基于有趣地点压缩的时空轨迹聚类

研究移动物体时空轨迹局部关键地点时空相似的聚类问题.根据移动物体的运动状态提取轨迹中的有趣地点,利用最小包围盒技术对这些有趣地点进行描述,得到基于有趣地点压缩的轨迹表示形式;然后给出一个时空属性相结合的相似性度量公式,对压缩表示的轨迹进行相似性度量;基于这个相似性度量公式对轨迹进行聚类,聚类方法采用层次聚类法.实验结果表明,本文提出的方法能有效地对移动物体时空轨迹进行聚类,由于采用了增量式的轨迹压缩方法,不仅提高了聚类的速度,而且还实现了增量式的轨迹聚类.     

面向群体行驶场景的时空信息融合车辆轨迹预测…

将车辆间时空交互信息融入卷积社会池化网络中,提出了一种面向群体行驶场景的有人驾驶车辆轨迹预测模型;使用长短时记忆(LSTM)网络预测群体车辆速度,基于此预测值计算群体车辆间的速度差;构造LSTM编码器捕捉群体车辆行驶轨迹的时间序列特征,设计卷积社会池化网络提取群体车辆间的空间依赖关系,使用LSTM解码器预测未来车辆各种动作的出现概率和相应轨迹,将具有最高出现概率的动作及其轨迹作为最终轨迹预测结果;使用真实轨迹数据集对所构建模型进行了参数标定和性能验证,测试了不同轨迹编解码与速度预测方法对模型性能的影响,确定了最优模型结构。计算结果表明：相较于历史速度,使用预测速度计算速度差作为模型输入可将均方根误差(RMSE)降低19.45%;相较于门控循环神经网络,使用LSTM进行速度预测可将RMSE降低4.91%;相较于原始卷积社会池化网络,所提出模型的轨迹预测误差在RMSE与负似然对数2个指标上分别降低了20.32%和21.04%,明显优于其他卷积社会池化网络变体;所提出模型与原始卷积社会池化网络计算耗时差距约3 ms,能够满足实时应用要求。     

基于上下文自编码的船舶行为语义表征

考虑船舶行为的时序相关性,提出了一种基于上下文自编码的船舶行为语义表征(SRCAE)模型;提取船舶经度、纬度、航速、航向等行为特征参量,建立了行为特征序列;借助连续词袋模型将行为特征序列划分为中心船舶行为和上下文船舶行为,利用深度自编码网络构建了船舶上下文行为的语义表征模型,将得到的中心船舶行为编码作为表征向量输出,通过聚类算法构建船舶行为词典;选取长江口南槽交汇水域作为研究对象,利用船舶自动识别系统产生的数据对提出的模型和方法进行了验证。分析结果表明：所提出的SRCAE模型能有效表征船舶行为之间的上下文联系,与传统自编码器和长短期记忆网络自编码器等模型相比SRCAE模型具有更低的表征误差;分别采用k均值(k-Means)、高斯混合模型(GMM)与核k均值(Kernel k-Means)3种聚类算法提取船舶行为词典,与原始数据相比SRCAE模型产生的表征向量更易于区分不同船舶行为模式,其中k-Means效果最优,轮廓系数、卡林斯基-哈拉巴斯指数和戴维森堡丁指数指标分别达到了0.384、18.308、0.531,共产生转向加速、转向减速、直行加速、直行减速等30种复合行为,有效提取了不同行为模式下船舶行为词组合关系。     

