模糊控制在直流变频空调器中的应用

从直流型变频空调器的特点及控制要求出发,提出了模糊控制系统的结构,讨论了直流变频空调器的模糊控制算法.对控制器的性能(主要是鲁棒性)进行了详细的分析,对所采用的模糊控制算法在Matlab平台下进行了仿真,作为比较同时给出了其他常用算法的仿真结果.     

交流数字伺服系统的智能PID控制律研究

智能PID是在结合传统的PID控制和人工智能的基础上形成的，针对交流伺服系统的要求，提出智能PID控制算法，旨在提高系统控制的精度，并从理论上对控制律进行了详细地分析。然后，在Matlab的环境下进行了系统仿真实验，从结果来看，控制策略用于交流伺服系统，能够得到一个较好的系统动、静态性能，从而获得一个较好的控制品质。     

面向城市导游的无缝服务研究

智能导游服务已从传统的单一景区导游发展为城市多景区导游,因此包含了景区间导游和景区内导游两大部分;表现为更加注重面向散客服务、兼容多移动智能终端以应用程序(App)的方式运行。由于景区间导游和景区内导游往往自成系统,在游客进出景区的过程中存在着两种系统的切换,且主要采用手动方式完成,尚没有实现城市多景区导游过程的无缝衔接。为了应对这个挑战,本文设计了一个面向城市多景区的无缝导游服务模式,分析了其架构以及工作机制;并着重讨论了城市无缝导游服务的关键技术,如系统间无缝切换的条件,包含判断游客进入、离开景区等;以及导游服务过程无缝衔接的机制,包含导游动态数据结构的设计,游客游览需求、导游过程状态在多导游系统间的传递等。最后通过实例验证了该方法的有效性,作为新的导游服务模式,同时为动态集成已有的导游App提供了解决方法。     

冰川流域孕灾环境及灾害的天空地协同智能监测模式与方向

随着中国西部暖湿化进程加快,冰川流域孕灾环境快速变化,冰川灾害多发频发.因冰川流域地形极端复杂、地表覆盖变化迅速,冰川流域灾害具有链式发展的特点且物源区远程高位、地势险峻,面向普通地质滑坡和露天矿边坡的天空地协同监测技术难以直接或有效应用.本文基于冰川流域空间环境与灾害的监测内容及技术难点,分析了可用的现代测绘遥感技术及其局限性.针对监测对象、几何要素和质量要求,提出了基于天空地协同的冰川流域孕灾环境与灾害智能监测内涵,即平台协同、时间协同、参数协同和尺度协同,设计了任务驱动、知识引导的智能监测技术模式.面向3类基本监测任务,即个体冰川流域灾变过程情景模拟、冰川流域群孕灾环境差异分析与风险识别、冰川流域灾害事件应急响应,提出相应的天空地协同智能监测初步方案.最后,讨论了基于天空地协同的冰川流域孕灾环境与灾害智能监测关键问题,提出未来的工作方向.     

遥感影像智能解译样本库现状与研究

我国遥感对地观测等项目顺利实施,获取了大量时效性强、覆盖范围广、信息量丰富的遥感数据.但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后,无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求.近年来,人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限,对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足.本文面向大范围多源遥感影像地物信息智能解译需求,在分析现有样本集现状及问题的基础上,研究提出遥感影像智能解译样本库设计方案,并在此基础上设计了基于互联网的样本协同采集与共享服务框架.本文将为多源遥感影像样本库建设提供参考,为大范围遥感影像智能解译提供支持.     

测量机器人的关键技术

本文提出了测量机器人概念,重点分析了测量机器人的组成框架及关键技术,聚焦定位与建图、场景感知、路径规划及多机协同等测量机器人前沿研究领域,综述了最新研究进展,并剖析了当前面临的技术难题,简述了测量机器人的发展机遇.     

顾及数字地图中车道走向的车辆跟踪增强算法

车辆跟踪技术旨在从连续场景中估计目标车辆的状态,对智能车辆的环境感知、场景理解和目标行为预测起着至关重要的作用.基于激光雷达的感知系统能够提供准确的车辆检测结果,但依据检测结果进行车辆跟踪时,存在车辆朝向估计失准导致跟踪误差大、轨迹预测稳定性差的难题,尤其在目标距离较远、点云较为稀疏的情况下.考虑到大多数时刻车辆行驶方向与车道线方向基本一致,本文提出一种基于数字地图中车道朝向先验信息的车辆跟踪增强方法,将局部车道线的识别结果与OpenStreetMap地图中的车道线信息进行融合,建立道路模型并获取道路朝向的先验约束;在基于扩展卡尔曼滤波的车辆跟踪框架下,利用该约束优化车辆的朝向估计,进而提升车辆跟踪的精度与轨迹预测稳定性.在KITTI数据集上的定性与定量试验证明,本文所提出的方法在多目标跟踪指标上提升至少0.33％,平均位移误差降低了0.014 m以上,同时,对于60 m外车辆目标的跟踪误差降低了0.08 m以上.     

深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台研究与实现

百度深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台,能够运用深度学习技术实现遥感影像的智能建模、训练和解译。本文通过深入分析PaddlePaddle图像分割模型库PaddleSeg的图像处理深度学习算法模型DeepLabV3+、U²-Net及RetinaNet,开发设计了遥感智能视觉平台,实现了遥感影像的地块分割、变化检测和斜框检测等专业功能。研究表明：遥感智能视觉平台提取的图斑总面积是目视解译的80%、有效图斑比例为76%、错误图斑比例为18%,实现了快速有效的遥感图像智能处理。     

运用ULBP的高分辨率遥感影像感知哈希完整性认证算法

针对现有高分辨率遥感影像感知哈希认证算法中特征提取精度和算法稳健性不能兼顾的问题,本文提出一种运用ULBP的高分辨率遥感影像感知哈希完整性的认证算法。首先对遥感影像进行格网划分,将影像划分为多个子块,运用ULBP算法提取子块的纹理特征;然后计算每个子块内纹理特征的直方图分布,将其结果与均值二值化后得到子块的感知哈希序列;最后串联所有子块的感知哈希序列生成整幅影像的感知哈希值。在影像认证时,首先计算原始影像与待检测影像的哈希序列,然后计算两者的感知哈希序列平均汉明距离,完成对高分辨率遥感影像内容的完整性认证与篡改定位。试验表明,该算法能够识别高分辨率遥感影像中地物较为平滑的区域,同时对JPEG压缩、高斯噪声添加、BMP格式转换等操作具有良好的稳健性,为高分辨遥感影像完整性认证提供支持。     

地理信息智能支撑辅助自然资源资产离任审计

基于新型GIS模式(geospatialintelligencesupport,地理信息智能支撑),从审计的对象出发,以应用需要为导向,构建自然资源资产离任审计平台系统,用智能思维来辅助自然资源资产离任审计工作.