轨迹分析

摘要： 热能驱动车是一种具有方向控制功能,以热能驱动的自行小车。为了解决热能驱动车因加工精度,装配误差等因素影响出现的轨迹不准确的问题。首先对热能驱动车进行简化,通过改变部分参数来影响小车的运动轨迹,再利用UG运动学仿真模块对小车运动轨迹进行仿真实验。然后对影响轨迹的参数进行总结和分析,通过对小车的部分参数进行修改得到了一种简单可靠的轨迹修正方案。通过对制作的小车进行轨迹运行调试得到了成功绕桩10个的成绩,为以后的热能驱动车设计积累了经验。

摘要： 传统的多功能虚拟训练系统在实际应用中由于功能复杂、逻辑混乱,导致其应用服务水平较低。为此,文中提出基于增强现实技术的多功能虚拟训练系统设计。在硬件设计上,使用脑机接口技术采集用户脑电信号,利用光学透视显示器和视频透视显示器将虚实结合的场景反映给用户;在软件设计上,定义有效连接函数,在训练中保持脑电信号的有效连接,实现实时在线训练。至此,整体系统设计完成。实验结果表明:基于增强现实技术的多功能虚拟训练系统动作跟踪时延较小,控制在1126 s,命令控制效率高,发出命令的准确率为95.3%,误操作率为2.1%,平均的信息传输率可达到47.5 b/min。该系统的应用服务能力得到了提高,可改善传统系统所存在的问题且优于其他传统的虚拟训练系统。

摘要： 自我调节学习能力是学习者应具备的一种基础而重要的学习能力,深入了解学习者的自我调节学习模式和发展轨迹,有助于教师更好地在协作学习活动中为学习者提供个性化学习指导。文章以87名参与《现代教育技术》课程协作学习活动的学习者所撰写的活动反思为数据源,对不同学业成就的学习者在自我调节学习中的调节活动、调节模式和发展轨迹进行了动态分析。结果发现:(1)高绩效学习者具有更多的预先计划和自我反思等调节活动,但在行为表现阶段与低绩效学习者无显著差异;(2)高绩效学习者拥有更多的自我评估行为和更为深入的自我反思调节模式;(3)高绩效学习者在预先计划阶段即能够产生价值认同并激发学习兴趣,而低绩效学习者的价值认同更为滞后。针对上述差异,文章给出了相应的教学启示,包括:为低绩效学习者提供预先计划阶段和自我反思阶段的学习脚手架、在任务起始阶段引导低绩效者实现对任务的价值认同、引导并辅助低绩效学习者开展自我评估等。

摘要： 针对交通道路中车辆的异常行为辨识问题,提出了一种基于轨迹分析的车辆异常行为辨识方法。利用改进的Hausdorff距离计算轨迹的相似度矩阵,根据谱聚类算法学习轨迹的空间分布模式,利用最小平均距离提取运动模式的中心轨迹并根据轨迹的位移向量学习方向模式。在此基础上对新轨迹进行空间与方向模式混合匹配,通过匹配结果检测方向异常的车辆。与此同时,对每类运动模式进行速度特征提取,将95%的行驶的速度作为正常速度区间,5%的行驶的速度作为异常速度区间。通过数据集验证了该方法可以准确地识别出速度异常的车辆,具有一定的实际应用价值。

摘要： 随着物联网的发展和无线射频识别技术(radio frequency identification,RFID)的广泛应用,RFID系统的安全问题越发突出。其中克隆标签的出现极大地阻碍了RFID系统的大规模发展,成为当前一个亟待解决的难题。通过总结分析目前RFID克隆标签检测领域的一些主流方法,旨在为后续研究更有效的RFID克隆标签检测策略奠定基础。针对目前已知的一些检测方法,该文将克隆标签检测方法归纳总结为射频指纹、同步秘密、轨迹分析和碰撞检测四大类,并较为系统地对这四大类方法所包含的具体策略进行了研究,同时对这些方法策略进行了横向与纵向的对比分析。目前这四类方法都存在一定的缺陷,导致其无法直接应用于现有RFID系统进行克隆标签检测或者应用条件较苛刻。针对目前这些方法存在的问题,认为匿名RFID系统克隆标签的分布式检测是未来的一个主要研究方向。

