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认知与情感涉入对无人驾驶汽车使用意愿的影响

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交通运输工程与信息学报 2025年

作者：邢祥玉张春勤姚文彬浙江理工大学建筑工程学院

【背景】无人驾驶汽车的测试和试运营在多个国家和地区已经展开，部分城市已出现了无人驾驶出租车服务。无人驾驶汽车相关的法律、社会、交通等问题被广泛讨论，公众的使用意愿对无人驾驶汽车的普及和推广具有重要意义。文献分析发现，... 详细信息

【背景】无人驾驶汽车的测试和试运营在多个国家和地区已经展开，部分城市已出现了无人驾驶出租车服务。无人驾驶汽车相关的法律、社会、交通等问题被广泛讨论，公众的使用意愿对无人驾驶汽车的普及和推广具有重要意义。文献分析发现，心理和行为因素对无人驾驶汽车的接受度和使用意愿的影响不可忽视。【目标】为响应国家发展战略并推动无人驾驶技术的商业化应用，研究旨在探讨无人驾驶试运营背景下潜在消费者使用意愿的影响因素，并揭示影响路径关系。【方法】以涉入度理论与SOR模型为基础理论，设计了心理行为实验，引入无人驾驶形象、认知涉入度、情感涉入度、使用意愿四个潜变量，通过Credamo见数的HBO心理行为实验平台进行实验数据收集，获得了320份有效问卷，进行了影响因素分析、差异性分析、中介作用检验、结构方程模型分析等数据分析。【结果】研究结果表明：（1）科普类和体验类宣传视频均显著提升了无人驾驶的形象和使用意愿；（2）科普类视频在提升认知涉入度方面的效果优于对情感涉入度的提升效果；而体验类视频在提升情感涉入度方面的效果优于对认知涉入度的提升效果。（3）无人驾驶形象对认知涉入度和情感涉入度具有显著的正向影响；认知涉入度和情感涉入度对使用意愿具有显著的正向影响；（4）认知涉入度和情感涉入度作为中介变量，间接影响无人驾驶形象对使用意愿的效应。【应用】研究结果为进一步提高无人驾驶汽车的使用意愿和制定无人驾驶汽车推广策略提供参考。

关键词：智能交通影响因素心理行为实验无人驾驶使用意愿

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面向轴承生产线的视觉检测光源系统

轴承 2025年第1期 88-94页

作者：黄振宇金京钱淼浙江理工大学机械工程学院杭州310018 浙江迎丰科技股份有限公司浙江绍兴312073

为降低工业自动化生产过程中轴承端面块状瑕疵的漏检率和误检率,对视觉检测常用的光源类型进行了对比试验,在工业环境下采用不同光源获取图像并使用不同的图像增强算法进行优化处理,通过像素点检测的方式检测轴承端面块状瑕疵,以工厂的... 详细信息

为降低工业自动化生产过程中轴承端面块状瑕疵的漏检率和误检率,对视觉检测常用的光源类型进行了对比试验,在工业环境下采用不同光源获取图像并使用不同的图像增强算法进行优化处理,通过像素点检测的方式检测轴承端面块状瑕疵,以工厂的检测标准进行应用验证。结果表明:同轴光源作为视觉光源时所采集图像在各种图像增强算法处理下的检测效果均好于其他光源;自适应直方图均衡化对轴承端面瑕疵的总体检测效果较好,Gamma变换则对降低漏检率有较好作用。

关键词：滚动轴承机器视觉光源表面缺陷检测图像处理

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不同防疫阶段下应急医疗物资调度模型

物流科技 2025年第1期48卷 83-88页

作者：叶露李弘郭冰浙江理工大学经济管理学院浙江杭州310018

比较了异常紧急、紧急、常态下,基于两种紧急度计算形式得到的模型仿真结果,在模型建立的基础上,给出了两期对医用防护服、N95口罩的分配方案。结果表明:选择恰当的紧急度计算形式,所构建的模型能在三种防疫阶段下均能确保多需求点之间... 详细信息

比较了异常紧急、紧急、常态下,基于两种紧急度计算形式得到的模型仿真结果,在模型建立的基础上,给出了两期对医用防护服、N95口罩的分配方案。结果表明:选择恰当的紧急度计算形式,所构建的模型能在三种防疫阶段下均能确保多需求点之间物资分配的公平性,降低需求点在某一阶段产生较大的物资短缺损失的可能,使得应急物资分配更合理。

