优化端元提取方法的高光谱混合像元分解

高光谱图像的混合像元分解将原始图像分解为多种纯净地物及相应的丰度,端元提取是混合像元分解的关键技术. 针对传统算法计算速度慢、搜索范围较大的特点,基于改进的ICA （independent component analysis）算法以及优化的候选端元判断方法,提出了一种优化的混合像元分解方法. 首先使用改进的算法优化端元提取方法;然后利用相邻像素的光谱特征和空间特征信息,结合并行算法对候选端元进行优化;最后利用真实的高光谱数据对该方法的性能进行了验证. 验证结果表明:该方法能有效提高端元提取精度,降低复杂度,与经典的端元提取算法N-FINDER相比,准确度提高了3.55%,解混后得到的地物分类精度有了明显改善（总体分类精度提高了2.88%）.      

自适应冗余字典学习的高光谱混合像元解混

针对线性稀疏解混模型无法准确识别真实端元造成丰度估计误差较大的问题,本文提出一种基于自适应冗余字典的高光谱混合像元解混算法.该算法根据地物在空间上的连续性,以及高光谱数据中信号成分与光谱库中物质光谱的强相关性,首先保留每个像元在光谱库上投影系数大于设定阈值所对应的光谱,将其作为与每个像元信号成分最匹配的光谱集合;然后合并该集合以构建高光谱数据的自适应冗余字典;最后利用ADMM算法求解高光谱数据在该字典上的丰度矩阵.仿真和实际高光谱数据实验结果表明,本文所提出的算法可减小丰度估计误差,在信噪比为15~35 dB时,其丰度估计准确性高于性能较优的SUnSAL算法约1~2 dB.      

基于Darknet框架下YOLO v2算法的车辆多目标检测方法

针对道路车辆目标检测传统方法需随场景变化提取不同特征, 检测率较低与鲁棒性差的问题, 提出了一种基于Darknet框架下YOLO v2算法的车辆多目标检测方法; 根据目标路段场景与车流量的变化对YOLO-voc网络模型进行改进, 基于ImageNet数据集和微调技术获得分类训练网络模型, 对训练结果和车辆目标特征进行分析后进一步调整改进的算法参数, 最终获得更适合于道路车辆检测的YOLO-vocRV网络模型下车辆多目标检测方法; 为验证检测方法的有效性和完备性, 采用不同车流密度进行了车辆多目标检测试验, 并与经典YOLO-voc、YOLO9000模型进行了对比; 采用改进YOLO-vocRV网络模型, 选取20 000次迭代, 分析了多目标检测结果。试验结果表明: 在阻塞流样本条件下, YOLO9000网络模型检测率为93.71%, YOLO-voc网络模型检测率为94.48%, 改进YOLO-vocRV网络模型检测率达到了96.95%, 因此, 改进网络模型YOLOvocRV检测率较高; YOLO-vocRV模型精确度和召回率均聚集在0.95, 因此, 在获得较好精确度的条件下损失的召回率明显较小, 达到了很好的折中; 采用混合样本训练后, 基于YOLO-vocRV模型的车辆多目标检测方法的检测率在自由流状态下可达99.11%, 同步流状态下可达97.62%, 阻塞流状态下可达到97.14%, 具有较小的误检率和良好的鲁棒性。      

基于OSP与NMF的光谱混合像元分解方法

非负矩阵分解(NMF)由于跟线性光谱混合模型具有很高的相似性,因此成为光谱混合像元分解中算法中的一个研究热点。为了避免NMF算法陷入局部最小带来的求解结果不确定性,提出用正交子空间投影(OSP)方法来估计高光谱图像端元的个数,同时简化了最小单形体体积约束的NMF算法中关于单形体体积的计算方法。实验结果表明利用该算法得到的地物丰度图与真实地物的分布状况相吻合。     

