基于中心点和双重注意力机制的无人机高分辨率图像小目标检测算法

无人机拍摄的图像具有分辨率高、视野大以及目标小的特点，而现有的目标检测方法对小目标特征的提取能力不足。为此，首先采用以中心点表示目标的检测网络CenterNet，引入可变形双重注意力机制，以提高对小目标的特征表达能力；然后针对原始非极大值抑制难以处理嵌套型冗余框的问题，在冗余检测剔除过程中提出了广义非极大值抑制方法；最后引入LegoNet卷积单元，减少了卷积参数，实现了精度与速度的平衡。实验主要采用的验证数据集为VisDrone2019和UAV_OUC，UAV_OUC数据集相比于VisDrone2019，其图片具有更高的分辨率。相比于CenterNet，所提出的方法在数据集UAV_OUC和VisDrone2019上的检测精度大约分别提高了10%和2%。     

复杂场景散射中心模型化与雷达成像应用

在复杂场景中, 目标与环境之间的耦合散射会造成雷达图像特征的干扰, 这一问题给雷达目标自动识别与跟踪技术带来了困难, 成为雷达、电磁领域持续关注的热点研究问题。目前, 使用传统的电磁数值计算方法对复杂场景散射问题进行仿真, 所需计算资源巨大, 耗时很长, 而且多限于针对单一类型复合目标, 难以满足实际工程应用需求。针对此问题，提出了复杂场景散射中心模型化的方法, 集成散射中心模型、物理光学法、积分方程法、四路径模型、射线追踪等方法为一体, 实现了复杂场景、群目标雷达成像快速仿真。本文给出了三种有代表性的复杂场景的逆合成孔径雷达成像仿真结果, 验证了本文方法的可行性及泛用性。     

水力负荷对生物滞留系统渗流性能及孔隙率的影响

生物滞留池是处理初期雨水径流的主要手段,不仅能够滞水蓄水、对初期径流污染的削减也有着一定的效果,且其在水处理领域的应用范围正在不断扩大.本项试验研究4种不同进水负荷下生物滞留池系统的渗透系数、平均孔隙率的变化,结果表明:渗透系数随运行时间逐渐降低,平均孔隙率也随运行时间逐渐变小,并最终趋于稳定,当进水负荷小于2.0 m³/(m²·d)时渗透系数与平均孔隙率具有一定的相关性.生物滞留池在运行25 d左右时结构达到稳定.进水负荷大于等于4 m³/(m²·d)时,水力冲刷作用对生物滞留池内部结构影响较大,渗透系数与平均孔隙率的变化规律不明显.     

基于电商行业的前置仓选址问题研究

为应对当前电商企业仓库容量饱和的现状，以及客户对配送的严苛要求，在“区域配送中心+前置仓”的布局模式下，对前置仓的选址及数量问题进行优化研究。结合H电商的现有区域配送中心仓库布局，采取混合整数规划方法来建立数学模型,以运输成本、仓储运营成本、退供成本之和的总物流成本为目标函数，并借助LINGO软件进行编程求解,通过结果比较分析，求得使得总物流成本最少的最优前置仓位置及布局。     

基于改进的深度卷积神经网络的人脸疲劳检测

针对疲劳驾驶检测问题,提出一种以softmax损失与中心损失相结合的深度卷积神经网络算法。首先,利用含有方向的梯度直方图(histogram of oriented gridients,HOG)和级联分类器(support vector machine,SVM)算法的Dlib库中预训练的人脸检测器,来检测驾驶员的脸部区域。其次,使用级联回归(ensemble of regression trees,ERT)算法实现脸部68个关键点标定及眼睛和嘴巴的定位。最后,为了优化softmax损失在深度卷积网络分类中出现的类内间距大的问题,加入中心损失函数,提高类间差异性、类内紧密性以及驾驶员脸部疲劳状态识别准确率。在自建测试集和YawDD哈欠数据集中的实验结果显示,该方法能够准确地识别检测驾驶员疲劳表情,平均识别准确率达到98.81%。与传统的疲劳驾驶检测识别方法相比,该方法可以自动进行疲劳特征提取,并且训练准确率、检测识别率及鲁棒性得到提高;与未改进的深度卷积网络相比,检测识别的概率平均提高了约5.09%。     

