基于场景流的可变速率动态点云压缩

针对现有的动态点云压缩神经网络需要训练多个网络模型的问题,提出基于场景流的可变速率动态点云压缩网络框架.网络以原始动态点云为输入,利用场景流网络进行运动向量估计,在压缩运动向量和残差的同时,引入通道增益模块对隐向量通道进行评估和缩放,实现可变速率控制.通过综合考虑运动向量损失和率失真损失,设计新的联合训练损失函数,用来端到端地训练整个网络框架.为了解决动态点云数据集缺少真实运动信息标签的问题,基于AMASS数据集制作带有运动向量标签的人体数据集,用于网络的训练.实验结果显示,与现有的基于深度学习动态点云压缩方法相比,该方法的压缩比特率下降了几个数量级,与静态压缩网络单独处理每帧的重构效果相比,该方法有5%~10%的提升.

基于区域间场景等值的配电网随机潮流加速算法

针对配电网随机潮流算法中需要对节点功率注入进行大量模拟所引起的计算效率低的问题,提出一种基于区域间场景等值的配电网随机潮流加速算法。首先,从配电网的拓扑连接规律出发,将各区域内节点功率注入对其他区域潮流的影响转换为对边界量的影响,并由此建立了基于边界量的多区域潮流模型;其次,提出一种区域间场景等值方法,快速等值引起其他区域相同潮流变化的功率注入场景;再次,设计了一种随机潮流的分布式求解算法,在求解过程中各区域通过交换边界等值场景集并结合局部功率注入信息重新构造潮流方程,分布式地求解各区域内的随机潮流;最后,通过IEEE 118节点测试系统进行算例分析,验证了所提方法的准确性,且该方法能够显著提高计算效率。

动态场景下融合YOLOv5s的视觉SLAM算法研究

为了解决视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)系统在动态场景下容易受到动态物体干扰,导致算法定位精度和鲁棒性下降的问题,提出了一种融合YOLOv5s轻量级目标检测网络的视觉SLAM算法。在ORB-SLAM2的跟踪线程中添加了目标检测和剔除动态特征点模块,通过剔除图像中的动态特征点,提高SLAM系统的定位精度和鲁棒性。改进了YOLOv5s的轻量化目标检测算法,提高了网络在移动设备中的推理速度和检测精度。将轻量化目标检测算法与ORB特征点算法结合,以提取图像中的语义信息并剔除先验的动态特征。结合LK光流法和对极几何约束来剔除动态特征点,并利用剩余的特征点进行位姿匹配。在TUM数据集上的验证表明,提出的算法与原ORB-SLAM2相比,在高动态序列下的绝对轨迹误差(Absolute Trajectory Error, ATE)和相对轨迹误差(Relative Pose Error, RPE)均提高了95%以上,有效提升了系统的定位精度和鲁棒性。相对当前一些优秀的SLAM算法,在精度上也有明显的提升,并且具有更高的实时性,在移动设备中拥有更好的应用价值。

机场场面交通流量预测方法研究

针对机场场面交通可获数据的局限性,为精准提取机场交通数据时空特征及预测场面交通流量。首先,基于推出控制理论,建立机场场面运行数值仿真模型,得到因数据局限无法获取的预测指标;其次,搭建卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)组合预测模型提取时空特征;最后,以河南郑州机场为例进行试验验证,比较模型在不同训练数据量下的预测性能与误差指标,结果表明基于仿真指标的预测模型预测结果精确度高且性能稳定。

基于“影像词袋”模型的历史城镇游客景观感知研究与流态场景营造——以贵州青岩古镇为例

历史城镇游客景观感知研究可从主客交互角度识别游客对历史城镇遗产对象与场所空间的感知规律,指导城镇遗产保护与空间更新。本文基于文献信息学词袋模型和计算机图形学全卷积网络图像语义分割技术,创建了基于网络影像数据机器识别和主题聚类分析的历史城镇游客景观感知“影像词袋”研究方法。该方法以6大景观类型和7组影像属性为要素词汇,以影像拍摄年代、季节情境和拍摄者旅行模式、生命周期为词袋标签,通过词典构造、词袋生成、偏好表征、规律解析为研究步骤。在此基础上,文章通过对贵州省贵阳市花溪区青岩古镇的样本分析,识别出游客对历史城镇的景观感知具有“感知退化”和“四季交感”的规律,其退化程度与交感方式受游客游览模式和生命周期因素影响。在此基础上,文章从人本视角出发,提出了响应游客景观感知规律的历史城镇多元场景营造策略,以期为相关研究提供参考。

