摘要：针对低轨卫星网络中网络时空连通性和流量阻塞的问题,综合考虑了星间链路状态、卫星能效和负载状态,提出了一种基于数据校验时空图的连接计划设计(data check time-space graph-contact plan design, DCTSG-CPD)方案。首先,构建基于电池模型的数据校验时空图(data check time-space graph, DCTSG),并以星间链路和卫星能源为约束,将连接计划设计建模为最大化吞吐量问题;其次,在DCTSG的基础上,通过对校验数据和转发数据的对比判断网络拥塞状态,根据卫星节点负载和星间链路流量阻塞状态,生成可用连接计划(contact plan, CP);最后,设计适应度函数以评价可用CP的优劣,提出基于数据校验的遗传算法更新CP以生成吞吐量最大化的最佳CP。仿真结果表明,所提DCTSG-CPD方案不仅能够提升吞吐量,而且可以有效降低数据交付时延。

摘要：前方车辆紧急刹车是引起前向碰撞事故的主要原因之一,如果驾驶员能够提前获取前车急刹信息,可由被动视觉刺激而采取的被动应对行为转变为基于心理预期的主动应对行为,将大幅度降低事故发生率。基于驾驶模拟技术设计了车路协同环境下前车急刹事件,该实验场景能够在距离前方急刹车辆360 m和290 m处利用车载人机交互设备(HMI)向实验车辆提供急刹预警信息。通过招募合格被试驾驶员并使其参与驾驶模拟实验,获得车辆行驶数据和各项评价指标。通过对有无车载HMI预警信息情况下的驾驶数据的对比分析,提出了一种基于时空图的车路协同环境中前车急刹情形下的驾驶特性分析方法;并基于35名驾驶员的平均加速度特征对前车急刹事件情形下驾驶员驾驶自信特征进行分析。结果表明:有车载HMI预警信息时,驾驶员在应对前方急刹事件时减速位置较无车载HMI预警信息提前;有车载HMI预警信息提示情况下,面对急刹事件时驾驶员速度控制强度更低,通过曲率指标得出速度调整强度降低39.4%;速度调整更加从容,表现出驾驶自信特征,在面对风险环境时能够主动应对。

摘要：针对无人驾驶汽车自动识别连续交警手势的需求,提出高度分层分区的图卷积交警手势识别方法.首先,依据人体部件在空间域内的自然、辅助和自身连接关系以及时间域内的关联关系建立交警手势时空图模型,并从图像序列卷积预测模型参数;其次,引入时空图卷积网络,提出以人物自然站立状态下时空图顶点相对高度差为标签的图卷积高度分层分区策略,打破现有分区策略对图结构的限制;最后,设计保留时间维度的空间域平均层网络输出架构,在减少特征数量的同时适配多对多序列预测模式,达到识别连续交警手势的目的.与领域内代表性方法的对比实验表明,该方法的识别准确率显著提高,不同手势之间混淆率仅为0.1%,Jaccard指数超过对比方法.

摘要：夜间由于道路光线不好,不容易检测出车流量。针对这个问题,本文提出了一种基于时空图夜间车流量检测的有效方法。该方法首先将道路交通监控视频拍摄到的的图像,利用时空图转换为时间-空间坐标连续图。然后通过时空图提取到的车灯信息,采用车灯配对的方法来识别车辆,并计算出一定时间内的车流量。本实验所用的监控视频图像由架在路边高层建筑上的摄像机拍摄所得。实验结果表明:该检测方法鲁棒性较强,能够准确快速的检测出一定时间内的夜间车流量,检测准确率高达97.7%,其实用价值非常的高。

