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基于深度学习的煤矿井下人体姿态估计研究

基于深度学习的煤矿井下人体姿态估计研究

作者：张之腾太原科技大学

学位级别：硕士

目前,煤矿井下作业环境中监控系统是确保综合采掘作业顺利进行和保障井下工人安全的关键。由于井下环境的复杂性,特别是频繁出现的粉尘和除尘遗留的水雾,以及防爆要求的低亮度照明,为监控设备的正常运行带来挑战。此外,监控室人员长时... 详细信息

目前,煤矿井下作业环境中监控系统是确保综合采掘作业顺利进行和保障井下工人安全的关键。由于井下环境的复杂性,特别是频繁出现的粉尘和除尘遗留的水雾,以及防爆要求的低亮度照明,为监控设备的正常运行带来挑战。此外,监控室人员长时间监视视频容易产生视觉疲劳,极有可能忽视井下工人的操作失误等行为,造成严重安全隐患。伴随着计算机视觉技术对视频监控领域的赋能,煤矿井下的复杂地形和粉尘、水雾对成像质量的影响仍干扰人体姿态估计的准确识别,从而影响井下异常行为识别。基于“智能矿山”概念的提出,以煤矿井下环境作为基础,深度学习技术作为辅助的高效人体姿态估计已成为大势所趋。本文以煤矿井下去雾算法和人体姿态估计任务为主要研究内容,旨在通过计算机视觉的方法,获得高精度人体姿态估计预测结果,为后续基于该结果进行动作识别、行为判断等任务提供基础。具体研究内容以及结果如下:(1)针对大气光强估计不准确导致复原图像亮度失真和初始透射率边缘涂抹严重等现象,本文改进一种煤矿井下去雾算法。采用基于大气散射模型的物理图像复原方法,融合暗、亮通道先验信息重构大气光强,建立全新的加权大气光强估计模型;构造一种规整化因子权重系数增强图像边缘处理效果;实现煤矿井下图片去雾和特征细节突出效果。(2)针对全卷积人体姿态估计网络过分关注局部细节特征,全局特征和整体人体骨架特征捕捉的不足,本文提出一种融合卷积和注意力机制的多并行高分辨率网络模型,称为SW-HRPose。本模型运用高分辨率网络设计策略,保留多并行子网的特征提取通道,轻量化设计网络架构;每个并行子网中设计基于卷积和基于自注意力机制的特征提取器,深入地理解人体的全局和局部特征;设计SW-fusion融合模块,整合高阶局部信息和低阶全局信息,实现对人体姿态的精确预测。本模型的创新之处在于高效结合了卷积和注意力机制的特征信息,提升人体姿态估计任务的准确性,并在COCO数据集平均精度(m AP)达到了75.9的效果。(3)针对视频连续帧作为输入进行人体姿态估计时,采用基于单帧图像的人体姿态估计方法无法对运动模糊、散焦及姿态遮挡等问题进行准确预测,本文采用一种基于合并时间序列信息的深度学习模型。研究关键点时序合并策略,旨在融合相邻帧的特征,增强当前帧内的人体姿态特征表达;研究关键点残差融合机理,细化当前帧关键点定位精度;运用复原网络恢复和优化融合后的特征图,实现人体姿态估计定位精度提升。经过实验表明,本文算法在Pose Track2017和Pose Track2018验证集上平均精度达到81.7和80.2的效果;并在自制的煤矿井下人体姿态估计数据集达到73.7的m AP。

关键词：煤矿井下去雾算法人体姿态估计注意力机制特征融合

基于卷积长短期记忆神经网络的棉花产量预测研究与应用

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基于卷积长短期记忆神经网络的棉花产量预测研究与应用

作者：罗义腾山东农业大学

学位级别：硕士

棉花是我国重要的经济作物、纺织原料和战略物资,精准的棉花产量预测能为农业决策者提供重要参考依据,从而更好地安排生产和贸易活动,保障棉花产业的可持续发展。本文以新疆地区棉花产量作为研究对象,重点研究棉花产量预测模型的设计和... 详细信息