Traffic Flow Data Recovery Algorithm Based on Gray Residual GM(1, N) Model

Because of the basic data support and continuous motive force for the intelligent transportation systems (ITS), the quality of the raw traffic data detected from traffic sensors directly affect the follow-up benefits of the entire system. In view of the widespread failure problems of collected traffic data, the paper takes the traffic flow data of intersection detector as the research object. A traffic flow data recovery algorithm based gray residual GM(1, N) model is proposed to effectively improve the quality of traffic flow data. First, the grey relational analysis is conducted on the traffic flow of four links at an intersection. Then a grey model GM(1, N) is developed for the estimated recovery of failure data. The residual modification is used to improve the accuracy of the repaired data. The results indicate that the proposed traffic flow data recovery algorithm is feasible. It is able to solve the post-processing difficulties due to data failure and it serves as a good method for failure data recovery in other areas as well.     

A Fuzzy Fault Diagnosis Method for Large Radar Based on Directed Graph Model

To meet the requirement of the real-time, accuracy and multi-target diagnosis of the large radar system,a new fuzzy fault diagnosis method based on directed graph model is proposed in this paper. In this method, the large complex system model is defined using the directed graph model firstly, in which the nodes observing the fault by the hierarchical reconstruction of the directed graph are located, then the fault dependency matrix between these nodes and the fault sources are established. And then, we utilize the sensors’ alarm probabilities under different situations to build the characteristic fault observation matrix in the fault observation space. Finally,the optimized corresponding diagnosis method using a fuzzy function, which describes the similarity between the actual observation vector and the fault’s characteristic vector, is designed. The experimental results demonstrate that the proposed method can achieve high diagnosis efficiency and accuracy. It can be widely used in the real radar system.     

多指标正交试验分析

试验设计是数理统计学的一个重要的分支。通过试验设计,不仅可以弄清楚试验过程中自变量对于因变量的影响的大小和趋势,还可以寻找其最佳试验条件。本文阐述正交试验分析的基本原则,提出多因素选优和多指标评价的具体实施方案,着重研究多指标正交试验的分析方法。     

基于压缩感知和字典学习的背景差分法

针对当使用背景差分法时,背景存在突变和渐变、图像数据的冗余和伪前景对目标检测的干扰等问题,提出一种基于稀疏表示和字典学习的背景差分法。该方法首先训练视频流得到其数据字典,并根据数据字典学习与稀疏表示理论建立背景模型,可以有效减少数据的冗余。然后根据目标及其邻域的密集度进行目标分割,以排除前景的干扰。最后再根据数据字典的更新算法,有效解决了背景的突变和渐变问题。实验结果表明,该方法具有可行性。     

公路客运小件货物快运包仓定价研究

网上购物快速发展,促使从事网购商品配送的快递物流企业对公路客运中的小件货物快运提出了包仓运输需求.对多家公路长途客运站调研发现,已经开展公路长途客运小件货物快运业务的车站,均没有合理的小件货物快运包仓定价方法作为指导,而是凭经验定价.已有文献,也都是从专事货运的企业为背景展开研究.本文首先分析了小件货物包仓快运业务的参与方,从参与方的视角梳理了包仓运输定价博弈流程.在此基础上,运用鲁宾斯坦恩-斯塔尔议价模型等方法,结合小件货物快运的实际,构建了小件货物包仓快运定价模型,并通过计算实例进行了分析.     

Research on a Task Planning Method for Multi-Ship Cooperative Driving

A new method for a cooperative multi-task allocation problem(CMTAP) is proposed in this paper,taking into account the multi-ship, multi-target, multi-task and multi-constraint characteristics in a multi-ship cooperative driving(MCD) system. On the basis of the general CMTAP model, an MCD task assignment model is established. Furthermore, a genetic ant colony hybrid algorithm(GACHA) is proposed for this model using constraints, including timing constraints, multi-ship collaboration constraints and ship capacity constraints. This algorithm uses a genetic algorithm(GA) based on a task sequence, while the crossover and mutation operators are based on similar tasks. In order to reduce the dependence of the GA on the initial population, an ant colony algorithm(ACA) is used to produce the initial population. In order to meet the environmental constraints of ship navigation, the results of the task allocation and path planning are combined to generate an MCD task planning scheme. The results of a simulated experiment using simulated data show that the proposed method can make the assignment more optimized on the basis of satisfying the task assignment constraints and the ship navigation environment constraints. Moreover, the experimental results using real data also indicate that the proposed method can find the optimal solution rapidly, and thus improve the task allocation efficiency.     

