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——  孙  剑  教  授  课  题  组  ——

第70期组会:陈佳琪《基于街景地图的城市道路骑行适宜性研究》

撰稿 李建强   2019年09月28日 10:30:40  阅读()

2019年9月26日18:00,TOPS课题组第70期组会在通达馆A436顺利召开。本次组会由2017级硕士生陈佳琪对《基于街景地图的城市道路骑行适宜性研究》进行汇报。参会人员包括孙剑教授田野副研究员和课题组全体成员。

骑行是一种节能环保的出行方式,但一些城市街道的基础设施和交通状况给非机动车使用者的带来了骑行压力,基于此背景,汇报人陈佳琪展开了对城市道路骑行适宜性的研究。汇报人陈佳琪首先介绍了该问题的研究现状。目前,相关研究主要采用两种方法:调查分析法和行为研究法;但前者的结果过于主观,后者的实现较为繁琐。汇报人陈佳琪提出采用街景图像感知的方法对道路的骑行适宜性进行分类。首先采用问卷调查的形式对采集的路段图片进行骑行适宜性打分,并采用Trueskill算法消除主观误差和随机性误差,再利用Segnet算法对图像进行语义分割,最后采用支持向量机对自然街景进行分类,从而得到城市道路骑行适宜性的评判结果。

聆听时刻

接下来,大家就汇报人陈佳琪的研究内容进行了讨论,孙剑教授首先对语义分割的效果进行了提问;张一豪提出了语义分割的其他可行算法,并提出用不同方法分别识别图像中的机动车和其他元素,从而提高语义识别的精度;周华骏、蒙艺玮对特征比例的输入提出了质疑,提出可以采用更多信息作为输入参数;叶颖俊对场景的时间持续性提出了疑问;黄秀玲对机器学习的方法提出了建议。

讨论时刻

最后,孙剑教授对汇报内容给予肯定,并提出几点建议:第一、加强对研究内容的深入理解,做到知其来由,懂其作用;第二、在不断完善算法的同时,更要将专业知识与研究内容紧密联系起来。

汇报结束后,孙剑教授对课题组设备更新情况进行了安排,并对组员是否有其他学习和生活上的问题进行了询问。

最近更新:2019年10月26日 16:32:45

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