数码行业前景分析例1

关键词：视频监控；视频编码；视频分析；AVS标准；AVS-S2

引言

视频监控是继数字电视、视频会议之后的又一个重大视频应用，而且日益成为“体量”最大的一个视频系统：千千万万个摄像头通过宽带网络联系在一起，形成了一张覆盖全球的“视听感知网”，从此人类社会的运行状态都被海量的摄像头采集下来。对大量摄像头采集的海量监控视频有效传输、存储、分析和识别是信息技术面临的重大挑战。

根据EMC委托IDC做的研究报告，2012年全球各种数据的总量为2.84ZB。到2020年，这个数字将上升到40ZB，IDC称之为“数字宇宙（Digital Universe）”。“数字宇宙”中有分析利用价值的部分才是目前热议的“大数据（Big Data）”，IDC估计2012年的数据中“大数据”占23%，2020年这个比例将增长到33%。据lDC测算，2010年“大数据”的一半是监控视频。2015年.监控视频所占比例会增长到65%。2020年仍将处于绝对领先地位，占44%（其次是25%的交易数据、20%的医疗数据、10%的娱乐和社交媒体）。

按照IDC的上述测算，2020年将有5.8ZB的监控视频需要进行存储、传输和分析。其中，中国所占比例将达到21%。也就是说，2020年在我国将有1.2ZB（12LTB）的监控视频需要处理。这是一个什么样的规模呢？据测算，人类历史上说过的所有的话都数字化也就是5EB，1.2ZB是其240倍！

面对如此海量的监控视频.需要对视频编码和分析技术进行基础性研究并实现重大突破。以北京为例，2008年奥运会前全市监控摄像头数量就超过了五十万个，每小时产生的视频时长就相当于中央电视台建台以来的所有库存视频。如果要在全市范围内调度、使用这些视频，即使全部采用当前的国家标准AVS或国际标准AVC/H.264，也需要S00000（摄像头）×10M（比特/秒/摄像头）=5000Gbps的网络带宽，这是目前的网络传输条件不可能支持的。这些监控视频往往要存储数周乃至数月，尽管是分散在各个单位和部门，但整个北京为存储监控视频付出的存储成本十分庞大。仍然按当前的视频标准压缩效率计算，每个小时产生的视频总量仍达到500000（摄像头）×3600（秒/小时）×10M（比特/秒/摄像头）=18000（Tb/小时）=2.25（PB/小时）。按照IDC对2012年存储价格保守估计，北京市每小时存储监控视频的成本需要2800万元，一个月的成本就是200亿。为了降低存储代价，往往只能以损失视频质量为代价，但这是和监控视频需要满足识别需要这个根本目的相抵触的。因此，从传输和存储成本考虑，都需要研究更高压缩效率的视频编码技术和标准。

2002年以前，我国的视频压缩一直直接采用国际视频编码标准。2002年后，为了支持国内音视频产业的健康发展，规避国际标准背后高额专利费当时已经不断出现的纠纷，工业和信息化部（原信息产业部）组织成立了数字音视频编解码技术标准工作组（简称AVS工作组）。此后，AVS工作组开始起草自主知识产权的国家标准《信息技术先进音视频编码》，并于2006年颁布为国家标准GB/T20090.2-2006。AVS的编码效率与同期国际标准MPEG-4 AVC/H.264相当，在图像质量基本不损失的前提下对高清视频的压缩效率能达到150：1（以下谈到压缩效率时同此条件）。当然，有些视频监控应用中用户将压缩效率参数设为600：1甚至更高，但图像质量损失严重，对后续的使用会带来负面影响，例如图像中对象识别率下降等。

从2007年开始，AVSI作组开始面向行业应用对GB/T 20090.2进行了定向扩展，开始制定面向视频监控应用的伸展档次（简称AVS-S），2009年起草完成。这个标准新增了面向视频监控的一些技术特性，但在编码效率这个核心指标方面并无明显提高，总体上处在与H.264相当的水平。认识到只有大幅度超越国际标准H.264，才能大幅度降低监控系统成本，AVSI作组从2010年3月开始启动了第二代视频监控标准（AVS-S2）的制定工作。2013年6月，包括AVS-S2在内的AVS视频编码标准由IEEE颁布为编号1857的标准。

AVS-S2的编码效率有了大幅度提升，主要是因为采用了背景建模技术，对监控视频的编码效率比H.264/AVC、以及2006年的AVS标准性能提高了一倍，编码效率达到300：1左右，达到当前最新国际标准H.265/HEVC同等的水平。

AVS-S2新增背景建模技术和感兴趣区域提取等两项技术，是国外任何其他编码标准所没有使用的。其中，背景建模技术同样可以用于增强其他国际标准的编码压缩性能，例如H.265/HEVC。实验表明.在H.265/HEVC参考软件中加入AVS-S2背景建模技术后，针对监控视频可以将其压缩效率再提高一倍，达到600：1左右。目前，AVS工作组正在将这套方法应用到正在制定AVS2标准中（称为AVS2-S），预计在监控视频编码方面将比H.265/HEVC高一倍，这将是国际范围内监控视频编码压缩效率的最高水平。

监控视频编码标准发展历程

视频编码研究的目标是通过各种技术手段大幅度降低视频码率，否则即使是单路数字视频都难以正常传输。以高清晰度视频为例，每秒钟的数据量为1920×1080×24比特×30帧每秒=1492992000比特每秒，约1.5Gbps，即使以今天的带宽条件，传输这样的一路视频都耗资巨大，当时的通信条件便更加难以企及。因此.从1952年贝尔实验室Cutler等人进行DPCM fDifferential Pulse Code Modulation）技术研究以来，视频编码技术一直得到高度重视和持续研究。

上世纪80年代，为了数字电视和视频通信的需要，国际标准组织开始综合已有技术成果来制定视频编码标准，形成了以块为单元的预测加变换的混合编码框架（block-based hybrid coding framework），并相继出台了ITU-T H.261/H.262/H.263/H.264视频编码建议和ISO/IEC MPEG-1/MPEG-2/MPEG-4视频编码标准。其中，国际标准化组织（ISO）和国际电工技术委员会（IEC）在1994年出台的MPEG-2标准在数字电视领域得到了广泛采用，压缩效率可以达到75：1，可以把原来一路1.5Gbps的高清视频流编码压缩到20Mbps左右。国际电信联盟1995年出台的H.263标准也是同一时代的技术，在视频会议领域得到广泛应用。第一代数字视频监控系统主要采用MPEG-2或H.263标准，某些系统出于实现成本考虑还对标准进行了一定的简化。

2003年第二代视频编码技术国际标准。国际标准为ITU-T H.264和ISO/IEC MPEG-4 AVC，系同一套技术标准文本由两个渠道出版。因为前面提到的原因，我国在国际标准约一年之后制定出了自主知识产权的国家标准，并经过芯片实现等产业化验证后，于2006年2月颁布为《信息技术先进音视频编码第二部分视频》国家标准（国标号GB/T20090.2-2006，通常简称为AVS视频编码标准）。4个月后，微软主导的VC-1视频编码标准由美国电影电视工程师协会SMPTE颁布为行业标准。这三个标准通常被称为第二代视频编码标准的三个代表，其编码效率均比第一代提高了一倍，编码压缩效率达到150：1左右，即可以把一路高清视频压缩到10Mbps左右。第二代标准在数字电视和视频通信领域得到应用后，也很快被视频监控系统所采用。目前基于IP的网络视频监控系统，主要采用H.264标准。但厂商为了降低成本，往往会把标准中较为复杂的编码工具剪裁掉，而不同厂商剪裁的方式又各不相同，因此虽然都号称基于H.264标准，但不同厂商的产品间之间是难以互联互通，需要使用软件或者硬件转码器进行转换。

2013年上半年，第三代视频编码国际标准（ITU-T H.265，ISO/IECHEVC）即将颁布，其视频编码效率比H.264提高一倍，也被监控行业寄予厚望。但是，视频编码标准的更新换代和压缩效率的提高，都是以更高的计算复杂性换来的，压缩效率提高一倍，计算复杂度往往要提高五倍甚至更多，从而导致编码器/编码芯片价格居高不下。据分析，HEVC解码器/解码芯片复杂度与比H.264增加一倍左右，但是编码器复杂度是H.264的四倍以上，因此HEVC实时编码器/编码芯片的开发还需要一段时间。对于电视广播来说，每个频道一台编码器就可以服务亿万用户，因此编码器复杂度高、价格高不是大问题。但是，视频监控与数字电视恰恰相反，解码器需求不多（很多视频可能从未解码查看过），但每个摄像头都需要一颗编码器，这就要求在提高压缩效率的同时，编码算法复杂度应该保持较低的水平。

在面向数字电视的视频编码国家标准于2006年颁布后，我国AVS工作组开始着手面向行业应用对已颁布国标进行了定向扩展。从2007年开始，在2006年国标的基准档次（面向数字电视）基础上，相继扩展出加强档次（面向高清电影等应用）、伸展档次（面向视频监控等应用）和移动档次（面向手机流媒体等应用）三个部分。其中伸展档次（简称AVS-S）是全球第一个针对视频监控应用制定的视频编码标准。

AVS-S制定工作起始于2007年开始，需求分析是在国家有关部门和视频监控行业多家企业共同参与下完成的。经过两年的努力.通过在基准档次的基础上增加适合监控视频特点的专用工具，于2009年完成了“伸展档次”（简称AVS-S）。该标准针对视频监控全天候工作的特点，以监控现场的视频序列为测试基准，通过竞争方式选择、评估合适的视频编码技术制定而成。AVS-S不仅能够提高典型监控场景的编码效率，支持单色、彩色、红外序列编码，而且具有更强的抗误码特性和网络适应性，具有时域可伸缩性，能够满足视频监控网络传输条件复杂的要求。更进一步，该标准还提供了基于灵活条带和条带集的感兴趣区域编码方法，能够支持图像区域标记、区域事件标记、摄像机标记等监控要求，并为感兴趣区域检测、对象分割、对象跟踪等智能应用和标准扩展预留了空间。

我国数字电视产业广泛使用AVS的重要原因是国外组织对采用国际标准的企业和运营商征收高额专利费，这个问题在视频监控行业并不明显，因此监控产业界转换到这样一个效率相当的新标准的动力不足。通过与视频监控行业的企业和应用单位的交流和调研，AVS工作组判断，只有编码效率大幅度超越H.264，才能大幅度直接降低监控系统成本，新标准才有得到应用的可能。基于这个原因，2010年3月，AVS工作组启动了第二代视频监控标准（AVS-S2）的制定工作。AVS-S2针对监控场景固定的特点，在传统基于块划分的混合编码框架的基础上，添加了基于背景帧的预测编码技术，形成了新的编码框架。与传统基于块划分的混合编码框架相区别.AVS-S2的编码框架中包含新加入的背景建模单元、更新的基于背景帧的帧间运动补偿预测单元、背景帧缓存以及与背景建模和背景帧预测相关的控制逻辑，并在2011年底完成了标准起草工作。2012年，面向立体电视和高清电视的AVS+标准制定完成，并被国家广电总局颁布为行业标准，AVS+新增的一个重要工具是高级熵编码，这个工具也同样可以用于AVS-S2。包含所有这些工具的新版AVS标准于2012年10月通过了IEEE标准委员会设定的会员投票程序.于2013年3月获得IEEE标准委员会会议的审核通过，2013年6月上旬印刷颁布为IEEE1857标准。

AVS-S2监控视频编码背景建模技术

AVS标准的一个重要技术特色是针对应用需要制定简洁高效的标准方案和算法组合，2006年颁布的AVS国家标准是针对数字电视需要而设计的，在变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测、环路滤波等方面提出了一系列的新技术，在解码复杂度只有H.264的70%、编码复杂度只有H.264的30%的情况下，获得了与H.264相当的编码效率。

与H.265再次提高编码复杂度的做法不同，AVS-S2大幅度提高编码效率的主要“秘诀”是针对监控视频场景长期不变的特点，通过背景建模的方式去除7大量存在的“场景冗余”。监控视频与传统影视视频最大的不同在于其拍摄范围限定在一定场景中，“场景”冗余是传统视频编码方法没有深挖的“大金矿”。AVS-S2通过对监控背景和前景进行建模，大幅度提高了编码效率。对于固定摄像机拍摄的监控视频，通过背景建模和前景学习能够将编码效率提高一倍左右，这是编码领域的一个重要创新，下面具体介绍AVS-S2增加的背景建模技术。

首先，AVS-S2在传统基于块划分的混合编码框架的基础上，添加了纯背景帧预测编码技术，形成了新的编码框架。与传统基于块划分的混合编码框架相区别，AVS-S2的编码框架中包含新加入的背景建模单元（其目的是构造一个不含前景对象的纯背景，从而为后续图像的编码提供更好的参考）、更新的基于背景帧的帧间运动补偿预测单元、背景帧缓存以及与背景建模和背景帧预测相关的控制逻辑（蓝色标记），如图1所示。

其次.AVS-S2继承并改进了AVS-S中的背景预测技术。AVS-S2使用背景帧（G帧）来编码表示场景信息的背景图像，并扩展语法元素定义以保证该背景图像不显示输出。同时，AVS-S2沿用了AVS-S中可以零矢量参考G帧的背景预测帧（S帧）。

第三，更进一步地，在AVS-S2中，每一个P帧在图像层语法元素中，既可以选择以最近两帧为参考图像，也可以选择以最近参考帧和G帧为参考图像进行编码。G，S，P帧参考方式可以如图2所示。

第四，AVS-S2采纳了可选差分编码技术，该方法下的编解码流程如图3所示。

对于每一个P帧的宏块，除使用现有编码方法外，可以选择性的使用“最近参考帧与背景图像的差分结果”来对“当前宏块与其对应背景差分结果”进行预测编码，这种预测编码方式我们定义为差分编码方式。当前宏块编码为差分方式时，三处选择开关如图4所示：否则，将三处开关切换至另一端即为现有混合编码框架中的编码方式。

