针对隧道环境中监控图像分辨率低与车辆运动轨迹特征异质性减弱导致的驾驶员识别准确率偏低问题,本文提出一种融合卷积与多头注意力机制的驾驶员识别方法(Multi-scale CNN with Multi Attention),通过充分利用驾驶过程人—车—路—环境...针对隧道环境中监控图像分辨率低与车辆运动轨迹特征异质性减弱导致的驾驶员识别准确率偏低问题,本文提出一种融合卷积与多头注意力机制的驾驶员识别方法(Multi-scale CNN with Multi Attention),通过充分利用驾驶过程人—车—路—环境多源信息的协同耦合关系提升识别精度。首先,设计开展实车驾驶试验,构建针对隧道路段的人—车—路多源驾驶数据库并设计特征集合;其次,搭建驾驶员识别模型框架,该框架通过多尺度卷积神经网络学习驾驶过程中的局部波动,并通过并行的多头自注意力层结构捕捉驾驶时间序列的长期依赖性,实现局部信息与全局信息的有效整合,从而提升隧道场景的驾驶员识别效果。结果显示,与其他先进的算法相比,所提出的模型在驾驶员身份识别任务中的准确率高达99.07%,调和F_(1)分数达到99.03%,充分证明了所提方法的有效性。此外,通过特征贡献度评估方法对隧道场景下驾驶员身份识别任务中的特征重要性进行深入探究发现,相较于车辆历史运动数据,驾驶员心理、生理及视觉特征显示出更高的贡献度。研究结果可为隧道场景多源数据应用提供支持,并对隧道安全监管提供技术支撑。展开更多
目前基于PAW的果蔬采后品质研究主要采用浸泡处理,较少涉及喷淋处理。该文分别采用PAW喷淋和浸泡对生菜进行处理,并研究了处理后生菜表面菌落总数、失重率、颜色、叶绿素及代谢物的变化。结果显示,PAW喷淋和浸泡处理后生菜表面的菌落总...目前基于PAW的果蔬采后品质研究主要采用浸泡处理,较少涉及喷淋处理。该文分别采用PAW喷淋和浸泡对生菜进行处理,并研究了处理后生菜表面菌落总数、失重率、颜色、叶绿素及代谢物的变化。结果显示,PAW喷淋和浸泡处理后生菜表面的菌落总数分别下降1.54和2.82 lg CFU/g(P<0.05),并且PAW喷淋较浸泡处理对生菜失重率和叶绿素的影响较小。代谢组分析表明,PAW喷淋处理组的生菜与对照组相比能维持含量更多的黄酮类物质,而PAW浸泡处理组的生菜与对照组相比膜脂代谢活跃。综上,PAW喷淋处理后在贮藏前期可以有效降低生菜表面菌落总数,并且能够在贮藏期间较好地维持生菜品质。展开更多
文摘针对隧道环境中监控图像分辨率低与车辆运动轨迹特征异质性减弱导致的驾驶员识别准确率偏低问题,本文提出一种融合卷积与多头注意力机制的驾驶员识别方法(Multi-scale CNN with Multi Attention),通过充分利用驾驶过程人—车—路—环境多源信息的协同耦合关系提升识别精度。首先,设计开展实车驾驶试验,构建针对隧道路段的人—车—路多源驾驶数据库并设计特征集合;其次,搭建驾驶员识别模型框架,该框架通过多尺度卷积神经网络学习驾驶过程中的局部波动,并通过并行的多头自注意力层结构捕捉驾驶时间序列的长期依赖性,实现局部信息与全局信息的有效整合,从而提升隧道场景的驾驶员识别效果。结果显示,与其他先进的算法相比,所提出的模型在驾驶员身份识别任务中的准确率高达99.07%,调和F_(1)分数达到99.03%,充分证明了所提方法的有效性。此外,通过特征贡献度评估方法对隧道场景下驾驶员身份识别任务中的特征重要性进行深入探究发现,相较于车辆历史运动数据,驾驶员心理、生理及视觉特征显示出更高的贡献度。研究结果可为隧道场景多源数据应用提供支持,并对隧道安全监管提供技术支撑。
文摘目前基于PAW的果蔬采后品质研究主要采用浸泡处理,较少涉及喷淋处理。该文分别采用PAW喷淋和浸泡对生菜进行处理,并研究了处理后生菜表面菌落总数、失重率、颜色、叶绿素及代谢物的变化。结果显示,PAW喷淋和浸泡处理后生菜表面的菌落总数分别下降1.54和2.82 lg CFU/g(P<0.05),并且PAW喷淋较浸泡处理对生菜失重率和叶绿素的影响较小。代谢组分析表明,PAW喷淋处理组的生菜与对照组相比能维持含量更多的黄酮类物质,而PAW浸泡处理组的生菜与对照组相比膜脂代谢活跃。综上,PAW喷淋处理后在贮藏前期可以有效降低生菜表面菌落总数,并且能够在贮藏期间较好地维持生菜品质。
