DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 系统设计 3.1. 功能设计 本系统的服务对象是汽车驾驶员，主要考虑的是车辆周边环境的实时把控、行车风险的实时预警，系统功能模块设计见图1。具体功能设计如下： 1) 用户管理：包括用户注册、登录，个人信息管理等。 2) 辅助驾驶：用户行车前可查看出行天气和交通路况，做好出行准备；行车过程中系统持续检测周边环境，采用分级预警机制动态反馈预碰撞风险。语音模式便于用户简化功能操作，降低系统对用户的影响。 3) 数据分析：包括历史记录和数据报告。用户可查阅以往的预警记录，明确出行安全风险。 图1. 功能模块设计 本系统前端部分采用Flutter框架，支持iOS、Android系统开发，提供Material和Cupertino两套控件适配Android和iOS，更好地在不同平台上提供原生的用户体验。 后端部分使用SpringBoot框架，该框架抛弃繁杂的xml配置文件，使用注解简化配置，开箱即用，极大提高开发效率。 算法部署使用Flask框架，该框架作为轻量级的Web应用框架，可以灵活、高效地实现Web服务。与YOLOv5算法统一开发语言，便于开发和后期维护。 系统采用单目摄像头采集视频图像，其结构简单，运算速度快，具有广泛的应用场景。 3.2. 数据库设计 系统采用MySQL数据库，数据实体有驾驶员信息、管理员信息、驾驶员预警记录。前端采取dio网络请求框架调用后端接口，后端利用MyBatis框架与数据库交互。驾驶员信息表用于保存驾驶员用户的账号信息和真实信息，见表2；管理员信息表用于保存管理员的相关信息，见表3；驾驶员预警记录表则记录各驾驶员用户的预警详细信息，见表4。 Table 2 Driver informatio 列名 数据类型 含义 备注 user_id bigint ID 主键 user_name varchar (20) 用户名 user_pwd varchar (20) 密码 user_avatar varchar (150) 头像 real_name varchar (20) 真实姓名 user_phone varchar (12) 手机号码 user_email varchar (100) 邮箱 user_gender varchar (1) 性别 register_time timestamp 注册时间 last_login timestamp 最近登录时间 user_rating varchar (5) 驾车评级 relative_phone varchar (11) 亲属电话号码 表2. 驾驶员信息 Table 3 Admin informatio 列名 数据类型 含义 备注 admin_id bigint ID 主键 admin_name varchar (20) 管理员名 admin_pwd varchar (20) 密码 real_name varchar (20) 真实姓名 admin_phone varchar (12) 手机号码 admin_email varchar (50) 邮箱 admin_gender varchar (1) 性别 register_time timestamp 注册时间 last_login timestamp 最后登录时间 表3. 管理员信息 Table 4 Warning informatio 列名 数据类型 含义 备注 record_id bigint 预警编号 主键 user_id bigint 用户ID 外键 record_date timestamp 预警时间 record_location varchar (40) 预警位置 record_degree varchar (20) 危险等级 record_reason mediumtext 预警描述 表4. 预警记录 3.3. 算法设计 本系统的核心功能为检测和预警模块。检测即对车辆周围的行人、车辆进行分类判断，预警即测算其与车辆的相对距离，当测算距离小于安全距离时，系统及时向驾驶员反馈示警。其工作流程如图2所示。为实现此功能，本系统采用YOLOv5作为目标检测算法，推理目标分类信息和标定框位置；利用基于小孔成像的测距算法，结合目标标定框底部中心位置实现目标距离的测算。 YOLOv5作为单阶段(one-stage)目标检测算法，将检测问题转换为回归问题，对每一帧图像作出类概率预测和边界框偏移量预测，其检测速度相对较快，符合本系统的应用场景需求。YOLOv5将输入图像分割成N × N个网格，每个网格负责检测中心点在本网格中的目标，并生成标定框，最后使用非极大值抑制算法(Non-Maximum Suppression， NMS)去除冗余的剩余框，实现生成区域和回归分类在一个网络中的端到端训练。相比Faster R-CNN双阶段的目标检测算法，单阶段检测算法将候选区生成阶段和目标识别阶段简化为边框回归任务，将标定框通过损失回归优化，从而接近真实的标定框，兼顾速度与精度 [ 11 ]。 在YOLOv5推理得到的目标框坐标的基础上，利用基于小孔成像的测距算法实现与检测目标的距离估计。该方法的核心思想是三维空间的物体到摄像机的二维成像平面的投影关系。单目摄像头小孔成像模型中包括像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系和世界坐标系，将得到的目标检测框底部中心位置从像素坐标系转化到世界坐标系，得到真实的x轴和y轴距离，进而测算与检测目标的直线距离。该方法的关键部分就是得到相机的内参和外参，即建立三维空间的物体与成像平面的坐标点的对应关系。本文使用张正友标定法求解相机内参矩阵。小孔成像的坐标系转换如图3所示。 图2. 检测预警流程 图3. 坐标系转换 张正友标定法使用二维的棋方格标定板，采集不同位姿的图片，提取图片角点的像素坐标，计算相机的内参，最后使用极大似然估计法优化参数 [ 12 ]。由于外参矩阵反映的是物体和相机的位置关系，相机位置、角度和物体的位置都会导致外参矩阵的变化。因此，外参矩阵需要在实际应用场景进行标定，本文采用PNP求解外参矩阵。在已知相机内参的情况下，利用多对3D与2D匹配点，最小化重投影误差求解相机外参。世界坐标系与像素坐标系的转换公式如公式(1)所示。 (1)
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user: 4. 系统实现 系统使用Android Studio作为开发工具，采用Flutter框架 [ 13 ]，页面美观大方，操作简单易用。 4.1. 辅助驾驶 4.1.1. 实时预警 用户点击“预警”选项，进入辅助驾驶模块。图4所示页面是车辆预警页面。摄像头安装并启动后，服务器端启动图像采集程序，程序检测视频流的每一帧图像，最终将检测数据传输到APP中。该页面显示预警信息，包括物体类别、风险距离、预警方向等，同时发出声音提醒用户。 图4. 实时预警 4.1.2. 实时监控 用户口述“查看监控”关键词，系统自动打开监控画面。该页面使用WebView组件，接收服务器端传输的视频流数据。监控视频见图5。 图5. 监控视频 4.2. 数据分析 4.2.1. 历史记录 用户点击“主页”选项，进入图6所示的历史记录页面。该页面使用ListView和Card组件显示用户预警记录，其中包括预警原因、预警时间、风险等级信息。 图6. 历史记录 4.2.2. 数据报告 数据报告页面呈现用户历史预警记录的物体类别雷达图及车辆各方向预警次数的占比图等。通过数据报告，用户明确自己在行车过程中的风险情况，加强对车辆周边环境的注意，改善用户的行车习惯。数据报告页面见图7。 图7. 数据报告 4.3. 用户管理 4.3.1. 用户注册 用户在登录页面点击“立即注册”字样，系统跳转至注册页面，用户在该页面输入用户名、密码、手机号等信息，点击“注册”按钮。系统将输入信息与数据库已有信息进行对比，确认无此用户信息即可注册成功。登录页面见图8，注册页面见图9。 图8. 登录信息 图9. 注册信息 4.3.2. 用户登录 用户在图10页面中点击“头像”，系统跳转至登录页面。用户输入用户名和密码，点击“登录”按钮，系统将信息与数据库内信息进行匹配，正确则登录成功。 图10. 个人管理
