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作者：熊诗哲电子科技大学

学位级别：硕士

基于SegFormer的海雾图像检测模型及应用

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基于SegFormer的海雾图像检测模型及应用

作者：熊澄丽南昌大学

学位级别：硕士

对海雾进行准确检测及精准预测可以有效减少海雾造成的危害,同时智能化监测海雾也是对智慧气象建设目标的重要支撑。针对应用人工智能方法对卫星遥感图像进行海雾图像检测这一智慧气象需求,基于深度学习技术的海雾检测方法,提出基于SegF... 详细信息

对海雾进行准确检测及精准预测可以有效减少海雾造成的危害,同时智能化监测海雾也是对智慧气象建设目标的重要支撑。针对应用人工智能方法对卫星遥感图像进行海雾图像检测这一智慧气象需求,基于深度学习技术的海雾检测方法,提出基于SegFormer的白天海雾检测模型。主要研究内容和阶段性成果如下:(1)构建和预处理白天海雾图像数据集。针对白天海雾图像数据集缺乏问题,对葵花八号气象卫星数据进行采集、剪裁、标注,构建海雾数据集。针对训练集数量不足问题,对原始数据集进行传统数据增强,并对数据集的增强效果评估,验证数据增强的有效性。(2)研究改进SegFormer的海雾检测模型。为了有效开展海雾检测,通过对SegFormer模型在三个方面进行改进,提出改进后的模型。首先,针对海雾图像的边缘提取能力弱的问题,通过引入混合注意力机制对SegFormer改进(记为EESegFormer),在SegFormer的编码器引入ECA(Efficient Channel Attention,ECA),使模型聚焦于对分割结果有重要影响的特征,并在其解码器引入EMA模块(Efficient Multi-Scale Attention,EMA),使模型更准确地重建目标区域的边界和形状,以此达到提升模型边缘提取能力的目的;其次,针对多尺度特征融合不充分造成的海雾漏检问题,通过引入渐进式特征金字塔融合模块(Asymptotic Feature Pyramid Network,AFPN)和极化自注意力机制(Polarized Self-Attention,PSA)对SegFormer进行改进(记为AFPSSegFormer),使模型更有效地捕获及融合图像中的多尺度信息,在提取更细粒度的多尺度空间信息的同时减少信息丢失,从而提升模型对小面积海雾的检测能力;此外,鉴于海雾图像的时序性特点,分别将以上两种改进后的SegFormer模型和Conv LSTM(卷积长短期记忆网络)结合,充分利用海雾时序信息,进一步提高海雾检测的准确性;最后,在海雾数据集上,对所提出模型中的AFPSSegFormer-Conv LSTM与其他语义检测模型进行对比实验,所提出模型的m Io U为86.08%,Precession为92.23%,m PA为91.97%,相较于改进前的SegFormer模型,m Io U、Precession、m PA分别提高了2.61%、2.79%、0.6%,表明改进后的模型是有效的。(3)设计与实现了基于改进模型的海雾检测系统。根据软件工程方法和数据库原理,基于改进SegFormer模型设计与实现海雾检测系统,包括系统需求分析、系统设计、系统实现和系统测试。该系统进一步验证所改进模型的有效性,展现了海雾检测模型的应用价值。

关键词：海雾图像海雾检测语义分割 SegFormer ConvLSTM

县级地方政府债务绩效管理研究 ——以J市P县为例

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县级地方政府债务绩效管理研究 ——以J市P县为例

作者：熊正辉山东财经大学

学位级别：硕士

受国际经济下行以及新冠疫情等多方面因素的影响,我国GDP增速放缓,再加上减税降费政策的实施,我国地方政府财政状况发生了很大的变化,体现在政府财政收入增长缓慢,但是政府刚性支出增加,加剧了地方政府的财政压力。同时,为了应对严峻的... 详细信息

