基于手机信令数据的贝叶斯优化出行链识别

为了克服手机信令数据定位信息的时空不确定性对出行识别的影响,分析手机信令数据的时空特性,在时空阈值识别停留点方法的基础上,引入兴趣面(AOI)信息和基站位置数据,提出可变参数滑动窗口的出行停留点识别方法.建立出行链模型,采用贝叶斯多目标优化获得模型的最佳参数,实现时空阈值的动态调整,提高识别的准确性.为了验证方法的有效性,组织志愿者采集真实出行GPS数据和出行信息标签作为验证数据,与应用模型于对应手机信令数据后的结果进行对比.研究结果表明,手机信令数据的采样在移动和静止状态下存在特性差异;相较于对比方法,提出的出行链识别方法在泛化性能和最优性能方面都表现出较小的误差和较高的识别率,尤其在识别率指标上,相比其他的最新算法改进了3%~26%.

基于AOI划分的室内轨迹可视分析方法

大型室内活动中获取的室内人员轨迹数据具有时空复杂性高、高维且不规则等特点,给可视分析带来了一定挑战。针对该问题,面向室内人员的时空模式、人群移动模式、异常行为模式等设计了一种基于兴趣区(AOI,area of interest)划分的室内轨迹可视分析方法 ,用户可自定义兴趣区并以此为单位进行室内轨迹分析,从而确定其时空模式、移动模式或异常行为。最后,使用China Vis2019挑战赛的数据验证了所提方法的有效性,达到了通过探索式分析室内人员轨迹获取有价值信息的目的。

AOI交会触发服务器消息过滤方法

针对分布式虚拟环境(DVE)系统中服务器为系统性能瓶颈问题,提出了一种新的基于DVE系统化身兴趣区域(AOI)交会触发的服务器消息过滤方法.较之于传统的基于AOI方法的服务器消息优化方法,它通过在客户之间直接进行消息交互而减少客户与服务器之间的通信数量,并最终减少服务器的通信负载.针对该方法进行了理论分析,一系列的仿真实验也验证了理论的正确性.

基于眼动特征的信号交叉口老年人等待过街精神负荷分析

为适应我国老龄化社会的到来,对比年轻人,分析了老年人在信号交叉口面对不同过街场景时精神负荷情况。选取重庆市南岸区内3个交叉口8张不同的图片作为实验场景的刺激物,并利用眼动仪采集被试的眼动数据。通过因子分析,以注视、眨眼和瞳孔直径作为典型指标,量化行人等待过街时的精神负荷。结果表明:老年人精神负荷最大为场景2(1.38);两类行人的精神负荷相对差值最大的为场景4,老年人高于年轻人55.02%;部分老年人更容易受到信号灯和路桩的影响;老年人对场景4中的黄色台阶和深色缓坡投入更多注意力(16.59%);老年人对场景2中的灰色路桩注视时间百分比为20.44%,对场景8中的蓝白色路桩注视时间百分比为27.01%,说明醒目的路桩可以显著提升老年人对远处安全设施的注意力。研究成果可为提升老年人过街的安全性设置提供一定的参考。

面向特情的航线飞行员视觉注意分配研究

为降低飞行中人因事件的发生比例,保障飞行安全,面向进近过程中飞机发动机火警处置任务,开展模拟飞行试验,探究飞行特情中飞行员视觉注意分配情况;记录被试在4个兴趣区域(AOI)的5项视觉注意分配指标,同时,记录试验中被试的决策行为和飞行绩效指标;结果显示,火警发生前后,飞行员被试在主飞行显示器(PFD,即AOI 2)上的5个视觉注意分配指标均显著高于其他AOI;在火警前阶段,被试在主火警灯(即AOI 1)的注视点数(FC)、注视时间(FT)、FC占比(PFC)、FT占比(PFT)和平均注视时间(AFD)值显著低于导航显示器(ND,即AOI 3)和发动机显示和机组警告系统(EICAS,即AOI 4),而在火警阶段,AOI 1的FC、FT、PFC和PFT显著高于AOI 4;机长组被试在PFD上的FC、FT、PFC和PFT显著低于副驾驶组;机长组更多选择落地后执行火警记忆项目。研究结果表明:飞行特情中,飞行员的视觉注意分配仍服从驾驶—导航—交流—系统管理任务优先规则;主火警灯故障会对飞行员的注意分配造成干扰;飞行经验可以改善飞行员的视觉注意分配。

