基于多元空间信息技术集成的警员保护系统

近年来,袭警事件频繁发生,如何保障警员安全至关重要.基于北斗卫星导航系统和惯性导航,结合生物传感器、网络通信、深度学习和地理信息系统,设计出一套警员联动保护系统.该系统可动态跟踪警员位置,实时感知其生理指标,智能判其所处状态,并能在危机时刻,将相关信息及时送达控制中心,辅助制定救援策略.本研究对保障广大执法人员和人民生命财产安全、维护社会稳定意义重大.     

基于层次分析与模糊数学综合评判法的矿区生态环境评价

层次分析(analytic hierarchy process,AHP)与模糊数学(fuzzy mathematics)综合评判法将AHP与模糊数学法结合起来,分别取其优点,以实现更为精准的评价.为此,以昌平地区建筑用砂矿区为研究区,将AHP与模糊数学综合评判法引入到矿区生态环境评价中,以遥感技术为辅助手段来监测矿区的生态环境:选用水体密度、植被覆盖度、居民地密度、地形地貌、矿业占地和生态多样性等6项指标建立了生态评价指标体系;运用基于AHP与模糊数学综合评判法确定评价指标的权重;在GIS平台上对各评价指标进行加权叠加,得到实验区生态环境的等级评价图,实现了矿区生态环境评价.研究结果表明,使用该方法进行矿区生态环境评价是有效的,对于保护矿区生态环境、合理开发矿产资源具有现实意义.     

面向城市建成区扩展模拟的CA-Markov模型改进

对城市建成区扩展的预测是防止城市蔓延的重要管理依据。目前,元胞自动机-马尔可夫链模型,已成为城市建成区扩展预测的重要方法。该模型对指标权重的赋值方法较为敏感,以往的单一指标赋值法,影响了城市建成区扩展预测的精度和可信度。为此,本研究提出整合传统权重赋值法的AHP和逻辑回归模型改进CA-Markov模型。研究选择云南省大理市为案例,对2020、2030年的城市建成区扩展进行模拟和预测,最后进行精度验证。研究结果表明：①Kappa指数可达到96.8%,预测结果有较好的一致性。②大理市的城市建成区扩展均表现为继续向外扩展,以东南、西北方向和两片建成区之间为主要扩展方向。研究提供了组合权重赋值法改进CA-Markov模型,这将为规划者在未来规划中提供强有力的支持。     

层次分析法在生态环境综合评价应用中的优化

层次分析法（Analytical Hierarchy Process,AHP）,是一种常用的系统分析与决策方法,但在应用于青藏高原区域生态环境综合评价时,由于因素的权重值只能为正数,影响了表达效果。为此,本文对其进行了优化,改进了构造判断矩阵时的赋值方法,在评价过程中引入了负数。实验证明,优化后的方法能准确地评价青藏高原的生态环境。     

3S支持的城市土地利用变化与生态安全评价研究

根据地学信息图谱理论与地球空间信息认知理论,利用西安市1988、2000年两期遥感影像,分析了西安市1988-2000年间土地利用时空演变过程;利用PSR模型构建了西安生态安全评价指标体系,借助AHP法确定权重,采用遥感影像确定模型中的自然组分数据,结合社会经济统计数据,对生态安全动态进行了尝试性评价;将土地利用图与生态安全评价图做叠置分析,得到了生态安全状态与土地利用格局间的内在联系。     

引导式的卷积神经网络视频行人动作分类改进方法

如何提升网络模型对时域信息的理解能力,是基于3D卷积神经网络视频行人动作分类方法需要解决的问题之一。提出一种主导层优化模块,在网络训练过程中,利用当前时域动态信息学习能力最强的卷积层作为主导层来引导网络权重参数的更新,使各卷积层对动态信息的学习能力逐渐增强,从而改进卷积神经网络模型对时域动态信息的理解能力。仿真结果显示,添加主导层优化模块后的ResNeXt-50网络与ResNeXt-101网络在UCF-101和HMDB-51数据库上的训练收敛速度都有所增加,测试结果的准确率均有不同程度提升。     

一种改进的浮动车地图匹配算法

现有地图匹配算法应用于低频方式采样的浮动车GPS数据时匹配准确度与匹配效率不能同时兼顾。基于此,本文提出了一种改进的浮动车地图匹配算法,基于改进的自适应电子地图网格划分方法快速确定待匹配定位点候选路段集,基于最短距离权重、车辆航向权重、最短路径权重及轨迹方向权重的总权重准确确定最优匹配路段及匹配点。试验结果表明,该算法在保证匹配效率的同时提高了算法的匹配准确度。     

