基于属性法向量修改的人脸编辑算法

根据用户需求修改给定人脸图像,在美妆造型设计、异质人脸合成等领域具有重要的应用价值.目前已有研究基于生成对抗网络(GAN)模型实现人脸的语义属性迁移或者定性修改,但少有算法能够对用户指定的属性进行定量修改.针对人脸多个属性的分离(解纠缠)以及定量编辑两大问题,提出了一个基于属性法向量修改的定量人脸属性编辑算法.首先,端对端求解出隐藏空间中每一个面部属性的最优控制法向量,实现人脸多属性的解纠缠;然后通过调整法向量的移动系数,控制单个属性的变化程度从而控制该属性的定量修改;最后通过融合多个单属性控制向量的方式,达到对人脸多个属性的综合修改效果.实验结果表明,该算法能够同时适用于生成的虚拟人脸图像和真实人脸照片,在保持生成图像质量的同时,实现了人脸属性定量修改的功能.     

基于MFD的路网宏观交通状态及影响因素研究

从城市路网交通管理与控制的需求出发,引入交通流宏观基本图(MFD)模型,基于实测和仿真数据,开展对北京市西三环实际路网的宏观交通状态、时变特征以及影响因素研究.文中首先介绍了MFD模型及其矢量算法,利用实测数据建立西三环路网的MFD,基于Van Aerde模型标定路网交通流特征参数,对比分析路网平均流量-平均密度关系的时段分布差异,并得到宏观交通流的"磁滞现象";其次,证明了交通密度分布的不均衡性是影响路网宏观交通状态的根本因素;最后,利用Integration仿真研究了路网结构、交通需求以及出行路径对路网车流密度分布、宏观交通状态及其变化趋势的影响,以期为宏观交通控制、拥堵治理措施的制定提供决策支持.     

动态路径诱导交通阻抗优化方法与实现

基于实时交通采集数据,获取合理动态规划最优路径,提出了考虑驾驶员出行行为因素的交通阻抗优化方法.研究了基于实时交通状态因素的动态路网优先等级指数的确定方法,重构了动态路径诱导交通网络模型,大大降低了路网的复杂度;基于多源实时数据,研究了动态路径诱导交通阻抗优化的计算方法,实现了路网的动态路径诱导,并通过GIS平台进行了仿真分析.该方法更符合驾驶员行为习惯,对于改进Dijkstra算法在动态路径诱导中的应用具有操作优势和显著意义.     

基于可变网元的离散路网设计模型与算法

对离散路网设计问题中新增道路带来原有路网单元结构与属性变化的影响进行分析,指出考虑这一影响后,Braess诡异出现的可能性大大增加.进而建立了基于可变网元的离散路网设计模型,采用路网生成算子来表征道路增减带来的路网单元结构的变化,设计了路网生成算子的算法流程.最后给出了求解离散路网设计模型的模拟退火遗传算法,并给出了算法实例.     

基于浮动车技术的动态交通拥挤预测模型

利用动态交通信息实现路网交通拥挤动态预测是城市智能交通管理系统的一大关键技术。本文提出一种新的动态交通拥挤预测模型。该模型应用浮动车数据判断路网实时交通流具体状况,结合路网静态拓扑结构,应用多重模糊推理,对路段发生交通拥挤的发生可能性、拥挤程度和形成时间做出预测。现场实测数据表明,该模型具有良好的预测效果。     

基于语义特征提取与层次结构的问题生成方法

针对传统端到端模型在输入文本语义较复杂情况下生成的问题普遍存在语义不完整的情形,提出一种基于语义特征提取的文本编码器架构.首先构建双向长短时记忆网络获得基础的上下文信息,然后采用自注意力机制及双向卷积神经网络模型分别提取语义的全局特征和局部特征,最后设计一种层次结构,融合特征及输入自身信息得到最终的文本表示进行问题生成.在数据集SQuAD上的实验结果表明,基于语义特征提取与层次结构进行问题生成效果显著,结果明显优于已有方法,并且语义特征提取和层次结构在任务的各评价指标上均有提升.     

路网与动态交通信息一体化的导航时空数据库研究

路网与动态交通信息一体化的导航时空数据库设计所面临的一个问题,就是如何建立有效的时空数据模型组织路网与动态交通信息一体化数据.在建立适合路网与动态交通信息数据库一体化时空数据模型的基础上,提出了应用这些模型并实现存储、显示、查询和管理路网与动态交通信息的一体化数据.     

大数据环境下的动态最短路径算法

数量庞大、类型复杂的海量数据给智能交通带来了新的挑战.文中对交通诱导中的动态最短路径问题进行了研究,提出了动态交通网络数学模型,在此基础上设计了考虑交叉口延时的动态最短路径算法,并使用当前流行的大数据技术,设计了基于Ha Loop MapReduce的动态最短路径并行计算模型,最后在连续流智能交通管控平台上对算法进行了测试.实验结果表明,文中设计的算法和基于大数据的并行计算模型可以有效地查找到大规模路网中的动态最短路径,同时能很好地满足实时性需求.     