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user: 5. 结语 本文基于汽车驾驶员在行车过程中对周边环境及时把控、快速反应的需求，使用YOLOv5算法、基于小孔成像的测距模型和前后端分离技术，设计实现了基于YOLOv5测距的汽车辅助驾驶信息检测系统。该系统使用单目摄像头采集视频图像，经YOLOv5检测算法推理获得车辆行人检测信息，检测结果传输至前端用户APP展示。前端基于后端距离数据与安全距离进行比较，对于小于安全距离的情况进行实时预警。同时驾驶员可查看摄像视频，及时关注行车情况，辅助用户安全行车。经实践，本系统可满足驾驶员在行车过程中把握周边环境的需求，提醒驾驶员做好防范措施，避免交通事故的发生。
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user: 摘要 随着规模的扩大，很多公司都设置了分支机构，如何实现公司总部与分支机构的网络资源共享，同时又保证内部数据安全传输，是一个非常重要的课题。VPN技术在网络安全领域发挥着重要的作用，本文提出了一种基于VPN的公司总部与分部的互连网络，运用虚拟机与模拟器对网络的拓扑机构进行了设计，对网络的运行进行了模拟。
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user: 1. 引言 随着公司业务的拓展，企业需要在公司总部以外设置各种分支机构，网络成为了多数公司总部与分部之间数据传输的必备桥梁。为了提升公司自身的数据的传输效率及数据的安全性，加强公司网络的安全建设必不可少，一个性能高效、安全稳定的网络能使得企业公司能够平稳运行，提高企业的工作效率 [ 1 ]。 VPN是一种能在公共网络中建立的一种专用数据通道，目前该技术在大型公司和企事业单位得到了广泛的使用，但由于网络安全设备的成本较高，一些技术诸如ACG及防火墙等较为复杂，使得该技术很难在中小公司应用 [ 2 ]。 本文提出一种基于VPN [ 3 ] 的公司总部与分部的互连网络，该网络设备少，通过简单的配置可以很方便的更改VPN连接，在公网上建立起如同专线一样的效果，产生了与NAT不同的效果，能够保证数据的安全。该网络使用SSL [ 4 ] 作为安全协议，可以为基于TCP技术的数据进行安全的传输。SSL VPN是以SSL的安全技术如认证加密等手段为基础开发出的VPN技术。SSL VPN主要是通过先连接到公司总部的网关然后再通过网关对内部资源访问 [ 5 ]，安全主要依靠它自身的加密等技术。具体为先在SSL VPN网关上创建接口，并配置能够发给客户端的路由表。用户使用客户端登录后，对网关进行连接，在经历了认证和授权后，网关会给虚拟网卡分配一个IP地址，再将可接入IP资源发给客户端。在客户端对资源进行访问时，报文会被SSL封装，在通过虚拟网卡发送到网关上，网关在解析后转发给服务器，服务器会产生报文再通过网关的帮助下发给客户端。该网络具有实现简单、成本低的特点，能够满足大部分中小公司的要求，对中小公司的VPN网络的普及具有重要的理论意义和实际价值。
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user: 2. 网络设计 2.1. 拓扑图 图1为运用虚拟机与模拟器实现的网络拓扑图，该网络将防火墙作为网关边缘设备，用到了核心交换机、接入交换机、POE交换机、AC控制器、无线AP等设备，模拟了公司本部和公司分部的VPN连接。公司总部网络采用由防火墙连接到核心交换机，再由核心交换机连接到接入交换机，最后由接入交换机连接到用户主机或无线AP的网络架构。公司分部网络采用由防火墙到接入交换机，接入交换机再连接到用户主机或无线AP的网络架构。虽然图中只有一个分部，但很容易据此推广到多分部的情形，下面不再累述。 2.2. 防火墙 防火墙采用H3C SecPath F1000-AK115，该设备吞吐量达到2 G，每秒新建连接数可以达到2万，并发连接也能达到50万，适用于中小公司的环境下使用。该防火墙支持IPSec、L2TP、SSL VPN满足了公司对于访问数据的需求，它能够基于地址等属性，配置入侵防御、防病毒、文件过滤、数据过滤、URL过滤、会话老化时间、日志记录等高级访问控制功能用来保护数据安全。同时防火墙还能实现对安全区域进行划分，对控制列表进行访问，配置策略保证数据的流向，动态的对无用的数据包进行过滤，创立黑名单禁止某些用户的访问，使MAC地址和IP地址绑定，基于MAC地址的对访问的IP地址进行限制创建列表等功能。 防火墙支持对DDoS攻击进行的防护，可以抵御多种多样的攻击，如SYN flood等攻击手段。它还拥有一些上网行为管理的功能，可以对一些常见的应用进行控制。也拥有一些行为审计的功能，可以对所作的事情进行记录。它支持的web页面管理也是一大亮点，因为这个我们可以不用特别对命令行深入了解，通过网页方式无疑大大降低了维护人员上手的难度。 图1. 网络拓扑图 2.3. 接入交换机 5130S-52P-EI这个型号作为接入交换机，他属于弱三层的交换机，支持OSPF等多数的三层协议，拥有48个千兆电口，减少了对核心交换机的端口数要求，与所选的核心交换机类似该设备也能使用智能管理平台利用图像化的界面方便管理。同时该设备支持对ARP攻击防御等安全技术来保护通信安全。 2.4. POE交换机 网络选择5130S-28P-PWR-EI作为POE交换机，它的供电要求只有185 W，供电功耗相对较低同时又能满足一般用户无线覆盖所需AP的供电要求。 2.5. 无线选型 网络选择AC控制器中性价比较高的WX2540H，该设备拥有1.6 G转发性能的同时还能够最大管理48个AP，此AC控制器还能对一些常见的如Dos攻击进行防御。这种AC支持专门对于CPU的保护机制，能够对发往CPU处理的报文进行控制，保证流量的正常，从而保证AC控制器能够在各种情况下能够正常工作。
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user: 4. 结语 本文提出了一种于VPN的公司总部与分部的互连网络，并用虚拟机与模拟器实现了网络的拓扑设计。文中对网络的各种配置进行了详细说明。该网络可以在少设备、低成本的情况下，为中小公司的总部与分支机构的网络传输提供高效和安全的支持。
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user: 摘要 针对目前果蔬存储时间与安全问题，希望通过研究实现新鲜果蔬识别与系统时间记录，本文运用了Python语言、Flask框架、深度学习、爬虫、Xception算法等相关技术对系统的总体架构以及功能模块进行设计，实现了食物识别、腐败提醒等主要功能。通过实际测试后，系统运行稳定，能较好地减少因食用腐败食品而导致疾病的问题。
