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低光照交通场景下行人检测与跟踪算法研究

低光照交通场景下行人检测与跟踪算法研究

作者：刘凯天天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

环境感知系统是自动驾驶汽车的重要组成部分,而行人又是交通场景中常见的、重要的、弱势的交通参与者需要格外的关注,因此发展自动驾驶汽车环境感知系统对行人的检测与跟踪技术意义重大。由于环境复杂,行人目标小,特别是当光线不足时,... 详细信息

环境感知系统是自动驾驶汽车的重要组成部分,而行人又是交通场景中常见的、重要的、弱势的交通参与者需要格外的关注,因此发展自动驾驶汽车环境感知系统对行人的检测与跟踪技术意义重大。由于环境复杂,行人目标小,特别是当光线不足时,行人检测存在漏检、误检等情况,整体上检测算法精度低;由于遮挡、粘连,行人跟踪存在目标丢失、ID转换的问题。针对上述情况,本文展开低光照下的行人检测与跟踪算法研究,提出了改进的行人检测与跟踪算法,具体内容如下:首先,本文提出一种改进YOLOv4-Tiny的行人检测算法。针对低光照场景下图像质量差,行人特征信息少,YOLOv4-Tiny不能充分学习和利用信息特征的问题,改变原有的网络结构,自下而上的融合深层语义信息和浅层细节信息来加深网络结构,同时在不同特征图融合之前引入注意力机制模块,使网络更加关注重点特征信息,从而提高网络提取和利用信息特征的能力。针对行人目标往往属于中小目标,YOLOv4-Tiny对小目标识别能力差的问题,在原有骨干网络的基础上增加了8倍下采样特征图输出,以增强对小目标的检测能力,再使用SPP-Net提高网络的感受野和鲁棒性。针对原有先验框尺寸并不适合行人目标的大小,利用改进的K-means聚类算法对行人目标生成新的先验框。针对传统非极大值抑制算法会暴力剔除掉相邻检测框的问题,使用Soft-NMS方法替换掉传统的非极大值抑制方法。实验结果表明,本文提出的模型在自制数据集上与YOLOv4-Tiny相比AP提高2.16%。其次,本文提出了改进的DeepSort行人跟踪算法,该算法用OSNet网络取代原算法行人重识别部分的残差网络,以提高模型的推理速度保证实时性的要求。同时,在行人重识别网络的Softmax损失函数的基础上添加中心损失函数,提升网络对行人外观特征的提取能力。针对原算法的IOU匹配方法不能很好的度量两目标框之间的相似性,提出使用GIOU的匹配方法,使两目标框之间的相似性度量更为合理。由于缺乏低光照条件下的行人重识别数据集和行人跟踪数据集,分别在现有的主流行人重识别数据集Market1501和行人跟踪数据集MOT-16数据集的基础上对其进行加暗处理来构建低光照条件下的行人重识别数据集和行人跟踪数据集。实验表明改进的DeepSort跟踪算法在加暗数据集MOT-16上的MOTP、MPTA、IDs、FPS等指标表现良好,表明其具有较好的跟踪性能。最后,将本文提出的低光照交通场景下的行人检测与跟踪算法部署到智能网联驾驶汽车平台上,在夜间符合校园交通规定的条件下进行实车测试,对测试结果进行定性定量分析,测试结果表明本文提出的低光照交通场景行人检测与跟踪算法,具有良好的检测性能和跟踪性能。

关键词：行人检测低光照 YOLOv4-Tiny DeepSort

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基于区块链的水稻溯源系统设计与实现

基于区块链的水稻溯源系统设计与实现

作者：宫天石家庄铁道大学

学位级别：硕士

基于图神经网络和共存概率的ATAC-seq多motif发现研究及应用

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基于图神经网络和共存概率的ATAC-seq多motif发现研究及应用

作者：吴啸天吉林大学

学位级别：硕士

转录因子结合位点(Transcription Factor Binding Sites,TFBSs)是一段特定的DNA序列,转录因子可以通过绑定该序列来促进或抑制基因表达,从而影响蛋白质的合成。因此,准确预测TFBSs对于理解基因调控网络和疾病发生机制极为重要。转座酶... 详细信息

