“天地图·北京”多源道路数据融合关键技术研究

“天地图”是“数字中国”建设的重要内容,是面向公众的地理信息公共服务平台,可为用户提供北京市地理信息“一站式”协同服务。为了给用户提供更加准确的地理信息,亟须高效的数据融合技术,将不同来源、不同模式、不同媒质、不同时间、不同表示的信息进行结合,实现对被感知对象的更精确的描述。道路数据作为“天地图”的基础数据之一,其几何与属性特征的复杂性给矢量数据融合技术增加了挑战。本文围绕“天地图·北京”多源道路数据融合的分析、提取与融合过程,通过对比导航数据、主节点数据、交通委数据的属性、现势性、精度、权威性等具体情况,分析道路数据融合的技术特点,对多源道路数据融合的关键技术进行了研究并设计开发出两项工具,提高了数据融合的效率和准确度。

ATIS与收费策略下多用户随机均衡的效率损失

考虑ATIS作用的交通网络,用户具有交通信息接受程度的异质性;进一步,考虑实施道路收费策略情形下,用户具有时间价值的异质性;基于这两类异质性,研究了ATIS下异质性交通网络的效率损失问题。用户对ATIS系统的响应程度,亦即ATIS信息遵从率,是影响ATIS系统运行效率的关键因素。因此,通过ATIS信息遵从率参数的引入,将用户分为不同类型。假设用户均按照随机方式进行择路,建立了基于时间准则与基于费用准则的多用户Logit-随机均衡变分不等式。当系统总出行成本包含收费时,建立了多用户双准则系统最优模型,界定了多用户Logit-随机均衡相对于多用户系统最优的效率损失,推导出效率损失上界;进一步分析了当路段阻抗函数为多项式情形时,引入了自由流出行时间参数,给出了双准则下效率损失上界的解析式,分析了效率损失上界与各参数之间的关系。研究结论表明,双准则下效率损失上界为ATIS信息遵从率的减函数;此外,效率损失上界与路段阻抗函数、用户时间价值及其对路网的熟悉程度、路网本身复杂程度等因素有关。最后,通过算例验证了结论的有效性。

道路平整度检测多源数据高精度同步采集

随着使用年限增加,道路出现了不平整等路面损坏情况,急需一种快速、有效的道路平整度检测设备对道路进行检测。设计了一种道路平整度检测多传感器数据同步采集系统,以FPGA为控制核心,利用GPS输出的NEMA数据和高稳晶振建立高精度的时间基准,采用A/D采样的方式进行同步数据采集。为提高系统的抗干扰能力和数据采样的精度,传感器信号调理电路采用差分放大和抗混叠滤波设计。实验结果表明,该系统完成了多传感器数据高精度同步采集,时间同步精度为微秒级,能够为评价路面平整度提供高精度原始数据,具有数据采样精度高、稳定性好、抗干扰能力强、成本低等优点,已在武汉夕睿光电技术有限公司的道路检测车上得到成功应用。

多因素耦合下沥青混合料拉压差异力学特性

针对现行沥青路面设计时材料力学参数取值的可靠性不足,基于道路材料的拉压差异特性,开展了多因素耦合影响下沥青混合料拉压力学参数非线性特性及量化关系研究。结果表明,沥青混合料拉压应力应变特性符合双模量理论的双线性特征;拉压力学参数随加载速度增大先急剧增加后趋于平缓,且呈幂函数关系;与温度呈负指数函数关系,且温度增幅越高力学参数减小幅度越大;与沥青用量呈指数衰减模型函数关系,高温时(>30℃)沥青用量的变化对力学参数影响相对较小,最大力学参数所对应的沥青用量与马歇尔试验得到的最佳沥青用量基本一致;就影响程度而言,温度对力学参数的影响最大,各因素对强度的影响最为显著,抗拉力学参数较抗压力学参数更为敏感;据此建立了多因素耦合作用下沥青混合料的拉压力学参数量化取值模型,并推荐规范常用温度15℃(20℃)下的压拉强度比及压拉模量比分别为6.5(7.5)、1.6(1.7),压缩模强比及拉伸模强比分别为400(1700)、450(2000)。

