检索结果-南通市图书馆

作者：王圣懿武汉大学

学位级别：硕士

在当今的智能化时代,人工智能技术迎来了研究的热潮,而自动驾驶作为人工智能技术之一也受到了广泛的关注。自动驾驶技术在减少交通事故、降低能源耗费、提升出行效率方面具有关键意义。自动驾驶技术是众多功能技术的交叉融合,包括感知... 详细信息

在当今的智能化时代,人工智能技术迎来了研究的热潮,而自动驾驶作为人工智能技术之一也受到了广泛的关注。自动驾驶技术在减少交通事故、降低能源耗费、提升出行效率方面具有关键意义。自动驾驶技术是众多功能技术的交叉融合,包括感知技术、规划技术、控制技术等。感知技术负责利用传感器对周围环境进行感知和建模;规划技术负责根据环境模型对车辆的驾驶路线、运动轨迹等做出决策;控制技术根据规划结果生成车辆可执行的控制信号,使车辆能够按照规划决策行驶。规划控制技术直接影响车辆的行驶行为质量,体现着自动驾驶车辆的智能程度,在自动驾驶系统中至关重要。本文对自动驾驶中的规划控制技术进行研究,并设计仿真实验以验证所提出算法的有效性。具体包括以下内容:(1)采用序贯规划算法,分层次解决车辆规划问题。算法从逻辑上分为全局规划和局部规划。全局规划即路线规划,负责搜索从当前道路到目标位置所在道路的路线,得到道路序列。在全局规划完成后,局部规划负责解决局部场景下的车辆轨迹规划问题,生成车辆可行的平滑轨迹,最终由控制算法控制车辆执行。针对局部规划所需要应对的不同场景设计算法状态机,在不同场景下设计最适合当前场景的规划算法并使用。(2)针对传统规划算法效率低、不具备运动学可行性的缺陷,设计对应改进算法。对于无约束场景下的RRT算法,根据初始解生成概率分布以引导采样。采样车辆可行控制信号进行前向轨迹推演,保证搜索结果的运动学可行性。对于有约束场景下的Lattice算法,选择螺旋曲线作为模型,生成满足边界条件约束的平滑曲线,再通过图搜索算法,得到局部场景下的最优轨迹。(3)对车辆横纵向进行解耦控制,车辆横向控制基于纯追踪算法,纵向控制基于传统PID算法,算法复杂性降低,易实现。设计一种自适应选择前视距离的纯追踪算法,车辆的速度、跟踪效果等指标将影响前视距离的选择,以保证车辆的控制效果。本文在仿真环境中实现了所设计的自动驾驶车辆规划控制算法,并进行了仿真实验。实验结果表明,本文设计的算法能够有效完成自动驾驶车辆的规划控制任务。

关键词：自动驾驶运动规划控制算法非线性优化

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遮挡条件下的人脸识别算法研究

遮挡条件下的人脸识别算法研究

作者：陈凯勇杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着社会的发展,人脸识别在身份认证、人机交互、视频监控等方面得到了广泛应用。人脸识别技术在各行各业中发挥着巨大的作用,但是存在着很多难题有待攻克。本文主要研究遮挡条件下的人脸识别问题,从连续性遮挡的处理能力、人脸的特征... 详细信息