基于广义时空图卷积网络的交通群体运动态势预测

针对当前高速公路与城市快速路交通拥堵现象愈发严重,为交通管理与控制造成巨大困难的问题,提出了一种基于广义时空图卷积网络(GSTGCN)的交通速度预测模型;基于交通数据自身具有的复杂时空特性,定义了广义交通数据图结构,同时构建了广义图的邻接关系;基于图卷积网络基础理论,采用切比雪夫近似与一阶近似简化了图卷积操作的计算成本,建立了广义图卷积算子;结合广义图卷积模块、标准卷积模块与线性全连接层,提出了用于提取复杂交通数据时间、空间特征的GSTGCN模型;利用美国威斯康星州密尔沃基市快速路网上架设的38个检测器,在21个工作日以每5 min为单位记录了车辆速度、流量和占有率数据,测试了GSTGCN模型在该数据集上的短期交通速度预测精度与训练效率。分析结果表明：相较于传统自回归求和滑动平均(ARIMA)模型、长短时记忆(LSTM)模型以及近期的STGCN模型,GSTGCN模型在交通速度的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差指标上分别降低了22.79%、22.97%和16.73%;此外,GSTGCN模型的训练时长比STGCN模型和LSTM模型分别降低了5.17%和75.71%。可见,GSTGCN模型能够有效处理复杂交通时空数据结构,准确预测交通速度,并为交通管控提供交通群体的运动态势信息。     

基于双目视觉系统的运动目标跟踪算法研究

双目视觉系统能有效获取运动目标的三维信息，实现对运动目标的准确实时定位追踪，一直以来，都是学术界和工业界长期关注的焦点．本文对双目视觉系统组成部分的相关研究进展进行了系统分析，论述了现有的相关算法和基本机制．同时，结合当前稀疏表示的快速发展，阐述了稀疏表示在运动目标跟踪方面发展的可能性，对该领域有待进一步的研究方向和可能的解决方案给出一些建议．     

基于自适应耦合模型的运动目标跟踪方法

在跟踪目标快速运动和外形显著变化的任务中,现有跟踪方法经常存在目标跟踪丢失、误差较大等问题.为此本文提出一种新的跟踪方法,该方法采用的是基于改进码本模型的背景相减法检测运动目标,对检测出的目标构建耦合模型进行实时跟踪.另外,本文还讨论了模型中参数改变对跟踪失败次数的影响.实验结果表明：该方法在处理目标上述情景下的跟踪效果比较理想,并且一定范围内的参数改变对该方法的稳定性影响不大.     

基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法

为了有效检测与跟踪城市交通环境中的行人, 提出了一种在摄像机静止情况下基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法。检测阶段通过自适应背景模型快速提取背景图像, 用动态多阈值方法二值化差分图分割运动行人; 跟踪阶段引入灰色模型作为行人运动模型, 预测行人运动, 融合行人多种特征建立目标匹配模板, 对行人连续跟踪。通过单个行人通行和多个行人同时出现这两种交通环境下的视频图像对本方法进行了验证, 单个行人通行时, 跟踪的正确率为95%;多个行人同时通行时, 识别每个行人并分别跟踪的正确率为87%。     

自动跟踪动态临界占有率的匝道协调控制方法

为了解决高速公路主线合流区交通拥挤与入口匝道排队溢出问题, 提出了一种入口匝道协调控制方法, 依据主线合流区交通状态和入口匝道排队长度设计需要协调控制的匝道个数, 以扩大协调匝道组的空间容量, 增大截留进入主线交通拥挤区域车辆的能力; 应用实时检测的主线合流区通过量和占有率估计主线动态临界占有率, 采用入口匝道调节率自动跟踪主线合流区动态临界占有率的变化, 以提高主线通过量; 采用匝道相对排队长度设计启发式规则, 以提高入口匝道协调控制能力, 防止排队溢出; 以沪宁高速公路G42为仿真背景, 应用VISSIM仿真软件, 从路网性能、主线合流区交通状态和匝道排队长度三方面对提出方法的控制效果进行评价。计算结果表明: 相比于无控制算法, 采用控制方法的总行程时间减少约8.44%, 路网平均延误减少约62.97%;采用ALINEA算法的总行程时间减少约2.85%, 路网平均延误减少约21.20%;采用Linked-control算法的总行程时间减少约6.00%, 路网平均延误减少约56.17%;采用控制方法的主线合流区的交通通过量在交通状态突变时增加了540 veh·h^-1, 且各个匝道之间排队长度更加均衡。可见, 提出方法控制效果优良。     

