基于目标序列分析的智能监控多目标自动检测跟踪

针对道路交通监控场景，提出并实现了一个多目标自动检测与跟踪系统． 首先通过高斯混合模型的运动 信息提取方法得到目标运动信息，并分析了目标信息的连续多帧历史信息， 估计目标区域信息在连续多帧中的统 一性，进而通过信息融合的方式得到了目标检测结果． 然后提出了监控场景下多目标的跟踪与管理策略， 根据目标 检测结果，对场景中的多个目标同时进行跟踪．最后， 根据目标的不同状态将目标划分为新出现目标、被更新目标 和被跟踪目标等不同的类别，提高目标跟踪的准确性．     

租赁设备的状态维修决策建模与优化

随着物联网技术飞速发展,租赁设备大多安装有传感系统,可以及时地对设备关键部件和整体运行状态进行检测,进而可基于设备的健康状态为其安排更为合理的维修方案,在降低租赁商维修费用的同时,尽量少地干预客户的正常施工,并且保证租赁设备在客户施工场所的可靠运行.本文研究了基于状态检测的租赁设备的最优维修问题,研究中引入了顺序状态检测,定义了基于状态的控制限维修策略,并建立了以维修开销最小为目标的解析模型,以决策系统最优的检测间隔和预防维修阈值.除检测、维修等基本费用外,模型中还进一步考虑了租赁系统的故障罚金和故障后维修超时罚金.在模型的求解中,推导了维修干预下设备任意时刻的检测概率和状态概率分布,作为模型构建和求解的依据.数值实验结果验证并表明了面向租赁设备的基于状态的维修策略的有效性.     

基于冲击回波法的桥梁预应力孔道灌浆密实度检测方法研究

全国很多质检机构对预应力混凝土桥梁后张法孔道的灌浆密实度检测都提出了明确的要求,很多在建工程也对灌浆密实度进行了专项检测。鉴于此,本文探讨了冲击回波法的桥梁预应力孔道灌浆密实度检测方法,以期为相关工作提供参考。     

基于远场涡流检测技术的铁磁性热交换器管仿真研究

石油、化工、电力等行业频繁出现热交换器管的泄漏事故,给企业带来经济损失,同时会对现场工作人员的生命安全造成威胁。为能够快速有效地对服役管道进行无损检测,本文基于远场涡流检测机理,对铁磁性热交换器管进行仿真分析与实验研究。结果表明,远场区的位置随着壁厚和管内径的增加而变远,并且对于相同大小的缺陷,远场区的检测灵敏度高,但当相同大小的缺陷位于内外壁时磁感应强度差值的变化近似相等,这与真实管道缺陷检测的实验结果一致,满足远场涡流检测原理。结论认为,远场涡流检测技术能够较好地判定和识别铁磁性管道缺陷,对服役管道在线无损检测以及安全性能评估具有良好的应用前景。     

大气硝酸盐中氧同位素异常研究进展

硝酸盐是大气中的主要污染物,其前体物NO_x(NO+NO_2)参与大气中多种光化学反应,可以改变大气氧化特性,有利于细颗粒物的形成,影响气候系统与人类健康.硝酸盐氧同位素异常(Δ~(17)NO_3~-)是解析大气硝酸盐生成途径的有力手段.本文对大气硝酸盐氧同位素异常的研究进展进行了综述.首先列举了测试大气硝酸盐三氧同位素(~(16)O, ~(17)O和~(18)O)的前处理方法(热解法、细菌法和化学法),并对比了全球范围内大气硝酸盐氧同位素异常的时空分布特征.其次总结了大气中硝酸盐生成的主要途径及其氧同位素质量守恒,讨论了大气硝酸盐中氧原子的可能来源及其氧同位素异常值,评估了全球及典型区域尺度上氧同位素异常的模型.最后对大气硝酸盐氧同位素异常的未来研究方向进行了展望.     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

基于目标跟踪与轨迹聚类的行人移动数据挖掘方法研究

随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式.     

基于淀粉经济、无毒的比色潜指纹检测

构建了一种基于淀粉的经济、无毒、实时的潜指纹比色检测方法.利用淀粉与指纹之间的氢键和范德华力作用,使淀粉有效识别出无孔和多孔基底上的潜指纹.通过将不同颜色的植物染料混合进淀粉,解决了由淀粉与基底之间顺色导致的检测对比度差的难题.该方法还表现出对老化潜指纹和重叠潜指纹的良好检测效果.     

基于学业成绩的师范生教师资格获得预警研究

本研究指出,教师资格考试是我国教师准入管理制度的重要环节,师范生教师资格证的获得是师范生职业发展的第一道门槛.本研究通过建立教师资格证考试内容与大学学科课程的对应关系,采用基于密度的离群点检测算法模型,以数学与应用专业学生的课程成绩为实验样本进行数据挖掘分析,识别学业危机学生.研究结果表明,该预警方法可以识别出教师资格获得危机学生,引起学生对教师资格证考试备考的重视,为教师提供预警干预学生的依据,有利于教师精准施教.该预警方法对离群特征显著的学生预测可达到100％,对离群特征不明显的学生识别率较低,算法有待修正.     

基于铜金复合纳米材料的半胱氨酸检测

铜金复合纳米材料作为一种新型探针，可灵敏地选择性检测半胱氨酸。在碘离子存在的情况下，半胱氨酸能够使铜金复合纳米材料的吸收峰信号增强，从而实现半胱氨酸的定量检测，检测限为0.06 mmol/L，线性范围为0～1 mmol/L。与其他氨基酸相比，铜金复合纳米材料传感器对半胱氨酸显示出良好的选择性，所制备的铜金复合纳米材料无需任何处理即可直接用于检测体系，大大简化了检测流程，具有简单、快捷和选择性高等优点，可作为半胱氨酸检测的有力工具。