棉花是我国重要的经济作物、纺织原料和战略物资,精准的棉花产量预测能为农业决策者提供重要参考依据,从而更好地安排生产和贸易活动,保障棉花产业的可持续发展。本文以新疆地区棉花产量作为研究对象,重点研究棉花产量预测模型的设计和应用,以卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）模型为基础,结合注意力机制（Attention）和麻雀搜索算法（SSA）对CNN-LSTM模型进行优化,构建基于SSA-CNN-LSTM-Attention的棉花产量预测模型。主要研究成果如下。（1）构建了棉花产量预测所需数据集。针对目前棉花产量预测研究影响因素选择科学性有所欠缺的问题,通过查阅相关影响因素研究文献选择多种气象、土壤因素共计十二种影响因素,从农业大数据平台采集新疆喀什地区莎车县、巴楚县等七个棉花优势主产县1988年至2020年的相应数据结合地区年度棉花产量数据构建原始数据集。基于斯皮尔曼相关性分析对原始数据集的分析结果确定棉花产量的六项主要影响因素,从原始数据集中筛选出主要影响因素数据构建数据集,为后续棉花产量预测研究提供数据支持。（2）构建了棉花产量预测模型。首先结合CNN和LSTM分别在特征提取和时间序列数据处理方面的优势,构建CNN-LSTM组合模型。然后引入注意力机制优化LSTM,使LSTM更好地聚焦于输入数据的关键部分。最后采用SSA对CNN-LSTM模型进行超参数寻优,构建了基于SSA-CNN-LSTM-Attention的棉花产量预测模型。设置对比实验将本文构建的SSA-CNN-LSTM-Attention模型与常用预测模型支持向量回归（SVR）、门控循环单元（GRU）、时序卷积网络（TCN）以及组合模型CNN-SVR、TCN-LSTM进行对比,采用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和拟合优度（R2）三项评价指标对模型性能进行评价,实验结果表明目标模型在三项评价指标上均为最佳,表现出较高的精度和拟合效果。（3）基于软件工程的技术方法研发了棉花产量预测系统。针对目前棉花产量预测领域缺少产量预测系统的问题,采用面向对象的思想以及MVC设计模式,设计并开发了面向县级政府部门的棉花产量预测系统,实现了棉花产量预测、棉花产业相关数据查询等功能,为棉农有效制定生产种植计划、政府部门合理指导棉花生产管理和市场调控提供便利。

关键词：棉花产量预测卷积神经网络长短期记忆网络麻雀搜索算法注意力机制

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基于大数据对象存储服务的读写管控框架实现

基于大数据对象存储服务的读写管控框架实现

作者：苏艺腾电子科技大学

学位级别：硕士

基于神经控制器的连续混沌系统同步及其图像加密方案

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基于神经控制器的连续混沌系统同步及其图像加密方案

作者：郭鹏腾黑龙江大学

学位级别：硕士

基于深度强化学习DDDQN的高速列车智能调度调整方法

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铁道科学与工程学报 2024年第4期21卷 1298-1308页

作者：吴卫阴佳腾陈照森唐涛北京和利时系统工程有限公司北京100176 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDD... 详细信息

在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDDQN)。首先,将线路划分为多个轨道区段相连接的形式,并基于车间作业调度问题,以最小化所有列车总晚点时间为目标,构建描述列车运行过程的整数规划模型。之后,将各列车视为智能体,根据实际运营需求定义了多智能体的状态、动作以及回报函数,并构造了2个深度神经网络以近似值函数。最后,结合上述整数规划模型设计了DDDQN的训练方法,先利用智能体在仿真环境中探索求出问题可行解,并通过2个神经网络之间的“互馈”机制,实现神经网络参数的更新。在此基础上求解整数规划模型,即可在短时间内得到问题最优解。利用京张高铁实际线路数据和运营数据进行仿真实验,通过比较3种不同求解方法在10个不同突发事件场景下得到的列车总晚点时间和求解时间,验证了所提出的DDDQN模型可以在短时间内得到问题的最优解,可降低至多30.43%的列车晚点时间以及至多68.33%的求解时间。DDDQN为提升高速铁路系统在突发事件下的应急处置能力以及运输组织效率提供了一种智能化的方法与参考。