随着社会的发展,人脸识别在身份认证、人机交互、视频监控等方面得到了广泛应用。人脸识别技术在各行各业中发挥着巨大的作用,但是存在着很多难题有待攻克。本文主要研究遮挡条件下的人脸识别问题,从连续性遮挡的处理能力、人脸的特征提取、遮挡和非遮挡区域的图像分割三个方面入手,展开了一系列研究工作。本文主要贡献和创新点如下:(1)针对传统特征提取方法进行实验分析,本文通过特征向量选择实验分析了特征向量个数对人脸识别的影响。该实验反映了PCA算法忽略了不同样本之间的差异性,缺乏对局部特征信息的表示。另外,通过相似度匹配实验和人脸局部特征检测实验对二维Gabor函数进行分析,这两组实验说明了二维Gabor作为数学变换的核函数,可以很好的提取人脸的局部特征信息。(2)本文基于双属性模型改进PCA算法,然后融合局部的二维Gabor算法,提出了新的人脸识别算法(Double Attribute Model based Gabor,DAMG),从线性子空间角度研究解决遮挡条件下的人脸识别问题。该算法基于双属性模型将全局特征向量和误差特征向量融合生成双属性特征向量,根据二维Gabor对目标图像进行分块化特征提取,设计整体分类器对双属性特征向量和局部分块向量进行加权分类。本文通过DAMG算法的性能分析和识别错误的样本分析证明了该算法在遮挡人脸的识别过程中具有非常好的鲁棒性。(3)本文提出基于CV模型的双加权误差分布模型,从高维图像表示的角度研究解决遮挡条件下的人脸识别问题。首先,基于CV(Chan-Vese)模型对遮挡图像进行分割得到不同区域下的误差图像。其次,提出了基于梯度方向的条件概率误差模型,与低维度特征向量相比,条件概率误差模型具有更多的特征信息。最后,根据遮挡区域和非遮挡区域的图像误差分布,分别推算出两种误差的分布模型,形成双加权误差分布模型。本文通过人脸图像随机遮挡、人脸五官遮挡、真实人脸遮挡这三组实验验证了该算法和DAMG算法在遮挡条件下进行人脸识别的有效性。

关键词：人脸识别二维Gabor 图像遮挡 CV模型双属性模型

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基于学生个性的宿舍分配管理系统设计与实现

基于学生个性的宿舍分配管理系统设计与实现

作者：曹雪雪杭州电子科技大学

学位级别：硕士

由于高校扩招,高校学生增多,宿舍管理的信息量也随之增大,因此传统的宿舍管理方式已经应接不暇。不仅如此,如今,昔日的00后逐步迈入大学校园,个性化是他们的标签,他们不再满足于学校按照学号分配宿舍的方式,而是希望能有更多个性化的方... 详细信息

由于高校扩招,高校学生增多,宿舍管理的信息量也随之增大,因此传统的宿舍管理方式已经应接不暇。不仅如此,如今,昔日的00后逐步迈入大学校园,个性化是他们的标签,他们不再满足于学校按照学号分配宿舍的方式,而是希望能有更多个性化的方式。随着信息技术的发展,学生宿舍管理系统应运而生,这些曾经很难解决的问题已经可以利用新技术一一化解。本文以开发一个学生宿舍管理系统为模板,在设计和实现系统各功能模块的基础上,重点研究个性化宿舍分配问题。本文的主要研究内容包括以下三个方面:(1)设计并实现学生宿舍管理系统的个性化宿舍分配功能。根据学生住宿调研情况,本文设计两种宿舍分配方案。第一种方案首次利用Kmeans聚类算法可根据各种属性进行聚类的特点,设计和实现了宿舍分配算法,使同一宿舍学生的个性(包括作息习惯、性格特点等)相似,目标是把作息习惯、生活习惯、家庭情况相似的学生安排到一个宿舍,减少因个体情况差异带来的各种摩擦。为避免聚类过程出现的“空聚类”对聚类结果的影响,本文改进了Kmeans聚类算法,在更新聚类中心的同时,将这些“空聚类”加入就近的“非空聚类”,并去除“空聚类”。针对部分学生并不要求同一宿舍学生个性相似的情况,本文提供第二种宿舍分配方案,学生可像选课一样自主选择宿舍和室友,目标是尽可能使学生选到自己满意的宿舍和室友。(2)设计并实现基于人脸识别的出入管理功能。利用face++技术对进入宿舍的学生进行人脸识别,通过与数据库中学生的照片进行比对决定学生是否可以进入宿舍,对学生宿舍的安全性管理起到较好的作用。除此之外,为了加强宿舍无人状态下的用电安全管理,出入管理功能可记录学生的出入信息,根据宿舍学生人数状态对宿舍进行供电和断电控制。(3)设计一个通用型的学生宿舍管理系统,以满足不同高校的需求。可以添加和减少访问系统的用户类别;可以添加、删除和修改不同用户类别可访问的模块;可自行设置宿舍房间可容纳学生数量。

