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关键词： 目标检测   目标跟踪   YOLOv5算法   DeepSort算法   注意力机制   K邻域限制  

摘要： 针对因受水面波纹、反光及目标外观特征相似而导致的游泳池中目标检测跟踪困难的问题,提出一种基于改进YOLOv5算法和DeepSort算法的多目标检测和跟踪方法;通过引入注意力机制改进YOLOv5算法,增强算法对目标特征的提取能力;将检测结果输入到DeepSort算法中,在级联匹配中引入K邻域限制筛选目标检测框,减少因目标外观特征不明显引起的身份切换问题;利用匈牙利算法对检测框和预测框进行匹配,对未匹配成功的检测框采用距离交并比代替交并比进行二次匹配,提高DeepSort算法的跟踪性能;通过对比实验和消融实验验证所提出的多目标检测跟踪算法的性能。结果表明:改进的YOLOv5算法平均精准度提高2%,结合DeepSort算法跟踪检测,身份切换平均减少58次,多目标跟踪精确率为80.26%,比原始YOLOv5算法和Deepsort算法跟踪准确率提升了3.85%。

关键词： VSLAM   特征点匹配   局部像素运动模型   局部区域网格  

摘要： 连续图像帧之间特征点匹配是视觉同步定位与建图(VSLAM)技术的关键技术;针对VSLAM系统中连续图像帧之间特征点匹配耗时且精度低的问题,一种基于局部像素运动模型的快速特征点匹配算法(LPMM)被提出;该算法基于运动平滑约束假设,利用连续图像帧中局部区域内的像素点的运动具有一致性这一特性,将图像划分成局部网格区域后利用每个网格中的部分特征点估算该网格区域的运动向量,并以此为基础,计算下一帧匹配特征点的搜索范围的中心点;最终在计算出下一帧的中心点的局部邻域内搜索与当前帧的特征点相匹配的特征点;实验结果表明,所提出的匹配算法与广泛使用的ORB-SLAM2中的投影匹配算法相比,平均匹配速度提高50%以上,匹配精度提升了约4%。

关键词： 道路运输事故   致因因素   关联规则   Apriori算法   灰色关联分析  

摘要： 为深入研究我国道路运输事故的致因因素,探究各因素之间的相关联系,提出一种改进的关联规则算法,并将其运用于道路运输事故数据分析。首先,将预处理后的数据进行分类,建立多维层体系框架;其次,对影响事故属性的因素进行灰色关联分析,生成新的候选项集;最后,运用考虑定向约束的Apriori算法挖掘关联规则。基于广西壮族自治区2019—2022年道路运输事故数据并对其进行详细分析,结果表明:道路运输事故中夜间时段发生事故的原因大多为疲劳驾驶,由于驾驶员行车速度不当造成追尾事故的发生。与运用传统的Apriori算法相比,该方法生成的无效规则减少了69.15%,准确率提高了49.14%,在保证准确性提升的前提下大大提高算法的效率。

关键词： SARS-CoV-2   突变   非结构蛋白   非选择性突变  

摘要： 严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(新冠病毒,Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2,SARS-CoV-2)基因组不断发生变异,新冠病毒非结构蛋白可影响新冠病毒基因组复制和组装。研究发现,通常认为比较保守的非结构蛋白也存在不同程度的变异。本研究旨在找出可能与新冠病毒非选择性突变增加相关的热点非结构蛋白基因突变。从全球共享流感数据倡议组织(Global Initiative of Sharing All Influenza Data,GISAID)数据库下载新冠病毒序列,将得到的序列与参考序列进行比对得到各序列突变情况。采用逻辑回归检验方法筛选出与病毒非选择性突变增加相关的非结构蛋白,分析这些非结构蛋白中突变频率前五位的核苷酸突变与病毒非选择性突变的关系,找出与非选择性突变频率增加有关的热点核苷酸突变。本研究共纳入236235条序列进行分析,各序列突变数量平均值为39.11。选取选择压力较小的M蛋白和E蛋白(Membrane protein or envelope protein,MoE)的突变总和代表病毒非选择性突变。调整发病时间、地理位置及变异株等因素后,多因素逻辑回归显示,NSP1中T670G、T445C、C745T,NSP3中C3037T、C7124T、C6402T,NSP4中C8986T、G9053T、C9891T,NSP6中T11418C、C11514T,NSP7中C11956T、C12008T,NSP12中C14408T,NSP13中C16466T、A17615G,NSP14中C19220T、A18163G、C18744T、C18877T、C19524T与MoE突变呈正相关(P<0.05),与病毒非选择性突变增加有关。新冠病毒非结构蛋白NSP1、NSP3、NSP4、NSP6、NSP7、NSP8、NSP12、NSP13、NSP14的某些热点核苷酸突变可能与基因组非选择突变增加有关。

