跨模态语义时空动态交互情感分析研究

针对传统情感分析中存在的模态间交互性差、时空特征融合度低的问题,建立了一种跨模态的语义时空动态交互网络。通过引入双向长短期记忆网络挖掘各模态的时间序列特征,加入自注意力机制强化模态内特征的权重赋值,将自动筛选出的特征矩阵送入图卷积神经网络进行语义交互。然后以时间戳为基础进行特征聚合,计算聚合层的相关系数,获得融合后的联合特征,实现跨模态空间交互,最终完成情感极性的分类与预测。使用公开数据集对所提出的模型进行评估验证,实验结果表明,多模态时间序列提取和跨模态语义空间交互机制可以实现模态内和模态间特征的全动态融合,有效地提升了情感分类的准确率和F1值,在CMU-MOSEI数据集上分别提高了1.7%~13.5%和2.1%~14.0%,表现出良好的健壮性和先进性。

高速公路视频联网监控平台的研究与设计

分析了现有高速公路视频监控系统建设与运行现状下各省对交通视频监控资源联网共享的迫切需求,在交通监控域的概念下对域内资源进行统一命名与授权,制定了域内外资源的访问与控制规则,并在此基础上整合交通领域的公共视频资源,构建省域范围内的多级交通视频联网监控平台,使得省内各相关营运管理部门能够共享交通视频资源,为道路运营和管理决策提供可靠的依据与保障,并为交通应急指挥与救援系统提供良好的业务支撑。

高速公路路网精细化编码与定位研究

结合现有高速公路路政客户服务呼叫中心在应急事故和紧急救援时所面临的用户定位问题,分析了现行道路定位方式在行驶方向、立交匝道等处精确定位时所存在的不足,提出一种建立于国家统一路网命名和编号规则基础之上,包含道路编号、百米桩号、行进方向和传输校验4大要素的路网精细化定位编码标识,并给出了编码规则和标志制作安装方法,使得高速公路的管理人员和司乘人员能方便快捷的获取精确的道路定位,从而指引管理部门快速反应,为交通应急指挥和紧急救援赢得宝贵的时间。

雷达引导的视频联动监控模型及算法

针对视频安防监控系统中出现的监视区域有限、目标定位困难等问题,利用雷达监测范围广、不受光学条件影响的特性,建立了雷达引导的视频联动监控模型,并在此基础上提出了目标定位算法和多目标选择算法。首先,根据雷达检测到的目标信息,自动计算出运动目标在系统联动模型中对应的摄像机方位角和俯仰角,从而引导摄像机准确锁定目标并实时监控追踪。然后,当监控场景中出现多个目标时,采用多目标选择算法,将目标的离散程度、径向速度及其与摄像机之间的距离进行数据加权融合,选择出优先级别最高的目标进行重点监控。实验结果表明,所提目标定位算法对于行人与车辆的定位准确率分别达到0. 94和0. 84,能够实现目标的准确定位,多目标选择算法可在复杂环境中有效选择出最佳监控目标,具有良好的鲁棒性和实时性。

基于三维时空地图和运动分解的多机器人路径规划算法

针对当前多机器人路径规划策略中存在的路径耦合性高、总路径长、避碰等待时间长等缺点,以及由此导致的系统鲁棒性低、机器人利用率低等问题,提出了基于三维时空地图和运动分解的多机器人路径规划算法。首先,根据已有路径集和当前机器人的位置生成时间维度上的动态临时障碍物,将其与静态障碍物一并拓展为三维搜索空间;其次,在三维搜索空间内,将路径运动总时间拆分为运动时间、转向时间和原地停留时间这三个参数,并使用条件深度优先搜索策略计算出从起始节点到达目标节点的所有符合参数要求的路径集合;最后,遍历路径集合中的所有路径,对于每条路径,计算其实际总耗时。如果某一路径的实际总耗时和理论总耗时之间的差距小于规定的最大误差,则可认为该路径为最短路径,否则,继续遍历剩下的其余路径;而如果路径集合中所有路径的实际总耗时和理论总耗时之差全都大于最大误差,则需要动态调整参数,然后继续执行算法的初始步骤。实验结果表明,所提算法规划的路径具有总长短、运行时间少、系统无碰撞、鲁棒性高等优点,解决了多机器人系统完成持续随机任务的问题。

多能力培养的计算机教学效果评价研究与实践

针对大学计算机基础课程教学存在的教学评价方式单一、不能真实反映学生学习水平和教学效果的问题,以学生的学习能力为研究对象,提出一种综合学生自主学习、知识消化、知识内化、动手实践以及综合应用能力的教学效果评价考核方法,并介绍实际教学改革实践过程,最后说明教学改革实践效果。

高速公路联网收费系统安全分析

针对当前高速公路联网收费系统的现状 ,结合网络安全需求和目标 ,分析了联网收费网络及系统的安全风险 。

基于模糊神经网络的运动目标智能分配定位算法

为解决特殊应用场景下智能视频监控系统存在的监测范围有限、监控资源分配不合理、运动目标发现不及时等问题,利用雷达探测电磁波穿透能力强、搜索范围大、不受特殊气候及光学条件影响的特点,结合无人机和自动导航小车的灵活性和机动性,提出了一种雷达指引的综合联动视频监控方法,并在此基础上研究了一种基于大地坐标的统一坐标定位体系以及使用粒子群优化算法进行优化的基于模糊神经网络的运动目标智能分配定位算法。该算法根据雷达探测信号可自动计算出每台摄像机在水平、垂直和变焦3个维度上的控制参数,结合联动控制系统实现运动目标的实时定位和追踪。通过对某文物保护现场的实地测试,大地坐标定位体系的目标定位精度达到了99.84%,基于模糊神经网络的运动目标智能分配算法的准确率达到了95%,能够实现目标的精准定位和监控资源的智能分配,具有较高的实际应用价值。

