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基于无人机点云地图的地面机器人重定位方法

系统仿真学报 2024年第10期36卷 2444-2454页

作者：黄宏智颜凯刘昌锋王建文罗斌武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430070 智能汽车安全技术全国重点实验室重庆401133

针对无GNSS(global navigation satellite system)环境下空地协同系统中地面机器人重定位难题及其精度不足的问题,提出了一种基于三维点云地图的由粗到精的重定位算法。通过索引滤波消除高空和地面无效点云的影响,并在提取点云全局特征... 详细信息

针对无GNSS(global navigation satellite system)环境下空地协同系统中地面机器人重定位难题及其精度不足的问题,提出了一种基于三维点云地图的由粗到精的重定位算法。通过索引滤波消除高空和地面无效点云的影响,并在提取点云全局特征后引入截断最小二乘估计进行粗定位,采用体素法ICP(iterative closest point)精优化,以获得更精确的定位结果。构建了一种基于空中全局地图的地面机器人定位与自主移动框架,并通过仿真平台实验证明了该框架的可行性,验证了地面机器人重定位算法的实时性和准确性。

关键词：地面机器人重定位无人机全局点云地图自主移动

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GNSS频移法测定重力位研究进展与展望

武汉大学学报(信息科学版) 2024年

作者：武矿超申文斌李立弘武汉大学测绘学院时频地测中心武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

精确测定重力位是大地测量学的基本任务之一。近年来发展起来的利用高精度时频信号测定重力位(时频测位)方法，在大地测量学和地球物理学领域引起了广泛关注。该方法基于广义相对论原理，利用高精度原子钟和高精度时频传递技术实现重力... 详细信息

精确测定重力位是大地测量学的基本任务之一。近年来发展起来的利用高精度时频信号测定重力位(时频测位)方法，在大地测量学和地球物理学领域引起了广泛关注。该方法基于广义相对论原理，利用高精度原子钟和高精度时频传递技术实现重力位及海拔高的直接测量。其中，GNSS时频传递技术具有精度高、全天候、组网灵活、经济便利等优势，在发展中逐渐形成了 GNSS频移法测定重力位的研究分支。首先介绍了时频测位的基本原理并归纳分析了厘米级精度时频测位的数学模型，随后结合 GNSS 共视(common view，CV)技术和 GNSS 精密单点定位 (precisepointpositioning，PPP)技术总结了利用 GNSS频移法测定重力位的研究进展，接下来深入分析了该领域中亟待解决的难题，最后就 GNSS 频移法的未来发展进行讨论，希望为今后深入开展 GNSS 频移法测定重力位及相关研究提供借鉴。

关键词：重力位测定重力频移原子钟 GNSS时频传递全球高程基准统一

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面向遥感图像解译的增量深度学习

电子与信息学报 2024年第10期46卷 3979-4001页

作者：翁星星庞超许博文夏桂松武汉大学计算机学院武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

深度学习的发展推动了高精度遥感图像智能解译模型的涌现。然而，目前遥感智能解译模型大多基于预先定义的静态数据集独立训练，难以适应环境开放和需求动态的实际应用，严重阻碍了遥感智能解译模型的广域和长期运用。增量学习能使模型... 详细信息

深度学习的发展推动了高精度遥感图像智能解译模型的涌现。然而，目前遥感智能解译模型大多基于预先定义的静态数据集独立训练，难以适应环境开放和需求动态的实际应用，严重阻碍了遥感智能解译模型的广域和长期运用。增量学习能使模型持续学习新知识，并保持对旧知识的记忆，近年来，被广泛应用于推动遥感智能解译模型演化、提升模型智能解译性能。该文面向多模态遥感数据、不同类型解译任务，全面调研了遥感图像智能解译增量学习方法，从遗忘问题解决思路、解译模型进化应用两个层面梳理了现有研究工作。在此基础上，从促进遥感图像解译模型进化研究的角度，展望和讨论了遥感领域增量学习的未来研究方向。

关键词：遥感图像解译深度模型增量学习模型进化

结合空间—光谱信息的快速自训练高光谱遥感影像分类

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遥感学报 2024年第1期28卷 219-230页

作者：金垚董燕妮杜博中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院武汉430074 湖北珞珈实验室武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 武汉大学资源与环境科学学院武汉430079 武汉大学计算机学院武汉430072

自训练方法被广泛应用于高光谱影像分类任务中以解决标记样本获取困难的问题。传统的自训练方法不仅忽略了高光谱影像所能提供的空间信息,导致最终分类精度受到影响;同时在每次迭代过程中都需要完成一次对未标记数据的分类任务,导致需... 详细信息