摘要： 目的介绍潜在类别混合模型及其在纵向数据轨迹分析中的应用。方法以一项限制能量摄入的随机对照临床试验为例,应用潜在类别混合模型进行轨迹分析,结合贝叶斯信息准则、平均后验概率及高后验概率个体所占比例判断最佳轨迹数目及形状。结果四组三次模型最优,人群分为四类减重模式:高体重快速减重组、低体重快速减重组、高体重缓慢减重组及对照组。结论潜在类别混合模型既能识别群体中的异质性,又能考虑到类别内个体发展轨迹,有望广泛应用于纵向数据的处理分析。

摘要： 根据工程训练综合能力竞赛的要求,设计的小车要规避障碍且行走的路程尽可能远。选用SolidWorks对小车的零件进行建模、装配以及运动分析,制作加工势能小车。通过介绍小车的重要组成部分,分析该小车的行进轨迹,达到设计要求。

摘要： 作为Serverless架构的一种典型形态,函数即服务(function as a service,FaaS)架构将业务抽象为细粒度的函数,并且提供弹性的自动伸缩等自动化运维功能,能够大幅降低运维成本.当前,许多在线服务系统中的一些高并发、高可用、灵活多变的业务(如支付、红包等)都已经迁移到了FaaS平台上,但是大量传统单体应用还是难以利用FaaS架构的优势.针对这一问题,提出了一种基于动态和静态分析的单体应用FaaS改造方法.该方法针对指定的单体应用API,通过动态分析和静态分析相结合的方式识别并剥离其实现代码和依赖,然后按照函数模板完成代码重构.针对函数在高并发场景下的冷启动问题,该方法利用基于IO多路复用的主从多线程Reactor模型优化了函数模板,提高了单个函数实例的并发处理能力.基于该方法实现了针对Java语言的原型工具Codext,在开源Serverless平台OpenFaaS上,面向4个开源单体系统进行了实验验证.

摘要： 目的分析经长程治疗管理的5~17岁支气管哮喘患儿肺通气功能的轨迹特征,探讨形成不同肺功能轨迹类型的影响因素,早期识别持续肺功能受损表型。方法本研究为回顾性队列研究。收集2018年11月1日至2020年11月30日在首都医科大学附属北京儿童医院过敏反应科门诊确诊哮喘并治疗管理3年以上的157例5~17岁患儿,采集临床信息(包括人口学特征、病史、控制治疗级别、哮喘控制水平评估和过敏原结果),溯源患儿定期复诊时应用最大呼气流量-容积曲线(maximal expiratory flow-volume curve,MEFV)方法的肺功能检查结果,纳入5项参数进行轨迹分析,包括第1秒用力呼气容积占预计值的百分比(forced expiratory volume in one second,FEV1%pred)、用力肺活量占预计值的百分比(forced vital capacity,FVC%pred)、第1秒用力呼气容积占用力肺活量的百分比(forced expiratory volume in one second to forced vital capacity,FEV1/FVC)、最大呼气流量占预计值的百分比(peak expiratory flow,PEF%pred)、最大呼气中期流量占预计值的百分比(maximum mid-expiratory flow,MMEF%pred);纳入管理2年时限患儿的肺功能检查结果进行轨迹分析,并先后经单因素分析和多因素Logistics回归分析。结果157例患儿共计471例次肺功能检查结果可用于轨迹分析。FVC%pred、FEV1%pred和FEV1/FVC均可分为2种轨迹:低轨迹和高轨迹。PEF%pred和MMEF%pred所拟合轨迹均无统计学意义(P>0.05)。多因素Logistic回归分析显示,FVC%pred呈现低轨迹的危险因素为控制不稳定(OR=4.878;95%CI:1.714~13.882)。FEV1%pred呈现低轨迹的危险因素为首次肺功能异常(OR=4.911,95%CI:2.137~11.287)。FEV1/FVC呈现低轨迹的危险因素为首次肺功能异常(OR=18.472,95%CI:5.182~65.850)和男性(OR=3.774,95%CI:1.125~12.658)。结论在对患儿2年时点肺功能的轨迹和影响因素分析中,FVC%pred、FEV1%pred、FEV1/FVC均可分为2组:低轨迹组和高轨迹组,其中男性、首次可分析肺功能异常以及控制不稳定为其易呈现低轨迹的危险因素。

