摘要：随着数字信息与云存储技术的发展与成熟,密文域可逆信息隐藏算法正逐渐成为通信传输中数据隐私保护的研究热点。如何根据不同载体图像像素的分布特征,对局部区域内像素进行自适应识别编码,实现对载体更彻底的压缩以提升嵌入容量仍具有较大挑战。本文针对密文域可逆信息隐藏算法因载体图像冗余空间压缩不充分而导致嵌入容量较低的问题,提出一种基于差分编码和块压缩的密文域可逆信息隐藏算法。首先,根据自然图像局部区域内像素强相关性邻位作差,并基于块内最大差值对差值图像矩阵进行分类和自适应编码,同时设计分块置乱和块内像素扩散加密机制保证图像信息安全。然后,将自适应编码结果在对应的密文图像块上进行标记,压缩冗余空间。最后,通过位替换嵌入秘密信息。不同于其他算法,本算法对差分编码后的图像进行比特位重排列,从密文图像像素最低有效位开始,标记差值像素的符号位,其余各位面依次标记最小差值比特位。由于加密操作与自适应编码的可逆性,合法接收者可实现对原始明文图像的无损重构和秘密信息的无误提取。实验结果表明,与现有的几类算法相比,本文提出的算法具有更高的嵌入率和更好的安全性,在BOSSbase和BOWS-2两个数据集上的平均嵌入率达到3.027位/像素和2.937位/像素,在测试图像上平均嵌入率也均提高了0.57位/像素以上。

摘要：研究了轮式移动机器人的领导跟随一致性问题,提出了预定时间一致性控制算法。首先,在有向图下,为每个跟随者提出一个分布式观测器,使其在预定时间内估计领导者状态。其次,基于观测器和构造的双幂次趋近律、非线性流形,设计了一种新的控制器,使得估计的领导者状态在预定时间内被跟踪。再次,引用了一个切换协议和一个线性流形,以确保在不引起奇异性问题的情况下,控制器在任何初始条件下均能实现预定时间的领导跟随一致性。然后,通过代数图论和李雅普诺夫理论证明系统的预定时间稳定性。最后,通过仿真对比实验验证了所提算法的有效性和优越性。相较于有限时间控制器,所提控制器收敛时间不依赖于初始状态,且收敛效果更好;相较于固定时间控制器,本文控制器收敛时间设定简单,可直接通过单一参数预先设定系统收敛时间。

摘要：金霉素和土霉素在城市污水处理厂中检出率较高,通常以混合物的形式存在于污水中。微生物胞外聚合物(EPS)作为保护层抵御外界有害物质的侵害,在微生物生命活动中发挥着重要作用。目前,关于金霉素和土霉素对生物除磷中微生物EPS的影响较少。为探究金霉素和土霉素对生物除磷中微生物EPS的影响,采用直接均分射线法设计3种不同浓度配比(L1、L2和L3)混合物,研究了不同浓度金霉素、土霉素单独作用及其混合物对EPS中蛋白质和多糖的影响。采用三维荧光光谱(3D-EEM)和傅里叶变换红外光谱(FTIR)分析金霉素和土霉素对EPS组分及结构的影响。结果表明:随着浓度增加和反应时间的延长,生物除磷系统性能逐渐恶化,微生物EPS中蛋白质和多糖含量均呈现先上升后下降的趋势,且蛋白质含量均高于多糖。3D-EEM分析表明,随金霉素、土霉素及其混合物浓度增加,EPS中类蛋白质物质荧光强度均先增强后减弱,浓度较高时产生了类腐殖酸物质和类富里酸物质。金霉素与土霉素之间存在拮抗作用,使得混合物荧光物质的荧光强度均弱于单独作用,只有配比L3中未出现类腐殖酸物质和类富里酸物质。FTIR分析表明,金霉素、土霉素及其混合物对EPS中1653 cm^(-1)酰胺Ⅰ谱带的C O伸缩振动、1403 cm^(-1)酰胺Ⅱ谱带的C O对称拉伸、1266 cm^(-1)的P O伸缩振动、1100 cm^(-1)的糖类C—OH伸缩振动均产生影响。金霉素与土霉素存在拮抗作用引起各官能团存在差异性,1004 cm^(-1)的P—OH伸缩振动只存在于土霉素、配比L2、配比L3;900 cm^(-1)的P—O伸缩振动只存在于金霉素、土霉素、配比L2、配比L3;770 cm^(-1)的氨基酸COO变角振动只有金霉素中不存在。该研究将为科学评估金霉素和土霉素及其混合污染物对生物除磷中微生物EPS影响机制提供理论依据。

