DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 三维道路地图的生成 为整个城市生成三维道路地图的文献较少，大部分论文集中在城市路面环境的分割和分类 [ 2 ] [ 3 ] 。由于整个城市路面情况复杂，且点云和OSM数据量大，因此，先对局部复杂的环境分割出道路，再将该方法应用于所有区域，是获得整个城市路面高度的便捷方法。但这也对算法鲁棒性提出了更高的要求。 基于激光雷达点云的道路的检测与分割的方法主要可分为以下6类。1) 基于体素的方法；2) 形态学方法；3) 基于道路特征的方法；4) 分割法；5) 基于机器学习和深度学习的方法；6) 拟合平面的方法。 基于体素的方法 [ 4 ] [ 5 ] 比较简单，往往都假设道路的高度是最低的，这种假设不适用复杂的路面情况，比如斜坡，高架桥等。形态学方法 [ 6 ] 一般用来提取道路的边界。它只能粗略估计道路路肩，需要其它后续方法的辅助。道路和其他环境可以由路肩区分开，因此，一些研究 [ 7 ] [ 8 ] 通过识别路肩点来分割路面。以上方法对于参数的大小比较敏感，假设过于简单，不能应用于整个城市。 基于分割 [ 9 ] 的方法需要先验知识的辅助，对于处在边缘的点并不鲁棒。Dzafic [ 1 ] 用OPTICS算法分割出道路点集合；然而OPTICS算法对于点云中的缺失和噪声问题不够鲁棒。近几年，基于深度学习的方法在很多公开数据集竞赛上取得了骄人的成果。Caltagirone Luca [ 10 ] 应用全卷积网络检测路面并在KITTI自动驾驶数据集上取得第一名的成绩，但是深度学习方法要求数据集场景相似且训练数据量大，测试数据集小。 常见的拟合平面的方法有随机采样一致性算法(Random Sample Consensus Algorithm， RANSAC) [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] ，霍夫变换(Hough Transform， HT) [ 14 ] [ 15 ] 。RANSAC只能拟合出一个模型，多条道路存在会干扰结果。而HT可以一次拟合多个模型，更适合复杂的城市环境。Xiangyun Hu [ 15 ] 应用了WHT提取路面中心线的弧度单元，结果表明对每个点分配不同的权重来投票可以提高路面分割的结果，但是准确计算权重也增加了算法复杂度和对点云预处理的要求。 拟合平面的方法是基于局部路面可近似于平面的假设，不依赖于路肩，护栏等特征。它可以方便的拓展到城市多变的场景中，同时可以根据拟合出的平面直接计算出被遮挡路面的高度，PHT就是基于拟合平面的方法。
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user: 4. 实验结果与分析 本文与德国亚琛工业大学计算机科学与技术嵌入式实验室合作，利用德国科隆市政府提供的亚琛市的机载激光雷达点云，为亚琛市生成城市级的三维道路地图。 由于获取路面的真实高度需要昂贵的高精度GPS设备，并且由于实验覆盖了整个城市，因此手动测量路面高度进行算法的评估是不现实的。基于Dzafic利用OPTICS生成亚琛市道路高度地图的方法 [ 1 ] ，对比了PHT与OPTICS算法的结果，结果表明，与OPTICS算法相比，8.7%的节点两个算法评估的高度有差异且差异大于1米。图10是这些高度差的直方图分布，高度差主要集中在1米到3米之间，占据了86.2%。随机采样500个高度差在1米到3米之间的点，100个高度差在3米到7米的点，以及所有大于7米的点，总计是62个。这样分类的依据是根据现实生活中物体的高度，一般小于3米是一些灌木，集 图9. 坡度异常以及WHT的作用 装箱，公交车等，而3米到7米是一些大树，大于7米一般是建筑物等，这样可以方便分析原因。 随机采样点后，按照场景的类型进行分类，然后根据实地勘察或者谷歌地图和其三维点云人工判断哪个算法更加合理。 4.1. 高度差小于3米的结果分析 在随机采样的500点里，87.3%的点本论文提出的算法评估的更准确。这些点里，OPTICS算法更倾向于选择路面上的一些干扰物作为路面的高度，比如灌木丛或者小汽车的高度，如图11(c)所示。这些情况占据了70%，还有15%是因为存在斜坡的情况也会导致OPTICS估计错误。 PHT估计错误的比例是12.7%，主要是因为这些点在OSM中并不在路面经纬度范围内，如图11(e)所示；而公共汽车的高度不够高，使得相应的路面坡度为23.6˚；因此，WHT不能被调用。 图10. 高度差大于1米的直方图 图11. 高度差小于3米结果分析 4.2. 高度差大于3米小于7米的结果分析 高度差在3米和7米之间的点有486个点，随机采样了100个点。预测成功了85%的点，这些点中， 图12. 高度差大于3米小于7米结果分析 图13. 高度差大于7米结果分析 路面被遮挡的情况约占90%，大部分是被树和建筑物遮挡。即使如图12(d)所示，路面采样完整，并没有被树冠影响，OPTICS依然会错误估计，被干扰点的高度影响。PHT对遮挡情况和干扰点更加鲁棒。 在其余15%的情况下，由于OSM的经纬度偏差，使得目标点在XY平面上与其它路面更加相近。比如如图12(f)所示，目标点正好落在上下平面的交界处，与下面的地面更加近，造成了PHT估计值偏低。 4.3. 高度差大于7米的结果分析 高度差大于7米的点一共有62个，大约87%的情况下，PHT预测的更准确。而OPTICS表现不佳的原因主要是这些区域大部分是在植被茂密的区域或者室内区域。比如如图13(d)所示，OPTICS估计的高度值是树的高度。相反，如图13(d)、图13(e)所示，PHT可以准确估计被树冠或者建筑物如火车站顶棚遮挡的路面的高度。 有8个点PHT估计不准确，主要原因是一条路上只存在一条边坡度异常，而到底是边的起点还是终点估计错误，该算法不能处理这种情况。不过，这样的情况仅仅只有0.3%的点。
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user: 5. 结论 本论文提出了生成城市级三维道路地图的通用性算法PHT解决了无点云覆盖问题。该方法的创新型在于：1) 将三维点云投影到二维，使路面近似投影成一条直线。降维提高了霍夫变换的效率，同时也过滤了一些干扰面的影响，便于后续拟合局部道路平面；2) 使用WHT解决了OSM经纬度有误差的问题；3) 自动调节点云邻域大小，适应点云密度的变化。 结果表明，相比OPTICS算法，准确率更高。该方法可操作性强，对于点云被遮盖的情况以及干扰点具有鲁棒性。