第五，在使用不显示输出的背景帧做参考图像时，为了保证运动矢量预测值的计算过程不发生除零错误并且提高预测值的准确性，AVS-S2改进了亮度运动矢量导出算法，对直接或间接参考不显示输出的背景帧时的运动矢量预测过程进行了特殊处理。

第六，为了保证在编码不显示输出的背景帧时不产生解码缓冲区溢出和播放停顿，AVS-S2改进了缓冲区检测机制，将不显示输出背景帧跟其后一帧绑定移出缓冲区。

第七，AVS-S2中沿用了AVS.s的提高抗误码性的技术如灵活条带集、核心图像、受限Dc模式、支持各类监控标记的语法元素、非参考P帧以及改进型的运动矢量缩放、自适应加权量化等技术改进。

集成背景建模和可选差分技术的监控视频编码框架如图5。这一方案的重要贡献是实现了模型编码（背景建模和前景编码）与现行标准的有机结合，为在现行视频编码标准中纳入模型编码方法开辟了一个有效途径。

集成上述所有技术的AVS监控视频编码标准已经作为AVS视频标准独具特色的一个档次，于2013年颁布为IEEE 1857国际标准。IEEE AVS标准中的监控档次（即AVS-S2）是AVS既有技术的集大成者，是全球第一个面向视频监控的国际标准。

以十个典型监控视频作为测试序列，将AVS-S2和国际标准H.264的高级档（High Profile）、AVS国家标准基准档（GB/T 20090.2-2006）和2012年的AVS广播档（AVS+）进行对比，对比软件均采用这些标准最新版本的参考软件。表1是AVS监控档次相对于其它三个标准的码率节省情况。从表中可以看出，在压缩这些监控视频序列时，AVS-S2与其它三个标准档次相比，平均码率节省都超过了50%，即编码效率是它们的两倍。

基于背景建模的编码方法实质上是消除常规标准没能消除的“场景冗余”，因此同样用于提高其它视频编码标准的效率。我们将这套方法增强即将颁布的国际标准HEVC（H.265），同样用上述十个监控视频序列和HEVC参考软件进行对比，实验表明能将HEVC的码率平均再降低44.78%，而且复杂度降低46.53%，即用约一半的复杂度实现了编码效率的翻番，压缩效率达到现行国际标准H.264的近四倍。我们正在将这套方法用到正在制定AVS2标准中（称为AVS2-S），预计在监控视频编码方面比HEVC高一倍，这是国际范围内监控视频编码效率的最高水平。

结束语

从1996年我国专家第一次参加视频编码国际标准ISO/[EC MPEG会议算起，我国在追赶和超越视频编码国际标准方面已经走过17年的历程。2002年AVS标准工作组的成立是我国在这一领域走向自主发展的标志性事件。如果说2006年GB/T 20090.2视频编码国家标准的颁布是我国打了一个漂亮的翻身仗的话，2013年IEE批准AVS则是AVS全面走向国际的新里程碑。

数码行业前景分析例2

第一个存不下的问题，事实上是编码压缩的问题。视频编码的进展还是比较快的，但是技术的进步和数据增长的速度比起来，根本没有办法吻合，因为技术是每十年翻一倍，但是我们知道大数据，尤其是和监控有关的大数据，增长起来非常的快，所以靠传统技术的进步来解决数据本身增长量显然是不够的。具体说来，这个技术要解决是视频数据的编码效率问题，如果你有办法把这个视频数据很好的压缩了，那么传输、存储也可能不是大问题了。这个方面实际上我们是希望找到一个特别是对于监控视频比较有效的压缩方法。

在视频编码里面，有三个技术是比较关键的，第一个技术是变换技术，就是把实滤的信号放在频率上处理，使得用一些数据工具能很好的进行编码压缩。第二个是预测技术，靠的是在同一帧和不同帧里找到相同的东西。第三个是商业编码，每一个东西都有信息商，如果用商业编码来表达就会更加有效率。所有的视频编码实际上是这三个技术的组合，这个技术实际上是有一个理论上限，我们现在可达到的成果离理论上限还有非常大的空间。

面向监控视频，应该要用更好的技术，我们把它叫做Lone―termVirtual，是长时的、虚拟帧的参考技术。所谓长时，就是因为场景可以长时间的使用，所谓的帧其实不是一个真的帧，是算出来的，通过模型的方法来产生，用这样的方法效率就比较高。这种想法是不管拍自然景物，还是会议视频，实际上有很多东西是不变的，只有少部分是变的，如果把少部分变的东西检测出来，不变的东西可以一直在使用，这样就可以提高编码效率。这里最关键的问题是区分背景和前景，背景用长时间不用的东西表达，前景我用精细的编码表达。为了把背景找到，我们就提出了一个技术――基帧产生技术。有了这项技术就可以很容易把一个图像序列的前景、背景分离出来了。知道了前景和背景，有了这样的结构，接下来就是怎么编的问题了，这样比原来做的视频编码要简单得多。

此外，还有一项技术不仅仅和监控视频有关，与互联网视频也有关，我们把它叫做Free―term编码结构，这个完全是面向大数据的。

互联网上有非常多的视频和图像，从这些东西中可以提取出一个很好的缩影，可以利用这个缩影进行检索，也就是说有了这个大数据了，可以通过一些稀疏的表达来构造一个东西，然后利用这个东西来编辑编码，使编译效率更高。

有效搜索的问题

搜索的问题在这里面有这样的几个问题：对象能不能检测得到？检测的对象能不能跟得上？不同摄像机为了跟上，怎么切换？前两个问题是一般模式必须要解决的问题，里面有很多必须要解决的技术。

到目前为止基本上是摄象头接收信息，把接收到的信息送回来，已经做了编码压缩，要在根上解开，然后再做分析。先有编码，然后是解码，然后再做检测。如果用前面说的这种想法，因为一开始我们有5分钟的前景和背景，你的对象一定是前景上，所以只在前景上找就可以了，这样检测的效率就非常高。

另外是跟踪，多摄像机的网络跟踪，摄像机和摄像机之间，它的位置、朝向、时间切换点等等，把这些参数很好的结合在一起，这个问题也可以推进，但是到目前为止，这个问题做得并不好，大家可以做的也就是十几个到几十个摄像机的跟踪，一个城市做几千个，几万个，几十万个，目前根本做不到。

我们希望原来把编码和分析像一个火车的两条轨道完全平衡，使得所做的技术融合在一起，集中在一个编码的框架下。如果有了这个东西，实际上在摄象头那一端抓回来的东西，前景直接可以进入到对象的描述和表达，可以基于前景来描述出相关的内容，比如说有哪些区域在前景上，然后把若干的图像和若干个摄象头的东西融合在一起，最后可以分析出来他的行为是什么，这样就可以直接进入到视频监控的环节，这个是很理想的状态。有了这个，视频监控才能够真正的融合到智慧城市里。

为了做这件事，技术上需要有一个完整的描述，简单地说就是我们现在要制订一个很好的语法，语法里面有很多的描述词，通过描述词和语法的组合，可以把很多的行为、很多的事件都描述出来，包括车是正常行进还是非正常行进，或者是一堆人是正常的行为，还是非正常的行为，通过这个描述都可以做得到。基于这样的一个前景的技术，在有了前景之后，利用前景的描述，很容易就把很多对象流检测出来。只要关注前景的东西，就可以在上面进行分析。

视频质量的问题

看不清的问题应该是传统的问题了，现在的摄象头质量不行，所以使得两个方面达不到进行很好识别的要求。第一个问题是摄象头进来的方向的图像分辨率不够，第二个问题是图像的清晰度不够，由于各种各样的原因，比如说光照的原因等等，这两个问题是挑战性的问题。现在很多人在研究这方面的问题，当然最理想、最根本的办法是把摄象头的分辨率提上来，这个不是一两天可以做得到，现在布下去那么多的摄象头，真正满足要求的摄象头是少之又少的，最好的是4K的摄象头，这个是很少的，随着时间的推移，要慢慢推好的分辨率高的摄象头。例如人脸识别这件事，目前的摄象头很难做得很好，现在的摄象头，比如用算法可以识别的，大概的识别率是60%、70%，要想提高到80%多，就要换4K的摄象头，这个是我们必须要做的事。

数码行业前景分析例3

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.02.10

中图分类号：F2729 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2017）02-0044-07

Stage Model and Scale Development of TMT Reflexive Evolution under Cross Culture Background

RONG Pengfei1， 2， SU Yong1

（1.College of Management， Fudan University， Shanghai 200433；

2.Philosophy， Law & Politics College， Shanghai Normal University， Shanghai 200234）

Abstract：This paper aims at TMT in the multinational corporation or with foreign executives and bases on the grounded theory to collect the first hand data which can be verified by triangulation through small scale questionnaire survey， semistructured interviews and participant observation. After open coding， spindle coding， selective coding analysis and theoretical saturation test， this paper makes the process of crosscultural TMT reflexive evolution divide into four development stages， just like forming， storming， specification and implementation， develops and validates the measurement scale for TMT reflexive evolution under cross culture background.

Key words：crosscultural TMT； team reflexive evolution； stage model； scale development

高管F队（TMT）是企业高层经理的相关小群体，包括CEO、总经理、副总经理以及直接向他们汇报工作的高级经理，群体内部具有良性互动、资源整合优化、共同目标认同和高效能的特点[1]，担负着在复杂多变的经营环境中审时度势、时刻把握市场变化情况、制定和执行战略决策、加强企业内部管理、引领企业持续健康发展的重要使命[2]。在日益复杂多变的企业内外部经营环境中，高管团队怎样根据环境改变，及时调适、更新或重构运行机制，以适应环境变化，制定并执行企业的战略决策，既是加强企业战略管理、提高经营绩效的客观要求，又是促进高管团队自身建设的迫切需要。

高管团队自反性是高管团队成员面对复杂多变的企业内外部经营环境进行集体反思，制定战略计划并付诸于行动或调适的过程[3]，高管团队自反演化则是高管团队自反变化进入不同的发展演化阶段和演化状态，表现出不同演化特征的过程[4]。高管团队自反演化既是高管团队作为高层决策主体对环境变化做出的积极反应，又是高管团队通过自我调整，进行自我管理和自我控制的有效措施，对于提升高管团队整体效能和企业绩效具有重要影响。例如：荣鹏飞和葛玉辉研究发现，科技型企业高管团队自反性随内外部环境变化发生改变，呈现出复杂的演化过程，该过程对科技型企业的产品创新绩效具有重要影响，其中高管团队认知自反性变化影响科技型企业的产品创新战略，而情感自反性变化则影响创新产品的生命周期[5]；荣鹏飞和葛玉辉的另一项研究结果表明，科技型企业高管团队自反演化对高管团队行为整合的影响存在较大差异性，且在团队自反演化过程中，科技型企业高管团队行为整合的二维度组合状态间具有多条转化路径，不同的转化过程表现出多样化特征[4]。

跨文化管理是研究不同文化背景下管理的理论与方法。跨文化管理的研究重点是在跨文化条件下如何克服异质文化冲突，进行卓有成效的管理[6]。在跨文化背景下，高管团队成员来自不同国家和地区，彼此不但在年龄、教育背景、工作经历等方面具有差异性，而且其理想信念、价值观念和内在动机等也有很大差别，在集体决策过程中更容易产生各种矛盾和冲突。在以往的研究中，个别学者注意到了文化背景差异性所导致的领导者管理风格的改变或是对高管团队行为整合产生的影响。例如：崔明哲等分析了不同文化背景下高层管理者个体领导风格的变化情况[7]；杜鹃研究了跨文化高管团队的行为整合、学习模式与国际领导潜力[8]。而关于高管团队自反演化，目前尚未发现国外学者的相关研究，更未有学者就跨文化背景对高管团队自反演化过程的影响加以研究，致使本研究可供参考的国外文献十分有限。基于此，本研究主要有以下目的：①运用扎根理论研究方法，通过访谈、调研和参与式观察等途径，开发跨文化背景下高管团队自反演化的阶段模型，为后续研究提供理论支撑；②编制跨文化背景下高管团队自反演化测量量表，通过探索性和验证性因子分析等进行验证，为下一步研究提供工具支持。

1跨文化背景下高管团队自反演化的阶段模型建构

11理论性抽样

质性研究旨在从自然情境中充分收集研究资料，对研究现象进行深入的整体性研究，从原始资料中形成结论和理论，并通过与研究对象的互动，对其行为和意义建构获得解释性理解[9]。根据质性研究的需要，本研究采用理论性抽样而非概率性抽样的方式，按照分析框架和概念发展的要求选择具有跨文化背景的企业高管团队作为研究对象，具体要求为：①所选择的高管团队至少含有一名外籍高管；②所选择的高管团队成员至少具有一年以上的高管任职经验；③所选择的高管团队成员在年龄、性别、教育背景、任职年限等方面满足阶梯性分布要求；④所选择的高管团队兼顾其所在行业领域、企业性质和企业规模等方面的差异性。

按照上述要求，理论性抽样持续到新抽取的样本不能够继续提供新的重要信息为止，最终8个跨文化背景企业高管团队共63名高管团队成员成为本文研究对象。其中，男性占7619%，女性占2381%；30q及以下者占317%，31岁至40岁者占2698%，41岁至50岁者占4445%，51岁及以上者占2540%；高中或中专学历者占159%，大专学历者占1111%，本科学历者占4127%，硕士学历者占3809%，博士及以上学历者占794%；高管任期为1年至2年者占635%，3年至5年者占2063%，6年至8年者占3333%，9年及以上者占3969%；总经理占1270%，副总经理占1746%，部门总监占2698%，部门经理占4286%。