摘要： 提出一个智能空间信息处理与时空分析的研究框架,并对相关研究进行综述。首先分析讨论了其基础理论与关键技术,将关键技术总结为3个方面:智能空间信息处理、空间数据挖掘、时空大数据分析,分别介绍了智能空间信息处理的3个代表方法(云模型智能空间信息处理、数据场智能空间信息处理、空间统计智能信息处理),空间数据挖掘的3个代表方法(基于概念格的空间数据挖掘方法、基于商空间及粒计算的图像理解方法、基于深度学习的遥感场景识别方法),以及时空大数据分析的3个代表方法(轨迹聚类与分析、融合遥感与社会感知的城市功能区提取、地理多元流分析)。最后对智能空间信息处理与时空分析的理论、方法和应用进行了总结,并指明了进一步研究的方向。

摘要： 轨迹分析和花粉标记技术是分析迁飞性昆虫迁飞轨迹和虫源地的常用且十分有效的方法.本文围绕这两类研究技术,首先综述了轨迹分析技术和花粉标记技术的基本原理和应用实例,然后分析了这两类技术的缺点,最后讨论了未来的研究方向.

摘要： 交通事故多是多个车辆的轨迹在时空上发生重叠造成的对外表现,因此研究车辆通过交叉口的时空轨迹分布是着手分析交叉口安全性的最直接方式.从微观的角度出发,研究每一辆机动车经过交叉口时的运行特征基于转向车辆的穿越点、穿越时间等参数构建微观模型,对转向交通流的相互作用进行研究.

摘要： 从层序地层学的概念创立到现在,学者们一直都在细化层序地层的概念和研究方法,以适应新的研究范围,新的资料,新的分析方法,从而提高从源到汇过程中沉积物如何分散的认识.在本文中作者讨论一种层序地层学研究的新方法——轨迹分析法。本文主要讨论的是陆源碎屑沉积,但是该方法也可以进一步应用到碳酸盐岩沉积体系中.

摘要： 伴随卫星光学镜头的羽流污染是伴随运动的一个十分重要的问题。通过分析主星和伴随星之间的相对运动关系，给出各种情况下伴随星羽流释放对主星污染的大致情况。在己知两颗星轨道根数和通过近地点时间的条件下，计算出伴随星羽流污染主星所需满足的条件，从而为避免主星受伴随星羽流污染提供工程设计理论依据。

摘要： 进行冲击试验时，摆锤式冲击试验机的冲击刀刃，最先接触的是冲击试样的背面，试样首先是弯曲，然后产生裂纹至撕裂。本文通过对冲击试验过程中试样运行轨迹的分析,研究冲击试验机端面定位方式对测试数据的影响。

摘要： 进行冲击试验时，摆锤式冲击试验机的冲击刀刃，最先接触的是冲击试样的背面，试样首先是弯曲，然后产生裂纹至撕裂。本文通过对冲击试验过程中试样运行轨迹的分析,研究冲击试验机端面定位方式对测试数据的影响。

摘要： 进行冲击试验时，摆锤式冲击试验机的冲击刀刃，最先接触的是冲击试样的背面，试样首先是弯曲，然后产生裂纹至撕裂。本文通过对冲击试验过程中试样运行轨迹的分析,研究冲击试验机端面定位方式对测试数据的影响。