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user: 1. 引言 食用不新鲜的瓜果蔬菜是导致食品安全问题的一个重要因素，因此，为了更好的对新鲜果蔬进行管理，我们提出一个可以实现对各模块内存储的果蔬进行变质预警告这一功能的设备。首先应该将放入的水果和蔬菜进行识别，判断其种类是什么。通过对比选择深度学习对当前获取图像进行识别，可以达到一个较高的准确率，为了进一步提高图像识别的准确率，我们在Xception模型的基础上建立了一个池化层，三个全连接层，两个卷积层，调用了ReLU激活函数(一种人工神经网络中常用的激活函数，通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数)、RMSProp优化器(也叫均方根算法，该优化器没有采用传统暴力直接的累加平方梯度，而是加了一个衰减系数来控制历史信息的获取多少)，以及采用Dropout函数防止其过拟合。Xception是Inception-V3的极端情况(见图2)，通过使用该模型结构，我们对测试集内的12种不同种类果蔬识别准确率最终高达91%。
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user: 2. 研究现状分析 上世纪八十年代，计算机视觉技术开始应用于果蔬识别范畴，1981年Graf等人 [ 1 ] 通过从苹果叶片形态的研究，实现了最大概率分类来检验苹果的损伤程度。1996年，Bolle等人 [ 2 ] 通过提取图像中果蔬的颜色，纹理等特征，第一次实现了对随意堆叠与摆放的水果蔬菜的识别与归类。2012年，Fabio等人 [ 3 ] 提出通过整合多种低成本分类器来识别目标果蔬，推动了超市果蔬自动销售系统的发展。2014年，陶华伟等人 [ 4 ] 采用结合颜色完全局部二值模式与颜色特征的方法获取目标纹理的特征，提高了果蔬智能识别系统的准确率。2016年，庄路路 [ 5 ] 提出基于改进的SURF算法对特征点进行检测和匹配，以实现对水果进行识别。 通过以上分析结果不难发现，研究人员在果蔬的识别检测领域展开了大量的研究工作，当然也不难发现，以上研究很多是根据统计模式的识别方法，基本都是人工设计算法来提取果蔬颜色、形状等特征。该方法实现较为单一，换用不同的果蔬又得重新设计算法，因此深度学习成了这方面的不二之选。在2012年的ImageNet图像分类大赛上，Hinton组采用了深度学习的方法一举夺魁 [ 6 ]，且此方法准确率超第二名10%以上，突然之间这也掀起了深度学习的热潮。从经典的LeNet-5网络模型，到基于ＲeLU激活函数的卷积神经网络，再发展至基于随机Dropout的CNN网络，图像识别的精度越来越高 [ 7 ]。本文亦采用深度学习，通过搭建以下图1卷积神经网络模型来提高果蔬图像识别的准确率。利用该卷积神经网络模型，我们对果蔬图像的判断准确度较传统模型更高，这也意味着对果蔬种类的定位更精确，这也使得接下来对不同模块中存放的果蔬判断更准确。 图1. 基于Xception模型的卷积神经网络的果蔬识别结构图
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user: 3. 方法 3.1. Xception 在Inception中，特征可以通过1 × 1卷积，3 × 3卷积，5 × 5卷积，pooling等进行提取，Inception特征类型的选择由网络进行训练，即一个输入同时输入到多个特征提取方法中，然后做concat。Inception-v3的结构图2如下。 图2. Inception-v3的结构图 对Inception-v3进行简化，去除Inception-v3中的avg pool后，输入的下一步操作就都是1 × 1卷积，结构如图3所示。 提取1 × 1卷积的公共部分，结构如图4所示。 Xception (极致的Inception)：先进行普通卷积操作，再对1 × 1卷积后的每个channel分别进行3 × 3卷积操作，将结果归并得到的最终Xception模型如图5所示。 3.2. RMSProp 损失函数在更新过程中摆动幅度过大，函数的收敛速度较慢。为了改善上述两个问题，RMSProp算法采用微分平方加权平均法将权重W和偏置b的梯度进行加权。以下是预计到第t轮迭代过程的公式： s d w = β s d w + ( 1 − β ) d W 2 (1) s d b = β s d b + ( 1 − β ) d b 2 (2) W = W − α d W / s d w + ε (3) b = b − α d b / ε s d b + ε (4) 上述公式中的β是一个梯度累积的指数，公式(1)中的s dw 是损失函数在前面的t − 1轮迭代过程中累积的梯度，公式(2)中的s db 是s dw 的梯度动量 [ 8 ]。而RMSProp算法计算了梯度微分平方的加权平均值，这是不一样的地方。此举有效解决了前面所讲的两个问题，既有助于消除摆动幅度较大的方向，对摆动幅度进行校正，降低各维度的摆动幅度，又能加快网络函数的收敛速度。分析以上公式(3)和(4)，只要dW或者db中有一个值较大，当我们更新权重或偏移量时，我们将它除以之前累积的梯度的二次方根(公式(3)中的 s d w 以及公式(4)中的 s d b )，这样可以降低它的更新幅度。最后，我们在公式(4)中取一个极小的平滑值ε (该数值一般取10 − 8 )来避免分母为0。 图3. 输入1 × 1的卷积 图4. 提取公共部分 图5. 最终Xception模型
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user: 4. 实验 4.1. 数据集 采用python爬虫的方式从网上爬取了12类共7200张图片。由于标签原因，其中有3045张图片被清洗掉。所以最终我们的数据集总共有12类、4155张果蔬图像。这12种类别为大枣、葡萄、西瓜、火龙果、龙眼、菠萝、花生、西红柿、胡萝卜、白菜、土豆、茄子，图6展示了本文收集的部分数据集。 图6. 部分数据集展示 4.2. 实验方法 本文构建了如图5所示的Xception模型的卷积神经网络模型。输入图像尺寸为150 × 150。采用批量随机梯度下降法迭代45个批次(45 epochs)，对每次epochs，每输入样本容量大小/64个样本训练后，进行反向传播并更新一次权值。本文设置初始学习率为0.1，定义优化器RMSprop (Root Mean Square Prop)。本文将爬取的4155张水果蔬菜图片按照9:1的比例划分训练集和测试集，划分后的具体图片数量如表1所示。 Table 1 Division of training set and test se 总计 训练集 3747 测试集 408 表1. 训练集和测试集的划分 4.3. 实验结果 为了验证本文模型的有效性，本文进行了实验，实验过程中迭代轮次与其精确度及损失值如表2所示，其中epoch表示迭代轮次，Train accuracy和Train loss分别表示训练过程中的精确度和损失值；Validation accuracy和Validation loss分别表示测试过程中的精确度和损失值。训练过程中准确率越高意味着后面测试过程中也会更准确。从实验结果可以看出，迭代45个批次过程中Train accuracy最高到达了0.9634，而Validation accuracy最高也达到了0.9167，这可以看出我们构建的模型的有效性。 