12数据收集

为了便于数据三角验证，本研究采用小规模问卷调研、半结构化访谈和参与式观察三种资料搜集方式，确保研究的信度和效度。

121小规模问卷调研

本研究针对跨文化背景下高管团队自反演化设计预调研问卷，通过现场发放、邮寄和电子邮件等方式发放、回收调查问卷，进行小规模问卷调研，旨在初步调查了解跨文化背景下高管团队自反演化过程。共发放调查问卷100份，回收76份，剔除漏填等无效问卷13份，获得63份有效问卷，涉及8个跨文化背景企业高管团队，有效问卷回收率为6300%。小规模问卷调研的统计结果表明：具有跨文化背景的企业高管团队在团队反思、计划、行动或调适过程中通常会发生激烈的思想碰撞，产生各种认知冲突或情感冲突，影响集体决策过程；在跨文化背景的作用下，高管团队自反演化需要经过长时期的磨合过程才能相互合作、协调配合；具有跨文化背景的企业高管团队其自反演化过程表现出不同的阶段性特征，例如：在自反演化形成初期，高管团队成员仅限于对同一问题发表不同意见，而在短期合作后，高管团队成员往往会因为观点不一致产生激烈辩驳，使集体决策过程较难统一意见。

122半结构化访谈

为了取得访谈效果，本研究遵循简明、扼要的原则设计半结构化访谈提纲，访谈问题从具体到抽象，由浅入深逐渐进行，并在访谈开始前向被访谈者阐释了高管团队自反性、高管团队自反演化、跨文化背景等核心概念。半结构化访谈提纲见表1。

问题1属于开放式，旨在引起被访谈者的注意，引出问题2和问题3；问题2和问题3含有探索性，旨在了解跨文化背景如何影响及从哪些方面影响高管团队自反演化过程；问题4具有验证性，旨在了解跨文化背景的作用能否获得高管团队成员认同，是否会因此产生各种冲突；问题5具有拓展性，旨在补充跨文化背景下高管团队自反演化的内容和要素，使其内部结构更加完善。

123参与式观察

为了更深入地了解跨文化背景企业高管团队自反演化过程，挖掘支撑表象的内在原理，研究者现场参与了跨文化背景企业高管团队会议，并对集体决策过程进行结构性观察，收集跨文化背景企业高管团队自反演化的质性研究资料，便于进行数据资料三角验证。

13数据分析

扎根理论是一种运用系统化程序，针对某一现象发展并归纳式地引导出实质理论的定性研究方法[10]。通过扎根理论程序构建的理论牢牢扎根于经验数据，研究能够被追溯检查，甚至在相当程度上实现重复检验，使理论构建成为科学的过程，提高了信度和解释力，因而特别适用于解释性和探索性研究[11]。本研究数据分析采用扎根理论的研究方法，遵循“开放式编码-主轴式编码-选择式编码”过程，经理论饱和度检验后进行构念开发和模型建构。

131开放式编码

开放式编码是对研究现象的类属进行命名，并界定类属的属性和维度[12]。在进行开放式编码时，研究者采用逐句编码、逐行编码和逐段编码相结合，根据被访者的表达选定原生词汇（相同或类似表达取其一），以反映高管团队成员看法，呈现出其对跨文化背景下高管团队自反演化过程的反应，使各种初始概念得以自然涌现。研究者从8个跨文化背景企业高管团队63名高管取样的所有数据中抽取了103个初始概念，开放式编码示例见表2。

132主轴式编码

主轴式编码是从概念层次上分析不同范畴的内在联系，根据范畴间的内在逻辑关系对其重新归类，识别主范畴并提取核心范畴的过程[13]。本研究对开放式编码中103个初始概念进行比较、筛选、合并和分类，从中提取与跨文化背景下高管团队自反演化过程有关的核心概念，获得19个子范畴，根据子范畴内涵的发展变化将其归纳为4个核心范畴（见表3）。

133选择式编码

选择式编码是在系统分析已发现的概念类属后选择核心类属，并将其与其他类属相联系，揭示内在关系，形成能够连接其他类属并具有分析力的完整解释框架[14]。本研究经深入分析，将主轴式编码提取的概念范畴和高管团队成员对跨文化背景下高管团队自反演化过程的理解进行反复比较，构建了跨文化背景下高管团队自反演化的阶段模型（见图1）。

图1跨文化背景下高管团队自反演化的阶段模型

134理论饱和度检验

理论饱和度是指不能够获取额外数据使研究者进一步发展出某一新的范畴特征[15]。本研究随机抽取访谈对象的回答编码后从中未提取出新的研究范畴，因此停止采样过程，理论饱和度检验通过。

2跨文化背景下高管F队自反演化的量表开发与构思验证

21量表开发

量表开发旨在开发出跨文化背景下高管团队自反演化的科学测量量表，使其能涵盖跨文化背景下高管团队自反演化的理论边界。本研究量表题项主要有两个来源：①参考国内外学者关于跨文化管理、团队自反性和高管团队自反性理论的已有研究成果，借鉴团队自反性和高管团队自反性的相关测量题项，结合跨文化管理因素，整理后形成跨文化背景下高管团队自反演化初始量表的测量题项；②汇总半结构化访谈和扎根理论研究材料，提取出跨文化背景下高管团队自反演化初始量表的测量题项。经上述渠道获取初始量表的测量题项后，聘请人力资源管理领域内一位教授和两位副教授对测量题项的概念内涵和语义表达进行反复修订，确保测量题项准确、简洁。经修订后，最终获得了跨文化背景下高管团队自反演化的初始测量量表（见表4）。

22随机抽样

本研究分两阶段进行调查研究。第一阶段是在2015年7月至8月期间进行预试样本调研，预试样本为担任高管职务的国内著名高校的在职MBA和EMBA学员，及其所在的跨国公司高管团队或含有外籍高管的高管团队，预试样本调研数据用于探索性因子分析。本研究采用现场发放并回收的方式向在职MBA和EMBA学员发放调查问卷，并请其将调查问卷转交给其他高管团队成员填写后统一回收。除去8份漏填或填错的调查问卷，预试样本调研共回收有效调查问卷289份，有效问卷回收率为9731%，涉及33家跨国公司高管团队或含有外籍高管的高管团队。本研究用组内一致性系数Rwg（J）、跨级相关系数ICC（1）和ICC（2）进行预试样本的团队聚合性分析，结果发现2家企业高管团队14份样本数据的Rwg（J）系数小于060，删除该2个团队的数据后再进行检验，剩余31个团队数据的Rwg（J）值均大于07，ICC（1）和ICC（2）的值分别大于经验值005和050，ICC（1）的F统计量均大于1，且都通过了显著性检验，因此该31个团队的个体数据可以聚合到团队层面。

为验证通过预试样本调研进行探索性因子分析所获得的跨文化背景下高管团队自反演化的构思维度，本研究从2015年10月至12月期间进行了第二阶段的问卷调查研究，并扩大了问卷调查范围，涉及上海、杭州、南京、苏州等地，调研数据用于验证性因子分析。第二阶段的问卷调查仍面向跨国公司高管团队或含有外籍高管的高管团队，通过现场发放、电子邮件等方式累计发放调查问卷756份，回收672份，剔除不合格问卷后剩余有效问卷629份，有效问卷回收率为8320%，来自87家企业高管团队。经团队聚合性分析发现，5家企业高管团队41份样本数据的Rwg（J）系数小于060，删除该5个团队的数据后再进行检验，剩余82个团队数据的Rwg（J）值均大于07，ICC（1）和ICC（2）的值分别大于经验值005和050，ICC（1）的F统计量均大于1，且都通过了显著性检验，因此该82个团队的个体数据可以聚合到团队层面。

两阶段调研样本的描述性统计情况见表5。

23探索性因子分析

探索性因子分析用于找出多元观测变量的本质结构，并进行降维处理。本研究使用SPSS170软件进行探索性因子分析，采用主成分分析法提取公因子，使用最大方差法进行正交旋转，以获取因子载荷。探索性因子分析将跨文化背景下高管团队自反演化分成形成阶段、震荡阶段、规范阶段和执行阶段4个因子维度，删除每个维度中与概念相关性较弱的题项后最终获得因子分析结果（见表6）。其中，形成阶段删除的题项是“商讨工作中出现情感上的不快时，跨文化高管团队倾向于不支持”，规范阶段删除的题项是“出现人际关系冲突时，跨文化高管团队能有效化解”，执行阶段删除的题项是“跨文化高管团队能就环境变化及时调整战略决策”。

探索性因子分析的KMO值为0914，说明适合采用因子分析获得相关因子维度。跨文化背景下高管团队自反演化4个因子的初始特征值均大于1，解释方差分别为12573%、16801%、17375%、14263%，累计解释方差为61012%，各题项因子载荷均大于06，Cronbachs α值分别为0.749、0.827、0.851、0.806。由此可见，探索性因子分析的因子区分效度较好，信度较高。

24验证性因子分析

验证性因子分析用于测试因子与对应测度项间的关系是否符合预设的理论关系。经探索性因子分析后，本研究利用第二阶段更大的样本数据，验证跨文化背景下高管团队自反演化的理论构思。在对现有文献进行理论分析的基础上，基于探索性因子分析结果和表3中的主轴式编码分析情况，本研究提出了三个竞争性研究模型（见图2），通过比较假设模型与备择模型获取最优模型，实现验证目的。

本研究选择x2/df、RMSEA、GFI、CFI和NNFI 5个常用指标检验各竞争性研究模型的拟合情况，模型检验结果见表7。

根据表7，与其他模型相比，模型M3的总体拟合情况最好，表明跨文化背景下高管团队自反演化四阶段备择模型的代表性最好，故选择M3作为最终理论分析模型，该模型的验证性因子分析结果见图3。

本研究进一步提取各因素平均方差AVE，以判断各测量题项对其所属因子维度的平均变异解释力，四阶段因素的AVE值均大于05，故量表具有良好的聚合效度。

3研究结论与讨论

本研究得出以下结论：①跨文化背景下高管团队自反演化由形成阶段、震荡阶段、规范阶段和执行阶段构成，其中形成阶段是跨文化高管团队形成团队自反意识并付诸实施的发展阶段，震荡阶段是跨文化高管团队自反演化进入激烈震荡的发展阶段，规范阶段是跨文化高管团队自反演化进入规范化运行的发展阶段，执行阶段是跨文化高管团队自反演化进入有序化执行的发展阶段。②跨文化高管团队自反演化从形成阶段开始，经历震荡阶段和规范阶段，进入执行阶段，是一个依次出现、循序渐进的复杂演化过程。③在跨文化高管团队自反演化过程中，高管团队成员的跨文化背景使团队沟通更容易产生各种认知冲突，促使高管团队成员形成团队自反意识，开展团队反思、计划、行动或调适等团队自反，推动高管团队自反演化进入不同发展阶段。④随着跨文化高管团队自反演化进入不同发展阶段，各阶段上的团队自反演化特征表现出明显的差异化特点。例如：在团队自反演化的形成阶段，跨文化背景使高管团队成员对同一问题产生许多不同意见，而在团队自反演化的震荡阶段，跨文化背景的作用更加明显，高管团队成员会因为观点或意见不统一产生激励辩驳，使集体决策过程僵持不下。

高管F队自反演化是一个较为复杂的过程，是高管团队自反性理论研究领域内的新方向，目前国内外鲜有学者对此加以研究。而结合高管团队成员的跨文化背景研究高管团队自反演化过程是一项崭新的探索，具有重要的理论意义和实践意义。本研究对跨文化背景下高管团队自反演化进行清晰的界定和测量，借助于各种定性、定量研究方法，将跨文化背景下高管团队自反演化过程划分为形成、震荡、规范和执行四个发展阶段，探究了跨文化背景在高管团队自反演化过程中的作用和影响，弥补了学者们对于高管团队自反演化研究的不足，丰富了高管团队自反性理论，为分阶段深入研究高管团队自反演化过程奠定扎实的理论基础。同时，本研究所获结论能够对跨国公司或含有外籍高管的高管团队进行团队自反性实践提供理论指导，帮助在各团队自反演化阶段内的跨文化高管团队进行集体决策。

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数码行业前景分析例4

中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)24-5887-02

随着3G时代的到来以及无线技术的宽代化发展，无线接入网络的迅速发展，中国移动TD网络建设的全面铺开。随着G3用户的急剧增长，移动用户无线上网、音乐视频流媒体等业务的在线播放与下载、适时在线的网络游戏等3G业务将会成为新一代通信业务的主流，加上全业务的快速发展，将使得无线网络对传输网的带宽需求也迅猛增加。如何避免网络资源配置不合理出现“忙的忙死，闲的闲死”的情况；如何处理根据实际的用户分布与需求调整资源配置，在资源有限的前提下做到“拆闲补忙”，使得网络价值最大化，近一步提升用户感知保障市场的快速发展。这些都是现有网络需要重点分析和处理的问题。

1 网络小区拥塞标准划定

要做到“均衡资源，拆闲补忙”，首先要确定“忙”和“闲”的标准，“闲”的标准显而易见，而对于“忙”的标准就需要同时考虑提高资源利用率和保障用户感受。以下是保定TD项目组根据实际的网络配置，在充分考虑用户感受的情况下对小区拥塞标准的划定，主要从H载波和R4载波两个方面来对网络的拥塞的判决门限进行划定。

1.1 H载波的拥塞判决标准划定

对于数据业务不同的场景需要的资源配置不同，一般场景和VIP场景的对资源的要求相差比较大，并且对网络的数据量贡献度也存在巨大差距，因此在资源有限的前提下优先保障VIP场景下的VIP用户，尽量兼顾普通用户，这是符合价值最大化要求的。对于这两种场景的数据载波资源有不同的拥塞判决标准。

