感知系统（精选12篇）
感知系统 篇1
智能高速列车网络控制系统主要对高速列车的运行进行智能控制、时刻监视列车设备状态信息、故障诊断信息及数据存储, 普通的高速动车组关键部件参数监测量较少, 数据比较少, 数据分析能力偏弱, 不能提供历史故障数据查询及下载, 没有自学习的能力。大部分车辆线路上发生故障只能在动车组回库后, 通过检查线路、试验和测试的方法进行故障处理。智能高速列车系统通过建立智能化网络系统, 将历史故障数据库、动车组重要性能参数、应急处理措施等存储在车载数据中心, 通过车载数据中心中设计的故障诊断专家系统, 将使故障的定位更加准确, 故障诊断信息更加丰富, 并实现车载在途预警;同时可在车载数据中心的显示器显示发生故障的设备、故障时间、线路位置、相关参数等信息, 对数据进行记录、声光报警, 并且车载数据中心可以通过文字、图片、图像等形式为司乘人员提供操作指南, 提高司乘人员应急故障处理能力。总之, 通过智能化系统, 能更加全面、更加系统地掌控动车组运行状态, 达到在途预警和及时指导、合理采取应急措施的目的。
1 智能高速列车系统
智能高速列车系统以CRH380CL高速动车组为核心, 以全息化列车状态感知和动态数字化运行环境为基础, 以信息智能处理与交互为支撑, 具有自检测、自诊断、自决策能力。智能列车通过运行环境感知系统获得车辆运行时的列车的运行的环境数据, 通过以传感器构建的传感器网络获取车辆运行的状态数据, 通过电子标签获取车辆主要设备的履历数据。车辆数据处理中心根据所获得的列车及主要部件数据, 对列车自身状态进行评估, 给出预警和报警信息, 并通过“车—地”传输网络将数据传输到地面数据中心。地面数据中心通过“地—地”传输网络将数据根据需要将高速列车的数据和运行环境数据发送到智能化列车系统应用平台, 对高速列车的运行状态进行综合评估, 并给出高速列车运行状态的综合评判。同时通过“地—地”传输网络和车-地传输网络实现旅客服务信息的传输, 实现旅服咨询、无线通话和无线上网等功能。
智能高速列车系统主要由车载智能感知网络系统、车载数据处理中心及显示屏、车载无线通信系统、车载旅客服务系统四个部分组成。
2 车载智能感知网络
智能高速列车的车载传输网络如图2 所示。每个车厢设置一个网元, 构建环形千兆级以太网。车载智能感知网络既具有感知列车动态信息数据的功能, 又具有信息传输的功能。车载智能感知网络接收车载重要设备动态监控信息数据, 通过车载数据处理中心进行数据处理、融合和归类、并通过车地传输平台发送到地面数据中心。同时, 又通过车地传输平台接收地面数据中心的预警信息及旅客服务信息发送到数据处理中心。车载数据中心再将接收到的地面信息归类、融合, 发送到人机交互终端实现预警提示及旅客信息交互。通过车载传输网络, 实现列车监测数据、控制信息、多媒体信息及语音信息的高速传输。
根据CRH380CL高速列车列车网络控制系统的配置情况, CRH380CL动车组主要通过RS485 接口从列车获取数据, 主要获得高速列车运行的状态信息、高速列车运行安全性评估信息。
3 车载数据处理中心
动车组上设车载数据处理中心, 包括车载数据中心主机和显示器, 如图3 所示。车载数据处理中心主机是智能列车数据集中处理、在途预警、统一传输的电子设备;车载数据处理中心通过与车载智能网络的接口, 对高速列车获取的多源数据进行存储和管理, 对数据进行预处理和评估, 实现在途预警, 及时给出面向应用的各种结果, 包括各种车载服务, 以及通过车地网络汇聚系统实现列车与地面之间的交互。车载数据处理中心显示器实现的功能主要有基本信息显示、历史故障查询、在途预警和报警、运行数据显示、零部件履历信息、人工故障录入和应急故障处理指南等。
4 车载无线通讯系统
针对智能化列车超高速移动和复杂平台间的数据传输需求, 构建智能列车系统数据传输与通信平台, 定义车载、车地、地面三级网络构架与协议规范, 设计并实现分级数据传输与通信方案。研制智能化高速列车车载无线宽带通信终端, 实现与地面无线基站的宽带数据传输, 并为列车车载数据处理中心提供宽带网络接入。研制宽带无线基站、宽带光纤直放站设备和无线中继器, 通过射频信号光纤拉远技术、无线中继技术等手段扩大小区覆盖范围, 有效改善无线宽带系统特殊区段传输和小区越区切换性能。
5 车载旅服服务系统
智能化旅客车载服务平台是一个包含乘务管理、车载票务、车地通信、车载网络服务、交互式旅客服务、外部信息接口、地面信息集成和处理等多个业务功能, 涵盖信息感知层、信息传输层、信息集成层和应用层的复杂信息系统。
6 结语
本文基于新一代CRH380CL高速动车组平台, 为高速铁路提供智能化及数字化运行环境。以高速动车组为核心, 以高速列车动态感知数字化及全息化运行环境为基础, 以信息交互与处理为支撑, 具有自决策、自检测、自诊断能力的, 智能高速列车系统具体数据的实时获取、处理和发送功能、实现了高速列车在途预警和报警功能, 提高了高速列车运行的安全性、提高了旅客的服务质量。
(1) 智能高速列车系统的研制, 提高高速列车运用的安全性、可靠性和运用服务于检修水平, 推动铁路技术进步并实现产业化。
(2) 建立智能化高速列车系统全新技术体系, 并形成完整的技术标准体系, 抢占国际铁路技术的制高点, 引领世界高速列车发展的潮流。
(3) 培育了智能化列车系统提供物联网技术支持与现代信息服务的新兴产业。
参考文献
[1]郭超勇, 刘建强.高速列车网络控制系统第四讲:高速列车网络控制系统[J].电子技术, 2012 (2)
[2]陶芸, 陆礼红.高速列车智能化系统介绍[J].中国科技纵横, 2013 (11) :30-31
[3]仲崇成, 李鹏, 吴冬华, 张涛.高速列车车载智能化系统总体设计[J].网络与通信, 2013 (20)
感知系统 篇2
2.1系统模型体系结构
??下面一种我们自行设计的定位感知系统模型具有如下特点：
◇实现了最小功能的简单定位感知系统模型;
◇将定位系统与位置系统结合在一个体系结构中;
◇在不考虑误差的情况下，能够利用三角计算实时确定对象的二维位置及行动方向;
◇系统能够积极主动为用户提供信息服务;
??图2是这一模型的简单体系结构图。
??定位系统是本模型的重点之一，系统利用它来精确定位每一个对象。这里采用的是改进的Bat系统，每一个室内用户都携带两个手掌大小的无线设备Bat。这种小器件配有一个蜂鸣器，能够发射超声波脉冲;在室内的天花板上安装有传感器，能够接收超声波脉冲，并能测量超声波脉冲信号的到达时间(TOA);传感器随即将TOA数据通过WLAN传送给控制处理器，控制处理器通过这些数据测量出用户的`三维位置信息。基于这一思想，我们考虑这样一个实验环境：一个矩形的大厅，用户在大厅内活动，厅内安置各种智能服务设备，如报时器、报警器、语音提示器、摄像机等;但也应有一些障碍设备，比如带电的按钮、高温禁区等。每个用户的双肩都装有两个Bat，能够发射超声波信号，在大厅天花板的4个角落各安置一个超声波接收器。考虑到接收器的接收能力以及误差的因素，大厅的长与宽应在一个限度以内，如图3所示。
??在二维位置及方向的测量中，我们选择离对象最近的两个超声波接收器所接收的距离信息，不妨设A1、A2离同一用户肩上同一BatB1较近，测得距离分别为L1、L2，A1与A2相距L3，平面坐标如图4所示。
??由图4可知，B1点的坐标可由三角公式算出：
??x=(L12+L32-L22)/2L3y2=L22-x2
??于是得出BatB1的坐标位置(x，y)，同理可以算出另一BatB2的位置，由B1与B2的动态位置信息即可以测出对象的行动方向。定位系统获得这些位置信息后，立即向系统控制中心传送。
??系统控制中心是整个系统的控制管理中心，它负责将位置信息或者对象集信息向事务处理中心传送，将位置信息向位置系统传送。它必须能够实时处理大量的各种信息，并进行分析检测。
??事务处理中心是整个系统的服务发送者与处理单元。它通过接收系统控制中心传来的各种信息，或者响应用户的服务请求，或者主动向用户广播各种有用信息，比如语音提示、智能报警等。
??通信环境为所有部件的信息传送提供支持，在这里我们采用的是WLAN技术，这是符合网络未来发展趋势的一种有效的技术。对于协议类型，我们暂时考虑使用802.11系列协议中的一种。
??位置系统也是本模型的重点，它的功能是实时获取特定位置的对象集信息，并将信息向系统控制中心传送。模型中我们采用了一种移动代理(MobileClient)技术，其核心思想是：为大厅内的每一个用户配备一个用户代理，用户通过代理与本地其它对象，包括其它用户和一些设备，通过通信环境部件进行交互。当位置系统获得系统控制中心传送的用户位置信息后，立即启用其用户代理。此用户代理随着与这一位置的WLAN单元进行交互，从而来确定用户所在位置的对象集信息P，其功能用映射关系表示为：(WLAN单元)=P。
2.2模拟实验的可能误差分析
??考虑到普适计算所要实现的功能，应用本模型所进行的模拟实验必须达到相当的精确度才能满足准确定位的要求。在上面提到的模拟实验环境中，可能影响定位结果的误差因素一般有：实验环境、时钟频率、超声波的反射等。
??实验环境误差的产生主要是由于超声波的易被干扰性。影响的主要因素是噪声的干扰，它导致超声波信号之间的碰撞。这种噪声同系统具有相同的频率，从而对实验中的超
声波信号产生干扰或碰撞，导致正确信号的消散或是反射的产生。这些可能的噪声有收音机的无线波、钥匙的碰撞声或者击掌声等。解决的办法是将环境进一步智能化，如将收音机的功能融入系统中，不需人的接收;取消利用钥匙来开关门等。
??时钟频率误差是在石英钟之间同步产生的，每个超声波接收器都利用时钟与其它接收器同步，才能测量它们与Bat之间的距离。这种误差的大小与距离呈线性关系：距离越远，误差越大。我们可以通过多次实验对误差进行测量，进而对误差定性，尽量减小误差大小。
??反射误差是实验中可能遇见的最主要的误差。它主要因为超声波信号在发射途中碰上其它物体而导致反射的产生，从而将错误信号传送至接收器导致错误结果。这种误差与距离并非线性关系，因而无法定性;但我们可以根据测量的数据排除一些错误信息。它们与正常数据相差太大，主要是因为它们经过多次反射或不在接收器的接收范围内。改进的办法是，除了增强接收器的接收强度外，还可以将Bat置于用户头顶或者调整接收器的角度来减少反射的产生。
2.3模型的总结
??本模型在将定位系统与位置系统结合的基础上，提出了一种普适计算中定位感知系统的雏形，并实现了系统所要求的最小功能。在以后的工作中，我们将进一步完善模型中的功能部件，并对实验中的误差因素做进一步检测。
结语
感知系统 篇3
一、环境设计及感知系统能力
