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武汉大学学报（信息科学版）
武汉大学学报（信息科学版）

刘经南

月刊

1671-8860

journalw@whu.edu.cn

027-68778465

430072

武汉市珞喻路129号武汉大学测绘校区

武汉大学学报（信息科学版）/Journal Geomatics and Information Science of Wuhan UniversityCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为测绘专业学术期刊，主要刊登测绘、遥感、图形图像处理等专业及相关学术论文。发表论文强调先进性、创造性。该刊发表的论文部分收录于EI、SCI、AJ等。
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    智能驾驶高精地图发展与展望

    李必军郭圆周剑唐有辰...
    491-505页
    查看更多>>摘要：高精地图的发展在智能交通的推进中发挥着关键作用,是打造智能汽车与智慧城市"数据大脑"的基石,同时可推动智慧物流网络与交通安全风险监测网络的发展.从地图信息传输模型的角度出发,对已有的高精地图模型进行了分析,提出基于地图认知机理构建高精地图的思路,并对国内外高精地图格式标准进行了对比,提出了中国智能驾驶高精地图在标准编制时应遵循的原则.同时,从地图采集、处理与审核等维度展开,分析了当前高精地图生产与更新的关键技术,并通过车辆的规划与感知等应用实例,对高精地图的应用现状进行了分析.中国高精地图发展面临着模型复杂、生产更新能力难以满足发展需要、地理信息安全风险以及应用深度不足等挑战.针对以上挑战,所提出的基于认知模型建立高精地图闭环架构的思路,强调了保障数据安全、推动智能审图的重要性,指出了高精地图的广泛应用前景.

    高精地图认知地图智能驾驶人工智能

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    面向自动驾驶的高精地图模型及关键技术

    应申蒋跃文顾江岩刘之林...
    506-515页
    查看更多>>摘要：高精地图作为自动驾驶中不可或缺的环节,其发展将在很大程度上影响自动驾驶水平.现有高精地图模型多样,面向机器思维不足,缺乏面向"人-车-路-图"的系统思维.基于分层更明确、要素更全面和用户特征更突出三方面的考量,细化和充实四层一体化高精地图模型,详细阐述了静态数据层、道路实时信息层、车辆动态信息层和用户模型层的内容和功能;指出了高精地图云边端协同更新机制、路口安全信息框架、交通事件驱动的导航决策3个关键技术如何支撑自动驾驶全局和局部路径导航决策以及车辆控制;从感知、定位、决策、控制4个层面解释了高精地图平台对自动驾驶的支持.

    自动驾驶高精地图模型导航决策

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    机器地图信息加工模型

    游雄李科田江鹏杨剑...
    516-526页
    查看更多>>摘要：无人平台对复杂环境的自主认知能力是制约其广泛应用的关键问题,已成为当前认知科学、人工智能、地图学等领域的研究热点.在机器地图的概念模型和认知特点的基础上,为进一步实现机器地图信息存储、处理、交互与学习的形式化表达,从人机优势融合的视角提出了机器地图信息加工模型;构建了包括感知地图、工作地图和长时地图的环境表达模型,从观测视角、参考系、信息抽象度、数据结构、描述精度和准确度等方面分析了表达模型结构;提出了测制用一体信息交互过程,分析了包括环境感知、制图、推理和决策为一体的持续迭代环境信息处理过程;建立了持续自主学习模型,分析了该模型在学习过程、学习内容和持续机制方面的特点.开展了两组实验,对信息加工模型的可行性进行了验证:一是通过模拟测制用一体交互过程,提高了基准模型的长距离自主导航能力;二是通过模拟任务驱动的工作地图建图过程,强化环境要素与任务的相关性,提高了任务决策的效率.信息加工模型的研究能够为机器地图技术体系和系统架构的确立提供理论依据,进而指导机器地图应用系统的开发.