受国际经济下行以及新冠疫情等多方面因素的影响,我国GDP增速放缓,再加上减税降费政策的实施,我国地方政府财政状况发生了很大的变化,体现在政府财政收入增长缓慢,但是政府刚性支出增加,加剧了地方政府的财政压力。同时,为了应对严峻的经济发展形势,各地方政府举债筹集建设资金,用于加强当地的公共服务基础设施建设,这在一定程度上满足了当地公共服务需求,政府的服务水平和治理能力有了很大的提升,对当地经济起到了拉动作用,但是过度的举债让政府的债务压力剧增。特别是对于基层政府而言,地方财力薄弱,行政管理环境复杂多变,债务管理后备力量不足,为债务风险埋下了隐患。党和国家从我国国情出发,于2014年不断出台加强政府债务管理的政策,加强地方政府的债务管理的顶层设计,对化解地方政府债务危机,防范债务风险,起到了积极的促进作用。本文选取了J市P县为研究案例,利用文献研究法、案例研究法,综合归纳法等方法对P县政府债务绩效管理进行研究,概述P县政府债务绩效管理的实践,得出有效的经验和不足,深入分析P县在政府债务绩效管理中存在的问题以及原因,最后探究基层县级政府进行债务绩效管理的路径。首先,本文对前人的研究进行了梳理和总结,阐述了本文研究的背景和意义,分析了研究的创新点和不足,对政府债务绩效管理的概念理论进行归纳总结。其次,分析了P县政府债务绩效管理的现状,在肯定成绩的同时也反思不足,总结了P县在债务绩效管理中主要存在地方政府财力与经济建设需要不匹配、债务绩效管理水平低、缺乏有效的政府性债务资金使用计划、政府性债务全流程管控存在疏漏、债务绩效管理力量配备不足等问题,然后透过现象看本质,分析了P县债务绩效管理出现问题的原因。最后借鉴国内外先进地区的宝贵经验,从推进地方政府财权事权相匹配完善保障机制、提高债务绩效管理水平、强化全过程管理等措施着手,提高P县政府债务预算绩效管理水平,缓解地方政府的债务压力。其目的是梳理P县的债务绩效管理实践,总结经验做法,改进工作不足,探究基层政府债务绩效管理的新出路,为构建基层政府债务绩效管理体系提供借鉴和参考。

关键词：地方政府债务绩效评价绩效管理

远距离核爆与闪电甚低频电磁脉冲波形仿真及应用

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远距离核爆与闪电甚低频电磁脉冲波形仿真及应用

作者：熊尉钧南昌大学

学位级别：硕士

电磁脉冲(EMP)是核爆炸探测和闪电探测的主要信号源之一,通过不同的观测站采集同一事件的电磁脉冲信号,可以实现电磁脉冲事件源的定位、识别和强度估计,对常态化核爆炸监测和闪电探测具有重要意义。核爆炸和闪电产生的源区超宽频率的电... 详细信息

电磁脉冲(EMP)是核爆炸探测和闪电探测的主要信号源之一,通过不同的观测站采集同一事件的电磁脉冲信号,可以实现电磁脉冲事件源的定位、识别和强度估计,对常态化核爆炸监测和闪电探测具有重要意义。核爆炸和闪电产生的源区超宽频率的电磁脉冲在远距离传播过程中,随着高频分量的快速衰减,从大约100km起即以甚低频(VLF)信号为主,因此在面向大范围的监测需求时,通常都是采集甚低频电磁脉冲信号。受实测核电磁脉冲和远距离雷电电磁脉冲样本数量稀少等因素影响,目前甚低频电磁脉冲探测系统的识别能力还无法满足工程应用需求。本文提出一种快速核爆电磁脉冲波形仿真方法,并将其用于大样本核爆电磁脉冲生成,然后在大样本基础上,开展了核爆与闪电甚低频电磁脉冲识别研究。本文的主要工作和成果如下:基于长波传播能力(LWPC)构建了一种远距离/超远距离甚低频电磁脉冲波形仿真方法。在全球模拟核爆炸和接收站点的位置,通过爆点和接收站点的经纬度计算得到传播距离,充分考虑时间、位置、高度等因素对甚低频电磁脉冲传播的影响,生成了大量不同时间段、不同距离段、不同传播路径的全球核爆与闪电电磁脉冲波形,并以此构建了全球全天候核爆与闪电甚低频电磁脉冲样本库。还收集了大量实测数据为后续识别工作提供可靠的数据支持。本文还基于大样本库设计了两种核爆和雷电电磁脉冲识别方法,第一种是使用XGBoost方法和多波形融合方法进行结合,实验结果表明XGBoost方法不仅对于单波形具有很高的识别精度,同时引入多波形融合方法后对于识别性能能够得到进一步的提升。第二种基于最小错误率贝叶斯的归一谱特征值多波形多参量融合识别方法。首先基于大样本库,对时频域特征随距离变化的情况进行系统的分析,最终选择六个频域特征构建最小错误率贝叶斯识别模型,并使用多波形多参量融合方法提升识别性能。实验表明,本文构建的远区电磁脉冲波形仿真方法成熟可靠且满足工程化需要,相关文献中公开的实测NEMP实测对比相关性系数达0.9以上,此外,本文提出的两种远区电磁脉冲波形识别方法的综合识别率均达到较高水准。其中基于XGBoost的识别方法在测试数据中识别率最高可达到100%,单波形平均识别率可达99.766%,结合多波形融合方法后,电磁脉冲事件的平均识别率平均可达99.871%;基于最小错误率贝叶斯的归一谱特征值多波形多参量融合识别方法,在0-14000公里内全仿真数据最高能达到99.59%,实测数据最高能达到99%。两种识别方法的精度都优于已有的识别方法,且具有较好的鲁棒性,对业务化电磁脉冲识别模型构建具有重要参考价值。

