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电子科技大学中山学院停车场信息管理系统的设计与实现

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电子科技大学中山学院停车场信息管理系统的设计与实现

作者：叶碧峰电子科技大学

学位级别：硕士

本文主要论述了采用非接触式IC卡为收费介质的电子科技大学中山学院停车场管理系统的硬件结构、系统开发平台、系统软件采用的相关技术和系统管理软件的设计、优化及实现。阐述了非接触IC卡停车场管理系统在收费介质、工作流程、应用管... 详细信息

本文主要论述了采用非接触式IC卡为收费介质的电子科技大学中山学院停车场管理系统的硬件结构、系统开发平台、系统软件采用的相关技术和系统管理软件的设计、优化及实现。阐述了非接触IC卡停车场管理系统在收费介质、工作流程、应用管理软件设计的优势以及使用非接触IC卡停车场管理系统可有效利用公用停车资源。全文的展开分为五个部分,即停车场管理系统的研究背景、系统硬件结构、系统软件开发平台、系统软件设计及其优化和系统软件的实现。采用从全局到局部的系统设计方法,通过分析现有停车场管理系统的不足,得出新系统的软硬件总体方案,并根据总体方案的分析结论指导系统的硬件设计和软件设计,提高了系统可靠性。该系统集感应式IC卡技术、计算机网络、视频监控、图像识别与处理及自动控制技术于一体,来实现停车场的车辆半自动化管理,即对车辆的出入控制、费用的收取、核查、显示及校对车型、车牌等进行有效地、科学地、可靠地管理。广泛应用于学校、智能小区等各种停车场。

关键词：非接触IC卡停车场管理系统 TCP/IP协议

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轮式格斗机器人的设计与实现

现代电子技术 2025年第2期 124-130页

作者：李辉曹月花杭州电子科技大学信息工程学院

面向本科机器人方向实践教学，设计一款轮式格斗机器人。该机器人可以实现自主登台、自动巡航、自主视觉寻敌攻击、落台后重新登台等功能。首先，进行机器人的机械结构设计。通过合理的机械结构设计以及合理的传感器安装布置，可以有效... 详细信息

面向本科机器人方向实践教学，设计一款轮式格斗机器人。该机器人可以实现自主登台、自动巡航、自主视觉寻敌攻击、落台后重新登台等功能。首先，进行机器人的机械结构设计。通过合理的机械结构设计以及合理的传感器安装布置，可以有效改善机器人的结构强度、灵活性、稳定性和机动性。其次，进行机器人控制系统设计，其中，包括机器人控制系统元器件选型设计、机器人的控制策略及控制算法设计、路径规划算法设计、目标识别与视觉跟踪算法设计。最后，采用现场测试的方法对机器人的性能进行优化提升。在不同环境下，通过机器人现场表现进行测试和分析，评估机器人的性能和稳定性，并针对性地进行改进和优化。通过轮式格斗机器人的设计与实现训练，有助于提升机器人工程专业本科生在机器人领域的设计实践和问题分析能力。

关键词：格斗机器人机械结构设计控制系统设计控制策略路径规划目标识别视觉跟踪

会计信息质量与企业新质生产力——基于制度环境的调节作用

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会计之友 2025年第1期 29-37页

作者：王冲刘静程潘悦彭思铂桂林电子科技大学商学院

文章分别从理论和实证两个层面对会计信息质量与企业新质生产力之间的关系进行分析,选取2014—2022年上市公司为研究样本,进一步探讨制度环境的调节作用和投资效率与融资约束的中介效应,以及不同情境下的异质性作用。研究结果显示:高质... 详细信息