基于单双目视觉融合的车辆检测和跟踪算法

提出了一种基于单双目视觉融合的车辆检测与基于Kalman滤波的车辆跟踪算法, 设计了一种基于二维深度置信网络的车辆检测器。在道路图像中利用单目视觉生成车辆可能存在的区域, 构成双目视觉处理的车辆候选集合。在车辆可能存在的区域内利用双目视觉进行误检去除, 并获得车辆的位置信息。在二维图像坐标系和三维世界坐标系内, 利用Kalman滤波器对检测到的车辆进行跟踪。试验结果表明: 算法的检测率为99.0%, 误检率为1.3×10^-4%, 检测时间为57ms, 检测率高, 误检率低, 检测时间短; 与单双目视觉弱融合算法、单目视觉算法和双目视觉算法相比, 本文车辆检测与跟踪算法兼具双目视觉算法检测率高和单目视觉算法检测时间短的优点。     

欠驱动船舶自适应迭代滑模轨迹跟踪控制

针对欠驱动船舶轨迹跟踪控制问题, 考虑系统存在未知参数和外界扰动, 提出了一种带强化学习的神经网络自适应迭代滑模控制方法; 利用轨迹跟踪的横向和纵向误差信息构造非线性迭代滑模面, 分别设计了船舶柴油机转速和舵角的神经网络迭代滑模控制器; 根据船舶柴油机转速和舵角的实时测量值, 计算了反映控制量抖振状态的强化学习信号, 在线优化了神经网络的结构和参数, 以抑制控制量的抖振, 进一步增强控制系统的自适应性; 建立了5446TEU集装箱船舶数学模型, 分别对圆轨迹和正弦轨迹进行了跟踪控制。仿真结果表明: 在风浪扰动下圆轨迹跟踪时, 与迭代滑模控制策略相比, 采用提出的控制策略250s左右能跟踪上目标轨迹, 速度提高约1倍, 最大跟踪偏航距离为250m, 误差减小约30%, 控制舵角在400s后基本平稳, 波动幅值约为2°, 舵角和柴油机转速的抖振变化幅值均减小了50%以上, 柴油机转速控制参数和舵角控制参数分别在38~45和3.3~3.9之间实现了自适应调节; 在正弦轨迹跟踪时, 与模糊迭代滑模控制策略相比, 采用提出的控制策略纵向跟踪平均误差小于20m, 减小了50%以上, 舵角抖振量平均幅值小于10°, 减小了60%以上, 柴油机转速控制参数和舵角控制参数分别在5.7~5.8和0.8~2.5之间实现了自适应调节。     

基于干湿循环试验的黄土路堑浅层边坡长期稳定性分析

为评估干湿循环作用对黄土边坡浅层土体强度的劣化效应,对甘肃定西Q₃原状黄土开展了不同干湿循环路径下的室内直剪试验,分析干湿循环次数、循环幅度与下限含水率对土体抗剪强度的影响,建立了考虑干湿循环三参数的强度劣化模型,并运用强度折减法对比了不同干湿循环路径下黄土路堑浅层边坡的长期稳定性。试验结果表明：随着干湿循环次数增加,原状黄土的黏聚力呈现先减小后趋于稳定的变化趋势,可采用双曲线函数进行拟合,内摩擦角呈线性下降趋势,10次干湿循环后,原状黄土黏聚力与内摩擦角的最大劣化度分别为27.64%与9.88%;在相同干湿循环次数下,循环幅度对原状黄土黏聚力和内摩擦角的劣化效应大于下限含水率;干湿循环过程中黄土路堑浅层边坡的长期稳定性系数遵循指数下降函数,不同干湿循环路径下边坡稳定性系数最大降幅为61.5%,且在6次循环后稳定性系数降幅约占总减小值的85%;干湿循环中循环幅度和下限含水率影响着黄土路堑浅层边坡稳定性,表现为随着下限含水率增大,浅层边坡稳定性系数先增大后趋于稳定,但随着循环幅度增大,稳定性系数线性减小;工程实际中边坡不同深度土体含水率变化范围不同,干湿循环路径存在差异,在进行黄土路堑边坡长期稳定性分析时建议考虑土体的干湿循环分层效应。     

