基于目标跟踪与轨迹聚类的行人移动数据挖掘方法研究

随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式.     

基于目标序列分析的智能监控多目标自动检测跟踪

针对道路交通监控场景，提出并实现了一个多目标自动检测与跟踪系统． 首先通过高斯混合模型的运动 信息提取方法得到目标运动信息，并分析了目标信息的连续多帧历史信息， 估计目标区域信息在连续多帧中的统 一性，进而通过信息融合的方式得到了目标检测结果． 然后提出了监控场景下多目标的跟踪与管理策略， 根据目标 检测结果，对场景中的多个目标同时进行跟踪．最后， 根据目标的不同状态将目标划分为新出现目标、被更新目标 和被跟踪目标等不同的类别，提高目标跟踪的准确性．     

设施拥堵状态下的层次性备用覆盖网络模型与改进遗传算法

经典的分层覆盖位置问题(HCLP)是在有限预算内找到设施位置以提供分层服务的问题.这个过程中,需求点的差异化服务需求可以来自层次型网络中不同服务可用性的设施.我们设计了混合服务可用性的层次型网络,通过讨论层次型设施数量为定量和变量的情况构建混合层次网络备用覆盖问题的整数规划模型,并设计、改进元启发式算法来求解问题.结果表明考虑变量的混合服务可用性的优化模型在一次覆盖中能更好的满足客户的需求,而其备用覆盖能力和系统造价并非始终优于单类型层次网络;建议的启发式算法在合理的计算时间内产生高质量的解.     

武汉地区4种生境蝇类多样性及种群动态分析

2006年1月至2016年12月,在武汉地区4种生境共捕获蝇类4科7属11种15 603只,家蝇和丝光绿蝇为优势种.武汉地区蝇类全年活动,总密度季节消长趋势呈双峰型,第一个高峰出现在5月,第二个高峰出现在9月;蝇类活跃期较长,4—11月密度均较高,不同年份蝇类密度高峰期不同.蝇密度年际消长整体呈下降趋势,仅2010年密度反弹至14.5只/笼.绿化带蝇类丰富度、多样性指数和均匀度指数均最高,居民区次之,餐饮外环境和农贸市场最低.4种生境蝇类群落相似性指数在0.87～1.00之间,均为极相似.基于欧式距离的系统聚类和物种非度量多维标度排序分析显示,2006—2008年和2010年为一组,2011—2016年为一组,相互之间距离较近.这些结果说明,4种生境蝇类多样性与气候和人为干扰因素有密切关系.     

疏松砂岩油藏大孔道定性识别新方法研究

疏松砂岩油藏在长期注水开发过程中,往往伴随着大孔道的出现,这严重影响了油藏水驱开发效果,制约了采出程度的进一步提高,因此,大孔道识别及有效封堵成为该类油藏急需解决的关键问题.通过研究分析,确定了影响大孔道从形成到发展的7种主要静态因素,以及标志大孔道形成的6种主要动态因素.将层次分析法及灰色关联法相结合,分别计算静态及动态因素的权重,建立了全新的大孔道定性识别模型.示踪剂监测结果验证了该方法的实用性和有效性.     

基于层次任务网络的应急资源协作规划方法

应急响应一般涉及多个部门,各参与部门需要通过合理的协调方法规划应对方案,协同使用应急资源是不同部门间应急行动方案制定的关键.为处理规划过程实时产生的资源冲突,文章提出了基于层次任务网络(hierarchical task network,HTN)的多部门分布式协作任务规划框架,将规划方案行动的生成过程作为需要考虑的协作问题,并通过协作过程与规划过程的嵌套,减少规划无效方案而提高协作效率.其次,探究并设计处理重用性资源的协调机制,使用多种优先级判断规则消解资源使用冲突.进一步,在建立的协作框架和资源协调机制的基础上,提出基于HTN的协作规划算法.最后通过实验案例说明了应急资源协作规划方法的应用,并对本方法的有效性和相对于原有方法的效率优势进行了验证.     

汇聚传统教材精华 吸纳新近科研成果——冯力斌、白萌主编《声乐教程》评析

《声乐教程》是旨为促进学生全面发展的音乐教育针对性的声乐教材,强化了"全能"教育理念,培养了艺术综合能力,探索了根据教学需要的音乐教育课程结构,采用实用性强的进阶技术训练途径,在置换或更新教材教法中为学界提供了很多有益经验。在对其评析基础上,针对近年来声乐教材编写现状提出发展建议。     

目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

融合篇章表征的事件指代消解研究

事件指代消解任务比实体指代消解难度大, 主要原因为事件描述在非结构化文本中分布稀疏, 且不具备同指关系的单链占很大比例, 同时事件自身承载的语义信息比实体更加丰富。为了准确地抽取文本中的同指事件, 针对以上特点, 提出一种融合篇章表征的事件指代消解模型。该模型通过CRF有效地区分非事件句、单链以及同指链, 同时利用分层注意力机制捕捉句子级别和篇章级别的重要信息。在KBP2015和2016数据集上进行的事件指代消解实验验证了该模型的有效性, 在CoNLL评测标准下F1值达到43.07%。     

生态学实验时空尺度认识的基本原则——实验对象的操作尺度与其自身尺度相契合

 时间和空间存在，尺度存在，生态学实验对象的时空尺度（本体论意义上的，又叫“本征尺度”）也存在。对生态学实验对象的时空尺度认识的基本原则是让“生态学实验对象的时空操作尺度”（方法论意义上的，又叫“表征尺度”）与生态学实验对象的时空尺度相契合（认识论意义上的）。这是生态学实验时空尺度关联实在论。在具体的生态学实验过程中，有些生态学家或坚持生态学实验对象的时空尺度不存在，或坚持其虽然存在但是不可认识，从而走向工具论和经验建构论（反实在论）。这种立场与生态学认识的基本宗旨--认识自然界中存在的生物与环境之间的关系相违背，应该抛弃。而且，某些生态学家或出于生态学实验对象的时空尺度本身认识的困难，或出于“不发表便出局”及其他原因，一是将生态学实验对象的时空尺度之时空简化为牛顿的绝对时空观，而没有考虑爱因斯坦的相对论时空观、普里戈金的“内时间”乃至引伸出来的“内空间”时空观，以及莱布尼兹的关系“空间观”乃至引伸出来的关系“时间观”，二是没有选择恰当的“粒度”和“幅度”进行实验，造成“用度失当”之误，三是没有进行充分的多尺度分析，造成“聚集偏差”，四是没有建构合适的模型，造成“鼠夹捕象”现象，五是没有正确识别“特征尺度”，造成“生态学谬误”。生态学实验者应针对上述不足，坚持正确的时空观，采取各种措施，以获得对生态学实验对象尺度的正确认识。