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本發(fā)明公開了一種城市軌道交通層級(jí)救援站多目標(biāo)選址方法，該方法通過構(gòu)建救援站網(wǎng)絡(luò)?脆弱性評(píng)價(jià)?脆弱度分級(jí)?確定覆蓋度函數(shù)?建立適用于城市軌道交通層級(jí)救援站規(guī)劃決策的多目標(biāo)選址模型?算法設(shè)計(jì)，從經(jīng)濟(jì)性、高效性、覆蓋全面性三方面出發(fā)，提升救援站選址方法的準(zhǔn)確性和合理性，最終實(shí)現(xiàn)快速救援響應(yīng)、高效物資供應(yīng)，不僅能有效降低救援網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)維護(hù)成本，同時(shí)能保證突發(fā)事件的高效及時(shí)救援，可為軌道交通企業(yè)提供具有不同決策偏好的選址決策方案，滿足實(shí)際選址工作的需要。

本發(fā)明公開了一種故障環(huán)境下城市軌道交通列車的輔助定位系統(tǒng)，包括RFID信息標(biāo)簽?zāi)K、RFID閱讀器、紅外發(fā)射器及紅外傳感器，通過使用RFID技術(shù)進(jìn)行行駛區(qū)間內(nèi)的車輛多重定位，不僅能夠在列車行駛時(shí)檢測(cè)到列車的位置信息、推算出行駛的速度、車輛行駛方向，還可以在列車通過后推算出列車行駛加速度，較為準(zhǔn)確的評(píng)判出列車的動(dòng)態(tài)運(yùn)行狀態(tài)，保證線路運(yùn)輸安全，實(shí)現(xiàn)列車安全間隔控制；同時(shí)采用紅外感應(yīng)技術(shù)和RFID技術(shù)共同完成停車定位操作，使列車在信號(hào)系統(tǒng)故障環(huán)境下能夠及時(shí)將信息傳給工作人員，降低信號(hào)系統(tǒng)故障帶來的影響和損失，使列車停車進(jìn)站較為準(zhǔn)確，滿足軌道交通企業(yè)對(duì)定位設(shè)備布設(shè)的實(shí)際需求。

本發(fā)明公開了一種城市軌道交通區(qū)間乘客交通流狀態(tài)判別方法，通過計(jì)算區(qū)間乘客交通流狀態(tài)判別參數(shù)??區(qū)間斷面滿載率，通過區(qū)間乘客交通流狀態(tài)參數(shù)的時(shí)間序列構(gòu)建，構(gòu)造狀態(tài)參數(shù)有序樣本序列，以最優(yōu)分割聚類法進(jìn)行類別劃分，保證了樣本的時(shí)序性與狀態(tài)的連續(xù)性,將參數(shù)樣本相近的統(tǒng)計(jì)時(shí)段歸為一類，提出目標(biāo)線路區(qū)間乘客交通流狀態(tài)劃分方案,并依據(jù)參數(shù)閾值進(jìn)行區(qū)間乘客交通流狀態(tài)類別判定，準(zhǔn)確判別乘客交通流狀態(tài)，有利決策者及時(shí)準(zhǔn)確地掌握客流運(yùn)行狀態(tài)及其客流變化規(guī)律，為日常調(diào)度和工作做好準(zhǔn)備。