    信息加工模型机器地图测制用一体持续自主学习

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    自动驾驶高精地图的信息传输模型

    尹章才齐如煜应申
    527-536页
    查看更多>>摘要：高精地图的"非视觉"和面向机器特性,使其与传统面向人的时空产品有明显不同,相应的描述地图主、客体及其与产品之间关系的传输模型也面临巨大变革.已有的传输模型重构了上述关系,包括新增用户个性信息及其传输,但也存在信息传递工具仍采用面向人而非机器的地图语言等不足.为此,结合自动驾驶中地图信息的传输特点,构建面向机器认知的高精地图信息传输模型,通过对已有的传输模型进行扩展:GIS语言代替地图语言,将用户个性信息整合到高精地图的用户图层中,将行动指导扩展为行动实践.研究结果表明,构建的全机器认知的高精地图信息传输模型实现了地图信息认知的主体由人到机器的扩展,适应了高精地图在感知、定位、规划、控制等传输过程中全人工智能的特性.所提出的模型一方面有助于准确把握高精地图的本质及内容结构,提升认知效果;另一方面,对驾驶服务具有重要的指导作用,包括内容选取、表达方法、系统功能框架设计等,提高传输效率.

    高精地图地图信息传输模型自动驾驶地图空间认知

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    面向无人驾驶的高精地图公开应用趋势研究

    陈会仙章炜杨蒙蒙温拓朴...
    537-545页
    查看更多>>摘要：高精地图不仅支撑自动驾驶汽车的精准定位和精细路径规划,辅助提高车端感知能力,还可以有效弥补传感器的性能边界,应对多种长尾场景.因此,高精地图成为现阶段实现L4/L5无人驾驶的必备要素.但高精地图作为国家基础性战略信息资源,涉及军事安全和国防安全,因此中国要求高精地图在公开应用前应进行地理信息保密处理,且履行地图审核程序.这导致高精地图在要素和属性的表达上有诸多限制,且缺乏动态更新能力,难以精准反映车辆行驶环境信息,严重影响自动驾驶的安全性与稳定性,无人驾驶的"最后一千米"难以突破.聚焦面向L4/L5无人驾驶的高精地图在应用中的地理信息安全和时效性问题,论述高精地图应用现状、实际需求与面临的挑战,在此基础上,从政策、技术、标准、试点探索等方面,研究分析高精地图在中国无人驾驶商业化落地进程中的公开应用趋势,并对高精地图助推中国无人驾驶落地过程中亟需的地图管理创新、众源更新模式安全合规应用,以及跨部门、跨学科、跨行业合作提供展望.

    无人驾驶高精地图地理信息安全在线审查众源更新

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    使用认知-实践模型的古地图信息本体建模:以样式雷建筑图档为例

    何蓓洁赵宇何捷马昭仪...
    546-561页
    查看更多>>摘要：作为知识表征手段和思维工具,古地图反映了人类认知、表征和实践的历史.但目前古地图的知识组织方法尚无法结构化记录其图面的表征信息同背后的概念、实践、物质之间的复杂关系,桎梏了地图学史知识形成、流通和转译方面的深入研究.为解决这一问题,引入新的本体框架用以描述古代地图知识,为此提出了实践、物质、认知、表征、逻辑5个世界的古地图认知-实践模型,并复用文化遗产通用本体国际文献工作委员会(International Committee for Documenta-tion,CIDOC)概念参考模型(conceptual reference model,CRM),以此为基础,新的模型可记录"地图载体""地图信息""认知概念""事件""实物""数字图像"之间的语义关系.选取清代建筑工程图纸样式雷图档进行案例实证,结果表明该模型能够有效描述选取的4张地图载体涉及的各类复杂语义关系.该本体促进了对样式雷图涉及的概念流转和其作为表征性实践的理解,并将有助于古地图的关联管理、标准化共享和知识挖掘,推进古地图的知识史和数字研究范式.

    地图学史本体空间认知表征性实践CIDOC-CRM知识史定性空间表征样式雷图档

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    一种融合局部异常因子的矢量建筑物群聚类方法

    孟妮娜王正阳高晨博李金秋...
    562-571页
    查看更多>>摘要：地形图中建筑物群聚类特征的挖掘对实现自动制图综合和空间知识挖掘具有重要意义,而识别城市中不同分布密度、不同形态特征的建筑物多边形群落存在较大难度.提出了一种融合局部异常因子(local outlier factor,LOF)的聚类方法,以建筑物的邻接图为基础,根据相邻建筑物之间的形态因子差异和邻近距离构建特征向量,使用LOF算法动态计算特征向量的异常程度,剔除异常向量,最终得到建筑物聚类簇.选取中国上海市和长春市的建筑物数据对该方法进行了验证,通过调整LOF值上限和K邻近数取得了最终聚类结果,实验结果表明,该方法能够有效识别和区分城市中密集分布的建筑物群.为解决城市密集建筑物群聚类问题提供了新思路,验证了格式塔准则的重要性,聚类结果达到了与人类视觉认知相符的效果.

