多源导航电子地图道路自动对比分析

为了测评导航电子地图道路质量的需要,提出了一种自动对比分析多源导航电子地图道路的方法。该方法首先提取导航电子地图的道路网,然后通过基于缓冲区分析的算法自动检测不同数据源道路网之间的差异,最后采用基于Shi-Tomasi算子提取道路交叉点并统计道路段数,实现了定量对比分析多源导航电子地图道路。试验表明本文方法能够有效自动对比分析多源导航电子地图道路。     

Load-settlement behavior modeling of single piles using artificial neural networks and CPT data

Pile foundations are usually used when the conditions of the upper soil layers are weak and unable to support the super-structural loads. Piles carry these super-structural loads deep into the ground. Therefore, the safety and stability of pile-supported structures depends largely on the behavior of the piles. In addition, accurate prediction of pile behavior is necessary to ensure appropriate structural and serviceability performance. In this paper, an ANN model is developed for predicting pile behavior based on the results of cone penetration test (CPT) data. Approximately 500 data sets, obtained from the published literature, are used to develop the ANN model. The paper compares the predictions obtained by the ANN with those given by a number of traditional methods and it is observed that the ANN model significantly outperforms the traditional methods. An important advantage of the ANN model is that the complete load-settlement relationship is captured. Finally, the paper proposes a series of charts for predicting pile behavior that will be useful for pile design.     

西安都市圈道路网络化对景观格局的影响

在快速城市化过程中,道路网络快速扩张对区域生态景观的分割、隔离、破坏等是导致生态景观过程与格局演变的重要原因。研究道路网络化对景观格局的影响可为快速城市化地区生态、道路建设和区域可持续发展规划提供参考。本文以西安都市圈为例,利用GIS和RS技术,基于西安都市圈TM遥感影像和Arcgis 10.1、Fragstats 4.2软件平台,通过构建道路网空间指数,定量评价了路网空间结构和景观格局变化,并从空间上分析了道路网络化对景观格局的影响。结果表明:1)1985—2015年,西安都市圈路网发育不断成熟,基本呈现以西安市区为中心、空间指数向四周递减(除杨陵区和阎良区外)且东高西低的趋势。2)随着城市化进程的不断推进,西安都市圈景观呈现多样化、复杂化和破碎化。其中:园地、林地和建设用地规模扩大,景观聚集度上升;耕地、水域及滩涂景观破碎化程度不断加深。3)30年间,高等级道路的修建、低等级道路的不断完善以及市内环路打通等,使得西安都市圈路网逐渐完善,景观优势度下降,破碎化程度上升,形状趋于规则化。此外,路网发育的程度不同对不同地类的影响各不相同:路网成熟的区域,建设用地面积较多,形状较规则,呈聚集状态,林地面积较少,且零星分布,破碎化程度较高;道路结构简单的区域,林地聚集成片,聚集度较高,耕地、水域及滩涂在路网空间指数各等级影响域内均呈现破碎化状态,且形状较不规则。     

基于RCNN的无人机巡检图像电力小部件识别研究

随着无人机（UAV)在电力巡线作业中的应用推广,对无人机巡检图像的信息挖掘或目标识别需求也越来越强烈。传统的电力部件识别流程常使用经典的机器学习算法,如支持向量机（SVM）、随机森林或adaboost,结合梯度、颜色或纹理等浅层特征来对电力部件进行识别,难以充分利用无人机巡检图像的信息,并且难以达到较高的准确率。卷积神经网络（CNN）在目标识别中表现优异,在很多目标识别场景之中成为首选算法。基于区域的卷积神经网络（RCNN）通过使用CNN从图像中提取可能含有目标的区域来检测并识别目标,但是计算复杂,难以满足识别海量电力巡检图片的需求。Fast R-CNN和Faster R-CNN利用CNN网络提取图像特征,后接一个区域提议层,优化了提取可能含有目标区域的方式并改进识别目标的分类器,使目标的检测和识别几乎实时。本文详细描述了Faster R-CNN算法流程,并在无人机电力线巡检图像部件检测中使用,然后分别对DPM、SPPnet和Faster R-CNN识别方法进行了对比分析,利用实际采集的电力小部件巡检数据构建的数据集对3种方法进行测试验证,并讨论了不同参数对识别结果的影响。实验结果表明,基于深度学习的识别方法实现电力小部件的识别是可行的,而且利用Faster R-CNN进行多种类别的电力小部件识别定位可以达到每张近80 ms的识别速度和92.7%的准确率。     