关键词：甚低频电磁脉冲波形仿真最小错误率贝叶斯多波形融合核爆与闪电甚低频电磁脉冲识别

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基于机器视觉的无人机导航定位技术研究

基于机器视觉的无人机导航定位技术研究

作者：熊乾凯中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

无人机技术目前已经在农业喷洒、灾害监测等领域得到了广泛的应用。研究人员正在不断探索和创新,以推动无人机技术向更智能化的方向发展。然而,在一些复杂的环境中,比如城市高楼密集区域、山区、隧道等,卫星信号很容易受到遮挡或干扰。... 详细信息

无人机技术目前已经在农业喷洒、灾害监测等领域得到了广泛的应用。研究人员正在不断探索和创新,以推动无人机技术向更智能化的方向发展。然而,在一些复杂的环境中,比如城市高楼密集区域、山区、隧道等,卫星信号很容易受到遮挡或干扰。视觉传感器因其成本低廉和高效率的特点,使得基于机器视觉的导航成为无人机导航额外信息研究的主流方向。近年来国内外针对无人机视觉导航定位开展了广泛的研究,提出了多种无人机视觉导航算法。然而现有研究存在几个问题,如:(1)基于图像传统特征提取方法的视觉导航算法受环境影响较大;(2)基于图像深度特征的机器视觉算法由于可解释性较差,其应用范围主要围绕辅助功能,如物体识别、避障;(3)基于图像深度特征的视觉导航算法对数据规模有较大的需求,难以满足实际场景下的应用。针对上述问题,本文在面对复杂地面环境下,基于深度学习相关机器视觉理论,以降低基于图像深度特征无人机视觉导航算法对数据规模的需求为核心,同时保证足够的精度和实时性,探索适用于复杂环境下的无人机单目视觉导航算法,主要研究工作如下:(1)针对无人机视觉导航算法对数据规模的需求,搭建了符合复杂场景的高仿真度仿真平台,并根据深度学习相关数据集划分,在此基础上开发了训练集数据收集模块,能有效解决数据收集困难、不灵活的问题;(2)基于深度学习提取图像特征及有图定位导航方法,以类似于物体识别的检索匹配方式,通过变分自编码器对地图上航线附近的图像进行预训练,并构建地图基准库,最后通过模型将实时航拍图像在地图基准库中进行检索匹配得到无人机位置信息,经过仿真验证,其导航定位均方根误差约5.5m,平均处理时长约为0.036s;(3)针对基于深度学习的无人机定位导航算法中对地图基准库规模的需求,通过地图基准库信息特点以及三元组网络原理,提出了一种自监督学习策略,并在导航算法中增添了缓冲区机制。该方法可以有效降低基准数据库规模,以增强算法的扩展性,经过仿真验证,其平均导航定位均方根误差约10.12m,平均处理时长约为0.083s。综上所述,本文面向无人机视觉导航的实际应用需求,针对现有无人机室外视觉导航算法存在的问题,结合深度学习相关图像处理知识,提出了改进的视觉导航算法,降低了该类算法对基准库规模的需求,在增强其扩展性的同时保证了实时性和精准度。