转录因子结合位点(Transcription Factor Binding Sites,TFBSs)是一段特定的DNA序列,转录因子可以通过绑定该序列来促进或抑制基因表达,从而影响蛋白质的合成。因此,准确预测TFBSs对于理解基因调控网络和疾病发生机制极为重要。转座酶可及染色质高通量测序(Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high-throughput Sequencing,ATAC-seq)技术作为一种高通量测序技术,能够揭示染色质开放区域,并生成大量生物信息学数据,从而为研究转录因子结合模式(motif)提供了新视角。然而,从ATAC-seq数据中准确识别转录因子结合位点及其motif,仍是生物信息学领域的一项重大挑战。目前基于深度学习的ATAC-seq motif发现方法主要采用卷积神经网络技术。然而,由于卷积核宽度的限制,这些方法在发现不同长度的转录因子结合位点方面存在局限。鉴于此,本文基于人类和小鼠的ATAC-seq数据,构建了一个多尺度序列异构图,并提出了两种图神经网络模型:MMGraph和MMGAT。MMGraph通过两层图卷积运算来学习多尺度序列异构图中节点的向量嵌入,以预测ATAC-seq序列中的TFBSs,并结合节点向量嵌入和共存概率发现多种motif。尽管MMGraph在多方面展现了其优势,但仍存在一定局限,特别是在动态更新节点间边权重以反映相邻节点对目标节点重要性的能力方面。为了克服这一限制,MMGAT在MMGraph的基础上进行了优化,通过引入双层图注意力机制动态调整节点间的注意力系数,以更精准地预测TFBSs,并融合注意力系数和共存概率来发现多种ATAC-seq motif。在180套人类和80套小鼠的ATAC-seq数据集上的实验表明,MMGraph和MMGAT的性能均显著优于现有的其他工具。具体来说,MMGraph在人类数据集的八指标雷达面积(Area of Eight Metrics Radar,AEMR)评估中得分为2.038,发现了374个motif;在小鼠数据集中AEMR得分为1.780,发现了347个motif。而MMGAT在人类和小鼠数据集的AEMR评估中取得了更高的得分,分别为2.121和1.949,发现了389个和356个更高质量的motif,展示了更优的性能。为便于研究者使用这两种模型,本文还开发了一个在线分析系统,旨在从ATAC-seq数据中发现多种motif。该系统提供ATAC-seq数据查询、转录因子结合位点预测、motif发现及下游分析等关键功能,并分享了180套人类和80套小鼠ATAC-seq数据集的motif发现结果及其可视化。系统设计了直观简洁的交互界面,用户无需编程知识即可使用本系统,进而轻松地从ATAC-seq数据中寻找motif。

关键词：转录因子 ATAC-seq motif发现图卷积网络图注意力网络

桥小脑角区占位开颅术后颅内感染的危险因素分析及不同处置方法的治疗效果分析

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桥小脑角区占位开颅术后颅内感染的危险因素分析及不同处置方法的...

作者：宋浩天吉林大学

学位级别：硕士

目的:通过收集吉林大学第一医院神经肿瘤外科CPA区占位的患者病例资料,来进行数据分析,研究CPA区占位术后导致颅内感染的相关危险因素,并探讨对不同的颅内感染处理方法起到的疗效差异。为CPA区占位切除术后颅内感染的预防及治疗提供可... 详细信息