关键词：宿舍分配贪心算法 Kmeans聚类算法人脸识别 face++

基于Ajax技术电信财务数据处理平台的设计与实现

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基于Ajax技术电信财务数据处理平台的设计与实现

作者：崔枝杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着Ajax技术的快速发展以及电信运营商自身业务需求的扩展,建立一个符合电信行业特点、涵盖整个电信业务数据、并且以电信财务数据为中心的数据信息处理系统应运而生。目前电信运营平台,主要以业务系统开发为重点,忽略了业务数据与财... 详细信息

随着Ajax技术的快速发展以及电信运营商自身业务需求的扩展,建立一个符合电信行业特点、涵盖整个电信业务数据、并且以电信财务数据为中心的数据信息处理系统应运而生。目前电信运营平台,主要以业务系统开发为重点,忽略了业务数据与财务数据的转换,这就造成了电信财务数据流失的问题。本文以开发一个符合电信财务数据特点的数据处理系统为基板,在实现电信财务数据处理采集、审核、核算、同步、追踪模块的基础上,利用Ajax技术,基于B/S架构建立一个符合电信财务数据要求的信息化平台,用于解决电信业务数据与财务数据不匹配的问题,最终使本系统具有高效的重用性、灵活性、扩展性等特点。本文的主要研究内容包括以下两方面:(1)设计并且实现一个符合电信行业特点的财务数据处理系统:首先对电信业务实体数据处理流程进行需求分析,然后对电信财务数据处理系统的体系架构、各功能子系统和数据库进行设计。(2)利用Ajax技术结合SSH整合实现系统框架,系统中采用JQuery作为电信财务数据处理系统开发的前台框架,SSH作为服务器端开发框架,实现Ajax与SSH整合,实现整个电信财务数据处理系统,依据软件测试的目的,对系统性能分析测试。

关键词：电信财务 Ajax 业务逻辑数据持久化

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印染生产过程优化调度问题研究

印染生产过程优化调度问题研究

作者：何天行杭州电子科技大学

学位级别：硕士

印染生产工艺十分复杂,工序多,产品多样化,是典型的柔性作业车间生产过程。国内印染车间作业计划主要依靠经验丰富的工作人员完成,但仅凭人工经验很难做到合理的调度,信息化和自动化程度低已经成为印染企业发展的瓶颈。本文旨在通过对... 详细信息

印染生产工艺十分复杂,工序多,产品多样化,是典型的柔性作业车间生产过程。国内印染车间作业计划主要依靠经验丰富的工作人员完成,但仅凭人工经验很难做到合理的调度,信息化和自动化程度低已经成为印染企业发展的瓶颈。本文旨在通过对印染生产过程优化调度问题的研究,建立适合印染生产过程的调度模型,提高印染企业的自动化生产能力。首先对印染生产过程静态调度进行了研究,充分考虑了在实际印染生产过程中无法忽略的各种因素。然后在静态调度的基础上,建立印染生产过程动态调度模型,处理印染车间生产时新订单插入和设备故障两大主要扰动。其中,主要研究内容如下:1.介绍了印染生产工艺,对印染调度问题进行了详细的描述。在此基础上,本文提出了基于前序方法的印染生产过程静态调度模型,充分考虑了工序间隙、设备准备时间、染色机清洗时间以及并行机等因素,使调度模型能够更好地适应实际车间生产情况。通过案例仿真,获得调度结果以及相应的性能参数并最终以甘特图的形式展现,将性能参数与现有的印染静态调度模型仿真结果进行对比,验证了该印染生产静态调度模型的可行性和有效性。2.考虑到印染车间生产过程中充满不确定性,单纯的静态调度无法取得较好的实际效果。因此,本文在静态调度模型的基础上,提出了基于滚动窗口重调度方法的印染生产过程动态调度模型,用于解决印染生产过程中出现的动态扰动。首先单独对新订单插入动态扰动进行仿真分析,其中包含插入一个订单和插入三个订单两种情况。然后单独对设备故障动态扰动进行模拟仿真,得到调度结果。最后给出一个完整的综合案例,模拟实际印染车间的生产过程,综合案例中包含新订单插入、设备突然出现故障、设备修复恢复使用同时再次插入新订单三种情况,对模型进行多次测试,验证了印染生产动态调度模型的可行性和有效性。

