【摘 要】
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针对人工监测无法及时、高效地发现视频中车辆和行人违规情况的不足，本文构建了地理空间视角下、兼顾动态目标在地理场景下的属性、时空关系和语义信息的轨迹模型(Tra-Model)。设计了基于轨迹与规则几何约束条件的交通违规行为分析方法(3W1H)，能够对目标逆行、压线、禁止进入三类违规情况进行实时检测。实验测试结果表明：①Tra＿Model模型提取的轨迹包含目标类型、轨迹序列等语义信息，相比于现有动态目
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针对人工监测无法及时、高效地发现视频中车辆和行人违规情况的不足，本文构建了地理空间视角下、兼顾动态目标在地理场景下的属性、时空关系和语义信息的轨迹模型(Tra-Model)。设计了基于轨迹与规则几何约束条件的交通违规行为分析方法(3W1H)，能够对目标逆行、压线、禁止进入三类违规情况进行实时检测。实验测试结果表明：①Tra＿Model模型提取的轨迹包含目标类型、轨迹序列等语义信息，相比于现有动态目标跟踪算法精准率提高15.6%。②“3W1H”对多个摄像机序列违规分析准确率均在70%以上，相对于现有多
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针对传统随机采样一致性（RANdom SAmple Consensus，RANSAC）算法对复杂屋顶的分割缺陷，提出一种复杂屋顶平面的RANSAC优化分割方法。首先，在点云法向量估计的基础上，利用点法式方程优化种子点选取过程，提高初始平面选择的有效性；然后，采用距离与法向加权法抑制虚假平面生成，并利用加权函数进行平面内点的迭代修正，提高面片分割的准确性；最后，利用面片竞争方法进行分割结果优化，实现
为解决可观测基站受遮挡情况下仅采用到达时间（Time of Arrived， TOA）无法定位或精度较差的问题，本文将5G中多天线阵列提供的信号离开角（Angle of Departure， AOD）应用在定位解算中，通过卡尔曼滤波将5G定位与捷联惯性导航（Strapdown Inertial Navigation System，SINS）融合，构成融合TOA/AOD的5G/SINS组合导航方案。
以城市路网为基础，从出租车GPS数据中提取居民活动和交通状况特征，建立刻画城市热点区域的时间序列数据集，通过双曲正切函数为隐藏层单元激活，通过权重矩阵参数化循环连接，构建循环神经网络模型。使用长短时间记忆单元避免长时间依赖，采用参数服务器与工作架构解决大规模参数分布式存储和更新一致性问题。经实验验证，本文所提出的模型准确预测出南京市主城区热点区域空间分布情况，可为交通信息挖掘与分析提供一种有效预测
为提高卫星影像反演油罐高度的精度，本文研制了一种使用同名弧距（Same Name Arc Distance， SNAD）的圆柱型油罐高度反演模型。首先，定义单幅油罐卫星影像上SNAD概念，明确油罐影像的主要成像几何要素及其物理意义；其次，结合圆柱型油罐空间结构各向同性特征，进行成像条件多策略组合成像模拟，构建高度反演模型；然后，明确模型中各输入参数，推导SNAD核心参数解算方法；最后，选取四型亚米
干涉图滤波是合成孔径雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR）后续相位解缠、地理编码等处理步骤的关键，然而现有的滤波方法无法在密集条纹中保留特征，在低相干区域中精确进行相位估计，于是在本文中，引入卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）学习噪声特征来解决这一问题。该方法采用自编码器结构进行非监督学习
论文针对DEM数据的多尺度表达问题，根据DEM格网数据在能量谱密度中“低频-高能-大尺度”的对应关系，在化简中关联地形语义特征，构建了DEM数据的多尺度表达模型。实验表明该模型可以实时动态派生不同尺度下的DEM数据，通过等高线放样观察发现，该模型派生的DEM数据满足地形表达、空间认知和制图综合中的“保留主要地形特征、舍弃次要地形特征”的基本原则。与常用的DEM化简方法进行高程值统计以及坡形变化的定
城中村的精细空间分布是城市规划与城市更新的重要参考。由于城中村具有语义高级和遥感影像特征辨识度不足的特点，使用传统的场景识别方法难以从高密度城市中获得精度良好的城中村精细空间分布。针对城中村的精细识别问题，本文提出了一种新颖的融合遥感影像和社会感知的层次化识别方法。该方法在特征上融合了遥感图像和社会感知数据的优点，其层次化结构同时考虑了大范围的上下文信息和小范围的局部信息，为在精细尺度全面理解城中
生态地貌学作为一个“新兴”的跨学科的概念，受到地貌学家、生态学家及政策制定者的日益关注。地貌在控制许多生态系统过程中起着基础性的作用，而生态系统又可以对许多地貌形态和地貌过程产生深远的影响。过去几十年，在地貌学和生态系统生态学的交叉点上开展了大量的研究。本文通过梳理地貌学和生态系统生态学相似的发展历程，讨论了两个学科相结合的必要性；归纳了两者相结合的研究现状；总结了两个学科融合研究过程中存在的问题
焊缝自主跟踪是机器人焊接智能化的关键，其精度是评价焊接质量的重要指标。焊接对象或条件的改变对精度的影响最为直接，尤其当焊件表面存在缺陷时会产生较大的跟踪误差。作者提出焊缝跟踪的四步法，利用激光传感器扫描坡口获取轮廓数据，通过组合滤波算法处理数据以平滑噪声，采用2阶导数法初步定位特征点，再进行线性拟合精确定位特征点，借助传感器位姿标定将坡口数据转化成机器人的运行轨迹，实现焊缝的跟踪。通过试验验证直线
鉴于大排量固井施工过程水泥浆密度波动幅度大、变化频繁、数据量大等特点，为改善传统监测系统处理数据较慢、布线繁琐、施工难度大、不易维修等问题，设计了一种基于ARM的固井水泥浆密度监测系统，通过WiFi网络实现上位机与下位机数据的无线转发。首先，采用PPTR系列传感器采集密度数据，通过RS 485串口连接下位机，Modues协议实现数据的传输，完成大排量泥浆密度的快速采集；然后，下位机采用嵌入式微控制