基于Yolov5的智能交通车辆检测算法

针对中小城市发展过程中,城市交通格局随发展等因素变动较大,造成大数据交通调控技术适应性较差的问题,提出一种基于Yolov5算法的改进算法。该改进算法将原算法中的C3模块替换成运算量更小更加轻量化的bneck模块,便于在城市中广泛部署;将原算法中的损失函数CIOU替换成EIOU。并使用Precision、Recall、AP值等作为结果依据进行实验,测试改进算法的性能。实验结果表明：轻量化网络bneck模块结合EIOU损失函数的改进使该算法在计算量下降32.8%的同时精确度基本不变。该改进算法可以更加广泛地用于检测交通实时状况。     

基于场景重构和报警融合的异常数据分析

本文提出了一种包含报警标准化、去冗余、场景重构和报警融合的异常数据分析方法 ,通过去除攻击失败的报警,减少了对场景重构的干扰。在场景重构中,通过反向关联,减少了不必要的报警,同时通过对孤立报警的补充,保证了场景图的完整性。在报警融合中,提出了融合同一攻击步骤的不同报警的方法,以抽象层和具体层两个层次重构入侵场景。最后通过实验验证了所提出方法的有效性。     

基于超融合架构的交通云数据中心建设与应用

随着云计算技术的快速发展,采用传统基础架构的交通数据中心,已经严重制约交通领域各业务信息系统性能的提升。整合资源、升级架构、简化运维是传统基础架构的数据中心迫切需要解决的问题。通过对交通数据中心的升级建设过程分析,阐述了现状需求、建设方案以及应用情况等。     

基于多元融合的旅游区交通规划方法优化研究

传统交通规划在旅游区应用中存在种种弊端,运用多元融合的理论方法,提出针对旅游区交通规划的优化方法,涉及旅游交通需求预测、道路系统及慢行系统等多个子项。结合在抚州文昌里的规划实践,充分论证该方法的正确性和可实施性,为旅游区的规划建设提供极具参考价值的理论支持。     

智慧交通中形变自适应的目标跟踪算法研究

介绍了一种形变自适应更新策略,分析并构造了上下文峰值旁瓣比(Context Peak-to-Sidelobe Ratio,CPSR)特征,探究了自适应调整滤波器模板学习率。实验结果表明,在形变数据集上,DA-ECO算法优于ECO-HC算法,达到针对目标形变具有较强的鲁棒性。     

基于视频检测技术的自适应信号灯配时算法

提出一种基于视频检测技术的自适应信号灯配时算法,首先利用光流场法对视频中进入交叉口的车辆进行识别,并统计交叉路口每个进口各车道中在一个初始信号周期内的车辆数、车辆行驶速度以及加速度,根据视频检测数据重新计算信号周期及支路绿灯时间等信号配时参数,并计算最小绿灯时间,最终根据最小绿灯时间和支路绿灯时间选择新的信号周期。仿真结果表明,该方法可极大程度降低交叉口延误,缩短排队长度,提高运行效率。     

基于D-S证据理论的多聚焦图像融合算法

图像的不同特征从不同的角度反映出图像像素间的差异。本文在Contourlet变换下,利用D-S证据理论的聚集性,将图像不同邻域特征的作为基本概率赋值的依据合成融合系数,提出基于证据理论的多聚焦图像融合算法。仿真实验表明,该算法能有效地综合图像的多个邻域特征,具有较好的融合效果。     

基于时空尺度的公共服务设施可达性差异研究——以徐州市主城区为例

完善公共服务设施并紧跟住区改造工程共同部署,是改善城市人居环境的重要抓手。不同年代建造的居住区其配套设施的可达性差异容易致使居住环境品质失衡,进而影响社会公平。文章以徐州市主城区内不同建设年代的居住区为例,探究多交通模式下各组居住区至多类公共服务设施可达性的时空差异及趋势变化。结果表明：不同组别下居住区的设施综合可达性呈现出明显的居住区分异,老旧小区可达性较好,新建小区可达的公共服务设施反而最为紧缺。通过局部加权回归与空间自相关分析,发现居住区可达性值随时间变化呈平滑的S形曲线,空间聚集特征显著且高值聚类区与低值聚类区存在强烈对比,为优化城市公共服务设施配置提供新的视角。     

融合多尺度特征的轻量级YOLOv7绝缘子缺陷检测算法

针对目前绝缘子缺陷检测算法检测精度与速度不平衡以及对小目标绝缘子缺陷检测效果不佳等问题,提出一种融合多尺度特征的轻量级YOLOv7绝缘子缺陷检测算法。以YOLOv7为基础框架,使用CA-GhostNet作为主干网络;将头部预测网络中的残差卷积替换为深度可分离卷积;在颈部网络设计Light-SPPCSPC特征提取模块;在特征金字塔部分将不同尺度的特征图融合。实验结果表明,所提算法实现了精度与速度的平衡,降低了绝缘子缺陷的漏检率。     