Table 2 The iteration cycles and their accuracy and loss values during the experimen epoch Train accuracy Train loss Validation accuracy Validation loss 1 0.2672 2.2577 0.4688 1.7930 2 0.4806 1.6471 0.6458 1.3489 3 0.5970 1.2854 0.5938 1.3525 4 0.6634 1.0789 0.8125 0.6832 5 0.7093 0.9494 0.7917 0.6898 6 0.7500 0.8222 0.8438 0.5916 7 0.7716 0.7372 0.7917 0.7680 8 0.7909 0.7156 0.8958 0.5319 9 0.8071 0.6405 0.7917 0.5862 10 0.8394 0.5330 0.8333 0.8669 11 0.8470 0.5562 0.8438 0.5263 12 0.8427 0.5313 0.8750 0.5109 13 0.8491 0.4797 0.8333 0.6280 14 0.8761 0.4173 0.8438 0.5507 15 0..8879 0.3962 0.8750 0.5650 16 0.8804 0.3900 0.8958 0.4242 17 0.8798 0.3800 0.8125 0.7023 18 0.8922 0.3317 0.8646 0.4609 19 0.8922 0.3596 0.8646 0.4915 20 0.9149 0.3084 0.8750 0.5043 21 0.8998 0.3484 0.8542 0.5857 22 0.8912 0.3509 0.8229 0.6115 23 0.9158 0.2874 0.8438 0.5635 24 0.9246 0.2617 0.8958 0.4129 25 0.9203 0.2530 0.8542 0.6526 26 0.9126 0.2646 0.8854 0.4374 27 0.9224 0.2682 0.9167 0.5190 28 0.9343 0.2376` 0.8854 0.5462 29 0.9246 0.2414 0.8750 0.4385 30 0.9450 0.1866 0.8542 0.5196 31 0.9364 0.2186 0.8542 0.4577 32 0.9410 0.2166 0.8750 0.5423 33 0.9472 0.1917 0.8958 0.4113 34 0.9386 0.2000 0.8854 0.4852 35 0.9471 0.1810 0.9062 0.3600 36 0.9310 0.2243 0.8854 0.3830 37 0.9497 0.1834 0.8750 0.5064 38 0.9407 0.2085 0.8542 0.5447 39 0.9344 0.2276 0.8438 0.5890 40 0.9421 0.1891 0.9167 0.2941 41 0.9574 0.1546 0.8750 0.5764 42 0.9634 0.1504 0.6083 0.8438 43 0.9407 0.2058 0.8333 0.6645 44 0.9461 0.1942 0.9062 0.3410 45 0.9397 0.2041 0.8229 0.6945 表2. 实验过程中迭代轮次与其精确度及损失值 可视化结果如下图7所示，训练精确度和测试精确度在逐渐增加，其损失值逐渐减小。 图7. 精确度(左)及损失值(右)变化结果
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user: 5. 结束语 本文针对果蔬图像形状易分辨的特点，设计了Xception模型的卷积神经网络，该网络能高效提取果蔬形状和纹理特征，网络层之间使用线性函数ReLU，来激活神经元使其快速收敛。在随机梯度下降的情况下，引入Dropout防止训练模型出现过拟合的问题，使网络具有更优的泛化效果。在未来的研究中，我们还将继续完善网络结构，以实现更高的识别效果。从而进一步促进深度学习在果蔬识别方面的应用。
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user: 摘要 随着共享时代的来临，新能源共享汽车已经逐渐为大众所接受，逐渐深入到社会与生活中。一方面，会为我们带来便利和实惠；另一方面，也节能环保，符合当今时代的发展潮流。本论文的目的是通过以用户为中心的服务设计方法，对新能源共享汽车现状进行系统分析与调研，提炼影响用户体验的关键设计因素，为新能源共享汽车服务系统设计提供理论研究基础。本论文的具体研究方法是运用服务蓝图、用户旅程图等服务设计方法，获取用户关于新能源共享汽车使用体验中的核心痛点问题，以用户调查数据为基础，进行解读、分析、研讨，最后进行设计，从而解决用户需求。
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user: 1. 研究综述 1.1. 新能源共享汽车简介 共享电动汽车在欧美国家发展很早，在我国共享电动汽车的发展处于初期阶段。共享汽车与传统燃油车的区别在于能源不同。新能源共享汽车是以电源驱动，因此更加环保。缺点在于电池续航短、车辆寿命短等，这些缺点影响了其发展和市场占有率。分时租赁能有效规避电动汽车不足，共享经济模式的分时租赁给新能源汽车行业的发展带来新的希望。 1.2. 服务设计简介 服务设计是一门跨领域学科，是在体验设计、交互设计、产品设计、平面设计等基础上的整合型设计方式，是通过对有形的和无形的接触点进行系统的、有组织的深度挖掘来创造价值设计模式，是一种全新的思维模式 [ 1 ]。 服务设计是以“接触点”为线索，从系统的视角来探究人、物、环境、行为、社会五者之间的关系，其目的是通过服务为用户创造更舒适的体验和价值。 服务设计要素包括：服务(offering)、利益相关者(stakeholders)、接触点(touch points)、流程(process)。 服务设计原则包括：以用户为中心、有序性、协同创新、整体性、有形化。 服务设计方法包括：服务调查、用户体验地图、随机问答卡片、协同设计工作坊、服务蓝图、利益–相关者地图等。
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user: 2. 能源共享汽车用户调研 2.1. 调研目标 通过调研获得用户的真实需求，找到现有服务设计中的不足，分析其内在原因，解决供需矛盾，缩小理论设计与实际应用之间的差距，以获取深入设计的着手点。 2.2. 调研内容 新能源共享汽车的服务设计是一个复杂的设计工程。为了获得更加详细的调研信息和数据样本，本文作者进行了总共为期一个月的调研和实地走访工作。同时，通过调研网络、社交媒体平台及新闻平台，也搜寻到了许多相关资料，作为本次调研的资料信息和数据来源。 通过调研，笔者希望能够调研以下几个问题：新能源共享汽车用户出行目的是什么；用户对现有新能源共享汽车服务设计不满意点有哪些；影响体验点有哪些，原因是什么。 2.3. 调研方法 调研方法包括文献分析法，实地走访调研，访谈法和观察法问卷调查法、用户模型法、用户旅程图、服务蓝图等。在调研阶段，做到了尽可能全面的信息收集，为后续设计改进工作做好了准备 [ 2 ]。