关键词：无人机单目视觉导航有图定位导航地图基准库

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基于概念漂移检测的预测性业务流程监控

基于概念漂移检测的预测性业务流程监控

作者：熊正云安徽理工大学

学位级别：硕士

MOF/杨木衍生碳基复合材料的结构调控及电化学性能研究

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MOF/杨木衍生碳基复合材料的结构调控及电化学性能研究

作者：熊琬凝中南林业科技大学

学位级别：硕士

可再生能源的指数级增长,以及各行业电气化的推进,极大提升了对高效可靠储能系统的需求。电池和超级电容器等储能设备的开发已成为解决可再生能源间歇性问题不可或缺的一部分,而且也为便携式电子设备提供了持续稳定的动力支持。追求具... 详细信息

可再生能源的指数级增长,以及各行业电气化的推进,极大提升了对高效可靠储能系统的需求。电池和超级电容器等储能设备的开发已成为解决可再生能源间歇性问题不可或缺的一部分,而且也为便携式电子设备提供了持续稳定的动力支持。追求具有延长循环寿命、提高能量和功率密度的高性能电极材料已成为储能研究领域的中心焦点。在广泛应用于储能领域研究中,碳基材料凭借其的电化学性能、经济实惠以及环境友好特质脱颖而出。本文旨在研究金属有机框架(MOF)复合杨木衍生碳复合电极的结构调控来达到能量密度的提升。本文通过调控木材管胞内壁生长的MOF,并对复合材料进行碳化、氧化活化、蚀刻改性处理得到高性能过渡金属氧化物掺杂碳复合电极材料,展现出优异表现。同时利用多种表征方法以及电化学测试来获取优化改良方案。1)通过两次离子交换在杨木木片上原位均匀生长ZIF-67纳米颗粒,后通过氩气中700°C碳化和空气中230°C氧化获得衍生复合电极材料。得到的Co3O4@CW-230电极在5mAcm-2的电流密度下,其最高面积比电容达到5.27 F cm-2,电阻Rct仅为2.61 Ω。以Co3O4@CW-230组装的对称超级电容器,在电流密度为5mAcm-2时,其最高面积比电容达到2.35F cm-2,对应的能量密度为0.32 mWh cm-2和5.33 mWh cm-3。经过10000充放电次循环后,电热保持率依旧达到95%。2)选择Co2+与Zn2+摩尔比为2:1的杂化ZIF,利用衍生的Zn-Co3O4/C-230颗粒修饰木材衍生碳的内外表面结构,大大提高了碳化木材的比表面积,提高了电极的电化学和机械稳定性。空气中的氧化步骤提高了碳复合电极的结晶度,且获得具有更好储能效果的过渡金属氧化物。基于以上优点,合成的Zn-Co3O4@CW-230电极在电流密度为5.0mAcm-2(电极厚度为0.6mm)时的面积比电容可达 7.83 F cm-2。组装后的 Zn-Co3O4@CW-230//Zn-Co3O4@CW-230 SC 在5.0 mA cm-2时的面比电容高达2.61 Fcm-2,由于其Co3O4的高容量贡献、独特的半嵌入式结构和导电性,其能量密度高达0.36 mWh cm-2(6.0 mWh cm-3)。3)通过碳化、氧化和HNO3蚀刻合成了 Ni/NiO/CoO-CW-4。在5 mA cm-2时表现出16.76 F cm-2的比电容值。这种电极材料提供了广泛的离子吸附表面,并表现出优异的润湿性,促进了充放电过程中的快速电子/离子转移。组装的Ni/NiO/CoO-CW-4//Ni/NiO/CoO-CW-4 固态对称超级电容器在 2.5 mW cm-2或31.25 mWcm-3时表现出0.67 mWhcm-2和8.38 mWhcm-3的令人印象深刻的能量密度,在器件水平上超过了一些具有代表性的改性木质碳电极的体积能量密度近2至7倍。对称超级电容器表现出显著的稳定性,即使在经历10000次循环后也能保持96.21%的电容保持率。Ni/NiO/CoO-CW-4的合成方法简单且经济高效,具有优异的储能性能,优于其它改性木碳电极,在电化学储能应用中广泛前景。本文制备了基于木材整体结构的基体,与杂化MOF复合衍生的金属氧化物掺杂的碳复合电极。以简单的制备和改性方式实现了 MOF与木碳材料的有效复合,得到高能量密度,强循环稳定性的电极材料。这些研究为探索简单且具有成本效益的碳基表面改性策略优化电极的整体性能,推进具有高能量密度和长循环寿命的电极材料提供了理论基础和应用潜力。