基于地理标记照片的西安市海外游客流动时空分布特征

基于2008—2019年Flickr平台内游客上传的带有西安市地理标记的照片数据,运用HDBSCAN算法和社会网络分析法,对西安市的入境旅游热点地区进行提取,并构建入境旅游流网络结构图,对海外游客的时空行为进行探究.结果表明:2008—2011年,入境游客数量稳步上升,2011年之后逐年下降;月度入境游客访问数量呈倒“W”型分布,峰值出现在每年5月和9月.西安市入境旅游流呈“两级分化,城内集聚”的格局,其中城内旅游热点地区分布相对集中,且热度较高;城外、郊区的旅游热点地区吸引力稍显不足,远郊区的旅游热点地区分布虽少,但热度排名整体靠前.西安市入境旅游流网络结构较为紧密,“核心-边缘”结构特征明显,且核心热点地区对边缘热点地区具有一定的带动和辐射作用.各旅游热点地区的度中心性与接近中心性统计结果排序差异不大,核心旅游热点地区的结构优势突出,可进入性高.

基于位置大数据的中国5A级景区活力强度空间分异特征与成因

利用网络爬虫技术获取中国304处5A级景区兴趣面边界,将兴趣点、兴趣面数据和位置大数据相结合,逐级合成不同空间尺度的旅游活力指数,对5A级景区活力强度进行测算;从省(区)、市(直辖市、地级市)2个尺度揭示中国高等级景区资源与活力强度的空间分布特征及两者的匹配状况;使用地理探测器方法对中国5A级景区活力强度空间分异的影响因素进行了识别。将兴趣点、兴趣面数据和位置大数据相结合,逐级合成不同空间尺度旅游活力指数的有效方法。研究表明:(1)中国5A级景区及活力强度在省(区)和市2个尺度存在空间分异和空间不匹配现象;(2)因子探测结果显示,中国5A级景区活力受多因素影响,省(区)尺度和市尺度的影响因素不同,省(区)尺度更多受交通条件和经济发展水平影响;而市尺度受市场规模影响更大,资源禀赋结合其他因素对景区活力产生决定性影响。

多模块高温气冷堆人机界面分析研究

多模块高温气冷堆核电站的班组模式采用一名操纵员同时监控两个核蒸汽供应系统(NSSS)模块,因此主控室人机界面合理设计对核电站的运行安全至关重要。为了探索操纵员在额定功率运行条件下经常关注的参数以及人机界面中大屏幕设计的合理性,提出了一种基于眼动仪测量的人机交互评价方法。在模拟机试验过程中,使用眼动仪获取操纵员监视两个NSSS模块时的眼动数据,并对该眼动数据进行分析,得到操纵员对人机界面中不同运行系统和参数的关注度。试验结果表明:操纵员对于不同的运行参数关注度并不一样,通过所提方法可以得到额定功率运行条件下操纵员关注度最高的参数。该方法可以用于优化人机界面,同时可以判断大屏幕设计的合理性。

大规模VRML虚拟场景的快速浏览算法

对大规模VRML虚拟场景的优化方法进行了深入讨论,提出了一种简单的大规模VRML虚拟场景模型的快速浏览算法。通过建筑物位置和浏览者当前视点位置的判断,动态地调入和调出相关建筑物模型,仅仅将浏览者可见的视觉圆域内的建筑物调入VRML浏览器。该方法简单易行,不仅可以明显地提高大规模VRML虚拟场景的动态绘制速度,同时又大大地减少了浏览器对虚拟场景的下载时间。