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user: 3. 新能源共享汽车目标用户调研与分析 3.1. 新能源共享汽车现状 当前市面上的分时租赁主要分为两大类，一类为电动新能源汽车，例如EVCARD； 另一类为传统能源汽车，例如途歌等。这两类汽车租赁的区别为： 1) 电动或是内燃机驱动。 新能源汽车电池提供动力，能源清洁度高，无污染物排放，有利于缓解大气污染。另外，新能源汽车的汽车结构较内燃机驱动的传统能源汽车简单，新能源汽车省去了内燃机结构，汽车造价更低，技术门槛也相对降低。 2) 租赁地点。 以EVCARD为代表的新能源共享汽车拥有自己固定的场地，具体的借车地点和还车地点都可以通过app进行查询；而途歌这类传统能源共享汽车虽然可以停在社会停车场，但同时也提高了使用者的找车难度，且使用者必须支付当前的停车费用。 3) 两类共享汽车采用的计费方式也并不相同。 EVCARD是真正意义上的“分时租赁”，既只以时间为计价单位。具体来说就是前30分钟为“起步价”(普通车型)，一律收取15元，超30分钟后的计价为0.5元/分钟，每24小时最高180元，并没有额外的里程费用。以上是普通的荣威e50和奇瑞eq的价格，高端车型费用分别要翻一倍和翻两倍 [ 3 ]。 传统能源共享汽车的计费方式比新能源共享汽车更复杂，起步费15元，包括30分钟时长费，其后的里程费为1.88元/公里(普通车型)，另外还要根据不同时段收取0.28元/分钟或0.02元/分钟的时长费，且还车距离不得超出所在城市的还车围栏范围。 建立用户画像如图1，图2。 图1. 新手用户画像 图2. 经验用户画像 本文采用以下服务设计方法，研究目前新能源共享汽车服务现状。 服务旅行法：设计者以服务者的身份体验服务流程。从而使设计者体会用户心理和感受，从而发掘服务设计中仅靠观察所无法发现的深层问题。 用户体验地图以新能源共享汽车的核心用户群体为对象，创建核心用户的使用场景，记录用户行为、情绪态度，为优化情绪感受，解决用户痛点提供方向。新能源共享汽车用户体验地图，如图3。 图3. 新能源共享汽车用户旅程图 在观察访谈基础上使用用户旅程图对流程处理。本用户旅程分为预约阶段，取车阶段，开车阶段，还车阶段。对用户行为，情绪态度，用户需求，痛点4个方面进行分析。通过用户旅程图帮助，可以探究用户各个过程中用户需求与痛点。 3.2. 新能源共享汽车用户痛点梳理 1) 新能源共享汽车设计、做工和底盘调校有待提高。 2) 共享汽车的押金较高。 3) 新能源共享汽车内饰脏乱差。包括各种未清理的垃圾、残破不堪的坐垫套、满地的烟灰杂物、杂乱的车辆线束。 4) 新能源共享汽车限牌等新能源汽车牌照问题，是制约共享汽车扩大规模的一大障碍。 5) 布点难度大。需要异地存取，运营网点由于受到空间、线路、场地、资金、设施配备、人工车辆成本以及维护、及时服务等因素的限制，使得布点大大增加。 6) 动力电池续航难度大。 7) 新能源共享汽车在城市综合交通体系中的定位问题。 8) 商业模式需要更新和重建。由于是新兴产业，要结合市场与产业本身找到一条创新的发展道路。 9) 新能源共享汽车的信用风险防控措施需加强。
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user: 4. 基于服务设计的改进研究 在用户体验地图帮助下，我们能够在使用者的视角，透过现象探索本质的梳理服务现状，指引痛点与需求的深入挖掘。借助服务蓝图我们可以由内向外的发现每个影响行为的接触点及其相应的商业行为中支撑行为、前台行为、后台行为之间的关系，如图4。 图4. 新能源共享汽车服务蓝图 在新能源共享汽车服务蓝图中，主体为用户、企业和政府，三者之间相互作用，相互影响。在使用新能源共享汽车过程中，用户直接接触到的是企业设计的软硬件与政府建设的道路环境。用户间接接触的包括新能源共享汽车使用者、企业后台运营管理者、城市规划、政策法规。 基于前面的用户调研、设计最终确立平台的商业模型，如图5所示，从目标用户、定价模型、营销渠道等方面分析产品的各个相关影响因素 [ 4 ]。 图5. 新能源共享汽车商业模型
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user: 5. 结语 本文论述了新能源共享汽车服务设计的前期调研情况，以及服务系统中的痛点并对其进行分析。运用服务设计研究方法。对新能源共享汽车进行初步服务设计。在实际生活中，新能源共享汽车的服务设计还有很多难点及不足之处，希望在接下来的研究中继续探索。
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user: 摘要 本文提出Karcher均值算法与测地距离相结合的平均轨迹计算方法，并将其应用到动作识别任务中。具体地说，本文通过基于李群的骨架表示方法，将动作骨架序列表示为流形上的轨迹。为了解决轨迹的时间错位问题，本文将Karcher均值算法与李群上测地距离的定义相结合，计算所有动作轨迹的平均轨迹，然后采用传输平方根向量场表示方法，将所有动作轨迹与平均轨迹进行时间对齐。此外，本文在特征提取阶段，提出对特征进行加权融合，实验结果验证了融合特征的有效性。
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user: 1. 引言 动作识别算法作为计算机视觉领域热门的研究课题之一，被广泛地应用于人机交互 [ 1 ] [ 2 ]、监控安全 [ 3 ] [ 4 ] 以及医疗健康 [ 5 ] 等领域。由于RGB图像数据存在遮挡、光线变化以及视角变换等挑战，基于骨架的动作识别算法为人们打开了新的思路。 骨架数据的一个重要优势在于它显式地记录了关节点的坐标信息，避免背景信息的干扰。但挑战也是显而易见的，动作的执行速率不同，导致采样的骨架序列存在时间错位的问题。尤其是，当以不同的演变速率执行相同的动作时，数据对应的采样帧并不完全相似。解决这个问题的常用方法是找到一个合适的模板动作，将所有动作序列样本与模板对齐。形状分析都在对齐后的骨架序列上进行，从而避免由时间错位引起的度量扭曲。 在动作识别的黎曼框架下，骨架序列被表示成流形上的轨迹，而流形上模板轨迹的计算方法，目前大致分为两种。第一种是在轨迹的切空间寻找模板。Vemulapalli等人 [ 1 ] 将动作骨架序列表示为李群上的轨迹，随后将轨迹上的点映射到李代数上。由于李代数为向量空间，因此，作者首先随机选择一条轨迹的李代数来初始化模板，并将其他轨迹的李代数与之对齐。然后直接求取对齐后的所有轨迹李代数的线性平均，将该平均向量作为新的对齐模板。在切空间寻找对齐模板，方法简单，计算高效，但是一旦将轨迹映射到了切空间，它就不再具有轨迹的非欧结构。这在对齐轨迹时，可能会损失一些结构信息。第二种常用方法就是基于Karcher均值的概念，计算所有样本轨迹的平均轨迹，并将该平均轨迹作为模板轨迹。平均轨迹包含所有样本轨迹的统计信息，是合适的轨迹对齐模板。Su等人 [ 7 ] 提出将传输平方根向量场(Transported Square-Root Vector Field， TSRVF)与Karcher均值概念相结合的平均轨迹计算方法，将平均轨迹定义为一条积分曲线，积分起点固定，沿着平均传输平方根向量场方向进行积分。Anirudh等人 [ 8 ] 将Su等人 [ 7 ] 提出的平均轨迹计算方法与基于李群的骨架表示方法进行结合，用于解决李群上轨迹的时间错位问题。Amor等人 [ 9 ] 将骨架序列表示成Kendall形状空间上的轨迹，然后结合轨迹在形状空间上的测地距离以及Karcher均值的概念来计算平均轨迹。 本文基于Karcher均值算法的概念，提出将Karcher均值算法与李群上测地距离相结合的平均轨迹计算方法。该方法不同于上述工作中的平均轨迹计算方法，其基本思想是平均轨迹到所有样本轨迹的测地距离平方和最小。根据测地距离，将平均轨迹逐步向样本轨迹中心平行移动，因此，计算所得的平均轨迹更靠近样本轨迹中心。本文将该方法应用于动作识别中，构建一个新的动作识别框架。本文首先采用基于李群的骨架表示方法 [ 6 ]，对骨架上身体部位之间的相对几何位置(旋转和平移)进行编码。随后，本文运用提出的平均轨迹计算方法，计算所有样本轨迹的平均轨迹，并利用传输平方根向量场表示方法 [ 7 ] 将所有样本轨迹与平均轨迹对齐。在特征提取阶段，本文提取两种分类特征，即平均轨迹到样本轨迹的射击向量以及样本轨迹的李代数。为了解决数据噪声问题，我们采用傅里叶时间金字塔表示方法 [ 10 ] 来处理两类特征，滤掉高频系数，并提出对两类特征的傅里叶系数进行加权融合，以获得更优的动作识别结果。最后，我们训练一个one-vs-all线性支持向量机分类器来实现动作分类。本文的主要贡献可以总结为以下两点： 1) 提出了Karcher均值与测地距离相结合的平均轨迹计算方法，并将其应用于动作识别任务，构建出一个新的动作识别框架。 2) 提出对两种动作特征的傅里叶系数进行加权融合。本文实验结果验证了融合特征的有效性。