目的:通过收集吉林大学第一医院神经肿瘤外科CPA区占位的患者病例资料,来进行数据分析,研究CPA区占位术后导致颅内感染的相关危险因素,并探讨对不同的颅内感染处理方法起到的疗效差异。为CPA区占位切除术后颅内感染的预防及治疗提供可行的方法,进而降低颅内感染的发生和提高对其的治疗效果,减轻患者痛苦和医疗负担。方法:收集2022年1月至2023年12月在吉林大学神经肿瘤外科的CPA区占位患者155例临床资料进行回顾性分析。详细整理患者住院信息,包括患者一般资料(性别、年龄),患者基本状况(糖尿病、高血压病史),手术信息(手术持续时间、ASA分级、手术中出血量、病理类型),术后生理生化指标(术后当天血常规、术后脑脊液常规、CRP、PCT),术后抗生素应用情况(抗生素类型、用药方式),处理颅内感染方式(放置腰大池引流、术前预防性腰大池引流、鞘内注射万古霉素),颅内感染治疗一周后患者生理生化指标。应用SPSS26.0软件对上述颅内感染相关危险因素进行单因素分析,P值0.05)。经过χ2检验后的有意义的危险因素应用logistic回归分析进行多因素分析,得出结论为术中出血量大于400ml(P<0.001)、术中留置腰大池引流(P<0.001)与CPA区占位术后并发颅内感染作为条件有统计学差异。将38例颅内感染患者按照是否进行鞘内注射给与抗生素的方式分为鞘注组13例与非鞘注组25例,通过所收集的数据进行分析评价治疗效果分为治愈、显效、有效和无效[有效率=(治愈+显效+有效)/总例数×100%)]。其中鞘注组疗效评价为13(100%);非鞘注组疗效评价为23(82.6%)。应用χ2检验得出结论鞘注组疗效与非鞘注组疗效存在统计学差异(P=0.022<0.05)。通过比较两组患者治疗前与治疗后脑脊液生化指标(白细胞计数、蛋白质含量、葡萄糖含量)进行t检验,得出结果表明两组之间无明显统计学差异。结论:1、CPA术后并发症中,颅内感染其因素多样性,复杂性及不确定性一直困扰着神经外科临床医生。本研究得出既往存在高血压病病史、术中留置腰大池引流、术中出血量大于400ml以及手术时间大于4h为CPA区术后并发颅内感染的独立危险因素。而患者的性别、年龄、是否存在糖尿病病史、术后是否并发脑积水、麻醉ASA分级和占位的病理类型与并发颅内感染关系不明确。2、在治疗颅内感染过程中,常规处理为升级抗生素,留置腰大池引流管加速脑脊液循环,给予患者对症支持治疗。必要时会进行鞘内注射抗生素来增加脑脊液中的药物浓度起到控制感染的作用。本研究得出结论为鞘内注射抗生素对颅内感染治疗的疗效优于不进行鞘内注射患者。但是临床上判断是否进行鞘内注射还需依靠患者状态及各项理化指标,因此通过本研究可一定程度上给予临床医生治疗颅内感染的方案。

关键词：桥小脑角颅内感染鞘内注射影响因素

非洲西海岸里奥-德雷盆地泥底辟平面地质结构特征研究

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浙江大学学报（理学版） 2024年第2期51卷 212-219,260页

作者：廖天奇姚泽伟浙江大学地球科学学院浙江省地学大数据与地球深部资源重点实验室浙江杭州310058 浙江工业大学土木工程学院浙江杭州310023

位于西非尼日尔三角洲盆地东缘的里奥-德雷盆地发育了大规模泥底辟,其活动时间和形成机理存在一定争议。基于对里奥-德雷盆地三维地震剖面的精细解释和平面成图,对其中中新世Nguti构造层顶面的泥底辟平面分布特征进行了重新厘定。结果表... 详细信息

位于西非尼日尔三角洲盆地东缘的里奥-德雷盆地发育了大规模泥底辟,其活动时间和形成机理存在一定争议。基于对里奥-德雷盆地三维地震剖面的精细解释和平面成图,对其中中新世Nguti构造层顶面的泥底辟平面分布特征进行了重新厘定。结果表明:(1)Nguti构造层顶面的泥底辟可分为北部隐伏区、中部刺穿区和南部刺穿区;(2)北部隐伏区的泥底辟形成于Nguti构造层沉积前,是受早期沉积作用控制的被动泥底辟;中部刺穿区的泥底辟形成于上新世S0构造层沉积前,是受重力构造作用控制的主动泥底辟;南部刺穿区的泥底辟形成于Nguti构造层沉积后,是受重力构造前缘逆冲断层控制的逆冲泥底辟;(3)泥底辟整体上为向南凸出的舌状体,分东、西两段,西段为北北西-北西走向,东段为北北东-北东走向。

关键词：泥底辟里奥-德雷盆地尼日尔三角洲大西洋

“点—轴系统”理论持续赋能中国区域重大战略

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地理学报 2024年

作者：贺灿飞盛涵天戴晓冕北京大学城市与环境学院北京大学-林肯研究院城市发展与土地政策研究中心

“点—轴系统”理论提出40年来，科学内涵不断丰富，深刻影响了多学科、多领域理论与实证研究，并对中国国土空间开发、城市体系规划建设、重大生产力布局、区域重大战略等作出了战略性贡献。进入新时代，“点—轴系统”理论持续赋能新... 详细信息