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user: 摘 要 本文运用定量分析从金融服务的使用性、便捷性、可得性和渗透性四个维度构建金融排斥指数，发现金融排斥在中国存在省际差异。同时，通过Eviews6构建计量模型，结果表明金融发展水平、人均可支配收入、居民受教育程度对金融排斥有影响。最后，从金融机构和政府的角度提出破解中国金融排斥问题的对策。 关键词 :金融排斥，金融排斥指数，省际差异 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 金融排斥即Financial Exclusion，目前国际上还没有明确的定义，但大部分专家认为金融排斥是指有金融服务需求的人在顺畅地获得金融产品方面有障碍的情况。为了缓解金融排斥现象，中国于2006年第一次引入了普惠金融的概念，在时隔10年后，又审议通过了《推进普惠金融发展规划(2016~2020年)》，提出了提高落后地区金融服务覆盖率的发展方针。普惠金融涵盖范围较广，金融排斥是导致普惠金融难以顺利实施的一个关键因素，目前，中国的普惠金融政策处于实施初期，较少文献涉及到普惠金融发展过程中金融排斥改善情况的研究。因此，研究金融排斥问题有利于了解普惠金融发展规划的实施效果，对切实提升金融服务乡村振兴效率具有现实意义。
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user: 2. 文献综述 Leyshorn和Thrift (1993)最早提出了金融排斥的概念，该概念认为金融排斥是指某些社会阶层被阻碍获取金融服务的方式 [ 1 ] 。但仅限于对地理排斥方面的研究。随后经济学家和社会学家开始尝试从新的角度对金融排斥问题进行分析，Kempson和Whyley (1999)通过对文化和制度的分析，认为金融排斥包括地理排斥、评估排斥、价格排斥、条件排斥、自我排斥和营销排斥六个维度 [ 2 ] 。Helen Russell (2011)通过对爱尔兰家庭的实证研究，发现没有银行活期存款账户的爱尔兰家庭高达20%，他们都背负着高额的负债 [ 3 ] 。虽然国外对金融排斥问题的研究比较丰富和深刻，在研究方法上值得借鉴学习，但是由于中国与外国国情的不同，对于国内的研究缺乏参考性。国内金融排斥的研究仅处于萌芽阶段。对于金融排斥问题的现状，最早引入这个概念的学者是胡鞍钢和周立(2002)，他们认为欠发达地区产生金融排斥问题的原因是信息不对称以及可抵押物欠缺等多种因素导致的金融资产在不同地区产生差异 [ 4 ] ；姚宏伟(2015)认为金融排斥是一个社会问题，而中国存在的金融排斥问题主要分为两类，包括农村金融排斥和小微企业金融排斥 [ 5 ] ；李春宵和贾金荣(2012)通过人类发展指数的计算方法来构建各省区的金融排斥指数，研究发现中国各省区的金融排斥差异大、跨度明显 [ 6 ] 。对于金融排斥产生的原因，杨德勇、田园(2013)使用主成分分析法和多元回归模型对中国四大经济区域产生金融排斥差异的原因进行分析 [ 7 ] ；陈思(2013)运用多种计量模型对中国农村地区的金融排斥进行研究，认为农村地区的金融排斥具有地区差异，且造成金融排斥的原因包括经济、文化因素 [ 8 ] 。对于破解金融排斥的对策，许圣道和田霖(2008)提出了单一农村金融结构的特征，即农村地区主要提供金融服务的机构只有农信社，并从政府、银行和农民本身的角度出发，提出了解决金融排斥问题的对策 [ 9 ] ；高慧(2017)借鉴了其他发展中国家以及发达国家的做法，从金融的需求者、供给者和政府三个方面提出破解中国金融排斥问题的新思路 [ 10 ] 。
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user: 3. 理论与研究方法 本文首先根据Kempson和Whyley提出的“六维度法”进行精简和改良为四个更切合时代背景的维度，包括使用性、便捷性、可得性、渗透性，借鉴人类发展指数的计算方法计算出2015~2017年各个省区的金融排斥指数，接着通过2017年的金融排斥指数对中国产生金融排斥的原因进行实证研究，最后从金融机构和政府两个角度提出对策。 3.1. 金融排斥指数的构建维度 目前，国际上较为通用的做法是“六维度法”，但是指标具有重复性和主观性，因此，笔者将六个维度精简为使用性、便捷性、可得性、渗透性四个维度，结合国际上的通行做法，用银行作为基础的金融服务机构，采用其各项指标来代表。指标的选取符合计量经济学的基础理论知识，既能全面地覆盖指标的衡量内容，也能使衡量各个维度的指标数据易于获取和量化，计算方法如表1所示。 Table 1 Metrics of financial exclusion inde 维度 名称 指标 计算说明 维度一 使用性 人均存款余额 地区本外币存款余额/地区人口数量 人均贷款余额 地区本外币贷款余额/地区人口数量 维度二 便捷性 每万平方千米的金融机构网点数量 金融机构网点数量/地区面积*10，000 每万平方千米的金融从业人员数量 金融从业人员数量/地区面积*10，000 维度三 可得性 每万个人可得的金融机构网点数量 金融机构网点数量/地区人口数量*10，000 每万个人可得的金融从业人员数量 金融从业人员数量/地区人口数量*10，000 维度四 渗透性 地区存款余额与地区生产总值比值 地区本外币存款余额/地区生产总值 地区贷款余额与地区生产总值比值 地区本外币贷款余额/地区生产总值 表1. 金融排斥指数的衡量指标 3.2. 金融排斥指数的计算方法 本文通过借鉴联合国开发计划署编制的人类发展指数来确定各个省区的金融排斥指数，这在研究金融排斥问题上是国际上比较认可的做法。同时也对它的计算过程做了一定的修改：金融排斥指数是通过搜集中国31个省区的样本数据来确定各个指标的最大值和最小值的，而不是官方确定好的数值。最终，金融排斥指数的计算公式为式(1)： IFE = ( w 1 − D 1 ) 2 + ( w 2 − D 2 ) 2 + ⋯ + ( w n − D n ) 2 w 1 2 + w 2 2 + ⋯ + w n 2 (1) 其中，IFE (Financial Exclusion Index)为金融排斥指数；D n 是衡量金融排斥指数的各个指标；W n 是衡量每个维度中各个指标所占的权重。再通过各个指标实际值与理想值的差距的测算来确定各个省区的金融排斥指数，取值范围是0 ≤ IFE ≤ 1，金融排斥指数越大，表明该地区的排斥性越强，排斥金融排斥指数越小，表明该地区的排斥性越弱。本文总共选取了8个衡量指标，因此n的取值为1 ≤ n ≤ 8，n为自然数。D n 与W n 的具体计算方法如式(2)和式(3)： D n = w n X n − m n M n − m n (2) X n 代表各个指标样本的实际值，M n 代表该指标在31个省区中的最小值，M n 代表该指标在31个省区中的最大值。D n 的取值范围是0 ≤ D n ≤ w n ，D n 均为正向指标。因此，当D n 的计算结果越小时，表明该指标在该省区的得分越低，金融排斥程度越严重；相反地，当D n 的计算结果越大时，表明该指标的得分越高，该地区的金融排斥程度较轻。 w n = C V n ∑ 1 n C V n (3) 其中， C V n 表示该指标的变异系数。笔者认为本文中四个维度都能很好地衡量金融排斥的程度，因此赋予每个维度相同的权重，但在同一维度中，不同的评价指标对该维度的解释力度是不同的，因此本文采用变异系数法来确定各个指标的相对权重。当 w n 的计算结果越大时，表明该指标对这一维度的解释力度越大。变异系数的计算公式如式(4)： C V n = S n X n ¯ (4) 其中， S n 是各个指标的标准差， X n 是该指标的平均值。
