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．     

基于SEM模型和物联网的智能垃圾分类及垃圾桶配置研究

随着我国电子商务的迅猛发展,物联网已经深入居民生活的各个方面。本文通过问卷调查以及分析国内外的垃圾分类趋势,基于SEM模型和物联网的智能垃圾分类,来研究智能垃圾桶的配备。垃圾桶将仿照自动售卖机的设计,将我国目前的便捷收付端与垃圾分类处理机器结合,使其具有节能化、环保化、集约化、智能化等特点。在提高人们对于垃圾分类投放主动性的同时,可以加速我国的信用城市建设速度,从而达到保护环境、节约资源的目的。     

课程设计法在民族高校电子信息科学与技术专业学生实践能力培养的研究

目前,培养应用型、综合型的创新人才已经成为高等教育的新目标.通过改革电子信息科学与技术专业传统的教学模式,在多门课程的教学中采用课程设计的形式进行实践训练和课程考核是十分必要的.这里提出了适应本专业的课程设计的基本方法和流程,搭建了一个电子信息科学与技术专业实践能力培养系统,并通过对近四年本专业学生的参赛获奖、创新项目、专业实习和就业情况进行统计和分析,可以看出本专业学生的专业实践能力得到了大幅度提高.也就是说,课程设计法已经成为培养电子信息科学与技术专业学生综合实践能力的科学有效的方法之一.     

大数据下高校智能资助的技术方案与实施模式研究

文章分析了高校贫困生资助存在的问题,从实践层面提出大数据下高校实施智能资助的优势、技术方案、实施模式与建设对策,并用一个典型案例详细解释大数据下智能资助的可能性与优越性,为高校资助工作的完善提供有价值的参考建议。     

基于粒子滤波与BP神经网络的短时交通流预测

为了有效缓解当前交通拥堵问题,结合时下流行的智能交通系统,本文将粒子滤波算法引入短时交通流预测过程中,提出一种基于粒子滤波与神经网络的预测算法。该系统通过BP神经网络的非线性映射功能,分裂选择适当的权值,在多次训练之后能够提高算法中粒子的多样性,改善算法滤波的性能,最终达到提高预测精度的目的。另外,本文以河南省新乡市交通局公交和出租车数据作为数据来源,通过与传统的粒子滤波算法和BP算法的预测结果进行对比,发现本文所提出的方法对短时交通流预测具有更好的预测精度。     

基于云模型的深圳港危险化学品应急能力评价

利用云模型进行数据分析和处理,以提高港口危险化学品应急能力评价的科学性。以深圳市相关应急预案及风险评估报告为基础,结合应急管理的四个阶段,构建由1个一级指标,4个二级指标,13个三级指标和104个评估项构成的危险化学品应急能力评价指标体系。以专家打分结果为数据样本,分别生成权重云模型、评价云模型和综合云模型,将综合云模型在Matlab中仿真模拟,得到云图;然后将此云图与标尺云图进行比较,得出应急能力水平。得到的评价结果为,深圳港危险化学品应急能力属于中等偏上水平。