随着我国社会经济发展和人民生活水平的提高，城市居民对重塑慢行系统、提升城市空间品质提出了更高的要求。共享单车作为一种便捷、高效、绿色的新型出行方式，是解决城市短距离出行和"最后一公里"难题的重要工具。本文以一种新的视角，应用共享单车骑行轨迹数据从骑行行为角度对骑行环境进行研究。以龙岗区为例，首先对街道骑行行为的时空间分布特征进行了研究，发现骑行行为在时间上主要集中在早晚高峰时段，在空间分布上主要集中在地铁和公交的接驳站点和龙

机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 创新性： 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。系统主要由两部分功能模块组成：自动化模型重建模块及三维可视化交互管理系统模块。其中自动建模模块由点云影像自动配准、实景三维模型重建、点云滤波、点云分类、建筑物单体化分割、建筑物结构化模型重建等软件子模块构成。系统支持DEM、DOM、实景三维模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多种产品生产；支持多核、多CPU、多GPU架构的任务并行化管理，支持搭建点云、影像、模型数据库，支持人机交互进行语义分割、模型编辑、纹理编辑等功能。 软件解决的关键问题： LiDAR点云与倾斜影像异源异构数据配准问题，点云影像数据难以联合应用； 单一数据源三维信息与纹理信息不全，高质量模型结果依赖高精度数据输入，导致数据获取成本昂贵、效率较低； 城市级实景三维模型重建自动化程度低，低精度自动结构化模型成果难复用，而手动模型绘制难度高、工艺繁琐； 实景三维数据制作单位高度依赖国外软件，国产化难。 先进性： 当前，国内90%以上地形级实景三维数据制作测绘单位都基于国外软件进行三维重建，而城市级实景三维模型则重度依赖全人工手动勾绘且需调用国外专业三维建模软件，模型重建学习成本极高、软件针对性不强而效率低下。 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统软件系统以高精度、高效率、高自动化程度城市级实景三维模型重建为首要目标。软件系统具备高精度点云影像配准模块提供异源数据联合应用基础；采用LiDAR点云约束的多视影像密集匹配策略实现高精度、全覆盖三维数据输入以实现高质量实景三维模型重建；采取地面点滤波、非地面点地物分类、目标地物单体实例分割递进式流程得到建筑物等地物单体化三维数据；优化自动结构化模型重建与人工干预的结构化建模流程，无需额外依赖专业建模软件；提供针对建筑物结构化建模的模型编辑、纹理编辑模块，不达标的自动模型可复用，三维点云端、二维影像端可独立或联合编辑，具备交互友好的参照式、勾绘式、半自动编辑模式。 独占性： 系统主要搭建两条生产路线，以适应不同地域模型精度要求差异、不同应用时间响应要求。其一是以LiDAR点云为主的快速建筑物结构化模型重建，经过点云分类、建筑物实例分割、结构化模型重建等步骤构建人工地物结构化模型，并利用配准后多视影像对模型纹理映射，此生产线主要产品包括DOM、DEM、 LoD2为主的建筑物结构化模型、典型地物真实色彩点云等轻量基础数据；其二是在LiDAR点云约束下生成高精度密集匹配点云构造高质量实景三维模型，并在此基础上提取建筑物单体三角网数据，经过模型简化抽象得到建筑物LoD3模型，此生产线主要产品包括实景三维模型、建筑物LoD3模型等城市级实景三维数据要素。 此外，软件系统支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、国产麒麟(V4/V10)等多操作系统中运行，已阶段性实现国产化。

本发明公开了一种基于自相关的大型轴流风机不平衡量的识别方法。方法:1)假设轴流风机振动由不平衡量引起,定义轴流风机振动信号工频信号的幅值与其他频率信号的幅值之比大于等于二,采样长度大于转速信号周期;2)对轴流风机振动信号进行低通滤波;3)进行二重自相关,从轴流风机振动信号众多频率成分中分离出工频成分;4)进行有效值计算,还原出轴流风机振动信号中工频成分幅值;5)用测幅法进行动平衡,确定轴流风机不平衡质量的大小和位置。本发明可以在不提取键相信号的前提下,从复杂振动信号中有效分离出不平衡振动幅值分量,最终通过测幅平衡法找出轴流风机的不平衡大小和位置,有较大的工程应用价值。

本发明提供了一种基于摄动随机有限元的随机动载荷识别方法，对含不确定性参数的结构开展同工况下多次模态试验，计算其不确定性刚度、质量和阻尼矩阵，对不确定性刚度、质量和阻尼矩阵进行展开，计算格林函数矩阵，建立基于摄动随机有限元的不确定性动力学模型，测量随机动载荷作用下含不确定性参数结构的随机位移响应样本，利用随机位移响应样本均值识别结构上所受随机动载荷的均值，计算仅考虑动载荷随机性引起的随机位移响应协方差的近似值，识别获取随机动载荷的统计特征。利用本发明方法，可以同时考虑动响应、结构系统和动载荷的不确定性，利用实测动响应样本识别获取结构动载荷的统计特征，可以为工程结构提供丰富的动载荷信息，更有利于工程结构的安全评估和优化设计。

CN105279380B 一种基于表情分析的抑郁程度自动评估系统CN201310089195 一种基于车灯识别的夜间车辆检测方法及系统。

本发明公开了一种相控阵三维声学摄像声纳动静目标识别方法,包括目标聚类步骤、目标特征提取步骤和目标特征匹配步骤。通过遍历声纳数据点,利用数据点之间的距离连通性对目标进行聚类,得到单帧图像中的各个独立目标;对聚类后的各个目标进行三维特征提取,包括目标总点数、目标质心、距离跨度和边界信息等;对相邻两帧中处于重叠区域的目标进行前后帧的特征匹配,通过合理设定各个特征参数的权重值,计算各个特征参数与权重值的累加和,实现动静目标的有效识别。该方法布局严谨、高实时高精度、准确率高、可扩展性强,有效地实现了三维声纳目标动静目标识别功能。

本发明公开了一种数控机床切削加工的刀具磨损状态识别方法，具体包括如下步骤：（1）数据采集（2）采集数据区间化，获得区间数据集<img file="DDA00001669935800011.GIF" wi="787" he="88" />（3）对采集信号进行小波包分解，获得各频段的能量百分比和相应各频段的上界小波包系数和下界小波包系数；（4）获取多观察序列（5）求取广义隐马尔科夫初始模型λ=（A,B,π）；（6）模型训练获得最优模型库λ＝(λ₁,...,λ_n)；（7）把待识别磨损状态的刀具磨损信号数据作为多观察输入代入上述最优模型库，识别刀具磨损状态。本发明通过广义区间概率来解决数据机床加工中研究刀具磨损状态时，信息处理中出现的不确定性问题，识别准确率显著提高。

本发明公开了一种无人机电磁信号管理和调制方式识别方法，属于电磁信号存储和识别技术领域。所述识别方法首先获取无人机电磁信号详细信息并存储，然后构建调制方式识别模型，输入电磁信号波形和调制方式数据迭代训练调制方式识别模型参数，实现对未知无人机电磁信号波形的调制方式识别。