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user: 2. 预备知识 2.1. 特殊欧氏群SE(3)的基础知识介绍 特殊欧氏群SE(3)是 4 × 4 矩阵的集合，矩阵形式为 P = [ R d → 0 1 ] ， 其中 R ∈ ℝ 3 × 3 表示旋转矩阵，它是特殊正交群SO(3)上的元素。 d → ∈ ℝ 3 表示平移向量。从几何的角度看，特殊欧氏群SE(3)中的元素形成了一个弯曲的6维流形，并且具有李群结构 [ 11 ]。恒等矩阵 I 4 是SE(3)中的元素，同时也是该李群的单位元。 SE(3)在单位元 I 4 处的切平面称为SE(3)的李代数，记为 s e ( 3 ) 。对任意元素 ξ ^ = [ ω ^ v → 0 0 ] = [ 0 − ω 3 ω 2 v 1 ω 3 0 − ω 1 v 2 − ω 2 ω 1 0 v 3 0 0 0 0 ] ∈ s e ( 3 ) . 其中 v → ∈ ℝ 3 ， ω ^ 是 3 × 3 的反对称矩阵。它的等价向量表示为 ξ = [ ω T ， v → T ] T = [ ω 1 ， ω 2 ， ω 3 ， v 1 ， v 2 ， v 3 ] T ∈ ℝ 6 ，是一个6维的向量空间。 对于SE(3)上的指数映射和对数映射，本文沿用 [ 12 ] 中给出的定义。对任意 ξ ^ ∈ s e ( 3 ) ，当 ‖ ω ‖ = 0 时，指数映射定义为 e x p ξ ^ = [ 1 v → 0 1 ] ， (1) 当 ‖ ω ‖ ≠ 0 时，指数映射定义为 exp ξ ^ = [ e ω ^ A v → 0 1 ] . (2) 其中 e ω ^ 和A可由Rodrigue公式显式给出， e ω ^ = I + ω ^ ‖ ω ‖ sin ‖ ω ‖ + ω ^ 2 ‖ ω ‖ 2 ( 1 − cos ‖ ω ‖ ) ， A = I + ω ^ ‖ ω ‖ 2 ( 1 − cos ‖ ω ‖ ) + ω ^ 2 ‖ ω ‖ 3 ( ‖ ω ‖ − sin ‖ ω ‖ ) . 对任意 P ∈ S E ( 3 ) ，对数映射的定义为 ξ ^ = log [ R d → 0 1 ] = [ ω ^ A − 1 d → 0 0 ] ， (3) 其中 ω ^ = log R ，当 ‖ ω ‖ ≠ 0 时， A − 1 = I − 1 2 ω ^ + 2 sin ‖ ω ‖ − ‖ ω ‖ ( 1 + cos ‖ ω ‖ ) 2 ‖ ω ‖ 2 sin ‖ ω ‖ ω ^ 2 ， 当 ‖ ω ‖ = 0 时， A = I 。 图1. 成对插值法。红点为待插值点，橘色实线为李群SE(3)测地线 对SE(3)上的数据进行插值有多种方法 [ 13 ]。本文主要采用基于螺旋运动的成对插值法 [ 14 ]。如图1所示，给定 P ( t 1 ) ， P ( t 2 ) ， ⋯ ， P ( t n ) ∈ S E ( 3 ) ，分别对应时刻 t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t n ，然后定义以下曲线进行插值： β ( t ) = P ( t i ) exp S E ( 3 ) ( t − t i t i + 1 − t i B i ) ， 其中 t ∈ [ t i ， t i + 1 ] ， B i = log S E ( 3 ) ( P ( t i ) − 1 P ( t i + 1 ) ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 1 。指数映射exp和对数映射log通过(1)、(2)、(3)式进行估计。 2.2. 骨架表示的具体方法 令 S = ( L ， E ) 表示一副骨架，其中 L = { l 1 ， l 2 ， ⋯ ， l N } 表示关节点集合， E = { e 1 ， e 2 ， ⋯ ， e M } 表示带有方向的身体骨骼位置集合。如图2展示了一副包含15个关节点和14块身体骨骼的骨架。 给定一对身体骨骼 e m 和 e n ，如图3所示， e n 1 ， e n 2 ∈ ℝ 3 分别表示身体骨骼的 e n 起点和终点。为了表述它们之间的相对几何关系，我们首先对其中一块骨骼构建局部坐标系，然后描述将其移动到另一块骨骼位置处的旋转和平移。在图3中，骨骼 e n 的局部坐标系是通过旋转一平移全局坐标系所得。令 e n 为 x 轴， e n 1 是坐标原点， e m 1 n ( t ) ， e m 2 n ( t ) ∈ ℝ 3 分别为时刻 t 时，骨骼 e m 在 e n 局部坐标系下的起始关节点。于是，骨骼 e m 和 e n 在时刻 t 下的相对几何可以描述为 P m ， n ( t ) = [ R m ， n ( t ) d → m ， n ( t ) 0 1 ] ∈ S E ( 3 ) . 图2. 人体骨架示意图 图3. e m 在e n 的局部坐标系下的表示 考虑到单个 P m ， n ( t ) 在一些特定的相对运动下会保持不变，因此，本文同时采用 P m ， n ( t ) 和 P n ， m ( t ) 来表示骨骼 e m 和 e n 之间的相对几何。只有当骨骼间不存在相对运动时， P m ， n ( t ) 和 P n ， m ( t ) 才会同时保持不变 [ 6 ]。 通过上述身体骨骼之间的相对几何，我们可以把时刻 t 时的一副完整骨架 S 表示为 β ( t ) = ( P 1 ， 2 ( t ) ， P 2 ， 1 ( t ) ， ⋯ ， P M − 1 ， M ( t ) ， P M ， M − 1 ( t ) ) ∈ S E ( 3 ) × ⋯ × S E ( 3 ) ， 其中 M 为身体骨骼的数量。一副完整的骨架共有 M ( M − 1 ) 个骨骼对，本文为了记号简洁，将骨骼对 P m ， n ( t ) 下标 ( m ， n ) 用骨骼对数目的序号表示，记为 P k ( t ) ， k = 1 ， ⋯ ， M ( M − 1 ) ，即完整的骨架表示又可以写为 β ( t ) = ( P 1 ( t ) ， P 2 ( t ) ， ⋯ ， P M ( M − 1 ) ( t ) ) ∈ S E ( 3 ) × ⋯ × S E ( 3 ) . 依据这种骨架表示方法，一个完整的动作骨架序列就可以表示为 S E ( 3 ) × ⋯ × S E ( 3 ) 上的轨迹 { β ( t ) ， t ∈ [ 1 ， T ] } .