文章分别从理论和实证两个层面对会计信息质量与企业新质生产力之间的关系进行分析,选取2014—2022年上市公司为研究样本,进一步探讨制度环境的调节作用和投资效率与融资约束的中介效应,以及不同情境下的异质性作用。研究结果显示:高质量的会计信息对企业新质生产力水平提升有显著促进作用;制度环境能强化会计信息质量与企业新质生产力水平之间的正相关关系;会计信息质量可以从缓解融资约束和提高投资效率两条路径来提升企业新质生产力水平;高质量的会计信息对国有企业、非重污染与东部地区企业新质生产力水平的作用更显著。研究结果为促进企业构建高质量会计信息,加快企业形成新质生产力,促进企业高质量发展具有重要意义。

关键词：新质生产力会计信息质量制度环境投资效率融资约束

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不协调广义多尺度序决策信息系统的知识获取

郑州大学学报(理学版) 2025年第2期57卷 51-60页

作者：黄彪韩邦合西安电子科技大学数学与统计学院

针对不协调广义多尺度序决策信息系统中的最优尺度组合和IF-THEN知识获取问题，首先，提出了集值优势矩阵的概念，给出了其判断序决策信息系统是否协调的条件。然后，在不协调的广义多尺度序决策信息系统中，引入基于优势关系的广义决... 详细信息

针对不协调广义多尺度序决策信息系统中的最优尺度组合和IF-THEN知识获取问题，首先，提出了集值优势矩阵的概念，给出了其判断序决策信息系统是否协调的条件。然后，在不协调的广义多尺度序决策信息系统中，引入基于优势关系的广义决策概念，同时通过定义区间值优势关系的方法，构造了新的协调广义多尺度序决策信息系统，并设计了通过集值优势矩阵求最优尺度组合的算法，挖掘了隐藏在不协调广义多尺度序决策信息系统中的决策规则。最后，通过实验验证了所提广义决策最优尺度组合的有效性。

关键词：广义多尺度序决策信息系统集值优势矩阵广义决策属性约简决策规则

YOLOv8-DEL：基于改进YOLOv8n的实时车辆检测算法研究

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计算机工程与应用 2025年第01期61卷 142-152页

作者：古佳欣陈高华张春美太原科技大学电子信息工程学院

车辆检测是智能交通系统和自动驾驶的重要组成部分。然而，实际交通场景中存在许多不确定因素，导致车辆检测模型的准确率低实时性差。为了解决这个问题，提出了一种快速准确的车辆检测算法——YOLOv8-DEL。使用DGCST(dynamic group con... 详细信息

车辆检测是智能交通系统和自动驾驶的重要组成部分。然而，实际交通场景中存在许多不确定因素，导致车辆检测模型的准确率低实时性差。为了解决这个问题，提出了一种快速准确的车辆检测算法——YOLOv8-DEL。使用DGCST(dynamic group convolution shuffle transformer)模块代替C2f模块来重构主干网络，以增强特征提取能力并使网络更轻量；添加的P2检测层能使模型更敏锐地定位和检测小目标，同时采用Efficient RepGFPN进行多尺度特征融合，以丰富特征信息并提高模型的特征表达能力；通过结合GroupNorm和共享卷积的优点，设计了一种轻量型共享卷积检测头，在保持精度的前提下，有效减少参数量并提升检测速度。与YOLOv8相比，提出的YOLOv8-DEL在BDD100K数据集和KITTI数据集上，mAP@0.5分别提高了4.8个百分点和1.2个百分点，具有实时检测速度（208.6 FPS和216.4 FPS），在检测精度和速度方面实现了更有利的折中。

关键词：车辆检测 YOLOv8 DGCST Efficient RepGFPN 轻量级检测头

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基于马尔可夫链的COVID-19流行病患病区域变化趋势预测

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陕西科技大学学报 2025年第1期43卷 211-218页

作者：王鑫王令戈师鹏柔陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

在COVID-19疫情环境下,为精准预测不同症状状态的人群人数和区域级别的发展趋势,以SIR传染病模型为基础,基于马尔可夫链预测时空相关的特性,设计了感染人群状态与管控措施相关的K-SIRD传染病预测模型.根据COVID-19疫情人群之间传染性的... 详细信息