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user: 5. 结论与建议 5.1. 结论 第一，中国的金融排斥程度总体上比较严重，从2015~2017年的数据来看，这三年金融排斥指数的平均值都偏高；第二，中国的金融排斥程度存在省际差异和区域差异，从金融排斥指数平均值最低的0.288到最高的0.962，各个省区间的指数得分跨度大。从四大经济区域来看，金融排斥指数较低的都集中在东部地区；第三，造成中国金融排斥差异的原因是多样化的，中部和东北地区的金融发展水平较低，西部和少数民族聚居的地区的人均可支配收入较低，各个省区受教育的程度差别较小，但是西藏、青海等地明显偏低，因此要降低西部地区辍学率；而中部地区IFE ≥ 0.8的占比要高于西部地区的原因可能是西部地区有国家政策的支持。 5.2. 对策建议 首先，金融机构要提高自身金融服务的供给性，主动承担社会责任，认真践行支农政策，在边远地区增设营业网点；其次，金融机构的形式应更加多样化，除银行外，还应该涵盖互联网金融、信托和保险等。政府要营造良好的普惠金融发展环境，第一，要避免“一刀切”的政策，因地制宜发展金融产业，金融排斥程度极高的地区，要采取宽松的金融政策，确保基础的金融服务水平提升上来；金融排斥程度较低的地区则要聚焦创新前沿的金融领域，推进金融服务由增量导向转向提质导向。第二，未来金融产品势必呈现精细化的发展趋势，受教育水平低的人更容易被排斥在外，因此要注重普及金融知识，加大新兴金融产品的宣传力度。第三，由于偏远地区的信用记录存在缺失，降低了金融机构对农村地区放贷的积极性，政府应该完善信用体系的建设。
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user: 摘 要 伴随油田生产会产生大量可以利用的余热资源，但是该部分资源大部分被白白浪费。本文引入了蓄能式热泵系统，并与热泵系统、吸收式热泵系统、燃气锅炉系统的经济效益和节能减排效益做了对比分析，得出蓄能式热泵系统可有效利用污水余热，大幅降低现有加热系统的运行费用，并具有很高的节能减排效益。 关键词 :油田，余热，蓄能，热泵 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 据统计，中国油田采出水总量在几亿立方米以上，常规油田采出水温度为38℃~43℃，稠油油田采出水温度为60℃~65℃，蕴藏着大量的热能资源 [ 1 ] 。油田生产过程消耗大量煤炭、石油、天然气化石能源，是高产能、高耗能的大型企业，随着节能减排工作的持续推进，人们开始注意到油田采油污水中储存着巨大的余热能源。赵达等人研究了地源热泵技术在油田中的应用，采用地源热泵替代原油加热锅炉，通过试验系统运行，节约的能源费用可在4.82年收回地源热泵系统投资，具有较好的经济效益和环保效益 [ 2 ] 。耿建安等人利用蒸汽作为驱动热源，采用吸收式热泵系统提取采油污水中的余热，制取80℃的热水为居民供暖，系统性能系数可达到1.77，年可降低消耗一次能源54% [ 3 ] 。 本文主要引入了蓄能式热泵系统，通过与热泵系统、吸收式热泵系统及锅炉系统的对比分析，认为蓄能式热泵系统比其他三个系统运行成本更低，节能效果更加明显。
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user: 2. 余热利用技术介绍 2.1. 常规热泵加热系统介绍 目前，油田的加热系统主要是采用燃油、燃气、燃煤锅炉，用于加热原油、脱水、伴热及居民供暖，许多研究人员也尝试使用常规热泵系统或吸收式热泵系统替代锅炉系统，流程图如图1所示。污水经过板式换热器为热泵机组提供热源，在热泵机组中通过循环工质的相变换热，将污水中的热量提取出来，制造高温热水，加热需要被加热的介质。 图1. 常规热泵加热系统流程图 压缩式热泵主要由蒸发器、冷凝器、压缩机、膨胀阀组成，通过制冷剂的压缩、冷凝、节流、膨胀四个过程，将污水中的热量源源不断的向高温侧转移。压缩式热泵靠电能驱动，制冷工质一般为有机工质，其经济性指标为性能系数COP [ 4 ] 。 C O P = Q h W (1) Q h ——热泵机组供出的热量，kW；W——输入的能量，kW。 吸收式热泵机组主要由蒸发器、冷凝器、发生器、吸收器、溶液循环泵等组成，该机组的制冷剂为二元溶液，常用的是溴化锂和氨水溶液，沸点低的为制冷剂，沸点高的为吸收剂。它的驱动热源主要有高温热水、蒸汽、化石能源等，其经济性指标为热力系数ξ [ 5 ] 。 ζ = ϕ k ϕ g (2) ϕ k ——机组提供的热量，kW；ϕ g ——机组消耗的热量，kW。 2.2. 蓄能式热泵系统介绍 蓄能式热泵系统主要是基于峰谷电价政策，利用压缩式热泵提取采油污水中的热能，在电价谷电时段热泵全开，边供热边蓄能，在电价峰值阶段，热泵主机关闭，利用所储蓄的能量向用热单位持续供热。系统流程如图2所示。 图2. 蓄能式热泵加热系统流程图 注水经低温热源循环泵1加压，经钛板板式换热器换热后重新回到注水管线，做到只取热不取水，另一侧得到热量的软化水经热泵冷冻泵3进入热泵机组4，热泵机组通过制冷剂的蒸发、压缩、冷凝、节流等环节，将热量传递到冷凝器侧的软化水，制取高温热水。夜间谷电时段内，热泵机组开启，一级泵6、供热二级泵8同时开启，一方面通过换热器9向被加热介质供热，另一方面向蓄能罐5内充水蓄能。白天峰电和尖峰电价时段，低温热源循环泵、热泵机组、热泵冷冻泵、一级泵停止运行，供热二级泵继续运行，利用蓄能罐的水继续提供热量。
