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陆战场指挥与控制智能化技术体系研究

针对智能化技术对陆战场指挥与控制带来的机遇和挑战，围绕建立信息优势、认知优势、决策优势和行动优势等的关键技术需求，提出了陆战场指挥与控制智能化技术体系，重点分析了陆战场网络通信智能化、态势感知智能化、决策筹划智能化以及行动控制智能化等领域的核心技术，为全面开展陆战场指挥与控制智能化技术研究提供总体规划和指导。

  • 2022-04-06
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钻进感知、智能决策、大闭环控制、储层物性智能反演算法及岩性识别智能算法

深层油气资源量巨大，是全球油气开发的重要方向。随着钻井朝着深层（＞4500m）和超深层（6000m） 发展，地质条件更加复杂，深层钻井泥浆信号传输速率受限，井下随钻测井等数据传输延迟，增加了钻井事故的频率及钻出储层的风险。当前井场智能决策钻井的方法不适用，井下自主智能钻进是未来深层超深层高效钻进的发展方向。本文借鉴无人驾驶汽车的理论技术架构，提出了一种大闭环伺服控制随钻智能导向钻井方法，集旋转导向、地质导向、随钻地震、电磁前探、随钻测量、信号传输、自动钻机等技术于一体，利用“边钻边学”的人工智能评价与决策方法，智能识别钻头前方油气藏甜点，智能决策钻进方向和钻速，并利用大闭环伺服控制实现井下钻头的自主智能导向和钻进。大闭环伺服控制随钻智能导向钻井架构包括钻进感知、智能决策与大闭环控制3个部分。钻进感知部分通过随钻测井数据获取钻头定位信息、井周地层及钻头前方特性参数，智能决策部分依据钻进感知部分获取的信息通过人工智能决策模型修正轨道和优化钻进策略，大闭环控制部分根据智能决策指令调整钻进方向和速度。本文在钻进感知部分采用支持向量机算法利用随钻测井数据进行岩性智能识别，优选随机森林算法和长短期记忆（Long Short Term Memory，LSTM） 循环神经网络对孔隙度、渗透率、饱和度和泥质含量进行评价。在智能决策部分优选随机森林算法对机械钻速进行预测与优化，均获得了高准确率。

  • 2022-04-06
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传感器感知盲区条件下智能汽车主动制动系统控制研究

传感器感知盲区是造成智能汽车交通事故的主要原因之一。为了降低传感器感知盲区对智能汽车主动安全性能的影响，对传感器感知盲区条件下的智能汽车主动制动系统控制进行了研究。首先，建立感知盲区数据库，并搭建卷积神经网络对其进行识别；其次，根据其运动特征进行分类，建立感知盲区条件下的安全距离模型；最后，基于上述安全距离模型对感知盲区内的潜在障碍物进行自车速度控制，达到主动避撞的目的。仿真和实车试验表明，提出的传感器感知盲区分类可以较好地表述感知盲区的运动特征，传感器感知盲区条件下的主动避撞安全距离模型对潜在障碍物有较好的预防作用，主动避撞算法提高了智能汽车在传感器感知盲区内的主动安全性能。

  • 2022-04-06
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智能目标识别在未来军事作战中的应用与思考

军事技术决定战争形态。人工智能作为最重要的颠覆性技术，在军事领域的运用日趋广泛深入，成为引领世界新军事革命的主要因素，未来必将改写战争规则，催生智能化战争。智能目标识别，作为一项面向探测预警、情报侦察、态势感知、精确制导等多个军事应用领域的关键使能技术，以人工智能为技术手段，能够解决战场自动目标识别的关键问题，是打赢未来智能化战争的重要手段之一。

  • 2022-04-06
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城市社区绿化暴露对心理健康的影响研究：基于街景数据和遥感影像数据的分析

城市社区绿化能否提高居民的心理健康水平？当中的作用机制又是如何？大部分基于观察数据或者实验数据的研究都指向了一个结论：绿化暴露有益于心理健康（Markevych et al., 2017）。也有研究从下述几个方面揭示了绿化暴露影响心理健康的路径：①缓解精神压力和精神疲劳；②鼓励人们开展体力活动；③减少环境压力因素（如防尘降噪）；④促进邻里互动和⑤增强社区凝聚力（Markevych et al., 2017）。然而，由于绿化暴露测度方法的不同，既有研究往往存在着不一致的结论（Helbich et al., 2019）。例如，大部分研究人员基于遥感影像数据或者国土调查数据，采用自上而下的鸟瞰视角，测度一个地区植被覆盖程度的高低。然而，基于这种测度方法得出的绿化程度与居民的实际感受不太一致（Ye et al., 2018）。

  • 2022-04-06
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社区环境感知对居民体力活动影响研究：基于街景数据和深度学习视角

改革开放以来，我国城镇化快速发展，然而粗放式城市化过程同时带来的城市健康问题也引起社会各界关注。社区作为居民生活的基本单元，其建成环境品质与居民日常行为活动具有较强关联。然而，既有基于社区人居环境的健康效应研究大多运用居民调查问卷或调查员环境审计的方法对社区人居环境品质进行人工评估，存在主观性强、效率低及难以大规模开展的局限。

  • 2022-04-06
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基于路网和复杂图论的多层次城市社区发现和功能区识别

深入分析城市道路网络结构对于理解城市功能区的分布起着至关重要的作用。由于集中了拓扑密集连接的路段，城市道路中的社区（community）为研究网络结构提供了新的视角。 在本研究中，基于OpenStreetMap道路和POIs数据，我们采用Infomap社区检测算法来识别不同层次的城市道路社区，探索道路对于城市空间的塑造作用，及其与城市功能区分布的关系。

  • 2022-04-06
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两种基于深度学习的城市感知模型对比研究

本研究以武汉市两条典型街道为研究区域，将采集的视频图像数据作为模型输入，选取了两种具有代表性的方法：1）端到端卷积神经网络（CNN模型）；2）基于全卷积神经网络和随机森林（FCN+RF模型）。通过比较两种模型的精度，分析了模型在不同城市场景中的适应性。基于POI数据和OSM路网数据，分析了CNN模型与城市功能的关系，并验证了模型的可解释性。

  • 2022-04-06
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