基于配准残差分布函数点对定权的ICP算法研究

针对传统ICP配准算法无法抵抗常规粗差点对配准精度的影响问题,研究了基于配准残差分布函数点对定权的改进ICP配准算法,推导了基于配准残差分布函数的点对残差权重值计算公式,在此基础上采用幂法解算单位四元数,最终在速度和精度2个方面完成对原始ICP配准算法的优化。采用C~(++)编程语言将改进的ICP点云配准算法程序化,利用Rigel LMS-Z420i三维激光扫描仪对某雕像进行扫描,通过自编程序对含有常规粗差点的点云数据进行配准实验,将基于点对权重的改进ICP算法与标准ICP算法进行比较,结果表明基于点对权重的改进ICP算法能够有效处理配准数据中存在粗差点的情况,是一种比较精确的抗差配准算法,可对现存配准算法进行有效补充。     

基于GIS的OWA方法在城市防灾规划中的应用

作为一个多准则评价的相对较新概念,基于GIS的OWA方法可以通过权重计算产生多种决策策略。分析了OWA方法与布尔决策和权重线性叠加（WLC）等多准则评价方法在决策策略上的区别,介绍了依据次序重要性来计算次序权重和应用层次分析程序（AHP）构建比较矩阵来计算准则权重的方法,并应用于唐山市防灾规划,计算了唐山市地质灾害影响下的土地利用适宜度。在分析计算结果的基础上,为唐山市土地资源的合理开发提出了建议。     

基于AHP的贵州省自然生态评价系统设计与开发

通过分析贵州省的自然生态状况,设计了基于AHP的资源环境承载力评价系统,并将该系统应用于贵州省国土空间开发适宜性和生态状况评价中,实现了评价因子的动态选择以及模型参数的调节.系统功能完善、操作简洁灵活、界面可视化效果较好.     

根河地区冻融监测和降尺度算法的验证分析

高分辨率地表冻融监测对研究根河地区碳氮循环、水土流失和土壤冻融侵蚀非常重要。本文采用Kou等(2017)提出的被动微波亮温降尺度方法和1 km空间分辨率的温度数据,将0.25°空间分辨率的被动微波亮温降尺度至0.01°空间分辨率。利用通过模型模拟与实验数据发展得到的冻融判别式算法DFA_Zhao(Discriminant Function Algorithm)和改进的冻融判别式算法DFA_Kou(Improved Discriminant Function Algorithm),基于降尺度前后的被动微波亮温监测根河地区的地表冻融。以根河地区2013年7月—2015年12月的地下0—5 cm深度的实测土壤温度检验这两种冻融判识算法的分类精度。结果显示,降尺度前后两种冻融判识算法整体判对率差异在6.72%内;DFA_Zhao算法融化判对率的均值比DFA_Kou算法高10%,DFA_Kou算法冻结判对率均值比DFA_Zhao算法高1%。两种冻融判别式算法的冻结判对率均在90%以上,升轨期的融化判对率均在80%以上,但两算法降轨期的融化判对率较低,在40%—82%之间。同时,还进一步讨论并分析了两种冻融判别式算法和被动微波亮温降尺度方法可能存在的问题,指出了可能的改进方向。     

基于层次分析法多因素定权的油气管道选线方法

油气管道线路走向的设计是油气管道建设的核心问题。本文采用一种基于层次分析法(AHP)多因素定权的油气管道选线方法进行选线,采用AHP来确定多种因素的权重大小,建立综合费用模型,并在此模型上实现油气管道的最优路径。实验表明,与单因素油气管道选线相比,该方法提高了油气管道选线的优化程度。     

城市投资环境综合评价模型及软件系统的建立与应用

本文综合应用 DELPHI法、层次分析法(AHP)、最优综合评价模型、广义量化方法及灰色理论,探讨了城市投资环境评价指标体系,改进了现有权重计算和指标量化方法;建立了城市投资环境综合评价模型,开发了城市投资环境综合评价支持系统。应用该系统对西南三省和华南二省区的59 个城市投资环境进行了多层次综合评价及灵敏度分析,效果较为理想。     