1.1.1 一般普通场景H载波拥塞判决标准划定

在TD-SCDM时隙为2：4的配置下，为保障单载波的H接入用户数与用户感知，建议H-SDPA的上行的最大速率设置为64kbps（为保障单载波的H用户数，建议上行最大速率设置为64kbps）,初始接入速率是32kbps(HSDPA的下行速率要达到A值，上行速率必须满足A/40；为了保障COT测试的下行速率到1250kbps,上行速率必须满足1250/40=32kbps)；这样的设置下，在用户以上行32kbps接入并且不升速的话，单H载波可以接入7个用户；但是用户以上行初始速率32kbps接入后迅速升级到64kbps的话，一个H载波只能接入3个上行64kbps和1个上行32kbps的H用户；考虑用户上行的升速行为，单H载波的最大用户接入数在4-7之间波动，如果单载波接入7个H用户，每用户的下载速率仅有200kbps,严重影响用户感知，但是单载波最大接入4个H用户的时候，每用户的下载速率在300kbps以上可以满足用户的日常使用，所以将单载波的H接入用户数为4作为该载波的一个拥塞判决条件是合理的，即单载波接入用户大于等于4即存在拥塞的可能。相对集团定义的单载波7个用户接入来定义拥塞来看，我们分析的4个用户是热点区域小区最大用户接入数，拥塞更接近现实情况，更能作到提升用户感知的提前扩容。

另一个判决H载波拥塞的标准是码资源利用率。单纯的考虑用户数，可能存在多个用户接入后数据下载量不大，码资源利用不足的问题，为避免单纯考虑用户数来判决太武断，所以增加码资源利用率为另一个判决条件。由于HSDPA的下行业务信道多用户共享无法体现多用户的拥塞问题，所以以H载波的上行码资源利用率为判决H载波拥塞的标准。

采集保定现网一周的PS域高业务量与高H用户小区（取每天小时级的载波数据），发现接入用户数大于或等于4个的H载波的上行码资源利用率基本都大于75%。

即一般情况下用户数高的载波相应的上行码资源利用率也要高，但是如果就这么简单的将H载波的上行码资源利用率75%定为判决H载波拥塞的门限那就有些太武断了，下面将介绍两种极端临界情况：

1）极端临界一：4个H用户以上行初始速率32kbps接入统一H载波，并且都没有升速，上行一直保持在32kbps，这时候该H载波的用户数已经到达4个，也就是达到了判决H载波拥塞的用户数门限，但是这时该H载波的上行码资源利用率仅有53%（上行4个32kbps共占用16个码道，该载波的上行码资源利用率=16/30=53%）。在这种情况下虽然上行的码资源利用率不高（相对一般的75%要低），但该载波的H用户数已经达到了4个，所以此时这个小区是要考虑增加载波来缓解拥塞。

2）极端临界二：3个H用户接入同一H载波后，上行迅速升速到最大速率64kbps，这时该H载波的上行码资源利用率仅有80%（上行3个64kbps共占用24个码道，该载波的上行码资源利用率=24/30=80%），虽然该载波的上行码资源利用率比一般情况的75%要高，但是由于用户数不到4个，可以暂时不考虑扩容。

综上可知，对于H载波的用塞判决应该采用以下两个条件来判决：

条件1：单H载波的H用户小时平均接入用户数≥4

条件2：单H载波的上行码资源利用率53%

以上两个条件要同时具备才可以判决该载波出现拥塞。

在现网中，为防止小区H用户数的随即偶然临时性增加导致的偶然性拥塞，一般对于拥塞载波要持续观测一周左右，如果连续出现拥塞，就可以确定为该小区的H载波出现了恒定拥塞，即需要迅速扩容来提升用户感知。

1.1.2 VIP场景H载波拥塞判决标准划定

相对于一般普通场景，VIP区域尤其是大客户区域，这些区域的用户对速率的要求要相对高一些，并且作为价值主要产地这些区域的数据业务感受是必须要保障的。一般场景中定一个H载波接入用户的极限为4个，单载波的最大速率在1.4Mbps左右，所以单用户的平均速率在300kbps左右；相对于一般场景而言VIP区域的要求相对要高一些，所以将一个H载波的极限接入用户数定为3个，即单用户的速率要保障在400kbps以上。同一般场景一样同样需要两个判决条件来判决拥塞（原理同一般场景）：

条件1：单H载波的H用户小时平均接入用户数≥3

条件2：单H载波的上行码资源利用率40%

以上两个条件要同时具备才可以判决该载波出现拥塞。

在现网中，为防止小区H用户数的随即偶然临时性增加导致的偶然性拥塞，一般对于拥塞载波要持续观测一周到两周左右，如果连续出现拥塞，就可以确定为该小区的H载波出现了恒定拥塞，即需要迅速扩容来提升用户感知。

1.2 R4载波的拥塞判决标准划定

对于R4载波，由于CS业务占该载波的几率比较大，参考GSM网络多年的网络拥塞判决经验，认为R4载波的码资源利用率大于或等于50%即需要考虑扩容。

由于CS业务上下行业务占用码道对称，而现阶段的时隙配比为2：4，存在上行码道受限问题，所以对于R4载波CS业务只需要考虑R4载波的上行码道资源利用率就可以，即R4载波的上行码资源利用率大于或等于50%即需要考虑扩容。（另外考虑到R4主载波上配置有RACH信道占2个码道，而R4辅载波上没有配置，为定义统一的码资源利用率，建议统一认定为R4载波的上行可用码道数为32，R4主载波的上行码道占用数=2+实际上行码道占用数，R4辅载波的上行码道占用数=实际上行码道占用数）。所有R4载波的上行码道占用率=上行码道占用数/32。

对于R4载波的PS业务，由于PS业务上下行不对称，对于上行同样考虑码资源占用率大于或等于50%即需要考虑扩容（同CS业务上行一样），而对于R4载波上的PS下行业务，一般下行业务量比较大，同样要考虑下行的码道资源利用率如果大于或等于50%即需要考虑扩容；由于下行的时隙数为4，R4载波下行可用码道数=16*4=64，R4载波的下行码道资源利用率=下行码资道站用数/64。

综上可知，对于R4载波的拥塞判决门限如下：

1）R4载波的上行码资源利用率≥50% （考虑到R4主载波上配置有RACH信道占2个码道，而R4辅载波上没有配置，为定义统一的码资源利用率，建议统一认定为R4载波的上行可用码道数为32，R4主载波的上行码道占用数=2+实际上行码道占用数，R4辅载波的上行码道占用数=实际上行码道占用数）

2）R4载波的下行码资源利用率≥50%

以上两个条件只要具备任何一个可以判决该载波出现拥塞。

在现网中，为防止小区H用户数的随即偶然临时性增加导致的偶然性拥塞，一般对于拥塞载波要持续观测一周左右，如果每天24个小时中平均拥塞2个小时以上且每周7天中有3天以上出现拥塞，就可以确定为该小区的H载波出现了恒定拥塞，即需要迅速扩容来提升用户感知。（每天2个小时*3天/个24小时*7天=6/168=3.57%，即每7天按小时来取数据出现3.57%以上的拥塞小时就要考虑扩容）

2 总结

数码行业前景分析例5

引言

随着“互联网+”变革时代的到来，一个由消费者应用场景、大数据和社区化连接共同构成的多维商业形态已形成，网购行为逐渐成为重要的商业驱动因素，深刻影响着新商业文明的崛起。尽管电商平台及相关服务提供商采取了多种组合营销策略，以迎合网购行为千变万化的复杂演化机理，但精准营销策略和精准推荐算法仍然是电子商务实现大规模个性化定制的瓶颈，如何基于网购者前瞻性记忆和回溯记忆的感知特点，掌握其营销策略类型及其细分机制，成为越来越紧迫的问题。根据行为执行意向理论，网购行为需要情景线索效应、目标导向行为反应及二者的高度关联匹配后得以强化，这意味着消费者行为是在一定的情景线索刺激和合适的行为反应自动匹配后发生作用的。因此，探讨基于行为执行意向理论的网购营销策略研究更有助于理解数字化营销、神经营销、大数据营销等营销策略的精髓，这也对当今企业所面临的关键问题具有重要的理论和实践指导意义。理论基础网购行为执行意向与市场营销理论的关系。网购行为执行意向是指网购者以行动目标为导向，如在炫耀、实用、享乐、自我表露或者体验等目标导向下，通过连接网购情景线索和网购行为反应，建立行为意向和实际网购行为之间联系的中介变量。它起到了最佳的桥梁作用，建立了意向和实际行为之间的联系；它通过强化网购者的前瞻性认知记忆增强个体情景线索识别能力，在一定的情景或回溯记忆等条件刺激下，执行意向被自动、有效并且无意识地启动，从而帮助网购者缩小预定目标和现实目标之间的距离；它是一种网购行为临界状态，更能预测实际网购行为发生的可能性。同时，传统营销策略在传统业务中奠定了一定的理论基础，这对网购行为执行意向理论具有很大的启示作用。然而，在移动营销等新环境中掌握网购者行为与心理时，传统营销策略面临诸多挑战，如从大众营销策略向个性化营销策略转变的过程中难以把握消费者行为意向突变规律，无法精准分析网购行为。所以，传统营销策略必须与网络心理、新媒体营销、大数据营销等当前交叉领域中的热点知识结合起来，才能达到真正洞察网购者的目的。为此，传统营销策略必须面对网购情景线索纷繁复杂、网购行为反应动态演化多变等现实困境，以网购者为研究对象，根据行为执行意向理论，从网购情景、行为目标导向、具体网购行为反应等视角探究营销策略类型及细分指标，这对于网购行为的关联挖掘建模、个性化推荐算法优化及网购群体行为作用机制等方面具有理论和实践价值。

研究方法

（一）样本选取与数据采集

本文样本来源于MIUI官方论坛上用户的真实反馈和主流网站的网页新闻报道。为避免样本数据在采集和整理过程中的无效规则及重复抓取，确保网购行为数据的完整性、连续性和科学性，本文主要采取如下方法：第一，在采集数据过程中，要求保证样本信息多源分布。MIUI官方论坛是目前小米用户互动交流最活跃的平台之一，本文以MIUI官方论坛作为样本信息的主要来源，以百度等主流网站的网页新闻报道作为补充，进而确保样本来源广泛。第二，避免样本信息的选择性偏差。在采集信息过程中，本文主要采集论坛中的精品帖子和浏览量靠前的新闻报道，以确保样本信息的全面客观性。第三，保证样品信息的真实有效性。在信息采集过程中，不得依据自我见解修改样本信息，要真实反映实际信息。第四，在信息筛选过程中，要求保证样本文本信息不重复。在信息整理过程中，需要将重复的、无明确意义的语句排除，避免重复抓取样本数据。

（二）理论抽样

根据以上采集方法的原则，在MIUI官方论坛和百度等主流网站上，以“小米手机的营销策略”、“小米营销”等为关键词，共采集到2000条有效文本数据，从中随机抽取100条语句用于检验模型的理论饱和度，剩余1900条语句用于构建模型。在此基础上，利用标注工具对1900条语句进行文本标注，由于部分语句进行标注后非常相似，因此删除了重复的标注语句，最终建立了1869条标注词表。表1显示了部分有效样本来源的基本情况。

（三）扎根研究法

本文基于小米手机的营销策略，采用扎根理论方法，通过对数据进行分析，进而解释营销策略与网购行为之间的关系。扎根理论是由哥伦比亚大学的Strauss和Glaser两位学者在1967年提出的一种基于定性资料进行自下而上分析的质性研究方法。本文将依次采用开放式编码、主轴编码和选择性编码等步骤，对所采集的数据资料进行分析。

研究结果

（一）开放式编码

开放式编码是对网络原始语句概念化的过程。本文采用了“网络语句初级指标定义-初级指标合并同类项-开放式编码范畴”的编码方式，对于“凝聚营销”、“心情营销”等提及频次较低（≤8）的范畴，在建模时已略去。经过反复分析、修改，最终得到62个主范畴，由于篇幅有限，本文选取了其中的前37个，如表2所示。

（二）主轴编码

根据文献资料以及原始语句所体现的内容，本文对“对应范畴”的内容进行了科学定义，并归纳为17个主范畴，分别是：渲染式营销、产品个性营销、差异化营销、体验式营销、情怀营销、预售营销、标杆营销、性价比营销、口碑营销、魅力权威营销、迭代式营销、全渠道营销、关联营销、互惠式营销、粉丝营销、服务意向营销、忠诚依赖营销。这些主范畴之间也存在内部联系，在进一步分析之后，这些主范畴可以归纳出网购营销策略的4个类型，即网购情景感知式营销策略、网购价值传播式营销策略、网购客户增值式营销策略、客户保持与赢返式营销策略。最后通过归纳整理，得到表3。

（三）选择性编码

选择性编码的目的是从主范畴中挖掘核心范畴，深入讨论核心范畴与主范畴及其它范畴的关系，并用故事线的形式描述整体现象或事件。经过对主轴编码形成的17个联系类别进行深入研究并建立关系，选择性编码环节提炼出网购情景感知式营销策略、网购价值传播式营销策略、网购客户增值式营销策略、客户保持与赢返式营销策略四大线索，将其与核心范畴—网购行为执行意向相联系，形成（受众）认知—（客户）认可—（用户）忠诚—（企业用户）双赢的营销策略逻辑模型。从大众对企业及其产品的认知、认可到客户的忠诚再到企业与客户的双赢，企业的四大营销策略及消费者的产品情感投入逐步深化，共同推动小米整体营销策略的形成，如图1所示。