环境设计，通俗来说就是指通过探索研究所建筑事物的内部空间环境及外部空间环境后，主要使用艺术设计的方法来对建筑物内外的周边环境进行设计、整理及合并的一项非常实用的艺术，是人类对自然中的环境进行创造及改变从而能使其更好地为人类服务的一种方式。环境的概念有广义与狭义之分，广义的概念就是指在环境周围的存在以及影响环境的存在的集合。任何事物都处在这个环境的集合之中，包括人类自己。不同的是，相对于其他事物来说，我们作为这个环境的主体，对环境而言有一定的能动性。也就是说，我们可以通过自己来创造和改变环境，使其能更好地为人类服务。对于环境设计来说，它更加强调的是对所设计环境的整体效果，不同地点的环境设计原则及要求不同，我们必须根据所设计环境的现实需求及功能进行深入分析，才能达到环境设计的最佳效果。我国社会的发展及人类文明的逐渐进步，对环境设计的要求也越来越高。就现今的环境设计来说，想要有优秀的环境设计成果，就必须明确使用者对环境设计的要求，始终坚持以人为本的环境设计理念。人类的思想越来越多样化，对环境设计的要求也就变得越来越复杂，这就更加需要我们充分利用自身的感知系统能力，以真正了解使用者对环境设计的需求以及所设计环境的周边环境，从而使环境设计能展现出更好的功能性和外观性，更好地为人们服务。感知系统能力就是指人本身所具有的对所需设计环境的内外环境产生感应反应的系统的能力，它包括听觉、视觉、触觉、感觉等一切对外界能产生感知能力，这种感知系统能力不仅是人类最早具有的能力，更是对环境设计来说非常重要的能力。
二、环境设计的首要任务及与感知系统能力的关系
在人类对环境的改造过程中，建筑物是人们改变环境最主要的方式，很多人类创造和改变环境都是通过各种各样的建筑物来实现。因此，如何调节好环境、建筑物与人之间的关系是环境设计最主要的任务。如果想要调节好三者之间的关系，就必须充分发挥人本身的感知系统能力，深入了解需要进行设计改变的环境的周边环境以及人本身对环境设计的需求，确定选择哪种设计方案才能更好地满足人们对环境的需求，调节好环境、建筑与人之间的关系。由上述可知，对环境设计而言，感知系统能力的存在非常具有必要性和重要性。
三、环境设计的评价标准以及与感知系统能力的关系
环境设计虽然有很长的发展历史，但如今仍然不存在比较明确的评价标准。随着社会的发展及人类文明的进步，人们对环境设计的要求越来越多，这也就使环境设计的评价标准变得越来越高。并且，环境设计的标准具有多变性，对环境设计的标准而言，它不仅随着社会的发展、时代的进步而不断变化，还会因为地域不同、风俗习惯不同、环境特点不同而不同。虽然环境设计的标准一直变化，但还是可以确定一个大概的环境设计标准。在进行环境设计时，要想达到这个环境设计标准，就必须通过感知系统能力对其周围环境进行调查分析，了解使用者的内心需求及喜好，了解周围的风土人情，环境特点。充分做好以上工作之后进行环境设计，不仅能很好地满足人们的需求，而且能达到当地环境的设计标准。所以，环境设计与感知系统能力存在着一定的内在关联，想要更好地进行环境设计就必须充分发挥感知系统能力。
四、环境设计的分类以及与感知系统能力的关系
环境设计也可以说是对我们如今生存空间的一种创造和改变。环境设计创造和改变的主要是我们生存空间的某个生活要素，而不是整个生存环境，环境设计也主要是通过创造和改变这些要素从而使环境能更好地为我们服务。环境设计可以大到某个国家城市的环境设计，也可以小到某个社区家庭的环境设计。无论大小，这些环境设计都可以分为两种，对自然环境的设计与人工环境的设计，而自然环境也可以通过创造改变成为人工环境。对于人工环境设计来说，主要可以分为室内室外设计、城市规划设计、建筑设计及公共建筑设计等。对不同种类的环境设计来说，所需满足的需求是不同的，所需达到的标准也是不同的。对不同的环境设计来说，绝对不能选择相同的方法和手段，一定要通过感知系统能力对使用者的需求以及周围环境进行全面深入的调查分析，在充分了解这些因素之后再决定如何进行环境设计。只有这样，才能更好地使环境为人们服务，才能更好地满足人们的需求，不断实现环境设计的目标。
在环境设计的过程中，很多环节都要运用到人体本身的感知系统能力。一个优秀的设计师就是通过自身的感知系统能力去了解使用者对环境设计的需求以及周边环境，并将自己的理念通过对环境的创造及改变表现出来，从而实现优秀的环境设计。因此，想要得到优秀的环境设计，就必须充分发挥自身的感知能力，了解使用者的心理活动及周边环境的具体情况。
（桂林理工大学）
来源感知存储系统的设计与实现 篇4
关键词：来源信息,来源感知,数字信息,长期保存,设计与实现
一、基于数字档案长期保存分析来源感知的重要性
1. 定义来源感知。
在数字化的世界中, 对于数据来源的定义是对于数据有影响的处理过程以及数据, 对于其描述主要是一个数据对象祖先和历史的元数据。
数据信息的来源主要是对描述数据的一种增强型的信息表示, 额外的增加了对于数据的描述信息。例如, 信息的创建过程, 与其他对象间的相互关系, 与其他对象间的区别, 以及数据产生的环境参数等等。
文件系统对于来源与文件的处理应该将来源与数据一起, 这样就保证了对数据进行复制或者修改等操作时, 使得数据与来源具有一致性。与此同时, 来源作为元数据时也应该由文件系统对其进行处理。这主要是因为: (1) 文件系统对来源进行操作, 使得收集以及管理对象来源信息变得更加透明。这种情况下, 用户并不需要手动处理, 这是一个正常的来源收集过程, 用户无需进行特别操作。 (2) 系统级的来源可以由文件系统自动生成, 用户以及应用所需要的信息可以在此进行获取, 这为用户以及程序员提供了很大的便利。 (3) 在存储系统中, 保证了来源与数据的一致性, 无论对数据进行任何操作如修改、迁移以及备份等等, 都不会产生影响。
2. 来源感知的重要意义。
在本文中们对于来源感知的介绍主要是基于解决数字信息难以长期保存问题的需要。在网络环境中, 来源感知系统可以完成对数据信息的查询, 如数字资料的类型, 数字资料的来源, 以及数据资料在本地的存放位置等等。除了查询功能, 来源感知系统还能够完成记录的任务, 它能够记录下所有对数据产生影响的因素, 这就使得对数据的每一次操作都能够被记录。一旦电脑中了病毒, 某些文件被恶意更改时, 来源告知系统便可以提供原始的系统状态, 使损失降低到最少, 使得数字信息在长期保存中存在的管理问题得以解决。
与此同时, 来源感知系统中, 来源不仅仅可以记录数据的原始信息, 同时可以记录数据的修改信息, 当发生文件信息的泄露时, 可以通过来源感知系统对泄露事件以及途径方法等进行获取, 从而提供破案线索。在一定程度上来讲, 这就使得个人隐私以及保密文件的安全问题能够得到解决。
二、来源模型的实例分析
在上面的图1以及图2中给出了数据模型的实例化以及抽象化的模型, 在图一中的具体实例可以知道, Unix shell比如bash是可以进行工作流引擎的执行的。工作流引擎, 就是对数据进行分析、设置或者产生的, 在工作流引擎下, 用户可以按照存在的步骤对工作进行操作。工作流的起始工作是对config配置文件的读取, 输入的数据既可以是机算法产生的文件也可以是输入文件in, 经过工作流引擎一系列的处理后对输出文件output进行输出。
抽象来源模型主要包括: (1) 理想模型。理想来源模型对于一个对象副本的复制拥有足够的信息, 初看下, 这个模型是可行的, 但是在具体的实施操作中却面临不少问题:一是不能对数据间的依赖关系进行精确的捕捉, 二是对于不确定来源的捕捉存在难度。不确定的来源是在整个进程中随机产生的, 对于这整个进程中每一个细节的捕捉是难以实现的, 所以理想模型在具体的应用中是不能实现的。 (2) 信息流模型。此模型是对一个对象向另一个对象的信息进行跟踪记录。在此模型中, 对象就是节点, 对象间的信息就是边, 目标对象的祖先就是源对象。在图2中, a所表示的例子中, 由于输入文件in没有得到读取, 因此它是与任何节点都不相连的, 与此同时, bash与其他节点间也是没有信息传递的, 在模型中也不存在。信息流是对过往时间段内的事件的发生的一个准确的记录, 并且在这种模式中, 祖先是具有一定的传递性的, 这可以表达为, Config若是控制流引擎的祖先, 那么它也是outfile的祖先。 (3) 控制流模型。此模型在结构上是与上一个模型相似的, 它是上一个模型的一个超集。此模型除了要处理数据间依赖性关系外, 还要考虑数据间的控制关系。与信息流模型不同的是, 此模型可以对边或者节点以一定的适当的状态属性进行注释。在图2 (b) 中, bash对其的控制是依靠工作流引擎完成的, config对工作流引擎的执行进行控制。在此模型中, 同样的config是工作流引擎的祖先节点, 并且具有传递性。一个祖先是可以对所有的后代对象进行控制的。 (4) 因果模型。此模型具有唯一性, 这是由于他并不限制过去的发生。在模型中对于发生的或者是可能发生的对于输出文件产生影响的事件进行了涵盖。下面的例子说明了这一点:当输出文件被输入文件in影响时, 即使此时输入文件in没有被读取, 但是输出依然会受到影响。这是与其他模型较为明显的区别, 在其他的模型中, 当输入文件未被进行读取时, 输入文件的相关信息就不会被读取。在此模型中, 一个文件的祖先可以是所有领域内的文件, 这是由于他们都会对最终的输出产生影响, 在图2 (c) 中, 工作流引擎的祖先还包括shell, bash, 这是由于他们对最后的结果都产生了影响。并且在因果模型中, 祖先是不具有传递性的。
三、来源收集模式
在大多数的来源系统中, 来源的手机模式一般包括自动收集和应用辅助收集。
1. 自动收集模型。
在这类的模型中, 事件的观测是通过系统进行的, 并且系统负责对用户和应用明显的来源进行推测, 这就是我们所说的观察来源。
这类模型的主要优点包括: (1) 对于数据来源不必进行全部的收集以及维护; (2) 可以不在用户的操作下自动进行, 使得用户操作下的使用等其他影响降到最低。
主要缺点包括: (1) 对来源没有进行特定的语义的应用; (2) 由于上个原因, 当对来源进行系统性的收集的时候就不能够对其根据应用语义进行收集。而自动来源告知系统却能够实现这一功能。
2. 应用辅助收集模型。
此类模型在收集来源的同时, 并完成来源的入库存入工作。这使得来源的收集更具有语义性。它的主要缺点是它使得用户被限制到一个应用子集中。
这两种来源在一定程度上是互补的, 在理想情况下, 来源系统通过自动和透明的观察可以为开放来源提供所有语义知识。由于这个系统对于来源的观察对另一个系统而言是开放的, 所以观察来源系统可以扮演开放来源系统通过来源供给另一个系统的方式。
四、来源感知系统的结构设计——基于数字长期保存功能
1. 自动感知系统的总体结构设计。
在本文中对于自动感知系统的介绍主要是基于开放档案信息系统的, 并结合了哈佛大学的来源感知系统的结构对本系统的结构进行了改造。PASS是新的磁盘存书系统, 他可以存储以及管理中的对象的来源, 并兼具查询的功能。