关键词： 无人机   视频稳定   特征提取   运动估计   峰值信噪比  

摘要： 针对高空颠簸环境影响无人机采集延时稳定图像问题,提出了一种适用于悬停拍摄及移动拍摄的航拍视频防抖算法。通过无人机摄像头获取延时摄影视频,提取全局范围内的部分视频帧进行直方图分布比较,进而确定视频是否是在无人机移动状态下拍摄的,并将视频划分为包含与不包含摄像机主动运动两类。对于包含摄像机主动运动的一类,首先,采用FAST角点检测加光流法进行特征点提取配对;其次,利用RANSAC算法剔除误匹配特征点并进行摄像机运动轨迹估计;最后,利用高斯滤波对运动估计参数进行平滑以得到稳定的摄像机运动轨迹。对于不包含摄像机主动运动的一类,首先,对首帧进行网格划分并基于Harris矩阵提取各网格的特征点;其次,在后续帧对这些特征点进行光流追踪;再次,通过反向光流及Harris矩阵计算,增加特征点约束,完成特征点提取及匹配;最后,利用保留的特征点估计后续帧至首帧的稳定变换。利用该算法对视频进行场景分类及画面稳定,实验结果表明:视频分类模块能正确区分两类视频;对比其他两种方法,稳定后的视频图像平均峰值信噪比提升更大;对于不含摄像机主动运动的视频,可实现画面绝对稳定,图像平均峰值信噪比提升超过39%,而其他两种方法仅提升10%~12%。

关键词： 智能推荐算法   群体信息   从众行为   影响因素   社会学习理论  

摘要： [目的/意义]在当前重大突发事件频发的背景下,社交媒体的关键角色突显,尽管其智能推荐算法提升了灾害信息关注度,但也可能加剧网络谣言传播和群体信息从众行为发酵,智能推荐算法作用下重大突发事件中群体信息行为影响因素,可了解群体信息跟随倾向和决策机制,制定更为有效的危机管理和应急预案。[方法/过程]结合内容编码分析与模糊集定性比较分析方法,采用先探索后验证的研究策略,设计顺序混合研究方法。基于社会学习理论识别重大突发事件情境中智能推荐算法对群体信息从众行为影响的关键因素。运用模糊集定性比较分析方法构建组态路径分析框架。[结果/结论]研究识别出重大突发事件下8个影响群体信息从众行为的关键因素,包括观察学习、感知社会影响、算法示能性、算法体验、社会价值、社会认同、自我调节和自我效能等。基于这些因素,发现出两大类3种频发信息从众行为模式,即从众机制因素驱动的群体信息从众行为、三元交互与观察模仿他人混合的群体信息从众行为,以及三元交互与低估自身信息混合的群体信息从众行为。这些发现为深入理解社交媒体在重大突发事件应对中的作用提供新的视角,并为优化特定情景下社交媒体平台中的智能推荐算法提供理论支持。