本城市電網(wǎng)規(guī)劃輔助決策軟件是在地理信息系統(tǒng)平臺(tái)上開發(fā)的，含有城市電力空間負(fù)荷預(yù)測(cè)、變電站規(guī)劃、高壓配電網(wǎng)規(guī)劃和中壓配電網(wǎng)規(guī)劃等功能模塊。該軟件根據(jù)城市發(fā)展規(guī)劃和電力負(fù)荷發(fā)展的實(shí)際情況，采用了先進(jìn)的優(yōu)化算法，規(guī)劃結(jié)果比傳統(tǒng)的僅依靠工程師經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行規(guī)劃的方案更科學(xué)、更符合城市電網(wǎng)依賴地理?xiàng)l件的特點(diǎn)。 該軟件功能全面，能夠進(jìn)行城市電網(wǎng)的單階段規(guī)劃和多階段規(guī)劃，能同時(shí)對(duì)新城區(qū)和老城區(qū)進(jìn)行電網(wǎng)規(guī)劃，規(guī)劃的新建變電站選址無需提供預(yù)選的變電站站址，并且可以處理已有變電站的擴(kuò)容問題。 在該軟件中，強(qiáng)大的地理信息系統(tǒng)管理著城市電網(wǎng)規(guī)劃所需的地理信息數(shù)據(jù)，有效地解決了傳統(tǒng)規(guī)劃方式中路徑、空間負(fù)荷分布等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不精確的問題，提高了規(guī)劃方案的準(zhǔn)確度，具有輸入方便、界面友好、報(bào)表美觀等優(yōu)點(diǎn)，能分層顯示各類數(shù)據(jù)（包括不同規(guī)劃階段的空間負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和規(guī)劃方案），規(guī)劃結(jié)果能同時(shí)以圖形和報(bào)表給出，大大減輕了規(guī)劃人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，提高了撰寫規(guī)劃報(bào)告的效率，為城市電網(wǎng)規(guī)劃提供了可靠的決策依據(jù)。

隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平的提高，城市居民對(duì)重塑慢行系統(tǒng)、提升城市空間品質(zhì)提出了更高的要求。共享單車作為一種便捷、高效、綠色的新型出行方式，是解決城市短距離出行和"最后一公里"難題的重要工具。本文以一種新的視角，應(yīng)用共享單車騎行軌跡數(shù)據(jù)從騎行行為角度對(duì)騎行環(huán)境進(jìn)行研究。以龍崗區(qū)為例，首先對(duì)街道騎行行為的時(shí)空間分布特征進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)騎行行為在時(shí)間上主要集中在早晚高峰時(shí)段，在空間分布上主要集中在地鐵和公交的接駁站點(diǎn)和龍