汶川地震区泥石流危害道路的定量分析——以汶川县肖家沟为例

为适应震后3年泥石流大规模频发的严峻形势,满足灾情预测评估的需要,以汶川县省道303沿线肖家沟为例,建立了震后泥石流危害道路的定量分析方法.通过现场勘察并结合RS、GIS技术,分析了震后肖家沟泥石流发育的环境地质背景、流域面积、沟床比降以及泥石流性质等基本特征;采用雨洪法和配方法计算肖家沟泥石流一次过程总量,作为泥石流堆积量预测值;通过回归分析,获得了泥石流堆积体危害范围的计算公式,以确定泥石流的平均堆积厚度、长度和宽度;最后,采用几何概化方法,就肖家沟泥石流对沿河道路的危害程度进行了量化分析.结果表明,在50年一遇的降水频率下,肖家沟泥石流一次过程总量为41万m3,道路完全掩埋,并堵断渔子溪,计算结果与实际情况一致.     

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%。     

交通地理信息空间分析

基于地理信息系统(GIS)和交通地理信息系统(GIS—T)技术与方法，针对交通网自身及其地理背景要素，结合实验(应用：MapInfo平台和成都市区域的相关数据、信息)，重点对交通网的主要空间(图形)特征分析、交通网地理背景信息分析以及分析技术(方法)等问题进行了研究．研究和实验证明：与传统方法相比，基于GIS的交通地理信息空间分析技术与方法具有及时、高效、准确和集成等优越性．     

模糊正交设计方法在沥青混合料试验中的应用

使用花岗岩、玄武岩和石灰岩3种不同种类的集料和石灰石粉、重质碳酸钙和滑石粉3种不同种类的填料的沥青混合料,利用马歇尔试验方法进行多指标正交试验的结果,运用模糊数学方法分析了不同种类的集料和不同种类的填料对其试验结果的影响,同时利用模糊物元分析方法和层次分析法对沥青砼的马歇尔多个指标进行模糊综合评判,从而最终确定填料与集料种类的最佳组合及其最佳油石比.     

基于顺风车数据和聚类方法的都市圈 区域划分与层级结构研究

都市圈已经逐渐成为国家新型城镇化发展的主体形态之一,在区域经济一体化建设中起 着十分重要的作用。本文基于顺风车数据,使用聚类分析方法,围绕北京都市圈区域划分与层级 结构展开相关研究。首先,通过网格模型将研究区域网格化处理并作为基本处理单元,匹配获取 的顺风车数据与POI数据到网格中,利用基于网格的改进K-means++聚类算法,并结合使用手肘 法与轮廓系数法确定最佳聚类数量,对北京都市圈主要功能区进行划分。通过分析不同功能区 域内的居民通勤出行特征,提出通勤强度、通勤时间、功能区独立性、功能区可达性等区域通勤特 征评价指标,结合上述指标使用层次聚类方法对北京都市圈层级结构划分展开进一步研究。研 究结果表明：本文采用的改进聚类方法能克服传统聚类算法随机选取聚类数目所带来的影响,有 效划分并得到19类北京都市圈主要功能区域,聚类效果更佳;聚类结果显示北京都市圈主要功能 区域与北京市现有行政区域划分存在差异性,在都市圈规划建设当中应当主动破除行政区域壁 垒,实施面向都市圈范围的整体规划;根据不同功能区域的居民通勤特征与地理区位特征,北京 都市圈还可进一步划分为核心层、近郊层、远郊层3个圈层;应当根据北京都市圈圈层特性与功能 区自身属性制定相应发展策略,通过规划建设市郊铁路或轨道交通改善不同圈层间的通勤现状, 提高北京都市圈整体通勤可达性。研究结果为制定相应规划与管理政策提供依据,有利于都市 圈功能与结构进一步完善,促进都市圈良性发展。     