关键词：最优化理论应急物资需求满足率调度模型

基于YOLOv5的新能源车标智能识别系统及应用研究

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智能计算机与应用 2025年第01期 65-68页

作者：诸楚洁陈金鹏浙江理工大学经济管理学院

国家大力推动智能车位发展，以解决新能源汽车充电难和充电市场混乱等问题，本文开发了一个基于YOLOv5的新能源车标智能识别系统，将其部署在智能地锁上并应用于充电车位，可防止车位被无权限车辆恶意侵占，最大化满足专属客户的充电需... 详细信息

国家大力推动智能车位发展，以解决新能源汽车充电难和充电市场混乱等问题，本文开发了一个基于YOLOv5的新能源车标智能识别系统，将其部署在智能地锁上并应用于充电车位，可防止车位被无权限车辆恶意侵占，最大化满足专属客户的充电需求；利用OpenCV和YOLOv5训练模型，着重对输入图片进行倾斜矫正和清晰化处理，提高模型识别的准确性。搭载该智能识别系统的地锁可以实现专用充电场等复杂场景下，完成对新能源汽车车标的实时高速准确检测，实现智慧化终端的落地应用，推进车位智能化管理，为后续品牌车企或专属运营商的充电场运营智能化管理和无人化运营提供部分技术支撑。

关键词：智能车位智能地锁车标智能识别充电场运营智慧化终端

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基于单张量辐射场的数字服装重照明方法

丝绸 2025年第1期62卷 85-93页

作者：陈鑫磊郑军红金耀何利力浙江理工大学计算机科学与技术学院杭州310018 浙江省现代纺织技术创新中心(鉴湖实验室) 浙江绍兴310020

针对现有基于三维表面重建的图像重照明方法存在纹理噪点、重照明质量不足及特征空间利用率低等问题,文章提出一种基于单张量辐射场的数字服装重照明方法。该方法首先利用球面高斯函数和多层感知机,分别模拟环境直射光和服装表面间的间... 详细信息

针对现有基于三维表面重建的图像重照明方法存在纹理噪点、重照明质量不足及特征空间利用率低等问题,文章提出一种基于单张量辐射场的数字服装重照明方法。该方法首先利用球面高斯函数和多层感知机,分别模拟环境直射光和服装表面间的间接反射光,以构建一个精准的入射光场;接着通过引入梯度引导平滑策略,优化从特征空间中提取双向反射分布函数模型参数的过程。最后,利用简化的反射率方程,结合入射光场、双向反射分布模型及特征空间,成功地渲染出高质量的服装重照明图像。实验结果表明,该方法有效地减少了服装纹理噪点,显著降低了服装重照明的失真现象。相较于先进方法,该方法在生成服装新视角图像方面,各项评估指标的平均提升约9.922%;在服装重照明结果方面,各项评估指标的平均提升约4.549%。

关键词：单张量辐射场特征空间服装重照明 3D维重建图像生成双向反射分布函数

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构建服务全民终身学习的多元职业教育体系

成人教育 2025年第1期 80-84页

作者：卢爽李隆翁小乐哈尔滨工业大学哈尔滨理工大学浙江大学

我国经济发展已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，职业教育中职业技能人才的培养要瞄准技术变革和战略性新兴产业优化升级的方向，加快完成以公共实训机构、职业院校、职业培训机构和行业企业为载体的多元职业教育体系构建，从而形成... 详细信息

我国经济发展已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，职业教育中职业技能人才的培养要瞄准技术变革和战略性新兴产业优化升级的方向，加快完成以公共实训机构、职业院校、职业培训机构和行业企业为载体的多元职业教育体系构建，从而形成具有终身学习特征的职业技能人才多维培养通道。为了让职业教育有力推动经济高质量发展，增强职业教育与战略性新兴产业需求的适应性，需要注重职业技能人才培养与新时代的产业发展相契合，优化职业教育类型定位，构建符合战略性新兴产业特征的终身学习职业教育体系，为各领域职业技能人才储备提供长期性和可持续性保障。