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user: 3. 案例分析 3.1. 基本情况介绍 以河南省某油田联合站为分析对象，对比不同方案的投资、运行费用、经济效益和减排效益。联合站原加热系统采用天然气加热锅炉，每年消耗天然气约275万立方米，天然气价格2.9元/立方米。污水温度为40℃，污水流量约13，000立方米/天。具体参数如表1： Table 1 Heating loa 负荷类型 被加热介质 流量 比热 初始温度 最终温度 负荷 t/h J/kg/℃ ℃ ℃ kW 原油加热 原油 28 2200 49 72 393.6 掺水加热 污水 95 4200 49 70 2327.5 采暖 清水 40 4200 50 70 933.3 合计 3654.4 表1. 加热负荷表 表2为河南省峰谷电价时刻表，每天8个小时的谷电时段，电价为0.33917元/kWh，尖峰电价为1.07585元/kWh，尖峰电价为谷电电价的3倍多，因此可以利用这个特点，利用蓄能技术在谷电时刻蓄能，用于峰电和尖峰时刻的负荷加热，可大大的降低运行成本。 Table 2 Peak and valley electricity price in Henan provinc 序号 时段 时长 电价(元/kWh) 1 00:00~08:00 (谷) 8 0.33917 2 08:00~12:00 (峰) 4 0.95983 3 12:00~18:00 22:00~24:00 (平) 8 0.62920 4 18:00~22:00 (尖峰) 4 1.07585 表2. 河南省峰谷电价表 3.2. 经济效益分析 经过计算3种方案的投资、运行支出，与现有系统的运行费用作为收入计算出个系统的年收益，从而计算出各方案的静态投资回收期，系统计算期为15年。 从表3可以看出，蓄能式热泵投资最高，吸收式热泵系统投资最低，一方面增加了蓄能罐的设备投资，另一方面生产负荷为连续的，蓄能过程中的负荷为基本加热负荷与蓄能负荷之和，增大了热泵设备的选型。热泵系统和蓄能式热泵系统主要是依靠电能驱动，年运行电费分别为473.9万元和289.8万元，分别比锅炉系统运行费用降低40.6%和63.7%。蓄能式热泵系统的热泵设备基本都是在谷电运行，在蓄热负荷不足的情况下在平电时段开启，完全避开了峰电和尖峰电价时段，可以大幅的减低运行成本，缩短项目的投资回收期。吸收式热泵系统的运行费用最高，运行性能系数在1.5左右，年需天然气184万立方米，节约天然气91万立方米，比锅炉系统节约运行费用146.7万元。投资回收期蓄能式热泵系统为4.7年，吸收式热泵系统为7.6年。可看出，蓄能式热泵系统虽然增加了投资，但运行费用最低，经济效益最为明显。 Table 3 Three kinds of scheme investment and investment payback perio 序号 系统形式 热泵 蓄能热泵 吸收式热泵 1 总投资/万元 1367.8 1811 1114 2 运行费用/万元 473.9 289.8 燃气/万元 533.6 电费/万元 42.9 3 15年寿命期内投资折旧/万元 91.2 120.7 74.3 4 15年寿命期内年均费用/万元 565.1 410.5 650.8 5 现有系统运行/万元 797.5 797.5 797.5 6 改造方案运行/万元 557.1 410.5 650.8 7 运行收益/万元 232.4 387 146.7 8 静态投资回收期/年 5.9 4.7 7.6 表3. 3种方案投资及投资回收期 3.3. 节能效益分析 将3个系统所消耗能量折合成标煤，再进行减排二氧化碳进行计算，其中电煤转化量按0.36 kg/kWh，天然气热值为8500大卡/立方米。从表4中可以看出，替代系统都可以取得较好的减排效果，蓄能式热泵系统的减排效果最为显著，相比原来的系统年可减排二氧化碳2219吨/年，吸收式热泵系统次之，热泵系统最差。 Table 4 Carbon dioxide reductio 序号 系统形式 热泵 蓄能热泵 吸收式热泵 燃气锅炉 1 能量消耗 电 万kWh 718 677 65 / 2 燃气 万NM3 / / 184 275 3 折合标煤 合计 T 2585 2437 2468 3339 4 二氧化碳减排计算 排放量 T 6359 5996 6072 8215 减排量 T 1856 2219 2143 0 减排比例 % 22.59 27.01 26.08 0.00 表4. 3种方案二氧化碳减排情况
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user: 4. 结论 热泵系统、蓄能式热泵系统、吸收式热泵系统与天然气锅炉系统相比，都可以取得较好的经济效益和减排效益，蓄能式热泵系统的经济效益和节能效益最高。热泵系统的性能系数可达到3以上，吸收式热泵系统的热力系数在1.5左右，都能很好地利用油田采油污水余热，替代现有的燃油、燃煤、燃气锅炉，可成为油田企业降本增效的重要措施。
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user: 摘 要 人们在生活中面临的最大问题是室内火灾问题。近年来，基于图像模式识别的火灾探测技术引起了众多研究者的关注，并得到了迅速的发展。技术以计算机技术为核心，结合图像处理技术和模式识别技术，可以对火灾火焰和烟雾特征实现有效的检测和识别，在人流聚集的市场、企业事业单位的办公区域和生产车间区域火灾报警可以发挥出重要的作用。本文分析了烟雾和火焰模式识别的难点，使用运动学检测方法、特征提取、卷积神经网络等方法解决了传统方法对室内烟雾和火焰识别不准确的缺点。结果表明，该识别方案的准确率可以达到93%。 关键词 :烟雾特征，计算机视觉，神经网络 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 火灾的发生一直是人们日常生活中最难预防的灾害之一 [ 1 ] 。今天，随着世界经济的发展，城市面积逐渐扩大，出现了许多大型的空间建筑，如大公司、商场、住宅楼等，建筑内部结构复杂多样。通常这些建筑物人流较多，无论是建筑材料还是建筑放置的物品，越易燃，就越容易引起火灾的发生。近10年来，共发生火灾3.1万起，造成474人死亡，直接财产损失15.6亿元。中国高层建筑火灾数据分析显示，在过去10年里，中国发生了3.1万起火灾。数据显示，8层以上24米以上高层建筑34.7万幢，100米以上超高层建筑6000多栋，居世界首位。随着社会的逐步发展，人们一直在总结消防救援经验，试图将火灾的经济损失降到最低。杜绝火灾的发生是不现实的，但如果我们可以找到正确的方式，可以检测火灾的发生，通过自动报警，让人们快速找到火源，用最短的时间将它熄灭，可以极大地减少火灾损失，因此，火焰和烟雾的识别是人们继续研究的重要内容。随着计算机技术和电子技术的发展，“智慧城市”已成为城市建设的主题，智能监控系统已应用于各种场景环境。与传统的火灾探测器相比，模式识别技术能够以更大的监测距离和更广的应用范围探测火灾情况，为人们及时准确地探测火灾提供了一种新的方法。