摘要：提出一种基于车辆方波脉冲时序图的交通流参数实时检测算法,克服了现有方法易受光线变化及天气影响、运算量大等缺陷,提高了实时交通流参数检测的准确率,为智能交通系统提供有力支撑。研究基于虚拟检测线,将交通监控视频降维处理为包含时间和空间信息的时空图,而后对时空图进行前景提取,生成二值化时空图的垂直投影,针对像素累积图设计了系统性去噪及车辆对象识别方法,进而生成车辆方波脉冲时序图,实时检测出车流量、车头时距、时间占有率、车辆速度并进行车辆分类。分析结果表明,所提出的方法能克服雨雪天气、夜晚光线等干扰,快速而准确地进行多车道交通流参数获取,计算负荷小,方法准确率高达97.32%,可满足智能交通系统对交通流参数检测实时性和精度的要求。

摘要：为了有效分析微循环中血细胞的运动,利用血管中心线生成ST图,通过提取ST图中的轨迹,实现对血细胞的自动跟踪与测量.首先,设计出多尺度的方向滤波器,对ST图进行增强预处理;然后,在分析增强图像的概率密度分布函数和方向角度的基础上,设计了噪声滤波函数和方向滤波函数以提取细胞轨迹;最后,对提取的轨迹细化并计算其方向,实现对细胞的跟踪和流速测量.分别对人体微循环中的红细胞和白细胞进行跟踪与测量,跟踪的正确率达到96.5%以上,误差率小于1%.将流速测量结果与人工测量结果相比较,平均相关系数为0.98,高于现有的测量方法,表明该方法能更有效地分析和测量微循环中血细胞的运动.

摘要：针对协同作战行动识别面临的行为特征空间大、模型参数多、训练速度慢等问题,将时空图模型和时序建模有机结合,提出基于深度时空循环神经网络的协同作战行动识别方法,建立战场协同作战行动识别架构,引入建议窗口生成机制划分战场空间为局部战场集,利用时空图设计层次循环神经网络模型以识别局部战场协同作战行动,并结合局部战场协同关系传递性实现整个战场的协同行动识别。实验分析表明,该方法具有较高的协同作战行动识别准确率。

摘要：以绿波带最大化为目标,利用干线协调控制的时空分析图,结合经典算例,从绿信比损失、理想信号间隔取值范围和迭代步长等角度出发,通过设置假想距离在数解法中考虑车辆实际运行中的延误情况,并设计最优理想信号间隔搜索方法,提出了一种新的通过带宽度计算方法。研究结果表明:考虑行车延误的干线协调控制信号配时数解算法,比经典算法求得的通过带宽度更大,计算得到的最佳公共信号周期与通过带宽度也更为准确。

摘要：采用元胞自动机理论,将车辆在车道缩减区内的运动变化规律表述为元胞自动机的演化规则,标定了元胞长度最大速度和安全距离等参数,通过确定元胞变换的原则,设计缩减区元胞自动机的结构,建立了车道缩减区交通流模拟模型;在此基础上设计并开发了基于元胞自动机车道缩减区的交通仿真软件,并将仿真软件应用于长沙市某道路车道缩减区进行仿真分析。通过对仿真结果与实测数据的对比分析,表明:同样的初始输入条件下,车道缩减区的流量仿真结果与实测值相差10.25%,平均车速相差11.5%,仿真结果的综合准确率达到89.125%;同时,仿真软件能得到路段车辆时空分布图、交通流量时变图、动态追踪车辆轨迹图,从而较为准确地模拟了车道缩减区的拥挤消散过程,可以为通行能力分析和交通改善方案意见提供技术支持。

摘要：<正> 小说是一种虚拟的散文的叙述.叙述,构成了小说作为一种文学样式的独特属性,二十世纪以来,小说艺术的变革与创新、纵然林林总总,南辕北辙,最终却无不指向一种新的叙述态度,叙述方式,以及由这种态度与方式营构而成的新的叙述结构的谋求.如果说,叙述首先是一种人们认识世界的基本依据,是个体的人作为一种存在与其它存在相关联的方式,那么,无论叙述者自觉与否,都必然表达出某种时空观念.因为“