基于网络约束方法的交通事故空间点格局分析

研究一种基于路网约束空间格局方法在交通事故分析中的应用,以武汉市13个区交通事故为研究对象,将交通事故抽象成道路网上的点要素,采用路网约束下的核密度估计方法,讨论其空间分布格局并与平面空间点聚类分析的结果进行对比分析,最后采用局部Moran's Ⅰ方法对道路基本单元网络核密度估计结果值进行判别,揭示0.01显著性水平下的武汉交通事故易发路段。实验结果表明,网络核密度估计算法可直观体现事故沿城市道路网的聚类模式,对核密度结果进行的局部Moran's Ⅰ统计方法能够有效地应用于易发路段的鉴别。     

基于粗糙集的交通道路与城镇用地扩展关系分析

交通道路是城镇用地扩展的重要驱动力因素之一,对城镇用地的扩展具有积极的作用。城镇用地的扩展也不断地对交通道路的发展提出新的需求。目前,众多的数理方法和空间模型已用以研究交通道路与城镇用地扩展之间的相互作用。为了更加有效地分析交通道路与城镇用地扩展的作用关系,以更加有效地研究交通道路与城镇用地扩展的相互作用程度和模式,需进一步探索新的技术方法和手段。本文利用粗糙集理论,以广东省城镇化问题为例,从一个新的角度来研究交通道路与城镇用地扩展之间的关系。结果表明,使用粗糙集抽取的反映交通道路和城镇用地扩展的决策规则可以有效地反映交通道路与城镇用地扩展的关系,对于城镇化的研究具有一定的指导作用。     

一种基于小波变换的遥感影像道路自动提取方法

遥感影像上道路的自动提取是摄影测量与遥感、计算机视觉等领域的重要课题。本文通过对图像小波系数的分析,完成道路节点的提取。随后利用基于小波变换的边缘提取算子,对道路进行边缘提取。边缘提取出来之后,以道路节点为种子点,对道路进行Snake跟踪。为保证提取效果,对图像进行了预处理。实验表明,利用本文提出的理论与方法能为道路网的自动提取与识别提供一个可靠的依据,同时也对其他地物(如建筑物)的自动提取提供一个有价值的参考。     

基于微粒群算法的供水管网抗震优化设计

以管网年费用折算值为优化目标、管网拓扑结构与管径为优化参数、管网节点最低可靠度为约束条件,建立了供水管网抗震优化设计模型。利用微粒群算法对这一模型进行了求解,该算法以管网作为微粒个体,通过不断地更新微粒的位置来搜索最优的管网结构,直到最后给出优化的管网结构。利用上述方法对一典型供水管网进行了抗震优化设计分析,给出了3种不同节点最低可靠度约束条件下的优化改造方案。     

2008年中国南方低温雨雪冰冻灾害网络建模及演化机制研究

基于中国0.5°×0.5°逐日气温和降水格网数据,利用复杂网络分析方法,对2008年南方低温雨雪冰冻灾害综合致灾过程进行再认识,综合分析低温雨雪冰冻灾害在时空维度的网络特性。结果表明：2008年南方低温雨雪冰冻灾害是典型的多灾种叠加事件,低温与雨雪灾害叠加放大了致灾因子的危险性;基础设施设防水平低与春运高峰叠加增大了承灾体的脆弱性;低山丘陵区与人口聚集区叠加降低了孕灾环境的稳定性。低温冰冻雨雪灾害具有小世界特征和核心—边缘结构,具体表现为：在空间打击上具有集聚性,影响区域相对集中;在时间打击上具有连续性,间隔1天事件相对较少。在研究方法上,复杂网络是一种有效分析多灾种叠加的方法,可以进一步挖掘自然灾害的时空演化信息。     

呼伦贝尔沙质草原表土物理力学性质

通过野外现场调查、载荷试验、轻型圆锥动力触探及室内试验,对呼伦贝尔沙质草原厚度30 cm的表层沙土物理力学性质及承载力、剪切变形特征进行研究。结果表明:表层沙土工程分类为细砂,颗粒级配不良,沿深度有明显分层;干密度1.34～1.51 g·cm^-3,黏聚力12～27.4 kPa,内摩擦角22.5°～24.0°,变形模量8.5 MPa;各指标表明沙土的工程性质上部差于下部;沙土承载力特征值和极限承载力分别为150 kPa和300 kPa,承载力不足导致表层沙土发生冲剪破坏(塑性破坏)和整体剪切破坏(脆性破坏)。