关键词：印染柔性作业车间滚动窗口重调度动态调度

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基于纺织图像矢量化的印染小样远程交互系统

基于纺织图像矢量化的印染小样远程交互系统

作者：魏娥杭州电子科技大学

学位级别：硕士

在印染企业生产中的印染小样确认环节，传统模式下企业和客户之间是通过邮寄小样的方式，对小样的花形、颜色反复修改多次打样确认，这当中要花去数月的时间，影响企业的生产效率。为了缩短企业与客户之间的小样确认时间，本文设计和实... 详细信息

在印染企业生产中的印染小样确认环节，传统模式下企业和客户之间是通过邮寄小样的方式，对小样的花形、颜色反复修改多次打样确认，这当中要花去数月的时间，影响企业的生产效率。为了缩短企业与客户之间的小样确认时间，本文设计和实现了印染小样远程交互系统。该系统能使企业和客户通过互联网远程登录，实现相关功能的远程交互操作。本文的工作如下： (1)对系统的各功能模块进行需求分析，然后对该系统的各功能模块以及数据库进行设计与实现。 (2)为了能让企业与客户之间对小样花形、颜色进行远程实时修改与交互，本文对纺织图像矢量化进行了研究。结合纺织图像的特点与印染企业实际需求，本文将图像矢量化应用于印染小样远程打样系统。该系统对小样图像进行基于无偏性的边缘检测，接着运用图像形态学对提取的边缘进行膨胀与腐蚀，然后对图像局部进行矢量化。对图像局部矢量化后，就可以按照客户需求对矢量图元进行编辑。 (3)在印染小样远程交互系统中，为更真实的模拟小样的效果，本论文采用了屏幕校色的方式来减少不同显示器对小样呈色的影响。我们的系统应用于印染企业的实际过程中，极大的缩短了企业与客户之间的小样交互时间，有一定的应用价值。

关键词：印染小样远程交互边缘检测图像矢量化

基于BERT的中文NL2SQL任务的技术研究

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基于BERT的中文NL2SQL任务的技术研究

作者：欧杨磊杭州电子科技大学

学位级别：硕士

近几年来,自然语言处理得到了快速的发展,利用自然语言语句快捷地查询数据库中的目标数据成为了新兴的研究热点,而Natural Language to SQL(NL2SQL)就是这样的一项技术,可以将用户的自然语言语句转为计算机可以执行的SQL语句,对改善用... 详细信息

近几年来,自然语言处理得到了快速的发展,利用自然语言语句快捷地查询数据库中的目标数据成为了新兴的研究热点,而Natural Language to SQL(NL2SQL)就是这样的一项技术,可以将用户的自然语言语句转为计算机可以执行的SQL语句,对改善用户与数据库之间的交互方式有很大意义,尤其是对中文NL2SQL的研究,也降低了非专业人员操作数据库的学习成本。如何将自然语言和对应的表的结构及内容进行合理的建模是当前NL2SQL任务中面临的一大挑战。现有的研究大部分是针对英文数据集的NL2SQL任务研究,对于中文的研究较少,在单表查询下的NL2SQL任务的研究中,并没有对SQL语句中WHERE子句的条件列名复用和自然语言语句对应的表的内容信息没有利用的问题提出解决方法;在多表查询下的NL2SQL任务的研究中,采用较浅层的提取方法对数据库模式结构的信息提取,导致部分信息丢失,且对生成SQL语句的解码器在解码动作序列时不能对抽象语法树的结构信息有所了解。本文针对中文NL2SQL任务对单表和多表查询场景下做了一些研究,本文主要工作与贡献有:(1)基于BERT的单表查询场景下的NL2SQL研究。本文提出了将自然语言问句生成SQL查询语句的任务分成主干模型和条件值抽取模型共同完成。主干模型在对WHERE子句中的列名进行预测的时候,解决了列名复用的问题;在条件值抽取模型中,加入了对应表的内容信息,改善了模型对条件值抽取的性能。本文提出了两种不同的思路分别来完成条件值抽取任务,一种是类似于机器阅读理解的思路,另一种是分类标签方法,自然语言问句的每个位置都被贴上0/1标签,其中0表示不属于该值,1表示属于该值。通过对比实验验证了该方法能够解决列名复用、利用表格的内容信息等问题来提高任务的准确度。(2)基于BERT的多表查询场景下的NL2SQL研究。本文提出了一种基于编码-解码器的体系结构的序列到序列模型GNN-RAT,针对数据库模式结构信息提取问题,采用了一种将数据库模式结构用图神经网络编码的方式提取结构信息,改善了对数据库模式结构的信息浅层提取的问题;在解码器部分,使用关系感知的transformer模块代替之前的Bi-LSTM模块,解决了解码器不能获得抽象语法树的结构信息的问题。通过实验验证了该方法对数据库模式结构的信息提取以及对SQL生成有积极效应。(3)提出通过结合预训练BERT模型和深度学习分类模型的中文NL2SQL任务的方法和完整流程。本文使用BERT模型对自然语言的处理具有较强的语义提取性能,基于预训练模型的特点,针对下游任务进行微调。本文通过对比实验证实了预训练BERT模型对生成SQL语句结果的准确率有积极作用。