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user: 3. 实验结果与分析 本文使用的实验数据集来自于火焰烟气开放数据集和网络采集。实验数据集分为训练集和测试集，图像数据均来自不同的场景，有利于模型的训练和推广 [ 11 ] 。可以看出，本文使用的数据集属于小数据集，因此本文采用Image Net大数据集作为迁移学习的数据集。图像网分类数据集包含1000个类别的图像数据。大量丰富的数据为基于深度迁移学习的模型构建提供了有力的支持。 基于mobilenet的图像处理的特点是无论从图片细节显示或其他高级图像的抽象特点如边缘、纹理等特征，这些都是可以详细地反映在卷积过滤之后，这主要是因为mobilenet训练拥有的大量数据，使训练mobilenet网络学习样本的抽象特性得到了更详细和准确的方法。一般情况下，将图像网络数据集中训练好的mobilenet模型使用到火焰烟雾识别问题中，能够较好地提取了图像的抽象特征，从而提高了模型的泛化能力。 本文中使用的方法有火焰和烟雾识别约93%的速度，但它缺乏学习能力的微烟数据集。这主要是因为前者有很大的依赖性对于数据，需要极其大量数据学习。火焰与烟雾识别结果如下图8所示。 图8. 火焰与烟雾识别结果
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user: 4. 结论 本文针对室内火灾安全需求和现火焰烟雾识别的不足，将神经网络引入火焰烟雾识别的设计。本文采用神经网络中mobiletnet网络的结构，提出了可高效识别室内火焰烟雾的方法，省去了用户对家庭火灾安全的烦恼，识别成功率达到了93%。未来我们会将视线注视到火焰烟雾识别其他场景相结合，并进一步研究运动学检测方法，神经网络的其他模型与算法，深度学习分类方法等技术，让更多的用户体验到人工智能所带来的便利，使用户的生活安全提高一个层次。因此，本系统设计具有很高的研究意义和实用价值。
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user: 摘 要 针对高处坠落过程中人体受安全带保护全身各部位受理情况复杂难以测量的问题，研制了便携式可穿戴的智能肌电信号采集服。利用该专业设备，对不同年龄、不同体型的作业人员进行了1 m和2 m坠落距离下人体肌电信号的采集，对人体各部位在坠落过程中的所受影响进行了分析，基本确定了易受伤部位及受伤程度，对后续安全带的改进提供了强有力的技术支撑，同时也为高处作业防护技术的提升提供了重要的理论基础。 关键词 :高处坠落，肌电信号，影响部位，真人试验 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 高处作业是生产中常见的作业形式，在电力行业中，变电站建设和维护、输配电线路的架设和检修等作业，均涉及高处作业 [ 1 ] 。高处作业难度大、危险性强，稍不注意就可能发生坠落事故。由于坠落高度不同，着地姿势不同，碰撞物不同，坠落事故一旦发生，轻则导致骨折、伤残，重则导致死亡。因此，高处作业坠落导致的伤亡事故率在世界范围内一直都处于较高水平 [ 2 ] 。 为保障作业人员的安全，电力安全工作规程中明确规定，高处作业时必须佩戴安全带。由于目前市场上的安全带结构、大小以及材质不完全相同，且每个高处作业人员的身高、体重、体型也不同，所以身上不同的安全带保护部位与安全带的接触情况也不同 [ 3 ] 。当人员发生坠落时，安全带对身体各部位的作用情况更是错综复杂，难以判断。在以往发生的坠落事故中，往往有高处作业人员因为安全带的瞬间作用而导致身体某些部位的肌肉拉伤、挫伤，甚至断裂。因此，坠落过程中安全带对人体的主要压迫部位、压迫作用大小以及身体易受损部位和损伤程度需要深入研究。 研究人体受损部位及损伤程度，重点在于研究人体肌肉的变化情况。肌电信号是表皮下肌肉活动在皮肤表面处的综合结果，可针对肌肉运动、肌肉损伤、人体运动等方面进行研究。 本文基于三轴加速度传感器、肌电传感器研制了可实时监测人体肌电信号的可穿戴智能肌电服，通过对真人坠落过程中全身肌电信号的采集，对人体坠落过程中受安全带作用的部位、作用力大小进行了分析，为后续新型安全带的结构设计更新与优化提供了重要基础性数据和指导作用。
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user: 2. 可穿戴智能肌电服设计 2.1. 肌电信号数学模型 图1是一个运动单位的典型线性系统框图 [ 4 ] [ 5 ] 。 图1. 运动单位典型线性系统框图 系统的输出 m k ( t ) 即为MUAPT，它是这些子系统作用的总结果 [ 6 ] ，即： m k ( t ) = ∑ j = 1 N U k ( t ) ∗ δ ( t − τ 1 ) ∗ P k ( t ) ∗ g k i ( t ) = u k ( t ) ∗ l k ( t ) ∗ P K ( t ) ∗ g k i (t) 式中 l t ( t ) = ∑ j = 1 N δ ( t − τ i ) 。 如果运动单位内各纤维深度大致相同，则 g k i ( t ) 可用同一深度响应 g k ( t ) 代替 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，这样就有图2。 图2. 线性系统模型 m k ( t ) = u k ( t ) ∗ l k ( t ) ∗ P k ( t ) ∗ g k (t) 总的生理肌电 y ( t ) 则是M个MUAPT的总和： y ( t ) = ∑ k = 1 M m k (t) 相应的功率谱为： S y ( ω ) = ∑ k = 1 M S u k ( ω ) | L k ( ω ) | 2 | P k ( ω ) | 2 | G k ( ω ) | 2 式中L k ，P k ，G k 分别是l k ，p k ，g k 的傅氏变换。 2.2. 电路设计 根据肌电信号采集电极的自身特点以及周边噪声影响特性，设计的肌电信号采集放大电路要求具有非常高的输入阻抗和共模抑制比(CMRR)、低零漂、低失调、低功耗、低的1/f噪声电压，采用同相并联差动三运放仪表放大器，以获得良好的综合性能 [ 10 ] [ 11 ] 。本文选用德州仪器公司的Burr-Brown系列仪表放大器INA128PA，该芯片内部原理电路图如图3所示。 由于极化电压存在的缘故，肌电采集不能采用多级直接耦合。为了有效的在隔离直流信号的同时达到高通滤波的效果，在两极放大器之间加入高通滤波电路 [ 12 ] [ 13 ] ，如图4。 二阶高通滤波器的增益计算为： G = V o u t V i n = ω 0 2 s 2 + 2 s ω 0 C 2 C 1 + ω 0 2 式中， R 1 = R 2 = R ， C = C 1 C 2 ， ω 0 = 1 R C 1 C 2 = 1 C R ， Q = 1 2 C 1 C 2 。 利用放大器与电位器反馈原理，对放大电路进行可变增益设计，如图5所示。 图3. 芯片内部原理电路图 图4. 二阶高通滤波 图5. 可变增益放大电路 低通放大电路如图6所示。 图6. 低通放大电路图