关键词：职业教育高层次人才终身学习

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浙江理工大学服装学院优秀毕业设计作品

装饰 2024年第6期 70-77页

作者：程瑞琦陶宁(指导) 余可欣方靖(指导) 吕昉(指导) 龚楚珺戚孟勇(指导) 钟悦聆浙江理工大学服装学院不详

落痕——基于“淋雨”场景的体验式视觉化服装设计作者:程瑞琦(本科生)指导教师:陶宁设计说明:随着社会的快速发展和科技的进步,年轻人的生活方式和兴趣爱好在不断变化,对视觉化效果的追求和打卡行为的火爆成为新生代的一种生活方式。... 详细信息

落痕——基于“淋雨”场景的体验式视觉化服装设计作者:程瑞琦(本科生)指导教师:陶宁设计说明:随着社会的快速发展和科技的进步,年轻人的生活方式和兴趣爱好在不断变化,对视觉化效果的追求和打卡行为的火爆成为新生代的一种生活方式。尤其在与自然互动的过程中,他们寻求与大自然的深度连接,并尝试通过新的方式记录和分享这一体验。服装是人们直观表达自我的方式之一,“淋雨”可以视为一种自然与人类互动的客观场景。以此为灵感,我通过设计转译传达出与自然拥抱、和谐共处的人文态度。

关键词：浙江理工大学体验式视觉化设计说明和谐共处指导教师毕业设计作品服装学院

G-YOLO v7:面向无人机航拍图像的目标检测算法

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光电子·激光 2025年第2期36卷 146-157页

作者：陈卫彪贾小军朱响斌冉二飞魏远旺嘉兴大学信息科学与工程学院浙江师范大学计算机科学与技术学院浙江理工大学计算机科学与技术学院(人工智能学院)

针对传统无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)目标检测算法存在漏检率高、检测成功率低、模型体积大等问题，提出一种新的基于GhostNet和注意力机制的大检测头网络结构的目标检测方法G-YOLO v7(GhostNet YOLO v7)。该技术在YOLO v7-t... 详细信息

针对传统无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)目标检测算法存在漏检率高、检测成功率低、模型体积大等问题，提出一种新的基于GhostNet和注意力机制的大检测头网络结构的目标检测方法G-YOLO v7(GhostNet YOLO v7)。该技术在YOLO v7-tiny的基础上增加一个大尺寸160×160目标检测头以提升小目标检测能力，同时对网络进行轻量化处理。删除原有20×20的小检测头及其卷积结构，新增GhostNet卷积模块，以减少网络的参数量，降低模型体积，同时修改损失函数为WIoU(wise intersection over union),增加PCBAM(parallel convolutional block attention module)注意力模块以提升检测精度。实验结果表明，基于G-YOLO v7网络结构的目标检测的mAP@0.5为42.3%,较YOLO v7-tiny提升5.2%,较YOLO v8n提升7.4%。G-YOLO v7的参数量和模型体积仅为YOLO v7-tiny的33.9%和37.9%,YOLO v8n的64%和75.6%,能够有效地应用于无人机航拍图像目标检测。

关键词： G-YOLO v7 目标检测 GhostNet YOLO v7 无人机图像(UAV)

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基于数据流图和混合网络模型的智能合约漏洞检测

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软件工程 2025年第1期28卷 52-56页

作者：丁诗琪陈正奎黄海浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江杭州310018

智能合约控制着区块链上巨额资产的流动,因此确保其安全性至关重要。基于此,提出一种基于数据流图和混合深度学习模型的方法,即DFG-HDP,用于检测智能合约的漏洞。该方法首先对智能合约源码进行清洗和变量规范;其次从源码中提取数据流特... 详细信息

智能合约控制着区块链上巨额资产的流动,因此确保其安全性至关重要。基于此,提出一种基于数据流图和混合深度学习模型的方法,即DFG-HDP,用于检测智能合约的漏洞。该方法首先对智能合约源码进行清洗和变量规范;其次从源码中提取数据流特征,将其与源码结合作为输入;最后将不同的词嵌入模型与不同的深度学习模型结合,对输入进行学习检测。实验结果表明,该方法在智能合约漏洞检测中的F1值高达89.90%,优于之前的漏洞检测方法CBGRU。这一结果证明了该方法的有效性和优越性。

关键词：智能合约漏洞检测数据流图混合模型