考虑风光不确定性的综合能源系统储热优化配置

电锅炉和储热装置构成的储热系统的应用是提高电热综合能源系统灵活性、解决风光等可再生能源随机性问题的重要手段。首先,采用场景削减法模拟风光的随机性、不确定性;其次,以总运行成本最小为目标函数,在IEEE 14节点电力系统和8节点热力系统构成的电热综合能源系统上进行能流计算分析,采用YALMIP工具箱的CPLEX求解器求解,得到电锅炉、储热装置的最优容量;最后,通过对比电锅炉接入2种不同位置的场景问题,分析出将电锅炉和储热装置放在热网热源侧,使系统的经济性达到最优。

用户思维下电商平台流量池构建--基于拼多多的研究

以拼多多流量池的构建为案例,研究电商平台流量池的构建。研究发现:在流量获取阶段,用户点击平台是基于用户基本需求通过电商平台的促销信息场景完成的;在流量转化阶段,用户使用电商平台是基于用户交流互动通过平台的信任分享场景完成的;在流量挖掘阶段,用户再次使用电商平台是基于用户偏好意愿通过电商平台的销售引导场景完成的。因此,用户思维是电商平台构建流量池的基础。从用户思维出发,建立相应的场景来实现用户行为,是电商平台构建流量池的主要途径。用户思维下,电商平台在构建流量池的基础上可实现品牌化价值创造、社交化价值传播、智能化价值创造的资源利用和价值创新。

基于生成对抗双网络的虚拟到真实驾驶场景的视频翻译模型

针对虚拟到真实驾驶场景翻译中成对的数据样本缺乏以及前后帧不一致等问题,提出一种基于生成对抗网络的视频翻译模型。为解决数据样本缺乏问题,模型采取"双网络"架构,将语义分割场景作为中间过渡分别构建前、后端网络。在前端网络中,采用卷积和反卷积框架,并利用光流网络提取前后帧的动态信息,实现从虚拟场景到语义分割场景的连续的视频翻译;在后端网络中,采用条件生成对抗网络框架,设计生成器、图像判别器和视频判别器,并结合光流网络,实现从语义分割场景到真实场景的连续的视频翻译。实验利用从自动驾驶模拟器采集的数据与公开数据集进行训练和测试,在多种驾驶场景中能够实现虚拟到真实场景的翻译,翻译效果明显好于对比算法。结果表明,所提模型能够有效解决前后帧不连续和动态目标模糊的问题,使翻译的视频更为流畅,并且能适应多种复杂的驾驶场景。

基于信息物理融合的多源配电网网损分析研究

多源配电网有较强的随机性特征和时变特性,需要研究基于信息物理融合的多源配电网动态潮流网损分析方法,用于深入揭示电网运行的复杂内在特性。该方法需综合考虑分布式电源随机注入功率和场景变化,同时有效支撑分布式电源对非可控能源与负荷的调节作用,以获得系统在所研究的连续时间段内的确定性网损分析和运行轨迹。建立连续变量和离散状态相融合的可控分布式能源混合逻辑动态模型及配电网动态潮流模型,揭示在不确定性背景和信息与物理交互作用下电网运行的复杂内在特性,实现基于配电网动态潮流模型的多源异构配电网网络损耗计算。

基于图模组态场景的配电网仿真测试方法及其应用

基于IEC 61970/61968标准建立配电网模型,通过友好的图形界面交互,进行正常态和故障态下配电网的模拟仿真。以计划表进行故障和异常场景的重现,以应用池作为各种场景的组态,利用配电网仿真场景技术对配电网自动化主站进行测试,并在温州供电公司配电网自动化系统建设中进行了实际测试应用。