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user: 2. 真人坠落试验 安全带的坠落试验依据GB/T 6096-2009《安全带测试方法》标准，试验示意图如图7所示。 图7. 安全带整体动态负荷测试示意图 安全带整体动态负荷试验及安全带在模拟人身上的穿戴细节如图8、图9所示。 为获得坠落过程中的人体肌电信号，选取2名受试者进行真人坠落试验，均为体格健壮的成年男性，样本涵盖不同年龄段及身高，能够比较全面地反映实验结果。受试者数据见表1。 为受试者穿戴智能肌电服，并提升至一定高度，此时安全绳完全垂直，以此为基准分别提升至1 m及2 m高度进行坠落试验，如图10、图11所示。 图8. 整体动态负荷试验 图9. 安全带穿戴细节 Table 1 General data of examinee 序号 身高(cm) 年龄(岁) 体重(kg) 1 182 55 75 2 175 35 70 表1. 受试者一般资料 图10. 穿戴智能肌电服 图11. 受试者提升至一定高度 此时开始采集肌电信号，释放人体进行自由坠落试验，在安全绳、安全带的作用下，人体发生不同姿态的运动，如图12~图15所示。 图12. 1号受试者1 m高度 图13. 1号受试者2 m高度 图14. 2号受试者1 m高度 图15. 2号受试者2 m高度 从图中明显可以看出，1 m高度下两人自由落体至最低点后，向上略微反弹，摆动幅度不大。2 m高度下两人坠落至最低点后，速度明显较快，反弹幅度较大，人体晃动剧烈，甚至全身翻转呈倒立姿态，几乎与地面垂直。肌电信号采集如图16、图17所示。 图16. 1 m高度坠落的肌电信号数据 图17. 2 m高度坠落的肌电信号数据
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user: 3. 坠落数据分析 对人体主要的肌肉部位进行了肌电信号数据采集，包括肱三头肌、腹外斜肌、胸大肌、三角肌、肱二头肌、背阔肌、斜方肌、腹直肌等，人体肌肉分布如图18所示。 3.1. 1#受试者坠落分析 1#受试者1 m高度坠落下半身肌电信号分析如图19所示。 图18. 人体肌肉分布图 图19. 1#受试者1 m高度坠落下半身肌电信号分析 从数据图中可以看出，1 m高度坠落过程中肌肉影响最大的为腓肠肌，影响最小的则为臀大肌。对于大腿部位，后侧群肌肉影响较大。主要为受到安全带不稳定的作用力，受试者需要通过这些部位肌肉的收缩来对抗。 1#受试者1 m高度坠落上半身肌电信号分析如图20所示。 上半身受影响最大的是腹外斜肌，相对影响较大的是三角肌与肱二头肌。 图20. 1#受试者1 m高度坠落上半身肌电信号分析 与1 m高度坠落相比，2 m高度坠落时有明显不同，如图21所示。 图21. 1#受试者2 m高度坠落身体左右侧肌肉对比图 通过肌电信号平均值进行对称性分析，可以得到身体左右侧肌肉之间的差别以及量值上的差异。对比发现，左右侧差异最大的为三角肌，左侧肌肉影响程度普遍高于右侧。结合现场人体坠落的实际姿态可以发现，在安全带的保护下，人体在坠落过程中虽然被瞬间拉住，但身体呈现了不同方向的扭转及翻转。上身右前方偏左，而下身则反向平衡上身的扭转，这种状态极有可能对腰部产生损伤的风险。 1 m和2 m高度坠落过程肌电信号对比如图22所示。 图22. 1 m和2 m高度坠落过程肌电信号对比 经对比可见，2 m高度坠落过程中全身各部位肌肉受影响程度要远大于1 m高度，尤其是胸大肌、三角肌、背阔肌和三头肌。 3.2. 2#受试者坠落分析 1 m高度下半身情况如图23所示。 图23. 2#受试者1 m高度下半身情况 图中可以看出，1#受试者与2#受试者的受影响情况没有明显差别。 1 m高度上半身情况如图24所示。 图24. 2#受试者1 m高度上半身情况 受影响较高的是腹外斜肌，对比1#受试者，胸大肌受影响有所减少。 2 m高度与1 m高度坠落有明显不同，如图25所示。 与1#受试者相似，2#受试者身体左右两侧肌肉有较大差异，说明在坠落过程中也出现了全身扭转与翻转的情况。差异最大的是胸大肌、斜方肌、三头肌、三角肌。
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user: 4. 结论 基于典型线性系统模型，设计了电路，研制了可穿戴智能肌电服。依据GB/T 6096-2009《安全带测试方法》标准，设计并开展了不同高度下不同体型志愿者的真人坠落试验，并对采集到的肌电信号进行了分析，总结如下： 1) 基于电极采集、低噪声前置放大、高通滤波、50 Hz工频陷波、可变增益放大、低通滤波、有效 图25. 2#受试者2 m高度下半身情况 值电路和AD电路设计了整体电路，配合三轴加速度传感器、肌电传感器研制了可实时监测人体肌电信号的可穿戴智能肌电服。 2) 参考相关标准对不同年龄和身高的受试者进行真人坠落试验，采集到的肌电信号数据显示，1 m高度坠落过程中，人体肌肉中影响最大的是腓肠肌，影响最小的是臀大肌。在受到安全带不稳定的作用力时，人体需要通过大腿后侧群肌肉的收缩来对抗。上半身受影响最大的是腹外斜肌、三角肌和肱二头肌。 3) 2 m高度坠落过程中，结合现场人体坠落的实际姿态可以发现，在安全带保护下，人体虽然被瞬间拉住，但身体呈现了不同方向的扭转及翻转。全身各部位肌肉受影响程度远大于1 m高度下，尤其是胸大肌、三角肌、背阔肌和三头肌等部位受影响明显。 本文针对高处坠落过程中人体受安全带保护全身各部位受理情况复杂难以测量的问题，研制了便携式可穿戴的智能肌电信号采集服。利用该专业设备，对不同年龄、不同体型的作业人员进行了1 m和2 m坠落距离下人体肌电信号的采集，对人体各部位在坠落过程中的所受影响进行了分析，基本确定了易受伤部位及受伤程度，对后续安全带的改进提供了强有力的技术支撑。同时也为高处作业防护技术的提升提供了重要的理论基础，研究成果有效推进了国家及行业在该领域的发展。
