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該成果獲2018年度國家科學技術獎科技進步類二等獎。創立了多模式公交網絡供需辨識與協問設計技術，研發了多模式公交網絡協同仿與與效能評估技術、多模式公交系統協調控制技術及面向多模式公交網絡的智能版務技術與平臺，大幅提升了多模式公交運行信總化管理水平和公眾出行服務能力，項目攻克了城市多模式公交網絡協同設計與智能服務的核心理論與關鍵技術，解決了當前城市公交系統缺乏協同、效率低下的問題，實現了城市多模式公交網絡協同設計、綜合評佔、協調控制與智能服務的技術突破.成果在京津翼、長三角、長江經濟帶等重點城市的工程項目中得到推廣應用，全面提升了應用城市公交系統的整體效 能，有力支撐公交都市國家戰略的實施，經濟社會效益顯著。

  陸地生態系統是全球陸地碳循環過程中重要的碳匯，同時，由于氣候干旱、城市擴張等因子的擾動作用，陸地生態系統可釋放大量二氧化碳，而成為碳源。作為陸地生態系統的指示因子，陸地NPP不僅反映了植被的光合生產能力，而且直接反映了生態過程（如碳源/匯）。全球陸地NPP的時空變化和影響機制具有較大的不確定性，是科學界爭論的一個重要焦點。對城市用地擴張和氣候驅動因子二者的陸地NPP響應進行單獨分析的研究成果已有很多，但綜合探討城市擴張因子和氣候驅動因子對陸地NPP變化的影響和相對貢獻的研究較少，尤其是在全球尺度上的分析目前仍然處于空白。本研究利用30米分辨率的GlobeLand30數據分析了2000-2010年全球城市用地時空動態，同時結合MODIS的NPP產品（MOD17A3）、CASA模型和LPJ-Hydrology模型計算陸地NPP的時空分布，進而全面探討過去十年間全球城市用地擴張和氣候驅動因子對陸地NPP的影響。研究發現，2000-2010年全球城市用地擴張導致陸地NPP呈現減少的趨勢（22.4 TgC year-1），這抵消了由氣候驅動因子導致的NPP增加部分的30%。本研究分析了全球城市用地擴張和氣候驅動因子對同期陸地NPP變化的影響和相對貢獻，研究成果對于理解全球陸地NPP變化的復雜機制具有重要意義。

本城市電網規劃輔助決策軟件是在地理信息系統平臺上開發的，含有城市電力空間負荷預測、變電站規劃、高壓配電網規劃和中壓配電網規劃等功能模塊。該軟件根據城市發展規劃和電力負荷發展的實際情況，采用了先進的優化算法，規劃結果比傳統的僅依靠工程師經驗進行規劃的方案更科學、更符合城市電網依賴地理條件的特點。 該軟件功能全面，能夠進行城市電網的單階段規劃和多階段規劃，能同時對新城區和老城區進行電網規劃，規劃的新建變電站選址無需提供預選的變電站站址，并且可以處理已有變電站的擴容問題。 在該軟件中，強大的地理信息系統管理著城市電網規劃所需的地理信息數據，有效地解決了傳統規劃方式中路徑、空間負荷分布等基礎數據不精確的問題，提高了規劃方案的準確度，具有輸入方便、界面友好、報表美觀等優點，能分層顯示各類數據（包括不同規劃階段的空間負荷預測數據和規劃方案），規劃結果能同時以圖形和報表給出，大大減輕了規劃人員的勞動強度，提高了撰寫規劃報告的效率，為城市電網規劃提供了可靠的決策依據。

隨著我國社會經濟發展和人民生活水平的提高，城市居民對重塑慢行系統、提升城市空間品質提出了更高的要求。共享單車作為一種便捷、高效、綠色的新型出行方式，是解決城市短距離出行和"最后一公里"難題的重要工具。本文以一種新的視角，應用共享單車騎行軌跡數據從騎行行為角度對騎行環境進行研究。以龍崗區為例，首先對街道騎行行為的時空間分布特征進行了研究，發現騎行行為在時間上主要集中在早晚高峰時段，在空間分布上主要集中在地鐵和公交的接駁站點和龍