模糊正交设计方法在沥青混合料试验中的应用

使用花岗岩、玄武岩和石灰岩3种不同种类的集料和石灰石粉、重质碳酸钙和滑石粉3种不同种类的填料的沥青混合料,利用马歇尔试验方法进行多指标正交试验的结果,运用模糊数学方法分析了不同种类的集料和不同种类的填料对其试验结果的影响,同时利用模糊物元分析方法和层次分析法对沥青砼的马歇尔多个指标进行模糊综合评判,从而最终确定填料与集料种类的最佳组合及其最佳油石比.     

Fusion of remote sensing images based on nonsubsampled contourlet transform and region segmentation

The purpose of remote sensing images fusion is to produce a fused image that contains more clear, accurate and comprehensive information than any single image. A novel fusion method is proposed in this paper based on nonsubsampled contourlet transform (NSCT) and region segmentation. Firstly, the multispectral image is transformed to intensity-hue-saturation (IHS) system. Secondly, the panchromatic image and the component intensity of the multispectral image are decomposed by NSCT. Then the NSCT coefficients of high and low frequency subbands are fused by different rules, respectively. For the high frequency subbands, the fusion rules are also unalike in the smooth and edge regions. The two regions are segregated in the panchromatic image, and the segmentation is based on particle swarm optimization. Finally, the fusion image can be obtained by performing inverse NSCT and inverse IHS transform. The experimental results are evaluated by both subjective and objective criteria. It is shown that the proposed method can obtain superior results to others.     

基于最小走时射线的LSQR成像反演方法研究

给出了基于最小走时射线追踪方法及最小二乘正交分解法(LSQR)反演算法的层析成像技术的具体实现过程;建立了有速度异常区域的假定物理模型并对反演结果进行误差分析。结果表明:异常区相对误差普遍高于平均相对误差,节点速度值往往偏近于模型背景值;模型平均相对误差为2.34%～2.59%,相关系数为0.84～0.85,成像结果能较好反映模型情况;对成像结果进行分析还表明由于射线分布不均及射线覆盖程度不足等原因将引起图像局部失真,可以通过完善射线布置情况等方法得以改善。     

Time-series forecasting using autoregression enhanced k-nearest neighbors method

This study proposes two metrics using the nearest neighbors method to improve the accuracy of time-series forecasting. These two metrics can be treated as a hybrid forecasting approach to combine linear and non-linear forecasting techniques. One metric redefines the distance in k-nearest neighbors based on the coefficients of autoregression (AR) in time series. Meanwhile, an improvement to Kulesh’s adaptive metrics in the nearest neighbors is also presented. To evaluate the performance of the two proposed metrics, three types of time-series data, namely deterministic synthetic data, chaotic time-series data and real time-series data, are predicted. Experimental results show the superiority of the proposed AR-enhanced k-nearest neighbors methods to the traditional k-nearest neighbors metric and Kulesh’s adaptive metrics.     

弹性停车激励机制下驾车者竞价行为演化机理研究

在获取通勤驾车者个体活动出行轨迹及停车竞价数据的基础上，构建基于生存分析理论的驾车者竞价行为演化模型，解析不同因素对停车竞价行为的影响机理；应用灵敏度分析方法，研究激励方案及职住区位设施供给对竞价持续时长的作用规律.结果表明：弹性停车激励机制使原本为“耐用品”的停车泊位转变为“消耗品”，可以通过竞价激励方式降低驾车者的小汽车依赖性，提高城市停车泊位利用率；在弹性停车激励机制作用下，驾车者的泊位共享积极性不仅受自身社会经济属性影响，还受职住区位特征及竞价激励方案的影响；随着通勤驾车者停车泊位共享积极性的增强，参与停车竞价的次数越多，竞价行为的持续时间越长.