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不同模式低氧训练对运动员有氧代谢能力的影响

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牡丹江师范学院学报（自然科学版） 2024年第2期 54-59页

作者：康亚志闻剑飞合肥师范学院体育科学学院安徽合肥460000 安徽省运动健康信息监测技术工程研究中心安徽合肥230601

以25名女田径运动员为研究对象,探讨不同模式低氧训练方法对其有氧代谢能力的影响.设计高住高练低训、高住低练和低住低练三种不同的低氧训练模式,测试和分析通气无氧阈的时间、运动员力竭时间、达到最大摄氧量时间、最大摄氧量、呼吸... 详细信息

以25名女田径运动员为研究对象,探讨不同模式低氧训练方法对其有氧代谢能力的影响.设计高住高练低训、高住低练和低住低练三种不同的低氧训练模式,测试和分析通气无氧阈的时间、运动员力竭时间、达到最大摄氧量时间、最大摄氧量、呼吸商以及心率.实验结果表明,高住高练低训模式运动员的呼吸商高达1.09,心率可达192 bpm,有氧代谢能力得到显著提升.

关键词：低氧训练模式运动员训练有氧代谢代谢能力

基于Eclat算法的八字门滑坡变形因素关联性分析

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长江科学院院报 2024年第6期41卷 150-155页

作者：李明亮吕梅洁侯梦媛朱昊河北地质大学信息工程学院石家庄050031 智能传感物联网技术河北省工程研究中心石家庄050031

针对滑坡监测数据库数据量大,进行关联规则分析需要多次扫描数据库导致运行时间长的问题,将Eclat关联规则算法引入滑坡监测数据挖掘中,通过K-means聚类法和Eclat算法对八字门滑坡的变形进行了分析。通过综合研究,选择了降雨量监测值和... 详细信息

针对滑坡监测数据库数据量大,进行关联规则分析需要多次扫描数据库导致运行时间长的问题,将Eclat关联规则算法引入滑坡监测数据挖掘中,通过K-means聚类法和Eclat算法对八字门滑坡的变形进行了分析。通过综合研究,选择了降雨量监测值和库水位监测值中的6种因素进行数据挖掘分析。分别挖掘了3种降雨因子和3种库水位因子与八字门滑坡多测点位移的关联性,并从八字门滑坡时空监测大数据挖掘出的全部关联规则中选择8个具有较高的置信水平的关联规则进行分析,发现降雨和库水位因素影响八字门滑坡运动的有效信息。结果表明,这种数据挖掘方法及其在监测数据研究中的高精度,有望广泛应用于库区堆积滑坡的数据分析和预测。

关键词：八字门滑坡 Eclat算法关联规则数据挖掘三峡库区

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基于度量学习的跨摄像头运动目标重定位方法研究

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计算机工程与科学 2024年第7期46卷 1256-1268页

作者：康宇史珂豪陈佳艺曹洋许镇义合肥综合性国家科学中心人工智能研究院安徽合肥230088 安徽省工业互联网智能应用与安全工程研究中心安徽马鞍山243023 中国科学技术大学信息科学技术学院安徽合肥230026

近年来,我国柴油车尾气排放污染日趋严重。为了改善大气环境,需要对排放黑烟的柴油车进行监测。然而,在城市交通道路场景下,黑烟柴油车检测经常由于车辆间相互遮挡等因素,难以通过后向视频确定黑烟柴油车身份。此外,柴油车重定位相关数... 详细信息

近年来,我国柴油车尾气排放污染日趋严重。为了改善大气环境,需要对排放黑烟的柴油车进行监测。然而,在城市交通道路场景下,黑烟柴油车检测经常由于车辆间相互遮挡等因素,难以通过后向视频确定黑烟柴油车身份。此外,柴油车重定位相关数据的严重不足导致数据局限性较大。针对以上问题,提出了一种跨摄像头场景下的黑烟柴油车重定位方法。该方法通过引入IBN模块构建特征提取网络,提升网络模型对柴油车图像外观变化的适应性。然后,设计基于豪斯多夫距离度量学习的损失函数对特征差异性进行度量,在优化过程中增加类间距离并降低遮挡样本的影响。最后,构建了多种场景下的柴油车重定位基准数据集,并在该数据集上对所提出的方法进行实验。实验结果表明,所提出的方法取得了83.79%的相对精度,具有较高准确率。

关键词：跨摄像头黑烟车重定位度量学习

三峡库区消落带植被NPP估算——基于机器学习优化CASA模型

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生态学报 2024年第6期44卷 2464-2478页

作者：靳专胥焘黄应平肖敏张家璇周爽爽席颖熊彪湖北省农田环境监测工程技术研究中心(三峡大学) 宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院宜昌443002 三峡库区生态环境教育部工程研究中心(三峡大学) 宜昌443002 三峡大学水利与环境学院宜昌443002