自训练方法被广泛应用于高光谱影像分类任务中以解决标记样本获取困难的问题。传统的自训练方法不仅忽略了高光谱影像所能提供的空间信息,导致最终分类精度受到影响;同时在每次迭代过程中都需要完成一次对未标记数据的分类任务,导致需要大量的时间成本。因此,针对上述问题,本文提出了一种基于空间—光谱信息的快速自训练方法用于高光谱影像分类。与传统的自训练方法不同,该方法在迭代过程中使用空间—光谱信息对未标记数据进行筛选完成标记样本的扩充,而不是使用分类器对未标记样本进行分类。首先针对初始标记样本使用空间邻域块选择空间近邻点,然后使用自适应阈值对空间近邻点进行二次筛选得到空谱近邻点赋予标记,最后根据扩充后的标记样本对分类器进行训练完成分类任务。结果表明,在Washington DC Mall Subimage高光谱数据集中每类分别选择2个和10个训练样本时,整体分类精度分别达到了93.17%和95.43%;而在Indian Pines数据集中整体分类精度分别达到了59.75%和86.13%。我们提出的结合空间—光谱信息的快速自训练方法和对比方法相比,我们的方法有明显的提升。

关键词：高光谱遥感半监督分类小样本问题空间—光谱信息自训练方法

长株潭城市群建成区时空扩展特征及驱动力分析

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第6期49卷 1028-1039页

作者：李静波关雪峰曾星杨昌兰邢巍然吴华意武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

作为新型城镇化的主体,城市群的发展极大地影响着中国城市空间格局的演变。以中国中部崛起重要引擎之一的长株潭城市群为例,从建成区扩展空间分异与交互为视角,基于多时相不透水面数据提取建成区范围,利用分形维数、空间扩展强度、Moran... 详细信息

作为新型城镇化的主体,城市群的发展极大地影响着中国城市空间格局的演变。以中国中部崛起重要引擎之一的长株潭城市群为例,从建成区扩展空间分异与交互为视角,基于多时相不透水面数据提取建成区范围,利用分形维数、空间扩展强度、Moran’sI系数与空间关联指数等多维测度长株潭城市群建成区的组织结构、扩展进程及空间格局,并采用主成分分析、地理加权回归定量揭示扩展驱动机制。结果表明,2003-2018年,长株潭城市群的空间结构具有显著的轴线特征,建成区集中分布在湘江生态轴及铁路、高速、国道等五纵五横综合交通干线上。长沙、株洲、湘潭建成区面积与扩展速度总体趋于上升,但长沙的空间主导地位持续加强。城市群空间增长的聚集态势减弱,建成区扩展及分布格局的总体空间差异减小;其中部存在扩展极核,圈层式辐射带动外围“冷点区”的扩展格局演化。长株潭城市群扩展驱动机制呈现空间异质性,整体主要受社会经济对外联系、行政力及区位与通达性的影响。

关键词：建成区扩展驱动力空间交互作用地理加权回归长株潭城市群

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面向行人导航意图探测的脑电分类研究

测绘学报 2024年第9期53卷 1829-1841页

作者：方志祥王禄斌武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

行人导航意图的自动识别是行人导航研究的一个难点问题,对建立智慧导航服务与新型的人机交互方式至关重要。目前,利用行为模式推估导航意图成为主流的解决方案,但是,这种方案依赖多种传感器且具有时滞性。本文提出了一种基于脑成像技术... 详细信息

行人导航意图的自动识别是行人导航研究的一个难点问题,对建立智慧导航服务与新型的人机交互方式至关重要。目前,利用行为模式推估导航意图成为主流的解决方案,但是,这种方案依赖多种传感器且具有时滞性。本文提出了一种基于脑成像技术的行人导航意图探测方法,通过多导联的、高时间分辨率的脑电信号解译行人的转向意图。首先,在处于道路交叉口的场景下,依照标准的运动想象范式采集得到4类导航意图对应的脑电原始数据,包括直行、停止、左转和右转;然后,融合脑电在时频域、空间域与功能连接上的特征,构建表达脑电活动过程的脑电时空连接网络,便于捕获与导航意图高度相关的脑电特征;最后,采用图卷积神经网络编码脑电时空连接网络,完成由脑电到4类导航意图的映射,并利用9个被试者的脑电数据作为样本集对本文方法的有效性进行验证。试验结果表明,采用短时窗(1 s)探测4类导航意图的平均精度为0.443±0.062,最高精度可达0.571。采用长时窗(6 s)探测4类导航意图的平均精度为0.525±0.084,最高精度可达0.665。该方法的探测精度略优于其他脑电解译算法,且对前进和停止意图的识别能力优秀,最高可达0.740和0.700。

关键词：行人导航导航意图识别 EEG GCN

基于MFCC特征与卷积神经网络的托辊故障诊断方法

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武汉大学学报（工学版） 2024年第5期57卷 691-698页

