融合多特征信息的密集场景人群分群检测算法

针对存在更复杂运动模式的无序运动人群密集场景,提出了一种有监督的密集场景人群分群检测算法,不仅能够实现运动前景的自动定位和跟踪,而且还能够在有先验信息的条件下准确定位分群区域。结合个体之间运动轨迹时空距离特征、运动方向特征、格兰杰因果性特征、热能图特征以及运动相关性特征,采用结构化支持向量机在训练集上进行训练,对测试集人群进行了分组测试。选用了大量真实室内外密集人群无序运动场景视频进行测试,试验结果表明,该方法对密集人群分组有较好的处理效果。     

航迹关联指派算法研究

为了解决多目标航迹关联问题,将假设检验方法和线性指派算法综合起来形成了检验优先和指派优先两类方法．针对3种典型算法在雷达探测能力受限或者目标密集场景下容易出现错误关联的问题,提出了一种改进的检验优先算法．该算法通过惩罚性地增加虚拟目标的关联代价来改善关联性能．设计最简单的二目标场景和多目标场景对该算法进行了仿真．仿真结果表明,该算法在目标密集和雷达检测概率下降时仍然能够保持较高的关联性能．     

利用超像素混合投票的在线目标跟踪算法

针对复杂场景下目标跟踪中目标出现的外观特征变化和遮挡问题,提出一种结合超像素和广义霍夫变换的在线实时目标跟踪算法.该算法从上下文中提取局部特征作为支持因子,构建一个混合的判别产生式对象模型.利用该模型,通过霍夫投票预测目标的中心位置,再通过判别式投票对目标和背景进行概率估计.对图像进行超像素分割,将之前的投票结果映射到对应的超像素,生成基于超像素的概率分布图像.采用贝叶斯跟踪框架,根据后验概率最大化,在概率分布图像基础上确定目标的位置.实验表明,该算法在复杂环境下目标跟踪的过程中对目标发生的形变和遮挡现象有很强的鲁棒性,能够实现准确稳定的在线目标跟踪.     

基于STK/Matlab的雷达对抗场景动态可视化仿真研究

战前进行雷达对抗场景的仿真推演能够有效地节约演习成本.利用STK和Matlab两种软件对雷达对抗场景的动态可视化仿真进行了研究.按照雷达对抗场景要求,首先给出了目标雷达模型和跨周期相位调制干扰模型;然后提出了一种雷达对抗场景的动态可视化建模方案;最后给出了干扰机对目标雷达实施干扰过程的动态可视化建模和干扰效能的仿真分析.仿真结果表明,动态的雷达对抗场景下,跨周期相位调制能够实现航迹欺骗干扰,当运动目标靠近干扰航迹或与干扰航迹重合时,雷达将无法对目标信号进行有效检测.     

元胞驻留视频群体状态预报方法

视频场景人群状态预报是防止公共场所安全事故的一种重要措施．为此提出了一种视频场景群体状态预报模型．该模型使用格内驻留元胞自动机(inner-grid parking cellular automata, IPCA)模型预报视频中群体状态．首先,通过光流法进行运动跟踪作为IPCA的输入特征对场景进行建模,并根据特征点的运动状态自适应地调整其在元胞格内的驻留时间以提高预报精度;其次,通过分析IPCA模型的预测结果判断群体微团间的相互作用得到视频帧的状态信息,从而达到对场景中人群状态进行预报的目的;最后,利用当前场景的状态信息对该场景的预报输出进行反馈校正,使模型能够及时地反映场景中群体状态的变化,该模型不依赖于具体的视频帧,以微团结构的碰撞作为异常检测依据．实验结果表明,与传统的检测方法相比,该预报模型能够提前预报视频场景中的异常状态,并具有较好的准确性．     

