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基于无线传感网络的病房监控系统研究与设计

基于无线传感网络的病房监控系统研究与设计

作者：杜永星延安大学

学位级别：硕士

随着科技的快速发展,智能化和信息化已逐步成为医疗行业的重要演进趋势。其中,智能病房监控系统越来越受到关注。传统的医疗模式难以满足人们对高质量、个性化医疗服务的需求,再加上医疗资源的紧缺和分布不均,以及医护人员的工作量大、... 详细信息

随着科技的快速发展,智能化和信息化已逐步成为医疗行业的重要演进趋势。其中,智能病房监控系统越来越受到关注。传统的医疗模式难以满足人们对高质量、个性化医疗服务的需求,再加上医疗资源的紧缺和分布不均,以及医护人员的工作量大、信息传递不畅等问题,进一步突显了对病房监控系统的需求。基于此,本文以医院病房为研究对象,旨在设计一个基于无线传感网络的病房监控系统,提高医疗护理质量和患者安全,实现了对病房环境和病人体征数据的远程监护、病人风险预测以及设备控制的功能。本文通过无线传感网络技术、云平台技术等,实现了实时监测病房内的环境数据以及病人体征数据的系统设计,同时,通过多模态传感器技术提高数据采集的可靠性和传感器的稳定性,还引用了LSTM长短期记忆网络预测模型,对病人的潜在风险进行预测研究。本文的主要工作内容如下:(1)为了实现对病房环境数据和病人体征数据的实时监测,本文选取了“Zig Bee+Wi Fi”的无线通信方式,系统以STM32为核心,通过传感器模块、设备控制模块、显示模块、预警模块分别进行数据的采集,设备的控制,信息的显示以及预警;环境数据采集节点和体征数据采集节点,通过DL-20模块传输到主控制器,对数据进行分析和处理。最后,所有数据通过Wi Fi模块上传云端与数据库,同时也可以通过云端下发指令控制病房环境设备。(2)在原始数据基础上对三种体征数据进行融合处理,采用移动平均滤波器以及小波去噪对数据进行预处理,同时保留信号的基本趋势,提升传感器采集数据的准确性;再通过时域和频域分析数据特征,获得各项体征数据的准确值以及变化趋势,对不同传感器体征数据进行传感器级融合,并且分析多种体征数据间相关性,在一定程度上减少了单一传感器因故障或异常值引起的错误预警。(3)通过对历史体征数据归一化处理,导入LSTM预测模型,对历史监测数据训练分析,以学习到这些指标之间的长期依赖关系,并基于历史数据预测未来的体征数据值,判断病人是否存在潜在的风险,提前做出预防。结果表明,预测值和真实值的变化趋势基本一致,可以为风险预测提供一定的参考。(4)在实验室的环境下,对病房监控系统的整体模型进行搭建,分别对病房环境和病人体征信息的数据采集节点、无线传感网络“Zig Bee+Wi Fi”的通信功能和Zig Bee的通信丢包率以及系统监控平台功能进行测试。

关键词：无线传感网络病房监控多模态传感器传感器级融合 LSTM

苦荞香豆酪酰胺通过与PCNA互作调控Bcap37的功能研究

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苦荞香豆酪酰胺通过与PCNA互作调控Bcap37的功能研究

作者：赵欢延安大学

学位级别：硕士

乳腺癌是一类发病率较高的癌症之一,占女性癌症的四分之一,并且其发病率呈逐年上升的趋势,目前手术治疗为主要疗法。香豆酪酰胺是苦荞中的活性提取物,研究表明其具有抗肿瘤、抑菌、抗炎活性。PCNA是一类大小为36KD的DNA聚合酶辅助蛋白,... 详细信息