基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型

针对遥感图像道路分割边界模糊和遮挡难以区分的问题,提出了基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型。该模型在主干网络中引入MobileNetV3和高效通道注意力机制(ECA),减少了参数量并关注连续的道路特征信息。在解码过程中采用多级上采样,增强了编码器和解码器之间的紧密连接,全面保留了细节信息。同时,在ASPP模块中采用深度可分离膨胀卷积DS-ASPP,显著减少了参数量。实验结果表明,该模型在Massachusetts Roads数据集上的交并比达到了83.71%,准确率达到了93.71%,分割精度最优,模型参数量为55.57×10^(6),能够有效地避免边界模糊和遮挡导致的错漏检问题,在遥感道路分割中提高了精度和速度。

基于多尺度和加权坐标注意力的轻量化红外道路场景检测模型

针对道路场景下红外目标遮挡、缺乏纹理细节而导致目标误检、漏检的问题,提出一种基于多尺度和加权坐标注意力的轻量化红外道路场景检测模型(MSC-YOLO)。以YOLOv7-tiny作为基线模型,首先,在MobileNetV3的不同中间特征层引入多尺度金字塔模块PSA(Pyramid Split Attention),设计一种多尺度特征提取的轻量化主干提取网络MSM-Net(Multi-Scale Mobile Network),解决固定大小卷积核造成的特征污染问题,提高对于不同尺度目标的细粒度提取能力;其次,在特征融合网络融入加权坐标注意力(WCA)机制,叠加从中间特征图垂直和水平空间方向上获取的目标位置信息,增强目标特征在不同维度上的融合能力;最后,替换定位损失函数为高效交并比(EIoU),分别计算预测框和真实框的长、宽影响因子,提高收敛速度。在Flir数据集上进行验证实验,与YOLOv7-tiny模型相比,在mAP(IoU=0.5)仅降低0.7个百分点的前提下,MSC-YOLO的参数量减少67.3%,浮点运算次数减少54.6%,模型大小减小60.5%,帧率在RTA 2080Ti上达到101,在检测性能和轻量化上达到平衡,满足红外道路场景的实时检测需求。

基于多传感器融合技术的智慧路侧单元设计

基于多传感器融合技术,设计了一种智慧路侧单元。通过二维视觉感知和三维点云感知设计获取优质的交通信息;并在此基础上,完成点云和视觉的决策级融合。该智慧路侧单元可满足智慧交通领域实时路况检测需求,为车路协同的实现提供了切实可行的参考方案。

基于多尺度特征融合和注意力机制的矿区道路障碍检测

为解决复杂露天矿区背景下的行车障碍检测问题,提出一种基于改进跨尺度特征融合的矿区道路障碍检测算法。首先,针对原始矿山数据集中小目标样本类别不平衡的问题,采用一种基于几何变换和加权泊松融合的数据增强方法扩大样本数量;其次,在特征提取阶段提出更适用于障碍检测的跨阶段连接网络,以增大检测尺度,提高算法对小目标特征的学习能力;然后,在特征融合阶段提出基于3D无参注意力(SimAM)和去权重的双向特征融合金字塔网络(Bi-FPN),通过扩大预测特征图和特征感受野,提升多尺度检测性能;最后,针对训练中样本不均衡和障碍物边界框定位不精准问题,引入质量焦点损失函数(QFL)和可扩展的交并比损失函数(SIoU),将分类得分与位置的质量预测结合,提高对密集遮挡目标的定位精度。结果表明:改进方法能有效识别复杂背景下露天矿区非结构化道路障碍物,在实际应用中,检测精度达到91.88%,检测速度达到68.7帧/s,相较于主流检测方法有着更好的小目标和多尺度检测性能,可满足露天矿区无人矿卡行进中的障碍安全检测要求。