“点—轴系统”理论提出40年来，科学内涵不断丰富，深刻影响了多学科、多领域理论与实证研究，并对中国国土空间开发、城市体系规划建设、重大生产力布局、区域重大战略等作出了战略性贡献。进入新时代，“点—轴系统”理论持续赋能新时代中国区域重大战略，然而区域重大战略的实践过程仍需克服城市群内部、城市群之间联系松散等堵点。演化经济地理学视角下的多维邻近性框架进一步关注到认知邻近、技术邻近、关系邻近、社会邻近性等维度联系，能够为区域重大战略实践提供新思路。因此，在“双循环”等战略背景下，中国区域重大战略可以在多层嵌套价值链体系支撑下，充分搭建区域间多维邻近关联，加快培育新质生产力，构建具有韧性的区域间产业协作与价值流动网络，全面赋能区域高质量发展。

关键词： “点—轴系统”理论区域重大战略演化经济地理学多维邻近性投入产出分析

高校食堂长效管理机制改革下的主体责任风险探析

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中国食品工业 2024年第18期 44-46页

作者：郭俊朱启航江苏农林职业技术学院后勤基建处江苏师范大学地理与城乡规划学院

高校食堂由于用餐人员基数大、人员相对固定、时间相对集中的特点，是食品安全管理的重中之重。本文从管理责任主体与经营主体责任风险出发，分析了不同经营模式下的责任风险划分，并就高校食堂食品经营许可证管理中存在的问题与解决方... 详细信息

高校食堂由于用餐人员基数大、人员相对固定、时间相对集中的特点，是食品安全管理的重中之重。本文从管理责任主体与经营主体责任风险出发，分析了不同经营模式下的责任风险划分，并就高校食堂食品经营许可证管理中存在的问题与解决方案进行了阐述，对降低高校食堂安全风险、提高规范化水平有较大参考价值。

关键词：高校食堂食品安全风险管理

ESG表现对钢铁企业价值的影响研究 ——以宝钢股份为例

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ESG表现对钢铁企业价值的影响研究 ——以宝钢股份为例

作者：薛添天广西大学

学位级别：硕士

基于SSA−LSTM的风速异常波动检测方法

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煤炭科学技术 2024年第3期52卷 139-147页

作者：邓立军袁金波刘剑尚文天辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁葫芦岛125105

针对传统统计方法对风门开闭导致传感器监测数据异常波动的漏报率和误报率高的问题,通过挖掘风速传感器中时间序列数据中的数据特征,提出了一种基于奇异谱分析法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)组合的SSA−LSTM风速异常波动检测方法。... 详细信息

针对传统统计方法对风门开闭导致传感器监测数据异常波动的漏报率和误报率高的问题,通过挖掘风速传感器中时间序列数据中的数据特征,提出了一种基于奇异谱分析法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)组合的SSA−LSTM风速异常波动检测方法。首先利用SSA对风速传感器监测数据进行预处理,将风速数据分解为趋势分量、周期分量和噪声分量,通过重组趋势分量和噪声分量去除因湍流脉动产生的数据噪声;然后对LSTM进行参数优化,利用优化后的LSTM模型对预处理数据进行预测并得到重构风速;最后以对数概率密度函数计算监测风速与重构风速的异常分数,通过计算训练集数据样本的异常分数设定阈值对监测风速进行异常检测。试验结果表明:SSA去除因湍流脉动产生的数据噪声效果较好,在不影响数据波动情况下去除噪声分量,有助于提高风速重构效果和异常检测准确率;LSTM在无异常波动时能正确重构因湍流脉动导致的小幅波且与实际数据拟合效果较好,在有异常波动时根据历史波动趋势对异常波动段进行重构,可有效提高异常检测的准确率。通过对比分析,所提方法比ARIMA、BP、CNN模型的重构效果更好,异常检测准确率为99.2%,F1-Score为0.97,验证了所提方法的可靠性。表明本文所提方法在检测因风门开闭导致的风速异常波动上具有一定的应用价值。

关键词：异常波动风门开闭异常检测奇异谱分析长短期记忆时间序列