乳腺癌是一类发病率较高的癌症之一,占女性癌症的四分之一,并且其发病率呈逐年上升的趋势,目前手术治疗为主要疗法。香豆酪酰胺是苦荞中的活性提取物,研究表明其具有抗肿瘤、抑菌、抗炎活性。PCNA是一类大小为36KD的DNA聚合酶辅助蛋白,反映肿瘤细胞的增殖状态,但是香豆酪酰胺是否通过调控PCNA的活性来影响乳腺癌细胞Bcap37的生物学行为尚未清楚。文章首先通过网络药理学分析苦荞中的有效活性成分,在基于OB与DL值的比较下选择香豆酪酰胺作为研究对象,然后通过生物信息学方法建立“化合物-靶标-疾病”的联系,筛选和研究差异基因,进行蛋白互作网络的构建与分析,确定关键药理作用靶点,阐述差异基因与病理预后模型之间的相关性。文章发现PCNA可作为潜在治疗靶点,然后通过分子对接与虚拟筛选探究其与苦荞香豆酪酰胺的结合活性,通过Western-blot实验验证苦荞香豆酪酰胺干预下PCNA蛋白表达水平的变化。CCK-8实验与细胞划痕实验探究PCNA对Bcap37细胞增殖与迁移的影响;结果如下:(1)基于生物信息学方法筛选出7524个苦荞相关的基因,1968个疾病相关的基因,获得285个差异基因,其中发现了165个上调基因和120个下调基因。构建预后模型与单因素Cox分析,发现了34个与疾病关联程度较高的基因,独立预后分析发现BUB1B、CDCA3、CDK1、PSCN1、GAPDH、GTSE1、LMNB2、NDC1、PLK1和RRM2等10个基因的表达越高,样本死亡率越高。PCNA、ERO1A、PLK1和TNNC1的表达与乳腺癌分期密切相关,在疾病后期,BLM、NCAPD2、TOP2A这3个基因具有更高的基因表达量,相反的是SLC2A1在疾病前期的基因表达量要高于疾病后期。CDH2基因与性别相关,它在女性中具有更高的表达量。KIF14基因表达量与年龄密切相关,在65岁之前有着更高的表达量;(2)对交集基因进行GO富集分析后发现香豆酪酰胺会影响“对异生物刺激响应、对金属离子的响应、细胞对化学应激的响应、细胞对氧化应激的响应”等多种生物学过程,此外还发现交集基因在执行功能时主要是位于细胞结构的“膜筏、膜微区、染色质区域、细胞器包膜腔、核膜腔”等区域,KEGG富集分析发现的信号通路包括“Fox O信号通路、IL-17信号通路、钙信号途径通路、化学致癌物--活性氧通路、癌症中的转录失调通路”等;(3)将交集基因进行蛋白互作网络分析,结果筛选出4个核心靶点,BLM、PLK1、CDK1、PCNA。分子对接与虚拟筛选表明,香豆酪酰胺与BCM、PCNA、PLK1和CDK1靶点的结合能分别为5.01kj/mol,4.33kj/mol,4.85kj/mol,5.05kj/mol,此外还发现香豆酪酰胺可与四个靶点中的蛋白质氨基酸残基GLU-1031、ILE-1033、GLU-459、SER-48、LEU-488、GLU-42、LYS-9、LYS-34、LYS-30、ASN-275、ARG-145、LEU-148生成氢键,表明CT与BCM、PCNA、PLK1和CDK1具有显著的结合活性;(4)Western Blot探究了香豆酪酰胺与BLM、PLK1、CDK1、PCNA蛋白表达量的关系,发现香豆酪酰胺可以降低BLM、PLK1、CDK1、PCNA的蛋白表达量,其中对PCNA的抑制程度最高;(5)对PCNA进行敲降,发现PCNA可以影响Bcap37细胞的表型。为观察PCNA在乳腺癌细胞Bcap37以及人正常乳腺上皮细胞(BEAS-2B)中的表达情况,我们进行了q RT-PCR和WB实验,检测Bcap37细胞系中PCNA的m RNA和蛋白表达水平。PCNA在乳腺癌细胞Bcap37中的表达高于人正常乳腺上皮细胞,此外敲低PCNA的质粒(sh1和sh2)可以下调乳腺癌细胞Bcap37的m RNA和蛋白表达量,sh1和sh2也可以抑制乳腺癌细胞Bcap37的细胞增殖与细胞迁移能力。

关键词：苦荞香豆酪酰胺 PCNA 功能研究生物信息学

基于MacBERT和标签平滑的新冠疫情公众情感分析研究

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东北师大学报（自然科学版） 2024年第2期56卷 83-90页