关键词：超级电容器电极材料金属有机框架木质衍生碳表面改性

短跑运动员屈髋肌群形态特征与最大速度下的时空变量相关性研究

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短跑运动员屈髋肌群形态特征与最大速度下的时空变量相关性研究

作者：熊腾辉广州体育学院

学位级别：硕士

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有向反馈集问题的算法研究

有向反馈集问题的算法研究

作者：熊子良电子科技大学

学位级别：硕士

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基于图神经网络的非接触式生理信号估计研究

基于图神经网络的非接触式生理信号估计研究

作者：熊嘉豪贵州师范大学

学位级别：硕士

生理信号中的血容量脉搏波(BVP)反映了人体心血管系统的物理和病理特征,可用于计算心率(HR)、呼吸率(RR)、血压等生理指标。在生理信号估计任务中,接触式方法使用时需要接触患者的皮肤,这可能会导致患者出现不适或引发卫生问题。非接触... 详细信息

生理信号中的血容量脉搏波(BVP)反映了人体心血管系统的物理和病理特征,可用于计算心率(HR)、呼吸率(RR)、血压等生理指标。在生理信号估计任务中,接触式方法使用时需要接触患者的皮肤,这可能会导致患者出现不适或引发卫生问题。非接触式方法凭借着其可以远程估计血容量脉搏波正变得越来越突出和重要,受到了学术界和工业界的广泛关注。现有的非接触式生理信号估计方法通常使用计算机视觉领域中表现出色的模型变体进行特征提取,忽略了血容量脉搏波的基本属性。通过实验发现,这些基本属性可以帮助模型学习血容量脉搏波的相关特征,提高生理信号估计方法的准确性和稳定性。本文从血容量脉搏波的基本属性出发,结合图神经网络提出了基于局部区域一致性的非接触式生理信号估计方法和基于血容量脉搏波属性的非接触式生理信号估计方法,主要工作如下:1.基于局部区域一致性的非接触式生理信号估计方法。现有的非接触式生理信号估计方法通常忽略了血容量脉搏波的基本属性,使用平均池化层对信号特征进行平均去噪估计血容量脉搏波。然而,实验发现相邻面部区域蕴含的血容量脉搏波具有一致性。基于上述事实,本文提出了一种基于局部区域一致性的非接触式生理信号估计框架,称为GraphPhys。具体来说,本文结合相邻面部区域蕴含的血容量脉搏波更相似的事实,设计了平均相关图卷积来配合图去噪模块对相邻面部区域完成血容量脉搏波估计。并且,本文通过融合深度学习模型和传统方法设计了生理指标提取模块来完成心率提取任务。最后,本文在VIPL-HR数据集上使用两种不同架构的模型对GraphPhys框架进行评估,基于GraphPhys框架的模型在MAE和RMSE两个评价指标上都实现了优于原始模型的性能。2.基于血容量脉搏波属性的非接触式生理信号估计方法。现有基于深度学习的非接触式生理信号估计方法在模型设计上忽略了血容量脉搏波的基本属性和时空特征相似性。因此,本文提出了一种基于时空图神经网络和血容量脉搏波基本属性的非接触式生理信号估计方法,称为STGNet。一方面,本文使用时空图神经网络对相邻面部区域和时间片段所蕴含的血容量脉搏波进行建模,利用其相似性进行血容量脉搏波去噪;另一方面,本文设计了一个ROI区域选择块利用注意力掩码从时间和空间维度中选择血容量脉搏波更为丰富的面部区域进行特征提取。本文在UBFC-rPPG和PURE两个公开数据集上对STGNet模型进行评估,在MAE和RMSE两个指标上都表现出与最先进的方法相似或更出色的性能。

关键词：生理信号血容量脉搏波远程光电容积描记法图神经网络面部视频