考虑时变路网的多行程电动车辆路径问题研究

为了降低城市物流的电动车配送成本,考虑道路交通网络的时变性对电动车多行程配送活动进行研究。首先,以固定成本、充电成本和时间惩罚成本之和最小化为优化目标,构建时变路网下的多行程电动车辆路径问题模型;其次,利用自适应大规模邻域搜索算法对实际案例进行求解;最后,分别对出发时刻、路网时变性、充电策略和电价进行分析。结果表明:路网时变性在不同时刻下对成本和配送用时的影响不同,不同出发时刻有着不同的最优路线规划;电价的小范围波动对配送活动的影响很小;充电策略的选择对配送用时和成本的影响显著。

儿科住院患儿多重耐药菌耐药性分析

目的探讨儿科住院患儿多重耐药菌感染的情况及对抗菌药的耐药性,为临床合理应用抗菌药提供理论依据。方法对2019年1月至2022年12月在海口市妇幼保健院儿科住院多重耐药菌感染的175例患儿临床资料进行回顾性分析。结果9376例患儿共分离病原菌1846株,检出多重耐药菌175株。175例患儿中,男102例,女73例,年龄1个月至5岁,<1岁56例,1~3岁107例,>3岁12例。175株多重耐药菌中,革兰氏阳性菌107株,占61.14%,革兰氏阳性菌中耐甲氧西林金黄色葡萄球菌97株(55.43%),其次是产超广谱β-内酰胺类酶(ESBLs)肺炎克雷伯菌和产ESBLs大肠埃希菌,分别为35株(20.00%)和27株(15.43%)。在标本的类型中,以痰液为主,为163株(93.15%),其次为大便9株(5.14%),药敏结果示耐甲氧西林金黄色葡萄球菌对青霉素、红霉素、头孢西丁、替加环素、苯唑西林、克林霉素耐药率100%,对万古霉素、利福平、利奈唑胺敏感率90%以上;表皮葡萄球菌对青霉素、红霉素、头孢西丁、苯唑西林、替加环素耐药率100%,对万古霉素、利福平、利奈唑胺敏感率80%以上。肺炎克雷伯菌对氨苄西林、氨苄西林/舒巴坦、头孢唑啉、头孢替坦、头孢他啶耐药率80%及以上,对亚胺培南和厄他培南敏感率70%以上;大肠埃希菌对氨苄西林、氨苄西林/舒巴坦、头孢曲松、头孢唑啉耐药率80%以上,对亚胺培南和厄他培南敏感。结论住院患儿多重耐药菌主要发生在1~3岁呼吸道感染的患儿,检测出的多重耐药菌耐药现象严重,应加强对此类患儿的管理及加强对多重耐药菌的检测和耐药性监测,合理使用抗菌药,预防多重耐药菌的产生。

边缘活力与“西游故事”的多民族叙述

“西游故事”的演化传播是在中华文学版图内发生的,是在中原动力与边缘活力“内聚外活”的文化力学结构内实现的。边缘地带的多民族叙述一方面容受中原文化,又反馈于中原文化,一方面吸纳异域文化,又经内部多民族交流整合后向中原输送,仿佛“两重滤器”。在古代“一带一路”的历史空间背景下,西北、西南、东南多民族地区表现得格外活跃:以敦煌为中心的西北板块承担了故事早期演化的主动力功能;由川滇缅印通道贯穿的西南板块贮存了故事早期形态的“活化石”;以泉州为中心的东南板块将海外因子与闽地民间信仰结合,推动了人物形象的完善、定型。北方少数民族入主中原带来的新活力,则推动了故事的世情化、戏谑化、游戏化转型。