作者：王坤朋禹龙王博周铁军田生伟新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830091 新疆大学网络与信息技术中心新疆乌鲁木齐830046 新疆互联网信息中心新疆乌鲁木齐830001

针对BERT预训练与下游任务微调阶段存在不匹配差异,以及人工对文本数据进行情感倾向性标注可能存在误差的问题,提出一种基于MacBERT和标签平滑的网络模型(MacLMC).首先,在BERT的基础上引入MLM as correction策略,利用近义词替换被掩码词... 详细信息

针对BERT预训练与下游任务微调阶段存在不匹配差异,以及人工对文本数据进行情感倾向性标注可能存在误差的问题,提出一种基于MacBERT和标签平滑的网络模型(MacLMC).首先,在BERT的基础上引入MLM as correction策略,利用近义词替换被掩码词,通过MacBERT预训练模型获取词向量;其次,经过双层LSTM学习长距离依赖;再次,采用双通道多卷积核的卷积操作,分别提取信息的最大特征和均值特征;最后,利用标签平滑策略降低模型预测类别的概率,提升模型对于标签的容错能力,提高模型泛化性.实验结果表明:与现有主流模型相比,本文模型在多种数据集上性能表现更佳,能够更好地用于新冠疫情公众情感分析任务.

关键词：新冠疫情 MacBERT 标签平滑情感分析

智慧课堂环境中基于大概念的初中英语单元教学设计研究

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智慧课堂环境中基于大概念的初中英语单元教学设计研究

作者：闫雨玮延安大学

学位级别：硕士

科学技术的进步推动教育数字化的发展,智慧课堂在教育教学中受到一定的关注,智慧课堂营造的智慧化、智能性学习环境以学生为课堂主体,为学生提供丰富的教学资源和学习资料,能够拓展学生学习的广度和深度。然而,智慧课堂环境中的学科教... 详细信息

科学技术的进步推动教育数字化的发展,智慧课堂在教育教学中受到一定的关注,智慧课堂营造的智慧化、智能性学习环境以学生为课堂主体,为学生提供丰富的教学资源和学习资料,能够拓展学生学习的广度和深度。然而,智慧课堂环境中的学科教学存在课程教学知识浅散化、学生学习效果不佳、学生学科核心素养未得到充分培养等问题。2022年版的《义务教育课程标准》对大概念作出正式界定,并提出要以学科大概念为核心进行教学,使学生学科核心素养深化落实。以大概念为核心开展教学是在教育领域的创新,在培养学生核心素养方面开辟了全新的切入点,为教育工作者在智慧课堂环境中的课程教学提供了新思路。英语课程标准中提出要深入推进信息技术与英语学科教学的融合,鼓励教师使用数字技术,深化“互联网+教育”在教学中的实践,提高英语学科教与学的学习效果。基于此,本文在以智慧课堂为主的教育环境中,结合相关理论,构建了智慧课堂环境中基于大概念的初中英语单元教学设计框架,运用此框架指导下的教学设计,验证该教学设计具有合理性、可行性和有效性,以期更有效地培养学生的英语核心素养。首先,进行文献研读,梳理国内外智慧课堂、大概念等最新研究成果,进一步把握智慧课堂环境中基于大概念的单元教学设计的研究趋势及发展动态,为本文研究提供思路借鉴。其次,调查和分析目前智慧课堂环境中初中英语教学现状及教师对大概念单元教学的认识情况。分别从教师基本信息、教学技能、教学实施、了解程度、教学态度和教学思考等几个方面开展问卷调查,并结合访谈调查进行补充说明,剖析出智慧课堂环境中初中英语教学存在的问题,明晰教师对大概念单元教学的认识情况。再次,构建智慧课堂环境中基于大概念的初中英语单元教学设计框架。在前期调研结果的基础上,依据相关理论,结合智慧课堂和初中英语学科特点,以学习者为中心、整合性、情境性、渐进性和融合性为原则,构建出智慧课堂环境中基于大概念的初中英语单元教学设计基本框架,并从立足新课标,提炼学科大概念;紧扣大概念,确定单元教学目标;依托大概念,设计单元教学活动;深化大概念,展开教学评价四个部分对该框架进行全面阐释。继而,依据智慧课堂环境中基于大概念的初中英语单元教学设计基本框架对人教版八年级英语上册第六单元“I’m going to study computer science”进行案例设计。依据英语课程标准提炼大概念,将大概念和单元内容结合得出第六单元“I’m going to study computer science”的单元大概念为“明确人生目标、重视自我发展、厚植家国情怀、实现自我价值”,进而基于大概念开展6个课时的教学设计。最后,实证研究验证智慧课堂环境中基于大概念的初中英语单元教学设计的可行性、合理性和有效性。在某中学初二年级中选取能力相当的两个班级为研究对象,基于前期设计的教学案例进行实证研究,通过学生成绩对比、学习评价表和问卷调查对教学效果进行分析和检验,以验证该教学设计的有效性、实用性和可实施性。结果表明,学生学习效果得到提升、英语学科核心素养得到培养。