機(jī)載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機(jī)載LiDAR點(diǎn)云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點(diǎn)云語義分割、點(diǎn)云影像配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機(jī)交互等功能模塊，實(shí)現(xiàn)高效率、（半）自動(dòng)的城市實(shí)體三維模型重建，具備全自動(dòng)大測(cè)區(qū)城市建模、半自動(dòng)城市高精度精細(xì)實(shí)體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動(dòng)化程度，推進(jìn)實(shí)景三維中國(guó)建設(shè)進(jìn)程。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 創(chuàng)新性： 機(jī)載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機(jī)載LiDAR點(diǎn)云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點(diǎn)云語義分割、點(diǎn)云影像配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機(jī)交互等功能模塊，實(shí)現(xiàn)高效率、（半）自動(dòng)的城市實(shí)體三維模型重建，具備全自動(dòng)大測(cè)區(qū)城市建模、半自動(dòng)城市高精度精細(xì)實(shí)體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動(dòng)化程度，推進(jìn)實(shí)景三維中國(guó)建設(shè)進(jìn)程。系統(tǒng)主要由兩部分功能模塊組成：自動(dòng)化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統(tǒng)模塊。其中自動(dòng)建模模塊由點(diǎn)云影像自動(dòng)配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、點(diǎn)云濾波、點(diǎn)云分類、建筑物單體化分割、建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建等軟件子模塊構(gòu)成。系統(tǒng)支持DEM、DOM、實(shí)景三維模型、建筑物L(fēng)oD1至LoD3模型等多種產(chǎn)品生產(chǎn)；支持多核、多CPU、多GPU架構(gòu)的任務(wù)并行化管理，支持搭建點(diǎn)云、影像、模型數(shù)據(jù)庫，支持人機(jī)交互進(jìn)行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關(guān)鍵問題： LiDAR點(diǎn)云與傾斜影像異源異構(gòu)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)問題，點(diǎn)云影像數(shù)據(jù)難以聯(lián)合應(yīng)用； 單一數(shù)據(jù)源三維信息與紋理信息不全，高質(zhì)量模型結(jié)果依賴高精度數(shù)據(jù)輸入，導(dǎo)致數(shù)據(jù)獲取成本昂貴、效率較低； 城市級(jí)實(shí)景三維模型重建自動(dòng)化程度低，低精度自動(dòng)結(jié)構(gòu)化模型成果難復(fù)用，而手動(dòng)模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實(shí)景三維數(shù)據(jù)制作單位高度依賴國(guó)外軟件，國(guó)產(chǎn)化難。 先進(jìn)性： 當(dāng)前，國(guó)內(nèi)90%以上地形級(jí)實(shí)景三維數(shù)據(jù)制作測(cè)繪單位都基于國(guó)外軟件進(jìn)行三維重建，而城市級(jí)實(shí)景三維模型則重度依賴全人工手動(dòng)勾繪且需調(diào)用國(guó)外專業(yè)三維建模軟件，模型重建學(xué)習(xí)成本極高、軟件針對(duì)性不強(qiáng)而效率低下。 機(jī)載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)軟件系統(tǒng)以高精度、高效率、高自動(dòng)化程度城市級(jí)實(shí)景三維模型重建為首要目標(biāo)。軟件系統(tǒng)具備高精度點(diǎn)云影像配準(zhǔn)模塊提供異源數(shù)據(jù)聯(lián)合應(yīng)用基礎(chǔ)；采用LiDAR點(diǎn)云約束的多視影像密集匹配策略實(shí)現(xiàn)高精度、全覆蓋三維數(shù)據(jù)輸入以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量實(shí)景三維模型重建；采取地面點(diǎn)濾波、非地面點(diǎn)地物分類、目標(biāo)地物單體實(shí)例分割遞進(jìn)式流程得到建筑物等地物單體化三維數(shù)據(jù)；優(yōu)化自動(dòng)結(jié)構(gòu)化模型重建與人工干預(yù)的結(jié)構(gòu)化建模流程，無需額外依賴專業(yè)建模軟件；提供針對(duì)建筑物結(jié)構(gòu)化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達(dá)標(biāo)的自動(dòng)模型可復(fù)用，三維點(diǎn)云端、二維影像端可獨(dú)立或聯(lián)合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動(dòng)編輯模式。 獨(dú)占性： 系統(tǒng)主要搭建兩條生產(chǎn)路線，以適應(yīng)不同地域模型精度要求差異、不同應(yīng)用時(shí)間響應(yīng)要求。其一是以LiDAR點(diǎn)云為主的快速建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建，經(jīng)過點(diǎn)云分類、建筑物實(shí)例分割、結(jié)構(gòu)化模型重建等步驟構(gòu)建人工地物結(jié)構(gòu)化模型，并利用配準(zhǔn)后多視影像對(duì)模型紋理映射，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結(jié)構(gòu)化模型、典型地物真實(shí)色彩點(diǎn)云等輕量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；其二是在LiDAR點(diǎn)云約束下生成高精度密集匹配點(diǎn)云構(gòu)造高質(zhì)量實(shí)景三維模型，并在此基礎(chǔ)上提取建筑物單體三角網(wǎng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過模型簡(jiǎn)化抽象得到建筑物L(fēng)oD3模型，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括實(shí)景三維模型、建筑物L(fēng)oD3模型等城市級(jí)實(shí)景三維數(shù)據(jù)要素。 此外，軟件系統(tǒng)支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國(guó)產(chǎn)麒麟(V4/V10)等多操作系統(tǒng)中運(yùn)行，已階段性實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)化。