由于来源感知系统的设计, 接下来我们对系统进行如下的设定: (1) 可扩展性:为了使系统达到所需求的性能, 其内核以及系统是可以被修改的。 (2) 一致性:在系统中, 所有进程均能对更新的信息进行获取。当来源与数据的一致性较弱时, 可以通过逻辑版本的建立来解决, 与此同时也解决了版本分歧的问题, 这就使得系统可以给予任何版本的算法。 (3) 集中式保存:文件系统是所有文件操作系统的中心对象, 这使得部分组件得以简化。 (4) 不操作cache:这就使得当文件系统需要延迟或者缓存操作时, 不存在像网络和分布式系统一样, 本地文件会对所有操作进行查看的情况。这就使得算法可以是基于对象的最新状态。 (5) 无操作顺序问题:在本系统中, 操作的吮吸非常单一, 为用户提供了便利。 (6) 局限性:当系统崩溃时, 1/n的数据块会在磁盘中写入。这时就要求系统必须能够保证来源的一致性, 对不一致的来源进行删除。
下图是自动感知系统的总体结构。本系统是在Linux2.6.23.17之上应用的。以功能为依据进行划分, 主要包含四个部分:收集来源功能、处理来源功能、存储档案功能、查询索引功能。
上述的功能模块细分根据具体的应用的不同, 以及实现代码的途径不同以及模块的复杂程度之间的区别, 每个模块还可以进行细分。
2. 收集来源功能模块设计。
收集来源功能模块的结构主要有三个部分:用户接口、来源观测器以及来源拦截器。其结构图在t图4中。用户接口就是一个API库, 这个API库是DPAPI为用户应用所开放的。应用人员在对一些基于来源感知的应用进行开发时就可以通过对这个API库的接口的调用来实现。
3. 记录处理来源模块设计。
在此模块中, 分析器是其结构中的关键。其主要功能在于能够对多余的来源副本进行删除, 以及对来源依赖关系中产生的环进行消除。
4. 存储功能模块和索引查询模块。
对于数据的存储以及调用主要涉及对档案的存储以及查询索引功能。其中, 档案信息功能模块主要包含Lasagna文件系统以及配送器两个部分。
配送器主要功能是对临时对象的来源进行缓存, 比如一个数据集, 或是浏览器的会话等等。在配送器中, 这些来源的缓存位置是内核层, 主要当其成为一些固定对象的祖先或者其他必要的时候才会向磁盘中写入的。
以上我们介绍的各个模块均位于操作系统的内核层:其中VFS层以下是Lasagna, 它是一种堆栈式的文件系统, 是一种基于来源感知的文件系统, 可以用来对来源记录进行存储。文件系统的内部以日志的形式编制记录来源。日志的格式就使得磁盘上的数据以及其来源是具有一致性的。
查询索引模块位于用户层, 其主要作用是通过用户级的对Waldo进程进行守护, 从而在日志中对来源的记录进行读取, 然后再将其存在在Linux自带的Berkeley DB数据库中。对其的排序工作由数据库的索引功能来完成, 最后的排序结果会返回Waldo。当用户需要某些数据时, 先要在Waldo中进行检索, 然后对所需要的数据条目进行获取, 最后根据获取的信息对底层存储系统进行访问, 然后数据信息便可以获得了。
五、自动来源感知功能模块实现
1. 来源收集功能模块的实现。
本模块的实现主要是通过截取器对系统调用进行获取, 并向观测器进行报告。在本系统中, 截取器对调用的截取如下:xecve, fork, exit, read, readv, write, writev, mmap, open, pipe, 还有内核操作drop_inode。
2. 来源记录处理模块的实现。
在系统的运行中, 经常会遇到对较大文件的处理, 这时, 当对文件进行复制时就需要将大文件划分为较小的文件进行处理, 而这些小块所产生的来源记录是非常多的, 来源副本的多余的问题就需要被解决;另一个就是当对几个文件进行操作的多个协同进程是同时进行时, 就会产生多余的环, 对于这些问题的解决就要依赖来源处理模块。
3. 来源数据长期保存与读取功能模块的实现。
配送器将进程、管道、应用特定的对象这样的临时变量缓存在内核层中, 当他们成为一些固定对象的祖先时, 调用pass_sync DPAPI将这些对象写入磁盘, 并通过pass_write调用向文件系统刷新来源记录。
Lasagna在本来源感知系统中同时存放来源和数据, 它将DPAPI添加到一般的VFS调用中, 其中pass_read, pass_write和pass_freeze作为节点 (inode) 操作, pass_mkobj和pass_reviveobj作为超级块操作。系统将所有的来源记录都写入日志, 然后由索引查询模块将来源存入数据库并进行索引。系统使用Linux的inotify接口处理和移动日志文件, 在日志文件大小超过设定的最大值参数或者记录时间已经到达休眠时间时, 内核就关闭日志并创建一个新的日志文件。
六、总结
数字信息日益增长, 并且其增长速度十分迅速。对于数字信息的保存技术的考验也越来越大。对于这些问题的解决, 本文中对于应用于数字档案长期保存环境的自动来源感知系统进行了介绍, 自动来源感知的引入使得数字存储中所遇的问题得以解决。
参考文献
感知系统 篇5
一、学校概况
宜兴市高塍中学地处原国家教育部长蒋南翔的故乡，创办于1939年，05年成功创建省示范初级中学（现代化合格学校），校园占地72亩，花卉树木120多种，水域面积950多m2,绿化面积超过1/3，08年完成“班班通”建设，现有15个教学班，在校生650多人，在职教职工69人。2009年成功创建成江苏省绿色学校，08、09连续两年被评为全国生态德育课题实验先进学校，目前正向着省环保教育实验基地、生态教教育特色学校迈进。
二、建设目标
1、投资3000元修建一个20多平方米的植物暖房（条件已具备，只需简单改造）。
2、投资50000元结合环保教育陈列室组建一个农植园陈列室。（资金已到位）
3、投资300000元新建600多平方米的生态园。（资金已到位）
4、培训一支研究“感知生长”的师资队伍，成立参与实践活动的学生兴趣小组。
5、将高塍成校水培花卉培养基地、高塍鹏鹞生态园（湿地公园、水产养殖场）作为我校校外实践基地。
6、创建省环保教育基地（已列入我校2010年学校工作计划）。
三、具体措施
1、成立工作领导小组
组 长：周志强（高塍中学校长，毕业于江苏农学院园艺专业）副组长：王新达（高塍中学副校长，毕业于常熟师专生化专业）
李友华（高塍成校校长）
组 员：程焕明（高塍中学生物教师，毕业于南京农业大学农学专业）
周 峰（高塍中学计算机教师，毕业于湖南大学电教专业）周建勋（高塍镇农副办主任，作为校外指导教师）
2、利用微型校园数字农植园系统，指导学生通过种植某种植物（如南瓜等）、动物（如蚕等）生长情况，利用计算机及网络，收集、处理、发布观测信息，交流种植经验，展示研究成果，从而达到提升科学素养，提高信息能力的目的。
感知系统 篇6
【关键词】感知系统 环境设计 开放式课堂教学
【项目成果】本文为2015年度广西高等教育本科教改立项项目《基于感知系统能力培养的环境设计专业主干课程教学改革研究与实践》（2015GJB249）阶段性成果。
【中图分类号】G623.5 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）27-0077-01
1 感知系统能力和环境设计课堂
1.1 感知系统能力
由环境设计课堂教学的特点，结合实际的环境设计流程，可以看出环境设计课堂设计必须同时运用感性因素和理性因素。感性和理性是人类常有的两种思想状态，对于人们在生活中的言行举止具有重要的影响。感性是指人们在认识事物的时候所感受到的表面的感觉，主要依赖人的直觉和情绪；而理性是指对事物进行更加全面的、科学的、客观的认识，这种对事物本质的认识往往不以人的意志为转移。理性是感性的深化和升华。将感性和理性运用于景观设计的实践，具体体现为：在理性思维模式下，设计者必须考虑到设计方案有没有严格遵守相关的特定规律，设计出来的作品是否具有较强的适用性和安全性。而感性因素则使得设计者在追求作品的美感方面付出更多的努力，以更有特点的表达方式传达自身的理念。
1.2 感知系统能力对环境设计的积极作用
从一定程度上讲，事物的客观规律大致上限定了设计的结构和范围，使不同设计人员的作品具有一些共同的特性，而正是这些共同特性保证了设计方案的合理性和科学性；感知系统能力则在理性的基础上充分发挥设计者的想象力和创造力，对设计的具体内容和形式进行了多元化的处理。对同一个细节的设计，可能不同的设计者在不同的设计主题和不同的设计理念下会有不同的处理方式。这样就增加了环境设计的灵活性和趣味性，不至于出现所有景观设计完全雷同的情况。
2 环境设计课程课堂教学存在的问题
2.1 设计分析套路化，缺乏艺术个性
设计实践的前期分析在整个设计过程中具有重要意义，对环境设计成果的质量有重要影响。强调设计分析环节可以锻炼学生的理性分析能力和对复杂问题的处理能力，保证方案设计的科学性和合理性。但是现阶段在课程设计环节中，由于学生对于基础信息获取和处理能力的限制，其前期的调研分析过程往往粗浅，缺乏实效意义，甚至流于形式。学生获得的基础信息和分析内容大致相同，分析结果也大同小异；并且分析结论也不一定能贯彻设计始终，设计成果必然缺乏原创性和艺术个性。即使能够在前期进行科学有序的调研分析，设计对策也客观清晰，但是也常常因缺乏信息转换以及空间创造的能力，出现大量缺乏艺术个性、千篇一律的设计方案，这种程序化的分析套路和缺乏指导性的分析结果，不但失去设计分析环节的意义，也使学生逐渐对前期调研分析失去热情。
2.2 课程理论讲授与设计实践脱节
现阶段环境设计课程教学主要分为理论讲授和课题设计两部分。大量的理论内容占据多数课时。授课方式多为老师讲、学生听的灌输式教学方式。讲授内容也过于程序化，缺乏灵活性和启发性，致使设计课程逐渐被理论化；学生习惯于被动接受，而丧失了主观能动性。大部分理论内容并没有和课程设计相结合，学生不能在具体设计实践中领会和论证理论知识，导致课程设计实践环节薄弱，学生的实际设计能力得不到锻炼，固然产生事倍功半的教学结果。
3 环境设计开放式课堂教学如何与感知系统能力相互融合
3.1 提高学生的基本技能功底
学生想成为环境艺术设计师，就需要具备三种基本技能：首先是文笔能力，也就是设计方案需要简练的文字说明；其次是口才能力，就是很强的语言表达能力；然后是绘图能力，就是需要艺术图纸表达自己的设计构思。在课堂设计过程中，教师应用开放式互动教学训练文笔、口才和绘图能力。首先學生的设计方案都需要语句简练、通顺，严格的绘图；其次把设计方案在讲台上演说，展示给师生面前，通过自己的清晰地语言表达能力使大家一看就知道了。所以每个同学为了表现自己的才华，争先恐后去展示自己设计方案，从而鼓励学生参与进来；进而为了在大家面前展示最好的一面，学生们在设计上都会更加努力和认真，求得设计方案的合理性和创意性。通过这种开放式互动教学，首先提高了学生的文笔、口才和绘图能力；其次为学生创造相互学习和促进的活跃课堂气氛，充分表现自己的才能；再次学生通过一次一次的比较，每次对自己的要求会更高，提高学生的上进心。使学生的设计方案制作达到版面设计的要求，绘图达到完美和创新的效果，内容更加有说服力。
3.2 着重强化设计观念和思维训练
环境设计过程是感性思维和理性思维结合的过程。设计教学应注重培养学生创新的感性思维意识和科学严谨的理性分析方法。