在COVID-19疫情环境下,为精准预测不同症状状态的人群人数和区域级别的发展趋势,以SIR传染病模型为基础,基于马尔可夫链预测时空相关的特性,设计了感染人群状态与管控措施相关的K-SIRD传染病预测模型.根据COVID-19疫情人群之间传染性的特征及受距离影响造成有效传染数R e的变化而导致不同的症状状态改变的转移规律,实时精准预测了不同状态的人员人数变化,并根据同一区域人群症状状态分布情况不同,针对不同级别的区域采用不同等级的管控措施.

关键词： K-SIRD模型 COVID-19 马尔可夫链有效繁殖数

基于多分支增强和融合注意力机制的水下图像增强算法

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陕西科技大学学报 2025年第1期43卷 193-202页

作者：姚斌韩典芝徐轩李婉陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

由于水对光的折射和吸收,水下图像通常会出现严重的退化,如色偏、模糊、能见度低等.为了提高水下图像的可视性,提出了一种基于多分支增强和融合注意力机制的水下图像增强网络MBFA-GAN.首先,通过分析水下图像的色彩退化和模糊因素,设计... 详细信息

由于水对光的折射和吸收,水下图像通常会出现严重的退化,如色偏、模糊、能见度低等.为了提高水下图像的可视性,提出了一种基于多分支增强和融合注意力机制的水下图像增强网络MBFA-GAN.首先,通过分析水下图像的色彩退化和模糊因素,设计了青品色温修复模块和模糊恢复模块对水下图像进行色彩矫正和模糊恢复.然后,基于对多个分支特征的互补性考虑,采用循环合并策略将多个分支增强的特征利用自适应融合模块进行融合,逐步增强图像细节.最后,设计了融合注意力模块,用于深度挖掘图像在通道维度和像素维度的相关性矩阵,以提高增强图像的真实性.实验结果表明,与现有算法相比,提出的水下图像增强算法去模糊效果较好且颜色更真实,可以有效改善水下图像色偏和模糊的问题.

关键词：水下图像增强多分支增强融合注意力生成对抗网络

基于改进YOLOv5的复杂场景电动车头盔检测方法

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现代电子技术 2025年第1期48卷 123-129页

作者：韩东辰张方晖王诗洋段克盼李宁星王凯陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

佩戴电动车头盔是安全骑行的重要保障,对电动车驾乘人员佩戴头盔进行有效检测在保障驾乘人员安全方面具有重要意义。电动车头盔检测中存在目标之间相互遮挡、复杂背景干扰、头盔目标小等问题,现有方法尚不能满足复杂场景下电动车头盔检... 详细信息

佩戴电动车头盔是安全骑行的重要保障,对电动车驾乘人员佩戴头盔进行有效检测在保障驾乘人员安全方面具有重要意义。电动车头盔检测中存在目标之间相互遮挡、复杂背景干扰、头盔目标小等问题,现有方法尚不能满足复杂场景下电动车头盔检测的要求,因此,提出一种改进YOLOv5的复杂场景电动车头盔识别方法。首先,提出一种新的主干网络结构ML-CSPDarknet53,增强网络的特征提取能力,引入轻量级上采样算子CARAFE,利用特征图语义信息扩大感受野;其次,搭建坐标卷积CoordConv模块,增强网络对空间信息的感知能力,并将WIoU v3作为边界框损失函数,降低低质量样本对模型性能的不利影响;最后,构建了内容丰富的头盔检测数据集对改进算法进行验证。实验结果表明,改进后算法相较于原算法在精确度、召回率、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95上分别提升了2.9%、3.0%、3.4%和2.2%,并且性能优于其他主流检测算法,满足复杂道路交通场景下电动车驾乘人员头盔检测的任务要求。

关键词：头盔检测改进YOLOv5 复杂场景目标遮挡特征提取上采样坐标卷积损失函数