整数矩阵变换的选择集成及对雷达目标的识别

为了改善单个分类器对雷达目标的识别性能,分别从差异性和准确率两个因素出发,提出了一种通过变换分类器选择集成对雷达目标识别的算法.首先,为了增加集成个体差异性,将个体分类器的预测标记作为变换的原始目标,将正确标记引入来代替变换中的目标均值,以此构造一个整数矩阵.通过将个体分类器的预测标记投影到经过正确标记的直线上,从而获得一组新的预测标记.然后,根据准确率和RPFmeasure这两种衡量分类器性能的准则,选择一些性能提高了的个体进行集成,以此保证个体分类器的准确率.最后,通过结合被选择的个体预测标记来改善对雷达目标的识别性能.对于UCI机器学习资源库中数据集和雷达一维距离像的实验结果表明,该算法能有效平衡个体差异性和个体准确率两个因素,并且相比单个分类器和其他集成方法,该方法提高了对雷达目标的识别准确率.     

基于刚度控制的六轴工业机器人零力跟踪模型

针对传统的通过操作示教盒移动六轴工业机器人到达指定位置效率低、过程复杂的问题,以Ethernet作为通信总线,将嵌入式系统引入六轴工业机器人的顺应性跟踪控制(零力跟踪)中,提出了一种基于刚度控制的六轴工业机器人零力跟踪模型.在该模型中,将六维力传感器上的力信号进行解耦与坐标变换,从而获得机器人末端的6个力的大小信息.通过刚度矩阵计算出输入位置控制器的偏移量,同时设计了一种轨迹预测算法来确定6个力的信息及下一个目标点的方向.最后,机器人根据运动学方程的逆解,调整相应的位姿.实验结果表明:该机器人末端分别在3个不同方向的牵引力的作用下,能平滑而快速地经过预定的轨迹,为直接示教系统中的顺应性跟踪控制提供了方法.     

改进YOLOX的SAR近岸区域船只检测方法

针对SAR近岸区域船只检测准确率低与虚警率高的问题,提出一种基于改进注意力机制与旋转框的SAR近岸区域船只检测方法。该方法首先通过改进坐标注意力机制并引入至特征提取网络中,提升网络的特征提取能力;其次,增加角度分类头,并引入二维高斯分布,计算预测分布与目标分布的KL散度评估旋转框损失值,完成目标的角度信息提取;再基于YOLOX算法中的无锚框(AF)机制,减少候选框冗余,使模型轻量化并进一步提高定位精度。最后在公开数据集offical-ssdd上进行测试,在嵌入式平台(NVIDIA Jetson AGX Xavier)上对模型进行推理验证。该算法模型计算参数仅1.14 M,在近岸情况下平均检测精度较YOLOX模型提高了18.77%,总体检测精度达到94.2%。验证结果表明,该算法适用于复杂场景下任意方向的密集船只目标检测,满足实时处理需求。     

基于多分辨率卷积神经网络的火焰检测

采用一种基于多分辨率卷积神经网络的火焰检测算法对真实场景中的火焰目标进行检测.该算法以BN_Inception网络为基础架构,采用不同分辨率的神经网络互补学习复杂场景中火焰的多尺度视觉特征,同时该算法重点关注检测目标场景的背景环境、局部目标和整体布局等特征.使用该算法在构造的涵盖大多数真实场景的火焰数据集上进行测试,实验结果表明,提出的算法能够取得更好的检测效果,并在实际场景中得到了有效验证.     

3分支多层次Transformer特征交互的RGB–D显著性目标检测

RGB深度图像（RGB–D）显著性目标检测是计算机视觉领域的研究任务之一,很多模型在简单场景下取得了较好的检测效果,却无法有效地处理多目标、深度图质量低下及显著性目标色彩与背景相似等复杂场景。因此,本文提出一种3分支多层次Transformer特征交互的RGB–D显著性目标检测模型。首先,提出一个跨模态坐标注意力模块,该模块通过采用坐标注意力抑制RGB图像和深度图的噪声信息,从而提取出更为显著的特征信息用于后续解码。其次,通过特征融合模块将高层的3层特征图调整到相同的分辨率送入Transformer层,有效地获取远距离显著性目标之间的关联关系和整幅图像的全局信息。然后,提出一个多层次特征交互模块,该模块有效地聚合多层次信息进行特征交互,从而能够更精准地定位显著性目标的位置,同时对显著性目标的边界进行细化。最后,设计一个密集扩张特征细化模块,利用密集扩张卷积获取丰富的多尺度特征,有效地应对显著性目标数量和尺寸变化。将模型在5个公开的基准数据集上与19种主流模型相比,实验结果表明：本文方法在多个测评指标上有较好的提升效果,提高了在特定复杂场景下的检测精度;从P–R(precision–re...     