3.3 培养学生空间认知力和情感感知力
在图式空间和现实空间之间建立体验联系和转换是环境设计学生需要掌握的重要能力。对于实际空间的感知可以获取场地基础信息和情感感受，发现设计问题，检验图式空间形态设计的优劣。环境设计课程应着重培养学生空间认知力和情感感知力，这就需要提高学生的空间体验和认知敏感度；能够在一定的认知高度发现设计问题，获取全面准确的基础信息和深刻的场所情感体验，这些将是后期设计的重要依据。
3.4 理性思维和感性思维平衡下的环境设计课程教学
学生在环境设计中表现出来的激情与创造力是可贵的创意品质，但这种创意品质需要用理性的思维来引导，在设计中没有理性分析的约束，感性思维就会失去正确的方向，甚至可以导致生态破坏，经济浪费以及文化断裂；而设计中如果缺乏设计师对景观独到的敏锐的感性认知，则可能产生没有个性的平庸作品。在设计过程中，能否正确把握理性分析和感性认知的关系，并适时地进行合理的转换，是衡量学生能力高低的重要标准之一。因此要想有效地训练学生的设计思维，提高学生的设计能力，就应在设计的教学中有意识地引导学生在设计的过程中将对场地的理性分析和对景观的感性认知相结合，将推理与想象相结合，利用理性和感性两个方面的方法去解决环境设计空间中的问题。
参考文献：
[1]黄寅：环艺专业课程建设的后现代思路，南京工业职业技术学院学报，2012年第3期
感知系统 篇7
随着市场竞争的进一步加剧,对客户的体验感觉进行及时的了解,并且准确地反馈到相关部门,对出现问题的部门和服务进行调整,成为了一项极其重要的课题[1,2]。用户的感知对于一个企业的发展、改善、壮大,有着极其重要地意义,因此成为售后服务中的重中之重。当前主流的用户感知获取的渠道分为人工的和智能的两种,人工主要采用人工问卷调查的方法,对用户的使用感知情况进行获取,但是随着智能化用户感知反馈系统的建立,一些科学的统计方法,被加入到了用户感知反馈系统中,组成了一些先进的用户感知体验系统设计方法。因为用户的感知对企业的发展越来越重要,因此成为众多学者研究的目标[3,5]。
传统的用户感知体验方法是建立在对网元的管理基础上,这种管理方式是通过一些单级反馈系数了解一些新业务的用户感知情况。这种方法的优势是实现简单,但是缺点就是无法准确的反应用户的真实感知情况。无法避免多层用户的反馈结果不一致对用户感知结果的影响,导致用户感知反馈结果误差较大[6]。因此基于传统的网元管理的感知获取方法无法准确获取真实的用户感知情况,不能满足公司的需求。
为了解决传统基于网元管理的用户感知方法存在的问题,提出建立一套评估宽带用户互联网访问用户感知的体系模型,通过QOE-KQI-KPI三层体系模型,计算多层感知聚类加权的均值,设定每个层次反馈的加权平均值,对多层不同感知结果反馈进行有效融合。评估宽带用户上网的感知质量,为运营商进行网络质量监控及网络优化调整提供依据。该方法能够将避免传统方法中检测结果不准确带来的弊端,从而使移动通信宽带服务中的用户感知得到准确的反馈,为公司提供准确的用户感知反馈信息结果,保证正确的决策。
1 用户感知获取原理
网元管理系统是管理特定类型的一个或多个电信网络单元的系统。在用户感知反馈中,其管理着每个区域的用户感知体会反馈结果,但并不理会网络中不同区域之间的交流。为了支持不同区域,以及不同层次的用户感知区域间的交流,需要建立更为有效的用户感知管理系统。网元管理系统是基于单层次用户感知模型的运作支持系统,这个构架使得服务提供商能够准确获取用户的感知情况,明确用户的需求,同时也能满足服务质量要求,具体步骤如下:
1) 搜索用户体验感知的因子。设计检测算法对用户的所有反馈信息进行搜索,在所有用户反馈信息中进行反馈核查,提取出用于用户反馈感知的有效结果。根据获取的相关信息建立用户感知模型,模型中的样本数目代表用户感知的区域和数量;
2) 通过用户感知模型反馈的各种信息进行解析,获取用户感知的数学表达式;
3) 通过用户感知表达式获取用户感知反馈结果,用户的感知反馈信息得到确认则提示,假设模型中没有出现用户感知反馈,则不采取确认:
在得到用户感知的一些系数之后,需要进行加权处理,方法如下:
在上述表达式中,p代表用户感知整合后的相关信息集合样本数目,j代表用户感知反馈相关信息集合中样本序号。
传统的基于网元管理的用户感知反馈方法,在进行用户感知反馈时,选择的用户感知反馈模型如下:
通过以上的方法可以看出,网元管理算法仅对同一个级别的网元进行反馈核对,这样就取消了多层次中用户的有效反馈信息,单层的用户反馈模型无法准确对用户多层次的用户感知进行有效的反馈,这种单层的用户感知模型对用户感知的反馈准确度不高。
为了避免传统方法对用户感知检测准确性的影响,提出一套评估宽带用户互联网访问用户感知(QOE)的体系模型,通过QOE-KQI-KPI三层体系模型能够对传统的单层网元反馈结果进行有效的补充,在把采集得到的多层用户感知结果进行整合处理,综合考虑每层不同的用户感知结果对最后结果的影响,通过有效的权值整合算法,用来整合不同层次的用户感知反馈结果,从而获取一致的、准确的用户感知结果。在模糊聚类的基础上对不一致的多层用户感知结果进行整合处理,设置每层用户感知的权值,作为用户感知获取的最终渠道,可以避免多层用户感知结果不一致对最终评估结果准确性的影响,从而最终获取较为准确的实验数据。
2 QOE-KQI-KPI三层体系模型的感知反馈
传统网元管理方式存在一定的弊端,使用单层的用户感知反馈方法,带来的反馈结果不准确。其优势在于简单、便捷,缺陷在于不能建立多层次用户感知反馈结果。通过建立QOE-KQI-KPI三层体系模型进行计算,能够提高用户感知的准确率,最终保证稳定的计算结果。
2.1 多层用户感知信息获取
设计QOE-KQI-KPI三层体系模型对结构中所有用户感知信息进行检测,在所有用户感知信息中放置检测函数,检测出用于建立最终用户感知信息的多层用户反馈信息。根据获取的用户多层感知信息建立一个有效的集合,集合中的样本数目代表用户反馈信息的不同层次和用户感知数量。多层模型中的用户感知结果获取分为主动获取和被动获取两种方式,具体步骤如下所述:
1) QOE-KQI-KPI三层反馈信息获取
通过主动方式获取用户感知结果,需要设定一个唯一的检测标准,通过反馈函数中的所有反馈特征表达式获取相关用户反馈信息,进行确认分析,如果符合用户反馈信息的特征标准,那么把这样的信息作为用户感知体验信息,反映到后期的感知分析系统中。
2) QOE-KQI-KPI反馈信息被动获取方式
这种方式主要是通过被动的获取用户感知信息,完成用户QOE-KQI-KPI反馈信息的采集,由于是无选择提取,因此,信息中不会掺杂无用的信息,得到的信息能够直接的代入到后期的系统中。
2.2 多层用户感知信息融合
在QOE-KQI-KPI用户反馈信息的融合系统中,假设出现用户的感知反馈信息不一致的情况下,那么将不一致的用户感知结果进行融合,从而得到准确率更高的多层用户感知结果。为了有效整合不同区域的用户感知结果,采用模糊聚类方法建立QOE-KQI-KPI反馈信息整合模块,对不一致的QOE-KQI-KPI反馈信息结果进行整合处理。通过整合后的多模型信息,能够得到QOE-KQI-KPI反馈信息集合,然后按照反馈事件中用户感知反馈的相关信息,确定QOE-KQI-KPI反馈信息的初始矩阵。
1) 初始矩阵如下:
(3)
在QOE-KQI-KPI反馈信息初始矩阵中, i代表用户反馈信息集合中样本数量,j代表QOE-KQI-KPI反馈信息数量,Yij代表第i个QOE-KQI-KPI反馈信息点在第j层QOE-KQI-KPI模型中获取值。
依据获取的QOE-KQI-KPI反馈信息通过运算能够得到每层反馈结果的平均值u和多层反馈信息衡量标准λ,计算表达式如下所述:
根据得到的结果,对不一致的多层QOE-KQI-KPI反馈信息结果进行整合,利用模糊聚类方法获取QOE-KQI-KPI反馈信息集合在每层模型中的模糊集合:
Y′i j= Yij/λ s
其中,s
2) 按照多层QOE-KQI-KPI反馈模型中每层的用户反馈信息,利用这个模型将QOE-KQI-KPI反馈信息之间的关系进行整理。P={Pj|2<j<p}代表QOE-KQI-KPI反馈信息系数集合。
3) 每层用户感知反馈的结果代表这层系统获取的结果对于最终定位用户感知准确性的影响,权值与这层用户感知结果对于评估准确性成正比。在多层用户感知结果不同的情况下,使用不同的权值表示每层获得用户感知结果对最终结果的影响。能够三层系统获取的用户感知结果不一致的问题,权值主要通过每层系统获取的单个用户感知节点的权值进行平均处理,因为每层获取的用户感知权值对于最终结果确定的重要程度不同,然后确定重要性系数,最后进行归一化处理。得到最终的感知权值确定,如下所示:
(7)
通过以上的矩阵可知bjj>0。
X=(∑pk=2Y1k+∑pk=2Y2k+…+∑pk=2Ypk)-1
Q=p/∑pj=1(Xj/Yj) (8)
通过对QOE-KQI-KPI三层体系模型采集的不同用户感知结果,进行整合处理和聚类处理,有效避免了不同层次得到的结果不一致对用户感知结果最终确定的影响,通过合理的计算权值,保证评估结果准确。
3 仿真实验结果
在加权均值基础上建立的多层感知检测方法能够将不一致的多层感知事件检测结果进行整合,提高了多层用户感知检测的准确性。其主要步骤如图1所示。
为了检验多层用户感知系统确定结果的准确度,进行仿真实验,对某个大型的移动运营商的某些SP业务进行用户感知结果,分别使用传统用户感知获取方式和本文提出的多层加权聚类用户感知进行设定,同时与真实的物理数据结果进行对比,比较不同算法下,计算结果的准确性,计算结果的一个趋势图,同趋势的有效对比,判断不同算法下,得到结果的优劣,趋势图如图2所示。实验数据对比见表1。
通过对图2的用户感知准确度对比分析可知,传统的被动接受和主动出击方法不能避免由于单层系数带来的用户感知不准的问题,本文的方法能够运用多层结构模型,对不同业务的用户感知结果进行整合处理,保证最终结果的准确性。
4 结 语
本文提出了多层用户感知检测的系统,在通信业务中获得真实用户感知体验。这种用户感知体验方式能够合理整合不一致的多层用户感知反馈结果,并且综合了每层用户感知体验对最终结果的影响,为每层用户感知系数设置了权值,保证最终结果的准确,解决了用户感知结果不准的问题。
摘要：建立一套评估宽带用户互联网访问用户感知的体系模型,通过QOE-KQI-KPI三层体系模型获取用户感知反馈结果,计算多层系统感知反馈聚类加权的均值,设定每个层次反馈的加权平均值,对多层不同感知结果反馈进行有效融合。评估宽带用户上网的感知质量,为运营商进行网络质量监控及网络优化调整提供依据。仿真实验结果表明,提出的方法能有效融合多层用户感知结果,取得了满意的结果。
关键词：系统设计,用户感知,加权均值,模糊聚类
参考文献
[1]杨慧中,张文清.基于特征加权模糊聚类的多模型软测量建模[J].控制工程,2011(4).