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user: 摘 要 为解决传统覆盖航路规划算法结果样式单一、对抗性环境下灵活性差的问题，提出了基于遗传算法的监视覆盖航路规划算法，生成样式多样、监视任务执行中对抗性好的监视覆盖航路。在人工势场法的基础上，将激发势场的种子编码为二元组串形式的基因，通过交叉、变异、合并等算子的操作增加种子样式的多样性，从而规划出转弯少、监视时间间隔短、对抗性好的监视覆盖航路。最后通过算例对算法进行了验证，结果表明算法有效地满足了监视任务覆盖航路规划的需求。 关键词 :遗传算法，人工势场法，无人机，监视覆盖航路规划 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 无人机航路规划是指在特定约束条件下，寻找从起始点到目标点并满足无人机性能指标的最优或可行的航路。而覆盖航路规划的任务是确定一条路径，该路径通过感兴趣的区域所有点，同时避免障碍。经过查阅文献，发现由于无人机受到任务区域和性能的约束，关于监视覆盖航路规划的研究较少，大多是关于地面机器人覆盖航路规划的研究。 A. Zelinsky等 [ 1 ] 提出了第一种基于网格的覆盖路径规划方法。他们使用网格表示任务区域，并对网格应用完整的覆盖路径规划算法。该方法设定一个起始单元格和一个目标单元格。算法首先给目标网格赋值0，给它周围的所有单元格赋值1。然后，所有与标记1相邻的未标记网格都标记为2。这个过程不断重复，直到标记面到达开始单元格。经过计算距离转换，通过从开始单元格开始选择未访问的赋值最高的相邻单元格来找到覆盖路径。如果两个或两个以上的邻居单元格为相同的值，则随机选择其中一个单元格。 H. Choset等 [ 2 ] 提出了一种能够产生完整覆盖路径的简单精确的网格分解技术。他们将任务区域划分成每个网格为梯形的工作空间，并且只处理平面的多边形区域。使用简单的来回运动来覆盖每个单元网格，通过查找与分解相关的邻接网格进行穷举遍历来保证完全覆盖任务区域，详尽的前进规则决定了访问单元格的顺序，最后生成覆盖每个单元格的特定“之”字形路径。 陈海等 [ 3 ] 证明了同等能量下无人机转弯过程比直线飞行过程效率低，定义了凸多边形任务区域的长度和宽度，并将凸多边形区域的覆盖航迹规划问题转化为求解凸多边形宽度的问题。他们按照“点边式”宽度算法，找到凸多边形宽度出现时支撑平行线的方向，如果无人机沿该方向利用扫描线对区域进行扫描覆盖，则可以获得最少的转弯次数，也就能够得到最短的飞行路程。但在地形起伏大的任务区域，需要加入地形高程等约束进行三维航路规划。 覆盖航路规划问题在机器人领域 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 有较大的研究。但是，如果将这些方法应用于监视飞行器的覆盖路径生成，则在一次覆盖后，其对手可以很容易地掌握这些路径的规律性，不能满足监视任务的不可预测性和覆盖任务目标的频繁性要求。基于此，我们提出了基于遗传算法规划监视覆盖航路。
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user: 2. 监视覆盖航路规划问题建模 2.1. 任务区域网格化 规划监视覆盖航路时必须考虑到无人机执行任务的区域，简单易行的任务区域划分可以极大方便覆盖航路生成，所以我们把任务区域网格化。网格化就是要将任务区域划分为规则的网格，网格的大小由无人机监视器视场在地面的投影大小决定。那么任务区域就可以使用网格的集合来表示了，设为A。网格要小于这个投影区域的大小，但又要尽可能的大。若无人机的飞行高度为h，垂直视场角为 α ，水平视场角为 λ ，俯视角为 β 。假设在地面的视场为梯形ABCD如图1所示， N ， K ， F 分别为边 A B ， P Q ， C D 的中点，OK为 ∠ N O F 的角平分线。则网格的边长最大可以为： P Q = 2 O K tan λ / 2 图1. 无人机监视视场 2.2. 人工势场法生成覆盖航路 人工势场法 [ 7 ] 就是为任务区域设定一个虚拟的人工势场，每个网格上设定一个数字代表网格的势值。覆盖航路规划算法从一个起始的网格出发，按照一定的规则沿着势场运动，最终会形成一个覆盖航路。覆盖航路的生成样式和势场值的设置以及运动规则密切相关，不同的势场值设置方法以及规则，生成的覆盖航路不同。 传统的基于人工势场的覆盖航路生成方法是在两个点之间，按照势值递增的趋势生成势场，然后依据势场生成航路，算法在避障以及覆盖效率方面有不错的效果，但是生成的样式比较单一。为了丰富势场的样式，我们将势场生成的起始态势进行了改进，并将这种起始的态势成为种子。 所谓种子就是在势场生成算法开始的时候，设定的一个势值不为0的网格的集合，设为 S ⊂ A 。传统的人工势场法中，种子S只包含一个网格。基于种子概念的人工势场法生成覆盖航路的过程如下： 步骤1：选择任务区域网格集合的一个子集作为种子S，并设其网格的势值均为1，其他网格的势值为0； 步骤2：并行地更新势值为0的网格的势值，从其邻居网格中选择势值最大的网格作为激发格，并设当前网格的势值为激发格势值 + 1； 步骤3：重复运行步骤2直到所有的网格势值均为非零，转步骤4； 步骤4：无人机从起始网格出发，移动向势值最小的邻居网格，并将起始网格标记为已覆盖； 步骤5：无人机不停地向势值最小的未覆盖的邻居网格移动。 2.3. 监视覆盖航路的目标函数 根据无人机监视任务的性质，监视覆盖航路的优劣主要取决于覆盖航路实际执行的效率和效果，也就是要更快、更频繁、更不可预测地完成对任务区域的覆盖监视，落到具体航路的评价上，就要求航路的转弯(次数、角度)要少、对单个网格的监视间隔要小、航路变换多样。因此，监视覆盖航路规划的目标函数主要有以下几个： 1) 转弯角度总值最小 每个转弯通常意味着无人机在转弯后再次减速并再次加速的额外成本，所以要减少最小化路径中的转弯(次数、角度)来增加监视的效率。这里我们采用统计航路中所有拐弯角度总和的办法来度量航路的这一个性能，并将这个总和称为拐弯角度总值 z 1 = ∑ i = 1 n q i 其中， q i 为航路上第i个转弯的角度，拐弯角度总值越小的航路，越有利于增加监视效率。 2) 网格上的势的总值及标准差最小化 为了反映对网格监视间隔的大小，我们提出了一种势值动态增加的机制，也就是在计算推进的过程中，所有网格的势值也在同步增加，但是刚刚覆盖过的网格的势值清零，这样，在计算过程中，网格的势值就与监视间隔的大小成正比，如果网格监视间隔时间大，则网格势值的增加就多。这样，就可以用网格的动态势值来评价对网格监视间隔。为了对航路有一个总体评价，我们利用任务区域网格势值的总值、标准差来评价监视覆盖的效率。 z 2 = ∑ i ∈ A w i z 3 = [ [ ( w 1 − w ¯ ) 2 + ( w 2 − w ¯ ) 2 + ⋯ + ( w n − w ¯ ) 2 ] n ] 1 2 其中， w i 为网格i的势值。 3) 航路的可预测性要小 监视任务的性质决定了无人机被发现的概率越小越好，所以覆盖航路的可预测性至关重要。当覆盖航路越不容易被预测判断时，无人机执行任务越不容易被发现，任务的成功率和可靠性越高。若覆盖航路被预测出时，敌方可根据预测避开无人机或采取措施迷惑无人机，导致任务失败。 这里我们简单地利用种子更新的周期来评估可预测性的大小，也就是种子更新越频繁，覆盖航路样式的变换越频繁，航路就越不容易被预测 z 4 = T − 1
