SOFM网络下的深圳市城市用地功能识别分析

基于88814条POI数据, 并借助自组织映射网络(SOFM网络), 对深圳市城市土地利用的功能进行分析和识别, 并与中国基本城市土地利用类型制图(EULUC-China)进行比较验证。结果表明: 1) 深圳市城市街区尺度呈现功能混合的特征, 主要分为第二产业和生产性服务业主导、交通设施主导、居住+第二产业及生产性服务业+商业服务业设施混合、居住+公共管理和服务混合以及商业+公共管理和服务混合5类空间用地。2) 基于SOFM网络的用地功能识别模型, 结果更为细致, 混合功能用地的分类更能突出地域特征。     

基于注意力机制多尺度网络的自然场景情绪识别

情绪识别作为计算机视觉的一项基本课题已经取得很大进展,然而在无约束自然场景中的情绪识别仍具挑战性.现有方法主要是利用人脸、姿态以及场景信息识别情绪,但是忽略了人物个体在场景中的不确定性,以及不能很好地挖掘场景中的情绪线索.针对现有研究存在的问题,提出了基于人物与场景线索的双分支网络结构,两个分支独立学习,通过早期融合得到情绪分类结果.对于人物在场景中的不确定性,引入身体注意力机制预判人物情绪置信度进而获得人体的特征表示,场景中引入空间注意力机制和特征金字塔以便充分获得场景中不同粒度的情绪线索.实验结果表明,此方法有效融合人物与场景信息,在EMOTIC数据集下能够明显提高情绪识别率.     

融合场景及交互性特征的多人行为识别

人类的行为复杂多样,场景、外观、位置等信息均与行为息息相关.本文针对如何高效地综合利用这些信息的问题,提出了融合场景及交互性特征的多人行为识别方法,使用双通道的方式分别提取个体外观特征与场景特征.对于个体通道,采用注意力机制模块来关注与行为相关度更大的区域,并将提取的个体外观特征结合位置特征输入图卷积网络进行关系推理.其中,图卷积网络采用了余弦相似度的方法度量个体特征之间的相关性,并结合个体之间的位置特征进行关系推理;对于场景通道,使用在place365数据集上预训练的ResNet 50提取场景特征.最后,本文将个体以及场景通道所得的特征进行加权融合,得到群组以及所有个体的行为识别结果.在Collective Activity Dataset（CAD）数据集上的实验表明,该方法能提高行为识别的准确率,群组行为以及个体行为的准确率分别达到了92.29%与78.19%.     

基于MSPA的南京市绿色基础设施网络构建

【目的】针对城市建设空间快速扩张、绿色空间破碎化且逐渐丧失问题,探寻优化城市绿色基础设施体系的有效方法,为市域尺度绿色基础设施体系构建提供科学的依据。【方法】以南京市为研究对象,运用形态学空间格局分析(MSPA)法,以土地利用类型图为基础,识别南京市现有绿色空间中核心区、边缘、孤岛、桥接、环、穿孔、分支等7类重要景观类别。通过斑块面积计算和连通性指数评价,发掘具有生态潜力的绿色基础设施网络中心,并计算最小成本路径生成潜力廊道,结合现有核心区、潜力节点、现有廊道、潜在廊道构建未来南京市绿色基础设施网络体系。【结果】通过MSPA法,识别出南京市绿色基础设施核心面积为538.16 km²,占研究区域总面积的37.57%,其中综合筛选出一级网络中心16个,二级网络中心24个。基于阻力模型构建生态廊道73条,其在长江以南地区分布较密,重要性等级较高,长江以北区域生态廊道数量较少,重要性等级有待提升。【结论】MSPA法具有数据量少、便于可视化等特点,能够为市域尺度绿色基础设施构建提供生态特征较为精确的景观要素识别结果,有效增强绿色基础设施的系统性和结构性。根据南京市绿色基础设施网络构建结果,建议加强南京市域长江以北网络中心和廊道的建设,提高长江以南网络中心和廊道质量,从而提升全市域的生态功能。     