（四）理论饱和度检验

对之前预留的100条评论进行理论饱和度检验，如果通过这100条评论的分析不能获取新的范畴，则可以判定本文建立的模型是饱和的。通过分析，没有发现新的范畴和关系。不仅如此，为了进一步检验模型的理论饱和度，本文在MIUI论坛等其他网站又随机抽取了50条网络原始语句。通过逐一编码和分析，并未在新数据集中发现新的范畴和关系，由此可基本判定本文所构建的理论模型是饱和的。

结论及未来研究方向

（一）结论

首先，本文通过扎根理论法丰富和细化了原有营销策略的不足，从客户视角探讨了网购行为全过程，即从认知、认可、忠诚、双赢的逻辑过程分析和归纳，从而得出网购营销策略理论模型；其次，研究发现网购营销策略类型由62个范畴和17个主范畴构成，网购营销策略类型主要由情景感知、传播价值、客户增值和赢返策略四个方面构成。因此，未来相关研究可以进一步通过实证研究验证本文构建的营销策略模型，在此基础上进行网购行为关联模型和神经网络预测模型构建，从而系统性构建网购者行为感知与预测系统，为“预判发货”等先进理念提供理论支撑。

数码行业前景分析例6

九江港腹地经济总量分析

九江地区港口的经济腹地主要包括江西省赣北及鄂东南的黄冈、皖东南的大部分地区，但因周围武汉、南昌、合肥、芜湖等港口的分流，因此本文预测中实际九江港的集装箱辐射地区主要以九江、景德镇、南昌、新余等赣北、赣中为主，长江北岸湖北沿江地区货源很少，可以不进入本文。

根据九江、南昌、景德镇、新余四地当地统计局统计年报，九江港口腹地四个区域:九江港、南昌、景德镇、新余近五年的进出口贸易额整体而言呈快速增长趋势，统计结果如表1:

我们可以发现九江、南昌、景德镇、新余四地的外贸进出口额有回落和跳跃式发展的现象:如九江市2003年进出口贸易总额达到2.37亿人民币，2004年回落到1.84亿人民币;新余市2005年进出口贸易总额仅为1.735亿人民币，2006年跳跃式增长到5.099亿人民币，当年进出口贸易额增长了194%。因此，根据指数预测法对九江、南昌、新余、景德镇四市的进出口贸易总额进行预测，预测的近期额度与发展趋势较为接近，但对中长期预测结果与发展趋势明显不符，这些需要结合当地经济发展、城市规划、交通规划等情况予以调整。

基于上述理由结合各级政府及专家分析，预测九江、南昌、景德镇、新余四地市未来六年的进出口贸易总额的增长率，2006至2010年取江西省公布的平均增长率16%，2011至2013年为12%，2014年2020平均增长率为10%，预测结果如表2所示:

外贸集装箱吞吐预测

为了使得集装箱量预测更加准确，分别采用了九江、南昌、新余、景德镇四市的进出口贸易总额和重箱生成系数、重箱占比三个变量进行箱量预测。其中，考虑到九江港区经济腹地的进出口贸易货物的产品结构日益合理，高经济附加值产品比重逐年增加，因此其重箱生成系数比沿海港口略低，取值为0.4。

根据九江地区相关统计数据分析，发现九江港区的重箱占比从2003年的48%上升到2006年的58%，取重箱占比系数为60%，九江港区经济腹地的外贸集装箱生成量如表3所示:

由于港口箱量具有明显的聚集和竞争双重特点,因此伴随南昌市港口码头的建设竣工与鄱阳湖航道的疏浚，结合目前九江市港口码头集装箱吞吐量占经济腹地内四地(九江、南昌、新余、景德镇)的集装箱总的吞吐量分析，取九江口岸系数为20%，以此来预测九江口岸外贸集装箱吞吐量，预测结果如表4:

港口集装箱发展状况

根据《中国2000年航运报告》和其他国际机构有关的分析预测，2000年中国集装箱业务中内贸箱占整个国内的集装箱的10-21%之间，且以每年35%的速度增加，并且预测中国20年以内内贸箱仍会以很高速度增长。而九江市位于长江黄金十字主交通通道上，内贸集装箱业务在内外贸集装箱业务中占的比例较大，因此取九江口岸外贸集装箱占比为70%的比例估算九江口岸的集装箱总箱量，预测如表5所示:

九江市码头集装箱量预测

九江市内码头以九江港务局的外贸码头和214码头为主。但九江市的港口建设与经营有一定的特殊性，即其现在主要的对外经营码头九江港务局外贸码头位于九江市区，紧邻九江市居民生活用水取水口，周边已无可扩展的经济腹地。而九江港务局码头2006年经营集装箱业务，已经达到7.38万(TEU)。因此，九江市未来进出口与内外贸增加的集装箱箱量，基本只能通过214码头才能快速进出九江。

通过调研得知，九江港务局外贸码头近年来实现的集装箱吞吐约占九江口岸总的集装箱吞吐量的80%，因此2006年到2011年港务局外贸码头的集装箱吞吐量占九江口岸总的集装箱吞吐量的比例也取80%，则214码头在未来2020年前的集装箱吞吐量测算如表6:

如果对港务局现有的外贸码头进行扩建改造，预计其集装箱吞吐量可达到10万标箱，因此通过预测可以看出2011年以后港务局现有的外贸码头的集装箱吞吐量即达到最大能力，以后无法再继续增长;而通过对214码头的投资改造，从2009年起预计其集装箱吞吐量会持续大幅度上升。

件杂货量预测

目前，九江港的货种主要有废纸、机械设备、硼钙石、服装面料、醚化剂、铌矿石;出口主要是板石、玻纤纱、木制品、家具、轮胎、瓷器、罐头、发泡剂、铝塑板、汽车、纸、短竹、狗食、水龙头等，其货物吞吐量呈现稳定增长趋势，如表7所示:

通过分析得出，目前九江港口的年货运吞吐量平均增长速率基本在15%左右，考虑到九江市已将港口建设作为全市重点工程来抓，港务局现有外贸码头、214码头，九江阎家渡码头等，港口码头的通过能力将会得到大幅度的提升。

数码行业前景分析例7

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）31-0152-04

Application of Figure Recognition Technology in Safety Production

WANG Jian1，FANG Hong-ying2

（1.College of Computer Science and Technology，Chongqing University of Posts and Telecoms，Chongqing 400065；2.College of Science，Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400074）

Abstract：The role of fine management in the construction industry is increasingly prominent， and its core is the safety and quality supervision. In this paper， the image processing technology and data mining technology will be applied to the security supervision at first， and the possibility of human image mining based on the integration of Code Book， HOG and SVM will be discussed as well. At last the human body detection technology based on multi-gesture will be performed and its utility and effectiveness of the algorithm will be proved by experiments.

Key words：figure recognition； code book； hog； SVM

近年来，随着物联网、大数据等技术的成熟和普及，建设行业中的精细化管控手段的作用和重要性日渐突出。现代的安全管控体系衍变成了由“人防”和“技防”相结合的综合监管系统。

精细化管控的核心是安全质量监管，涉及“安全”和“质量”两方面内容，具体落实到生产环节中的“人、机、物料”三个要素，物联网技术在其中起的至关重要的作用。比如：传统的施工设备或配料设备借助于物联网技术，实时的汇报工作状态，出现偏差，可以及时纠正；万一产生问题，保存的历史数据，也可以作为问题溯源的依据。精细化管控等内容非常丰富，本文研究的重点是如何利用现代视频处理技术为施工人员提供安全保障。

随着硬件价格降低和互联网环境的改善，绝大多数建设施工现场都安装配备的摄像头，但是其作用主要是用于防盗和事后查找问题追责。现在我们的目的是要变被动为主动，以图像处理技术和数据挖掘技术为依托对视频大数据进行实时分析，识别出危险行为并加以提醒。

1 系统体系结构

整个安全管控系统分为五个部分：视频数据采集、图像分离、人像特征挖掘、人像库建立和危险行为识别，如图1所示。

图1 安全管控系统系统体系

其中视频数据采集和图像分离两个阶段实现了基础数据的粗加工，视频数据采集模块为系统提供实时的视频信息数据流，图像分离实现了图像中前景和背景的分离，为进一步进行人像的提取奠定了基础。

人像特征挖掘阶段尤为重要，此时系统要将识别出来的物体运行分类定性，可以运用多种数据挖掘方法（监督的和非监督的）进行分类，也可以融入的机器自学习理论运行分类的优化。人像特征挖掘不但要进行人像识别，更重要的是要形成便于存储、传输和共享的人像特征库，便于在多通道视频输入环境下进行各分布式分类器同时进行处理。

上述过程的完成仅仅是实现了从复杂背景图像中提取人像的任务，接下来的任务是对生产环节中人员的着装、佩戴的安全装备和行为动作等关键的安全要素进行识别和处理。

2 图像分离

图像分离技术包括静态图像分离和动态图像分离两个方面。静态图像分离可以采取的手段并不多，主要集中在图像分割技术的讨论，包括阈值分割、区域分割、边缘分割和直方图法。近年针对人体特征的分割技术有了一些进展，出现了Magic Wand[1]、Intelligent Scissors[2]、Active Contour Model[3]、Graph Cut和Level Set[4]等一系列有代表性的算法。但是无论上述哪种算法都是基于单张图像有限的图元信息进行分析，局限性比较大，比如：Graph Cut算法是基于图像的颜色进行分析，如果前景和背景颜色比较接近时，就无法得到完整的人像轮库；Level Set算法无法处理模糊的和有噪声干扰的图像。

本文的数据来源是连续视频信息，可以利用多帧图像信息的关联性将人像从背景中准确的提取出来。提取出来的图像没有背景的干扰，求取出来的特征值将更具有代表性。现有的运动图像前景提取算法包括：背景差分法、帧间差分法、光流法[5]、能量分析法和码本法[6]等。

2.1 光流法

真实的物体运动是在三维空间中进行的，可以用运动场来表示，而视频录像却是二维平面图像，物体的运动是通过计算各个像素点色彩（为了减少计算量，往往采用灰度进行计算）的变化趋势，从而得到运动矢量来体现的。从三维空间到二维平面的映射，即是运动场到光流场（Optical Flow Field）的转换。光流法即是利用多帧连续图像序列来计算各个像素点的运动矢量，从而为真实的运动进行近似估计的方法。

光流法分离前景的最大特点是：该算法能够独立检测运动目标，甚至可以精确地计算出目标的运动速度而不需要任何先验的背景信息。

光流法缺点也比较多。首先是计算繁杂，不适用于对效率要求较高的环境；其次外部光线变化对算法的影响比较大，即使物体没有运动，也能检测到光流；最后如果图像的灰度等级变化不明显，很难检测出运动和识别物体。

2.1 码本法

码本（Code Book）模型处理对象是仍然是连续图像。首先利用颜色失真程度和亮度失真范围相结合的方式将图像各像素量化后用码本表示，将不同时刻图像中对应像素的码本做比较判断，利用减除背景的思想提取出前景运动目标。

颜色失真因子：

[δ=colordistxt，vi=xt2-xt， xi2xi2] （1）

亮度失真因子：

[brightnessI，I，I=trueif Ilow≤xt≤Ihifalseotherwise] （2）

具体算法是为每个像素建立一个编码本，这个编码本里包括一个或者多个码字。进行运动检测时，在编码本里已有的码字中查找当前帧像素点，如果前者中有可以匹配的码字，则该像素点即为背景点；如果匹配失败，那么该像素点即为前景点，即运动目标的一部分。

码本检测算法利用量化和聚类技术来构建背景模型具有鲁棒性强，计算效率高的特点，可以通过迭代更新码本模型来适应背景变化。

3 人体特征挖掘与识别

通过图像分离，所有的活动目标都被区分识别出来了，其中包括人和其他物件。本节将要讨论如何选择合适的特征表述方法对目标进行标识，从而将人体和其他物件区分开来。物体具有的特征的非常多，比如说颜色、轮廓、形状、尺寸和纹理等，本文将选取HOG[7]（Histogram of Oriented Gradient）特征作为标志和区分的依据。

方向梯度直方图（HOG）特征是由经过计算和统计的图像局部区域梯度方向直方图构成，在计算机视觉（Computer Vision）和图像处理中常用来进行物体检测的特征描述。

3.1 HOG特征提取算法

1.图像预处理―灰度化；

2.图像颜色空间的标准化和归一化；

3.计算每个像素的梯度值：大小和方向；

4.将图像划分成细胞单元（Cell）；

5.统计每个Cell的梯度形成直方图（Histogram），即Cell Descriptor；

6.将每几个Cell组成一个区块（Block），每个区块内所有Cell Descriptor再次归一化便得到该区块的Block Descriptor。

7.图像内的所有区块的Block Descriptor串联起来就可以得到该图像以特征向量表示的Image Descriptor了。

第2步的归一化处理，能对光照变化和阴影获得更好的效果。

第3步通过卷积运算，确定每个像素在水平方向和垂直方向上的梯度分量，计算公式如下：

[Gxx，y=Hx+1，y-Hx-1，y] （3）

[Gyx，y=Hx，y+1-Hx，y-1] （4）

其中[Gxx，y]，[Gyx，y]，[Hx，y]分别表示坐标[x，y]处像素点的水平方向梯度分量、垂直方向梯度分量和灰度值。然后再计算该像素点的梯度幅值和梯度方向。

[Gx，y=Gxx，y2+Gyx，y2 ] （5）

[θx，y=tan-1Gyx，yGxx，y] （6）

其中[Gx，y]代表梯度幅度值，[θx，y]代表梯度方向。

第4步可以采用矩形（Rectangular）或星形（Radial）结构来划分细胞单元（Cell）。

第5步统计每个Cell的梯度形成直方图，即是求取该Cell的特征向量。根据不同的精度要求，将梯度方向360度（[2π]）根据需要分割成若干个区间（Section），比方分割成12个Section，每个Section即为30度，然后根据Cell中每个像素点的梯度方向，将其幅值累加到这12个区间中，最终形成能刻画该Cell灰度特征的特征向量。