关键词：智慧课堂大概念初中英语单元教学

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海面舰船目标SAR成像仿真及检测研究

海面舰船目标SAR成像仿真及检测研究

作者：武郭珊延安大学

学位级别：硕士

在电磁场和微波技术领域中,舰船目标与海面的复合散射特性一直都是研究重点和难点,结合目标的散射特性研究其合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像原理与影响因素在遥感、监测、识别等领域具有重大意义。本文研究了舰船目标... 详细信息

在电磁场和微波技术领域中,舰船目标与海面的复合散射特性一直都是研究重点和难点,结合目标的散射特性研究其合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像原理与影响因素在遥感、监测、识别等领域具有重大意义。本文研究了舰船目标的电磁散射特性,在此基础上,利用线频调变标(Chirp Scaling,CS)算法对纯舰船目标以及考虑海面背景下舰船目标进行了SAR成像仿真,并改进YOLOv5算法实现对舰船目标的检测。论文主要研究内容如下:1.针对海上电大尺寸舰船目标复合散射的实际应用,介绍了等效电磁流法(Method of Equivalent Currents,MEC),物理绕射(Physical Theory of Diffraction,PTD),以及几何光学与物理光学(Geometrical Optics and Physical Optics,GO-PO)多次散射的计算方法,结合GO-PO和PTD方法,研究了在不同入射角、风速、方位角、极化等条件下,舰船目标的电磁散射特性。2.通过分析SAR成像原理及距离分辨率和方位向分辨率对成像的影响,研究了正侧视和斜侧视CS成像算法,并利用正方体模型验证了算法的准确性,然后将该算法用于舰船目标成像仿真,研究了不同条件下舰船目标的SAR成像。3.基于海面几何模型,计算分析了海面对目标雷达散射截面(Radar Scattering Cross Section,RCS)的影响,比较了不同入射角、极化、风速、航向、介电常数情况下,海面反射波引起的目标耦合散射特性,并对海面背景影响下的舰船目标进行了SAR成像仿真,研究了不同入射角、航向、介质等情况下海面上舰船目标的SAR成像。4.使用改进后的YOLOv5神经网络对舰船目标进行了检测,改进后的神经网络借鉴了加权双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network,Bi FPN)方法的思想,优化了YOLOv5特征融合网络,解决了浅层网络信息丢失的问题。最后通过对SSDD数据集训练测试,实现了对舰船目标SAR图像的检测。

关键词：电磁散射合成孔径雷达成像 GO-PO方法深度学习目标检测

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县域智慧城市建设研究 ——以A市B区为例

县域智慧城市建设研究 ——以A市B区为例

作者：曹磊延安大学

学位级别：硕士

A市B区近年来在城市建设各个领域开始了智慧化探索,遵照“便捷、实用、利民”的原则,建设了一批信息基础项目,在城市建设中注入智慧化因子,取得了一定成效,但也有不少问题亟待解决。本文在新公共管理理论、多中心治理理论、整体性治理... 详细信息