白龙浮标数据全球通信系统共享的解决方案

为实现白龙浮标数据按照标准格式全要素参与国际交换,设计了从浮标数据测量、卫星传输、岸站接收、实时数据质量控制、云服务器存储到FTP数据上传中国气象局的数据传输链路;采用WMO推荐的标准BUFR格式对原始数据进行格式转换和重新编报,并按照全球通信系统(GTS)的规则进行封装和编发,实现了白龙浮标气象和海洋观测数据实时向GTS的分发共享,全球用户可以通过GTS收集数据并进行分拣后,按照报头识别并解码得到白龙浮标实时数据。白龙浮标成为我国第一个实时数据共享到GTS的锚系浮标,表明我国锚系浮标数据提供能力达到世界先进水平。     

利用少量体压传感器和支持向量机算法的坐姿识别方法

针对传统坐姿识别系统中传感器数量多和系统较复杂导致成本过高等问题,设计一种基于少量体压传感器和支持向量机(SVM)算法的坐姿识别方法.首先,设计一种由少量薄膜压力传感器构成的体压传感阵列,将其置于坐垫内部;然后,利用该传感阵列采集不同坐姿的体压数据,并绘制相应的体压分布等高线图;最后,以体压数据作为特征向量,结合支持向量机算法建模,以实现坐姿分类自动识别.测试结果表明:少量体压传感器也能获取不同坐姿的体压分布特征;SVM坐姿分类模型在熟悉样本下的坐姿识别准确率达98.3%,在陌生样本下的坐姿识别准确率达92.5%.     

谐振接地系统的配电线路接地故障选线新方法

针对因消弧线圈引起的故障电流信号微弱,造成谐振接地系统发生单相接地故障识别率进一步降低的情况,考虑故障线路与非故障线路间零序电流波形相似度低的特点,提出一种谐振接地系统的配电线路接地故障选线新方法。用HHT(Hilbert-Huang teansform)和时频谱带通滤波法处理零序电流波形,构建各线路零序电流波形的时频能量矩阵,结合图像识别中的相似度识别法与综合相似系数矩阵,实现线路接地故障选线。结果表明,该选线方法对噪声干扰、两点接地故障等情况均有效。     

基于随机权重分配策略的面目表情识别

为了提高面部表情识别的精确度,提出了一种基于数据增强策略面部表情识别,区别于普通的在线随机数据增强,将实验用到的训练数据集采用附加不同的权重分配策略进行增强数据,并随机生成每次训练时的权重,保证其训练数据的多样性并通过比较实验结果得出哪种权重的分布策略适用于面部表情识别数据集的增强,同时解决了面部表情识别因数据集缺乏多样性识别精度不高等问题,提升了人脸表情识别的准确性和鲁棒性,此外还利用VGG19特征提取网络,通过从数据中学习鲁棒性和区分性特征,来实现高精度的面部表情识别。实验结果表明,使用该方式增强后的数据进行训练的模型在Fer2013和扩展Cohn-Kanade （CK+）数据库上对7种表情的识别率相比其原始数据集均有提升。     

WVD交叉项在结构损伤识别中的应用

针对桥梁结构在运营过程中多种因素及各类荷载作用下出现结构损伤且难以识别的问题,通过对线性及双线性时频分布的特性进行分析,设计MATLAB程序用于WVD交叉项的提取,提出WVD交叉项在结构损伤识别中的应用。使用ANSYS软件建立简支梁有限元仿真模型,模拟结构损伤并进行仿真实验,初步验证了WVD交叉项幅值变化率可以识别结构的损伤位置和损伤程度。在实验室斜拉桥缩尺模型上进行损伤试验,对采集的加速度信号进行分析,结果表明WVD交叉项能够较好的反应结构的损伤情况。试验及数值分析结果对工程结构损伤识别研究具有一定参考意义。     

基于改进MORE协议的无线Mesh网络簇内路由研究

针对视频流传输中延时较大影响用户服务体验问题,本文在无线Mesh网络中以MORE(MAC-independent Opportunistic Routing&Encoding)协议为基础提出一种簇内路由协议,该协议对于MORE协议在传输中源节点和目的节点持续发送重传的问题,增添了拒绝确认机制,有效地节省了数据包传输过程...