面向建筑健康监测的无人机自主巡检与裂缝识别

面向建筑健康的高时效监测需求,为提升表面病害视觉检测的自动化水平,提出了场景信息引导的无人机自主巡检任务规划方法。利用场景先验信息,针对建筑结构特征,设计了平行观测和包络观测两种观测模式,实现了狭窄空间中独栋建筑的全覆盖避障巡检,获取了毫米级分辨率的整体建筑观测影像,并对巡检质量的整体评估提出了有效的量化指标。将建筑立面划分为3 720个子区域,利用深度残差网络开展了裂缝识别分类。错分13个子区域,漏分14个子区域,裂缝识别精度高。将裂缝骨架线映射到建筑三维模型,为裂缝形态与建筑整体的一体化表达提供了数据支撑。该研究将高精度三维重建与表面病害识别相结合,为建筑健康一体化监测提供了有效的观测分析手段。     

基于改进蚁群算法和共用航段的搜索救援通道规划

针对战斗搜救任务场景中,空中搜索救援等待区至跳伞区之间的往返路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法和共用航段的搜索救援通道规划方法。首先,针对基本蚁群算法易出现局部极值及收敛速度慢等缺点,对启发函数、状态转移策略、信息素更新策略进行了改进。然后,针对单起点多目标点的路径规划问题,提出了设置分航点以生成共用航段的搜索救援通道规划方法,并以总路径长度表征任务准备负荷量与分别规划航路进行对比。实验结果表明,在本文测试环境下,改进蚁群算法规划的路径长度分别缩减15.4%和14.2%,搜索救援通道的任务准备负荷量减少25.4%。所提出的搜索救援通道规划方法有一定的理论和应用价值。     

公路网规划的累积影响评价

分析了公路网规划的累积影响评价的程序和要点,包括评价目的、评价范围、评价要素和评价程序,提出了适合公路网累积影响评价的方法,并对各方法在累积影响中适用性做了初步地探讨.     

论城市景观意象的塑造——以莆田市为例

在城市快速发展的过程中,城市中的自然资源不断遭到侵蚀与破坏,传统人文资源也日渐消失,景观格局相对混乱.因此,对城市景观资源的发掘、保护与重组就显得十分必要.本文以福建省莆田中心城区为例,针对其特有的自然人文资源,应用凯文.林奇的城市意象五要素以及Norerg-Schulz的场所精神理论,进行城市景观规划研究,探讨了这一地区城市景观意象塑造的目标、要求和基本方法.     

索引查找最佳分块方法研究

分析索引查找算法中块内、块间查找方法的选择与时间复杂度的关系,给出具有最小渐近时间复杂度的最佳分块方法.     

搜索3个目标的最优方法

研究如下搜索模型:原始搜索空间G含有n个外观相同的硬币,其中n-3个是具有相同重量的好币(好元),其余3个是重量相同且重于好元的较重硬币(搜索目标),最终目的是找到一个最优算法,它能够借助两臂天平用尽可能少的试验次数从搜索空间中识别出全部3个搜索目标.文章通过建立有效的搜索方法,证明了最小试验次数或者等于信息论下界或者超过信息论下界1次并且对于无穷多个区间,信息论下界均是可以达到的.     

益阳市域发展战略研究

从区域发展的角度,全面分析了益阳市域发展的主要条件及其对益阳发展的重要影响,并在此基础上,提出了益阳的发展规划和战略定位．     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷,提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm,GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群,增强算法全局搜索能力;其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度,判断种群是否早熟;然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索,变异已陷入局部最优的粒子位置;最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数,并为粒子位置公式添加收缩因子,促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验,结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题,具备更好的寻优性能。     

基于邻域搜索JADE的二维Otsu多阈值图像分割

为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。