Spatial-temporal changes of wetlands and its driving factors in Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area from 2010 to 2020EI北大核心CSCD

基于高分遥感影像提取2010年、2015年和2020年湿地数据,使用探索性空间数据分析和地理探测器,定量解析了粤港澳大湾区2010—2020年湿地时空变化及其驱动因素。结果表明:2010—2020年粤港澳大湾区湿地面积不断减少,其中,人工湿地减少更明显(305.33 km^(2)),自然湿地减少90.17 km^(2),湿地向建设用地、草地转移是湿地损失的主要形式;2010—2015年湿地损失的主要区域为大湾区中部核心区和沿海城镇带,2015—2020年湿地损失区域在新区、新建产业基地等局部区域聚集;人工湿地变化主要受GDP、渔业产量、第二产业产值等社会经济发展因素驱动,常住人口的影响力逐渐增强;气温、第一产业产值和道路密度对自然湿地变化起重要作用,其余因子影响较弱。     

动态环境中多帧点云融合算法及三维目标检测算法研究

低线束激光雷达扫描的点云数据较为稀疏,导致无人驾驶环境感知系统中三维目标检测效果欠佳,通过多帧点云配准可实现稀疏点云稠密化,但动态环境中的行人与移动车辆会降低激光雷达的定位精度,也会造成融合帧中运动目标上的点云偏移较大。针对上述问题,提出了一种动态环境中多帧点云融合算法,利用该算法在园区道路实况下进行三维目标检测,提高了低线束激光雷达的三维目标检测精度。利用16线和40线激光雷达采集的行驶路况数据进行实验,结果表明该算法能够增强稀疏点云密度,改善低成本激光雷达的环境感知能力。     

面向智能驾驶的平行视觉感知：基本概念、框架与应用

目的 视觉感知技术是智能车系统中的一项关键技术,但是在复杂挑战下如何有效提高视觉性能已经成为智能驾驶领域的重要研究内容。本文将人工社会（artificial societies）、计算实验（computational experiments）和平行执行（parallel execution）构成的ACP方法引入智能驾驶的视觉感知领域,提出了面向智能驾驶的平行视觉感知,解决了视觉模型合理训练和评估问题,有助于智能驾驶进一步走向实际应用。方法 平行视觉感知通过人工子系统组合来模拟实际驾驶场景,构建人工驾驶场景使之成为智能车视觉感知的“计算实验室”;借助计算实验两种操作模式完成视觉模型训练与评估;最后采用平行执行动态优化视觉模型,保障智能驾驶对复杂挑战的感知与理解长期有效。结果 实验表明,目标检测的训练阶段虚实混合数据最高精度可达60.9%,比单纯用KPC（包括：KITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute）,PASCAL VOC（pattern analysis,statistical modelling and computational learning visual object classes）和MS COCO（Microsoft common objects in context））数据和虚拟数据分别高出17.9%和5.3%;在评估阶段相较于基准数据,常规任务（-30°且垂直移动）平均精度下降11.3%,环境任务（雾天）平均精度下降21.0%,困难任务（所有挑战）平均精度下降33.7%。结论 本文为智能驾驶设计和实施了在实际驾驶场景难以甚至无法进行的视觉计算实验,对复杂视觉挑战进行分析和评估,具备加强智能车在行驶过程中感知和理解周围场景的意义。     

无人驾驶规则的自动提取方法研究

无人驾驶汽车的测试技术主要是通过虚拟测试和场地测试的方法来检测无人驾驶汽车的智能化水平,通过不断的学习和总结经验来提高无人驾驶的安全性,这种方法耗费大量的人力物力以及时间。为此,从文本的角度出发,利用驾驶行为相关文本,通过NLP技术和基于规则的方法构建一个无人驾驶规则库,依据这个规则库来辅助测试无人驾驶汽车能否满足道路安全要求。实验结果表明,对《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》处理后规则提取的正确率为89.85%,驾考题库文本的正确率为87.33%。     

Hierarchical control for cornering stability of dual-motor RWD vehicles with electronic differential system using PSO optimized SOSMC method

This paper proposes a novel control scheme with a three-layer hierarchical structure to improve the cornering stability of the dual-motor rear-wheel drive (RWD) vehicles with the electronic differential system (EDS). The proposed hierarchical structure for the control system includes the observing layer, control layer, and actuation layer. In the observing layer, the driver model is designed to obtain the nominal steering angle, and the state observer is designed to obtain the yaw angle which cannot be easily measured. Then, particle swarm optimization (PSO) and second order sliding mode control (SOSMC) are employed in the control layer. The SOSMC part is used to design the control law to eliminate the chattering problem in the sliding mode algorithm, and the PSO part is used to obtain the optimal weights in the sliding mode surface to meet the minimum sideslip angle error and yaw rate error. The actuation layer allocates the corrected yaw moment by distributing the driving force to each independent driving wheel. Finally, the numerical tests are carried out under the double line change (DLC) maneuver. The results show that the proposed control system can effectively improve the cornering stability of the dual-motor RWD vehicles and reduce their motor power consumption.     