基于抽取规则和本体映射的领域XML语义集成

油气井工程领域中存在大量的XML文档,传统的XML集成方案无法提供面向语义的信息查询,导致数据利用率不高。针对油气井XML文档WeXML语义集成与查询应用需求,提出一种基于抽取规则和本体映射的语义集成方法。首先定义一系列类、属性抽取规则,分别将WeXML Schema中的元素、属性映射为WeOWL本体中的类和属性;然后,利用实例转换算法将WeXML文档转换为本体实例数据;由于WeOWL提供有限的局部语义模型,需要在两者之间建立语义映射,并借助WeOWL中的术语对全局语义模型中的类和属性进行解释,进而提供面向领域全局本体的语义查询。通过构建WeXML数据语义集成原型系统,对提出的转换规则、转换算法和映射规则进行了验证。     

基于动态生成对抗网络的路网缺失交通数据修复

针对智能交通系统数据采集过程中发生的数据缺失问题,本文提出一种基于动态生成对抗网络(dynamic generative adversarial network, D-GAN)的路网交通数据修复方法。该方法首先依据交通数据的时空特性与设定的缺失类型和缺失比例来构造各种缺失交通数据矩阵,然后基于博弈思想迭代训练由2个全连接神经网络构成的生成对抗网络。引入一种新颖的动态自适应机制,研究能在模型计算过程中自动识别生成器与判别器的最佳迭代次数,最终生成完整的交通数据矩阵并修复缺失值。采用加州PeMS和广州交通速度数据集来完成D-GAN模型的构建,并使用多种评价指标评估D-GAN的修复性能。实验结果表明：相对于非随机缺失模式,D-GAN对随机缺失模式的修复精度更高;随着缺失率增加,D-GAN的修复精度加速下降。但在各种缺失条件下,D-GAN模型的修复性能要优于现有模型(例如BGCP、prophet-RF和GAIN)。     

道路交通场景事件的语义解释方法

针对传统道路交通事件语义解释方法依赖于定量数学建模方法,且底层语义概念与高级事件表达之间存在语义鸿沟的问题,提出了基于动态描述逻辑框架的事件语义定性表达和推理新方法.首先,对静态道路场景信息进行分类标记,构建交通领域本体模型,给出了本体知识库实时修改算法;其次,基于动态描述逻辑的动作公理,提出了描述车辆运动变化的运动模式集,实现了对一定约束条件下车辆机动能力范畴的刻画;最后,将事件语义解释过程抽象简化为目标的实现过程,提出了子目标生成以及实现规则,达到了依据交通事件语义解释交通态势变化过程的目的.实验结果表明:领域本体知识库的定义明确,拥有统一的框架结构,便于理解,且具有通用性;动态描述逻辑良好的表达和推理能力增强了事件语义描述的可靠性,较好地解决了语义鸿沟问题.     

面向大型社会活动的智能交通控制策略研究

城市交通系统是由交通工具、交通路网、交通设施和交通运营管理组成的一个整体,良好的控制策略可以有效缓解道路拥堵,提高路网利用效率.为了缓解大型社会活动期间短时间交通需求激增对快速路网运营的压力,提出一种基于动态交通分配理论的智能交通控制策略.该策略以路网总运行时间最少为目标,通过宏观调节分流比例来进行优化控制,为交通控制与管理提供辅助决策依据.同时,讨论了适合模型求解的优化算法——序列二次规划算法,并针对上海快速路网特点进行仿真实验.仿真结果表明:智能交通控制策略可以有效改善路网的运行状态,减少路网的总运行时间,具有良好的实用价值.     

拓扑理论下乡村路网布局算法设计

乡村振兴背景下,乡村居民出行需求和乡村路网布局理论建设极为重要。为了提高乡村路网效率,设计基于拓扑理论的乡村路网布局算法。该方法考虑径向网络的拓扑结构,并计算了城乡交通的特征。根据特征计算结果,采用灰度相关分析方法计算了交通节点重要性指标的目标权值。结合交通节点的动态聚类结果,构建乡村道路布局规划模型,并以出行时间为目标求解该模型,完成布局规划算法的设计。结果表明,该算法在提高效率的基础上,较传统的样条法和GIS-TransCAD法,能够有效地改善城乡道路分布的平衡性和连通性。     