基于通学行为的小学与社区边界融合空间时空特征研究——以西安市为例

小学与社区空间关联密切,其边界融合空间存在空间局促、通学承载力差、建设标准低等一系列问题,亟待更新提升。文章以通学行为视角切入,对小学与社区边界融合空间的时空特征进行研究。综合运用环境行为学、时间地理学等方法进行调研分析,明确小学与社区边界融合空间的主要影响因素,分析通学行为时空制约,运用ArcGIS对人群时空聚集特征及离散特征进行定量分析,揭示通学行为下的小学与社区边界融合空间时空规律,以提高通学效率和改善空间品质。     

基于多传感器融合技术的弹库火灾探测

提出了一种应用多传感器数据融合技术于舰载导弹弹库的火灾探测的方法.该方法采用多传感器探测火灾的多种参量,利用模糊推理技术、神经网络技术和事例推理技术的复合推理方法判别弹库火灾状态.     

信息融合技木在墙体渗漏检测中的应用

为了结合多种传感器的优点,得到更加符合实际的信息,在墙体渗漏检测中多层次运用了信息融合技术：对来自立体视觉系统的左、右两幅图像通过基于小波的多分辨率融合技术进行数据级融合;对视觉图像和墙体表面电阻信息进行特征级融合,可以为专业技术人员判断渗漏程度和渗漏原因提供更可靠的依据。     

多传感器融合的火灾识别算法研究

针对传统火灾探测存在反应滞后,误报率高等问题,提出一种基于多传感器融合的火灾识别算法。采用运动和颜色检测提取可见光图像的疑似火灾区域,同时采用阈值分割提取红外图像的疑似火灾区域。将两者疑似火灾区域分别进行特征提取,再根据所获特征进行基于 SVM 的融合火灾识别,通过传感器检测实时的温度与烟雾浓度,从而实现可靠和快速的火灾识别。实验结果表明,该火灾识别算法在可接受的时间范围内准确率高且鲁棒性强。     

基于HSV空间的禁令交通标志检测方法研究

提出了一种基于HSV彩色空间的禁令交通标志检测方法 ,利用禁令交通标志的背景均为红色这一特性,通过统计分析计算出红色的H阈值进行颜色的分割,再利用相关满足条件筛去不符合交通标志的区域,将真正禁令标志所在的区域检测出来,便于进行下一步识别。实验表明该方法是尺度恒定的,能够在复杂的交通场景中进行可靠的禁令交通标志检测。     

基于多传感器信息融合的混凝加药过程控制研究

针对流动电流仪检测混凝过程的不准确性,利用多传感器信息融合技术,提出了一种新的反应过程检测方法.该方法采用人工神经网络混凝技术,对反应沉淀池进水浊度、流量、流动电流值进行融合,得到了精确的混凝值,进而优化了加药过程的自动控制.仿真试验证明了该方法的有效性.     

Multi-feature fusion based fast video flame detection

A video flame detection method based on the multi-feature fusion is presented in this paper. The temporal and spatial characteristics of flames, such as ordinary flame movement and color clues, a flame flickering detection algorithm is incorporated into the scheme to detect fires in color video sequences. An improved Gaussian mixture model method is firstly adopted to extract moving foreground objects from the still background of detection scenes; secondly, detected moving objects are then categorized into candidate and non-candidate flame regions by using a flame color filtering algorithm; finally, a flame flicker identification algorithm based on statistical frequency counting is used to distinguish true flames from fire-like objects in video images. Testing results show that the proposed algorithms are effective, robust and efficient. The processing rate of the flame detection method can achieve 24 fps with image size of 320 × 240 pixels on a PC with an AMD 2.04 GHz processor.     

基于UML的城市公交查询信息系统设计

阐述了UML相关的理论与技术以及系统从设计到实现的各个阶段中UML所起的作用,并详细描述了利用UML设计方法进行城市公交查询信息系统的设计与建模的过程,指出利用不同的可视框图,可以表示系统的不同方面,从而为建立一个完善的系统提供了保障.     

一种基于K-means算法的网络流量异常检测模型研究

网络流量异常检测作为一种有效的网络防护手段,能够检测未知攻击行为。为了更高效地检测出流量异常,文章提出一种基于K-means算法的网络流量异常检测模型。该方法首先将网络流量特征属性量化为熵值进行分类,然后将K-means聚类分析算法运用在网络流量异常检测中,提高了检测准确率,从而实现安全监测预警。该模型与传统的一些网络流量异常检测模型相比,具有更高的准确率。     

基于D-S证据理论的深基坑监测信息融合

基于深基坑施工监测一般为多场信息,引入D-S证据理论的信息融合方法进行深基坑监测信息融合,介绍了该理论的具体操作过程,并结合深基坑工程案例,给出了具体实施步骤,计算给出了该基坑的稳定性等级判断。     

基于信息融合理论的结构地震灾害预测方法

基于信息融合理论,提出了一种结构地震灾害预测的新方法,以模糊数学和D-S证据理论作为信息融合的工具,对某建筑进行了计算分析,研究结果表明该方法简单实用,预测精度较高。