。然而在具体情况下，车辆持续维护的难度相对较大，因此驾驶员需要增强车辆养护意识，为车辆持续不断的进行保养和维护。
2加强车辆保养维护的措施
2.1提高维护保养意识
提升驾驶人员对车辆保养维护的认知，如果发现车辆存在问题，就需要及时的采取相应的措施进行解决。比如，油罐车的罐体出现裂缝、密封垫片等情况，都可以进行有效的解决[1]。如果车辆问题比较严重就需要及时的淘汰，针对损坏零件需要立即更换，同时还需要及时的将罐体裂缝进行填补，提高油罐车的养护质量，并且还能够保证油罐车的安全性与稳定性，防止因为养护不合理导致油罐车发生安全事故。
2.2做好车辆保养分级维护
2.2.1日常保养与维护
车辆是一种具有较长使用时间的产品，长期使用会对车辆带来各种各样的损坏，所以，需要加强对车辆的保养与维护才能够保证其安全行驶。通常情况下，日常保养和维护主要是将安全检查与清洗作为中心内容，进而可以保证驾驶员与乘车人员的安全。
2.2.2分级维护
江门美食如果车辆行驶超过1500千米就需要做一级维护；如果车辆行驶超过10000千米就需要做二级维护。一级维护是将清洁、润滑以及紧固作为主要内容，这些都是车辆检修人员的工作；二级维护就是检修人员对车辆技术情况进行客观的评估，同时对其进行全方位的调整，防止存在安全隐患，延长车辆的使用时间。比如，更换损坏轮胎、清洗发动机中的油泥等都是由养护工作人员完成。
2.2.3走合期维护
无论哪种车辆都具有一定的磨合期，在这个过程中，车辆的各个零件都会出现不同程度的损伤，驾驶员需要及时的修补车辆的小缺陷。车辆在磨合期需要使用一级维护方案。
2.2.4换季维护
车辆在运行过程中会受到气候变化的影响，所以养护工作人员需要在不同的季节采取不同的措施对汽车进行保养与维护。与此同时还需要整合一级和二级维护，依据车辆行驶的具体情况加强对车辆的养护，如此一来，能够确保车辆在行驶过程中的安全性。
2.3加强主要系统保养工作
在车辆安全行驶过程中，润滑系统起着重要的作用，所以驾驶人员需要按时检查车辆的润滑系统，及时的为车辆增加润滑油。若在车辆中有些零件缺少润滑剂，就会增加其磨损速度，进而缩减车辆的使
用寿命。一般情况下，车辆在行驶一万千米以后，就需要对润滑系统进行养护，尤其是在发动机发生故障时，需要及时的采取有效措施对其进行处理，防止存在安全隐患。与此同时还需要及时的清洗发动机中的油泥，然后及时的增加润滑油，通过这种方式可以降低零件的损坏。另外，燃油系统同样是车辆行驶
加强车辆保养维护的措施
贺天佑
（中国石油运输有限公司吉林分公司，松原138000）
摘要：近年来，社会的不断进步，时代的快速发展，推动了我国交通业的高速发展，在一定程度上改变了人们的出行方式，车辆的使用率逐渐体现出大幅度上升的形势。在这种背景下，车辆日常的保养和维护得到了人们的高度重视。对车辆进行保养与维护的主要目的就是避免车辆发生故障，延长车辆使用时间。
Abstract:In recent years,the continuous advancement of society and the rapid development of the times have promoted the rapid development of China's transportation industry.To a certain extent,it has changed the way people travel,and the usage rate of vehicles has gradually shown a sharp rise.I
相声演员笑林n this context,the daily maintenance of vehicles has been highly valued by people.The main purpose of maintenance of the vehicle is to avoid vehicle failure and extend vehicle usage time.
