航天发射场综合环境数据表示与交换方法

综合环境数据表示与交换标准（SEDRIS）是实现航天发射场异构系统间环境数据共享与复用的基础。在航天发射场综合环境概念的基础上，系统地阐述了典型的环境要素信息以及它们与发射场之间的关系，总结了发射场综合环境数据表示与交换的需求。应用SEDRIS机制中数据生产与消费的标准化过程，提出了航天发射场综合环境数据表示与交换方法。以控制分系统为背景，阐述了环境数据需求分析、环境数据映射方法以及SEDRIS API集成3个主要的关键技术。     

深水爆炸下凸型加筋锥柱壳结构的破坏模式

水深是深潜装备在水中爆炸时结构动态响应的重要影响因素,深水爆炸条件下深潜装备结构的动态响应是深潜装备防护设计的重要基础。以典型深潜装备的防护需求为背景,研究加筋锥柱凸结构在深水爆炸载荷下的破坏模式。进行500 m水深范围内加筋锥柱凸结构的爆炸实验,并利用ABAQUS数值仿真方法得到了多种工况下结构的动态响应过程。根据结构变形量和破坏程度,获得了加筋锥柱凸结构包含肋间壳板凹陷变形、壳板与肋骨协同变形和压溃撕裂破坏的3种破 坏模式,揭示了不同破坏模式之间的演变与转化机理。结果表明：随着水深、冲击因子的增加,加筋锥柱凸结构的变形破坏结果更加严重,破坏模式的演变与转化过程更加复杂。     

面向监控视频的行为模式挖掘

行为模式挖掘技术是监控视频语义分析的重要组成,由于先验知识的缺乏与特征维数约束,难以准确定义参数化挖掘模型的结构复杂度,通过非参数化的无限高斯混合聚类运动特征得到原子行为模式,并估计其持续时间分布,使用局部特征维测试验证了挖掘模型的运动相似性假设。结果表明所得到的行为模式集准确刻画了场景的潜在运动语义,而通过行为中存在的时间多形态分布进一步发现了隐藏运动知识。     

航天发射场综合环境数据表示与交换方法

综合环境数据表示与交换标准( SEDRIS )是实现航天发射场异构系统间环境数据共享与复用的基础。在航天发射场综合环境概念的基础上,系统地阐述了典型的环境要素信息以及它们与发射场之间的关系,总结了发射场综合环境数据表示与交换的需求。应用SEDRIS机制中数据生产与消费的标准化过程,提出了航天发射场综合环境数据表示与交换方法。以控制分系统为背景,阐述了环境数据需求分析、环境数据映射方法以及SEDRIS API集成3个主要的关键技术。     

结合流形密度的聚集行为模式分割算法

目的 在视频监控和人群模式行为理解的重要应用中,识别分割场景中的集体行为仍然是一个极具挑战性的问题。在这项研究中,提出一种基于流形密度的集体聚类算法,能够识别具有任意形状和不同密度条件下的集体行为的局部和全局模式。方法 受群体运动行为的流形拓扑结构启发,首先提出一种新的流形距离度量方式用于挖掘群体运动的深层行为模式。进一步定义了集体聚集密度的概念,并通过基于聚集密度的聚类算法识别具有局部一致性行为的群组,这种策略更适用于识别具有任意形状的聚类。同时考虑到子群组之间的复杂交互作用,引入层次聚集合并算法得到全局集体行为模式,可以有效地表征全局一致性关系。结果 针对不同情况下的复杂场景,本文算法在集体视频监控数据集下的实验结果表明了其有效性和鲁棒性,相比于传统的聚类方法和标准经典算法,以平均误差（AD）和方差（VAR）作为评价指标来评价算法性能,本文方法将识别分割聚集行为群组的误差率结果控制在了0.81和0.99以内,相比许多经典方法有较大提升。同时在具有复杂流形结构及任意密度条件下的人群场景中能够取得精确有效的识别结果,解决了经典方法在该特殊场景下存在的缺点。结论 本文针对已有方法在流形结构场景识别集体行为流向缺乏精确性和稳定性的描述和分析这一问题,提出了基于流形密度的群组聚集聚类识别算法,在多个复杂真实视频数据集中进行实验,证明了所提方法的有效性,并相比于已有方法具有更高的识别精度。     

基于SEDRIS的综合战场环境数据表示模型

一致性的战场数据表示机制和无缝的数据共享机制是决定建模仿真可信度的关键因素,综合环境数据表示和交换规范SEDRIS为解决这个问题提供了很好的技术支持。本文首先归纳了SEDRIS的相关基本概念,分析了综合战场环境的必要的构成要素,在此基础上提出了一个包含自然和人文特征的环境要素和作战实体外部特征的概念模型,基于SEDRIS给出了两种代表性要素的数据表示模型,利用DRM模型对综合战场环境中的地形元素与坦克作战元素进行统一的无歧义的UML建模,最后提出了如何利用SEDRIS对概念模型进行有效描述,显示了SEDRIS模型在综合战场环境数据表示方面的效率性。     

基于运动轨迹的监控场景分析模型

所提出的模型通过层次分类聚类过程学习运动轨迹信息结构。用拓扑先验分类轨迹的相似性运动空间,然后结合混合模型拟合各运动特征的统计分布,得到潜在运动规则;最后基于规则模型检测监控场景中的异常运动行为。轨迹多维运动线索的统计模型对噪声具有较强的鲁棒性,同时利用先验分类使运动规则具有较明显的语义结构。实验结果验证了模型的有效性。