基于智能体技术的人员群集流动动力学模型

目的运用计算机技术研究复杂的群集流动现象，设计和优化人员疏散系统．解决群集人员流动安全管理问题．方法吸取社会力模型中行人运动受到社会力支配的思想，综合考虑行人之间的相互影响，利用智能体技术，在人员流动行为规则的指导下，建立群集流动的微观动力学模型，借助自适应网格生成技术实现了人员群集流动的计算机模拟．结果对仅有一个出口的大房间和设有障碍的通道的人员疏散过程进行了模拟，模拟动画图像显示了人员流动过程中在流动通道瓶颈处的成拱现象及行人流避让和绕过障碍的现象．结论通过群集流动微观动力学模型并借助自适应网格生成技术，实现了对于人员群集流动状态及其演化过程的计算机模拟．提高了运算速度．表明本模型具有一定的适用性．     

熵修正的混合人工蜂群-蝙蝠算法人群疏散模型

目前的群智能疏散模型多仅考虑单一的经典的群体智能,不足以描述复杂的群体疏散行为特征,且鲜有考虑人群混乱程度对人群疏散的影响。为研究描述多种群体疏散行为的群智能疏散模型,综合使用多种群智能算法,并考虑了人群混乱程度对疏散的影响,构建了熵修正的混合人工蜂群-蝙蝠算法人群疏散模型。首先,采用DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）算法进行群组划分。然后,将人群分为群组引导者、群组成员和离散人员3类,并针对每类人群的特点,基于蝙蝠算法描述群组引导者,基于人工蜂群算法描述群组成员,基于粒子群算法描述离散人员。最后,引入定量描述人群混乱程度的疏散熵对群组引导者进行位置修正,构建了熵修正的混合人工蜂群-蝙蝠算法人群疏散模型。仿真结果表明,该模型可以模拟群组疏散,比较符合真实的群组疏散形状,以群组形式疏散一定程度提高了疏散效率;同时,引入疏散熵进行修正后,群组引导者可以引导群组成员避开前方混乱区域,避免了人群过度集中,增强了疏散的安全性与快速性。     

居住建筑夏季空调行为驱动特性的分析方法

为挖掘和发现居住建筑夏季空调行为的驱动特性,依托北京城区某高校28户学生宿舍,开展室内热环境、空调开关状况以及空调行为驱动类型的问卷调查及现场实测,分析统计宿舍空调行为的驱动类型,采用建筑人行为动作模型获得各个宿舍在不同驱动类型下的空调行为概率曲线及其行为特征参数,并分析对比相同驱动类型下空调行为概率曲线的变化趋势,对各个宿舍进行分类,再对同类宿舍空调行为的平均概率进行拟合.研究表明:居住建筑空调行为驱动特性存在明显个体差异,体现在空调行为概率随环境驱动力变化的敏感性上,也即环境驱动力对不同类宿舍的空调行为呈现不同的驱动力度;依据概率变化趋势分类和采用平均概率拟合的方法,对各种驱动类型的空调行为统计归纳出2~4组不同的驱动力度,由此较好地反映出居住建筑夏季空调行为的群体特性.     

基于人体模型和超像素的黏连人群分割方法

针对监控视频中拥挤人群的分割问题,提出一种对黏连人群进行分割的新方法.该方法利用投影法和Hough圆检测方法对目标的头部进行检测,利用卡尔曼滤波跟踪算法实现遮挡情况下的人群头部粗定位;采用人体模型实现行人的粗分割;对目标前景进行超像素分割,基于相邻像素块之间的颜色相似程度和与人体模型的形状匹配程度构建一个加权图模型,通过求解最优路径的方法得到黏连目标的最优分割边界.实验表明:该方法能有效解决黏连人群的分割问题,且能够精确地提取出完整的人体轮廓.     

