摘要：在当前复杂的道路交通环境下,车辆作为道路交通范畴内的一个重要参与群体,对其有效的监测和监管成为了涉及交通运输安全问题中的一个重要内容。以道路交通车辆目标为研究对象,结合模糊聚类算法在图像处理领域所展现的技术优势,将其进一步扩展到车辆目标检测的实际应用之中,并针对该算法所存在的性能方面的不足之处,提出和设计基于超像素的像素级以及基于群智能的种群级自适应优化方法。实验仿真结果表明,该方法能够有效地提升车辆目标检测的性能,进而为高效精准的车辆目标检测提供理论和方法上的参考依据。

摘要：由于人对图像结构信息的理解对于像素值的噪声干扰具有极强的鲁棒功能,为了增强传统算法针对低质量监控图像的鲁棒性,提出一种基于人工形状语义模型的人脸超分辨率算法.该算法将形状描述成一系列面部特征点的组合,通过人工获取人脸图像形状语义信息,利用形状样本库构建超分辨率代价函数的正则约束项;将图像与形状的系数相关性用于统一重建误差项与形状正则项的变量,并将最速下降法用于优化求解.仿真和实际图像实验结果都表明,在主客观质量上,文中算法的性能都优于传统算法.

摘要：【目的】利用荧光标记-单碱基延伸技术建立线粒体DNA SNPs高通量检测体系并应用于法医学检案。【方法】从线粒体DNA上选择18个SNPs(16个位于编码区和2个控制区)位点,自行设计PCR引物和单碱基延伸引物并结合毛细管电泳,实现对线粒体多个SNPs位点的高通量检测。【结果】建立了18个线粒体DNA SNPs复合检测体系,并调查这18个SNPs位点在广东地区汉族人群的单倍型频率。【结论】所建立的线粒体SNPs复合检测体系,在法医学应用中具有良好的应用前景。

摘要：目的:应用SNaPshot技术建立线粒体SNPs高通量检测体系并对广东汉族人群进行遗传多态性研究。方法:从线粒体基因组中选择21个SNPs位点,自行设计引物进行复合位点扩增,其PCR产物进行纯化和复合单碱基延伸并结合毛细管电泳,实现对线粒体多个SNPs位点的高通量检测。结果:建立了21-plex线粒体SNPs复合检测体系,并调查这21个SNPs位点在广东地区汉族人群的多态性,共检测到90种单倍型,单倍型多样性为97.1%。结论:初步研究结果显示所建立的线粒体SNPs复合检测体系,在法医学实践中具有良好的应用前景。

摘要：当前复杂的道路交通环境给公众的安全出行带来了严峻挑战。在实际道路交通场景中进行目标检测时,传统的目标检测方法难以提取到能够适用道路多目标检测的有效特征,进而影响目标检测的准确性。文章以道路目标精准检测为研究出发点,结合当前先进的卷积神经网络技术,提出了一种基于特征融合的目标检测方法,即采用多个不同尺度的卷积核对特征提取方法进行改进,并通过所设计的特征融合及优化方案对所提取的特征进行更深入的表达。仿真实验证明,新方法与原始Faster-RCNN方法相比,对目标车辆的检测准确率提升了0.06%,对目标行人的检测准确率提升了0.16%,为复杂道路交通环境下的道路目标检测提供了可靠的实现方法与途径。

摘要：公共交通系统的评价可推进城市公共交通的发展,精确地对各项服务进行改进,提高市民的满意度和公共交通吸引力。构建以乘客满意度为指标的公共交通系统评价体系,首先对指标进行单因素分析,然后考虑各因素间的相互影响,采用多元有序Probit模型进行多因素分析,将二者进行对比验证隐性重要性的有效性。在IPA-Kano模型中显性重要性为满意度均值,隐性重要性通过多元有序Probit模型得出。显-隐性重要性结果运用IPA-Kano模型将9个相关因子分置在4个不同象限,对郑州市公共交通系统现况进行评价。以郑州市为例,验证评价方法的合理性,根据不同因素影响下相关因子所在象限图中位置,提供改进依据,更好地推进公共交通系统建设,满足市民出行需求。

摘要：为及时感知、预警入侵高铁线路低矮路基、低矮桥墩等危及行车安全的行为和对在建高铁线路建材的偷盗行为,设计了基于遗传算法的节点覆盖集算法。首先,利用二元感知模型对目标监测区域进行建模,在充分考虑无线传感器网络节点通信的前提下,将节点交叉覆盖率和节点数量同时满足最小化的目标描述为一个最优化问题;然后,基于遗传算法运算流程对优化节点覆盖集进行了详细设计,并给出了局部搜索优化策略。仿真结果表明:所提算法具有良好的收敛性,当节点数目为54、感知半径为10m时节点覆盖率最大,解决了随机部署节点引发的网络冗余问题。

摘要：针对暴力视频的检测方法均是单一模态的且效率相对较低等问题,提出文本、视频以及音频3种模态的信息融合算法,构建网络暴力视频识别系统,设计文本以及视音频分类器;将文本分类器当做预分类器完成视频的分类操作,从而获得候选暴力影视,随之运用视音频分类器完成对其的进一步分类;开展实验分析,并与单一模态的分类算法进行对比。结果表明,该信息融合算法显著提升了识别精度,缩减了计算量,改善了分类效果。

摘要：大数据时代,工业设备传感器会不间断产生海量数据,大数据储存与处理的效率成为服务平台研发主要关注的问题。为了解决上述问题,提出一种新的大数据服务平台,即物联网平台服务(Internet of Thing platform as a service,IoT PaaS)。本平台由注册模块、数据收集模块与分布式运算模块组成,在Mesos与Spark分布式架构中实现。另外,实现了RESTful API风格的平台通信接口的设计。该平台能够对来自产业领域中机器或设备传感器产生的大数据进行处理与分析服务,可快速实现大量数据在输入分析模型前的预处理,对于探索提升智能产线效能因素具有很好的决策参考意义。采用计算机计算能力、数据写入处理时间及大量数据查询时间作为平台运作量测指标。实验结果表明:该平台能够有效地为客户端解决终端设备大量数据处理与分析的瓶颈问题。

摘要：文中介绍了社交网络敏感信息识别系统的技术架构和功能模块,并对系统的总体部署进行了深入探讨。对社交网络数据进行了采集、清洗、分类、分析和处理,对相关算法进行了改进和优化。实验结果表明,无论是半监督场景还是监督场景,提出的算法在主题分类和情绪分类中都有比较理想的性能,在文本分类的各个子领域具有广泛的应用价值。