关键词： 无人水下航行器   无人水面艇   协同导航   移动长基线   相对导航误差  

摘要： 针对无人水下航行器长时间协同运动,惯性导航误差累积增长的问题,为减小USV/UUV之间相对导航误差,提高UUV导航精度,提出一种基于移动长基线和导航误差修正的无人水面艇(USV)/无人水下航行器(UUV)协同导航算法。该算法基于水声通信测距,首先由UUV收集其与USV间相对距离信息,计算相对导航误差修正量,接着将修正量添加到USV当前导航位置中,结合USV与UUV间的队形设置以及UUV自身低精度导航设备解算的位置,最终实现对UUV累积的惯导位置误差修正。仿真结果表明,在USV/UUV协同运动过程中,通过对修正后UUV位置信息以及UUV惯导解算得到的位置量进行融合,可显著提高UUV导航精度。

关键词： 农产品质量安全   食品安全检测   食品安全保障   胶体金免疫层析法   科研机构   食品供应链   溯源系统   数据管理  

摘要： 随着现代农业的快速发展,农产品质量安全问题日益凸显。为有效保障农产品的质量安全,本文探讨了基于胶体金免疫层析法的农产品质量安全监控体系构建,通过分析胶体金免疫层析法的基本原理及其在食品安全检测中的广泛应用,阐述了该技术的独特优势并结合数据管理与溯源系统,提出了完整的农产品质量安全监控体系构建方案。随着全球化进程的加速,食品供应链日益复杂,食品安全问题成为全球关注的焦点,农产品作为食品链中的基础环节,其质量安全不仅影响着消费者的健康,还直接关系到国家食品安全战略的实施。在此背景下,如何构建科学有效的农产品质量安全监控体系,成为各国政府和科研机构的研究重点。胶体金免疫层析法因其操作简便、检测速度快、灵敏度高等优势,近年来在食品安全检测领域得到了广泛应用。本文将围绕胶体金免疫层析法,系统探讨基于该技术的农产品质量安全监控体系的构建,为提高食品安全保障水平提供理论依据和实践参考。

关键词： 元胞自动机   并联机构   工作空间边界   邻域  

摘要： 提出一种平面并联机器人机构工作空间边界的元胞搜索算法,简要介绍了元胞自动机邻域的类型,描述了该方法的边界点搜索过程,以3RPR平面并联机器人机构为例,建立运动学方程并计算机构的运动学逆解,以逆解作为约束条件运用元胞搜索算法实现边界点的求解。最后采用三种类型的邻域分别进行3RPR平面并联机器人机构工作空间求解,结果表明,三种类型的邻域都能实现工作空间的求解,其中扩展的摩尔邻域所求解的空间边界点最准确、清晰。

关键词： 云原生数据库   滑动窗口   数据流   差分隐私   数据采样   数据发布  

摘要： 基于云原生数据库的许多应用场景需要处理海量的数据流.为了实时分析数据流中的群体趋势信息而又不泄露单个用户的隐私,这些应用需要在每个时刻都可以为数据流中的最近数据集快速创建可以安全发布的差分隐私直方图.然而,现有的直方图发布方法因缺乏高效数据结构,导致无法快速提取关键信息以确保数据的实时可用性.为解决此问题,深入分析数据采样与隐私保护之间的关系,提出基于采样的数据流差分隐私快速发布算法SPF(sampling based fast publishing algorithm with differential privacy for data stream).SPF首创高效数据流采样草图结构(efficient data stream sampling sketch structure,EDS),EDS对滑动窗口内数据进行采样统计估计,并过滤不合理数据,实现了对关键信息的快速提取.然后,证明EDS结构输出的近似值理论上等效于对真实值添加差分隐私噪声.最后,为了满足用户所提供的隐私保护强度,并且避免正确反映原始数据流的真实情况,提出了一种基于高效数据流采样的自适应加噪算法.根据用户的隐私保护强度和EDS结构所提供的隐私保护强度之间的关系,通过隐私分配的方式自适应生成最终可发布直方图.实验证明,相较于现有算法,SPF在保持相同数据可用性的前提下显著降低了时间和空间开销.