“房桥合一”站厅结构振动舒适度烦恼率分析

为研究"房桥合一"结构体系在多种动力荷载作用下高架站厅结构的舒适度与传统振动规范的适用性,对某大型客站进行人群、列车荷载下的动力测试,通过现场调查研究了该振动水平下的旅客烦恼反应;基于不同荷载类型与结构跨度,利用已有的考虑了模糊性与随机性的烦恼率模型进行反推计算,建立适合于评价"房桥合一"结构烦恼率的舒适度量化指标.研究结果表明:部分区域振动水平未达到人体感知阀值,实际烦恼率为2%;部分区域振动强度超过70 d B,其理论烦恼率为50%,然而实际烦恼率仍为2%,传统舒适度评价标准并不能准确评价该类新型结构体系.烦恼率模型可以量化任意振动强度下的干扰反应率,给出高架站厅结构的振动限值介于75~90 d B,与ISO规范振动反应描述较为一致,弥补了现行规范关于大跨度"房桥合一"结构舒适度评价的缺失.     

基于DMC-HMM模型的视频异常行为检测

针对视频检测算法中选取合适的图像语义特征提取算法的困难和检测计算效率不高的问题,该文提出了一种基于狄利克雷多项式共轭隐马尔科夫模型的视频异常行为检测算法,首先提出了狄利克雷多项式共轭模型用于抽取视频的底层特征的语义特征,接着将该模型与隐马尔可夫模型相结合进行视频异常行为的检测。通过校园人群流动和交通灯车辆流动实验证明,该方法具有较高的计算效率和检测性能。     

商业社区人群密度监测系统设计

人群监控是借助于数字图像处理技术对某一区域的人群进行监控,它在社会生活和生产的许多领域有着广阔的应用前景。人群密度估计是人群监控中的重点。现有的人群密度估计方法,对于低密度人群图像采用基于像素统计的方法,对于较高密度人群图像采用基于多尺度分析和分形的纹理分析方法,并应用支持向量机进行人群密度等级分类。现有方法计算量较大,容易出错,且实时性较差。经试验证明,本文的方法较以前的方法更为准确有效,实时性更好。     

基于移动社交网络的群智感知社群化任务分发

针对传统的“平台-用户”移动群智感知任务分发方式在任务执行鲁棒性以及数据回收方面存在的缺陷与不足,以群智感知参与用户的群体社会属性为基础,提出一种“平台-社群-用户”的社群化任务分发方法.基于参与用户时空移动特征分布的近似度计算对用户进行动态社群划分聚类,通过在社群中设置社群组织者与社群从属者角色,同时引入社交亲密度连接关系网络等模型,构建移动群智感知任务初次社群分发与二次用户选择的方法.基于WTD公开数据集上的实验结果表明,与传统的任务分发方式相比,所提方法可可有效提升任务完成率,增强执行过程的鲁棒性,同时可减少任务分发次数、降低通信负载.     

The simulation and analysis of pedestrian crowd and behavior

Pedestrian crowd in public buildings is usually a hidden trouble. The more serious the crowd, the higher the accident risk, and the heavier the casualties and loss may be. Based on the social force model, this paper puts forward an improved model which takes into account the anisotropic characteristic of pedestrian movement and the avoidance of dynamic congested areas. Furthermore, the algorithm has been optimized with the help of static force grid, so the simulation becomes more veritable and computational speed is also greatly accelerated. The improved model is also applied to research on the characters of pedestrian crowd, and the conclusion can provide a basis for the risk assessment of pedestrian crowd and the design of public buildings. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 50308002) and the Natural Science Foundation of Beijing (Grant No. 9052007)     

基于Web的留言板系统设计与实现

本文从教师在线答疑问题和学生在线咨询问题需求分析的基础上,提出了基于Web的留言板系统实现的基本目标,并对留言板系统的页面布局进行详细设计,使页面美观,体现所有功能。该留言板的设计与实现,将给教师和学生提供一个非常便利的互动平台。