城市快速路驾驶人注意力分配特征变化

为研究城市快速路驾驶人注意力分配特征变化,利用Dikablis眼动追踪系统在某城市快速路4.3 km长路段上开展实车试验,监控并记录9名驾驶人在不同路段环境下的眼动行为。将驾驶人重点视觉域划分为主视区、左后视镜、右后视镜、内后视镜、仪表盘等5个兴趣区域(AOI),分析3个眼动指标在5个AOI内的分布情况。结果显示,不同路段环境下驾驶人注意力分配策略变化受外界环境需要及外部动机显著影响。换道次数增加即受外部动机的影响程度增大,会造成注意力焦点切换的频度增加,注意力分散易引发交通事故;而各AOI的注视点平均注视时间随着车速的增加而减少,可见在复杂环境中行驶应适当降低车速,以保证分配在各AOI注视点的平均注视时间足够进行复杂的信息处理。

基于驾驶员视觉兴趣区域的交通工程设施信息量阈值研究

针对草原公路直线段交通工程设施信息量设置存在的问题,以信息量化相关理论为基础,通过对驾驶员感兴趣区域(AOI)划分,建立5个不同信息量水平的室内模拟驾驶试验,利用数理统计方法定量分析不同熟练程度驾驶员在交通工程设施区域(AOI4),视认不同信息量水平交通工程设施的注视特性和扫视特性。研究结果表明:熟练驾驶员随交通工程设施信息量变化对交通工程设施的关注程度较非熟练驾驶员高;在低信息量水平下,驾驶员对AOI4区域的关注程度低,更多的处于无意识关注前方道路,长时间行车易出现精神疲劳影响行车安全;在信息量水平为Z4时,综合驾驶员注视特性指标与扫视特性指标的变化规律认为,此时驾驶员信息处理时间快、视觉搜索范围大、行车心理负荷较小,有利于行车安全;在高信息量Z5时,需要驾驶员花费大量的时间和脑力资源来关注AOI4区域信息,导致驾驶员对道路其他区域的关注程度下降,在应对突发交通事故时的处理能力减弱。

U型转向时驾驶人注视特性研究

为探究己知环境特征与驾驶行为之间的对应规律,利用Dikablis头戴式眼动仪在U型道路环境中进行实车试验。监控并记录9名驾驶人的眼动行为数据,分别从注视区域（AOI）的平均注视时间、AOI注视比例、视觉扫描的复杂性等3方面分析驾驶人视觉特性。结果显示,U型转向（U-Turn）过程中接近阶段各AOI平均注视时间为0.2~0.7 s,驾驶人注视点落在远处区域的比例明显高于其他区域,而转向阶段各AOI平均注视时间为0.2~1.4 s,驾驶人注视点落在近处区域的比例明显高于其他区域。注视熵率值反映了视觉扫描的复杂程度,出口点AOI分布集中,注视熵率值为0.5~4.0,视觉扫描的复杂性低,入口点AOI分布分散,注视熵率值为1.8~4.5,视觉扫描的复杂性高;因此,U-Turn出口点和入口点环境差异对驾驶人注意力分配策略影响显著。

情境意识及注视转移方式对塔台管制冲突的影响

为分析塔台管制中情境意识(SA)水平和注视转移方式对冲突的影响,利用模拟塔台管制软件和眼动仪构建试验平台,根据航班起降架次频率设计并实施简单和困难2组情景试验。利用三维SA评定技术(3D-SART)评价被试的SA水平,利用连接分析法分析被试在4个兴趣区域(AOI)间的注视转移方式,综合分析SA水平与注视转移方式对管制冲突的影响。结果表明,被试的SA水平和注视转移方式具有个体差异性;SA水平高的被试有更好的注意分配和决策能力,SA水平低的被试注意分配不够合理,决策占用较多注意资源;航班流量较大时,SA水平低的被试更容易疏漏重要信息,出现决策错误,甚至失去SA,造成管制冲突。

基于用户自定义兴趣区的飞行员眼动数据可视分析方法

针对传统基于兴趣区的可视化方法在分析飞行员眼动数据过程中无法关注细节的问题,提出了一种基于用户自定义兴趣区的眼动数据可视分析方法。首先,根据具体的分析任务,引入对任务背景图像的自我划分和定义;然后,在此基础上,结合多种辅助视图和交互手段,设计并实现了面向飞行员培训的眼动数据可视分析系统,帮助分析人员分析不同的飞行员之间的眼动差异,最后通过案例分析,证明了可视分析方法的有效性和分析系统的实用性。实验结果表明,较传统方法来说,所提方法增加了分析人员在分析过程中的主动性,在整体和局部方面,支持分析人员对任务背景进行细节的探索,增加了分析人员分析数据的多角度性,让分析人员能够结合整体发现飞行学员在训练过程中认知困难的部分,进而制定更有针对性、更有效的训练课程。