抗剥落剂对泡沫沥青冷再生混合料水稳定性能改善研究

由于泡沫沥青冷再生路面水稳定性能较差，掺加抗剥落剂可以有效改善普通沥青路面的抗水损能力，针对此问题探究向泡沫沥青冷再生混合料中掺加抗剥落剂来提高其水稳定性能的可行性。以一种非胺类抗剥落剂为研究对象，对不同抗剥落剂掺量下的沥青进行发泡试验和3大指标试验，对泡沫沥青冷再生混合料进行相关水稳定性试验。结果表明：抗剥落剂的最佳掺量为沥青质量的0.5%，掺加抗剥落剂后，在标准试验条件下，沥青的针入度增大，延度和软化点降低，泡沫沥青冷再生混合料的水稳定性能明显提高，空隙率减小了3%，浸水残留稳定度比和5次冻融循环后的强度比均提高10%以上。     

中国烟草企业物流配送中心选址研究

为提高中国烟草行业的运营效率并降低其运作成本,针对目前烟草企业运营情况,分析其采购环节物流配送流程。通过选择适当的配送中心来实现规模效应,以提高其运输效率并降低运输成本。提出了在考虑所有资源充分利用情况下,采用0-1混合整数规划方法为其构建物流配送中心选址模型。最后以某一城市烟草企业为例进行建模并利用EXCEL进行计算,事实证明该模型具有实际可操作性和有效性,对中国烟草企业的配送中心选址问题研究具有一定的参考价值。     

M估计的稳健平面标靶中心定位算法

标靶在地面激光扫描仪多测站点云配准，以及在全球卫星导航信号不良状况下改善移动激光雷达系统精度具有重要作用，标靶的精确提取与定位是关键问题之一。本文提出基于M估计的标靶中心定位方法：先根据标靶与周围环境反射强度差异，构建强度变化率特征，提取标靶边缘点云；再对标靶候选区域点云进行主成分分析，计算标靶平面法向量，对标靶边缘点云进行投影变换；最后通过M估计选权迭代法，剔除标靶噪声与粗差点云，拟合标靶形状，精确定位标靶中心。试验表明，本文算法能够在标靶存在冗余、缺损状态时排除非标靶圆形边缘的粗差点，获得高精度标靶中心。     

基于分级诊疗的就医可达性研究——以潍坊市中心城区为例

基于GIS技术, 利用改进的两步移动搜索法, 研究潍坊市中心城区的就医可达性。考虑分级诊疗对居民就医可达性的影响, 以社区为基本单元, 分析中心城区的医疗资源分布特征。结果表明, 潍坊市中心城区就医可达性呈多中心分布, 中部社区、东北部社区和东部部分社区可达性水平较高, 中心城区边缘社区可达性水平较低; 在不同转诊率水平下, 分级诊疗均能提升社区居民的就医可达性水平; 由于二、三级医院分布集中于中部和东北部, 分级诊疗也会加剧各社区之间就医可达性的差异, 且难以兼顾服务的公平性。根据研究结果, 建议优化医疗设施布局, 将医疗资源向中心城区边缘地区引导, 着重在社区中心位置布局基层医疗设施, 提升居民就医的便利程度。     

多孔介质球向渗流的渗透率分形模型

基于分形理论与技术，该文研究了牛顿流体在多孔介质中球向渗流问题，提出了牛顿流体球向渗流渗透率模型，分析了多孔介质的微结构参数对球向渗透率的影响.研究结果表明，球向渗透率随孔隙面积分形维数和孔隙度的增加而增加，随迂曲度分形维数和径向距离r的增加而减小；本模型预期结果与Chang和Yortsos的模型相比较吻合较好，证实了球向渗透率分形模型的正确性.