一种动态调整权值的交叉相关光谱匹配算法

针对传统算法对于光谱距离特征缺乏描述,并且无法动态调整光谱之间的相似程度这一问题,加入2个光谱特征的评价指标因子:均方根误差与欧氏距离,将二者的权重进行动态调整,得到实验精度在权重系数最优情况下,比基于欧氏距离的匹配方法精度提高了20%以上,且比传统交叉相关光谱匹配方法更加稳定。实验证明,该方法能够较好地改善交叉光谱匹配算法,利用动态的权重系数调整比传统方法更合适于用于高光谱影像的光谱匹配和信息提取。     

基于MapObjects的测量学实习教学系统的设计与实现

结合测绘专业的特点与需要,对传统的测绘学实习教学模式进行改进,开发了基于MO的测量学实习教学系统。系统可帮助教师讲解及演示实习教学资料、自动化管理实习成果、合理判定实习成绩;帮助学生形象生动地学习基本测绘知识。     

基于遥感影像判绘面状地形要素的质量评估

本文介绍了“遥感地形信息判绘训练系统”的一些准则、表示方法和判绘数据质量的量化评定,给了质量评估的步骤,能在短时间里提高判读人员的作业能力。该项目是集航空航天遥感技术、图像处理、数据库技术、计算机图形学、地图学等于一体的实用化系统,将多种学科的基本理论和最新研究成果有机地融合,充分发挥了计算机在图像判绘中的应用潜力,是一套智能化和自动化程度较高的遥感图像判绘训练工具。     

改进的多任务道路特征提取网络及权重优化

为应对自动驾驶在复杂道路环境下的挑战,提出了多项任务合作的需求。在自然语言处理及推荐算法领域,利用多任务学习网络已被证明可以减少多种任务耦合情况下的时间、算力及存储使用。由于多任务学习网络的这种特点,近年来也开始应用于基于视觉的道路特征提取方面。本文提出了一种结合FPN网络的解码器头结构,并将其应用于基于YOLOv4网络的多任务学习道路特征提取网络;通过研究多任务权重设置的影响对多任务网络算法进行优化,并在同类算法中验证了权重设置的有效性。在BDD-100K数据集上进行的试验结果表明,本文结构在保证实时性的同时精度也优于同类方法,本文方法为基于视觉的自动驾驶过程中车辆的自主道路感知及高精地图的生成提供了新思路与新方法。     

煤矿井下基于Attention机制的LSTM地磁定位算法

针对利用无线射频信号对井下人员定位受环境影响大的问题,本文提出了基于Attention机制的LSTM地磁定位算法。利用矿用智能手机以路径连续采集方式获取井下地磁数据,通过分析井下巷道地磁信号变化的空间差异性和时间稳定性,建立面向井下拓扑结构的地磁指纹数据库;在LSTM模型中引入Attention机制,使其能够根据地磁序列与位置的相关性进行训练且给予不同的权重;将井下实时采集的地磁数据输入模型后进行位置估计。试验结果表明,通过神经网络LSTM学习地磁序列与相应位置的映射关系,可有效提高定位精度。     

耕地需求量预测的加权模糊-马尔可夫链模型

以耕地利用动态度为度量，利用模糊有序聚类方法将耕地需求量划分为不同的模糊状态区间，利用模糊集理论构建马尔可夫链状态转移概率矩阵，以规范化的各阶自相关系数为权重改进传统的马尔可夫链预测模型，用改进后的模型对土地利用规划中耕地需求量进行预测。实验结果表明，改进后的方法较传统的预测方法更具科学性和实用性。     

基于地理空间分析和AHP的线路通道滑坡风险性评价

输电线路常需要跨越地质灾害易发区域,为了保证电力的正常、安全输送,对输电线路通道所经区域进行滑坡地质灾害的空间分布及潜在风险评价具有重要意义。本文结合GIS和AHP方法进行了某输电线通道滑坡灾害危险性评价,选取地形地貌、气候条件、水文条件、人为活动条件、植被条件、地质岩组条件等影响因子,建立评价指标体系,利用层次分析法(AHP)确定各因子权重,基于GIS地理空间分析评价了输电线路通道地质灾害危险性,划分了5类区域:极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区、较低危险区。危险性评价结果可为输电线路电力设施通道滑坡灾害防治、安全设计和施工提供科学依据。