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user: 3. Karcher均值与测地距离相结合的平均轨迹计算方法 本文采用基于李群的骨架表示方法，将动作骨架序列表示为特殊欧氏群积空间 S E ( 3 ) × ⋯ × S E ( 3 ) 上的轨迹，记为 β ( t ) ， t = 1 ， ⋯ ， T 。 T 为骨架序列的帧数。假设每副骨架包含 M 块身体骨骼，则每条轨迹的尺寸为 ，其中 4 × 4 是相对几何的尺寸。 Karcher均值这个概念首先由Grove和 Karcher [ 15 ] 提出，之后被推广到黎曼流形上表示样本中心。本文提出Karcher均值与测地距离相结合的平均轨迹计算方法，其基本思想是样本轨迹中心(平均轨迹)到所有样本轨迹的测地距离平方和最小。给定 S E ( 3 ) × ⋯ × S E ( 3 ) 上 n 条样本轨迹 β 1 ， ⋯ ， β n ，根据 Karcher均值的概念，平均轨迹 μ 的计算公式可以描述为 μ = arg min β ∈ S E ( 3 ) × ⋯ × S E ( 3 ) ∑ i = 1 n d ( β i ， β ) 2 ， (4) 其中 d ( β i ， β ) 为动作轨迹 β i 和 β 之间的测地距离。如图4所示，红点代表流形上的轨迹，黄点表示潜在的轨迹中心。红色实线表示轨迹，黄色虚线表示两点之间的测地线。 图4. Karcher均值与测地距离相结合的平均轨迹计算方法 令 M ′ = M ( M − 1 ) ，那么每条动作轨迹应当包含 M ′ × T 个相对几何位置(旋转和平移)，每个相对几何位置记为 P k i ( t ) ∈ S E ( 3 ) ， i = 1 ， ⋯ ， n 是样本轨迹的序号， k = 1 ， ⋯ ， M ′ 表示每副骨架上的相对几何位置的序号， t = 1 ， ⋯ ， T 为骨架帧数的序号。因此，动作轨迹之间的测地距离平方和可以写为两条动作轨迹上，所有对应相对几何位置之间的测地距离平方和，即 μ = arg min P k μ ∈ S E ( 3 ) ∑ i = 1 n ∑ k = 1 M ′ ∑ t = 1 T δ ( P k i ( t ) ， P k μ ( t ) ) 2 ， (5) 其中 δ ( P k i ( t ) ， P k μ ( t ) ) 表示的是 t 时刻，第 i 条动作轨迹的第 k 个相对几何到平均轨迹 μ 的第 k 个相对几何的测地距离。由于相对几何位置位于李群 S E ( 3 ) 上，因此，距离 δ 定义在李群 S E ( 3 ) 上。令 P k i ( t ) ， P k j ( t ) ∈ S E ( 3 ) ，则第 i 条动作轨迹的第 k 个相对几何到第 j 条动作轨迹的第 k 个相对几何的测地距离可以描述为 δ ( P k i ( t ) ， P k j ( t ) ) = ∫ 0 1 γ ˙ ( s ) d s = ‖ v i j ， k ( t ) ‖ ， 其中 v i j ， k ( t ) = log P k i ( t ) ( P k j ( t ) ) 。对数映射 log 的具体计算形式可以通过(3)式所得。 在求解目标函数(5)式的过程中，要求平均轨迹到所有动作轨迹的测地距离平方和最小，即要求轨迹上每个对应相对几何之间的测地距离最小。因此，(5)式的具体求解步骤可总结如下算法1所示。
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user: 4. 平均轨迹计算方法在动作识别方向上的应用 4.1. 特征的提取和融合 由第二章可知，本文首先将骨架序列表示为李群 S E ( 3 ) × ⋯ × S E ( 3 ) 上的轨迹。为了解决轨迹时间错位问题，本文采用Karcher均值与测地距离相结合的平均轨迹计算方法，计算所有样本的平均轨迹，并将其作为轨迹时间对齐的模板。随后，本文采用TSRVF表示方法 [ 7 ]，用于对齐平均轨迹和样本轨迹。然而，对齐后的轨迹仍位于流形空间，在这个空间上进行轨迹分类并不容易。为了解决这个问题，我们针对时间对齐后的轨迹提取两类动作特征：一类是平均轨迹到样本轨迹的射击向量(Shooting Vector，SV)，另一类是样本轨迹的李代数(Lie Algebra， LA)。射击向量可以理解为单位时间内，序列空间上一点到另一点的切向 [ 8 ]。在本文中，轨迹时间对齐之后，我们在 τ = 0 时刻，从平均轨迹 μ ( t ) 的某一点出发，在 τ = 1 时刻，到达另一动作轨迹的对应点，计算两点之间的射击向量，如图5所示。具体计算过程如算法2所示。 图5. 特征射击向量的示意图 由于轨迹位于李群 S E ( 3 ) × ⋯ × S E ( 3 ) 上，同时轨迹的李代数为向量空间，因此，本文提取轨迹的李代数进行动作表征。李代数的提取方法总结在算法3中 为了克服数据噪声问题，获得更加有效、鲁棒的动作表征，本文采用傅里叶时间金字塔方法 [ 10 ] 处理两类特征，分别获得射击向量的傅里叶时间金字塔系数 V S C 和李代数的傅里叶时间金字塔系数 V L C 。此外，为了获得更优的动作识别结果，本文提出对两类特征的傅里叶时间金字塔系数进行加权融合，融合特征 V F C = α V S C + ( 1 − α ) V L C ，其中 α 为特征的权重系数。融合特征既包含轨迹之间的距离信息，也包含单个样本轨迹的几何信息。 4.2. 动作识别框架 本文将Karcher 均值和测地距离相结合的平均轨迹计算方法应用于动作识别中，构建一个新的动作识别框架，如图6所示。 图6. 本文的动作识别框架 第一步，采用基于李群的骨架表示方法，对3D骨架形状的相对几何进行编码，从而得到位于特殊欧氏群积空间 S E ( 3 ) × ⋯ × S E ( 3 ) 上的动作轨迹。 第二步，针对每一个动作类别，运用本文提出的平均轨迹计算方法，计算每个动作的平均轨迹。该平均轨迹将用作轨迹时间对齐的对齐模板。 第三步，采用TSRVF表示方法将每条样本轨迹与平均轨迹进行对齐。 第四步，得到时间对齐后的轨迹，可以进一步实现特征提取。图 6中第一行为特征射击向量的提取过程，计算的是平均轨迹到所有对齐后的动作轨迹的切向量。第二行为特征李代数的提取过程，计算的是每条轨迹在单位元 I 4 处的切向量。 第五步，为了解决数据噪声的问题，本文采用傅里叶时间金字塔表示方法处理两类特征，滤去高频系数。由于我们对特征的每一维都用傅里叶时间金字塔进行处理，因此最终获得的特征是所有傅里叶系数的级联。 第六步，在分类之前，我们对两种分类特征的傅里叶系数进行加权融合，然后训练一个one-vs-all 线性支持向量机来分类特征。
