基于多通道态势图的自动驾驶场景表征方法

开展自动驾驶测试场景研究能够大幅减少自动驾驶汽车的测试周期与开发成本，是未来评价和提升自动驾驶技术的重要基础。为此，联合基于本体论的场景解构方法，提出了一种基于多通道态势图的自动驾驶场景表征方法，并对多通道态势图的场景聚类与场景复杂度进行研究。首先，对目前的自动驾驶测试方法进行分析，论述道路测试的不足之处以及基于场景的自动驾驶虚拟测试的优点，并对当前的场景解构与表征方法进行了总结；然后，运用本体论解构场景中的信息，并建立场景的本体模型，对模型中的数据属性进行参数化；接着，对真实场景、场景中的语义信息和多通道态势图场景进行对比分析，定义表征场景的多通道态势图的数据格式，将解构出的场景信息重组到多通道态势图的不同层中；之后，以汉明距离为基础设计了多通道态势图的对象层相似度计算方法，采用K均值聚类算法对驾驶场景对象层进行聚类分析，并借助层次分析法对基于多通道态势图的驾驶场景复杂度计算进行研究；最后，以KITTI数据集的一些真实场景为例，绘制场景开始时刻的多通道态势图，分析聚类出的9种对象分布类型。研究结果验证了多通道态势图场景复杂度计算方法的有效性。     

基于LCA的长江上游某内河港口工程碳排放估算与分析

“十四五”期间“双碳”目标的提出,推动着我国基础设施建设向绿色低碳的方向发展,生命周期评价方法(LCA)作为一款全面的环境影响评价工具逐渐开始应用到我国建筑业。以生命周期评价理论为基础,选取长江上游某内河港口工程为研究对象,将该港口工程全生命周期划分为施工阶段、运维阶段及退役阶段进行碳排放来源分析并估算碳排放。结果表明,该港口工程全生命周期碳排放为8.67万t CO₂-eq(当量),施工阶段、运维阶段、退役阶段分别占比39.4%、56.7%、3.9%,单位碳排放为95%置信区间为651.92～745.21 kg CO₂-eq/m²,中位数为698.14 kg CO₂-eq/m²,清单数据不确定性较小,港口工程碳排放敏感因素为混凝土和电力。碳排放评价结果总体较好,可作为后续制定碳减排政策的相关依据。     

关于超巴拿马型集装箱船

自从集装箱进人航运业后，世界集装箱运输一直在大发展。1970—1995年期间，世界集装箱吞吐量由630万TEU增长到14159万TEU，25年共增长215倍，平均年增长率为13．3％。如此高的增长速度，为集装箱船队提供了充沛的货源．也促成了航运公司之间剧烈竞争的态势。为了追求规模经济效益，航运界向集装箱船提出了不断大型化的要求。     

方便旗船队的发展

方便旗船队的大发展，是本世纪航运业的重大特征之五。回顾了方便旗船队的由来与发展简史介绍了主要开放登记国船队的构成，从平均吨位，平均船龄与灭火事故等方面，对方便旗船队与非方便旗船队作了对比，并分析了我国方便旗船队的情况，进而提出了对策。     

世界集装箱运输的发展（1）

从集装箱运量的增大，主要班轮公司及航线，船队构成，重要港口与枢纽港，运输组织与管理现代化等方面，全面分析了世界集装箱运输的发展态势。     

世界船队的船龄分析

船队的船龄,是进行技术进步、船队更新、航运安全等决策的重要的背景材料。本文分析了世界船队的船龄构成与平均船龄的演变,以及船龄与报废率、灭失率的关系等。从中发现了船龄层次波动的规律,可以提高对世界船队增长,船龄结构与船舶更新数量的预测精度,为我国航运业与造船业参与国际市场竞争,制订相应的技术,提供必要的依据。