目标跟踪中参考模型的自动初始化方法

目标跟踪中参考模型的初始化大多需要手动完成,现有的自动初始化方法也存在明显缺陷,针对这些问题提出了一种自动、精确初始化参考模型的方法。首先采用连通组分标记算法对目标进行计数,并计算每个目标的位置;然后根据回转半径张量法求出包含目标的最小外接矩形;最后从最小外接矩形的参数出发用蒙特卡洛算法求出参考模型的估计。实验结果表明在不同的场景下算法均能准确完成参考模型的初始化,计算出的模型能够体现目标的视觉特征。     

中国大陆速度场模型建立方法研究

将中国大陆划分成东北、华北、华南、青藏、西北5个块体,基于克里金插值法、最小二乘配置法、最小二乘配置移动拟合推估法等3种方法及速度场数据研究中国大陆速度场模型建立方法。利用外检点分析不同建模方法的精度情况,最小二乘配置法在大部分块体（华北、华南、东北块体）的拟合精度都较高,表现稳定|克里金插值法在青藏、华北块体的拟合精度较高。利用克里金插值法与最小二乘配置法获取中国大陆1°×1°格网中心点速度场成果,两种方法成果差异较小。     

青藏高原北缘公格尔山地区地形梯度的剖析

本文以青藏高原北缘西昆仑山脉的公格尔山地区为试验区域,基于SRTM-DEM数据,采用线状地形剖面和带状地形剖面的研究方法,对试验区从公格尔山顶到塔里木盆地的地形梯度进行了研究,并探讨了地形梯度与隆升过程之间的关系。研究结果表明:(1)线状地形剖面清晰直观,操作简单;带状剖面法能较好地反映区域的地形起伏状况。若将两种方法联合起来共同进行区域地形研究,则会获得更好效果。(2)从塔里木盆地到公格尔山顶,地形抬升共分3个梯度:分别是从海拔高度2 000m左右上升到约4 500m,从约4 500m上升到将近6 000m,从将近6000m上升到约7500m。地形抬升的不同梯度可能对应着公格尔山晚新生代地貌形成过程的不同隆升过程;而每个抬升梯度的拐点,则对应着不同隆升过程形成海拔高度的分界点。     

栖霞市马家窑金矿床成矿流体地球化学特征

马家窑金矿床是胶东地区比较典型的石英脉型金矿床代表,属中低温热液矿床,成矿流体盐度较低,气相成分以H2O,CO2为主,其次是Na^＋,Ca^＋和Cl^-,K^＋和F^-较贫,流体的成分与大气降水热液相类似。成矿流体的H,O同位素值则反映大气降水在不同温度和不同水／岩值条件下与栖霞超单元回龙夼单元交换后的分布特征,认为马家窑金矿床的成矿热液属大气降水成因。     

我国绦虫一新记录属(钩吻属)及其一种记述

从730条海水鱼体内采得73种绦虫和其他寄生虫(线虫、吸虫等)。其中一种绦虫共有27条标本,经鉴定为假叶目Pseudophyllidea三枝钩科Triaenophoridae钩吻属Anchistrocephalus。本属为国内新记录,宿主马面鲀为本属新宿主。     

空间约束对概念的提出与实现

等价类对数据库查询计划的生成与优化有重要作用。为了减少查询计划的搜索空间,空间数据库管理系统（Ingres）,将空间拓扑关系视为等价关系,并将空间拓扑关系沉入查询树底端先执行。由于非等值空间关系谓词不具备等价类的传递性,常常导致一些空间查询不能正确执行。本文提出了空间约束对的概念,即将非等值空间谓词连接的2个空间列、或某表的空间列与其空间索引表中的KEY列（记录了MBR）视为空间约束对。空间约束对除不具备等价关系的自反性、对称性和传递性外,其启发式策略仍可沿用等价类的相关规则。此外,本文还探讨了空间约束对在Ingres中的实现,并开展了相关的实证研究。实验表明：将空间拓扑谓词两端的属性视为空间约束对后,原本不能正确执行的查询语句,在改后的Ingres中能正确地找到较优执行计划。     

Influence of Spatial-Temporal and Environmental Factors on Larimichthys polyactis,Octopus variabilis,and Species Aggregated Set-Net CPUEs in Haizhou Bay,China

Set-nets are common alongshore fishing gear used in Haizhou Bay, which rely on flow to catch fish. The catch per unit effort(CPUE) of set-net is affected by spatial-temporal and environmental factors but no research has been conducted on this subject. In this study, we used generalized additive models(GAMs) to explore the influence of spatial-temporal and environmental factors on CPUEs of species aggregated, small yellow croaker(Larimichthys polyactis), and octopus(Octopus variabilis) based on logbooks investigations conducted at 4 stations in an alongshore area of Haizhou Bay from 2011 to 2012. The results showed that all CPUEs exhibited significant spatial-temporal differences at various scales. Aggregated CPUE was high when the sea surface temperature(SST) was 15-18℃ and 20-23℃, which was mainly determined by life history traits of the octopus and small yellow croaker(optimal SSTs 14-17℃ and 19-24℃, respectively). Chlorophyll-a concentration had significant influences on the aggregated, small yellow croaker and octopus CPUEs at optimal ranges of 3.8-6.2 mg m~(-3), 4.2-4.8 mg m~(-3) and 4.5-5.5 mg m~(-3), respectively. Flow through the net had positive relationships with CPUEs. The approximate logarithmic trends in regression curves had a critical point of 2.5 Mm~3 d~(-1), which was the dividing point that differentiated whether the major factor affecting CPUEs was the flow velocity or the fishery resource. Our results from this study will help guide fishery production and improve catch rate of set-net fishing in Haizhou Bay.     

《国际汉语能力标准》中值得商榷的地方——兼与《欧洲语言共同参考框架:学习、教学、评估》比较

通过对《国际汉语能力标准》的考察,同时与《欧洲语言共同参考框架:学习、教学、评估》比较,发现《国际汉语能力标准》存在三个方面的问题:结构不合理、内容有缺失以及评级等级标准不科学,以此研究结果为《国际汉语能力标准》的修订提供参考。     

顾及地理-语义动态的城市热点预测框架

城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络(PredRNN)、图卷积预测递归神经网络(GCPredRNN)和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。