虚拟战场环境实时碰撞检测技术(英文)

虚拟战场环境地城广阔、战场目标众多,传统的碰撞检测方法是遍历战场中的每一个目标,这将大大影响碰撞检测的实时性．提出了基于OBB战场环境的感兴趣区域(AOI)的实时碰撞检测算法．当战场环境内部状态发生变化时,该算法仅对AOI区域而不是整个战场环境进行碰撞目标的检测,可大大提高虚拟战场环境中碰撞检测的有效性,而且完全不降低碰撞检测的精确性,减少了系统碰撞检测的负担,提高了系统的实时性．

基于P2P的MMOG兴趣域内多播改进算法

针对SCRIBE在解决基于P2P的巨量多玩家网络游戏兴趣域内多播时,产生的多播效率低、游戏状态数据同步性差问题,提出一种SCRIBE改进多播算法,该算法考虑P2P网络中终端节点在带宽和计算能力上的异构性,同时保证同一组中节点具有共同的兴趣。仿真结果表明,该算法能够在较大程度上减小消息冗余和降低多播延迟,提高游戏状态数据的同步性。

北京城市旅游功能热区的演变与规划响应

城市旅游功能区是产业集聚极为有效的空间抓手。研究以旅游热区为视角,以北京为研究对象,以Flickr社交平台2005~2016年北京市地理标记照片为数据基础,基于密度聚类(P-BDSCAN)识别热区,提出K—密度、K—指数的分析方法,以此梳理热区视角下功能区的总体特征及时空维度上的发展演变,针对当前存在的问题,探讨旅游功能区发展的规划应对策略,提出老城、中心城区、市域和京津冀4个空间层次的规划思路。

分布式虚拟环境中实体管理研究

分布式虚拟环境中 ,位于同一个 AOI中的实体需要进行数据交换 ,若它们属于不同的节点机 (实体管理器 ) ,就会占用网络资源。为此 ,提出了一种新的实体管理机制 ,每个管理器所负责的实体都位于一片连续区域中 ,实体所属管理器会随着实体位置的变化而改变。通过分析和实验可看出

结合网络评论数据与道路约束的城市兴趣域识别方法研究——以广州市越秀区为例

城市兴趣域的识别对城市研究具有重要的现实意义。当前识别大多是通过遥感影像以及实地调查,采用欧式距离的区域范围估计方法实现,没有考虑城市居民活动以及道路结构约束对兴趣域产生的影响。本研究提出一种结合网络评论数据和道路约束的城市兴趣域识别方法。首先,采用约束Delaunay算法,对空间结构复杂的道路进行简化;继而,设计基于Epanechnikov核函数的网络核密度算法,实现顾及道路约束的城市兴趣域空间范围的划分;最后,通过网络评论数据中的评论次数与评论文本,量化城市兴趣域的吸引程度,并依此判别其功能类型,从而实现兴趣域的识别。实验以广州市越秀区为例,成功识别出了宜安广场、北京路等城市兴趣域。该方法对城市空间结构的精细化识别、分析和规划具有重要的现实意义。

基于机器学习的PCB孔位信息在线光学检测

为了实现PCB的孔位信息在线检测,依据机器学习理论中机械学习法模型,抽象出整个图像检测过程中的要素,建立了对应的自动光学检测的学习模型.针对工件定位时初始位置的微小错位可能导致的自动检测意外中止,开发了三类专门的图像检测算法,减少了自动检测出错几率.在BolandC++环境下,开发设计了相关学习类,并按照设计的检测学习过程流程和检测执行过程流程,开发了对应的检测软件,实现了PCB孔位信息的流水线自动化全检.该研究结果大幅度提高了PCB板检测效率,有助于改善其制造品质,对于PCB其他瑕疵检测具有参考意义.