本發(fā)明涉及城市設(shè)計(jì)規(guī)劃，提供在城市規(guī)劃設(shè)計(jì)中識(shí)別城市風(fēng)貌要素，通過建立城市在地建筑風(fēng)貌案例庫、理論分析、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)公式分析、實(shí)際校正等手段，精準(zhǔn)識(shí)別城市風(fēng)貌要素的權(quán)重關(guān)系。 一、項(xiàng)目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡(jiǎn)介 本發(fā)明涉及城市設(shè)計(jì)規(guī)劃，提供在城市規(guī)劃設(shè)計(jì)中識(shí)別城市風(fēng)貌要素，通過建立城市在地建筑風(fēng)貌案例庫、理論分析、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)公式分析、實(shí)際校正等手段，精準(zhǔn)識(shí)別城市風(fēng)貌要素的權(quán)重關(guān)系。依靠要素分類簇群的數(shù)值為基準(zhǔn)，動(dòng)態(tài)平衡城市風(fēng)貌控制區(qū)內(nèi)的各類風(fēng)貌要素的控制比例，科學(xué)系統(tǒng)地指導(dǎo)城市風(fēng)貌規(guī)劃設(shè)計(jì)和保護(hù)的一種基于VR結(jié)合眼動(dòng)跟蹤的城市風(fēng)貌特征識(shí)別的方法。 在當(dāng)前大力宣揚(yáng)城市特色文化的背景下，為了突出地域風(fēng)貌特色，許多城市常將具有一定城市地域文化代表性的舊城或歷史街區(qū)進(jìn)行整治和修復(fù)，城市風(fēng)貌識(shí)別是開展城市風(fēng)貌保護(hù)及塑造工作的重要基礎(chǔ)。這是利用數(shù)字技術(shù)來感知、認(rèn)知城市，進(jìn)而科學(xué)精細(xì)化挖掘和智慧化發(fā)展城市風(fēng)貌的新方法，該技術(shù)用于城市風(fēng)貌特征要素分區(qū)和精細(xì)化識(shí)別、監(jiān)控和提升，為城市風(fēng)貌規(guī)劃管理提供科學(xué)系統(tǒng)的指導(dǎo)建議。

本項(xiàng)目以污水處理廠存在能源消耗高，二次污染等問題，針對(duì)污水體量龐大，復(fù)雜多變量，多相體系的數(shù)據(jù)信息滯后，強(qiáng)耦合，非線性等問題，采取學(xué)科交叉方式與物理學(xué)院、智能學(xué)院合作開發(fā)新型水質(zhì)傳感器，開發(fā)信息處理系統(tǒng)，多變量耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，深度學(xué)習(xí)和算法，構(gòu)建污水處理智能控制關(guān)鍵技術(shù)，儀器和設(shè)備。為污水廠的智能節(jié)能減排創(chuàng)造提供技術(shù)支持。

項(xiàng)目成果/簡(jiǎn)介:本項(xiàng)目以污水處理廠存在能源消耗高，二次污染等問題，針對(duì)污水體量龐大，復(fù)雜多變量，多相體系的數(shù)據(jù)信息滯后，強(qiáng)耦合，非線性等問題，采取學(xué)科交叉方式與物理學(xué)院、智能學(xué)院合作開發(fā)新型水質(zhì)傳感器，開發(fā)信息處理系統(tǒng)，多變量耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，深度學(xué)習(xí)和算法，構(gòu)建污水處理智能控制關(guān)鍵技術(shù)，儀器和設(shè)備。為污水廠的智能節(jié)能減排創(chuàng)造提供技術(shù)支持。應(yīng)用范圍:該技術(shù)主要應(yīng)用于給水處理系統(tǒng)和污水處理系統(tǒng)的智能控制。效益分析:項(xiàng)目的研究已經(jīng)進(jìn)行了多年， 2017 年投資 1500 萬元在南開大學(xué)津南校區(qū)建立了 1000 噸/日污水處理廠， 為傳感器的應(yīng)用和示范創(chuàng)造十分有利的條件。