关键词：自然语言处理中文NL2SQL 预训练模型单表多表

丹皮酚对大鼠糖尿病心肌病的保护作用及其氧化应激信号转导机制研究

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丹皮酚对大鼠糖尿病心肌病的保护作用及其氧化应激信号转导机制研...

作者：赵亚男承德医学院

学位级别：硕士

糖尿病(diabetes meilitus,DM)是由胰岛素分泌障碍或生物作用受损引发的一组以慢性高血糖为特征的代谢性疾病。世界范围内成人糖尿病患者人数截止2010年为2.85亿,到2030年这一数字估计将增至4.39亿,对于人类健康产生了严重的威胁。持续... 详细信息

糖尿病(diabetes meilitus,DM)是由胰岛素分泌障碍或生物作用受损引发的一组以慢性高血糖为特征的代谢性疾病。世界范围内成人糖尿病患者人数截止2010年为2.85亿,到2030年这一数字估计将增至4.39亿,对于人类健康产生了严重的威胁。持续的高糖刺激导致机体血管受损并累及心、脑、肾、眼睛等器官。糖尿病心肌病(diabetic cardiomyopathy,DCM)是糖尿病常见的并发症之一,是独立于高血压、心肌缺血和心肌瓣膜病导致心脏结构和功能异常的心肌病,主要病理表现为心肌炎症、心肌纤维化、心肌凋亡及心功能障碍等。目前,针对DCM的治疗主要通过有效控制血糖,降低血压、血脂以缓解并抑制心力衰竭,然而西药治疗有不同程度的副作用且治疗效果缺乏针对性,中草药因其低毒、多靶点等特点在防治心血管疾病方面有着天然的优势。牡丹皮在传统中医中常用来治疗心脑血管疾病。丹皮酚(paeonol,Pae)来源于牡丹的根皮,是牡丹皮最主要的有效成分之一,具有抗氧化、降血脂、降血糖、抗心律失常和抗炎等多方面的药理作用。本课题组前期研究证实丹皮酚对大鼠心肌梗死后的心室重构有改善作用。然而丹皮酚对大鼠DCM的保护作用相关研究尚未见报道。本研究通过构建DCM大鼠动物模型,观察大鼠心肌结构和功能改变,进一步探讨丹皮酚对DCM的保护作用及其氧化应激信号转导机制。第一部分丹皮酚对大鼠糖尿病心肌病的保护作用目的:观察丹皮酚对大鼠DCM心肌结构和功能改变的影响,进一步确证丹皮酚对DCM的保护作用。方法:1 DCM模型的制备:SPF级雄性SD大鼠体重(150±10)g,普通饲料适应喂养1周后,造模大鼠喂以高脂高糖饲料喂养6周,禁食不禁水18小时,连续2天腹腔注射小剂量链脲佐菌素(STZ)25 mg·kg,构建Ⅱ型糖尿病大鼠模型,在注射STZ后分别于第3、7天,取大鼠尾静脉血并测量血糖,空腹血糖值均≥16.7 mmol·L,则Ⅱ型糖尿病大鼠模型制备成功,12周后,每组分别取1只大鼠进行组织形态学检测,出现心肌病理改变,心肌细胞肥大,心肌胶原纤维排列紊乱,呈现不同程度的心肌纤维化,说明DCM模型制备成功。2实验分组:雄性SD大鼠,设正常组(NC组)、模型组(MC组)、丹皮酚低剂量组(Pae-L组,30 mg·kg)、丹皮酚中剂量组(Pae-M组,60 mg·kg)、丹皮酚高剂量组(Pae-H组,120 mg·kg)、二甲双胍阳性药组(DMBG组,157 mg·kg)。