面向多数据流的车厢拥挤回归分析方法

公交车拥挤度分析对维护公共交通安全起着重要的作用.针对在传统的目标检测方法中使用单个摄像头导致无法获取完整的车厢图片信息,以及在高密度场景下乘客与乘客之间的遮挡或者乘客被车厢内的座椅等物体遮挡的问题,提出了一种借助两个前后车厢的摄像头面向多数据流的车厢拥挤回归分析方法.首先,定义一个线性方程;其次,获取相对可见信息:公交车最大核载人数、根据人眼标记出的总人数、以及通过YOLOv3和ResNet50分别检测出车厢内人头数和拥挤率;然后,将包含已知信息的样本数据矩阵和期望值向量代入所定义的方程中,拟合出隐含信息:系数向量和偏置项,构建出一个多元一次线性回归方程,在高密度环境中狭窄和遮挡严重等情况下能够获得更为精确的车厢内总人数;最后,通过人数估计线性回归算法,获得最终的车厢内总人数.实验结果表明,所提方法能够预测出公交车上的人数,实时获得公交车上的人群流量,并且通过平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)对数据进行误差分析后,验证了该方法能够正确地反映公交车拥挤度.     

CHINAPLAS携4000+展商强势回归上海 橡塑创新解决方案蓄势待发,一起先睹为快

全球橡塑高科技大展——"CHINAPLAS 2022国际橡塑展"重磅回归上海,启用36万平方米展示面积,携手4 000+家海内外的优质展商,以前沿创新科技迎接橡塑行业的全新挑战与时代机遇。第二波展品倾囊放送,助行业人士及早把握行业发展风向标。     

改进FasterRCNN模型的布氏硬度检测方法

自动提取布氏压痕轮廓是提高布氏硬度检测效率的关键一步，针对传统机器视觉算法提取布氏压痕轮廓算法的不足，本文通过FasterRCNN模型实现了布氏硬度压痕直径的自动化检测。针对检测布氏硬度压痕圆的特点，提出对FasterRCNN模型的改进。在classification网络中的边框回归损失函数中加入预测检测框的长与宽的方差，在改进的边框回归函数优化目标修改为真实检测框与预测检测框差距最小且预测检测框宽与高之间差距最小，使得基于改进的FasterRCNN模型布氏硬度检测能够提供更加准确的目标预测检测框，取得更精准检测效果。同时引入数据增强的方法扩充有效数据大小。实验结果表明，基于FasterRCNN的布氏硬度模型检测方法适用于锈蚀和光滑金属表面工况。改进的FasterRCNN网络模型准确率为97.08%，较原模型提升0.73%，归一化均方误差（nMSE）为0.001226，较原模型降低40.31%， 改进的效果明显，并弥补机器视觉算法提取压痕轮廓的不足。     

英特尔换帅回归技术的大反攻?

2021年1月13日,英特尔公布的一则消息令这家公司获得业界的极大关注。当天,英特尔宣布任命帕特·基辛格(Pat Gelsinger)为新一任CEO,帕特·基辛格将在2月15日接替现任CEO司睿博(Bob Swan)。我们知道,前任CEO布莱恩·科再奇(Brian Krzanich)离职后,财务出身的司睿博临危受命,到目前也才上任两年,为什么在这个节骨眼上英特尔又换帅了呢?帕特·基辛格又是何许人?他能带领英特尔发起大反攻吗?     

基于主成分分析法的地铁车站施工预警方法研究

根据多元统计分析方法,文中以青岛地铁4号线错埠岭车站为研究对象,对地铁车站安全评价进行主成分分析,通过建立变异系数v来降低专家主观性造成的不准确性,再运用线性回归最小二乘法建立散点图,划分安全与危险区,使结果更加清晰。同时在计算过程中运用MATLAB数学软件,对计算过程进行简化,使结果更加精确,计算快捷。通过建立主成分分析法和线性回归最小二乘法耦合评价模型,不仅能合理的判断其生产工作的安全程度,为部门的奖惩管理提供一定的依据;同时也为施工人员培养安全意识,降低事故的发生率,保证工程的顺利进行,为安全生产管理和决策提供合理的技术依据。     

稻草纤维轻骨料混凝土力学性能影响因素研究

为了研究稻草纤维、粉煤灰的工程应用,进行了稻草纤维掺入下轻骨料混凝土力学性能试验研究,探索了同一配合比条件下纤维长度、掺量、形状、粉煤灰掺量、纤维夹层因素对轻骨料混凝土力学性能的影响.结果表明:纤维掺入后,粉煤灰陶粒混凝土抗压、劈裂抗拉强度有所降低,但抗冲击强度有所提高;纤维经NaOH溶液处理后,混凝土抗压、抗冲击强度得到了提高;纤维长度对混凝土强度影响不显著;用水泥质量15％以内的粉煤灰替代水泥,能够获得良好的流动性能和力学性能;纤维夹层位置对强度影响显著,底层抗冲击性能好,中间层抗压、抗拉性能好.基于线性回归分析,得出了植物纤维混凝土强度影响因素中纤维掺量>纤维形状>纤维长度的结论.     

建筑和绿地布局对郑州市住区PM2.5的综合影响

面对当前严峻的全球性空气污染问题,如何改善住区空气质量成为住区规划与设计的重要内容之一.本文以寒冷地区郑州市分散式、片状集中式和带状集中式3类典型绿地布局的住区为研究对象,借助微气候观测,描述住区内PM25时空变化特征.进而采用相关性分析、中介效应分析和回归分析,逐步剖析空间形态参数与住区内PM2.5的关联,探究建筑和绿地布局对PM2.5浓度的综合影响,为住区冬季室外环境空气质量评价与优化提供依据.研究表明:1)建筑视图因子(BVF)、天空开阔度(SVF)与植物视图因子(TVF)对PM2.5浓度影响权重排序:TVF ＞BVF ＞SVF.TVF每增加10％,PM2.5浓度上升约20 μg/m3;2)BVF对PM2.5浓度的直接效应最强;SVF主要以相对湿度间接影响PM2.5浓度;3)分散式绿地布局空气环境均质稳定性最好,带状集中式次之,片状集中式最差.     

0?1膨胀负二项回归模型在COVID?19疫情分析中的应用

在公共卫生等应用领域，经常会同时出现零观测值、一观测值较多的情况. 为更好地拟合这类数据，采用0?1膨胀负二项分布及其回归模型进行分析. 在数据扩充基础上，结合Pólya?Gamma潜变量对模型参数进行贝叶斯推断. 最后，对我国湖北省2019冠状病毒病(COVID?19)死亡数据集进行分析. 研究表明，0?1膨胀负二项回归模型能够达到更好的拟合效果.