Object tracking and tracing: Hidden semi-Markov model based probabilistic location determination

The enhancement of radio frequency identification (RFID) technology to track and trace objects has attracted a lot of attention from the healthcare and the supply chain industry. However, RFID systems do not always function reliably under complex and variable deployment environment. In many cases, RFID systems provide only probabilistic observations of object states. Thus, an approach to predict, record and track real world object states based upon probabilistic RFID observations is required. Hidden Markov model (HMM) has been used in the field of probabilistic location determination. But the inherent duration probability density of a state in HMM is exponential, which may be inappropriate for modeling of object location transitions. Hence, in this paper, we put forward a hidden semi-Markov model (HSMM) based approach for probabilistic location determination. We evaluated its performance comparing with that of the HMM-based approach. The results show that the HSMM-based approach provides a more accurate determination of real world object states based on observation data.     

基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制

为实现实际动态交通环境下智能汽车的变道控制, 提出了基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制策略; 针对实际交通环境下目标车道车速和加速度的动态变化, 提出了智能汽车变道动态轨迹规划算法, 获得了能够避免智能汽车发生碰撞的变道轨迹的动态最大纵向长度; 设计了兼顾变道效率和乘员舒适性的优化目标函数, 优化获得了在变道轨迹最大纵向长度范围内的实时动态最优变道轨迹; 利用轨迹预瞄前馈和状态反馈相结合的类人转向控制方式, 实现了智能汽车变道动态轨迹跟踪和乘员舒适性的最优控制, 并利用硬件在环试验台验证了所提控制策略的正确性。研究结果表明: 定速工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.4%、4.8%和0.59 m·s^-2; 定加速度工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.1%、4.6%和0.48 m·s^-2; 变加速度激烈工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差和最大侧向加速度分别为1.7%和0.80 m·s^-2, 航向角超调后能迅速重新跟踪动态轨迹航向角; 所提控制策略可以很好地跟踪控制实际交通环境下目标车道汽车在定车速、定加速度和变加速度工况下的智能汽车动态变道轨迹, 从而能实现智能汽车最优变道, 可确保变道过程中不与目标车道汽车发生碰撞, 并兼顾变道效率和乘员舒适性。     

Study on rotational stabilization in a laser tracking system

The high rolling speed of a missile heavily affects the stabilizing capability of the inertial platform in the laser tracking system (LTS) of the missile. In this paper, a rotational stabilizing platform (RSP) and a fuzzy-PID controller is designed to stabilize the inertial platform. This controller integrates the advantages of both fuzzy controller and classic PID controller. A comparison study is carried out to illustrate the advantages of the proposed fuzzy-PID controller over the classic PID controller. Numerical results indicate that the fuzzy-PID controller outperforms the classic one in effectively handling nonlinear disturbances and quickly stabilizing the inertial platform at the sudden change of missile rolling speed. Foundation item: the China Aerospace Science and Innovation Foundation (No. 06CASC0407)     