“一带一路”倡议与全球价值链升级——基于沿线国家的实证数据

基于2007—2020年“一带一路”沿线国家的样本数据,利用多期双重差分模型实证检验了“一带一路”倡议对沿线国家的价值链升级作用。研究结果证实:“一带一路”倡议对于沿线国家全球价值链发展具有显著正向影响。机制分析表明:“一带一路”倡议对沿线国家存在“虹吸效应”,有利于沿线国家的发展。此外,政策沟通对于倡议的推行具有积极的促进作用。研究结果不仅证实了倡议对于沿线国家价值链升级的正向影响,也论证了其中存在的影响机制,为未来进一步的研究提供了理论支撑和有益探索。

基于双层规划模型的“才”字形交叉口禁流向交通组织方法研究

为解决城市多路交叉口车流复杂导致的交通拥堵和交通安全问题,针对多路交叉口中的“才”字形交叉口,明确其特点,对交叉口部分交通流向禁行的必要性进行分析。基于双层规划构建交叉口禁流向交通组织模型,以局部路网中车均行驶时间最小为目标,判别交叉口各流向车流是否禁行,并确定禁流向后交通组织方案,减少交叉口内车流及冲突点数量。以哈尔滨市学府路—西大直街交叉口为例,比较禁流向交通组织方案和单向交通组织方案,发现此交叉口禁流向交通组织更优,冲突点个数减少52%,路网车均行驶时间下降0.98%。考虑交通量变化分析禁流向交通组织模型的适用性,发现OD量变化超过26%时模型适用性较差,潮汐现象明显的交叉口,应设置单向交通组织。

遥感影像道路断线修复方法研究

在遥感影像道路提取中,由于树木遮挡或建筑物阴影等原因产生的道路断线极大影响了道路的完整性和连通性,使得其结果无法为基于路网的分析和处理方法提供可靠的数据支持。针对深度语义分割网络的遥感影像道路提取结果,提出了联合道路断线端点的位置、指向、纹理和连通性等多特征进行断点间匹配,并结合三次曲线拟合对匹配道路断点进行优化连接的道路断线修复方法。实验表明,该方法在DeepGlobe Road数据集上F1-Score相比原始结果提升了1.27%、77.04%,较大提高了原始结果的精度和可靠性。且经过断线修复后的结果具有较好的完整性和连通性,体现了该方法的对于遥感影像道路断线修复的可靠性与实用性。

多源数据加权融合的城市建成区改进指数评估

针对多源数据提取建成区的研究大多集中在等权融合方向,缺乏考虑不同数据源包含的信息量差异的问题,通过多源数据加权融合方法对前人的城市建成区提取指数进行改进,以改善不同质量级数据直接融合导致建成区提取不准确的问题。首先,构建融合夜间灯光数据、NDVI数据、路网数据和POI数据的改进PREANI指数;其次,融入不透水面数据和温度数据构建无权指数UCI和有权指数WCI;最后,选择迭代法和动态阈值法提取建成区,并对3种指数分别进行评估。结果表明:改进PREANI的Kappa系数为0.80,UCI融入温度和不透水面数据将Kappa系数提高至0.83;WCI提取的建成区轮廓更准确,在增强城乡建成区细部对比、提升边缘地物区分能力方面表现良好,其Kappa系数、查全率、查准率和F1分数均在0.85以上。

复杂道路监控场景下的车辆检测与跟踪数据集

针对现有大部分车辆检测与跟踪数据集通常存在的采集场景单一、数据集长尾分布以及图像采集环境简单等问题,本文构建一个车辆数据集VeDT-MSS,用于城市以及乡村监控场景下4种车辆类别(小汽车、卡车、公交车和摩托车)的检测以及跟踪研究。该数据集具有交通场景多样化、卡车的类内多样性大、摩托车标注实例占比高以及背景复杂程度高4个显著特性。为了验证该数据集的有效性,在目标检测以及多目标跟踪任务上进行了大量的基线实验。实验结果表明,VeDT-MSS数据集在评估现有算法的鲁棒性和泛化性方面具有实用性。该数据集的提出对促进车辆检测与跟踪研究具有相当的潜力,并为计算机视觉社区评估算法性能提供一个新的数据选择。