摘要：跨模态行人重识别研究的重难点主要来自于行人图像之间巨大的模态差异和模态内差异。针对这些问题,提出一种结合多尺度特征与混淆学习的网络结构。为实现高效的特征提取、缩小模态内差异,将网络设计为多尺度特征互补的形式,分别学习行人的局部细化特征与全局粗糙特征,从细粒度和粗粒度两方面来增强网络的特征表达能力。利用混淆学习策略,模糊网络的模态识别反馈,挖掘稳定且有效的模态无关属性应对模态差异,来提高特征对模态变化的鲁棒性。在大规模数据集SYSU-MM01的全搜索模式下该算法首位击中率和平均精度(mean average precision,mAP)的结果分别为76.69%和72.45%,在RegDB数据集的可见光到红外模式下该算法首位击中率和mAP的结果分别为94.62%和94.60%,优于现有的主要方法,验证了所提方法的有效性。

摘要：巷道围岩松动圈是煤矿巷道支护设计的重要依据,研究松动圈半径的计算方式以及应力场和岩性参数对松动圈半径的影响对煤矿企业具有重要意义。基于Mogi-Coulomb准则推导了围岩松动圈半径计算公式,并与Mohr-Coulomb准则、Hoek-Brown准则、统一强度理论3种准则进行了对比,分析讨论了4种准则的适用性与优劣性。结果表明,基于Mogi-Coulomb准则计算得到的松动圈半径最小,而基于Hoek-Brown准则计算得到的松动圈半径最大;中间主应力系数与内聚力对松动圈半径有显著影响;内摩擦角与内聚力、内摩擦角与中间主应力系数对松动圈半径的影响有限;在0.5~1的范围内增大中间主应力系数,同时提高内聚力可以有效抑制松动圈的扩展。

摘要：为解决传统大豆考种过程中人工测量大豆豆荚表型参数耗时费力的问题以及现有的自动化测量方式存在的人工数据标注需求量大、环境适应能力弱、计算代价高等问题,本研究提出一种基于虚拟数据集生成和旋转目标检测分析的豆荚关键表型参数自动化测量方法,重点关注荚长和荚宽的测量。该方法基于YOLOv7-tiny提出一种改进的豆荚检测模型(CSL-YOLOv7-tiny),通过引入环形平滑标签使模型获得对旋转目标的检测能力,提升对无序摆放的狭长豆荚目标检测的质量。为避免人工标注训练数据,采用虚拟图像生成方法得到含标注信息的虚拟豆荚数据集和虚拟硬币与豆荚混合数据集。利用迁移学习策略,将模型从虚拟豆荚数据集迁移至虚拟硬币与豆荚混合数据集,积累模型对豆荚特征的提取能力。设计一种基于K-均值聚类的后处理方法,对检测到的旋转边界框进行分析,得到荚长和荚宽,以减少拍摄环境差异带来的测量误差。试验结果表明,在无任何训练数据标注的条件下,使用虚拟图像训练的CSL-YOLOv7-tiny对硬币和豆荚目标检测的最优mAP_(0.50)和mAP_(0.50∶0.95)分别达到了99.3%和78.0%,其模型大小和推理时间分别仅为12.92 MB和12.5 ms,荚长和荚宽测量的决定系数(R^(2))分别达到了0.94和0.86,与实际测量均值分别仅相差0.42 mm和0.02 mm。此外,通过对本研究提出的方法进行对比分析,验证了其在模型训练、轻量化部署以及不同考种环境适应能力上的优势。研究结果可为大豆豆荚表型参数的自动化、智能化测量系统的研发提供参考,为加速优质高产大豆的选育进程提供支撑。

