基于改进微粒群算法的单点信控交叉口配时优化

交叉口的信号控制,对减轻城市道路的交通拥挤,提高城市道路通行能力有极其重要的作用。以典型的四相位单点控制交叉口为例,选取每个相位进道口上的总延误时间、车辆的停车次数和道路的通行能力作为优化目标。由于求解约束优化问题的微粒群算法有利于函数型优化问题,所以利用该算法对模型进行求解,得到新的信号配时方案。仿真结果表明,与传统的Webster算法进行比较,由求解约束优化问题的微粒群算法所得到的信号配时方案是更优,更适合于单交叉口进行信号优化控制,为进一步分析研究城市交通线控、面控提供更好的方法。     

一种背景自适应的运动目标检测算法

鉴于传统混合高斯模型背景更新的不足,融合边缘检测、帧间差分,提出一种背景自适应的运动目标检测算法。该算法利用Sobel算子提取图像的边缘信息,采用了三帧差分法把每帧图像分为背景区域、背景暴露区域以及目标运动区域,对背景暴露区域、背景区域以及运动区域采用不同的背景更新策略。实验表明,算法对缓慢运动物体、光线突变及背景融入等条件有较好的适应性,能够有效地检测运动目标。     

淮河水量水质联合调度风险分析

为了对淮河流域水质水量联合调度方案进行风险分析,模拟了10个调度方案,包括实时调度方案、人机交互方案和优化调度方案,选取淮河流域2个主要污染物指标CODMn和NH3-N,分别计算各方案下2种水质指标超标风险率和超标程度;同时,进一步考虑调度过程中可能产生的防洪风险和供水风险,采用多目标模糊综合决策的方法,分别考虑上述2种水质6个指标,以水质监测断面界首、鲁台子和蚌埠闸为决策断面,计算得到7种情景下各方案的优劣排序。结果表明,实时调度方案在各种情境下风险最小,为最优调度方案,人机交互方案（方案3、方案4和方案5）在各种情景下风险均比较大,为最劣方案。     

基于正负斜率调频多带Chirp信号的移动目标参数估计

由于移动目标产生多普勒频移受到Chirp信号的调制,已有的单带线性调频连续波(linear frequency modulated continuous wave,LFMCW)信号对移动目标的速度和加速度估计方法存在较大误差。在多带Chirp系统中,通过对正负斜率调频多带Chirp信号进行差拍处理与傅里叶变换有效地抑制了这种因素引起的误差。除此之外,正负斜率调频多带Chirp信号测速方法有效地提高了移动目标分辨距离。同时,通过对接收信号的差拍结果进行基于重排的平滑伪魏格纳威利时频分布（reassign smooth pseudo wigner ville distribution,RSPWVD）与Radon变换,恒虚警（constant false alarm rate,CFAR）检测和阈值处理,实现对移动目标的加速度和速度估计。给出了移动目标速度与加速度估计算法,具体实现步骤和仿真结果。仿真实验验证表明,改进后的移动目标参数估计方法对低速移动目标测速精度有明显提高。     

棱镜觇牌倾斜对全站仪精密定位的影响

在利用全站仪和棱镜觇牌进行精密定位和放样工作时,由于棱镜觇牌的倾斜会给水平角测量带来目标偏心误差,极大的影响了测量精度。通过理论分析得出了目标偏心误差的内在规律和消除削弱方法。     

基于运动特征的人体异常行为识别

为了提高监控视频中人体异常行为识别的实时性和准确率,提出了基于运动特征的人体异常行为识别方法。利用分块更新的背景差法从图像中提取出完整的人体轮廓,通过区域关联结合颜色直方图实现人体目标跟踪,解决了非线性运动时漏跟和误跟的问题。通过人体运动轨迹、运动姿态及运动时间3个参数,对人的5种异常行为进行分析判断。实验结果表明,所提算法不仅能实时地对人体进行检测和跟踪,还能快速、准确地识别出异常行为,具有简单实用的特点。     

基于偏最小二乘分析和稀疏表示的目标跟踪算法

经典的基于子空间学习的跟踪方法通过主成分分析(principal component analysis, PCA)建立并更新目标的特征模型,只考虑目标的特征信息而忽视模型中每个样本的类别特征,从而降低了目标的跟踪精度。为此,提出一种基于偏最小二乘分析(partial least squares analysis, PLS)和稀疏表示的目标跟踪算法。通过PLS去分析关于目标与背景中纹理特征和类别信息之间的相关性,建立一个可区分的低维特征空间。将目标模板线性表示为所有目标候选的线性组合,当存在与目标模板相似的候选时,线性表示的系数满足稀疏性约束,通过L1范数最优化求解稀疏表示系数,根据最小的重构误差得到最优的目标位置。在多个视频场景下的实验结果展示了改进的跟踪算法具有较好的跟踪性能。     

基于运动轨迹的徘徊行为检测

针对金融场所(比如银行)的智能视频监控系统中徘徊行为的检测进行了研究,采用了基于运动轨迹的方法检测徘徊行为.利用混合高斯模型和背景差分法,画出运动物体的外接轮廓,通过计算外接轮廓质心移动的路程和方向来判断是否进行徘徊行为.实验结果表明,这种方法能够简单快速的检测出徘徊行为,并且不用进行任何的样本进行训练,大大地节约了时间和空间.     

基于多目标遗传算法的起重机吊装路径规划

采用改进遗传算子操作策略的遗传算法以解决起重机三维空间多目标吊装路径的规划问题.首先建立起重机作业场景和位姿空间的数学模型,将起重机的空间多自由度路径规划问题转化成平面路径点的求解问题.然后确定以吊装路径最短、安全性最好和运动形式变化最少为优化目标,通过添加记忆算子为插入算子和变异算子选取合适的方向和步长进行多目标优化操作.实验证明该算法能综合考虑多种因素,并能同时提供不同特点的路径供决策者选择.     

基于粒子群算法的隔振体系参数优化研究

首先利用粒子群优化算法,以传递率为适应值函数,分别对单自由度、双自由度隔振体系进行了隔振参数的单目标和多目标优化研究.随之,考虑了状态反馈控制方法,目标函数选为传递函数矩阵的无穷范数;数值试验表明,在无控最优隔振参数的基础上,施加反馈控制,并不能进一步优化隔振体系;而重新在线计算隔振参数及反馈控制器,可以进一步优化原无控最优隔振体系.最后,进行了兼顾控制力传递率的多目标研究,旨在优化隔振体系传递率的同时,尽可能降低控制能源消耗.本文的系统研究,解决了隔振体系参数的最优设计问题;并在隔振基础上施加控制体系,讨论了最优参数设置的重要性;此外,兼顾控制能源消耗的参数优化,对于传统的隔振和控制体系设计具有一定的创新意义.