第9周开始药物干预,丹皮酚以及二甲双胍分别溶于羧甲基纤维素钠(1%)灌胃,NC组和MC组分别灌以等体积羧甲基纤维素钠,1次/天,给药12周。3指标检测:测量各组大鼠空腹血糖(FBG)和体重(BW)后取材,并称取各组大鼠心脏重量(HW)测量其心脏重量指数(HWI,心脏重量/体重);采用全自动生化仪测量总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG);采用双抗体夹心法酶联免疫吸附试验(ELISA)测量晚期糖基化终末产物(AGEs)、糖化血红蛋白(GHb)、乳酸脱氢酶(LDH)、天门冬氨酸氨基转移酶(AST)和肌酸激酶同工酶MB(CK-MB)的含量;苏木素-伊红染色(HE染色)和Masson染色观察各组大鼠心肌病理改变以及心肌纤维化程度;Western blot法检测Ⅰ型胶原蛋白、Ⅲ型胶原蛋白蛋白表达。结果:1 Pae对各组大鼠BW、HWI的影响与NC组相比,MC组大鼠BW明显下降(P<0.05),HWI明显增加(P<0.05);与MC组相比,Pae-L组、Pae-M组、Pae-H组及DMBG组BW有不同程度增加(P<0.05),HWI有不同程度降低(P<0.05),其中Pae-H组较之Pae-L组、Pae-M组对BW、HWI的影响更为显著。2 Pae对各组大鼠血糖、血脂水平的影响与NC组相比,MC组大鼠FBG、GHb、AGEs、TC、TG增加明显(P<0.05);与MC组相比,Pae-L组、Pae-M组、Pae-H组及DMBG组FBG、GHb、AGEs、TC、TG均有不同程度降低(P<0.05),其中Pae-H组对各项指标的改善效果更显著。3 Pae对各组大鼠血清中CK-MB、AST、LDH的影响心肌组织标志物CK-MB、AST、LDH结果显示:与NC组相比,MC组血清中的CK-MB、AST、LDH均有明显增高(P<0.05);与MC组相比,Pae-L组、Pae-M组,Pae-H组、DMBG组中的CK-MB、AST、LDH则有不同程度的下降(P<0.05),其中Pae-H组对各项指标的改善效果更显著。4 HE染色结果HE染色封片固定后用光学显微镜观察大鼠心肌组织,NC组心肌细胞和心肌纤维形态正常;与NC组比较,MC组心肌细胞肥大,心肌纤维排列紊乱,出现纤维断裂、溶解,心肌细胞间着色不均匀,胞核破碎甚至消失;与MC组相

关键词：丹皮酚 DCM 氧化应激 Nrf2 RAGE

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印染生产过程的调度与再调度技术研究

印染生产过程的调度与再调度技术研究

作者：李维杭州电子科技大学

学位级别：硕士

印染（又称染整）是中国传统制造业中的主要行业之一，在我国国民经济中占据非常重要的位置。印染生产过程的特点包括多工序、工艺复杂、生产线长，订单要求精细等，它属于典型的批处理过程。目前印染车间的任务调度主要由工人根据个... 详细信息