摘要： 进行冲击试验时，摆锤式冲击试验机的冲击刀刃，最先接触的是冲击试样的背面，试样首先是弯曲，然后产生裂纹至撕裂。本文通过对冲击试验过程中试样运行轨迹的分析,研究冲击试验机端面定位方式对测试数据的影响。

摘要： 进行冲击试验时，摆锤式冲击试验机的冲击刀刃，最先接触的是冲击试样的背面，试样首先是弯曲，然后产生裂纹至撕裂。本文通过对冲击试验过程中试样运行轨迹的分析,研究冲击试验机端面定位方式对测试数据的影响。

摘要： 本发明请求保护一种基于车辆轨迹语义分析和深度信念网络的轨迹预测方法，属于智能交通分析领域。首先，获取数据源。其次，交通卡口关联性分析。根据轨迹集中交通卡口的上下文关系，使用统计概率模型构建关联空间，按照关联空间中的相对位置度量交通卡口之间的关联性；第三，根据新的轨迹时空关联向量集挖掘轨迹中的用户行车模式，训练DBN网络形成特征提取模型；第四，根据轨迹特征建立回归预测模型，利用处理后的交通轨迹特征集，对未来轨迹进行回归预测，同时采用权重聚类对结果进行优化，最终实现对车辆轨迹的精确预测。本发明有效改善了实际交通环境中复杂的路网关系对轨迹预测的负面影响，提高了预测效率。

摘要： 本发明公开一种基于行为轨迹库的多种轨迹碰撞分析方法，包括：设置目标、时间以及分析参数；过滤目标的轨迹数据；聚合上述数据，获得目标活动时间集合；统计设备距离信息并与目标活动时间集合关联；统计所有目标采集设备并去重；过滤目标跟随人员的轨迹数据；聚合上述数据并输出至下一环节；将上述数据与目标的轨迹数据进行数据关联；判断并输出满足轨迹交叉条件的数据；聚合上述数据；判断目标是否满足多种轨迹碰撞目标条件；输出所有满足条件的多种轨迹碰撞目标。本发明实现精准分析目标人员的多种轨迹碰撞目标，可快速获得行为轨迹库中多种轨迹碰撞目标的分析结果。

摘要： 本发明公开了一种基于轨迹压缩和聚类的轨迹相似度分析方法。首先，对N条基准轨迹进行轨迹压缩，在一定误差范围内，去除一些轨迹数据，便于后续的处理和分析。其次，通过截取公共轨迹以及角度预判断的方式，减少参与计算的轨迹段范围，对基准轨迹数据离线聚类。其中，在计算相似度矩阵时，在误差范围内，每两条轨迹的相似度只需计算一次以降低复杂度。最后，找出每一簇的代表轨迹，计算待匹配轨迹和每一簇代表轨迹的相似度，判断其是否存在于基准轨迹数据库中；如果存在，则计算该轨迹与对应簇的各基准轨迹的轨迹相似度，从而确定实际轨迹与哪些基准轨迹相似，并得到相似度结果。

摘要： 本发明公开一种基于行为轨迹库的多种轨迹碰撞分析方法，包括：设置目标、时间以及分析参数；过滤目标的轨迹数据；聚合上述数据，获得目标活动时间集合；统计设备距离信息并与目标活动时间集合关联；统计所有目标采集设备并去重；过滤目标跟随人员的轨迹数据；聚合上述数据并输出至下一环节；将上述数据与目标的轨迹数据进行数据关联；判断并输出满足轨迹交叉条件的数据；聚合上述数据；判断目标是否满足多种轨迹碰撞目标条件；输出所有满足条件的多种轨迹碰撞目标。本发明实现精准分析目标人员的多种轨迹碰撞目标，可快速获得行为轨迹库中多种轨迹碰撞目标的分析结果。

