基于F-Faster-RCNN算法的摔倒检测研究

提出一种基于特征金字塔(FPN)结构的快速卷积神经网络(F-Faster-RCNN)的摔倒检测模型，采用F-Faster-RCNN目标检测网络结合多目标跟踪算法Deepsort实现运动目标跟踪；采用3D卷积神经网络和支持向量机(SVM)分类算法实现老人摔倒行为的判别。F-Faster-RCNN算法以残差网络为主干网络，加深了网络层次；以FPN结构逐层提取特征，实现深浅层特征的融合；结合遗传算法改进SVM的参数调优过程，避免了局部最优解。经仿真验证，基于F-Faster-RCNN目标检测模型损失率可降低到2.2%,摔倒检测平均准确率达到84.4%。     

基于多特征融合的人体动作识别

提出复杂环境下基于特征融合的日常动作、突发异常(摔倒)行为检测方法. 利用人的姿态、姿态变化速率特征、人的位置变化特征表征人的运动状态,通过合成简单的姿态事件并结合特征来表达具有复杂时空关系的运动事件. 该方法计算复杂度小,对目标大小的变化具有较好的鲁棒性,在智能交互、服务机器人自主服务系统中具有实用价值.      

基于WSN的人体姿态辨识系统设计

针对老年人摔倒时可能因无法得到及时救助而发生危险的情况,设计了基于WSN的人体姿态辨识系统,包括人体姿态感知节点、数据采集节点和实时监控管理平台等三部分,能对多目标人体姿态进行实时辨识,一旦人体姿态存在异常能立刻进行报警,从而保证了目标的人身安全.实验检测结果表明,系统能在不影响使用者日常生活的前提下,同时对多个目标的人体姿态进行正确辨识,当监测到目标处于跌倒姿态时,可以及时进行报警,满足了对老年人活动状态进行实时监控的需求.     

基于GMM的人体运动姿态的追踪与识别

随着人工智能等技术的兴起,利用机器视觉对视频中运动目标进行追踪与识别在工业、交通、医疗和运动训练等领域都得到应用.对视频中人体运动姿态进行准确快速的检测,是目前一个热门的研究方向.本文采用改进的混合高斯背景模型(GMM)算法对视频每帧图像进行前景提取,通过帧间差分法分析得出不同差值对应的学习率,从而实现对背景模型更准确的更新,进而得到一个精确的二值化的前景图像;并将生成二值图像由更新后的像素与高斯B均值比较,得到背景或前景图像;再对处理后视频图像进行比对,利用Shi-tomasi算法提取图像特征点并进行追踪,获取运动目标轮廓并绘制出边缘,经过SVM训练实现对走、跳、跑3种人体运动姿态的实时追踪和识别.     

基于深度神经网络复杂场景下的机器人拣选方法

针对提高快递包裹的分拣效率和识别准确率,提出了一种基于深度神经网络复杂场景下的机器人拣选方法.首先,提出一种改进的目标检测算法,通过将多层浅层特征图与最终的特征图进行融合,提取更加细节的特征,以提升识别的速度与精度;其次,提出了一种基于关键点的级联卷积最优拣选位置检测网络模型,对包裹最优拣选位置进行实时预测估计;最后,结合目标包裹最优拣选框与场景的深度信息和基于三维信息的目标姿态估计算法实现机器人拣选,并通过实验验证了该方法的有效性.     

一种自适应背景差分运动目标检测算法

运动目标检测是运动行为理解的前提,也是安防系统研究的热点、难点问题。在分析现有检测算法的基础上,针对背景更新模型不准确、分割阈值难以选取等问题,提出了一套自适应背景差分运动目标检测算法。算法包括：基于像素相关区域灰度曲率特征的背景更新模型,基于直方图统计的动态阈值,改进型区域生长的运动目标标识。实验表明该算法能较好解决光照变化所引起的背景更新以及不同环境下阈值选取等问题。     

基于视频序列的列车驾驶员行为自动识别算法的研究

设计开发了集视频采集、运动目标检测、行为识别和自动报警为一体的驾驶员行为识别系统．对其中运动目标检测和行为识别算法进行了重点研究,针对驾驶室内光照变化等影响因素,采用混合高斯背景模型与帧间差分法结合的改进算法,实现运动目标的检测,用星型骨架法提取行为特征,最后应用隐马尔科夫模型实现了对驾驶员行为的快速识别．     

基于视频处理技术的运动目标姿态检测与控制

为了解决运动目标姿态检测常出现判定背景动态细节为运动目标的问题，提出了基于视频处理技术的运动目标姿态检测与控制方法.通过贝叶斯决策方法与帧间差分法相结合，划分视频图像为候选前景与候选背景，并设置该背景为主成分分析方法的初始值，获取目标姿态实时检测结果，依据检测结果设计PD控制器，进而通过控制参数实现目标检测和控制.结果表明，本文检测距离误差小于3 mm,角度误差小于1°,对比方法的误差分别为3～5 mm之间和3.2°～4.0°之间，高于本文方法.所提出的方法具有较高的检测精度，可实现运动目标姿态的有效控制.     