    矢量建筑物多边形空间聚类局部异常因子邻接图邻近距离

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    膨胀区域匹配和自适应轨迹管理策略的多目标跟踪方法

    张永泽达飞鹏
    572-581,594页
    查看更多>>摘要：针对由于目标频繁遮挡、不规则运动导致的外观特征不可靠和运动特征难以获取的问题,提出一种基于膨胀交并比区域(dilatation intersection over union,DIOU)匹配和自适应轨迹管理策略的多目标跟踪算法.DIOU模块通过膨胀匹配区域,提升轨迹级联匹配的精度.自适应轨迹管理策略利用目标检测置信度动态调整轨迹生命周期,显著减少了异常跟踪和身份跳变.在公开数据集MOT17、MOT20和DanceTrack上进行了验证与测试,其在测试集上的高阶跟踪精度平均提升了 2.4％,实验结果证明了所提方法的有效性.

    计算机视觉多目标跟踪不规则运动数据关联轨迹管理

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    可学习深度位置编码引导的车前图像道路可行驶区域检测

    韩汀陈思宇马津蔡国榕...
    582-594页
    查看更多>>摘要：道路可行驶区域检测是汽车辅助驾驶系统中场景感知的关键基础.基于卷积神经网络的方法因难以获取全局上下文信息而易产生道路空洞和中断等完整性问题,而基于Transformer的方法缺乏局部理解,容易造成边界的错位和越界问题.为了克服上述两类方法的缺陷,提出了一种可学习深度位置编码引导的金字塔Transformer网络架构,融合卷积神经网络与Transformer进行道路可行驶区域检测.该框架建立金字塔Transformer主干网从全局感受野提取道路特征,并结合局部窗口注意力弥补细节损失,以收缩自注意力提升特征计算效率.针对Transformer中传统位置编码忽略像素与实际场景空间关联性的问题,提出用深度图像卷积特征构建可学习位置编码的方法,解决现实关联性脱节引起的注意力偏移和语义不对齐问题.在KITTI道路、Cityscapes与自建厦门市道路数据集上对该方法进行了测试和评估,结果表明,该方法在保证较高效率的同时,具有较高的稳定性和精确性,其最大F值在KITTI和Cityscapes数据集上分别达到97.53％和98.54％,优于目前KITTI道路基准测试的所有方法.此方法可为汽车驾驶辅助系统的路径规划与轨迹预测等任务提供高精度的语义先验信息.

    Transformer位置编码道路感知可行驶区域检测自动驾驶

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    SC-V2XSim:车路协同环境下的高速公路混合交通流联合仿真方法

    史云阳朱世超徐长靖任骏逸...
    595-608页
    查看更多>>摘要：基于开源微观交通仿真软件SUMO构建车路协同环境下的车辆驾驶行为模型,包括驾驶控制、驾驶建议与智慧导航3个模块及6个典型车路协同场景.结合车辆仿真软件CARLA具备高精度物理与传感器模型的优势,提出了一种面向高速公路混合交通流的协同联合仿真框架,命名为SC-V2XSim.该框架弥补了微观交通仿真不具备车路协同仿真功能、无法接入自动驾驶算法与车辆仿真不具备真实交通流模型的缺陷.选择中国浙江省沪杭甬高速公路进行了测试与验证,并模拟不同渗透率情况下的混合交通流特征.提出了一种考虑车路协同等新一代信息化技术的智慧高速服务水平评价体系,以期为智慧高速的建设与发展提供一种分析评价方法.实验结果表明,对于智慧高速而言,全息感知、数字孪生和车路协同是3个重要的影响因素.随着具备车路协同功能车辆的增加,道路平均车速也逐渐提高,在具备100％网联车辆渗透率的情况下平均车速提高达到15％.网联车辆相对于人类驾驶车辆具有更加合理的驾驶行为,所提出的考虑车路协同等新一代信息技术的智能公路服务水平评价体系能够为智慧公路的建设和发展提供一种可行的分析评价方法.

    车路协同混合交通流联合仿真评价体系

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