考虑时空相异的危险品运输车辆安全调度

为确保危险品运输车辆间的安全距离, 从时空角度优化了危险品运输车辆的行驶路径和发车时间间隔; 分析了危险品运输车辆发生事故对其他车辆的影响及其与时空距离的关系, 提出了危险品运输车辆间时空安全距离评价方法, 并以时空安全距离为约束, 提出了车辆安全出发时间间隔计算方法; 建立了满足时空相异约束的危险品运输车辆调度模型, 设计了用于生成车辆调度时刻表的两阶段求解方法, 第1阶段采用NSGA-Ⅱ算法优化车辆行驶路径, 第2阶段分别设计了遗传算法和基于插入思想的近似算法以优化发车时间间隔; 为了验证车辆调度模型与算法的有效性, 对比了每个阶段中不同算法的优劣, 并分析了危险品事故影响系数和事故影响接受度对车辆调度结果的影响。研究结果表明: 提出的方法可针对不同危险品事故影响系数获得危险品运输车辆调度时刻表, 生成的车辆调度时刻能够保证车辆在行驶过程中始终保持安全距离; 遗传算法和近似算法获得的平均运输总时间分别为2.45和2.49 h, 表明近似算法获得的解劣于遗传算法, 但运行时间仅为遗传算法的1/10 000~1/5 000;危险品事故影响系数或事故影响接受度越小时, 车辆发车时间间隔越大, 导致运输总时间变长; 考虑时空相异性的车辆调度可以弥补相异路径方法仅从空间上考虑相异性的不足, 同时能够避免采用相异路径方法可能遗漏最佳运输路径的问题。     

Unsupervised spatio-temporal segmentation for extracting moving objects in video sequences

Extraction of moving objects is an important and fundamental research topic for many video ap-plications. This paper addresses an unsupervised spatio-temporal segmentation scheme to extract moving objects from video sequences. The temporal segmentation localizes moving objects by comparing the motion vector of each block in each frame with the corresponding global motion vector estimated by an outlier rejection (OR) based method. Furthermore, the temporal compensation utilizing the temporal coherence of moving objects is considered in the temporal segmentation to solve the temporarily stopping problem. The detected moving regions usually have discontinuous boundaries and some holes. These regions are then compensated in the spatial domain. In the spatial segmentation, the watershed algorithm considering the global information improves the accuracy of segmentation in the spatial domain. The modified mean filter is presented to suppress some minima. By using a fusion module, moving objects are extracted. Experiments on various sequences have successfully demonstrated the validity of the proposed scheme.     

考虑时空相关性的固定检测缺失数据重构算法

应用相关性理论, 研究了交通流数据中缺失值与其他数据的相关性, 对与缺失值不同相关性的数据给予不同的权重值, 提出了基于交通流时空相关权重的重构算法, 并以北京市二环快速路为研究对象, 运用VISSIM仿真软件建立仿真模型, 利用仿真数据对新算法和现有算法进行了对比分析。研究结果表明: 在连续缺失1~10个数据时, 模型1的重构值与仿真值平均相对误差最大仅为1.8766%, 一般情况下, 平均相对误差均在1.0000%以下, 可见, 模型1算法优于现有的重构算法。     

关于农村经济持续快速发展的思考

农村经济要能取得持续快速的发展,必须大力发展现代农业,用现代科学技术武装农业、振兴农业;要致力于多渠道多形式地尽快提高农业劳动者的素质和技能,以适应发展现代农业,建设社会主义新农村的需要.     

关于对超载船舶实施长效管理的思考

船舶超载运输严重威胁船舶航行安全、扰乱水运市场正常秩序。如何根治这一“顽症”，是个非常值得研究的课题。本文在全面剖析船舶超载运输的危害性和原因的基础上，联系海事管理的实际，对打击水上超载运输，特别是实施长效管理措施方面，提出了具有实际意义的建议。     

运动车辆检测与跟踪方法

为提高城市智能交通综合管理能力, 提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中, 根据运动目标与道路背景统计特性的差异, 基于贝叶斯概率准则, 提出一个自适应背景更新算法, 检测分离运动车辆目标前景, 采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪, 并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明: 该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频, 平均检测准确率为94%, 具有较好的实时性与鲁棒性, 能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。