摘要： 本发明实施例公开了一种车辆轨迹预测方法、车辆预测轨迹分析方法、装置及车辆。该方法包括：获取车辆历史位置点集以及当前车速；若车辆历史位置点集与当前车速满足预设轨迹预测条件，则根据车辆历史位置点集构建初始预测轨迹圆；根据车辆当前位置点与车辆历史位置点集更新初始预测轨迹圆，并根据更新后的初始预测轨迹圆确定车辆预测轨迹。本发明实施例的技术方案，通过车辆当前所处位置对根据历史位置点确定出的车辆预测轨迹进行调整，充分考虑当前时刻车辆位置对车辆轨迹预测的影响，及时调整车辆预测轨迹的偏移。解决了仅依赖车辆历史位置点进行轨迹预测时预测轨迹出现偏移的问题，提升了车辆轨迹预测的精确度和准确性。

摘要： 本发明实施例公开了一种轨迹生成方法、装置、轨迹分析仪及存储介质。通过采样上述技术方案，获取以第一方向盘角度进行倒车后的后视图像，其中，所述后视图像的范围包括倒车时车轮压过的路面；提取所述后视图像中包括的多个轨迹标识点；根据所述轨迹标识点生成对应第一方向盘角度的第一动态倒车轨迹；根据所述第一动态倒车轨迹输出对应第二方向盘角度的第二动态倒车轨迹。本发明通过在实际倒车场景中取样，使得生成的动态倒车轨迹的精准度更高，从而实现更安全方便的辅助驾驶员倒车。

摘要： 本申请提供一种车辆运动轨迹分析方法以及车辆运动轨迹分析装置，方法包括：确定待搜索的目标车辆的特征信息；根据目标车辆的特征信息在云端服务器上进行视频搜索，获取包含目标车辆的特征信息的拍摄视频；根据拍摄视频确定目标车辆的位置信息；根据目标车辆的位置信息按照时间先后顺序形成目标车辆的运动轨迹。本申请能够快速地分析目标车辆的行驶轨迹，为办案人员办案快速提供线索，不耽误办案的时机。

摘要： 本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于多轨迹融合的行人轨迹分析方法，包括：构建预设空间的三维模型，对该预设空间中不同方位的摄像头抓拍到的监控录像进行分析，以获取不同摄像头监控录像中目标的位置信息、人脸特征及人体特征，进而根据位置信息、人脸特征及人体特征判断不同摄像头中的运动轨迹是否属于同一个目标。此外，本发明还涉及区块链技术，监控画面可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于多轨迹融合的行人轨迹分析装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高进行行人轨迹识别的精确度。

摘要： 本发明实施例公开了一种车辆轨迹预测方法、车辆预测轨迹分析方法、装置及车辆。该方法包括：获取车辆历史位置点集以及当前车速；若车辆历史位置点集与当前车速满足预设轨迹预测条件，则根据车辆历史位置点集构建初始预测轨迹圆；根据车辆当前位置点与车辆历史位置点集更新初始预测轨迹圆，并根据更新后的初始预测轨迹圆确定车辆预测轨迹。本发明实施例的技术方案，通过车辆当前所处位置对根据历史位置点确定出的车辆预测轨迹进行调整，充分考虑当前时刻车辆位置对车辆轨迹预测的影响，及时调整车辆预测轨迹的偏移。解决了仅依赖车辆历史位置点进行轨迹预测时预测轨迹出现偏移的问题，提升了车辆轨迹预测的精确度和准确性。

摘要： 本发明实施例公开了一种轨迹生成方法、装置、轨迹分析仪及存储介质。通过采样上述技术方案，获取以第一方向盘角度进行倒车后的后视图像，其中，所述后视图像的范围包括倒车时车轮压过的路面；提取所述后视图像中包括的多个轨迹标识点；根据所述轨迹标识点生成对应第一方向盘角度的第一动态倒车轨迹；根据所述第一动态倒车轨迹输出对应第二方向盘角度的第二动态倒车轨迹。本发明通过在实际倒车场景中取样，使得生成的动态倒车轨迹的精准度更高，从而实现更安全方便的辅助驾驶员倒车。