| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第17-31页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第17-19页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第17-18页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第18-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-23页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第19-20页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第20-23页 |
| 1.3 相关理论综述 | 第23-26页 |
| 1.3.1 委托代理理论 | 第23-24页 |
| 1.3.2 演化博弈理论 | 第24-25页 |
| 1.3.3 过程控制理论 | 第25-26页 |
| 1.4 研究内容及创新点 | 第26-31页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第26-28页 |
| 1.4.2 研究方案 | 第28-29页 |
| 1.4.3 主要创新点 | 第29-31页 |
| 第2章 建设项目目标监管问题研究 | 第31-51页 |
| 2.1 工程目标视角下的基本问题 | 第31-37页 |
| 2.1.1 目标属性视角下的问题表现 | 第31-35页 |
| 2.1.2 行为与外部环境视角下的问题表现 | 第35-37页 |
| 2.2 委托代理博弈视角下的监管机理 | 第37-40页 |
| 2.2.1 委托代理基本监管模型 | 第37-39页 |
| 2.2.2 委托代理监管机理及其不足 | 第39-40页 |
| 2.3 演化博弈视角下的监管机理 | 第40-45页 |
| 2.3.1 演化博弈视角下的监管过程和机会主义行为 | 第40-41页 |
| 2.3.2 建设项目监管问题的演化博弈模型 | 第41-45页 |
| 2.4 基于过程监管的必要性与可行性 | 第45-50页 |
| 2.4.1 监管理论与过程的必然契合性 | 第45-46页 |
| 2.4.2 基于过程-信息理论的监管思路 | 第46-50页 |
| 2.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 建设项目目标实时监管机理研究 | 第51-72页 |
| 3.1 基于随机过程的演化博弈 | 第51-55页 |
| 3.1.1 基本随机过程模型 | 第51-52页 |
| 3.1.2 基于Markov随机过程的演化博弈模型 | 第52-55页 |
| 3.2 监管者-代理人演化博弈仿真 | 第55-66页 |
| 3.2.1 监管者-代理人双群体演化博弈模型 | 第55-57页 |
| 3.2.2 监管者-代理人双群体演化博弈仿真 | 第57-59页 |
| 3.2.3 模型内生因素的影响 | 第59-66页 |
| 3.3 监管框架的影响 | 第66-71页 |
| 3.3.1 信息监管成本的影响 | 第66-69页 |
| 3.3.2 过程信息点分布的影响 | 第69-70页 |
| 3.3.3 技术框架的建立 | 第70-71页 |
| 3.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 基于高分辨遥感图像的监管对象识别原理 | 第72-96页 |
| 4.1 图像分析对于工程监管的可行性 | 第72-76页 |
| 4.1.1 数字图像的获取方式和存储方式 | 第72-73页 |
| 4.1.2 数字图像识别对于建立高监中概率框架的意义 | 第73-76页 |
| 4.2 频域纹理(Texture)识别方法 | 第76-85页 |
| 4.2.1 纹理识别原理 | 第76-79页 |
| 4.2.2 纹理的频域本质 | 第79-80页 |
| 4.2.3 工程地物的纹理属性识别及实例 | 第80-85页 |
| 4.3 区域增长(Region Growing)识别方法 | 第85-89页 |
| 4.3.1 Region Growing地物识别方法与其不足 | 第85-87页 |
| 4.3.2 工程地物color image segmentation实例 | 第87-89页 |
| 4.4 特征(Feature Detection)识别法 | 第89-95页 |
| 4.4.1 工程地物图像的小波特征 | 第89-92页 |
| 4.4.2 工程地物图像的可用特征 | 第92-94页 |
| 4.4.3 特征学习方法 | 第94-95页 |
| 4.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 基于工程表观视觉过程特征的监管对象识别方法 | 第96-122页 |
| 5.1 基于轮廓特征的施工区域对象识别 | 第96-109页 |
| 5.1.1 基于特征的识别机训练方法 | 第96-97页 |
| 5.1.2 工程地物特征框架的建立 | 第97-106页 |
| 5.1.3 施工区对象识别实例 | 第106-109页 |
| 5.2 基于纹理特征的目标内部性质识别 | 第109-116页 |
| 5.2.1 建筑施工纹理 | 第109-114页 |
| 5.2.2 辅助区域纹理 | 第114-116页 |
| 5.3 基于阴影特征的目标高度性质识别 | 第116-121页 |
| 5.3.1 基于阴影的建筑物高度识别 | 第116-118页 |
| 5.3.2 基于边缘检测与梯度阈值的阴影识别 | 第118-121页 |
| 5.4 本章小结 | 第121-122页 |
| 第6章 基于工程逻辑的建设项目实时监管模型 | 第122-137页 |
| 6.1 表观进度目标表征框架 | 第122-129页 |
| 6.1.1 工程进度计划到表观计划的映射 | 第122-125页 |
| 6.1.2 遥感图像与表观计划的像素点对准 | 第125-128页 |
| 6.1.3 表观进度表征框架 | 第128-129页 |
| 6.2 表观安全环境目标表征框架 | 第129-133页 |
| 6.2.1 表观安全表征 | 第129-131页 |
| 6.2.2 表观环境表征 | 第131-133页 |
| 6.3 间接表观表征框架 | 第133-135页 |
| 6.3.1 结合表观信息的费用目标表征 | 第133-134页 |
| 6.3.2 结合表观信息的质量目标表征 | 第134-135页 |
| 6.4 本章小结 | 第135-137页 |
| 第7章 建设项目监管信息系统框架设计 | 第137-145页 |
| 7.1 系统基本用例 | 第137-141页 |
| 7.1.1 政府投资大型公共设施集群项目监管场景 | 第137-140页 |
| 7.1.2 政府投资项目群监管场景 | 第140-141页 |
| 7.2 系统基本工作流 | 第141-144页 |
| 7.2.1 政府投资大型项目监管场景 | 第141-142页 |
| 7.2.2 政府投资项目群监管场景 | 第142-144页 |
| 7.3 本章小结 | 第144-145页 |
| 第8章 结论与展望 | 第145-148页 |
| 8.1 论文主要结论 | 第145-146页 |
| 8.2 论文的不足与展望 | 第146-148页 |
| 参考文献 | 第148-157页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第157-159页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第159-160页 |
| 致谢 | 第160-161页 |
| 作者简介 | 第161页 |
