基于改进eRCNN的局部路网交通流预测

针对误差反馈循环卷积神经网络在运用到短时交通流预测时存在仅仅能接收时序误差序列,忽略交通流误差数据中隐含的空间拓扑特征,且在模型初始化时其采用的通用卷积神经网络初始化方法降低了模型训练效率的问题,本文提出一种优化的误差反馈循环卷积神经网络模型,在误差反馈循环卷积神经网络模型基础上根据预测误差数据的时空特性对误差反馈层进行结构强化,能够处理包含简单空间关系的误差序列。同时通过在模型训练的过程中分离模型产生的历史预测误差和训练误差,使得模型构建过程更加高效,加速了模型收敛速度。通过北京市四环道路交通数据的实验表明,优化的误差反馈循环卷积神经网络预测模型在预测精度、构建效率及鲁棒性上均得到有效提高。     

时空双仿射微分不变量及骨架动作识别

目的 人体骨架的动态变化对于动作识别具有重要意义。从关节轨迹的角度出发,部分对动作类别判定具有价值的关节轨迹传达了最重要的信息。在同一动作的每次尝试中,相应关节的轨迹一般具有相似的基本形状,但其具体形式会受到一定的畸变影响。基于对畸变因素的分析,将人体运动中关节轨迹的常见变换建模为时空双仿射变换。方法 首先用一个统一的表达式以内外变换的形式将时空双仿射变换进行描述。基于变换前后轨迹曲线的微分关系推导设计了双仿射微分不变量,用于描述关节轨迹的局部属性。基于微分不变量和关节坐标在数据结构上的同构特点,提出了一种通道增强方法,使用微分不变量将输入数据沿通道维度扩展后,输入神经网络进行训练与评估,用于提高神经网络的泛化能力。结果 实验在两个大型动作识别数据集NTU（Nanyang Technological University）RGB+D（NTU 60）和NTU RGB+D 120（NTU 120）上与若干最新方法及两种基线方法进行比较,在两种实验设置（跨参与者识别与跨视角识别）中均取得了明显的改进结果。相比于使用原始数据的时空图神经卷积网络（spatio-temporal graph convolutional networks,ST-GCN）,在NTU 60数据集中,跨参与者与跨视角的识别准确率分别提高了1.9%和3.0%;在NTU 120数据集中,跨参与者与跨环境的识别准确率分别提高了5.6%和4.5%。同时对比于数据增强,基于不变特征的通道增强方法在两种实验设置下都能有明显改善,更为有效地提升了网络的泛化能力。结论 本文提出的不变特征与通道增强,直观有效地综合了传统特征和深度学习的优点,有效提高了骨架动作识别的准确性,改善了神经网络的泛化能力。     

多时空配送任务驱动的无人车队车辆数优化方法

为解决快递终端配送多时空任务驱动下的最小无人车队车辆数配置问题,提出一种随机优化方法。首先,分析服务时长和等待时长对无人车队行驶路线规划的影响,从而构建最短路径模型;然后,基于二维时空网络构造服务序列网络;其次,通过网络转换将最小无人车队车辆数配置问题转化为网络最大流问题,并建立以车队车辆数最小为目标的最小车队模型;最后,针对模型特征设计一种融合Dijkstra算法和Dinic算法的Dijkstra-Dinic算法来对最小无人车队车辆数配置问题进行求解。在四种不同规模的服务网络中进行仿真实验,实验结果表明：在不同成功服务率下,最小无人车队车辆数与服务网络规模呈正相关,但随等待时长的增加而减少并趋向于稳定;所提算法中所引入的One-stop算子大大提高了搜索效率,所提模型和算法适用于大规模服务网络中的最小车队计算。     

基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法

针对极低信噪比（LSNR）情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内的像素能以更宽容的策略被保留到下一检测跟踪阶段。实验测试结果表明,所提算法可以在1%~2%的虚警率和约70%的检测率下探测到低至0 dB的暗弱运动目标。可见该算法可有效改善对LSNR暗弱目标的检测能力。     

