基于注意力机制和卡尔曼滤波的多目标跟踪

为了解决目前多目标跟踪算法在行人遮挡后无法再次准确跟踪的问题,提出了一种融入注意力机制和改进卡尔曼滤波的多目标跟踪算法,选用联合检测和重识别框架提取特征,同时完成目标检测和重识别任务.设计了并行支路注意力机制,包括空间注意力和通道注意力两个部分,每个部分都采用并行支路的方式完成池化和卷积操作.在跟踪阶段,本文提出了速度先验卡尔曼滤波,实现对行人运动状态更精确的预测.采用CUHK-SYSU数据集对算法进行训练,并在MOT16数据集上做算法的验证和测试.本算法的多目标跟踪准确度(MOTA)达到了65.1％,多目标跟踪精确度(MOTP)达到了78.8％,识别F1值(IDF1)达到62.3％.实验表明,提出的跟踪算法可以有效地提高跟踪的整体性能,实现对目标的持续跟踪.     

改进CBAM的轻量级注意力模型

近几年注意力模型在计算机视觉领域取得了广泛的应用,通过在卷积神经网络中加入注意力模型,网络的性能可以显著提升。然而大多数现有的方法都专注于开发更复杂的注意力模型,以使卷积神经网络获得更强的特征表达能力,但这也不可避免地增加了模型的复杂性。为了在性能和复杂度间取得平衡,对CBAM模型进行优化提出了轻量级的EAM（Efficient Attention Module）模型。针对CBAM的通道注意力模块,引入一维卷积替代全连接层来聚合各通道间的信息;对于CBAM的空间注意力模块,将大卷积核替换为空洞卷积来增加感受野以聚合更广的空间上下文信息。将该模型融入YOLOv4后在VOC2012数据集上进行测试,mAP提高3.48个百分点。实验结果表明,该注意力模型只引入较小的参数量,网络性能可获得较大提升。     

S30408不锈钢高温材料性能及本构模型综述

精确掌握材料高温下的性能参数,对结构抗火设计的准确性具有十分重要的意义.以S30408奥氏体不锈钢为研究对象,在现有S30408不锈钢高温材料性能试验的基础上,研究发现S30408不锈钢在同种条件下,相比碳钢具有较低的升温速率,且S30408不锈钢在600℃时仍能保持50％以上的强度与刚度.但不锈钢具有更大的热膨胀率,...     

双通道孪生网络在遥感变化检测中的应用

遥感变化检测旨在通过比较同一位置不同时期遥感影像以检测出存在显著或者潜在的遥感变化的区域. 目前, 大多数相关工作聚焦于正时序变化检测上, 对反时序变化检测表现较差. 为了避免时序对变化检测带来影响, 通常的做法是将正时序和反时序的数据都囊括构成数据集. 然而, 这会导致模型训练时间更长. 本文提出一种双通道孪生网络,...     

基于GELTR-WOA算法的多地点库存动态集成调拨

为解决由区域配送中心和不同地点前置仓构成的多地点库存系统的动态调拨问题,建立以最小化总成本为目标,考虑紧急和预防纵向调拨、紧急横向转运的多地点库存动态集成调拨模型.由于模型的非线性特征,设计一种嵌入贪婪紧急横向转运修复策略的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm embedding greedy emergency lateral transshipment repair strategy,GELTR-WOA).通过基于现实场景产生的不同规模算例的数值实验,验证算法的有效性.最后,探究加入紧急横向转运对系统运作成本的影响,并分析单位缺货损失、单位运输成本等因素对调拨策略的影响,从而为电商企业提供库存管理建议.     

排烟管道顶部接风管对带上盖车辆基地排烟效果的影响

提出了一种提高带上盖车辆基地机械排烟效果的方法,即设置顶部接风管.采用CFD流体力学数值模拟软件对顶部接风管的排烟效果进行研究.设置了4种开孔方式、3种顶部接风管开孔个数以及不同排烟量,通过测量带上盖车辆基地烟气层高度、盖板下方温度、能见度、CO浓度进行对比分析.结果表明:4种开孔方式排烟效果从好到差依次为顶部接风管四...     

混合社区理念指导下的石库门里弄保护与更新策略研究保护与更新策略研究——以东斯文里为例

文章旨在通过对东斯文里石库门里弄的历史沿革、保存现状的调查,结合混合社区理念、绅士化现象的定义、动力机制及其影响,以东斯文里场所精神的保留内容及措施为依据,结合相关保护文件,制订针对东斯文里的保护与更新策略——适度绅士化的混合社区,从整体规划、公共空间、建筑风貌三个方面着手,以达到人群"混合"、空间"渗透"、行为"交织"的状态。     

基于融合特征约减和支持向量机的控制图模式识别

为提高产品加工过程中质量监测的智能化程度,在运用控制图描述质量波动的基础上,提出了一种基于融合特征约减的KPCA-SVM控制图分类方法。先通过蒙特卡洛模拟生成控制图数据集,提取统计特征和形状特征,并将其与原始特征相融合,运用核主成分分析对高维融合特征降维,再使用遗传算法优化支持向量机的参数。通过仿真实验,将降维前后、不同分类器的识别精度进行了比较,结果表明运用所提方法能够得到更好的识别效果。     

κ-卡拉胶/明胶复配胶对牛奶布丁凝胶性质的影响

蛋白质-亲水胶体混合物的凝胶特性对食品的质地和稳定性有着重要影响。论文重点研究了κ-卡拉胶/明胶复配胶浓度对牛奶布丁凝胶强度、质构特性、水分分布和微观结构等特性的影响。结果表明：随K-G复配胶浓度的增加,体系中凝胶强度、硬度、咀嚼性、内聚性和回复性均显著增大,黏性和弹性变化不显著;牛奶布丁体系中以不易流动水为主,单组分弛豫时间(T_2W)及不易流动水弛豫时间(T₂₂)随K-G复配胶浓度增加而略微增加,当K-G复配胶浓度在0.6%以上时,水分比例(S₂₁、S₂₂、S₂₃)结构相对稳定。微观结构结果表明,K-G复配胶浓度的增加有助于牛奶布丁凝胶体系趋于均一、致密。总体而言,添加0.6%的κ-卡拉胶/明胶的复配胶有助于牛奶布丁的制备。     

基于多尺度特征融合的人群计数算法

针对密集场景下人群目标尺度变化大导致识别精度不高的问题,本文提出两种多尺度特征融合结构:注意力加权融合模块(attention-weighted fusion module,AWF)和自底向上融合模块(bottom-up fusion module,BUF).其中AWF模块引入注意力分支学习特征图的权重,并将加权后的多...