Model-based detection of critical driving situations with fuzzy logic decision making

A precise knowledge about the current driving condition is getting increasingly important for future driver assistance systems like global chassis control or collision avoidance systems for avoiding any critical driving situation. Moreover a precise knowledge about the driving situation can be used in testing, in evaluation, and for comparison of new passenger cars. A two degree of freedom model of vehicle lateral dynamics is used to derive a characteristic velocity stability indicator (CVSI). The CVSI is used to distinguish between different driving and stability conditions (i.e. understeering, oversteering, and neutralsteering). This forms the basis for a driving condition detection system with fixed thresholds. It is then extended to a detection system with fuzzy logic thresholds. The CVSI and the fuzzy systems are compared experimentally using (i) a slalom test drive on an icy road and (ii) a stationary circular test drive on a dry asphalt road.     

基于AROP程序包的类Landsat遥感影像配准与正射纠正试验和精度分析

遥感影像的精确配准和正射纠正是进行图像融合、变化检测、图像镶嵌、定量遥感建模、多时相和多传感器影像协同应用的基础和前提。以美国国家航空和航天管理局下设LEDAPS(Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System)课题组开发的配准与正射纠正程序包AROP(Automated Registration and Orthorectification Package)为例,详细阐述了其配准的原理与程序设计流程,并对其配准的精度进行了分析和评价。试验表明:AROP程序包算法能够找出足够的控制点,且控制点分布较为均匀,配准误差小于0.5个像元。误差特征表现为:扫描误差明显大于航向误差,误差的结果与影像漂移、DEM、坡度存在一定的相关性,高程和坡度是影响配准精度的主要因素之一。该程序包目前能够用于对我国CBERS影像的正射校正以及波段不匹配处理,但是对HJ卫星CCD影像数据配准还有待于进一步研究。     

基于长短时记忆网络的航线市场份额预测

当前主流航线市场的份额预测方法是服务质量指数（QSI）模型,但此方法需要模型线性化和大量人工经验. 提出基于长短时记忆网络的航线市场份额预测模型,利用该模型对航班市场份额进行预测,并通过在简化数据集上进行试验来验证模型的有效性. 以均方根误差为评价指标,对模型的参数进行优化,分别测试运力预测,QSI模型和提出的预测模型等3种方法的预测精度. 试验结果表明提出的模型能更好地预测航线市场份额,均方根误差在0.1左右.     

基于区域偏差控制和荷电状态分区的电池储能参与二次调频控制策略

随着日益增多的非传统能源进入发电领域,电力系统的频率波动问题越发严峻。火电机组调频缺陷是响应时间长、爬坡速度慢;而电池储能因其响应迅速、调节灵活等优点逐渐成为电力系统调频的研究热点。本文首先介绍了储能参与电力系统二次调频的区域控制偏差和区域控制需求2种基本方式,并分析了这2种基本控制方式的特点;对区域控制偏差和储能系统电池的荷电状态（SOC）进行分区,在不同区域计及频率调节需求和储能系统出力特点提出不同的调频方式,并在区域控制偏差正常调节和SOC正常充放电状态下,采用模糊控制器平滑储能系统出力;最后利用MATLAB/Simulink仿真平台建立2区域互联仿真系统,仿真结果证明了区域偏差控制和SOC分区控制策略的可行性。     

企业大数据治理研究

介绍了面对大数据的数据量大、种类多、速度快和高价值的处理技术挑战,企业应当如何建立可靠的大数据平台。利用信息架构原则和实践,实现大数据与企业数据的灵活集成,通过结合使用分布式文件系统、NoSQL与关系型数据库,企业可以获取、组织和分析其所有企业数据(包括结构化和非结构化数据),从而做出最科学的决策。     

基于深度学习的多元信息嵌入推荐模型

传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一,无法挖掘更多隐含信息。依赖稀疏的评分表已经无法满足个性化推荐。MovieLens数据集是研究推荐系统的经典数据集。通过改进神经协同过滤模型,使用多个嵌入层对MovieLens数据集所有信息进行嵌入分析,充分挖掘隐含信息,使得推荐算法更有实用意义。通过在MovieLens-100k和MovieLens-1m上设置多组对照实验表明,该改进模型不仅学习了更多信息,而且与神经协同过滤模型相比,其错误率显著减小。     

基于机器视觉的多孔材料缺陷检测

针对多孔材料在生产工艺中易出现阻塞和缺角等缺陷,本文设计了一种基于机器视觉的多孔材料表面缺陷检测方法,通过对目标区域的有效分割、模糊度检测、形态学处理和分析等技术手段,实现了该类材料的表面缺陷的快速定位和特征分析.经实验检测,本文算法的准确性和检测效率可以满足工业生产实时检测需求.     

面向车规级芯片的对象检测模型优化方法

卷积神经网络复杂的网络结构使得模型计算复杂度高,限制了其在自动驾驶等实际终端场景中的应用。针对终端场景下的计算资源受限的问题,本文从轻量化深度模型设计和车规级芯片模型部署验证两方面进行研究。针对深度模型计算效率和检测精度的矛盾,本文设计了基于中心卷积的轻量化对象检测模型,实现功耗低且精度高的模型性能。进一步,本文基于量化感知训练的模型加速部署方法在车规级芯片上开展了系统级部署验证,在车规级芯片tda4上成功实现了高效的对象检测模型,在自动驾驶场景中取得了良好的性能。     

一种多线程软件并发漏洞检测方法

多线程软件由于进程间共享使用资源而极易发生死锁这一严重的并发漏洞.通过Petri网模型对多线程软件进行建模,并利用混合整数规划技术检测其漏洞.目前,使用互斥锁的多线程软件可通过Gadara网建模和检测.而使用信号量的多线程软件,虽可用S*PR网建模,但是尚未有理论支撑混合整数规划用于其漏洞检测.定义了S*PR网的一个子类——SEM-S*PR网,它允许资源库所初始标志大于1且分支可对称地使用资源,进而可建模一类使用信号量的多线程软件.依据结构特点,证明了该网保持活性的充分必要条件是网运行过程中所有信标始终非空.此结论是混合整数规划用于SEM-S*PR网建模的多线程软件的并发漏洞检测的理论基础.     

基于BP神经网络的盲数字水印算法

该文将二值水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量中,利用BP神经网络很好的非线性映射和自学习、自适应学习特点实现水印信息的盲提取,仿真实验结果表明该算法既能抵抗常规的图像处理攻击,也能抵抗一定程度的几何攻击,如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等,具有较好的鲁棒性和不可见性。