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.     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

基于跟踪信息的多帧联合检测方法

传统多帧联合检测方法针对搜索阶段进行设计, 由于无任何目标信息, 需要采用较高的检测门限以降低虚警数量。然而, 一旦成功建航, 目标存在性已确定, 可利用目标跟踪信息调整多帧联合检测策略, 以提升微弱目标检测能力。基于上述考虑, 本文提出了一种基于跟踪信息的多帧联合检测方法。首先利用当前时刻跟踪信息建立预测波门, 然后设定较低的单帧检测门限保障微弱目标信号的高概率检测, 最后在航迹恒虚警约束下调整多帧联合检测门限, 从而完成航迹维持和撤销。仿真实验表明所提方法可有效提高目标检测概率和跟踪维持概率。     

分布式声传感器井中背景噪声统计特性分析

分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值.     

基于共词网络的雾霾事件下微博关注话题差异性——以中国北方雾霾严重地区典型城市为例

雾霾对人体健康、生态环境及交通运输等方面影响重大,雾霾来临时,人们会在微博等媒体上表达对雾霾的关注。微博中蕴含了网民对雾霾的关注话题及心理反映,通过微博掌握微博网民对于雾霾的相关反应,有助于城市管理者有针对性的调节雾霾情形下的舆论宣传和资源调配。考虑到微博文本中相同词语共现频率越高就越倾向于表达同一主题,采用基于社区的共词网络法挖掘微博话题,首先,采集2017年冬季以"雾霾""空气"等为关键词的微博数据,利用TF-IDF(term frequenly-inverse document frequency)算法对预处理之后的微博数据提取关键词,并获取关键词间的共现关系,然后基于共现关系构建共词网络,根据Louvain算法探测话题社区,最后,以中国雾霾污染最严重的华北地区、华东地区、东北地区7个典型城市为研究区,结合关键词节点的Pagerank值,分析各城市共词网络话题社区的差异程度。实验结果表明,不同城市对于雾霾事件的关注既有相同点也有差异性。研究结果对雾霾情形下城市差异化管理具有一定的理论指导作用。     

苹果树病虫害智能识别系统设计与实现

为提高苹果的产量和质量,防止病虫害对果实质量的影响,设计了一款基于机器视觉的苹果树病虫害智能识别系统。该系统采用交互式分割(GrabCut)算法对图像进行分割,然后使用高斯拉普拉斯算子和拉普拉斯高斯(Laplacian-of-Gaussian, LOG)算法将苹果叶片中的病斑提取出来,最后将提取出的图像送入深度神经网络(deep neural networks, DNN)进行进一步的分析与处理,能够实时、方便地识别出苹果树叶病害中较为常见、发病率高的花叶病,锈病,灰斑病,斑点落叶病以及褐斑病。经测试,该系统对苹果树5种常见病虫害识别率精度高达91.17%。结果表明,该算法能够有效提升苹果树病虫害防治,优于基于卷积神经网络特征的区域方法(regions with CNN features, R-CNN)、YOLO(you only look once)等单一病虫害检测方法。     

多无人机协同探测快速目标的控制方法设计

针对无人机(unmannd aerial vehicle, UAV)对快速运动目标的协同探测问题, 设计了一种多UAV协同探测控制算法。首先假设每架UAV都携带相同的探测载荷, 根据载荷特性设计了针对快速运动目标的UAV协同探测队形。然后引入固定时间控制一致性协议到UAV载荷角度控制中, 控制载荷持续照射目标; 引入有限时间一致性协议到UAV编队控制中, 用以形成协同探测队形, 并通过二跳网络加快队形的收敛。通过将UAV队形控制与UAV载荷的角度控制相结合, 从而实现UAV对快速运动目标探测时间的最大化, 极大的延长了高速运动目标被发现的时间。最终通过理论分析和仿真实验证明了该控制算法的有效性。     

循环肿瘤细胞分离富集与分析检测技术的研究进展

癌症死亡患者中有90%由癌症转移引起,研究表明:患者的外周血、胸腔液等体液中的循环肿瘤细胞(CTC)与癌症转移及肿瘤结节转移(TNM)分期密切相关.因此,CTC检测在实体肿瘤前期诊断、预后及疗效评估等方面扮演着举足轻重的角色.该综述基于CTC区别于正常细胞的物理学、电学、生物学特征,总结了目前CTC分离富集及分析检测技术的研究进展,并就国内外CTC检测面临的挑战进行了讨论,对其未来发展趋势进行了展望.