[2]戴月明,王金鑫,李彦伟.基于表决的分布式入侵容忍系统模型及量化分析[J].计算机应用研究,2011(6).
[3]Steven Silverman,et al.Miniature thermal emissiom spectrometer forthe Mars Exploration Rover[J].2006 Avants,laser focus world,2011(3).
[4]刘丽珍.基于贝叶斯网络的大型城市社区消防安全评估模型[J].计算机应用研究,2011(1).
[5]Woo-Yong Jang,Maheed M.Hayat,Demonstration of Bias-ControlledAlgorithmic Tuning of Quantum Dots in a Well(DWELL)MidIR De-tectors[J].IEEE Journal of quantum electronics,2009,45(6).
三种用于视觉感知系统的算法比较 篇8
关键词：视觉,感知系统,算法,模式识别
本文针对研制的视觉感知系统中所应用到的三种算法进行了详细阐述, Canny算子、高斯梯度金字塔和IIR滤波。描述了三种算法的基本原理, 给出了以各自对图像的处理结果。
1 Canny算子
Canny算子是图像的边缘检测算法中的默认算子。鲁棒性是Canny算子的特性, 它能够在边缘检测和连接过程得到很好的体现。这种特性即使是在含有噪声的图像中也能够很好的显现出来。Canny算子是由Canny在1986年提出的一种边缘检测的方法和手段, 这种算子以之前的边缘检测算子为基础, 用泛函的约束优化问题替代了寻找最优滤波器的问题。
Canny发现高斯函数的一阶导数可以去逼近泛函的约束优化问题的解。也就是说如果是二维的情况下, 滤波器函数可以用二维高斯函数的层数来实现[1]。同时满足对图像噪声的抑制和边缘的精准定位在图像的边缘检测中是无法实现的, 但是应用Canny算子可以在噪声抑制和边缘定位之间找到一个最佳的方案。
1.1 高斯图像平滑
1.2 计算梯度幅值与方向
通过一个一阶差分卷积模板:
1.3 非极大值抑制
为了得到确实的边缘, 需要把矩阵中的局部梯度最大的点保留, 抑制非极大值。
将方向离散为四个方向:水平、垂直、斜45°角。将这个点M (x, y) 和沿着梯度线的两个点 (同方向的两个点) 作比较, 如果点M (x, y) 的梯度值不比这两个点的梯度值更大, 则将M (x, y) 设置为0, 否则为1。
1.4 滞后阈值算法
把滞后阈值操作作用于非极大值抑制后的图像上。需要注意的是这里包括了高和低两个阈值, 它们分别与连接和检测相对应。第一个阈值可以弥补第二个对边缘点信息的丢失。第二个则是为了保证边缘信息的准确无误, 甚至可以牺牲某些边缘点。[2]待处理的原图像和上述各个步骤处理后的图像, 如图1~图5所示。
2 高斯梯度金字塔
高斯金字塔是一种数据结构, 它的第0级包含了原始图像, 第1级包含了2×2下采样后的图像, 第2级包含了进一步2×2下采样后的图像, 依此类推。它经常被用在检测及追踪应用中, 以减少冗余数据。
用于图像分解与重构的是拉普拉斯塔, 高斯金字塔分解只是拉普拉斯塔分解中的一步。对一幅图像进行高斯、水平梯度、垂直梯度金字塔分解的结果如图。
3 IIR滤波
IIR滤波器必须采用递归结构, 极点位置必须在单位圆内, 否则系统将不稳定。IIR滤波器一般被认为比FIR滤波器具有更高的运算效率。因此, 递归IIR滤波器在一系列图像处理操作中有广泛的应用, 如图像平滑, 梯度及边缘计算中。实现一阶水平方向和一阶垂直方向的递归IIR滤波后的处理结果。
4 结论
通过三种算法对图像的处理结果, 可知它们各有不同。需要根据不同的特定场合和应用系统来选取适合的算法。当然, 在一结特定场合还会出现多种算法共同作用的情况。
参考文献
[1]王兰, 吴谨.一种改进的Canny边缘检测算法[J].微计算机信息, 2010.
感知系统 篇9
情景感知的概念来源于普适计算, 它的范围非常广, 可以定义为从基于互联网的网络、设备和用户信息的获取扩展到通过用传感器等相关技术手段来获取当前的情境信息。普适计算中的情景感知计算系统是指可以通过感知所获得到的实时信息来推断用户周围环境, 并相应改变自己的行为, 主动适应用户的需求和工作的变化。
基于上述对情景感知与情景感知计算系统的定义, 给出本研究中移动智能辅助系统的定义:利用情景感知计算的原理和相关技术, 让手机等移动终端能够自适应推断用户的当前状态, 相应改变手机当前模式来满足用户所处环境的需求。其中需要利用智能手机自身拥有的各类传感器和手机定位服务技术实时获取用户当前情景的各类感应值, 以及使用本文所建立的模型计算、分析同时进行情景推理。手机根据最终的分析和推理结果更改自身的模式或设置。
1 情景空间的数学模型及分析
1.1 数学模型
经过多次的观察和分类归纳, 可以把现实生活的情景空间当作一个充满各类资源的立体空间, 而处于这个情景空间中的用户则都是在为自身争夺着这个立体空间各维度的资源, 尽可能让所得到的资源满足用户自身的需求, 从而达到自身利益最大化。那么不难得出, 空间的两类重要元素就是空间本身的各类资源和用户最满意的情景。
因此, 这两个元素之间的关系总的来说是:随着关系的拉近, 之间的距离将随之减小;同样, 两个元素因为相互对立, 之间的距离将变大。我们将这种距离反映出的结果看成是用户期望与实际情况的差距。而对于空间中的某一种资源来说, 各个用户之间的争夺是不可避免的, 所以可以在这种情况下我们找到一组对立面, 而争夺的双方就站在了相互的对立面上。
根据上面所述, 可以得出数学模型:设空间总资源Resources为S, 两类用户资源分配比例分别为、, 满足100%。设用户希望得到资源比例为t, 因此期望值为、, 两类用户争夺资源的权值为、。距离是用户期望与实际得到的差值, 即Distance=|S-t|。用这种方法对情景空间量化能更加清晰得到我们需要求解的变量。可以得出计算公式:
/Distance体现了资源的实际分配与用户所期望情景的不匹配程度。
根据数学思想, 该模型中的差值Distance达到最小值时, 用户的期望与实际值最相近, 也就是说此时的资源分配可以让两类用户都满意。计算Distance最小值则使用多元函数求极值方法。其中公式中存在着极端情况, 如用户A期望为1, 则用户B期望为为0或者是用户A期望为1, 用户B期望也为1。以下将就这两种极端情况做考虑。
1.2 模型分析
1.2.1用户争夺资源的权值计算
权值、的确定方法可以分为一维以及多维两大方面。
一维上, 我们假设移动用户A处于决定性的一方, 那么将A的权值设为1;而用户B的权值将根据传感器所得数据来计算。但是在多维上却有所不同, 原因是多种传感器所获得的数据会对权值产生影响, 为了划分不同种传感器之间的比例, 我们了借助传统协同过滤即用户-资源评分矩阵来确定各项感应值对权值的影响, 也为之后所建立的多维度上情景推理分析机制打下了基础。
假设研究中我们选用的传感器有:GPS定位传感器、声音传感器、加速度传感器、光度传感器以及手机自带的信息 (通讯录、时间、电话记录等) 。其中GPS定位只是做一个初步的定位并不对权值产生影响, 因此此处不做研究。我们随机选择了10位学生, 让其对两个情景中各传感器所占比重以及最终结果进行预估并记录预估结果如下表1:
在情景1中的学生1来说, 他所预估的=0.4+0.3+0.05+0.15。此时, 将他所预估的带入模型进行计算, 计算得出的最优方案与学生本身的预估结果进行比对, 发现预估结果与实际计算结果之间存在误差。由于预估结果进行了统一, 所以存在误差是因为各项传感器所占总值的比重不同。为提高准确率, 我们将各项预测比重按差值比例进行相应改变, 即, 用X调整各项传感器所占比重, 取这10组数据的平均值, 最终得出该场景各个传感器所占的最优比重, 这一算法一定程度上提高了传感器数值获取的精确度。
2 情景推理及判定分析
本研究在情景空间立体维度的众多维度中选取五项作为讨论维度:地点维度 (GPS定位) , 声音维度 (环境分贝的大小) , 加速度维度 (用户的运动状态) , 光强维度 (外界环境光强度) 以及智能手机等移动终端自带信息 (通讯录、时间、电话记录等) 。其中前四项维度都需要使用手机内置传感器来收集用户的外界情景信息, 而移动终端自带信息则不需要使用无线传感器, 只需要调用手机内部系统信息即可 (后文的讨论中设定为获取系统时间) 。情景推理过程调用五个维度信息的顺序可以定为:地点->时间->光强->加速度->声音。
本研究选取30名学生作为研究调查对象, 记录下这30个用户日常行为, 并进行归纳整理得出对这五个维度感应值的区间划分从而可以用来推断用户的情景状态, 如表2所示:
3 情景实例
3.1 一维情景建模实例
A同学需要接一个十分重要的电话, 但在课堂上老师要求手机静音。这种情景下我们要考虑的周围环境因素包括了:周围声音的分贝数、以及是否在上课。老师对铃声这一情景的需求为0, 也就意味着他最满意的情景是铃声处于静音状态。作为学生来说, 他对于铃声这一情景的需求为1, 也就意味着他最满意的情景是铃声的状态是最大声, 流程图如图1所示。
学生作为手机拥有者, 他所对应资源的权值为1。另一方面教师的权值与分贝相对应。当分贝数越低, 那优先满足教师需求的比率就越高, 权值的数值随之减小。由测得可知教室内分贝数均值为55.1d B, 25.1/30≈0.8, 因此确定教师服务的权值为0.8。教师期望为, 学生期望为, T= (0.8, ) 。多元函数求极值可得:=0.4、=0.6时Distance取最小值为0.523, 这种情况是解决情景冲突的最佳方案, 相应此时震动大小被调整到总体的60%。