面向交通流量预测的时空超关系图卷积网络

交通流量预测是智能交通系统中的重要研究课题,然而,交通对象（如站点、传感器）之间存在的复杂局部时空关系使得这项研究颇具挑战。尽管以往的一些研究将流量预测问题转化为一个时空图预测问题从而取得了较大的进展,但是它们忽略了交通对象们跨时空维度的直接关联性。目前仍缺乏一种全面建模局部时空关系的方法。针对这一问题,首先提出一种新颖的时空超图建模方案,通过构造一种时空超关系来全面地建模复杂的局部时空关系;然后提出一种时空超关系图卷积网络（STHGCN）预测模型来捕获这些关系用于交通流量预测。在四个公开交通数据集上进行了大量对比实验,结果表明,相比ASTGCN、时空同步图卷积网络（STSGCN）等时空预测模型,STHGCN在均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）这三个评价指标上均取得了更优的结果,不同模型运行时间的对比结果也表明,STHGCN有着更高的推理速度。     

祁连山北麓牧区植被生长季不同等级降水时空变化特征

以祁连山北麓肃南县牧区为研究区,选取周边7个气象站1961-2016年的日降水资料,采用气候倾向率、Hurst指数、Mann-Kendall检验和反距离加权插值等方法,对肃南县植被生长季降水的时空变化特征进行研究。结果表明:肃南县植被生长季降水量和降水强度距平百分率趋势显著增加,而降水日数增加趋势不显著;植被生长季降水量和降水强度在1998年发生显著突变,而降水日数无显著突变;植被生长季降水以小雨为主,中雨降水变异系数较大,但近年来趋于稳定上升状态;植被生长季降水日数和降水强度在空间上呈东南多西北少,小雨降水分布与其分布类似,而中雨强度呈南少北多的空间分布差异;小雨对肃南县植被生长季降水量贡献较大,但近年来中雨比小雨增加明显,降水时空分布呈不均衡发展趋势。     

1959-2018年山东省降水时空分布特征与洪旱演变规律

基于山东省1959-2018年地面气象观测站逐日降水资料,应用反距离权重插值、Z指数、Mann-Kendall检验及小波分析等研究方法,探讨近60年来山东省降水的时空分布特征及洪旱演变规律。结果表明：空间分布上,降水量存在显著的地区差异,呈现东部多西部少且山区多于平原的空间分布格局。时间分布上,多年平均降水量呈现下降的变化趋势,东部沿海地区下降速率比西北内陆地区快。山东省的洪旱灾害具有年代际变化特征,20世纪70年代前,涝灾频繁,80年代到21世纪初旱灾频繁,21世纪后,主要发生偏涝,洪旱灾害地区间差异明显。研究结果对该省防灾减灾及区域经济发展具有重要意义。     

一类具有时滞的食饵-捕食者模型的时空斑图

研究了一类具有时滞和反应扩散的食饵-捕食者模型的动力学行为.通过数学分析,发现了两种不同类型的不稳定性,并且详细给出了图灵不稳定的条件.在由反应扩散引起的不稳定的条件下,通过一系列的数值模拟,得到了参数空间中丰富的图灵结构,分别有点状斑图、条状斑图以及点状和条状共存的斑图结构.在由时滞引起的不稳定的条件下,通过数值模拟,得到了"黑眼斑图".这些结果表明,受时滞和扩散影响的模型具有丰富的动力学,揭示了该模型在实际生活中是非常有用的.     

一种基于时空兴趣点和光流法的行人检测方法

为解决视频监控系统中帧差光流法在光照变化大时对目标检测存在误差大的问题,提出一种基于时空兴趣点的目标检测算法。从光流的行人目标提取着手,首先对图像序列进行高斯滤波、Gabor滤波,提取到兴趣点集,然后对兴趣点集提取运动目标区域,接着在一定区域进行光流计算,识别并跟踪目标。实验结果表明,该方法的准确率比传统的帧差光流法的准确率高,且在简单的实际场景中更有效。     

基于扫描枪的字符二维条码识读算法研究

不同于传统的图像二维条码,字符二维条码由字符组成条码矩阵.字符二维条码可通过扫描枪获取后,因其结构不同于传统图像二维条码,需对字符二维条码进行定位、分割以及字符识别.在扫描枪有限的内存空间和运行速度限制下,开发了字符二维条码的识读算法.提出了基于圆定位符的字符二维条码定位算法,对条码字符进行投影分割后,采用基于特征融合的识别方法实现了字符识别.实验表明:种字符二维条码识读算法能够很好地运行在扫描枪上,快速、准确地实现字符二维条码的识读.