三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算... 详细信息

三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算消落带植被固碳量时,存在对植物的光能利用率计算不够精确等问题。以三峡库区香溪河陡坡消落带为研究区域,提出了一种耦合RBFNN模型(Radial Basis Function Neural Network)与CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford approach)的新方法(RBF-CASA)。基于RBFNN建立环境影响因子模型,借助高程数据及植被指数等特征计算适合消落带区域的环境影响因子。结合CASA模型中温度和水分胁迫因子,提高植被在像元尺度上的净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的估算精度,并对反演结果进行验证。模型验证结果显示:RBF-CASA模型估算值与观测值的决定系数(Coefficient of determination,R^(2))为0.730(P研究结果可为库区碳循环、生态净化及生态修复等决策提供科学依据。

关键词：基于过程的遥感模型(CASA) 机器学习植被净初级生产力(NPP) 无人机环境影响因子模型

基于天-空-车-地一体化铁路路基灾害隐患早期识别与服役状态监测

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第8期49卷 1392-1406,1421页

作者：李永威徐林荣陈昀灏邓志兴中南大学土木工程学院湖南长沙410075 中南大学高速铁路建造技术国家工程研究中心湖南长沙410075 湖南大学土木工程学院湖南长沙410082

气候系统变化背景下铁路路基灾害呈高发态势,表现出点多面广、隐蔽性强和突发性高等特征,且路基灾害“一点受灾,全线受阻”的巨大危害,已经使其成为铁路安全运营的“瓶颈”难题。多次铁路事故表明风险源大多不在已知灾害隐患点范围内,... 详细信息

气候系统变化背景下铁路路基灾害呈高发态势,表现出点多面广、隐蔽性强和突发性高等特征,且路基灾害“一点受灾,全线受阻”的巨大危害,已经使其成为铁路安全运营的“瓶颈”难题。多次铁路事故表明风险源大多不在已知灾害隐患点范围内,传统监测手段已难以满足复杂孕灾环境下的路基服役安全监测需求。鉴于此,首先总结了不同孕灾环境下路基灾害隐患特征,将路基服役状态监测定义为长期服役过程中受突发型灾害、缓变型致灾作用下可能导致路基结构损伤或功能损失等服役状态劣化的危险源及路基本体受灾程度监测,监测内容包括路基变形监测、结构健康监测、沿线地质灾害监测、几何状态测量和外部环境监测;提出了天-空-车-地多源协同路基灾害隐患早期识别与服役状态监测体系,形成了平台协同、尺度协同、参数协同、多部门协同的路基灾害协同监测内涵,初步提出多源协同路基灾害及服役状态监测方案,实现区域-工段-工点为主线的星地协同的工作模式,并在沪宁城际高速铁路路基服役状态监测中得到应用;最后对路基服役状态监测发展方向进行了展望。

关键词：铁路路基地质灾害早期识别服役状态天-空-车-地调查技术多源协同监测体系

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基于视觉舒适度的城市户外运动路线选取方法与应用

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地理与地理信息科学 2024年

作者：王炳瑄闫浩文李心雨王卓王小龙兰州交通大学测绘与地理信息学院地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心甘肃省地理国情监测工程实验室甘肃大禹九洲空间信息科技有限公司院士专家工作站中冶武勘工程技术有限公司武汉大学资源与环境科学学院兰州大学资源环境学院

为避免户外运动路线选取仅依赖个人主观认知而导致效果不佳问题,该文提出一种基于视觉舒适度的城市户外运动路线选取方法。该方法基于街景影像数据和EfficientNet＿B7深度学习模型模拟用户视觉感知,生成大范围的道路舒适度,据此选择舒... 详细信息

为避免户外运动路线选取仅依赖个人主观认知而导致效果不佳问题,该文提出一种基于视觉舒适度的城市户外运动路线选取方法。该方法基于街景影像数据和EfficientNet＿B7深度学习模型模拟用户视觉感知,生成大范围的道路舒适度,据此选择舒适度较高的路线。最后,以3种不同户外运动主题为例进行实际应用和对比评价,结果表明,基于视觉舒适度选取的户外运动路线周边环境良好,整体舒适度更高。

关键词：视觉感知路线选取舒适度街景影像 EfficientNet_B7模型

基于数字图像技术振动台试验结构位移信息捕捉技术研究

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振动与冲击 2024年第5期43卷 139-148,158页

作者：常铭宇申玉生张熙高登骆阳王浩鱇西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室成都610031 西南交通大学陆地交通地质灾害防治技术国家工程研究中心成都610031

针对振动台试验模型箱位移、围岩错动以及隧道衬砌变形监测的需求,将YOLO-V2、改进Canny边缘检测、Hough变换及倾斜矫正技术相结合,提出了一种倾斜影像的自动矫正技术,实现了将倾斜影像修正为相机光轴垂直于测点运动平面的图像分析;提... 详细信息

