改进A?的高层建筑逃生路径规划算法研究

针对高层建筑内部结构复杂,发生火灾时没有疏散引导情况,逃生通道极易发生拥堵导致疏散效率降低的问题,本文基于对A*算法的改进,提出了高层建筑逃生路径规划算法。该算法以高层建筑内部路网节点为关键要素,综合火灾发生位置、人员密度、人员数量等因素,从逃生终点优化分配、节点扩展优化、权值优化3个方面进行改进,实现了火灾发生时高层建筑内部的逃生路径规划,并以某高层建筑为例,验证了本文算法的可行性。     

顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法

稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息,导致分类效果不太理想.本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法.首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取;然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征;最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类.结果表明,本文方法能有效地提高分类精度,而且具有较强的稳健性.     

一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法

机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况,利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题,严重影响DEM的质量。为此,本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点,在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下,通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正,实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明,融合后的点云数据得到了较好的补充,由此构建的DEM地形形态自然,在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善,在弱精度区域的可靠性有显著提升。     

融合GNSS和加速度计监测数据的超高建筑动态特性分析

GNSS和加速度计是目前动态监测超高建筑环境载荷变形的主要手段。GNSS具有无需通视、可直接获取三维位移等优点,但受精度和采样率的限制,其对微变形及高频振动信息不敏感;而加速度计具有高精度和高采样率等优点,但无法监测超高建筑低频的似静态变形。为充分发挥这两种传感器的各自优势,提出利用多速率Kalman滤波和RTS平滑方法对超高建筑GNSS和加速度计监测数据进行融合处理。试验结果表明,与单一的GNSS监测技术相比,该方法有利于削弱GNSS高频噪声的影响,提高位移数据的采样率,可有效识别超高建筑的低频和高频振动频率,提高对微变形振动的监测能力;与单一的加速度计监测技术相比,该方法可以准确监测超高建筑的低频变形信息,具有良好的工程应用价值。     

一种基于GA-BP-MC神经网络的高铁桥墩沉降预测模型

提出一种基于马尔科夫链修正的遗传BP神经网络预测模型（GA-BP-MC）,利用遗传算法的全局寻优能力初始化BP神经网络权值和阈值,初步建立GA-BP神经网络预测模型,结合马尔科夫链的无后效性修正模型预测值,形成高精度GA-BP-MC神经网络变形预测模型。结合高铁桥墩沉降数据,分别与BP神经网络、GA-BP神经网络预测模型进行对比,结果表明,该预测模型精度最高。     

运用人工鱼群算法的3D扫描碎片重建探究

针对传统三维碎片拼接匹配过程中依赖单一特征及存在误差累积的问题,提出了一种运用鱼群算法的全局最优匹配方法。该方法先对碎片点云数据进行多特征提取,结合纹理、专家经验信息对混合在一起的多种类型碎片进行粗糙集分类,之后采用鱼群算法的最优解求得最佳匹配方案。实例验证所提全局匹配方法具有能力强、与初始位置无关及较强的稳健性等特点,为三维碎片的全局匹配提供了一种有效的解决方案。     

利用改进型MODIS火点探测算法实现河北省秸秆焚烧火点识别

为准确地了解河北省秸秆焚烧火点的空间分布,为秸秆焚烧监测的实现、禁烧工作的开展、环境质量改善提供支持.基于MODIS L1B数据、MODIS标准火点产品MOD14、全国秸秆焚烧火点日报数据为基础,采用改进型MODIS火灾探测算法,并通过IDL语言实现,得到秸秆焚烧火点空间分布信息,并进行空间与定量精度分析.研究表明:火点大部分位于河北省南部的一些地区,其中尤以邢台、石家庄、邯郸火点数量最为突出;该算法运算速度快,获取的秸秆焚烧火点数据具有一定检测精度和可靠性,对秸秆焚烧的监测具有一定的实用价值.     

遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992—2018)

近年来,遥感应用的快速发展推动了遥感载荷指标性能的不断提升。但由于遥感传感器的硬件技术瓶颈,遥感数据无法同时具有高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的指标特性。遥感数据融合是解决该问题的有效方法。为了深入了解目前遥感数据融合技术的研究进展情况,本文对国内外1992年—2018年间在该领域有一定影响力的相关成果进行了调研、分析与归纳总结。首先对遥感数据融合相关论文的年发文量、发文国家与机构、发表刊物以及关键词等进行了统计,梳理其发展历史及趋势;系统性的总结了各类数据融合算法,将其分为面向空间维提升的融合算法、面向光谱维提升的融合算法以及面向时间维提升的融合算法3类,并对各类算法的优势与适用性进行了分析;归纳总结了遥感数据融合的质量评价指标,包括有参考影像的融合评价指标以及无参考影像的融合评价指标;最后对遥感数据融合进展进行了总结与展望。     

一种病态EIV模型正则化的修正算法

针对解决变量中含有误差(EIV)模型参数估计算法的降正则化性导致即使模型参数初值可靠,参数估值也可能在迭代过程中发散的问题,该文分析现有EIV模型参数估计算法具有的降正则化性质,讨论EIV模型参数估计算法具有的降正则化性对模型正则化的影响,建立一种病态EIV模型的实时修正算法。通过算例验证该文所建立的算法,算例结果表明,该文建立的算法能够有效解决EIV模型参数估计存在的上述问题。该文所建立的病态EIV模型正则化算法更具普适性。     

遗传算法的单频网覆盖时延优化

针对目前数字广播电视单频网不能自动进行覆盖结果优化调整的问题,该文在基于地理信息的单频网台站场强预测的基础上,实现了单频网覆盖时延自动优化。首先,利用台站基本信息,结合地理信息,利用台站场强预测模型,对单频网内各个台站进行覆盖场强预测,得到各个台站的覆盖结果矩阵。其次,结合各个台站的覆盖结果矩阵,利用遗传算法对各个台站的时延情况进行寻优。最后,得到每个台站的最优时延结果,以及得到时延优化后的单频网覆盖结果。实验结果表明,本文提出的基于遗传算法的单频网覆盖时延优化算法,能够很好地实现单频网内各个台站的自动时延优化,根据得到的时延结果,对单频网内各台站信号进行控制,从而自动地进行单频网覆盖结果的优化。