关键词：列车智能调度调整列车晚点时间深度强化学习整数规划模型神经网络

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人口规模、产业集聚对经济增长的影响研究

人口规模、产业集聚对经济增长的影响研究

作者：马文腾河北大学

学位级别：硕士

人口规模在实现国家现代化进程中起到基础支撑性作用,人口规模及其变动构成一个国家的基本国情。上世纪六七十年代,一些发达国家陆续出现人口负增长现象,人口再生产转向“低低负”的新阶段。现如今,我国“少子老龄化”的人口发展形势即... 详细信息

人口规模在实现国家现代化进程中起到基础支撑性作用,人口规模及其变动构成一个国家的基本国情。上世纪六七十年代,一些发达国家陆续出现人口负增长现象,人口再生产转向“低低负”的新阶段。现如今,我国“少子老龄化”的人口发展形势即将成为常态。同时,我国经济已由高速增长转向高质量发展,既要实现经济稳步增长和经济增长效率不断提高,还要解决好区域发展不平衡问题。产业集聚通过形成集聚效应带动经济增长并提升经济韧性,进而促进经济稳步较快增长和经济增长效率不断提高,对高质量发展有着重要影响。那么,在人口负增长、老龄化日益加剧的背景下,立足我国人口规模巨大这一国情,人口规模、产业集聚能否促进经济稳步增长和经济增长效率不断提高呢?由于人口规模对经济增长的促进作用主要体现在生产的规模经济,以及外部性产生的集聚经济方面,人口规模是否可以通过影响产业集聚进而作用于经济增长呢?对此,本文基于经济增长理论、人口经济学和产业集聚的相关理论和相关文献,在经济增长分析框架中纳入人口规模和产业集聚这两个变量。具体采用双向固定效应模型和广义矩估计法等计量方法,分析人口规模、产业集聚对经济增长和经济增长效率的影响。主要得到以下结论:一是,人口规模扩张有利于经济稳步较快增长和经济增长效率不断提高,但人口规模过度聚集会抑制经济增长并导致经济增长效率下降。二是,产业专业化集聚和经济增长、经济增长效率均存在着显著的倒U型关系;产业多样性集聚和经济增长存在着显著的U型关系,产业多样性集聚和经济增长效率存在着显著的倒U型关系。三是,人口规模约束条件下的产业集聚程度对经济增长和经济增长效率的影响差异明显,不同城市群的经济增长效果和产业发展阶段也存在着明显的差异。四是,产业集聚在人口规模对经济增长效率的影响中存在中介效应,人口规模可以通过影响产业集聚进一步作用于经济增长效率。即人口规模扩张可以通过推动产业专业化集聚、产业多样性集聚促进经济增长效率提高。我国人口规模缩减会对经济增长和经济增长效率产生影响。一方面,整体上,人口规模缩减不利于经济稳步较快增长和经济增长效率不断提高,但是,不同城市规模和城市群人口规模缩减带来的经济增长效果存在差异。其中,不同城市规模方面,超大城市人口规模缩减对经济稳步较快增长不会产生显著的负向影响,超大城市、大城市人口规模缩减对经济增长效率不断提高不会产生显著的负向影响;不同城市群方面,珠三角城市群人口规模缩减对经济增长不会产生显著的负向影响,珠三角城市群、长三角城市群和京津冀城市人口规模缩减对经济增长效率不会产生显著的负向影响。这也说明,部分城市和城市群可能由于人口流出而优化城市和区域人口分布以利于经济稳步较快增长和经济增长效率不断提高。另一方面,人口规模缩减会影响产业专业化集聚、产业多样性集聚促进经济增长效率提高的中介效果。由上述研究结果可以得出,在人口负增长、老龄化日益加剧的背景下,必然会给我国经济发展带来一定程度的冲击,这意味着我国要始终坚持积极应对人口老龄化的国家战略,更加要求我国充分发挥出人口规模巨大的优势,进一步提高人口整体素质,通过疏解超大城市和部分发达城市群的人口规模,实现优化区域和城市人口规模均衡分布,所以,保持合理的人口规模是区域实现经济稳步较快增长和经济增长效率不断提高的关键一步,尤其需要达到产业集聚发展的人口规模。针对上述研究结果,本文提出相应地政策建议:一是,鼓励中小城市重点发展优势产业。二是,推动城市群高质量一体化发展。三是,发挥人口优势推动构建现代化产业体系。

