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。

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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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一种耦合“人机对抗”策略和街景数据打分的城市感知空间分布获取方法

近些年随着大量带有地理标签的图片数据集的出现，由于其包含着丰富的可视信息，可以准确刻画城市的视觉环境。此外人类大脑和视觉也是城市居民获取对周边环境感知最为直接和有效的方式，在对自然场景的全局性理解和识别方面具有本质的优越性，因此城市街景可以更好的辅助我们对城市感知的定量分析和定性理解。

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城市同质感知区域识别：城市视觉智能+复杂网络分析

本研究提出了一个利用街景图片和多层次网络聚类方法发现同质城市感知地块，并在地块尺度探究城市感知和城市功能之间关系的分析框架。将此方法应用于中国典型城市北京，从定量和定性的角度证实了该框架识别同质城市感知地块的有效性。同时，我们的分析结果也表明，优化城市功能类型，提高城市功能的混合程度可以使得城市感知变得更加友好。

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