3.2 多维情景推理实例
利用表2中划分的感应值区间划分和其中的情景, 按照五个维度的调用顺序不难根据手机实际感应值来推断用户当前所处的情景。
例:一名学生在学校时打开情景感知系统, 那么四项传感器开始获取情景感应值。此时GPS定位于北京交通大学, 手机时间是10:00, 光照强度为2000lx, 加速度矢量和不为g并且环境分贝值是70d B, 则可以这样进行情景推理:该学生处于学校, 课下时间在室外, 处于运动状态, 周围比较嘈杂。那么根据这段分析手机可以更改模式为铃声与震动同时开启。又如:GPS定位显示该学生位置为自己家小区, 手机时间是23:45, 光照强度由110lx变为0.1lx, 加速度矢量和为g, 环境分贝值是20d B, 则可推理为该学生正在家中, 此时已是深夜, 家中的灯光刚刚熄灭, 手机处于静止状态, 周围环境很安静。这种情况下可以进一步推理成该学生在深夜23:45刚刚睡下, 那么手机模式可以调为静音, 并在10分钟之后自动关机。
4 结论
移动互联经历了近年的快速发展, 让更多的用户有用手机等移动终端代替笨重电脑的趋势。因此在人们未来的生活中, 移动终端的智能化显得越来越重要, 怎么提升手机用户的体验也成为手机开发商们致力研究的问题, 这就取决与手机开发商们如何让手机上各类传感器物尽其用了。本文建立起的情景空间数学模型不仅仅能够运用在一维的情景模型中, 还可以解决多个维度上的情景空间建模, 从而得出多维度情景空间中应该如何根据各类传感器的感应值来决策手机模式的更改和改变的程度, 且研究中建立起的情景判定表能够在五个维度上对用户的情景进行推理和判断。当然, 本研究中也存在着不足的地方, 研究虽然选取了五个维度, 使用了四项手机传感器, 但对于人们的真实生活而言这五个维度是远远不够的, 所以逐步增加维度也是未来需要继续的研究工作, 当然这也需要更多研究者的帮助和改进。
摘要：随着现代社会无线网络技术的不断创新、发展和完善, 情景感知计算已经成为移动技术领域的研究热点。手机移动终端传感器和定位服务技术的结合应用给情景感知研究带来了更大的突破。本文在情景感知技术的基础上对一种移动智能手机辅助系统进行了较深入的研究。本文提出了关于情景空间的数学模型, 实现情景空间从平面维度到立体维度的跨越。此外, 针对情景空间的立体维度, 本文制定了一种基于应用手机传感器的情景推理规则, 帮助实现移动终端智能推理用户情景的功能。经过情景实例验证, 本次研究 (情景模型和情景推理规则) 可以有效的帮助手机做出智能、准确、有效的决策。
关键词：情景感知,情景模型,情景推理规则,智能决策
参考文献
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感知系统 篇10
近年来, 随着计算机多媒体技术与网络技术的迅猛发展, 人们对于电子会议系统中数据和各类亮丽超大画面的视频图像、丰富的图像信息、纯真的色彩、高质量高清晰度的显示效果的需求越来越强烈。电子会议领域已经形成了以个人和企业为重心, 包括内容服务为主流的应用服务市场。大到指挥应急中心, 小到各类视频会议、学术报告、技术讲座以及信息发布等, 采用大屏幕投影显示系统, 实现大尺寸、多画面、真色彩、高画质、高分辨率已成为一种不可或缺的显示手段。为用户提供视频点播、可视电话、远程教育、远程培训、互动娱乐、视频商务、远程招聘以及更深程度上的行业业务应用等更多的服务, 这些业务成为了新的利润增长点。
藉此, 为了推动电子会议系统的发展, 了解大屏显示的作用, 本刊于2009年5月7日举办了“电子会议系统座谈会”, 来自业内的专家以及厂商人士共聚一堂, 共同探讨了电子会议系统在设计、招投标、工程施工等方面的问题。同时, 本期特别策划了“大屏显示之感受、感知、感想”主题, 通过《众说纷纭:电子会议系统那些事》、《大屏幕投影显示系统及其应用》、《多媒体会议室发展趋势和设计中应注意的一些问题》、《DLP大屏幕在电子会议系统的应用》、《如何在视频会议集成中灵活应用各种类型话筒》、《现代数字会议系统的设计概述》、《电子会议系统项目总包与分包分析初探》等文章, 共同来体会电子会议系统的飞速发展。
下期, 我们将继续为广大读者介绍“电子会议系统的工程应用”, 敬请关注!
感知系统 篇11
摘要:从认知心理学角度对影响创业决策的三个关键认知因素——机会感知、风险感知和风险偏好进行了研究,并构建了基于认知观的创业风险决策模型。设计了机会感知、风险感知和风险偏好的度量问卷,对武汉市多个创业园区进行调研,利用SPSS13.0和LISREL8.30软件对所收集的样本进行了探索性分析、可靠性分析和验证性分析,结果表明所设计的问卷具有较高的可靠性和可信性。
关键词:机会感知;风险感知;风险偏好;机理
中图分类号:F270文献标识码:A
DOI:10.3963/j.issn.1671-6477.2009.06.001
创业作为推动经济增长,促进就业的一种重要方式,逐渐成为现代社会的普遍现象,各个国家也积极采取各种措施来鼓励创业;在我国,当前的全民创业正如火如荼。蓬勃发展的创业活动也引起了学术界的普遍关注。在创业研究的早期,学者常常将创业者和其他群体进行差异比较,把创业活动的发生归结于创业者的个性特质[1]。以创业者个性特质为主线来解读创业行为,并没有获得显著的成效,以至许多学者也由此对特质研究提出了质疑与批评,认为个性特质无法对未来的创业行为做出预测[2],而创业者研究的重点应该是行为研究,而不是静态的特质研究[3]。为此,近年来越来越多的学者将目光转向了创业者的认知能力,并试图探索认知因素在创业过程中发挥的作用。本文也拟在此问题上进行研究,探索机会感知、风险感知和风险偏好等认知因素的形成机理及度量。
一、创业者机会感知、风险感知、风险偏好及其形成机理
从创业研究的历程来看,一些经典的创业文献认为感知等认知因素在创业过程中起着主要的作用[4],其中影响创业风险决策的关键认知因素有以下几个方面。
第一,机会感知。创业机会就是通过创业来实现资源增值的一种可能性,是影响创业决策的重要因素。Stevenson等[5]认为,发现和选择正确的机会是一个成功创业者的重要能力之一。Venkataraman[6]认为创业研究的核心问题是发现和开发创业机会。可见,发现机会,感知到机会的存在是创业决策的前提,对创业机会的研究显得十分重要,但当前关于创业机会的研究,在学术界尚有分歧,其中,Saravath和Nicholas[7]认为创业机会是客观存在的,识别机会的信息是完备的,并在个体间随机分布;Shane和Venkataraman[8]认为创业机会是客观存在的,但是机会的信息不是随机分布的,高创业警觉性的人更容易发现创业机会。另外,Ardichvili和Cardozob[9]认为机会的一些要素可以被认知,但是机会是创造的,不是被发现的。Hench 和 Sanberg[10]认为机会是创造构想存在于创业者的意识中。可见,当前关于创业机会的主要分歧集中在机会是客观存在的还是主观创造的,创业机会的信息是否完备和随机分布。虽然对于创业机会尚有分歧,但是大家都认同机会感知的存在。
机会感知是创业者对能把握并确保创业机会盈利的可能性的主观评价,是创业机会在创业者思维意识中的主观反映。这种意识反映一是包括机会感觉的过程:意识到存在的潜在机会,即发现未开发的市场需求或未被充分利用的资源[11],这种意识是客观机会的个别属性的主观反映,它的形成有赖于创业者的能力,包括警觉性、知识存量、先前经验等;二是包括机会知觉的过程:对意识到的潜在机会的必要评价,这种评价是创业者的主观评价,主要是权衡意识到的机会的价值和创造价值的能力的匹配程度,这一过程是客观机会的整体属性的主观反映。
第二,风险感知。创业活动具有高风险性的特点,风险是创业决策时创业者必须考虑的因素。在创业决策中,风险感知起着重要的作用,人们采取冒险行为是由于他们感知到风险较弱[12]。有学者进一步指出,对风险感知的忽略会明显妨碍认知因素在创业领域的解释力[6]。采取冒险行为的个人与没有采取该行为的人相比,是由于冒险的人感知到的风险较低。因此,即便个人的风险倾向不高,但由于其感知到的风险较低,采取风险行为的可能性则较高;而他本人并不认为自己是在进行冒险。可见,风险感知是创业风险决策的重要影响因素,它是创业风险在创业者思维意识中的主观反映,是创业者在创业机会识别过程中,创业风险在创业者的思维意识里形成的总体烙印及其烙印深度。这种烙印及其深度是创业风险感知过程中形成的。创业风险感知过程包括风险感觉的过程:感觉到的不确定性,这些不确定性包括市场的不确定性、技术的不确定性等,这种意识的形成有赖于创业者的类似经验和知识存量等;它还包括风险知觉的过程:对感觉到的这些不确定性发生后果的意识反映,是对感觉到的不确定性的一种加工过程,分析不确定性发生后的严重性。所以,风险感知受创业风险的不确定性和严重性双因素影响。
第三,风险偏好。创业决策往往带有风险性,不同决策者对待风险的态度存在着明显的个体差异,这种差异影响着创业风险决策。但对这种影响关系的研究尚无统一见解,一些学者认为风险倾向是通过风险感知来影响决策的[6],高风险倾向的个人,感知到特定情形的风险要低于风险倾向低的人,风险感知则被认为影响到风险选择[13]。还有一种观点认为,创业者的风险倾向是直接作用于创业决策,并不是通过风险感知来影响创业决策[14]。虽然当前在风险倾向方面学者的意见存在分歧,但是共同的观点认为:风险倾向是在决策情形下,对已感知到风险的行为偏好,可以有效地将个人对机会的态度概念化,是创业决策者的稳定的风险态度。风险偏好是不同的人对风险的不同态度,通常把决策者面对风险的态度分为风险喜好、风险中性和风险厌恶三种类型[15]。
因此,可以认为,机会感知、风险感知和风险偏好等都是影响创业风险决策的重要认知因素,这些因素不仅直接影响着创业风险决策,而且相互影响,相互作用,见图1。