基于单目摄像头的主动式驾驶行为分析算法

为了预防事故发生,提出一种以人体三维姿态估计对驾驶员行为进行识别监测的算法。利用单目摄像头获取运动中驾驶员的视频流,提取每帧图像的二维轮廓特征,与预先建立的三维人体模型的二维投影进行匹配,实时估计驾驶员上半身的姿态。根据获取驾驶员的8个骨骼节点的三维坐标,对驾驶员的行为识别分析。试验模拟驾驶员正常、单手、接听电话和疲劳/醉酒驾驶4种驾驶状态,通过骨骼节点的坐标变化,实现检测和识别驾驶员的姿态行为并给予提醒。在光线较好的情况下,与PRECLOSE(percent eye closure)算法相比,该算法的误检率降低了24.24%。     

基于YOLOv3的特定电力作业场景下的违规操作识别算法

电网作业常处于高空、高压等危险环境,此类环境常常为电力作业人员的安全带来威胁.仅靠人力监管常会出现监管不力的情况,现有的目标检测算法也只能进行简单的安全识别,无法根据特定的电力作业场景识别违规操作行为.针对这一问题,提出一种基于YOLOv3的特定电力作业场景下的违规操作识别算法,选用YOLOv3算法进行目标检测,同时融入场景识别机制,并引用交并比设定逻辑判断函数,检测特定场景下电力作业的违规操作行为.以电焊作业场景为例进行实验验证,实验结果表明,该模型的检测精确率为82.15％,证明了该方法的有效性,同时也对后续优化该模型提出了几点建议.     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

一种基于视觉的表面质量检测方法

结合边缘检测技术和数学形态操作,提出了一种基于视觉的铝带表面检测方法。应用中值算法滤除缺陷图像噪声后,用边缘算子提取缺陷边缘,经形态学处理后得到完整缺陷目标,然后提取缺陷的形态特征,进行缺陷分类。实验结果表明:这种方法不仅能有效地识别缺陷,还能准确地判别缺陷类型和缺陷位置。     

标底刍议

"标底"在工程招投标中很重要,这是由于国内目前工程建设部门的工程招投标,不论是通过公开招标,或是邀请招标,还是议标的方式,在其评标过程中标底占有很大的分量.这种以底标为基准对投标商的报价进行打分评判的招标方式,我们通常叫它为标底法.这种方法目前还没有一个统一标准对报价进行评分(或评判),但不外乎以下几个标准,各有千秋.     

快速实现亚硝酸型硝化的试验研究

在SBR反应器中进行亚硝酸型硝化快速实现的试验研究,结果表明：亚硝酸型硝化的快速实现是包括温度、DO、pH、进水氨氮浓度、SRT等多个影响因素共同作用的结果,其中最主要的是DO和pH．当进水氨氮为120—240mg／L、SRT约为23d时,控制较低的DO(0．5～1．0mg／L)和适当的oH(7．5～7．8),在30℃和35℃条件下很容易实现亚硝酸型硝化;在室温条件下(21—25℃),只要控制的pH稍高些(8．0)、DO更低些(0．5～0．6mg／L)．也是可以实现亚硝酸型硝化的．     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

混凝土的硫酸盐腐蚀研究

通过实验室干湿循环加速硫酸盐对混凝土的腐蚀,对受腐蚀混凝土试件的抗压强度、混凝土与钢筋的粘结性能进行了测试.实验表明,SO42-与Mg2 的双重作用加速了混凝土的腐蚀,同时混凝土受硫酸盐腐蚀后脆性增大,延性及与钢筋的粘结性能均降低.     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

基于DSP的电能质量分析装置的研制

解决电力系统的电能质量问题,首先需要对电能质量的各项指标进行全面的监测和分析,在此基础上才能有针对性地改善电能质量。依据我国的6项电能质量国家标准,作者设计了一台基于DSP的电能质量分析装置。并从电能质量基本概念入手,在硬件、软件两方面对该装置进行了较为详细的介绍、分析和讨论。     

试论校园文化建设

校园文化建设是学校教育教学和社会精神文明的重要组成部分,关系到学校育人目标的实现;应在遵循正确原则的基础上切实抓好建设工作.     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors Which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium pH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.