2012-2017年呼包鄂城市群夜间灯光动态变化特征及其驱动因素分析

针对当前处于大发展变革阶段的新兴城市群时空变化及驱动因素不明的问题,文章基于2012—2017年夜间灯光影像数据,利用数值统计、标准差椭圆和线性回归等分析方法,结合高分遥感数据和其他辅助数据,研究了呼包鄂城市群夜间灯光在地理空间上的规模分布和变化,分析了夜间灯光的灯光变化与经济发展的关系,并进一步探究了城市群夜间灯光发展的扩张强度、方向以及主要驱动因素。研究结果表明:过去6年间,呼包鄂城市群夜间灯光强度呈现“V”型曲线,与其GDP的发展趋势是一致的;通过椭圆重心分析,显示整个城市群的夜间灯光重心向位于西南方向的鄂尔多斯市移动,鄂尔多斯市对整个城市群的经济发展有较强的拉动作用;利用夜间灯光驱动因子分析,并结合高分遥感光学影像以及灯光变化的区域,发现呼包鄂城市群的发展受能源因素的影响最大,是目前主导城市群发展的关键因素。     

TP-FER：基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法

针对人脸五官在表达不同情绪时所起的作用不同,利用单一的卷积神经网络对人脸面部特征进行特征提取和表情识别可能会导致提取表情关键特征信息时聚焦性不够,而仅对眼部或者嘴部等重点部位进行特征提取,又有可能造成特征提取不够充分的问题,提出了一种基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法TP-FER(tri-path networks for facial expression recognition).该方法基于构建的卷积神经网络训练,采用三个输入渠道,分别聚焦面部、眼部和嘴部区域进行特征提取和表情判别,最后采用基于决策层的融合技术将三个渠道的识别结果进行相对多数投票决策,获取整体最优识别率.将此方法应用于JCK+数据集和自建数据集上进行了实验判别分析,结果表明该方法在两个数据集上均提高了整体表情识别率.该方法既考虑了脸部整体特征的提取,又兼顾了某些表情主要聚焦在眼部、嘴部表达的特性,相互辅助,整体提高了表情的识别率;该方法也能对神经心理学研究提供数据支持.     

基于CPU+FPGA的临近空间信道模拟器

针对临近空间通信信道中的气象性损耗和非气象性损耗进行了理论分析,着重研究大气吸收损耗、降雨衰减和多径衰落等信道传播特性的建模方法,建立临近空间信道模型;提出了一种基于中央处理器(central processing unit,CPU)和现场可编辑门阵列(field-programmable gate array,FPGA)的临近空间信道模拟器软硬结合实现方案,并对希尔伯特变换和多普勒频移的实现方法进行分析;结合卫星导航模拟器和信号发生器产生的实际信号对信道模拟器的性能指标和统计特性进行测试;实测结果表明,信道模拟器输出信道衰落的各项统计特性符合理论结果,信道模拟器可实现分辨率和最大值分别是5 ns和5115 ns的多径相对时延以及分辨率和最大值分别是1 Hz和1.6 MHz的多普勒频移;该信道模拟器可辅助分析临近空间信道环境对信号传播的影响.     

混凝土力学时空特性对衬砌支护设计影响研究

竖井支护设计对围岩稳定和施工安全具有重要意义,水利水电工程中采用正井法开挖引水竖井的工程案例较少。根据正井法施工特点,确定开挖、初衬以及拆模等工序需要的具体时间,考虑混凝土力学参数的时效特征,并结合所在区域的地质条件、岩体力学参数以及开挖进尺,对初衬设计厚度、强度以及拆模时间等进行了研究,形成了一套基于正井法施工,考虑衬砌混凝土力学参数时空特征条件下的衬砌设计方法。实践表明,考虑混凝土力学参数时空特征条件下的支护设计更加合理,具有一定经济和社会效益。     

混有CACC车辆和ACC车辆的混合交通流驾驶舒适性

为了探索协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control,CACC)车辆对交通系统的潜在影响,分析了CACC车辆市场普及过程中存在的CACC车辆、自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)车辆与人工驾驶车辆混合交通流驾驶舒适性.应用加州伯克利PATH实车验证的ACC模型和CACC模型进行数值仿真实验,采用国际ISO-2631-1标准评价混合交通流舒适性,并对ACC和CACC期望车间时距进行参数敏感性分析.最后,从交通流稳定性的角度,对舒适性仿真结果进行了讨论.结果表明:随着CACC市场率的增加,舒适性呈现先恶化、再逐渐提升的趋势.较大的ACC车间时距有利于抑制舒适性的恶化程度,CACC车辆对舒适性的提升作用不受其车间时距取值的影响.混合交通流稳定性定性地决定了舒适性的变化趋势,人工车辆安装车车通信设备,有助于舒适性的逐渐提升.