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user: 3. 基于遗传算法的监视覆盖航路规划算法 3.1. 基因编码 普通的基因编码 [ 8 ] 以01字符串编码为主，但这种编码形式不利于种子的直观表示，并且经过交叉变异等操作后，经常会产生非可行解。因此，我们采用二元组串的形式进行编码，每个网格可以对应平面直角坐标系上的一个唯一坐标，而种子是网格的集合，这样种子就可以编码成一个二元组串的形式。 3.2. 交叉、变异产生新的基因 1) 交叉算子 交叉 [ 9 ] [ 10 ] 是指通过交换两个个体中的部分基因位产生新的基因。从种群中选取两个个体配对，在选定的节点上各截取一部分基因相互交换，即产生新的基因，组成两个全新的个体。如图2。 2) 变异算子 经过交叉过后的新基因某个或某些基因位会产生变异，从而产生一定概率的不可预测性性波动，进而增加种群进化的多样性。通过变异不仅可以改善航路规划的随机性，使航路的可选择性更加丰富多样，通过种子的改变，产生下一步进行的更多可能的新的种子。还可以增加算法的局部搜索能力，使得路径选择的方向更加广阔，在面对新的信息时有更多适合的航路。 对于椭圆形种子的基因变异，改变的是椭圆形的形状参数(如位置、长轴与x轴夹角、轴的长短)。如图3。 3) 合并算子 根据本问题的特殊性，提出一种新的算子，称为合并算子，也就是将两个种子基因进行直接合并而生成基因。如图4。 图2. 交叉操作 图3. 变异操作 图4. 合并操作 3.3. 监视覆盖航路生成 基于遗传算法的监视覆盖航路生成算法的步骤如下所示： 步骤1：初始化种子群，在种群中选择一个种子，在任务区域网格中生成势场，无人机位于起始位置 ( x 0 ， y 0 ) ， t = 0 ，设定种子更新的周期T。 步骤2：仿真步长向前推进 t = t + 1 ，势场中所有网格的势值增加某个数值p，无人机从当前位置移动到势值最大的邻居网格 ( x ， y ) 中，网格 ( x ， y ) 的势值清零。当达到种子更新周期条件的时候，对种群进行交叉变异操作，并选择一个基因，重新生成任务区域网格的势场。 步骤3：当生成的覆盖航路时间窗口满足要求的时候，停止计算。
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user: 4. 仿真实验 为了对算法进行测试，我们建立了30*30的任务区域网格，每个网格看作图 G = ( V ， E ) 中的一个点，所有的点构成图G的点集V，对于一个网格，我们定义其邻居为与其相邻的八个网格，映射到图G中，就是点之间只有存在邻居关系的时候，才有边相连。 对于初始的种群，我们选用点型、线型两种典型的人工势场种子编码产生遗传算法的初始种群。设定仿真每向前推进一步，所有点的人工势场均增加0.001，也就是 p = 0.001 ，种群更新的机制为按照仿真时间进行更新，周期为T，也就是每向前推进T时间，利用算子更新遗传算法的种群，并从种群中随机选择一个种子更新当前的势场，继续生成航路。 在航路生成的过程中，每隔30*30仿真步长统计一次航路的性能参数，也就是转弯角度总值、人工势场势总值、网格势场最大值、网格势场值的标准差等参数，其中目标函数中的不可预测性，认为其与种群更新周期T成反比，也就是T越大，不可预测性越差，反之，不可预测性越好，极端情况下，当T为无穷大的时候，不可预测性最差。 初始势场采用点型种子生成，如图5所示。 图5. 初始势场 为了更加连贯和度量一致的观察航路规划算法的统计，在达到势场更新周期，对势场进行更新的时候，要进行一定的处理，使得任务网格的总势保持不变，也就是假设新的种子生成的势场总值为 P 1 ，更新之前的总值为 P 0 ，则要将新生成的势场除以一个常数 P 1 / P 0 进行了50*900个仿真步长的仿真，也就是理想情况下可以对任务区域进行最大50次的覆盖监视，得到的结果如图6所示。 从仿真结果来看，转弯角度总值分布比较平稳，位于111到245之间。势场总值也比较平稳，初始几个周期的总势值比较大是因为初始势场生成设置的原因，网格势场最大值以及标准差也存在这样的现象。
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user: 5. 小结 本文通过结合人工势场法对无人机任务区域生成网格势场，在监视覆盖航路的约束条件下，将势场 图6. 结果分析 种子编码成二元串组基因后进行算子操作，产生更多新的种子，增加航路变化的多样性。通过仿真验证算例的转弯角度总值、势场总值、网格势场最大值、势场标准差等结果，表明本算法可以满足监视覆盖航路多样性和对抗性的需求。
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user: 摘 要 对于包括老年人或者残疾人在内的行动不便人群，轮椅作为重要代步工具，在日常生活中扮演着重要的角色。如何设计出更好的智能轮椅，以及有效的轮椅控制方案和交互操作方式，为行动不便人群提供更加高效、更加安全的出行服务具有十分重要的意义。本文研究了轮椅控制结构、轮椅控制模式、轮椅状态监测，对关爱老人服务方面提供了有效的依据。 关键词 :智能控制，智能报警，安全监护 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 现有的智能轮椅控制器控制形式单一，大多通过操纵杆、按钮等传统设备对轮椅进行控制，缺乏智能性，且控制接口封闭，加大了外部控制信号接入轮椅的难度。鉴于此，研发多模式控制的智能轮椅控制系统，为行动不便人群提供宜人的轮椅设备就显得尤为重要。同时，考虑到轮椅运行的安全状态，将开展主动介入式控制和轮椅状态监测的研究。鉴于需要智能轮椅做实时的健康监护，考虑到能耗问题，我们使用电动轮椅自带的蓄电池为智能移动系统供电，有效地解决了长期监护能量消耗过大的问题。