图1中,风险偏好通过影响创业者的信息取舍,导致实现认知偏差,至而认知偏差影响风险感知[16]和机会感知;机会感知和风险感知作为创业决策的依据,直接影响创业决策;而在创业决策过程中,风险偏好影响决策的评价和选择,至而影响创业决策。
二、创业者机会感知、风险感知、风险偏好的度量
(一)度量问卷设计
机会感知、风险感知以及风险偏好作为重要的认知因素,影响着创业决策,其对创业决策的影响关系需更深入的定量研究,本文拟在众多学者的研究成果的基础之上,提出相应的度量问卷。见表1。
其中,在机会感知方面。Timmons[17]总结概括了一个评价创业机会的框架,其中涉及八大类53项指标。本文拟定依据机会感知的机理,将Timmons的53项指标进行归纳,设计相关问卷。见表1中的1-6题。
在风险感知方面。Willians[18-19]研究了风险感知的影响因素,并设计了一套关于风险感知问卷,本文拟定依据风险感知的机理,在其基础之上设计相关问卷。见表1中的7-11题。
在风险偏好方面。Hsee和Weber认为,人们的风险偏好预测取决于他们的原型知识和对风险的即时情感反应[20],并设计了基于风险偏好指数(RPI)计算的风险偏好水平问卷。本文拟定依据风险偏好的机理和中国国情设计问卷。见表2。
本文借助做“武汉市全民创业工作评价研究”的机会,在武汉市多个创业园区进行了调研,通过调研获取了71份问卷,其中有效问卷60份。基于调研结果,本文对附件中的问卷进行了探索性分析、可靠性分析和验证性分析。
(二)度量指标的探索性分析
在进行探索性因子分析时,利用SPSS13.0对调研样本进行主成分分析,因子提取方法为主成分法,旋转方法为方差最大法,以因子截取标准为特征值大于1为标准抽取公因子,其分析结果如下:
1.KMO测度和Bartlett球体检验。
在对机会感知、风险感知进行探索性分析之前,进行了KMO测度和Bartlett球体检验。结果如下:机会感知、风险感知、风险偏好的测度指标的KMO值为0.791,大于0.7,Bartlett's球形检验的P值都为0,皆小于0.001,这说明机会感知、风险感知、风险偏好的测度问卷中存在大量显著相关关系,可以对它们进行探索性因子分析。
2.特征值及总体方差解释能力。
限定特征值大于1进行主成分分析之后,本文所设计的问卷可以提炼的3个因子,且其对应的特征值分别为4.863、2.586和1.004,它们对总方差的解释能力累积达70.450%。
3.因子载荷量。
探索性因子分析时,经过6次旋转迭代,可得探索性分析结果。见表3。
表3表明,问题X1、X2、X3、X4、X5、X6反映了机会感知,其与机会感知之间的的因子负荷量分别为0.756、0.563、0.788、0.842、0.795、0.845,问题X7、X8、X9、X10、X11反映了风险感知,其与风险感知之间的因子负荷量分别为0.742、0.881、0.781、0.686、0.883,问题X12反映了风险偏好,而且与风险偏好之间的因子负荷量为0.779。所有因子负荷都大于0.5,满足探索性分析要求。 (三)度量指标的可靠性分析
在进行可靠性分析时,由于风险偏好是单维度指标,所以其不便进行可靠性分析,在此只借助SPSS13.0软件对机会感知和风险感知进行可靠性分析,分析结果见表4。
从表5可知,机会感知、风险感知等的Cronbach's Alpha值分别为0.886、0.875,皆大于0.7的标准,由此可见机会感知、风险感知等量表的内部一致性系数比较高,具有很好的信度。而且各问题的CTICе刀即笥0.5的标准,因此没有指标(问题)需要被删除。
(四)度量指标的验证性分析
在进行验证性分析时,仅需要对机会感知和风险感知等多维度指标进行验证。验证过程中采用LISREL8.30软件,以验证潜在变量机会感知、风险感知与对应测度题项之间因子载荷的显著性为判断标准,其验证性分析结果见表5。
从表6可知,所有的因子载荷的t值都大于2.0,即因子载荷显著,这说明本文设计的问卷能有效测度创业者的机会感知和风险感知。利用SPSS13.0软件处理得到因子协方差矩阵以及模型的拟合指数,见表6。
从表6可知,机会感知、风险感知和风险偏好是相关的,且机会感知与风险感知负相关;机会感知与风险偏好负相关;风险感知与风险正相关。
三、结论
机会感知、风险感知和风险偏好是影响创业风险决策的三个重要心理因素,为了解三者对创业风险决策的影响关系,本文探究了三者的形成机理,并基于此设计了测度问卷,并对问卷的调研样本数据进行探索性分析、可靠性分析和验证性分析,分析结果显示:
1.通过探索性分析,可知本文设计的问卷可提炼出三个因子:机会感知、风险感知和风险偏好,围绕机会感知、风险感知的相应问题的调研样本,进行可靠性分析和验证性分析都证实了设计的这些问题具有较高的可靠性和可信性,这说明:设计的问卷能有效地测度机会感知和风险感知。
2.风险偏好、机会感知和风险感知三者具有相关性,其中,风险偏好与机会感知之间具有负相关性;风险偏好与风险感知之间具有正相关性;风险感知与机会感知之间具有副相关性。因此,有理由相信风险偏好影响创业者的机会感知和风险感知。
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感知系统 篇12
目前,随着我国汽车保有量的激增,汽车驾驶安全问题日渐重要。道路交通安全研究已经成为热点,特别是围绕人-车-路系统中的人和路开发车载汽车安全驾驶支持系统更是受到广泛关注。车载驾驶安全支持系统分为感知层、判断层和操作层。感知层主要是获取车辆运行环境信息、车辆状态信息、驾驶员生理信息和驾驶行为信息,并向驾驶员提供信息;判断层主要是根据感知层信息判断车辆运行安全性和驾驶员是否疲劳,并向驾驶员报警;操作层主要是引导或介入控制驾驶,以规避危险。本文就车载汽车安全辅助驾驶支持系统的感知层(车辆状况信息监测系统、交通环境感知系统、驾驶员信息监测系统)的研究现状进行综述,并展望该领域的发展趋势。
1 车辆状况信息监测系统
车辆自身的安全隐患是导致交通事故的一个重要因素。车辆状况监测系统是利用各种传感器如压力、温度、烟度等传感器检测车辆运行中的状态信息,并提供给驾驶员。目前在汽车安全驾驶支持系统中关于车辆状况信息的监测研究有:汽车轮胎监测、烟火监测、行车记录等。日本的几家大汽车公司如丰田、日产、富士重工等研发了轮胎压力和火灾探测装置。德国奔驰汽车公司和西门子电器公司共同研制了新型智能性早期火灾识别设备。此设备中的微型计算机控制着多个敏感的传感器,能迅速识别出早期火灾的烟味,并立即传输给多功能判断器迅速分析和判断,及时确定早期火灾的火源,并对现场空气中的有害气体进行检测,便于提前采取安全保护措施。随着传感器和微处理器技术的发展,具有无线信号发射功能的低功耗温度传感器和压力传感器以及具有无线信号接收的微处理器如MC68HC908RF2,在汽车轮胎预警系统中得到应用,在欧洲如英国、芬兰等国就开展了此项研究。为了减少轮胎气压过低对安全行驶的影响,英国哈蒙雷塑料研究所研制出一种自动吸气的轮胎。其内部填充一种能自动吸气的泡沫塑料,吸气特性取决于所受压力。轮胎受的压力越大,吸入气体越多,当压力减小时,它又施放出一部分气体,始终保持一定压力。在国内,文献[1]进行了轮胎智能检测系统微控制器处理单元以及无线异步通信程序的研究与设计;文献[2]开发了国内首台无线通信的汽车轮胎预警系统。行车记录仪目前技术已经非常成熟,本文不赘述。
2 交通环境感知系统
实时了解交通环境对于车辆驾驶安全是非常重要的。汽车安全辅助驾驶中的交通环境感知系统就是利用各种传感器如激光、超声波、微波、视觉、GPS等探测交通环境如道路信息、交通标志、周边车辆与障碍物、行人、路面等信息,并实时提供给驾驶员的驾驶安全判断系统。交通环境涉及的因素较多,因此交通环境感知技术是汽车安全辅助驾驶支持系统研究中比较活跃的领域,下面将分类对此进行介绍。
2.1 车道检测
在汽车安全辅助驾驶系统中,车道的检测主要包括,道路标线的检测和道路转弯半径的检测。
1) 道路标线的检测。
道路标线可渠化交通、保障交通安全。因此判断车辆是否正确地按照道路标线的引导行驶,对于驾驶安全具有重要意义。在道路标线检测中典型的驾驶安全辅助系统为车道偏离报警系统,由摄像机、速度传感器、信息处理系统、方向盘调节器、报警系统等组成。车辆一旦有偏离车道的倾向,便会通过指示灯及蜂鸣器向驾驶员报警。当根据驾驶员的转向灯操作断定为有意识地进行车道变更时,便会暂时停止报警。可切断系统开关,但车辆再次起动时系统便会自动开始工作。目前,国外一些汽车公司纷纷开展本领域的研发,已经有实用化产品。车道偏离报警系统多采用单目摄像机探测道路标线图像,为增加系统检测道路标线的可靠性,日本汽车研究所ITS中心探索利用双目CCD摄像机和实时差分GPS系统检测运行车辆偏离道路标线情况。在国内,车道偏离报警系统尚处于研究阶段。为提高不同光线下道路标线的识别精度,文献[3]运用神经网络方法识别道路标线;为提高道路标线识别的实时性,文献[4]研究了基于HSV颜色模型的道路标线检测算法和DSP的实时实现。
2) 弯道的检测。