第6步的Cell组合，可以采取Overlap和Non-Overlap两种策略。Overlap指的是组合出的Block互相交叠，有重合的区域；Non-Overlap指的是Block不交叠，没有重合的区域。因为目前说做所有的分割和组合都带有随机性，以人脸为例，如果采用Non-Overlap方式进行组合，很有可能将人脸上的器官1分为N，直接影响后续的分类效果，但是它的好处是计算量小、速度快；而Overlap则不同，冗余的数据将提高器官完整的可能性，但是缺点是计算量大，因为重叠区域需要重复计算。

总而言之，与其他的特征描述方法（SIFT和PCA-SIFT）相比， HOG算法着眼于图像局部单元（Cell和Block）的计算，受图像几何（Geometric）和光学（Photometric）形变影响比较小。

3.2 SVM分类器

经过HOG运算完成之后得到的特征向量就可以纳入到分类器当中进行分类了，本文选择SVM（Support Vector Machine）分类器进行人体识别。

SVM分类器是基于统计学习的分类算法，在图像识别中得到广泛的应用，其主要思想是：将分类问题转化为寻找训练样本点的一个分割超平面的问题，目的是保证最小的分类错误率。如果样本线性可分，能够将样本完全分开的超平面不止一个，SVM算法的终极目标是找到其中的最优超平面（能使得每类数据中与超平面距离最近的向量之间距离最大的平面）；如果样本线性不可分，则是因为其特征向量维度太低引起的，可以通过所谓的核函数（非线性映射算法）将低维向量样本映射到高维特征空间，使其线性可分。本文使用到的SVM最优分类函数是：

[fx=i=1nαiyixiTx+b=i=1nαiyixi，x+b ] （7）

其中[αi]是支持向量的最优系数，[b]是分类阀值。使用核函数提高特征向量维度后进行分类的确可以提高分类的准确性，但是却因为其计算量大，对识别速度会有影响，常见的核函数如下：

线性核函数：[Kx，y=x?y] （8）

多项式核函数：[Kx，y=x?y+1d ，d=1，2，…，n] （9）

高斯核函数：

[Kx，y=e-2x-yσ2] （10）

实际应用中需要根据具体需求，平衡识别的准确率和效率，选择合适的核函数。

3.3 人体识别

人体的识别过程分为两个部分：训练和识别，如图2所示。

图2 人体识别流程

训练过程，首先通过码本分离算法从运动图像中提取出的前景，此时的前景包括了人体和其他物体；然后是通过人工分检，选出各种光照效果下具有典型劳动特征的人体形成训练样本库；接下来计算每一个样本的HOG特征值，并利用这个样本值集合进行SVM训练，使其针对HOG特征具有分类能力；最终构建出人体特征分类器。

识别过程，首先将码本算法得到的前景提取HOG特征值，然后送入到训练过程产生的分类器当中进行分类；最终识别出人体。

4 危险行为识别

随着行业的不同，生产环节中对安全的要求也有所不同，比如：不同工种的着装、佩戴的安全装备和行为动作等都属于安全生产管辖的范畴。本文就以建筑行业的施工环节中安全帽的佩戴作为检测目标，并作为出算法的验证试验。

4.1 人头模型

识别安全帽首先要提取人体的头部信息，可以采取复杂模型：首先进行人脸识别定位人头的位置；然后建立人体躯体模型，找到躯干和四肢；最终完成人体重建。虽然看似第一步就可以通过脸部准确的定位人头，但是此方法在现实中却不可行，因为在工地上具体的施工环节中，不可能让每一个工人都正面面对摄像头进行人脸检测，摄像头中往往得到的是一个背影或侧影。简化模型：首先根据SVM人体分类器中不同工作姿势人体类别，统计各类别中人头的位置和大小比例；然后从待处理人体图像中分离处彩色的人头图像；最后使用颜色直方图进行安全帽的识别。

4.1 模型对比

复杂模型适应于没有进行过前景背景分离的图像，识别的前提是图像中的人体有人脸的正面照，因此识别率较低；简化模型中识别对象是经过了前景背景分离和SVM分类并已经真正分割出来的独立的人体，虽然人体模型简单，但是人头的识别率非常高。

5 实验及结果分析

为了验证本文阐述的安全管控系统的有效性，特地选取某建筑企业在建工地的钢筋加工车间实时视频监控图像进行分析，原始视频中包含了各种姿态（站姿和蹲姿）的人体，如图3所示。

图3 原始视频图像

图4 码本算法提取前景

图5 膨胀处理

图6 图像分割

图7 遮罩提取

图8 头部

1） 码本算法提取前景。由于码本算法是基于像素点的色彩变化进行统计分析来确定运动目标，受光线等干扰的影响，码本算法采集到的前景区域往往不连通，如图4所示。

2） 膨胀处理。对图像进行膨胀处理的目的是为了扩大连通区域，便于图像分割。膨胀之后的图像如图5所示。

3） 图像分割。采用第2章中所述的静态图像分离算法切割膨胀处理之后的局部连通图，分割出来的去除了背景的单体图像比分割前“意义”更明确，求出的HOG特征向量特征更明显，单体图像如图6所示。

4） 遮罩提取。上述步骤操作的都是对象区域，为了得到原始的分割图像，只需要进行遮罩运算即可，结果如图7所示。

5） 安全帽识别。使用4.1节所述的人体模型提取人头图像，如图8所示。因为安全帽的种类和颜色非常规范， 提供统计建立颜色（红、黄、蓝）分布直方图，即可识别个人是否佩戴安全帽。

上述过程前4步可以实现前景提取，并进行基于SVM的人体特征挖掘与识别。本例构建的训练样本分别为100、300、500张，使用HOG算法进行特征向量提取，并将此特征向量集用于SVM训练，最终得出人体分类器、人头位置和尺寸参数。通过训练好的分类器对测试样本进行检测，实验结果如表1所示。

表1 不同样本空间检测准确率对比结果

[训练样本数＼&人体检出准确率＼&安全帽检出准确率＼&综合准确率＼&100＼&53%＼&86%＼&≈46%＼&300＼&62%＼&89%＼&≈55%＼&500＼&84%＼&93%＼&≈78%＼&]

从表中数据可以看出：随着训练样本数的增加，人体检出准确率明显提高，而安全帽检出的准确率受样本规模影响比较小。

6 结论

本文首次将图像处理技术和数据挖掘技术应用到安全生产管理中。研讨了将码本运算、HOG运算、SVM运算融为一体进行人体图像挖掘的具体实现细节，提出基于实时视频流模式的多姿态安全帽检测技术，并且通过试验证明该算法的实用性和有效性，取得了令人满意的结果。

未来的工作是对人像进行跟踪，分析其动作，并抽象提炼出行为，通过对每一种行为的危险系数进行评估，最终实现危险行为识别即做出有害和无害的结论。

参考文献：

[1] Adobe System Incop. Adobe Photoshop User Guide. 2002.

[2] Mortensen E.N， Barrett W.A： Intelligent scissors for image composition [C] Proceedings of the 22nd international conference on Computer Graphics and Techniques. ACM： 191-198.

[3] Caselles V， Kimmel R， Sapiro G. Geodesic contours [C].In Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision. 1995： 694-699.

[4] 王芳梅，范虹，王凤妮.水平集在图像分割中的应用研究[J].计算机应用研究.2012，29（4）： 1207-1210.

数码行业前景分析例8

1、概　述

随着蜂窝移动通信的迅速发展，移动业务的需求量迅速上升。根据专家预测，未来3G业务将主要以数据业务为主。3G移动通信系统提供高速数据业务是与2G相区别的主要特点之一，数据业务质量的好坏将直接影响到用户对TD-SCDMA网络的感受。TD-SCDMA的高速数据业务主要通过HSDPA和HSUPA承载，但是，HSDPA上行带宽资源很有限，HSDPA载波上行带宽受限的问题目前严重影响了在网用户的数据业务体验。AUE(AdaptiveUplink Enhancement)自适应上行增强技术旨在解决没有部署HSUPA情况下的上行带宽受限问题，以提高业务感知。

1.1AuE外场测试目标

自适应上行增强算法(AUE)外场测试，主要考查到信道编码增益下降引起的数据卡发射功率增大及干扰增加对TD-SCDMA系统性能的影响。通过外场实际应用场景下的测试验证AUE算法的性能，得到算法性能的评估报告，奠定指导市场行为和引导客户的坚实基础。

1.2 AUE算法介绍

AUE算法的基本思想是：通过修改PS BE业务的信道编码参数，减少编码增益，在占用同等码道资源的前提下，来达到提升PS BE业务速率的目的(见表1)，以改善用户感受，提升网络容量。

AUE业务与普通PS业务的区别在于其信道编码的增益偏低，由此为了维持AUE业务所需的QoS性能，UE将付出额外的发射功率。当UE发射功率比较低时，可以将PS普通速率提升至AUE速率，提供给用户高带宽的享受；而当UE发射功率比较高时，将AUE速率降速至相应的PS普通速率。以降低UE发射功率，避免UE掉话。

AUE算法通过增加功率来弥补编码增益的降低，达到提高数据吞吐量的目的，占用码道无需增加，单位RU的传输能力最高提升50％。新增的编码格式，并不改变目前现网终端配置的典型速率与RU映射关系。

当业务在AUE速率时，如果存在干扰，可能会导致UE上行发射功率持续攀升，从而导致上行BLER迅速升高，业务实际性能下降。因此，此时也需要将AUE速率降速至PS普通速率，以维持业务性能，保障用户QoS。

1.3测试用例

本次主要对室内空载的情况进行了测试，主要测试用例包括：

(1)用例1：空载，室内覆盖，空载，单主测用户，静止，192k&128k速率。

(2)用例2：室内覆盖，空载，单主测用户，静止，96k&64k速率。

(3)用例3：室内覆盖，空载，单主测用户，静止，48k&32k速率。

2、测试环境说明

2.1现场试验需要的主要设备

此次试验网选取郑州市东开发区内经开第三大街以东、经开第十大街以西、陇海铁路以南、经开南环路以北之间区域。该区域包括了测试所需的室内分布系统室内环境。如图1黑色线框内所示。

对现网站点及补点站进行汇总，试验网区域内共需要建设31个基站(包括室外宏基站23个，室内分布8个)以及两个RNC，其中5个基站为补点站，信息如表2。

2.2测试工具

(1)工具清单

本次测试主要用到的测试工具包括：笔记本电脑、路测软件(鼎立&日讯)、扫频仪(海高Ⅲ代)、频谱仪(罗德施瓦茨FUS13)、IOT测试终端、主测数据卡、加扰数据卡、网络速度测试软件(dumeter)、测试专用FTP Server、测试终端(8130)、测试车(含逆变器等)。

(2)测试终端

测试终端如表3所列。

3、测试内容及测试数据

功能验证阶段以室内测试为主，分别进行128k―192k、64k―96k、32k―48k的AUE功能实现。考虑到测试过程中需要关闭DCCC，故在测试期间对测试场景所在RNC的PS接通率会造成影响。

3.1128k―192k测试

室内覆盖，空载，单主测用户，静止，192k&128k速率。

测试项目：室内场景单小区景AUE性能测试。

分项目：室内单小区场景/单用户/AUE性能测试。

(1)测试目的

1)本用例在室内站单PATH、单用户条件下，单时隙分别接入数据业务，记录数据业务AUE相关算法参数测量值；

2)验证室内小区环境单PATH配置下，正常速率业务和AUE速率业务的性能指标差异。

(2)测试工具及终端

主测数据卡，含SIM卡，笔记本，拨号软件与路测端软件，1套。

(3)测试预置条件

1)室内站，不存在室外同频邻区覆盖：

2)采用单PATH天线；

3)AUE性能测试：打开AUE算法开关，建立AUE测量，打开AUE测量判决策略；

4)普通数据业务测试：关闭AUE算法开关；

5)上行初始接入速率分别配置为128kbps。

(4)测试步骤：

1)开启AUE算法开关；

2)数据卡上行初始接入速率设置为32kbps；

3)所有测试环境进行时间同步，保障数据卡侧，RNC侧LOG时间一致；

4)主测数据卡驻留于测试室内小区，PCCPCHRSCP>-60dBm，建立UL：2MDL：2M业务，使得下行承载于HSDPA上，主测数据卡在应用层建立MAIL业务，使用附件上传一个5M大小文件；

5)保持业务10分钟，记录上行平均速率；

6)RNC侧记录测试单用户的UL TCP、上行速率、带宽及上行ISCP等测量参数；

7)数据卡上行初始速率分别设置为64kbps和128kbps，重复步骤3)-6)；

8)关闭AUE算法开关，重复步骤2)-7)。

(5)数据分析：

1)对比分析AUE性能测试和普通数据业务测试的ULTCP；

2)对比分析AUE性能测试和普通数据业务测试的上行速率；

3)对比分析AUE性能测试和普通数据业务测试的上行ISCP。

3.2 64k-96k测试

室内覆盖，空载，单主测用户，静止，96k&64k速率。

测试项目：室内场景单小区景AUE性能测试。

分项目：室内单小区场景/单用户/AUE性能测试。

(1)测试目的：

1)本用例在室内站单PATH、单用户条件下，单时隙分别接入数据业务，记录数据业务AUE相关算法参数测量值；

2)验证室内小区环境单PATH配置下，正常速率业务和AUE速率业务的性能指标差异。

(2)测试工具及终端：

主测数据卡，含Sim卡，笔记本，拨号软件与路测端软件，1套。

(3)测试预置条件：

1)室内站，不存在室外同频邻区覆盖；

2)采用单PATH天线；

3)AUE性能测试：打开AUE算法开关。建立AUE测量，打开AUE测量判决策略；

4)普通数据业务测试：关闭AUE算法开关；

5)上行初始接入速率分别配置为64kbps。

(4)测试步骤：

1)开启AUE算法开关；

2)数据卡上行初始接入速率设置为32kbps；

3)所有测试环境进行时间同步，保障数据卡侧，RNC侧LOG时间一致；

4)主测数据卡驻留于测试室内小区，PCCPCHRSCP>-60dBm，建立UL：2MDL：21M业务，使得下行承载于HSDPA上，主测数据卡在应用层建立MAIL业务，使用附件上传一个5M大小文件；