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user: 6. 结论 本文主要针对轨迹时间对齐过程中，模板轨迹的求取问题，提出Karcher均值与测地距离相结合的平均轨迹计算方法。该方法计算所有样本轨迹的平均轨迹，然后将平均轨迹当作轨迹对齐的模板。随后，本文将该平均轨迹计算方法应用于动作识别框架中。本文动作识别框架流程清晰简洁，同时，通过实验结果可以看出，本文根据提出算法求得的平均轨迹是合适的对齐模板。然而，Karcher均值算法存在初始值依赖的问题，可能会为结果引入偏差。因此，无偏的平均轨迹计算方法仍是一个值得研究的方向。 本文还针对动作识别框架中的特征提取，提出将特征射击向量和李代数的傅里叶系数进行加权融合。融合特征既包含了轨迹间的距离信息，也包含了轨迹自身的几何信息。实验在两个动作识别数据集上进行。通过对比三类特征的实验结果，验证了特征融合的有效性。同时，与现有的动作识别方法相比，本文提出的动作识别框架也取得了最优的实验结果。
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user: 摘要 本文运用包括莫兰指数、冷热点分析、核密度分析、几何中心与加权重心、标准差椭圆等在内的空间统计分析方法对2020年10月我国313个城市的房价进行了统计分析，分析发现我国城市房价具有空间自相关性，中南地区的城市房价多中心集聚，城市房价东西向水平差异较南北向更高，高房价城市聚集现象纵向较横向更频繁，城市房价空间相关性较空间差异性更突出，高值集聚多出现在我国东南部，低值集聚多出现在西部和北部地区。
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user: 1. 引言 房地产业作为国民经济的基础性产业，上下游关联产业广泛，得益于国家住房制度改革，近年来得到高速发展。由于我国区域经济发展不平衡，地理环境差异明显，各地区房价存在明显差异性。本文运用空间统计学相关知识分析我国房地产价格空间分布模式，揭示我国房地产价格的空间相关与异质性，客观评价房地产价格的空间差异特征。 多位学者对我国房价空间分布规律及房价影响因素进行了许多研究。田成诗、王雁(2012) [ 1 ] 运用空间统计分析对我国31个省市1999~2009商品房价格进行分布差异及相关的研究；王鹤(2012) [ 2 ] 运用广义空间面板数据模型探讨了空间因素对中国及其各区域房价的影响；阮淑萍、汪燕春、金升平(2018) [ 3 ] 运用空间统计分析对我国31个省市2004~2013年商品房价格进行空间相关性的检验并运用空间滞后模型对房价影响因素进行实证研究。 以上研究大多从省际关系探讨了房地产价格的空间分布规律及房价影响因素。本文以2020年10月我国300个城市房价为研究对象，研究了我国城市房价的空间分布特点，揭示了我国房价的空间相关性和异质性特点。
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user: 2. 空间权重矩阵 空间统计与经典统计的最大区别在于空间统计考虑了研究对象的空间依赖性和空间异质性。研究对象的空间结构和空间位置的量化通过空间权重矩阵来实现。一般而言，空间权重矩阵的形成要么基于地理邻近性、要么基于空间距离、要么基于社会经济结构。 模拟分析表明空间权重矩阵的定义方式较数据误差对空间统计分析的影响更大。一般而言，对于面数据采用基于地理邻近性的空间权重矩阵，对于点数据一般采用基于空间距离的空间权重矩阵，但基于泰森多边形可以将点数据转化为面数据，进而使用基于地理邻近性的空间权重矩阵。基于K近邻权重的全局莫兰指数较稳定且对数据误差不太敏感 [ 4 ]。 基于空间距离的K近邻权重矩阵定义为 W = [ w 11 w 12 ⋯ w 1 n w 21 w 22 ⋯ w 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ w n 1 w n 2 ⋯ w n n ] ，     w i j = { 1 d i j 2 ， 2 < d i j ≤ d i ( k ) 0 ， i = j   或   d i j > d i ( k ) 其中 d i j 为研究对象i， j ( i ≠ j )之间的空间距离， d i ( k ) 为研究对象i与其他所有研究对象 j ( j ≠ i ) 之间距离从小到大排序的第k个。
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user: 4. 结论 房地产经济影响着我国经济、社会、行政，房价的高低关系着居民切身利益和社会安定问题。本文基于2020年10月我国313个城市房价，通过空间统计分析方法，探究了我国城市房价的空间分布及规律，得出如下结论： 1) 我国房价整体向低值倾斜，空间上与东、中、西部三大地区的经济发展差异情况相符，高房价在北京地区、长三角、珠三角、四川盆地、湖南湖北地区以及辽宁地区出现明显的集聚现象。基于标准差椭圆的方向和空间形态研究，我国城市房价东西方向差异大于南北方向，相较于未以房价为权重的标准差椭圆，其几何变化解释了房价的空间聚集特征。 2) 我国城市房价存在空间相关性，在沿海东南部，西北部分别呈现高–高、低–低集聚型特征，存在差异的空间集聚特征与房地产市场发展情况相符。除两极集聚以外，在空间上也有城市呈现高–低，低–高集聚的空间异质性特征，集中体现了城市发展中，小城镇向中心区域城市的高度聚集，逐渐呈现梯度发展的虹吸效应。城市房价在空间上呈高–低集聚的城市群如长沙、武汉、重庆等新一线城市可以利用集聚特征解决高房价城市房屋供给不足的困难，借鉴我国对于粤港澳大湾区发展中通过高房价城市带动周围城市发展，加强城市间的交通建设，推动城市间合理分工、功能互补的发展战略及政策，舒缓高房价城市的住房压力，协调城市发展的整体性。 综合考虑缩小各地区的房地产经济发展水平差异，如加强高–低，低–高集聚城市的相互合作等富邻措施，针对不同影响或差异给予不同的优惠、鼓励政策，优化城市规划引导合理布局。
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user: 摘要 本文以“蚂蚁花呗”为例，梳理与本文相近的概念，以厘清本文的基本概念，划定研究范围、明确研究边界。并采用实证调查研究的方法，结合“问卷法”等手段，分析大学生群体对于“蚂蚁花呗”的使用现状，和大学生群体因为使用“蚂蚁花呗”而产生的消费行为，并重点探讨“蚂蚁花呗”对大学生消费行为产生的积极影响。
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user: 1. 引言 随着中国特色社会主义市场经济的持续深入推进，互联网金融的发展也势不可挡，各种互联网消费信贷产品层出不穷。与此同时，在我国，大学生群体数量众多，且是新一代网络消费主体。据统计，2020年，全国共有近833万在校大学生，其中普通本专科生人数占比超过90%，研究生在校人数占10%，而且各大高校仍处于不断扩张的趋势 [ 1 ]；截止2020年3月，我国网民职业结构情况中学生占比最多为26.9%，但是我国传统的机构却无法为大学生这一无固定收入的特殊群体提供合适的产品与服务，因此需要新型线上产品来满足其消费需求。 进入本研究视野的“蚂蚁花呗”是阿里巴巴旗下产品支付宝中附带的一个给用户提供小额信贷服务的基于互联网平台的正规个人消费信贷产品 [ 2 ]；与此同时，蚂蚁花呗的开通者和使用者又以中低收入人群和大学生为主。所以本研究以“蚂蚁花呗”为抓手，探讨基于互联网的小额消费信贷对大学生的消费动机、消费行为和消费伦理观产生的深层次影响。