基于多智能体一致性的多车道车辆集群编队控制

为安全、高效地控制智能网联汽车(CAV)编队,研究了基于多智能体系统(MAS)一致性的多车道、零散随机分布的车辆集群编队控制策略,并进行数值仿真验证。建立了基于交错式结构的车群期望几何拓扑,提出了包括间距调整阶段、变道控制阶段和队形收敛阶段的3阶段式编队控制流程。基于一致性理论,设计了车群编队控制器,并进行稳定性论证。选取2种典型场景,对三车道场景中初始分布较为极端的车群开展编队研究。结果表明:在该策略的控制过程中,纵向车间距与期望间距误差在0.5 m以内,横向位置与期望位置误差在5 cm以内,且速度在变化后能快速收敛至期望值。因而,该策略能有效控制车群车辆安全、高效地达到车群期望队形。

灾害应对措施下的北京道路拥堵时空变化

暴雨灾害给城市正常运转带来了巨大挑战,道路交通由于直接暴露在户外、承载多种出行方式和海量刚需活动,需要重点关注与积极应对。该研究以北京五环内为研究区,使用精细的道路拥堵数据,从时空维度评价了2021年北京最大暴雨事件及多种应对措施下的交通状况。结果表明:①道路拥堵在常态下具有鲜明的日际、周际规律,而降雨和应对措施会导致极其显著的变化;②拥堵变化的时间序列呈现对勾形态,即暴雨当日拥堵缓解,而前后日拥堵加重,体现了应对措施的阶段性效果;③城市内部的拥堵变化具有空间异质性,暴雨当日北部和东部地区的拥堵大幅缓解,而次日拥堵整体加重且高度聚集;④分时段分区域统计显示,早高峰和环线的拥堵变化最为强烈;⑤相关性分析识别了应对措施的有效作用对象,证实了众多行业部门对于暴雨预警的积极响应以及弹性上下班建议的执行成效。研究发现,暴雨应对措施在局部上有效减轻了交通压力,但伴随的拥堵转移现象需要在实施应对措施前被充分考虑。

基于多任务学习的复杂城市遥感图像道路提取

提出一种新的遥感图像道路提取框架,旨在利用从道路边缘检测中获得的知识来提高道路提取的准确性。研究中引入了一个融合多尺度信息和视觉注意力机制的多尺度视觉注意力模块,并构建了一个级联特征融合模块以集成网络在不同尺度上的预测结果。在此基础上,构建了一个包含编码器和解码器的多尺度视觉注意网络(MSVANet)。同时,提出一个多任务学习框架,该框架结合了MSVANet,并采用粒子群优化算法对多任务学习框架的两个学习率超参数的自动选取进行优化。RNBD数据集的训练和测试结果表明,所提方法在各种分割精度指标和泛化能力方面均优于其他道路提取方法。

基于共生活力的三线老工业历史文化街区更新研究——以绵阳市跃进路为例

历史文化遗产型的传统老工业街区更新思路比较局限,以过度保护或商业化的更新为主,忽略了经济活力、社会活力、空间活力三者之间的平衡,最终导致更新后活力不足。三线老工业历史文化街区具有其特殊性,其活力问题亟需重视。基于此,文章引入“共生活力”思想,借助房价、大众点评POI、百度热力图、人口普查数据、网络点评文本、路网等多源数据构建三线老工业历史文化街区更新后的活力评价体系。以绵阳市跃进路为实证研究,分析活力状态及特征,挖掘活力差异性的动因,并从完善参与主体管理体系,建立多元投资机制;强化共生活力正向要素,灵活调节活力影响机制两个层面提出活力提升策略,以期为类似的三线老工业历史文化街区更新提供一定思路和借鉴。