5)保持业务10分钟，记录上行平均速率：

6)RNC侧记录测试单用户的UL TCP、上行速率、带宽及上行ISCP等测量参数；

7)数据卡上行初始速率分别设置为64kbps和128kbps，重复步骤3)N6)；

8)关闭AUE算法开关，重复步骤2)-7)。

(5)数据分析：

1)对比分析AUE性能测试和普通数据业务测试的ULTCP；

2)对比分析AUE性能测试和普通数据业务测试的上行速率；

3)对比分析AUE性能测试和普通数据业务测试的上行ISCP。

3.3 32k-48k测试

室内覆盖，空载，单主测用户，静止，48k&32k速率。

测试项目：室内场景单小区景AUE性能测试。

分项目：室内单小区场景/单用户/AUE性能测试。

(1)测试目的：

1)本用例在室内站单PATH、单用户条件下，单时隙分别接入数据业务，记录数据业务AUE相关算法参数测量值；

2)验证室内小区环境单PATH配置下，正常速率业务和AUE速率业务的性能指标差异。

(2)测试工具及终端：

主测数据卡，含Sim卡，笔记本，拨号软件与路测端软件，1套。

(3)测试预置条件：

1)室内站，不存在室外同频邻区覆盖；

2)采用单PATH天线；

3)AUE性能测试：打开AUE算法开关，建立AUE测量，打开AUE测量判决策略；

4)普通数据业务测试：关闭AUE算法开关；

5)上行初始接入速率分别配置为32kbps。

(4)测试步骤：

1)开启AUE算法开关；

2)数据卡上行初始接入速率设置为32kbps；

3)所有测试环境进行时间同步，保障数据卡侧，RNC侧LOG时间一致；

4)主测数据卡驻留于测试室内小区，PCCPCHRSCP>-60dBm，建立UL：2MDL：2MI业务，使得下行承载于HSDPA上，主测数据卡在应用层建立MAIL业务，使用附件上传一个5M大小文件；

5)保持业务10分钟，记录上行平均速率；

6)RNC侧记录测试单用户的UL TCP、上行速率、带宽及上行ISCP等测量参数；

7)数据卡上行初始速率分别设置为64kbps和128kbps，重复步骤3)-6)；

8)关闭AUE算法开关，重复步骤2)-7)。

(5)数据分析：

1)对比分析AUE性能测试和普通数据业务测试的ULTCP；

2)对比分析AUE性能测试和普通数据业务测试的上行速率；

3)对比分析AUE性能测试和普通数据业务测试的上行ISCP。

3.4测试数据分析

(1)室内覆盖，空载，单主测用户，静止，192k&128k速率

由于该项测试为需要空载进行，故需要将小区CELLBAR暂时在测试期间禁止其他用户接入，白天测试DCCC关闭对PS接通率影响太大，在征得客户同意后将DCCC功能策略设置成只升不降，并将上行各级别用户的USERDCHMBR设置为D256使上行升速不受限。功能测试完成后需要将所有参数恢复原貌。

在将TYPRABDLAA和CELLDLAA中的参数设置好以后进行128k-192k功能验证，并进行前后对比。测试数据情况如下：

1)AUE使用前：

UE发射功率及上传速率：AVG_UE_TX_PWR＝-14.69dB：AVG UL bps＝119.7kbps

小区吞吐量及带宽：带宽＝144000

2)AUE使用后：

UE发射功率及上传速率：AVG_UE_TX_PWR＝-10.35dB；AVG_UL_bps＝179.1kbps

小区吞吐量及带宽：带宽＝192000

从测试结果来看，128k―192k AUE升速后UETXPOWER测量值变化明显，192k的UETXPOWER比128k大4dB左右。上传平均速率由119.7kbps提升到179.1，提升约49.6％。

(2)室内覆盖，空载，单主测用户，静止，96k&64k速率

由于该项测试为需要空载进行，故需要将小区CELLBAR暂时在测试期间禁止其他用户接入，白天测试DCCC关闭对PS接通率影响太大，在现网中由于各级别USERULMBR＝D64，故没有关闭DCCC功能。(实际测试证明即便设置USERULMBR＝D64上行也可以由64kAUE升速为96k)

在将TYPRABDLAA和CELLDLAA中的参数设置好以后进行64k-96k功能验证，并进行前后对比。测试数据情况如下：

1)AUE使用前：

UE发射功率及上传速率：AVG_UE_TX_PWR＝-17.5dB；AVG_UL_bps＝61.9kbps

小区吞吐量及带宽：带宽＝64000

2)AUE使用后：

UE发射功率及上传速率：AVG_UE_TX_PWR＝-15dB；AVG_ULbps＝94.1kbps

小区吞吐量及带宽：带宽＝96000

从测试结果来看，64k―96kAUE升速后uETXPOWER测量值变化较明显。96k的UETXPOWER比64k大2.5dB左右。上传平均速率由61.9kbps提升到94.1kbps，提升约52％。

(3)室内覆盖，空载。单主测用户，静止，48k&32k速率

由于该项测试为需要空载进行，故需要将小区CELLBAR暂时在测试期间禁止其他用户接入，白天测试DCCC关闭对PS接通率影响太大，设置现网中各级别USERULMBR＝D32，故没有关闭DCCC功能。(实际测试证明，即便设置USERULMBR＝D32上行，也可以由32kAUE升速为48k。

在将TYPRABDLAA和CELLDLAA中的参数设置好以后进行32k-48k功能验证，并进行前后对比。(目前C01SPC410版本32k只能升速到48k)

1)AUE使用前：

UE发射功率及上传速率：AVG_UE_TX_PWR＝-11.83dB；AVG_UL_bps＝31.1kbps

小区吞吐量及带宽：带宽＝32000

2)AUE使用后：

UE发射功率及上传速率：AVG_UE_TX_PWR＝-11.75dB；AVG_UL_bps＝39.3kbps

小区吞吐量及带宽：带宽＝40000

从测试结果来看，32k―48KAUE升速后UETXPOWER测量值变化并不明显，48k的UETXPOWER比32k；k.0.1dB左右，UETXPOWER在48k时的波动32k时更为明显，且最大值为-10dB也强于32k时的最大值。上传平均速率由31.1kbps提升到39.3kbps，提升约26.4％。

3.5室内覆盖，空载业务功能测试结论

经过对室分空载场景单用户数据业务的测试，对比分析32k&48k、64k&96k、128k&192k不同速率情况下的测试数据，得到以下结论：

(1)AUE速率与正常速率相比，用户上行吞吐量有较明显的提升，基本能够稳定在分配的上行带宽附近。

(2)AUE速率与正常速率相比，UE上行发射功率只有大概1dB-5dB的增强，对网络性能影响不大。

(3)AUE速率和正常速率，BLER都较小，在目标值以内，对信道质量影响不大。

数码行业前景分析例9

1 引言

随着网络规模的扩大以及用户数的增多，TD-SCDMA网络负荷将进一步加大。如何在高负荷的情况下为用户提供高质量的网络服务是摆在运营商面前的一个难题，因此有必要对高负荷场景的特性进行研究。

2 TDS的时隙结构研究

2.1 R4载波的时隙分析

现网R4载波上下行配置为2：4，即上行2个时隙，下行4个时隙，从理论上计算，上下行资源比例为1：2，即上行码资源利用率达到100%时，下行资源利用率仅有50%（R4业务上下行对称，此时下行只有一半时隙即2个时隙被占满），总体码资源利用率仅有66%左右，此时上行受限，用户接入失败，感知较差。图1为R4载波时隙占用场景，表示目前有9个语音用户，上行资源使用要远低于下行资源，上下行资源使用不平衡。

2.2 HSDPA载波的时隙分析

以HSDPA（High Speed Downlink Packet Access，高速下行分组接入）载波上下行配置为2：4为例，对HSDPA载波的时隙进行分析。

从时隙配比看：目前TD网络定位为数据业务网络，上下行业务需求差距较大，采用2：4时隙配比，在上行速率设置为64kbps的情况下，上行业务只能支持3个用户，下行支持6个用户，上行资源要远低于下行资源，上下行资源不平衡。

从编码方式看：HSDPA业务下行采用高阶解调方式（16QAM），可以承载更多的业务；而上行依旧使用8PSK进行调制，拉大上下行的承载差距。由于下行编码更加有效率，即下行可以提供一个时隙560kbps，而上行单时隙只可以提供128kbps，上行效率为下行的28%左右，上行一个码道支持速率8kbps，下行支持速率35kbps。

从信道方式看：下行业务信道为共享调度方式，上行为专用方式。上行最小为16kbps（占用两个码道），随着上行升速，用户需要占用的上行码道更多，容易加剧上行码道的不足。

从用户行为看：从目前的用户行为，特别是高校区域用户行为看，基本上为即时通讯类业务，如QQ、飞信、微信等，该业务无业务时占用伴随信道，因此从现网统计来看，当上行利用率达到90%以上时，下行利用率只有40%左右。并且即时通讯类业务的上下行流量基本相当，上下行信道方式和编码效率的差异导致每次业务占用的资源上行码道资源要远高于下行码道资源。

目前现网配置上行初始接入速率均为16kbps，根据DCCC（Dynamic Channel Configuration Control，动态信道配置控制）策略自行升速降速。图2为H载波时隙占用场景，表示目前上行64kbps业务2个用户，上行32kbps业务1个用户，上行16kbps业务3个用户。可以看出，上行TS2被2个64kbps用户完全占用，上行资源使用要远低于下行资源，上下行资源使用不平衡。

3 基于现网数据的高负荷场景分析

3.1 网络负荷与网络性能指标分析

（1）网络整体负荷与网络性能指标分析

网络整体负荷与网络性能指标趋势如图3所示：

从网络性能指标和网络整体负荷趋势来看，当网络整体负荷大于60%时，网络无线接入性能指标率有不同程度的降低；

从网络性能指标和网络整体负荷趋势来看，当网络整体负荷大于60%时，PS域无线接通率降幅最大，约为4%，成为影响整体指标的主要指标因素。

（2）网络整体上下行负荷与网络性能指标分析

网络整体上下行负荷与网络性能指标趋势如图4所示：

从网络性能指标和上下行负荷趋势来看，当网络整体负荷大于60%时，网络整体无线接入性能指标下降的主要因素是上行网络资源受限；

从网络性能指标和上下行负荷趋势来看，当网络整体负荷大于60%时，上行码资源利用率已经达到100%，从而影响整体网络性能指标，尤其是PS域无线接通率指标急剧下降。

（3）网络整体负荷与不同网络业务性能指标分析

根据话务模型，分业务对网络指标性能和网络整体负荷进行统计分析，如图5所示：

从不同业务性能指标与网络整体负荷趋势来看，当网络整体负荷大于60%时，不同业务的网络性能指标有不同程度的降低；

从不同业务性能指标与网络整体负荷趋势来看，当网络整体负荷大于60%时，普通PS业务无线接通率降幅最大，约为30%，成为影响整体指标的主要业务类型因素。

（4）网络整体上下行负荷与不同网络业务性能指标分析

网络整体上下行负荷与不同网络业务性能指标趋势如图6所示：

从不同业务性能指标与网络整体负荷趋势来看，当网络整体负荷大于60%时，不同网络业务无线接入性能指标下降的主要因素是上行网络资源受限；

从不同业务性能指标与网络整体负荷趋势来看，当网络整体负荷大于60%时，CS业务无线接通率降幅较HSDPA业务增大；

从不同业务性能指标与网络整体负荷趋势来看，当网络整体负荷达到60%时，上行码资源利用率已经超过100%，从而影响不同业务网络性能指标，尤其是普通PS业务无线接通率指标急剧下降。

（5）网络整体负荷不同阶段话务模型

网络整体负荷不同阶段话务模型如表1所示：

从不同负荷阶段话务模型来看，HSDPA业务均为主要业务；

从不同负荷阶段话务模型来看，随着网络整体负荷的增长，普通PS业务和HSDPA业务的请求次数增幅最大；

从不同负荷阶段话务模型来看，结合终端能力分析结果，随着整体负荷增长，H载波资源受限后，将会导致PS业务接入R4载波的次数逐步增多，在话务模型上，普通PS业务的尝试次数会大幅增加，占用R4资源。

3.2 小结

（1）网络整体负荷大于60%以后，网络整体性能指标开始恶化，用户感知变差，网络整体指标变差的根本原因是上行码资源受限。

（2）网络整体负荷大于60%以后，上行码资源受限，指标跌幅最大的是普通PS业务。

（3）随着网络负荷的增加，结合话务模型，由于HSDPA业务是主要业务，使得R5载波上行码资源首先受限。

（4）随着R5载波资源受限，大量PS业务迁移至R4载波，普通PS业务的请求次数增加，R4载波资源利用率攀升，PS业务占用大量R4资源，影响CS业务相关指标，用户感知变差。结合用户忙时分析，由于场景不同业务高峰期叠加，使得指标和用户感知更加恶化。

（5）上行码资源受限网络指标下降，整体码资源利用率表现为60%左右，主要是由于TD自身的上下行时隙配置等因素造成的。以R4载波为例，上下行资源配比1：2，当上行码资源利用率达到100%时，下行资源利用率为50%，总体码资源利用率为66%左右。