针对振动台试验模型箱位移、围岩错动以及隧道衬砌变形监测的需求,将YOLO-V2、改进Canny边缘检测、Hough变换及倾斜矫正技术相结合,提出了一种倾斜影像的自动矫正技术,实现了将倾斜影像修正为相机光轴垂直于测点运动平面的图像分析;提高了试验数据结果的处理精度,扩大了目标追踪算法在结构位移和变形监测的使用范围。同时通过核相关滤波技术完成对修正后的影像进行追踪,形成一套完整的地震动信号捕捉与监测系统。采用该系统进行了强震作用下穿越断层隧道韧性结构减震抗错性能试验研究,分别对模型箱位移、围岩错动和隧道衬砌变形进行信号识别与捕捉,同时对比分析了高精度拉线式位移计和位移传感器采集的数据,验证了系统的可靠性。结果表明:在监测点位设有标记物时,首先对采集结果进行倾斜矫正后追踪,通过监测结果与位移传感器进行对比,两者的2-范数小于0.005;而在无标记物时对结构表面特征物进行追踪,精度达到了97.5%;试验数据证明通过倾斜影像自动矫正技术来完成非对正对标记物时的影像进行追踪具有较高可靠性。

关键词：振动台试验变形监测 Canny边缘检测倾斜影像自动修正目标追踪

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SCG信号处理与应用研究进展

传感技术学报 2024年第6期37卷 923-940页

作者：王超超胡钧益蒋治国张先超嘉兴大学信息网络与智能研究院浙江嘉兴314001 嘉兴大学信息科学与工程学院浙江嘉兴314001 嘉兴大学浙江省医学电子与数字健康重点实验室浙江嘉兴314001 嘉兴大学生命健康智能感知浙江省工程研究中心浙江嘉兴314001

心血管疾病是严重影响人类生命健康的因素之一。如何利用各类检测方法对人体心血管进行早期健康评估和疾病诊断是有效保障人民生命健康的有效手段。其中,由人体心脏跳动引起的胸腔震动信号(Seismocardiography,SCG)可用于描述细粒度的... 详细信息

心血管疾病是严重影响人类生命健康的因素之一。如何利用各类检测方法对人体心血管进行早期健康评估和疾病诊断是有效保障人民生命健康的有效手段。其中,由人体心脏跳动引起的胸腔震动信号(Seismocardiography,SCG)可用于描述细粒度的心脏活动信息,包括心脏瓣膜的打开、关闭等,有助于对冠心病、心肌梗死、心脏出血等心血管疾病的检测和诊断。并且,得益于多种轻型传感器和非接触式传感器的研发,可以实现对人体SCG信号长期、日常化的监测。近年来,科研人员对SCG信号的研究越来越具体,SCG信号的获取方式、信号降噪算法、特征提取以及临床应用等研究内容都取得了一定的突破。将从以上几方面对近年来SCG信号领域的研究情况进行总结和展望。

关键词：心震图 MEMS 加速度传感器陀螺仪 FMCW雷达心血管

基于可穿戴传感器组合部署的猪只行为识别研究

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中国农机化学报 2024年

作者：何金成杨万林刘涛庄俊玮福建农林大学机电工程学院现代农业装备福建省高校工程研究中心

猪只行为监测是实现猪只智能化、精细化养殖的关键技术。采用姿态传感器，设计两种可穿戴设备，分别部署在试验猪的背部和颈部，采集俯卧、侧卧、采食、站立、行走、犬坐和排泄7种日常行为数据。采集的行为数据集有3种，分为单源部署（... 详细信息

猪只行为监测是实现猪只智能化、精细化养殖的关键技术。采用姿态传感器，设计两种可穿戴设备，分别部署在试验猪的背部和颈部，采集俯卧、侧卧、采食、站立、行走、犬坐和排泄7种日常行为数据。采集的行为数据集有3种，分为单源部署（背部或颈部）和组合部署（背部+颈部）。采集的信号进行小波降噪、数据信号的选取、数据分割、时域特征提取、Relief算法特征选择等数据处理，其中Relief算法特征选择结合BP神经网络和随机森林算法确定特征保留数，以处理好的数据进行输入，建立BP神经网络、随机森林、卷积神经网络和极限学习机四种分类模型，比较各模型性能。结果表明：组合部署的总体准确率明显高于单源部署。BP神经网络、随机森林、卷积神经网络和极限学习机在组合部署的分类准确率分别为90.59%、87.14%、91.67%和82.5%。综合各种评价指标，组合部署的分类模型以CNN卷积神经网络最佳。两个姿态传感器组合部署及融合信息可以很好地对猪只行为进行分类，该研究结果对猪只日常行为监测和健康评估有重要意义。

关键词：猪只行为部署位置可穿戴设备姿态传感器 Relief算法卷积神经网络