印染（又称染整）是中国传统制造业中的主要行业之一，在我国国民经济中占据非常重要的位置。印染生产过程的特点包括多工序、工艺复杂、生产线长，订单要求精细等，它属于典型的批处理过程。目前印染车间的任务调度主要由工人根据个人经验完成，生产效率以及资源利用率都较低，而且对车间不确定因素（比如新订单到达、设备故障等）反应迟缓。近年来，虽然很多印染企业通过引进先进制造设备、改善生产工艺等办法，一定程度上提高了印染生产效率，但车间的任务调度仍是一个薄弱环节，这已经成为印染企业亟待解决的关键问题。本文以印染生产过程作为研究对象，采用基于数学规划的方法描述调度模型，通过实例仿真和不同情形下调度结果的对比来说明调度方案的有效性。研究取得的结果有以下三项： 1、提出了一种基于MILP的静态排产模型。由于染色机在加工不同颜色织物的过程中需要时间清洗设备，该调度模型考虑了与订单加工顺序相关的设备调整时间。考虑到印染企业准时制生产的实际情况，以最小化订单延期作为调度模型的优化准则。用一个实例验证了该方法的有效性。 2、静态调度模型只能用于订单加工前的一次调度，它忽略了现实车间中不确定性因素对现有调度计划的影响，认为整条生产线在最理想的情况下运行，因而具有很大的局限性。针对这个问题，本文提出了一种基于本地调整策略的再调度模型，用于在车间发生设备故障和有新订单到达时的任务再调度。该模型通过调整当前的生产计划中故障设备上的加工任务，同时在交货期约束下分配新订单加工任务，从而实现系统的平稳过渡。文中通过一个再调度实例验证了该方法是可行有效的。 3、为了提高静态模型求解多订单调度问题时的效率，本文提出一种基于分解策略的动静态模型相结合的调度方案，通过将总体订单分成若干批次，进而缩小单次调度规模改善调度效率。文中通过两个实例验证这种方法的有效性。

关键词：印染调度再调度仿真

基于深度学习的机动车驾驶员危险驾驶行为检测方法研究

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基于深度学习的机动车驾驶员危险驾驶行为检测方法研究

作者：张志远杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着汽车数量的增多,在道路上很容易发生交通事故,并对人民的生命安全带来重大影响,不可避免的也会造成很多的经济损失。经统计,带来交通事故的很大一部分原因是驾驶员的不当操作,例如驾驶员在驾驶的时候玩手机、打电话、喝水、双手脱... 详细信息

随着汽车数量的增多,在道路上很容易发生交通事故,并对人民的生命安全带来重大影响,不可避免的也会造成很多的经济损失。经统计,带来交通事故的很大一部分原因是驾驶员的不当操作,例如驾驶员在驾驶的时候玩手机、打电话、喝水、双手脱离方向盘等行为,都是交通事故频发的原因。为了保障人民的生命财产安全,危险驾驶检测算法的研究变得越来越重要。通过对研究目标的分析,本文利用改进YOLOv5s算法对驾驶员左手玩手机、右手玩手机、饮水、左手打电话、右手打电话、和双手脱离方向盘六种不安全驾驶行为检测进行研究。本文的主要工作和成果如下:针对YOLOv5s参数过多,造成在算力小的移动端设备上运行效果不佳的问题,采取模型轻量化设计思想,使用Mobile Net-v3结构替换YOLOv5s的主干网络CSP-Darknet53。并针对Mobile Net-v3某些层的参数量过多可能会导致检测时间变长和SENet中存在的降维会给通道注意力机制带来副作用的问题。对Mobile Net-v3进行消融实验,并采用超轻量级注意力机制ECA-net加入消融实验中被消融的网络结构的后面,用来抵消原部分网络结构被消融所造成的精度损失的问题。得出的YOLO-Mobile Net+ECA-10网络模型大大减少了网络的参数量,并且拥有良好的检测效果。探究使用C3Ghost替换C3模块对上述得到的网络模型YOLO-Mobile Net+ECA-10的head部分的影响,对于C3Ghost中梯度发散的问题,使用Shortcut跳跃连接得以解决。得出了使用C3Ghost改进原始网络Head中的C3模块使精确率有所提高,使检测速度增加了近2个FPS,参数量减少三分之一的结果。针对当危险驾驶动作发生在远离摄像头的一侧时,驾驶员打电话的手部动作被头部遮挡导致难以有效识别的问题,在网络的Mobile Net-Block后加入SPPF金字塔池化结构,提高网络的感受野,并对得到网络的非极大值抑制法进行优化,得出了使用DIOU非极大值抑制策略结合YO-MO+ECA10+C3Ghost+Shortcut网络的模型对驾驶员有遮挡情况下打电话的检测效果有所提升的结果。通过在本文手动标注的驾驶行为数据集上进行实验,实验结果表明最终的驾驶员危险驾驶行为动作检测准确率达97.7%,检测速度66.2FPS,召回率98.1%,模型大小5.4M,该模型满足快速准确地检测驾驶员六种危险驾驶行为的要求。

关键词：深度学习目标检测 YOLOv5s MobileNet-v3 注意力机制