当车辆行驶遇到弯道时,由于驾驶员对道路情况不熟悉或注意力不集中,或车速太高,经常发生车撞路标(或栏杆)和翻车事故。转弯减速调节系统可检测转弯车辆经由路面的转弯半径及曲率,将信息通知给驾驶员或相应地自动调节车辆减速度。转弯减速调节系统主要有两种:主动式和诱导式。主动式系统是通过车载传感器如摄像机、激光、车速等传感器主动探测前方道路弯道信息,而引导式系统则是通过车载信息接收系统如GPS接收机接收车辆当前位置信息,通过查询道路电子地图获取前方道路弯道信息或通过无线信号接收器直接接收外部道路诱导系统发布的信号。日本的几家汽车公司在此领域进行深入研究,并取得了实用化成果。马自达公司的方案是采用主动式系统。当车辆接近转弯时,系统计算出一个足够安全的车速,以便处理转弯,并根据来自路标信息,估计到弯道开始点的距离。如果车速传感器检测证明车速超过估计的安全速度,系统则发出警报信号,如驾驶员未减速,系统将自动操作制动。本田公司与三菱公司使用引导式系统。本田公司的转弯减速调节系统用地图数据警告驾驶员有弯道时,选择合适速度。如需减速,则发出警告信号,弯道图形显示在风窗玻璃显示器上。三菱公司的转弯减速调节系统利用车载信号接收器接收从路边发射的逼近拐弯和弯道信号,并警告驾驶员减速。如果驾驶员忽视警告,系统将自动地降低车速。在国内,文献[5]利用图像识别技术研究高速公路弯道识别,提出了一种有效的基于区域生长和曲线拟合的弯道识别算法;在自动公路系统研究中,文献[6]等利用磁道钉编码传输弯道信息。
2.2 交通标志的探测
道路交通标志是重要的道路交通安全附属设施,可向驾驶员提供各种引导和约束信息。驾驶员实时地正确地获取交通标志信息,可保障行车更加安全。在汽车安全辅助驾驶系统中,交通标志的探测是通过图像识别系统实现的。戴姆勒·克莱斯勒公司目前正开展新一代图像识别系统研究,该系统在道路标志方法上首先对形状进行判断,然后再读取上述形状中的文字和图形信息,以做出最终判断。在难以对标志进行判断时,驾驶员也可利用事先记录的道路标识相关电子地图数据进行识别。宝马公司在ADAS(advanced driver assistance systems)项目研究中,也利用图像识别技术进行了交通标志的研究,此外日本丰田公司也积极进行交通标志自动识别系统的研发。在国外,许多研究人员在交通标志图像识别算法研究中进行了多方面的探索。交通标志图像识别包括交通标志定位(即确定感兴趣区域)、分类器设计等几个过程。交通标志与背景的颜色以及交通标志的形状在交通工程标准中有明确的规定,因此可根据交通标志颜色和形状进行定位研究。文献[7]设计了标志图像像素颜色分量分类器确定感兴趣区域;文献[8]利用边缘检测算法找到目标的边缘,根据标志的形状特征确定其位置;文献[9]利用模板匹配算法确定交通标志位置;由于交通标志种类多,拍摄交通标志图像环境影响因素多,在交通标志模式分类器设计研究中多为非线性分类器,如文献[10]等利用径向基神经网络结构设计标志模式分类器。在国内,文献[11]根据交通标志的颜色和形状,利用支持向量机的非线性分类能力将其图像区域从实景图像中检测和提取出来,然后利用具有多样性、较强容噪能力的模糊免疫网络来识别;文献[12] 提出了一种改进的彩色图像分割方法,并将该方法与不变矩理论相结合用于检测彩色图像中的交通禁令标志。
2.3 行人检测
车辆驾驶员及时了解道路前方的行人信息,应采取相应措施对保障行人安全具有重要意义。在汽车安全辅助驾驶支持系统中,道路行人检测采用以下2种方式:车载行人检测系统与道路行人检测系统。车载行人检测系统多通过红外摄像机实现,欧洲的ADAS项目采用该方式。道路行人检测系统是通过安放在人行通道路口的传感器,如红外摄像机、超声传感器、压力传感器、雷达检测道路中的行人与车辆,并将道路中行人信息发送到将通过该路段的车辆上,日本的ASV项目采用该方式。目前,行人自动检测系统尚处于研发中,运用图像处理技术自动检测行人(包括行人图像定位、跟踪)研究受到许多研究人员的关注。如文献[13]利用低分辨率的红外摄像机采集行人场景,运用模板匹配的方法对道路中行人进行定位。文献[14]为提高行人检测的可靠性,研究了基于雷达与单色摄像机行人检测信息融合方法。在ARGO智能车中,文献[15]研究了在黑白道路场景图像中基于对称度、比例和形状的行人定位方法。为解决行人图像跟踪,文献[16]构建了行人线性监督学习模型,并结合半Monte Carlo预测方法实现行人跟踪。
2.4 路面状况检测
路面状况检测系统 (road surface condition information system RSCIS)运用各种传感器检测路面信息如冰、雪、路面摩擦系数、坑漕等,并向驾驶员提供报警信息。RSCIS有2种:车载式与固定式。车载式是利用车载传感器如红外、激光、视觉等传感器实时检测路面数据,并显示给驾驶员。美国的IDI公司开发的基于红外传感器的RSCIS就采用该方式,该系统已经装备在奥迪轿车中。固定式是利用路侧设立气象检测传感器、视觉传感器等实时检测路面数据和气象数据,并通过道路信息发布系统如可变情报板、无线信息发布系统等,通知给驾驶员。在日本的SmartWay项目中,路面状况检测系统采用固定式。在RSCIS研究中,文献[17]运用车载的视觉、温度、振动等传感器计算路面的摩擦系数;文献[18]运用TV摄像机采集冬天道路路面图像,并通过图象处理技术获取路面冰雪信息;文献[19]运用光纤温度传感器探测路面温度,并预测冬天路面的路面冰雪信息。
2.5 驾驶员视觉增强
驾驶员的视觉增强是利用各种传感器和先进技术增强驾驶员在雨、雾天、光线不足条件下的视觉效果。为增强在雨、雾天驾驶员视觉效果,日本研制出一种视觉增强系统。可迅速去除档风玻璃上的雨水、雾气。典型的结构有3 种:①采用除水防护薄膜,使水膜不易形成;②采用一种斥水玻璃,使水珠快速结成大水滴流走;③利用超声波技术使吸附在档风玻璃上的水膜雾化消散。烟雾会导致公路的能见度下降,引发交通事故。美国的Galaxy科技公司开发了由红外传感器、显示系统、无线通信系统、GPS等组成的驾驶员视觉增强装置,用于烟雾条件下抢险车辆。为探测雾天的能见度,文献[20]研究了基于车载摄像机的能见度检测方法。在国内,文献[21]针对雾天下拍摄图像的退化现象,提出了一种景物影像清晰化的方法。光线不足会导致驾驶员对车辆运行环境判断不准,为增强此条件下驾驶员视野,许多车辆都采用了夜视系统。夜视系统主要由低照度红外摄像机与显示系统组成,目前夜视系统已经完全市场化。
3 驾驶员信息检测系统
目前在汽车安全辅助驾驶支持系统研究中,驾驶员信息检测主要涉及驾驶疲劳和驾驶行为监控两个领域。
3.1 驾驶疲劳检测
驾驶疲劳反映在生理与心理2个方面,主要的生理反映是:神经系统的功能、血液和眼睛的变化等,研究人员往往用脑电、心率、眼睑眨动、眼球运动、头部的位移加以鉴别。主要的心理反映是:反应时延长、注意分散、动作不协调。从现有研究上看,疲劳的与清醒的驾驶相比,较有特异性的指标是:方向盘的微调,头部前倾,眼睑的眨动、甚至闭合。由于疲劳驾驶是重大交通事故主要原因,国内外研究机构纷纷开展该领域的研究。在欧洲的e-Safety项目中开发了AWAKE驾驶诊断系统。该系统利用视觉传感器和方向盘操纵力传感器实时获取驾驶员信息,并利用人工智能算法判断驾驶员的状态(清醒、可能打瞌睡、打瞌睡)。当驾驶员处于疲劳状态时,通过声音、光线、振动等刺激驾驶员,使其恢复清醒状态。文献[22]通过自行开发的专用照相机、脑电图仪和其他仪器来精确测量头部运动、瞳孔直径变化和眨眼频率,用以研究驾驶疲劳问题。研究结果表明,一般情况下人们眼睛闭合的时间在0.12~0.13 s之间, 驾驶时若眼睛闭合时间达到0.15 s 就很容易发生交通事故。在国内,也有多家研究单位开展驾驶疲劳的研究,文献[23]利用机器视觉的方法对驾驶员的眼睛特征进行实时跟踪从而判断驾驶员的精神状态;文献[24]从心理和生理的角度入手分析了驾驶疲劳的特征;文献[25] 用脑电仪记录驾驶员的脑电情况,得到了驾驶员在正常状态和疲劳状态下驾驶时的脑电数据和波形, 用驾驶员驾驶时的脑电特征量来评价其疲劳程度。
3.2 驾驶行为检测
驾驶行为即驾车过程中驾驶员操纵车辆的动作如控制油门、换档、制动、踩离合、转向等动作,是影响车辆行驶安全性因素。驾驶行为可以反映驾驶操作的合理性并在一定程度上反映驾驶员的精神状态。某些研究机构利用车辆速度的变化描述驾驶行为,并探讨了基于驾驶行为的交通事故预测问题。法国从2000 年开始已联手研制基于驾驶行为的驾驶员注意力下降监测系统,通过声音或光信号提醒驾驶员。该系统采用的传感器有:视频传感器(不间断的测量并分析汽车与旁侧车道白线间的距离)、方向盘传感器(监控方向盘的活动情况)、刹车传感器(监控脚踏板上的压力状况)等。为减少驾驶行为导致道路交通事故,美国成立了驾驶行为研究国家研究所(the national institute for driver behavior,NIDB)从事车辆驾驶行为标准制定等研究,并研究了车辆安全驾驶行为管理问题,指出实施车载驾驶行为监控系统,除了需要解决技术上的问题,还需要解决驾驶员认可实施问题,因此需要制定相关的标准和条例;文献[26]之研究了驾驶行为对车辆主动安全性影响,提出了评价具有危险性的驾驶行为的方法。在国内,该领域研究尚处于探索阶段,文献[27]通过传感器测量驾驶员驾驶时方向盘、踏板等的运动参数来判别驾驶员的安全因素。
4 结束语
随着人们对道路交通安全性要求的提高,汽车安全辅助驾驶支持系统的开发已经得到广泛关注,一些汽车安全辅助驾驶支持系统已经市场化。但是,汽车安全驾驶是一个人车路相互藕合的复杂过程,目前许多汽车安全辅助驾驶支持系统信息感知技术有待于深入研究。通过对国内外汽车安全辅助驾驶支持系统信息感知技术现状综述,展望未来发展方向。
1)车辆状况监测系统。
车辆运行状况环境复杂、恶劣,因此抗干扰强、功耗低、具有无线传输的车辆状态监控传感器有待进一步开发。
2)交通环境检测系统。
①尽管有些基于车道检测和车辆周边信息检测的汽车安全辅助驾驶支持系统技术已经实用化,但如何采用多传感器信息融合、人工智能等提高车道、车辆周边信息感知的准确性与鲁棒性仍需探索;②交通标志与行人检测汽车安全辅助驾驶支持系统目前尚处于研发中,交通标志与行人动态图像识别算法需完善;③车辆安全驾驶辅助支持系统与道路、交通系统息息相关,3者之间的协同机制有待探讨。
3)驶员信息检测系统。
①驾驶疲劳有多种表现形态,有必要利用信息融合技术提高驾驶疲劳的准确性;②驾驶行为是影响车辆行驶安全最直接因素,有必要对不同交通环境下的安全驾驶行为进行界定。