作者：李羽蒙樊红武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

针对现有托辊诊断方法诊断装置安装复杂且分析过程复杂等问题,提出一种基于Mel频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的故障诊断方法。首先对托辊运行声音信号的时... 详细信息

针对现有托辊诊断方法诊断装置安装复杂且分析过程复杂等问题,提出一种基于Mel频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的故障诊断方法。首先对托辊运行声音信号的时频特征进行提取,通过Mel变换构造MFCC特征参数;然后建立卷积神经网络模型,对构造的MFCC特征向量进行训练,利用多层特征提取网络将MFCC特征向量逐层变换形成抽象的深层特征;最后使用训练好的卷积神经网络进行分类,输出故障识别结果,从而实现托辊故障诊断。实验结果表明:该算法对托辊故障声音诊断的准确率达到99.64%,检测性能较好且具有较好的鲁棒性,验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：故障诊断卷积神经网络梅尔频率倒谱系数托辊

基于EFDC模型的表面流人工湿地水力性能和净化效果影响因素分析

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农业工程学报 2024年第7期40卷 172-181页

作者：王佳儿崔远来张博超廖斌贺天忠郭健武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室武汉430072 湖北省漳河工程管理局荆门448156

为探究长宽比、水深和水力负荷对表面流人工湿地水力性能和净化效果的影响及其定量关系,采用EFDC(environmental fluid dynamics Code)模型建立表面流人工湿地水动力-水质耦合模型并对模型进行率定和验证,基于构建的模型设置3因素6水平... 详细信息

为探究长宽比、水深和水力负荷对表面流人工湿地水力性能和净化效果的影响及其定量关系,采用EFDC(environmental fluid dynamics Code)模型建立表面流人工湿地水动力-水质耦合模型并对模型进行率定和验证,基于构建的模型设置3因素6水平的全因子模拟试验,通过分析216组试验结果研究湿地长宽比、水深和水力负荷及其交互作用对湿地水力性能和净化效果的影响,进而采用多元非线性回归模型将多因子影响与7个评价指标之间建立定量关系。结果表明:长宽比、水深和水力负荷之间的交互作用对水力性能和净化效果均有显著影响(P<0.05)。构建的参数与评价指标的回归模型说明水力效率、有效容积率和莫里尔离散指数与长宽比呈指数相关,总氮浓度去除率与水深呈指数相关,回归方程的建模决定系数均大于0.9,经试验数据验证的相对误差在20%以下,说明模型是可靠的。研究可为表面流人工湿地设计和运行提供依据。

关键词：磷氮湿地水力性能净化效果 EFDC模型

硫酸盐侵蚀对掺钢渣粉PVA纤维增强水泥基复合材料断裂性能影响

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复合材料学报 2024年第6期41卷 3103-3114页

作者：苏骏范子康蔡新华湖北工业大学土木建筑与环境学院武汉430068 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室武汉430072

为研究固体废料钢渣及硫酸盐溶液侵蚀作用下水泥基复合材料断裂特性,本文设计掺入不同质量分数的钢渣粉制备聚乙烯醇纤维增强水泥基复合材料(PVA/ECC),通过对硫酸盐侵蚀后的预制初始裂缝梁式试件进行三点弯曲性能试验,同时结合掺钢渣粉P... 详细信息

为研究固体废料钢渣及硫酸盐溶液侵蚀作用下水泥基复合材料断裂特性,本文设计掺入不同质量分数的钢渣粉制备聚乙烯醇纤维增强水泥基复合材料(PVA/ECC),通过对硫酸盐侵蚀后的预制初始裂缝梁式试件进行三点弯曲性能试验,同时结合掺钢渣粉PVA/ECC在Na2SO4溶液(质量分数为5wt%)中的表观形态和微观结构特征,探究硫酸盐侵蚀对钢渣粉PVA/ECC断裂性能的影响。结果表明:在未受硫酸盐侵蚀钢渣粉掺量为20wt%时,试件起裂荷载、失稳荷载提升效果最优,较未掺钢渣粉试件分别提高约61%、110%;PVA/ECC断裂韧度随侵蚀时间先增大后减小,侵蚀60天到达峰值,120天后S80组劣化最明显,起裂韧度Kini和失稳韧度Kun分别减小了约23%、13%;适量钢渣粉的掺入能有效缓解PVA/ECC的侵蚀损伤,钢渣粉掺量不超过60wt%时在试验研究的龄期范围内材料未出现明显劣化。在此基础上通过Weibull分布模型预测试件耐久性寿命,其中钢渣粉掺量为20wt%的PVA/ECC使用寿命最长,可达到444次左右。

关键词： PVA纤维钢渣粉硫酸盐侵蚀干湿循环断裂韧度耐久性能