针对出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)提供定制化的出行服务以满足游客差异化的交通需求,构建了由传统旅游供应商和MaaS平台组成的双渠道旅游出行服务链,探讨不同主导权下的集中式决策和分散式决策策略及其效益,并开展以供应商...针对出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)提供定制化的出行服务以满足游客差异化的交通需求,构建了由传统旅游供应商和MaaS平台组成的双渠道旅游出行服务链,探讨不同主导权下的集中式决策和分散式决策策略及其效益,并开展以供应商为主导的供应链收益共享契约设计和数值分析。研究结果发现:基于MaaS的旅游供应链集中式决策下的效益大于分散式决策,且集中式决策效益是以供应商为主导的分散式决策效益的3/4。在收益共享契约协调下,供应商利润和MaaS平台利润分别为0.68和0.58,均有所提高,旅游供应链整体效益最大,实现旅游供应链完美协调。展开更多
目前智能空调的研究主要基于视觉或红外传感器,基于单个4D毫米波雷达的相对较少。采用单个4D毫米波雷达传感器采集数据,根据不同目标反射点位置的不同提出了密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSC...目前智能空调的研究主要基于视觉或红外传感器,基于单个4D毫米波雷达的相对较少。采用单个4D毫米波雷达传感器采集数据,根据不同目标反射点位置的不同提出了密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)算法实现目标的聚类识别,并与K均值(K-means)聚类算法进行了效果对比。针对多目标跟踪问题,设计了一种基于联合概率数据关联算法(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)和卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)的目标跟踪算法,从而实现多目标的匹配和跟踪。将所研究的算法应用到4D毫米波雷达系统,并在室内采集了行人目标数据,分析对比实际场景和算法跟踪效果,误差大约在8 cm内,准确率可达91.8%。结果表明:该算法可以较好地实现多目标跟踪,可用于智能空调中。展开更多
文摘针对出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)提供定制化的出行服务以满足游客差异化的交通需求,构建了由传统旅游供应商和MaaS平台组成的双渠道旅游出行服务链,探讨不同主导权下的集中式决策和分散式决策策略及其效益,并开展以供应商为主导的供应链收益共享契约设计和数值分析。研究结果发现:基于MaaS的旅游供应链集中式决策下的效益大于分散式决策,且集中式决策效益是以供应商为主导的分散式决策效益的3/4。在收益共享契约协调下,供应商利润和MaaS平台利润分别为0.68和0.58,均有所提高,旅游供应链整体效益最大,实现旅游供应链完美协调。
文摘目前智能空调的研究主要基于视觉或红外传感器,基于单个4D毫米波雷达的相对较少。采用单个4D毫米波雷达传感器采集数据,根据不同目标反射点位置的不同提出了密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)算法实现目标的聚类识别,并与K均值(K-means)聚类算法进行了效果对比。针对多目标跟踪问题,设计了一种基于联合概率数据关联算法(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)和卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)的目标跟踪算法,从而实现多目标的匹配和跟踪。将所研究的算法应用到4D毫米波雷达系统,并在室内采集了行人目标数据,分析对比实际场景和算法跟踪效果,误差大约在8 cm内,准确率可达91.8%。结果表明:该算法可以较好地实现多目标跟踪,可用于智能空调中。