A市B区近年来在城市建设各个领域开始了智慧化探索,遵照“便捷、实用、利民”的原则,建设了一批信息基础项目,在城市建设中注入智慧化因子,取得了一定成效,但也有不少问题亟待解决。本文在新公共管理理论、多中心治理理论、整体性治理理论的基础上,采用问卷调查法、案例分析法和比较研究法等研究方法,以“A市B区智慧城市建设项目”为切入点,重点分析县级智慧城市建设中的共性问题,发现A市B区智慧城市建设存在缺乏系统规划、信息壁垒、信息基础设施不完善、人才能力不足等问题。产生这些问题的主要原因是:顶层设计统筹度不高;信息共享不充分;资源整合力度不够;人才保障机制不健全。为不断提升A市B区智慧城市建设水平,拟从以下方面努力:加强顶层设计、制定发展规划;实施信息共享、消除数据壁垒;优化资源配置、完善基础设施;重视人才培养、加强队伍建设。

关键词：智慧城市县域智慧城市政府治理

小鼠丘脑背内侧核及相关环路参与痛信息传递的形态学和行为学研究

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小鼠丘脑背内侧核及相关环路参与痛信息传递的形态学和行为学研究

作者：冯慧洁延安大学

学位级别：硕士

丘脑背内侧核(mediodorsal thalamic nucleus,MD)属于丘脑背侧中线和板内复合体(dorsal midline/intralaminar thalamic complex,d MITC)的重要组成部分,此核与前额叶皮质(prefrontal cortex,PFC)联系紧密,随额叶皮质发展而增大,因此属于高阶丘脑。以往关于MD的研究主要聚焦于认知、精神分裂、工作记忆等方面。近年来,由于MD与脊髓/延髓背角、臂旁外侧核等与伤害性信息传递有关的核团之间的纤维联系,其在痛信息传递或调控中的作用也开始受到关注。但MD在痛信息传递中的作用及其具体神经环路和调控机制尚需深入探讨。研究目的:探究MD的传入、传出纤维联系,观察相关神经通路与伤害性信息传递相关;研究MD在伤害性行为及痛相关负性情绪中的具体作用;深入探索MD相关环路(聚焦于前扣带回皮质ACC-MD神经通路)在痛信息传递或调控中的作用。研究方法:本研究首先综合利用形态学、行为学及化学遗传学等方法,为MD参与痛信息的传递及相关负性情绪的产生提供形态学及行为学依据;并在此基础上,进一步干预ACC到MD神经通路探究激活或抑制该通路时对小鼠痛阈值和焦虑样行为的影响。具体研究方法如下:(1)形态学部分采用免疫荧光组织染色技术探究坐骨神经分支损伤(spared nerve injury,SNI)模型和福尔马林(Formalin)痛模型下MD内FOS蛋白表达情况;结合逆行、顺行束路追踪,通过定位注射逆行示踪剂FG/CTB555追踪MD上游传入纤维来源;利用VGlu T1-、VGlu T2-ires-cre小鼠,结合RV三联逆行跨突触病毒系统观察MD内两类主要的神经元的上游投射来源;定位注射特异性启动子顺行标记病毒rAAV2/9-cfos-EGFP追踪MD与痛直接相关的传出纤维联系;(2)激活或抑制MD内神经元观察对小鼠伤害性行为及相关负性情绪的影响。采用化学遗传学的方法,在右侧MD注射病毒rAAV2/9-Ca MKⅡα-h M3Dq/h M4Di病毒,其中注射h M4Di病毒的小鼠需制备SNI模型,待3 W病毒表达至高峰即开始各项行为学实验,检测指标包括机械痛、热痛、哈格里夫斯、热水浴、旷场和高架十字迷宫;(3)根据形态学的示踪结合免疫荧光染色结果,聚焦于ACC-MD神经通路,观察其在疼痛中的作用。采用化学遗传学方法在ACC内注入rAAV2/9-Ca MKⅡα-h M3Dq/h M4Di病毒,2 W后在MD内置入导药管(4Di小鼠需制备SNI模型),小鼠恢复1 W后开始痛行为学检测和焦虑样行为检测,检测指标包括机械痛、热痛、哈格里夫斯、热水浴诱导的舔足时程、旷场和高架十字迷宫。研究结果:(1)免疫组织荧光染色结果显示SNI模型下,MD的吻侧以及中尾段内侧部FOS蛋白表达增多;而福尔马林模型下的染色结果显示造模后MD吻侧以及中尾段外侧部FOS蛋白表达增加,中间部亦有少量FOS蛋白表达;(2)将FG/CTB555注入右侧MD后,在皮质、间脑、脑干均观察到逆标神经元分布,其中皮质的分布最为密集,多分布于皮质深层。FG与CTB555在皮质区域逆标结果相似,不同的是,CTB555在皮质区域的逆标神经元数量比FG密集,主要集中在M2和岛叶,而FG逆标神经元显示主要分布于M2和丘脑网状核(reticular thalamic nucleus,Rt);在SNI模型下,可在部分脑区观察到逆标神经元与FOS双标;此外,三联跨单突触狂犬病毒注入VGlu T2-ires-cre小鼠右侧MD后,我们在皮质、间脑、脑干均观察到了突触前神经元的分布;而病毒注入VGlu T1-小鼠右侧MD后,逆标神经元主要集中在皮质和间脑水平,脑干内逆标神经元数量较少。两种神经元的突触前网络在不同核团内的分布也有差异。(3)将顺行标记的特异性启动子病毒rAAV2/9-cfos-EGFP注入右侧MD,并制作SNI模型,可在皮质的部分脑区以及脑干部分结构内观察到大量纤维终末;终末分布双侧均可见,但以同侧为主;(4)将激活性化学遗传学病毒注入一侧MD并给予N-氧化氯氮平(Clozapine Noxide,CNO)后,小鼠双足机械痛阈值降低,显示出促痛效应,并且表现出条件性位置厌恶行为;而抑制一侧MD后,小鼠机械痛阈值及热痛潜伏期均升高,表现出抑痛效应,且热逃逸实验中小鼠跳跃潜伏期升高;此外,抑制MD后可观察到高架十字迷宫实验中小鼠进入开臂时间增加,表明抑制MD同时可以显著缓解慢性痛动物的焦虑样行为。(5)激活ACC-MD通路之后,可观察到小鼠机械痛阈值及热痛潜伏期显著降低;而抑制ACC-MD神经通路,则可显著缓解小鼠的机械及热痛敏反应,且显著改善动物的焦虑样行为。结论:(1)MD可

