多Agent的航空器滑行策略优化

快速发展的民航事业导致很多机场容量不足。为缓解大型机场交通拥堵的现状,研究了航空器滑行策略优化问题。滑行路径优化是指在特定的时间段内,根据机场资源信息和地面运行管理系统对进离场航空器在跑道和停机位之间的距离进行优化管理。通过深入剖析机场地面的网络结构,综合考虑滑行冲突、地面运行规则等因素,提出了多Agent滑行策略优化方法,该方法提升了机场资源利用率;基于地面网络链路结构的概念,建立了航空器滑行策略优化模型;结合多Agent的基本理论,设计了跑道出口选择概率函数和多Agent系统滑行路径优化结构,以寻求航空器的最优滑行路径。以国内某大型机场的实际情况为研究背景进行了航空器滑行策略实验,结果表明,与以往的算法相比,多Agent滑行策略优化方法的效果更为显著。设置跑道口的速度和同一交叉口航空器的最小间隔距离,通过对跑道出口的选择和Agent间的交互协商,航空器能够对原滑行路径进行有效调整,并缩短其在机场场面上的滑行时间。与最短路径算法相比,多Agent滑行策略方法在航空器的总滑行距离、航空器在滑行道上的密度以及平均等待时间方面的优化效果更好,且其对滑行道资源的分配更合理。其中,航空器在节点处的平均等待时间减少了8.26%。所提策略可有效缓解机场交通拥堵的现状,提高场面运行效率,对减少航空器延误和保障机场的运营安全具有重要意义。     

基于双目标模型的时空上下文跟踪算法

传统的时空上下文跟踪算法在更新目标模型时不考虑跟踪结果的有效性,故目标被长时间遮挡后,目标模型容易被错误更新且难以修正。因此,本文提出了一种基于双目标模型的改进时空上下文跟踪算法以解决错误更新问题。该算法引入一个辅助目标判别模型来评估时空上下文算法跟踪结果的有效性,并根据评估结果对目标模型进行更新。辅助模型使用目标的局部纹理信息而不是相关性信息作为特征,在目标被长时间遮挡后也能准确评估更新内容的有效性,并能在遮挡结束后修正错误更新的目标模型。在多组数据集上的实验表明,改进算法在测试数据集上的跟踪成功率为82%,中心偏差为8pixels;在长时间遮挡等干扰情况下的跟踪精度比原时空上下文算法有明显提升,实现了目标的可靠跟踪。     

基于现代生活方式的竹产品创新设计思考

目的开发满足现代民众生活需求的竹产品。方法根据现代民众的生活方式、审美品味、消费观念、价值取向以及竹材的材性,运用"半竹"设计、材料组合设计、文化移植设计、"郁制"成型设计等方法,开发适合民众需求的竹产品。结论运用"半竹"设计、材料组合设计、文化移植设计、"郁制"成型设计等创新设计理念与方法,可以开发出符合现代民众生活需求的竹产品。     

地域文化融入《包装设计》课程教学探讨

在《包装设计》课程教学中融入地域文化,可以使产品的包装设计具有浓郁的地域文化特色和鲜明的视觉识别性,吸引消费者的购买欲望,从而刺激消费与促进经济发展。笔者认为,在课程内容中突出地域文化特色,建立校地合作的地域文化传承基地以及"以研促教"挖掘地域文化特色,可以更好的将地域文化融入《包装设计》课程内容之中。在《包装设计》课程教学中,可以采用抽象提炼、情景再现、象征隐喻等手法来开展设计实践,调动学生的学习积极性。     

基于混合高斯模型的阴影去除算法

阴影去除是智能视频领域中运动目标识别的一项重要内容,其结果直接影响目标识别的准确性。针对当前基于纹理特征的阴影去除算法的不足,提出一种结合YCbCr颜色空间和混合高斯模型(GMM)的阴影去除算法。首先利用混合高斯模型提取出运动区域;然后通过分析运动区域的前景和背景在YCbCr颜色空间的差值统计特性,建立混合高斯阴影模型;最后根据高斯分布的概率分布规律,得到阴影分布特性,从而实现对阴影的去除。对于实验中的序列图像,所提算法有70%以上的阴影检测率。实验结果表明,所提方法能够在不同的场合快速有效地去除阴影,准确地提取运动目标。     

融合自注意力机制的生成对抗网络跨视角步态识别

目的 针对目前基于生成式的步态识别方法采用特定视角的步态模板转换、识别率随视角跨度增大而不断下降的问题,本文提出融合自注意力机制的生成对抗网络的跨视角步态识别方法。方法 该方法的网络结构由生成器、视角判别器和身份保持器构成,建立可实现任意视角间步态转换的网络模型。生成网络采用编码器—解码器结构将输入的步态特征和视角指示器连接,进而实现不同视角域的转换,并通过对抗训练和像素级损失使生成的目标视角步态模板与真实的步态模板相似。在判别网络中,利用视角判别器来约束生成视角与目标视角相一致,并使用联合困难三元组损失的身份保持器以最大化保留输入模板的身份信息。同时,在生成网络和判别网络中加入自注意力机制,以捕捉特征的全局依赖关系,从而提高生成图像的质量,并引入谱规范化使网络稳定训练。结果 在CASIA-B(Chinese Academy of Sciences’ Institute of Automation gait database——dataset B)和OU-MVLP(OU-ISIR gait database-multi-view large population dataset)数据集...     

基于优化三维变形模型参数的人脸重建方法

针对基于三维(3D)变形模型的人脸图像重建方法对人脸特征点检测不准确导致的重构模型形状表达能力不稳健问题,提出了一种优化3D变形模型参数的重建方法.首先,通过改进的位置映射图网络准确提取和定位人脸特征点,并以此为基础得到初始模型参数.然后,为了提高模型的精准度和泛化能力,融合基于回归方法得到的参数获取优化的模型参数.最后,对3D变形模型进行优化,得到最终的人脸模型.用真实人脸作为实验数据的结果表明,本方法能实现精确的3D人脸重建.     

基于问题求解理论的短距离搬运工具设计研究

以"问题求解理论"为理论基础,以商业区短距离搬运工具为设计对象,针对短距离搬运工具的现状、存在的问题以及短距离搬运工具对时空、环境因素的影响,从色彩、材料、结构和功能等方面,提出了短距离搬运工具设计的改良思路及方法。     

改进Demons算法的非刚性医学图像配准

非刚性配准是医学图像处理的一个重要的研究方向。基于光流场模型的Demons算法由于仅依赖图像灰度梯度使图像变形,当缺乏梯度信息时图像的变形方向不能确定,因而容易造成误配准,且该算法只适合于单模态图像配准。本文针对最大互信息配准方法在多模态刚性配准中的成功应用,提出了一种可用于多模态图像配准的改进Demons算法。该方法在原有驱动图像变形力的基础上,增加两幅图像间互信息对当前变换的梯度作为附加力作用,使浮动图像向两图像间互信息增大的方向变形,正确地配准图像。为避免陷入局部极值并提高算法的运行速度,该方法在多分辨率策略下实现。使用单模态、多模态图像分别进行实验来验证此算法,并与原始Demons算法进行比较,实验表明,该方法能够快速地产生准确的配准变换。