摘要：以统一强度理论作为卸载状态下寒区隧道冻结围岩屈服准则,综合考虑围岩非均质特性和中间主应力效应对冻结围岩强度影响,建立寒区隧道应力位移弹塑性力学模型,联合各区域边界条件,计算获得冻结围岩均质与非均质状态下,弹性解、塑性统一解以及塑性区半径的隐式方程,分别对其应力位移场讨论分析。研究表明:考虑冻结围岩的非均质特性,塑性区环向应力峰值增大40%,塑性区范围相对减少40.4%,内壁位移减少9.3%,弹性极限承载力提高41%,塑性极限承载力提高14%,影响显著。中间主应力效应能充分发挥非均质冻结围岩承载潜能,计算得到的承载力明显增大,塑性半径明显减小。所得结果可为寒区隧道开挖支护设计以及数值模拟,提供理论指导。

摘要：提出一种蒸压加气混凝土(ALC)外挂墙板与钢梁的十字形新型连接节点,形式简洁,便于安装。为研究新型节点的抗震性能和工作机理,设计试件SJ-`1和SJ-2,两组试件的ALC墙板与钢框架之间分别采用传统钩头螺栓节点和新型节点进行连接。对两组试件进行低周往复荷载试验,着重对比分析了两组试件的破坏情况、滞回曲线、骨架曲线、刚度退化曲线和耗能能力,并采用ABAQUS有限元软件对新型节点进行有限元计算。结果表明:十字形新型连接节点能够有效地延缓并减轻墙板的破坏,使钢结构整体表现出更优越的抗震性能和协调变形能力,且模拟数据与试验数据能够较好的吻合,这表明十字形新型连接节点可以安全有效地连接外挂ALC墙板与钢结构主体,且受力、抗震性能良好,具有很高的推广使用价值。

摘要：[目的/意义]小麦叶片数是衡量植株生长状况、确定茎蘖动态、调节群体结构的重要指标之一。目前大田环境下小麦叶片计数主要依靠人工、耗时耗力,而现有的自动化检测计数方法的效率与精度难以满足实际应用需求。为提高小麦叶片数检测的准确性,设计了一种复杂大田环境下高效识别小麦叶尖的算法。[方法]本研究以手机和田间摄像头获取的可见光图像构建了两种典型光照条件下出苗期、分蘖期、越冬期等多个生长期的小麦叶片图像数据集。以YOLOv8为基础网络,融合坐标注意力机制降低背景环境的干扰,提高模型对小麦叶尖轮廓信息的提取能力;替换损失函数加快模型收敛速度;增加小目标检测层提高对小麦叶尖的识别效果,降低漏检率。设计了一种适用于叶尖小目标识别的深度学习网络,通过检测图像叶尖数量从而得出叶片数。[结果与讨论]本研究提出的方法对小麦叶尖的识别精确率和mAP0.5分别达到91.6%和85.1%,具有良好的检测效果。在复杂大田环境下该方法具有更好的适应能力,能够在不同光照条件下实现自适应检测,模型鲁棒性强。小麦幼苗期叶片检测漏检率低,说明该方法能够满足复杂大田场景下小麦叶尖识别的需求,提高了小麦叶片数检测的准确性。[结论]本研究可为复杂大田场景下小麦叶片数检测的研究提供参考,为小麦长势高质量评估提供技术支撑。

摘要：应用正交试验法开展了16组秸秆/聚丙烯纤维-玻化微珠保温混凝土和3组玻化微珠保温混凝土基本性能试验。完成了秸秆粉末体积率VS、玻化微珠代砂率VG和聚丙烯纤维体积率VP这3种因素对秸秆/聚丙烯纤维-玻化微珠保温混凝土立方体抗压、劈裂抗拉强度极差和方差分析。结果表明:玻化微珠掺入可有效提高混凝土隔热保温性、工作性,但会造成强度损失。玻化微珠对混凝土抗压强度减小最为显著,最大损失幅度为24.64%,秸秆粉末和聚丙烯纤维对抗压强度影响可忽略;聚丙烯纤维对混凝土抗拉强度提高极为显著,最大提升幅度为16.72%,同时显著提高拉压比。基于试验数据建立了秸秆/聚丙烯纤维-玻化微珠保温混凝土抗压和抗拉强度预测模型,预测效果较好。