关键词：前扣带回皮质丘脑背内侧核丘脑背侧中线和板内复合体化学遗传学神经病理性痛小鼠

基于YOLOv7的交通目标检测算法研究与设计

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基于YOLOv7的交通目标检测算法研究与设计

作者：王沛雪延安大学

学位级别：硕士

随着科技和经济的快速发展,无人驾驶技术和辅助驾驶系统的发展受到人们的广泛关注,作为这两个方向的核心部分,交通目标检测算法的发展也越发重要。目前出现的交通目标检测算法虽然取得了很大的进步,然而在实际应用还存在着场景复杂、目... 详细信息

随着科技和经济的快速发展,无人驾驶技术和辅助驾驶系统的发展受到人们的广泛关注,作为这两个方向的核心部分,交通目标检测算法的发展也越发重要。目前出现的交通目标检测算法虽然取得了很大的进步,然而在实际应用还存在着场景复杂、目标密集以及设备原因导致的误检与漏检问题,影响检测精度;其次由于现有的目标检测算法往往复杂度过高,内存占用大,造成检测速度偏低而无法部署到移动端。针对上述出现的问题,本文的主要研究内容如下:(1)针对交通道路场景中容易出现误检和漏检的问题,本文以YOLOv7算法为基准进行改进。首先,为解决网络小目标检测结果不理想的问题,在原网络的基础上增加一个160×160尺寸的小目标检测层;其次,在主干网络上融入CBAM注意力机制,使网络对自己感兴趣的区域赋予权重,削弱无关背景的干扰,以增强网络的特征提取能力;再次,借鉴Bi FPN方法的思想,对YOLOv7特征融合网络进行优化,缓解浅层网络信息丢失的问题;最后,将CIo U损失函数更改为SIo U函数,以减少模型收敛不稳定问题,提高模型的鲁棒性。(2)针对现有交通道路目标检测算法自身复杂度高,内存占用大,难以在移动端部署的问题,本文提出一种基于YOLOv7-tiny的轻量化的交通道路目标检测算法。通过使用Ghost-Conv鬼影卷积代替原网络中的普通卷积,消除网络中出现的冗余特征图,减少网络参数量提升网络速度;基于Bot Net网络思想,将多头自注意力机制融入ELAN模块中,提出一个新的模块M-ELAN代替原始主干网络中的ELAN模块,让网络可以关注局部和全局信息的同时降低参数量;通过在颈部网络中引入Sim AM注意力机制,在不增加参数量的同时增强检测效果。相比于原网络,改进后的网络其参数量和FLOP分别下降了22%和20.7%,更适合部署到移动端。(3)设计了一款道路交通目标检测系统。本研究应用Py Side6搭建平台,该平台利用提前训练好的权重文件对图片、视频和摄像头输入的数据进行检测,同时还设计了两个调控按钮来调节置信度和交并比,满足客户多样性需求。