关键词：保养；车辆；维护；制造业
Key words:maintenance;vehicle;maintenance;manufacturing
中不可缺少的因素，如果车辆行驶超过1.5千米时，就需
要对燃油系统进行养护[2]。如果发现发动机不同寻常时，需要仔细的检查发动机的内部，清洗油泥，清理杂质。
2.4及时修复汽车故障
即便车辆设置的是有效制动系统，同时定期对发动机进行养护，也不能确保车辆在行驶过程中的安全性，所以，在对车辆进行日常养护过程中，需要高度重视汽车故障的检修。由于汽车制造业得到了快速发展，在设计和制作汽车过程中难免会存在不足，这些不足就会为后期的行驶埋下了安全隐患，所以汽车驾驶员在对汽车养护过程中需要及时的发现问题，然后采取针对性的措施进行处理。
虽然制动系统可以动态的监控车辆的日常行驶，然而汽车的软件与硬件在设计过程中毕竟是依靠机械
而设计，并不可以直观的反映和解决车辆在行驶过程中可能存在的问题。通过采取有效的措施，如：维修、保养等可以弥补原来车辆存在的不足之处，在一定程度上可以保证汽车行驶的安全性，为驾驶人员与乘车人员的安全提供可靠保障。
我是余欢水结局视频旋转3结论
伴随着车辆制造业在我国突飞猛进的发展，人们对车辆养护的要求越来越高。就目前来看，车辆的使用频率逐渐呈递增的趋势，并且行驶的时间比较长，持续磨损会导致车辆的各个零件受到不同程度的损坏，如果长时间的不对车辆进行保养和维护，车辆在行驶过程中就会存在安全隐患。尤其是油罐车，其对车辆养护的要求具有特殊性，如果油罐车的缸体出现损坏就会造成不可估量的后果，并且油罐车在日常保养和维护时具有较大的难度，所以驾驶人员需要在平时驾驶过程中定期对车辆进行养护，从而保障车辆在行驶过程中的安全，为自身的生命财产安全提供可靠的保障。
参考文献:
[1]李治臣.车辆行车安全与日常维护保养探究[J].时代汽车，2018（04）：140-141.
[2]刘杨.刍议车辆的日常维护保养和行车安全[J].经贸实践，2017（18）：302.
[3]蒋金广.消防车辆维修问题及日常保养探讨[J].内燃机与配件，2019（04）：119-121.
0引言
随着深度学习算法被广泛的应用于图像检测和图像分类中[1]，常见的基于深度学习的目标检测方法有R-CNN
（Regions with CNN features ）[2][4]
、MS -CNN （Multi Scale -Convolution Neural Network ）、Fast R -CNN （Fast Regions
with CNN features ）[3]
等。文献[4]提出了利用R-CNN 候选框的方法，它采用SS （selective search ）选择搜索方法或边框方法（edge box ）获得车辆边框，再经过卷积神经网络提取车辆的特征，然后利用SVM 分类器得到最终检测结果。R-CNN 方法在提取特征的过程中需要庞大计算并且消耗时间较长，因此，该方法计算率低下。为了提升R-CNN 方法的检测效果，在Fast R-CNN 中引入了感兴趣区域（Region of Interest ，ROI ）池化层，从而得到车辆边框，为了获得车辆的位置信息和类别信息从而采用了多个任务损失函数来预测，需要一次卷积任务即可完成特征提取。文献[5]基于物体边缘框的深度学习方法，检测效率提升很大，然而，该方法提取边缘框的时间较长，检测效率有所降低，因此，Ross Girshick 重新提出了Faster R-CNN [6]算法，该算法是在R-CNN 和Fast R-CNN 的基础上的增强版
本。Faster R-CNN 算法是一个完整的卷积神经网络结构，
通过引入区域提议网络（Region-Proposal Network ，RPN ）[7]
实现了进一步的加速，成为现代物体检测的奠基石。本文采用Cascade R-CNN ，利用Faster R-CNN 模型结果进行重新采样，将重新采样与共享卷积作为输入提高检测假设边界框的质量，以实现高精度的车辆检测模型。
1Cascade R-CNN 车辆检测系统框架1.1Cascade R-CNN 车辆检测模型
Cascade R-CNN 检测识别模型包括卷积层、区域建议网络、坐标回归层，如图1所示。该系统的目标是同时提高假设边界框的准确性和检测器的质量，以实现高质量的物体检测。这是通过级联边框回归和级联检测的组合实现的。
首先本文采用北京理工大学的BIT-Vehicle 数据集并从中随机选取图像样本，并制作成COCO [8]数据集格式用以适合Cascade R-CNN 训练及测试；其次，将COCO 数据集输入ResNet50模型进行车辆的特征提取，第一阶段，特征信息图输入RPN 训练网络，得到分类得分C0和边框回归B0。第二阶段，将边框回归B0输入RPN 网络中训练，——————————————————————李泉女友
—作者简介：周刚（1992-），男，甘肃定西人，在读研究生。
基于Cascade R-CNN 的车辆目标检测方法
中秋节祝福语10个字左右周刚
（重庆交通大学机电与车辆工程学院，重庆400041）
摘要：本文针对实际情况中行驶车辆检测时间较长并且识别精度低的问题，提出基于Cascade R-CNN (Cascade Regions with CNN
features )车辆目标检测算法，该算法在数据集中端对端的训练表现的不错，并且在BIT-Vehicle 数据集上的检测精度AP (Average Precision )达到了95.2%，图像平均单帧检测时间达到0.18s ，基本满足了车辆实时检测的需求。研究对比了两种方法在BIT-Vehicle 数据集中的车辆检测能力，该方法超越了Faster R-CNN 的检测效果。
关键词:Cascade R-CNN ；区域提议网络；级联回归；车辆检测