双分支跨级特征融合的自然场景文本检测

现有的场景文本检测方法在处理任意形状文本时,由于复杂背景的影响会造成文本区域定位不准确、相邻文本漏检误检的问题,基于此提出一种双分支跨级特征融合的自然场景文本检测方法。首先,以Resnet50为主干网络提取初始特征,设计跨级特征分布增强模块（cross-level feature distribution enhancement module,CFDEM）,增强跨级特征文本信息的交互性,提高特征的表达能力;然后,为自适应地选择过滤非文本或冗余特征,降低误检率和漏检率,提出自适应融合策略（adaptive fusion strategy,AFS）,利用双分支结构加强不同维度特征之间的联系,优化融合过程;最后,预测阶段采用可微分二值化的方法来生成文本检测结果。所提方法在ICDAR2015、ICDAR2017、Total-Text、CTW1500数据集上进行消融实验,实验结果表明该方法能准确定位文本区域,克服文本漏检误检影响。     

一种三元生物基聚酰胺的降解行为

研究了一种生物基三元聚酰胺共聚物在Hanks缓冲溶液、盐酸和氢氧化钠溶液中的降解行为。通过傅里叶变换红外光谱、热重分析、扫描电子显微镜、离子色谱等手段对其降解前后物质的微观形貌和结构进行了详细分析,并研究其水解机理。结果表明,该生物基聚酰胺在3种溶液中均发生降解,且在氢氧化钠中降解速率最快,5周后质量损失达50%。     

基于图像检测技术的室内人员服装热阻测量研究

目前服装热阻主要采用人工问卷调查的方式测量,需要受试者多次填写问卷,估计过程复杂且不易实时测量,而且传统估计方法只对静态热阻做预测,没有考虑人员运动状态、室内风速的影响。图像检测方面,基于Mask RCNN网络的服装检测方法存在多尺度特征信息丢失、融合不佳等问题。针对这些情况,提出一种改进的Mask RCNN服装检测网络方法,应用并实现室内人员动态服装热阻的系统设计。首先,通过CCD相机进行图像采集,经过改进的Mask RCNN网络检测着衣量。然后,查表映射法对室内服装热阻进行初步估计。最后,利用测量仪器测得风速、行走速度对服装热阻修正,得到动态服装热阻估计结果。实验结果表明,改进的Mask RCNN网络平均识别精度比原方法提高了1.1%,在动态服装热阻估计方面,与传统方法相比,能修正0.13的平均偏差。     

佛手黄酮提取工艺优化及其体外抗氧化活性

本研究通过乙醇回流法提取佛手黄酮,在单因素实验的基础上,以得率为指标,通过响应面优化分析,优化佛手总黄酮的提取工艺,并对其体外抗氧化活性进行评价。结果表明:佛手黄酮最佳提取条件为:乙醇浓度73%,提取温度80℃,提取时间90 min,料液比1:31 g/mL。在此条件下黄酮得率为1.34%;佛手黄酮对DPPH和ABTS自由基均有一定的清除作用,且呈明显的剂量效应关系,其中DPPH自由基清除率的IC₅₀为0.8 mg/mL,ABTS自由基清除率的IC₅₀为0.07 mg/mL。ORAC(总抗氧化能力)为20.18 μmol TE/g。以上结果表明,佛手黄酮是一种良好的天然抗氧化剂。     

基于图像检测技术的室内人员动态服装热阻系统设计

目前服装热阻主要采用人工问卷调查的方式测量,需要受试者多次填写问卷,估计过程复杂且不易实时测量,而且传统估计方法只对静态热阻做预测,没有考虑人员运动状态、室内风速的影响;图像检测方面,基于Mask RCNN网络的服装检测方法存在多尺度特征信息丢失、融合不佳等问题;针对这些情况,提出一种改进的Mask RCNN服装检测网络方法,应用并实现室内人员动态服装热阻的系统设计;首先,通过CCD相机进行图像采集,经过改进的Mask RCNN网络检测着衣量;然后,查表映射法对室内服装热阻进行初步估计;最后,利用测量仪器测得风速、行走速度对服装热阻修正,得到动态服装热阻估计结果;实验结果表明,改进的Mask RCNN网络平均识别精度比原方法提高了1.1%,在动态服装热阻估计方面,与传统方法相比,能修正0.13的平均偏差。     

多模态特征融合的长视频行为识别方法

行为识别技术在视频检索具有重要的应用价值;针对基于卷积神经网络的行为识别方法存在的长时序行为识别能力不足、尺度特征提取困难、光照变化及复杂背景干扰等问题,提出一种多模态特征融合的长视频行为识别方法;首先,考虑到长时序行为帧间差距较小,易造成视频帧的冗余,基于此,通过均匀稀疏采样策略完成全视频段的时域建模,在降低视频帧冗余度的前提下实现长时序信息的充分保留;其次,通过多列卷积获取多尺度时空特征,弱化视角变化对视频图像带来的干扰;后引入光流数据信息,通过空间注意力机制引导的特征提取网络获取光流数据的深层次特征,进而利用不同数据模式之间的优势互补,提高网络在不同场景下的准确性和鲁棒性;最后,将获取的多尺度时空特征和光流信息在网络的全连接层进行融合,实现了端到端的长视频行为识别;实验结果表明,所提方法在UCF101和HMDB51数据集上平均精度分别为97.2％和72.8％,优于其他对比方法,实验结果证明了该方法的有效性.     

国际石油期货价格的模糊时间序列预测

由于石油资源的稀缺性,石油资源分布和消费的不均衡,石油价格的波动具有很强的随机性。由于自身资源的贫乏和经济的高速发展,我国的石油进口依存度非常高,因此,准确预测石油期货价格有很强的现实意义。改进了现有的模糊时间序列模型,在模糊集的定义上使用Chen的方法,在区间间隔的划分上采用Sun的方法,最后用Singh的预测规则进行预测。这样结合了3个模型的优点,在使计算量减少的基础上,再次提高了预测的精度。选取纽约交易所(NYMEX)1990年1月至2011年3月的原油期货价格的255个月数据作为试验数据,对石油期货价格进行了预测,预测误差较小(平均误差0.45%)。预测方法易于推广。     

一种三元生物基聚酰胺的降解行为EI北大核心CSCD

研究了一种生物基三元聚酰胺共聚物在Hanks缓冲溶液、盐酸和氢氧化钠溶液中的降解行为。通过傅里叶变换红外光谱、热重分析、扫描电子显微镜、离子色谱等手段对其降解前后物质的微观形貌和结构进行了详细分析,并研究其水解机理。结果表明,该生物基聚酰胺在3种溶液中均发生降解,且在氢氧化钠中降解速率最快,5周后质量损失达50%。