关键词：深度学习交通目标检测 YOLOv7算法轻量化 PySide6

基于姿势引导与人体特征融合的遮挡行人重识别算法研究

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基于姿势引导与人体特征融合的遮挡行人重识别算法研究

作者：张哲延安大学

学位级别：硕士

行人重识别是一项跨摄像头场景下检索特定行人的计算机视觉任务。目前,随着视频监控系统的广泛部署,行人重识别技术在安防防护、工业生产等领域已经被广泛应用。在现实场景(例如火车站、医院和商场等)中,目标行人的身体部位经常受到各... 详细信息

行人重识别是一项跨摄像头场景下检索特定行人的计算机视觉任务。目前,随着视频监控系统的广泛部署,行人重识别技术在安防防护、工业生产等领域已经被广泛应用。在现实场景(例如火车站、医院和商场等)中,目标行人的身体部位经常受到各种障碍物的遮挡,这给行人重识别模型对行人的特征提取带来干扰,导致模型性能下降。因此,针对遮挡场景下的行人重识别任务,本文设计了一系列有效的方法来解决这一挑战,主要内容如下:(1)本文提出了一种基于姿势引导与人体特征融合的遮挡行人重识别方法。由于训练数据中有限数量的遮挡样本会使得行人重识别模型对遮挡非常敏感,因此本文设计了一个遮挡数据增强模块,该模块通过插入在数据集上裁剪的障碍物合成遮挡的行人图像来增加遮挡样本的数量,从而提高模型对遮挡的鲁棒性;在特征提取模块,由于Vision Transformer(Vi T)将图像直接划分成多个不重叠的图像块,导致失去了图像中的空间特征以及更多地细节信息。本文首先使用卷积神经网络提取紧凑的图像表示,其次采用Vi T架构来提取全局特征和局部特征。为了缓解遮挡带来的问题,本文使用姿势估计器将目标行人身体部位信息提取出来,并将姿势信息与Vi T模型获取的局部特征进行匹配融合,从而丰富人体特征的信息,使模型更加关注目标行人身体部位的特征。(2)本文提出了一种基于多任务损失的遮挡行人重识别方法。大多数现有的遮挡行人重识别方法,通常同时采用身份损失函数和三元组损失函数来监督特征学习。在遮挡行人重识别任务中,由于遮挡物以及背景的干扰,导致两个全局特征将具有本质上的不同表示,说明三元组损失函数将这两个全局特征紧密地拉在一起可能会对模型性能造成破坏,本文通过使用身份损失函数指导模型对全局特征进行优化训练。对于局部特征而言,两个不同身份行人的身体部位上可能会呈现出高度相似的外观,直接将身份损失应用于局部特征可能导致模型性能下降,本文通过使用局部平均三元组损失函数指导模型对人体姿势引导的局部特征进行优化。基于多任务损失的方法指导模型对姿态信息与局部特征匹配融合后的特征以及全局特征,从而提高模型对遮挡和不具有区分性局部外观的鲁棒性。此外,为避免训练集与测试集数据之间分布的差异性导致预训练模型产生次优检索结果的问题,提出了一种基于图卷积网络的重排序方法,该方法利用图卷积算子在图上将行人的最近邻特征传播,从而优化每个图像的表示,以获得更优的检索结果。

关键词：行人重识别人体特征融合 Vision Transformer 多任务损失图卷积