機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數據，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結構化模型重建、人機交互等功能模塊，實現高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 創新性： 機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數據，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結構化模型重建、人機交互等功能模塊，實現高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。系統主要由兩部分功能模塊組成：自動化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統模塊。其中自動建模模塊由點云影像自動配準、實景三維模型重建、點云濾波、點云分類、建筑物單體化分割、建筑物結構化模型重建等軟件子模塊構成。系統支持DEM、DOM、實景三維模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多種產品生產；支持多核、多CPU、多GPU架構的任務并行化管理，支持搭建點云、影像、模型數據庫，支持人機交互進行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關鍵問題： LiDAR點云與傾斜影像異源異構數據配準問題，點云影像數據難以聯合應用； 單一數據源三維信息與紋理信息不全，高質量模型結果依賴高精度數據輸入，導致數據獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實景三維模型重建自動化程度低，低精度自動結構化模型成果難復用，而手動模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實景三維數據制作單位高度依賴國外軟件，國產化難。 先進性： 當前，國內90%以上地形級實景三維數據制作測繪單位都基于國外軟件進行三維重建，而城市級實景三維模型則重度依賴全人工手動勾繪且需調用國外專業三維建模軟件，模型重建學習成本極高、軟件針對性不強而效率低下。 機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統軟件系統以高精度、高效率、高自動化程度城市級實景三維模型重建為首要目標。軟件系統具備高精度點云影像配準模塊提供異源數據聯合應用基礎；采用LiDAR點云約束的多視影像密集匹配策略實現高精度、全覆蓋三維數據輸入以實現高質量實景三維模型重建；采取地面點濾波、非地面點地物分類、目標地物單體實例分割遞進式流程得到建筑物等地物單體化三維數據；優化自動結構化模型重建與人工干預的結構化建模流程，無需額外依賴專業建模軟件；提供針對建筑物結構化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達標的自動模型可復用，三維點云端、二維影像端可獨立或聯合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動編輯模式。 獨占性： 系統主要搭建兩條生產路線，以適應不同地域模型精度要求差異、不同應用時間響應要求。其一是以LiDAR點云為主的快速建筑物結構化模型重建，經過點云分類、建筑物實例分割、結構化模型重建等步驟構建人工地物結構化模型，并利用配準后多視影像對模型紋理映射，此生產線主要產品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結構化模型、典型地物真實色彩點云等輕量基礎數據；其二是在LiDAR點云約束下生成高精度密集匹配點云構造高質量實景三維模型，并在此基礎上提取建筑物單體三角網數據，經過模型簡化抽象得到建筑物LoD3模型，此生產線主要產品包括實景三維模型、建筑物LoD3模型等城市級實景三維數據要素。 此外，軟件系統支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國產麒麟(V4/V10)等多操作系統中運行，已階段性實現國產化。

本發明涉及城市設計規劃，提供在城市規劃設計中識別城市風貌要素，通過建立城市在地建筑風貌案例庫、理論分析、實驗數據采集、數據公式分析、實際校正等手段，精準識別城市風貌要素的權重關系。 一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、成果簡介 本發明涉及城市設計規劃，提供在城市規劃設計中識別城市風貌要素，通過建立城市在地建筑風貌案例庫、理論分析、實驗數據采集、數據公式分析、實際校正等手段，精準識別城市風貌要素的權重關系。依靠要素分類簇群的數值為基準，動態平衡城市風貌控制區內的各類風貌要素的控制比例，科學系統地指導城市風貌規劃設計和保護的一種基于VR結合眼動跟蹤的城市風貌特征識別的方法。 在當前大力宣揚城市特色文化的背景下，為了突出地域風貌特色，許多城市常將具有一定城市地域文化代表性的舊城或歷史街區進行整治和修復，城市風貌識別是開展城市風貌保護及塑造工作的重要基礎。這是利用數字技術來感知、認知城市，進而科學精細化挖掘和智慧化發展城市風貌的新方法，該技術用于城市風貌特征要素分區和精細化識別、監控和提升，為城市風貌規劃管理提供科學系統的指導建議。

本發明公開了一種基于車輛視頻識別的混合式主線收費站交通沖突評價方法，包括如下步驟：1、在收費站的收費廣場布置攝像頭，采集車輛在收費廣場的行駛視頻；2、對采集到的車輛行駛視頻進行車輛識別和跟蹤，獲取每一幀圖像中車輛的位置坐標；3、利用車輛的M幀圖像數據，計算車輛在每一幀圖像中的速度和減速度指標如果發生跟馳沖突，計算車輛跟馳模型的時間指標TTCk；如果發生變道沖突，計算車輛轉向模型時間指標Tpet；5、將TTCk和Tpet進行同級化處理，統一為交通沖突評價指標STC，根據STC的值判斷交通沖突的嚴重程度。該方法可以對收費站交通沖突的嚴重程度進行量化，對收費站道路安全性評價、管理運營、道路引流措施等決策有重要的應用價值。