船载水岸一体测量技术在码头改造工程中新应用

深圳港妈湾港区海星码头1#~4#泊位旧码头拆除工程实施过程中,为了防止在原码头深底层保留桩柱对新建桩柱的影响,需要对原码头桩柱泥面以下位置进行精密测量。本文采用船载综合测量系统水上水下一体化测量技术对妈湾港1#~4#泊位桩柱进行了水岸一体化高精度测量,通过利用激光扫描仪和多波束分别测量出水上、水下桩柱引水面点云图。基于高精度水面点云绝对坐标对水上、水下桩柱引水面点云进行特征拼接,从而获得桩柱引水面高精度绝对位置。然后根据引水面绝对位置和桩柱尺寸精准计算出保留桩柱泥面以下部分的点位和斜率。经过外符合精度验证,桩柱定位的绝对精度为10 cm。最后,将旧桩柱测量结果与新桩柱设计结果对比,结果表明：新旧桩柱在2#泊位存在一个桩柱发生碰撞,4#泊位存在10根桩柱新旧桩柱水平间隔小于10 cm,在施工过程中可能会发生碰撞。     

三维空间数据模型集成的概念框架研究

本文对三维空间数据模型的研究与发展进行了总结,分析了三维空间数据的特点以及数据模型集成的必要性。结合三维ＧＩＳ在城市、地质、海洋等领域的具体应用,提出三种三维空间数据模型集成：用于城市三维构模基于ＴＩＮ和ＣＳＧ的集成模型;用于地质,海洋等领域的基于八叉树和四面体格网的混合模型;具有一般性的矢量栅格集成的三维空间数据模型。     

利用管道胶囊进行排水管网协同检测的新方法

排水管网是城市基础设施的重要组成部分,对排水管网进行周期性的全面检测是快速发现管道病害、及时进行维修整改和提高管道建设质量的关键.管道胶囊是一种新型管道检测设备,可以在管道内部随流体运动时拍摄管道内壁图像,智能高效地检测出管道病害.该方法弥补了传统方法检测效率低、作业成本高等不足.在大范围管网检测工作中,多名工作人员可...     

基于深度强化学习的电动出租车运营优化

作为公共交通的重要组成部分,电动出租车对电动车推广具有重要的示范意义。相较于燃油出租车,电动出租车需要耗费更多充电时间,降低了出租车司机的使用意愿,全面推广面临较大阻力。强化学习方法方兴未艾,适用于出租车运营的顺序决策过程。基于强化学习,本文构建双深度Q学习网络(double deep Q-learning network,DDQN)模型模拟电动出租车的运行。根据出租车的实时状态选择并执行最优载客、充电、空驶和等待等动作,通过训练得到全局最优的电动出租车运营策略,实现电动出租车运营智能优化。利用美国纽约市曼哈顿岛的出租车出行数据进行试验。结果表明:相较于简单的电动出租车运营模式,DDQN优化策略最高将充电等待时长降低70%,拒载率降低53%,司机的载客收入提高7%。相对于电池容量,充电速率和车辆总数对出租车运营收入影响更大,当充电速率达到120 kW时,电动出租车达到最佳的运营表现,政府在推广电动出租车的过程中应当建设更多高速率的充电站以提升电动出租车的运营表现。     

华南夏季降水20世纪90年代初的年代际变化及其与南亚高压关系

在全球变暖背景下,干旱事件发生的频率和强度不断增大、影响不断加重,干旱发生规律的异常性和机制的复杂性也更为突出,对干旱形成机制、预测理论方法及灾害风险变化规律等方面都提出了新的挑战,也制约了当前干旱预测、预警及其灾害防控能力的提高。近年来,在国家重点基础研究发展计划（973计划）课题等多个国家级项目支持下,已在干旱灾害形成机制与预测理论方法及其风险特征方面取得了一系列新成果。通过动力诊断、数值模拟和田间试验等方法,开展了干旱形成的多因子协同作用和多尺度叠加机制、干旱致灾过程的逐阶递进特征,以及干旱灾害风险分布演化的主控因素等方面的研究。对如下几方面的新进展进行了系统总结归纳：（1）厘清了全球变暖背景下青藏高原热力、海温、夏季风、遥相关等多因子对干旱形成的作用机制。（2）发现了降水亏缺时间尺度和农作物不同生长阶段的干旱敏感性规律。（3）揭示了变暖背景下典型区域干旱灾害风险分布及其变异的新特征;构建了干旱灾害风险新概念模型。（4）研发了东亚季风区的季节和次季节干旱集成预测系统。在总结归纳已取得研究成果的基础上,对未来干旱形成机制及其灾害风险科学研究进行了展望,提出了5个重点研究方向：（1）多因子联动及其多尺度叠加效应对干旱形成的影响;（2）系统整合人类活动和决策以及相关反馈的气候模式研究;（3）揭示陆-气耦合和大气环流协同作用对干旱的影响;（4）认识干旱灾害对粮食安全和生态安全影响的关键过程;（5）提高不同气候情景下干旱预估的准确度。

     

车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取

提出了一种基于点云特征图像和特征值分析的车载LiDAR点云建筑物立面位置边界的自动提取方法。首先利用车载LiDAR点云数据生成扫描区域的点云特征图像,并通过图像处理手段提取可能的建筑物目标点云;然后对提取的目标点云进行剖面分析和特征值分析,识别建筑物目标;最后对建筑物点云进行平面分割,提取建筑物立面,并对立面点云进行特征值分析,得到建筑物立面与地面交接的三维位置边界。实验结果表明,该方法能快速有效地提取车载LiDAR点云数据中的建筑物目标,同时提取的建筑物立面位置边界与原始点云能准确符合。     

复杂三维建筑物模型的线性几何编码

提出了一种适合复杂三维建筑物模型高效网络传输的线性几何编码方法。首先对建筑物模型进行体元化,构建原始模型的八叉树索引,然后依据索引结构的层间扩展模式和各模式的经验概率对其几何信息进行线性压缩编码,最后通过构建空间密度场,采用改进的MC算法对线性码流进行解码重构。实验表明,该方法不受原始模型表面拓扑连接关系的约束,能够在保持模型外观的前提下有效减少复杂三维建筑物模型网络传输的数据量和等待时间。     

顾及地标与道路分支的行人导航路径选择算法

提出顾及地标与道路分支的行人导航路径选择算法。该算法能够利用地标降低导航路径的复杂程度,帮助视觉正常的行人确认当前位置以及是否偏离了当前路径。实验表明,本算法能够较好地平衡导航路径的三种优化目标:行程距离、路径复杂度以及路径地标数量。与最短路径算法相比,该算法选择的路径具有较低的复杂度与较高的路径地标密度。     

一种Haar小波概要的流数据压缩方法

传感器和物联网技术的广泛使用催生了大量流数据.面对海量、连续且实时到达的流数据,其存储、查询以及后续大量数据的连续使用和分析是迫切需要解决的问题,而流数据压缩是其中一个有效方法.设计了一种数据概要算法,贪心的哈尔小波概要(greedy-Haar-synopses,GH-Synopses),对流数据进行有效的压缩.首先,...     

一种利用飞艇航拍视频的运动车辆检测方法

针对低空飞行器(飞艇)为平台获取的高清晰交通视频数据,通过对交通视频序列数据进行运动补偿与配准,提出了一个在复杂变化背景下基于帧差法的运动目标(车辆)快速检测与提取方法。实验结果验证了本方法的准确与可靠性。