面向不平衡数据集的SMOTENC-XGBOOST驾驶人交通安全评估模型

为深入挖掘驾驶人因素与交通事故之间的关系,提出一种基于SMOTENC和极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)的驾驶人交通状态优劣分类算法。首先针对交通事故发生与否不平衡的特点,使用SMOTENC算法对数据进行上采样并在采样过程中加入随机扰动,解决了数据不平衡问题。然后使用Embedded算法结合L1正则化,通过模型评估完成对特征子集的选择。最后使用机器学习的方法将XGBoost算法用于执行数据的特征提取和分类过程。实验表明,在对驾驶人的交通状态进行综合评价的任务上,XGBoost模型的准确率为99.85%,相较于随机森林、支持向量机等对照组模型,提升了约1.12%-1.80%。除此之外,使用SMOTENC算法对数据不平衡问题进行处理后,通过混淆矩阵观察到模型对于好坏个体均具备较好的识别能力。     

基于VMS的特殊地形城市路网可靠性动态交通仿真

以动态交通仿真软件VISSIM为基础,以路网可靠性算法为核心,建立了一个面向特殊地形城市的路网可靠性影响评价的动态交通仿真平台,提出了特殊地形城市路网可靠性评价指标和算法.以兰州市为例,通过实例分析证明了该方法的正确性.     

基于FCPA的智能精细化高精度地图生成与车道级路网构建

为了满足自动驾驶车辆的导航指引及道路信息动态反映需求,引入智能精细化高精度地图模型,解决智能交通领域中高精度地图的构建问题,进而为自动驾驶车辆提供精准、实时的导航指引。重点研究车道级路网的构建与智能精细化高精度地图生成方法之间的关系,并提出一种基于过滤侯选点算法(FCPA)的高精度地图生成方法,该方法包括车道图形计算、交叉口图形建立和其他车道轨迹计算等步骤,并通过试验验证所提方法的有效性。研究结果表明：与传统的地图生成算法相比,所提出的FCPA在精度和效率方面均表现出更优越的性能;该算法能够更准确地捕捉车道级路网的细节和特征,并在生成地图的过程中减少不必要的计算和冗余信息,降低了时间消耗,从而提高了地图生成的效率;该算法能够在保持生成地图精度要求的前提下,处理大规模地图数据,实现了精度和效率的平衡;所提出的FCPA具备动态更新地图的能力,可随交通环境的变化,进行地图信息数据的实时更新,以确保地图的准确性和实用性;该算法可为智能交通系统提供准确的道路信息和导航指引,提高系统的安全性和便捷性。     

基于GPS轨迹的矢量路网地图自动生成方法

提出一种基于GPS探测车轨迹的大规模矢量路网地图自动生成方法.该方法不需要路网地图的基图,可以只利用GPS探测车在路网中的行驶轨迹,自动将实际路网的真实拓扑结构反映在数字地图上.该方法分三个步骤:首先,实现GPS探测车轨迹数据的大地经纬度坐标到地图城建坐标的转换;然后,利用坐标转换后的GPS轨迹数据生成路网栅格地图;最后,将已生成的栅格路网地图进行矢量化处理.采用真实GPS探测车轨迹数据进行的实际路网自动生成实验表明,该方法能够成功地通过GPS轨迹自动生成路网地图,生成的矢量路网数字地图具有较高的精确度,可以满足交通诱导和汽车导航等系统中数字地图及时、自动更新的应用需求.     

面向医学领域的概念语义本体相似度度量理论与方法研究

领域本体概念相似度已被广泛应用于医学诊断知识库,为克服概念交互过程中所存在的概念度量准确率较低以及领域概念相似度语义融合不充分等问题,提出面向医学领域的概念语义本体相似度度量理论与方法。立足于领域本体结构特征,首先分解了概念层次结构所包含的语义信息,提出基于属性的计算模型,然后在结构层次中求出概念间的最小不可约集合,通过对集合中的语义模型引入调节因子,提高领域概念的融合效率。算法分析以及实例证明该方法能有效提高本体概念融合的准确性。     

数据网格中复制式数据的一致性维护方法

由于网格环境动态性的特点,网格延迟的不稳定等问题会严重影响数据的可获得性.针对这个问题,采用复制式的数据模型来给予解决.通过在数据网格中维护多个数据副本,用户可以选择其中任意一个进行访问修改.通过将网格服务与数据分离,将数据模型化为线性数据和树型数据,可以支持用户对网格数据的实时修改,并且可以维持多个数据副本的一致性.提出了一个新的时间戳模型,可以支持一个数据副本上的并发操作.本方法是一个无锁的算法,可以满足网格环境下数据的RIC属性.     

基于粒子群优化算法的交通数据流聚类分析

针对交通数据流聚类分析过程中生成顺序的不确定性,提出了采用基于网格和密度的D-Stream算法对交通数据流进行聚类分析,并将粒子群优化算法引入聚类过程,从而对数据流聚类分析方法进行了改进,使数据聚类能够根据本身的密度极大值有序生成,增强了用户对聚类过程的控制能力.通过昆明市实测交通数据流进行聚类分析,得到了能够反映交通状况不同特征的聚类结果和动态的控制策略,并对交通数据流的相关研究工作提供决策支持.