4 高负荷优化策略

通过对现网数据的高负荷场景分析，高负荷下网络整体指标恶化，影响用户感知。针对高负荷问题，主要通过拥塞控制解决。拥塞控制的关键点在于：负荷处于较低水平时的负荷分担和控制、负荷逐步升高时的负荷压缩、负荷过高时牺牲低优先级业务保障高优先级业务。贯穿整个拥塞控制都会按照业务QoS（Quality of Service，服务质量）的不同，提供差异化的服务，拥塞控制策略中针对这种差异化服务定义了不同的优先级，在高负荷场景下提供差异化的业务质量保障策略，在不同的负荷状态下采取有差别的拥塞处理策略。

4.1 负荷压缩

负荷压缩是在小区负荷达到一定水平后采取的策略，目的是为了压缩部分业务的资源使用情况（根据优先级进行差异化处理），从而在业务感知和尽可能多接入用户之间达到平衡，提供资源的使用效率。

新用户降速接入：当系统负荷已经比较高，业务按照初始接入速度要求申请无线资源失败时，降低初始接入速率，首先保证用户的接入，从而提升用户感知。

PS降速（接入过程）：当业务接入小区处于拥塞状态时，业务处于抢占队列中，可以降低优先级较低的PS业务释放出合适的资源给被接入业务使用，提高接入成功率，实现在资源拥塞状态下差异化的服务。

PS降速（保持过程）：当系统某种资源的负荷超过“资源预警门限”或“过载门限”时，在RNC（Radio Network Controller，无线网络控制器）当前小区中挑选出部分优先级比较低的用户，对其PS业务进行降速处理，以降低系统负荷，保证高优先级用户的业务质量。

DPCH帧分复用：目前DPCH资源的分配是以2码道为最小单位，当业务的数据量较少（小于16kbps）时分配2个码道会造成资源浪费，当系统负荷较高时可以针对小速率的业务或HS业务的伴随进行DPCH复用，即在2个码道上复用多个业务。该策略可以有效地增加接入的用户数以及在业务感知没有明显变化的情况下提高资源的使用效率。

4.2 牺牲低优先级业务

牺牲低优先级业务策略对用户感知有较大影响，是在系统负荷过高时采取的一种极端策略，目的是维护系统的稳定、保障高优先级用户/业务获得基本服务，从而提升系统的效率。牺牲低优先级业务包括两个方面：一是接入时直接决绝接入；二是网络主动挑选部分保持中的业务强制释放。

限制PS业务使用DPCH资源：由于DPCH资源能够提供更好的业务质量保障，当DCH资源负荷较高时可以限制PS业务使用DPCH资源，以保障如语音业务能够有足够的资源接入DCH资源。在RRM算法中，通过设置“PS使用DPCH资源”门限达到次目的，当小区内承载在DPCH资源上的PS业务超过该门限，则静止PS业务在DPCH上申请资源。

及时拆除不活动连接：当业务处于不活动状态中，需及时拆除不活动业务的RAB连接，及时释放资源，增加用户接入。RNC的PS域用户永久在线检测定时器主要针对Background/Interactive业务。其中，用户不活动定时器T1是当使用PS域业务的用户在超过该定时器时长的一段时间内无数据传输时，PDCP层会向RRC层发送释放本次会话型业务的请求；用户不活动定时器T2是当业务用户不活动定时器T1超时后，PDCP层会向RRC层请求释放该业务，同时启动该T2定时器。如果T2超时后，当前会话型业务仍然没有释放，则PDCP层会向RRC层重复发送释放该业务的请求。

HSDPA判决门限：根据用户请求的速率来决定占用H载波还是R4载波，对于低速率请求优先占用R4载波。下行流业务HSDPA门限，该值定义PS域Streaming业务承载在HS-DSCH（High-Speed Downlink Shared Channel，高速下行链路共享信道）上的速率判决门限，PS域Streaming业务下行最大速率大于或等于该门限才可以用HS-DSCH承载，否则承载在DCH上。下行BE业务HSDPA门限，该值定义PS域Background/Interactive业务承载在HS-DSCH上的速率判决门限，PS域Background/Interactive业务下行最大速率大于或等于该门限才可以用HS-DSCH承载，否则承载在DCH上。提高下行流/BE业务HSDPA门限有利于分流部分低速率用户，优化载波资源，提升用户感知。

5 结束语

随着TD-SCDMA网络的快速发展，运营商为了占领网络市场，会大规模投放3G终端，导致全网业务量增加，即将面临高负荷网络所带来的一系列问题。从网络性能指标和网络整体负荷趋势来看，当网络整体负荷过高时，网络无线接入性能指标率会有不同程度的降低。这就需要提前预警，采取应对高负荷的措施来保障用户感知，为运营商打造高品质的TD-SCDMA商用网络提供强有力的支持。

参考文献：

[1] 中兴通讯股份有限公司. TD-SCDMA无线系统原理与实现[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2012.

[2] 沈海红，阮丹. TD-SCDMA无线网络规划要点[N]. 人民邮电报， 2007-04-29.

[3] Amitath Kumar. TD-SCDMA网络规划与工程[M]. 刘荣科，孔亚萍，崔竞飞，译. 北京： 机械工业出版社， 2008.

[4] 杭州华星创业通信技术股份有限公司. TD-SCDMA网络规划[Z].

[5] 华为技术有限公司. TD-SCDMA网络规划与设计[Z].

[6] 朱东照，罗建迪，等. TD-SCDMA无线网络规划设计与优化[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2010.

[7] 许宏敏，李青，祝绘青，等. TD-SCDMA无线网络优化原理及方法[M]. 北京： 人民邮电出版社， 2009.

数码行业前景分析例10

引言

无论在哪个时代，一种新的艺术形式的出现，都依托当时社会和科技的发展。数码虚拟艺术作为一种新的艺术表现形式，是随着科技的发展、计算机的普及以及数字化时代的到来而诞生。数码艺术和数字化技术的兴起，给传统的艺术形式带来巨大冲击，产生新的艺术审美形式，对艺术界、建筑界和设计界等行业的影响尤为深远，为这些行业带来新的艺术革命。在当今社会，我们必须了解数码虚拟艺术应用在设计中的重要作用，以及它对建筑业发展所起到的积极推动作用。

1 关于数码虚拟艺术

1.1 数码艺术的概述

数码虚拟艺术从广义上来讲是利用计算机和数字技术来参与或者部分参与创作过程的一门艺术。电脑辅助设计的广泛应用，为艺术设计界开创了全新的创作模式。数码艺术设计通常是指数码化的设计作品，一般服务于以下几种行业：建筑、广告、影视、动画、漫画和游戏业等，内容包括纯艺术创作、广告设计、实用型仿真设计，可以是二维、三维、四维空间的静止或动画表现形式。国际上习惯将利用计算机技术进行视觉设计和生产的领域统称为CG，由CG和虚拟真实技术制作的媒体文化，都可以归于CG范畴，CG行业已经形成一个以技术为基础的规模可观的视觉艺术创意型经济产业。

1.2 数码艺术的发展

上世纪90年代以来，数码艺术在全球兴起，表明数码艺术的价值已获得认可。中国艺术在经历了电子影像、行为、装置、录影等新媒体艺术的洗礼之后，随着国内艺术家的努力及国际交流的深入，中国数码艺术日益成为内涵丰富、种类繁多的大众化艺术种类，而现代数字科技的进步使中国数码艺术获得更旺盛的生命力。随着现代社会进入信息时代，新兴技术层出不穷，数字媒体艺术进入一个快速发展期，数字媒体艺术所运用的范围越来越广泛，传播的信息量越来越多，传播信息的速度越来越快，艺术载体也越来越丰富，展示形式不再仅仅局限于场景的渲染，而是注重人与媒体的互动。数字媒体艺术结合了计算机图形学、人机交互、传感技术、现代科技等功能，人工合成一个三维虚拟的环境，让置身其中的观众产生身临其境的感觉，并可与环境实时互动，最终目标是让观众通过视觉、听觉、触觉等来体验新的艺术表现，这代表着数字媒体艺术在展示设计中的未来发展方向。

2 数码虚拟艺术的应用原则

2.1 以人为本的原则

人是城乡建设存在、发展的根本因素，因此，城乡建设规划设计的数字媒体表现，首先要树立自己的服务理念：一切以人为本，学会换位思考，学会站在观众立场为观众考虑问题。建立一种以人为本的理念，对于数字媒体设计师来说，意味着充分运用空间环境，包括室内空间环境、户外空间环境、网络虚拟环境，在观众和场景之间营造出一种互动关系，有助于打造更加人性化的空间环境。

2.2 确立效果原则

分析技术的应用是用数字媒体展示的设计过程的重点。高科技的展示方式往往能给观众留下深刻的印象，这是直接的感觉，也是最直观的数字虚拟艺术的表现形式。项目空间的表现内容要具有深刻的文化底蕴，能够充分体现设计师的艺术文化修养。数字虚拟艺术不仅可以提高展示的效果，激发观众的参与兴趣，从而逐步建立项目的自主品牌形象，推动衍生产品的发展。

2.3 技术上的创新原则

数码虚拟艺术的创新是基于新技术的不断发展，最前沿的数字媒体技术应用在展示设计中，作为全新的体验模式，不仅可让众群体更贴近设计理念和事物本身，而且能使参展者融入到项目当中，也能使项目展示更具多变性和惊喜感。展示项目设计的多元化转变，增加项目本身的亲民性和趣味性，从而大大提升了艺术体现。

3 城乡建设规划设计中应用数码虚拟艺术的表现方式

在城乡建设设计中，数码虚拟艺术能够形象地表达设计理念，在方案构思阶段也起到很好的辅助作用。例如，应用数码相机拍摄项目现场，然后将照片导入电脑，用Photoshop直接进行设计，在此设计过程中还可以利用手写板绘制草图，导入所需要的图文或以及相关资料等。Photoshop绘制的草图可以直观地表现空间、形态、颜色、材质等设计要素，并且可以根据设计的需要，随时进行方案调整和改变，直到绘制出自己满意的构想方案，为制作概念设计草案提供较好的图纸依据。3DSMAX或者Sketchup建筑草图大师能够快速绘制概念草图，这些制图软件提供多种建模方式，各有优点和适用范围，在概念设计草图的制作过程中充分发挥软件的辅助作用，运用最快捷的建模方式和各自优点组合，来绘制自己理想的方案草图。在景观设计中空间感受很重要，而3DSMAX和Sketchup可以迅速解决虚拟空间的问题，通过对图片进行修改或简单对模型进行调整，都可以快速地建立相对适合的场景，在此基础上就可用摄像机直观地感受场景空间。适当地运用通道和导入不同角度的图片，并在Photoshop中修改色彩、贴入材质、贴入植被等，并将其分好图层、分好通道、汇合成组，选择出一个简便快捷的方法为后续编辑做好准备。

在城乡建设设计中，数码虚拟艺术能够真实地表达设计思想。3DSMAX和Sketchup可通过设置和编辑参数来建立任意形体。当需建的模型完成后，就可以编辑材质，通过材质球可赋予不同的物体不同的材质，还可编辑材质球的尺寸、调节材质球的色彩、设置材质球的肌理效果等，从而真实完美地呈现物体。通过3DSMAX的动画制作虚拟漫游，让城乡建设规划设计的场景完全真实地展现在数码艺术场景当中。

数码虚拟艺术在城乡建设设计中的应用现还处于探索阶段，由于计算机和软件还存在较多弊端，仍需大力发展与完善。虽然数码艺术设计在城乡建设设计中的应用还没有普及，但数码艺术在建筑设计领域所取得的成就则有目共睹。随着电脑技术的发展和提高，数码艺术给设计界注入了新的活力，使传统手工设计得到延伸和升华。数码艺术的运用为设计师提供更生动、更形象的创意思路，成为现代建筑设计不可或缺的设计手段，它可贯穿设计的整体脉络，使艺术作品发挥最大的价值和魅力。有鉴于此，城乡建设设计也要顺应时代潮流的发展，加大数码艺术的运用广度和深度。

4 城乡建设规划设计中数码虚拟艺术应用的个案研究

深圳前海金融贸易区城乡规划设计的数码技术虚拟表现：

分析深圳前海地区的现状条件和发展制约等因素，借鉴国外金融贸易区建设的成功案例经验，结合深圳特区的文化与风貌保护，提出在维护和利用深圳前海特区文化资源的前提下提升地区竞争力的规划设计对策。

数码虚拟艺术与三维视景仿真技术应用最广泛的是利用虚拟现实与三维视景仿真技术模拟城市景观，作为进行城市区域重要地段或重点地区规划设计研究的辅助手段。深圳前海金融贸易区的城乡规划设计的数码技术虚拟表现运用了虚拟现实和三维仿真技术，取得了非常好的视觉效果。

5 结束语

数码虚拟技术与我们息息相关，成为我们工作和生活的一部分，数码虚拟艺术未来也将在更多领域得到广泛应用。数码艺术作为媒体，为我们带来丰富而便快捷的艺术体验，也有助于我们进一步提升艺术审美和艺术创作力。在复杂多变的城乡建设规划与建筑设计领域，数码虚拟技术的应用前景将更为广阔。目前，国内的数码媒体艺术起步较晚，技术方面比西方国家落后，数码技术还需不断更新与完善，更强大的数码技术等待我们去研发和完善。在中国经济迅速发展、国家城乡建设蓬勃壮大的背景下，我们需要不断提升数字媒体领域的整体水平，一方面强调技术的进步，一方面注重人性化的设计，以数码技术为媒介与观众互动，为人们提供更优质的视觉享受。

参考文献

[1]蒋丹.数字设计与工程应用――UGNX5软件教程[M].上海交通大学出版社.