关键词：人口规模产业集聚经济增长经济增长效率中介效应

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湖北省电动自行车交通治理法治化路径探讨

人民公交 2024年第14期 23-25页

作者：尹晨周骏驰湖北警官学院武汉市公安局江汉分局

电动自行车已经成为湖北省群众出行的普遍使用的交通工具之一,随之带来的交通安全问题也不容忽视,通过法治化的思维和途径治理电动自行车乱象已成为必然。分析湖北省电动自行车立法现状和管理难点,发现湖北省电动自行车存在超标比例高... 详细信息

电动自行车已经成为湖北省群众出行的普遍使用的交通工具之一,随之带来的交通安全问题也不容忽视,通过法治化的思维和途径治理电动自行车乱象已成为必然。分析湖北省电动自行车立法现状和管理难点,发现湖北省电动自行车存在超标比例高、违法反复性强以及执法管理难度大等特点。从完善法律体系、加强执法和教育以及推进社会共治等三个方面提出湖北省电动自行车交通治理法治化路径。

关键词：交通安全电动自行车法治化治理

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正中神经电刺激联合针灸疗法治疗脑卒中后意识障碍患者的效果

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中外医学研究 2024年第7期22卷 131-135页

作者：周骏毕节市第一人民医院贵州毕节551700

目的:分析正中神经电刺激联合针灸疗法治疗脑卒中后意识障碍患者的效果。方法:回顾性分析2021年3月—2023年3月毕节市第一人民医院收治的96例脑卒中后意识障碍患者的临床资料,按治疗方法不同将其分为对照组(n=47)、观察组(n=49)。对照... 详细信息

目的:分析正中神经电刺激联合针灸疗法治疗脑卒中后意识障碍患者的效果。方法:回顾性分析2021年3月—2023年3月毕节市第一人民医院收治的96例脑卒中后意识障碍患者的临床资料,按治疗方法不同将其分为对照组(n=47)、观察组(n=49)。对照组行正中神经电刺激,观察组行正中神经电刺激联合针灸疗法治疗,持续治疗4周。比较两组临床疗效、昏迷情况、神经功能、认知功能、脑血流动力学指标。结果:观察组治疗总有效率高于对照组,差异有统计学意义(P0.05);治疗后,观察组GCS评分、MMSE评分高于对照组,NIHSS评分低于对照组,差异有统计学意义(P0.05);治疗后,观察组大脑中动脉Vm、Vs快于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:正中神经电刺激联合针灸疗法治疗脑卒中后意识障碍患者的效果显著,可加快患者苏醒,减轻其神经功能损伤,加速认知功能恢复,改善脑血流动力学。

关键词：脑卒中后意识障碍针灸神经功能昏迷认知功能

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低秩和联合平滑性约束下的时变海表面温度重构方法

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电子与信息学报 2024年

作者：李姣万腾汶邱伟长沙理工大学数学与统计学院中国人民解放军国防科技大学气象与海洋学院

海表面温度对于海洋动力过程及海气相互作用等具有重要意义，是海洋环境关键要素之一。浮标是海表面温度观测的常用手段，但由于浮标在空间的分布不规则，浮标采集的海表面温度数据也呈现非规则性。另外，浮标在实际工作中难免存在故障... 详细信息

海表面温度对于海洋动力过程及海气相互作用等具有重要意义，是海洋环境关键要素之一。浮标是海表面温度观测的常用手段，但由于浮标在空间的分布不规则，浮标采集的海表面温度数据也呈现非规则性。另外，浮标在实际工作中难免存在故障，致使采集的海表面温度数据存在缺失。因此对存在缺失的非规则海表面温度数据进行重构具有重要意义。该文通过将海表面温度数据建立为时变图信号，利用图信号处理方法解决海表面温度缺失数据重构问题。首先，利用数据的低秩性和时域-图域联合变差特性构建海表面温度重构模型；其次，基于交替方向乘子法框架提出一种求解该优化模型的基于低秩和联合平滑性(LRJS)的时变图信号重构方法，并分析该方法的计算复杂度和估计误差的理论极限；最后，采用南海和太平洋海域海表温度数据对方法的有效性进行了评估，结果表明，与现有缺失数据重构方法相比，该文所提LRJS方法有更高的重建精度。

关键词：海表面温度时变图信号信号重构低秩联合平滑性