交通视频联网监控模型的研究与设计

在现有高速公路视频监控系统建设运行的基础上,结合属地管理的原则,引入视频联网监控的层次划分和交通监控域的概念,并在此基础之上构建省域范围内的多级交通视频联网监控平台,实现视频监控平台的联网、授权、认证、调用等功能,使得省内各相关营运部门和管理部门在获得授权的情况下共享交通视频资源,为道路运营和管理决策提供可靠的依据与保障。

基于多线程扫描的网络拓扑边界监测系统设计

分析了当前网络维护管理和安全防护体系在网络自身运行状态监控方面存在的不足,提出一种网络边界安全守护的方法,主要解决了现有网络应用中无法全面监控网络结构的变化和无法详细了解网络边界接入状况的问题。通过使用多线程周期扫描和SNMP陷阱技术获取实时的网络信息,并将其与存储的历史信息进行比对,将异常状态以醒目的图形标示在管理界面上并发送报警通知,使得网络管理人员能够实时掌握网络结构与边界的状态变化,对于异常的接入情况能够及时采取管制措施,保障信息网络的边界安全。

基于IP的高速公路全程语音对讲系统

语音对讲系统是高速公路调度指挥和收费监管的重要技术手段。通过分析高速公路收费、通信、监控三大系统的技术构成,开发了一种基于数据网络平台的IP语音对讲系统,系统由对讲话机和相应的客户端软件、服务器端软件组成。实际使用表明,该系统不需要铺设专用传输链路,很好地解决了长距离、跨级别对讲的难题。

基于YOLO v4的夜间车辆检测模型轻量化研究

针对夜间车辆检测模型的实时性要求,以YOLO v4模型为基础,将主干特征提取网络更改为灵活性强且易于实现的MobileNet V2,并将加强特征提取网络里面的普通卷积全部更改为深度可分离卷积,同时模型给每个通道引入缩放因子,并与该通道输入相乘。然后将缩放因子正则项和权重损失函数联合进行稀疏正则化训练,此时选择较小的缩放因子进行通道剪枝,剪枝后模型的部分通道缺失,检测性能会降低,因此通过模型微调来弥补精度损失,并经过性能评估后再进行修剪迭代。最后得到一个轻量化的车辆检测模型,使其检测速度更快,更能满足夜间车辆检测的实时性需求。经过在UA-DETRAC数据集的实验分析可知:轻量化夜间车辆检测模型的检测精度可达98.29%,同时每秒处理帧数高达42帧图像。

高速公路联网收费系统的网络设计

针对高速公路联网收费系统的发展与需求 ,论述了收费网络之上的承载内容和常规的网络拓扑结构 ,提出了联网收费网络的技术模型 ,并特别分析了在收费站至管理处之间采用“光纤直连”的技术特点和优势 ,从而进一步探讨了广域网络的综合性应用。

国有企业整体上市预期实现程度评价

本文以2004-2009年完成整体上市的国有企业为研究样本,实证检验了国有企业在完成整体上市后是否达到了政策制定者的预期。研究结果表明,国有企业整体上市后关联交易程度显著降低,但大股东资金占用问题没有显著改善,同时盈利能力也未发生显著变化。研究结果意味着整体上市能有效解决国有企业关联交易问题,同时未来国有企业整体上市时我们需要更加关注大股东资金占用问题。

基于改进双U-Net的遥感影像道路提取方法

针对从地物信息复杂的遥感影像中提取道路准确率较低的问题,提出了一种改进双U-Net的路网提取方法。在两个U-Net间添加上下文特征提取模块进行连接;通过使用Log-Cosh方法对IoU损失进行平滑处理,并与二元交叉熵损失加权相加作为模型的损失函数;将数据分为无道路、简单道路、复杂道路、阴影遮挡道路、立体交通道路和含干扰项道路等,并选取后三类图像作为测试集。实验表明,改进的U型网络模型与经典图像分割网络相比,路网提取的准确率提升超过0.3%,IoU和F1指数提升均超过了1%,能够有效地在地物信息复杂的遥感影像中提取道路。

基于校园一卡通的网络收费管理系统的设计与功能实现

将校园内成熟的、运行良好的异构系统统一整合,根据学校财务统一管理的需求,在原有网络认证计费系统基础上,设计开发了基于长安大学校园一卡通的网络收费管理系统.详细介绍了该系统的总体架构及各功能模块的设计方案,并针对网络自服平台上用户预注册功能及一卡通缴费功能的实现方式,提供了切实可行的技术解决方案,为其他院校在该领域的研究提供一定的借鉴作用.

高速公路隧道监控系统的研究与设计

介绍了高速公路隧道监控系统的构成和功能,研究了隧道监控的设计模式和智能化控制,并提出了系统的联动控制方案。

基于SIP协议的高速公路电话调度系统研究

针对高速公路应急指挥系统所应有的电话调度与在线会商需求,提出了采用SIP协议的调度电话系统。系统包容了现行所有的语音通信方式,拓展了高速公路的调度指挥范畴。采用IP网络实现的会议等管理功能,在系统接入能力、会议组织能力等方面,超出了传统方案,同时可大大节省应用开支。

利用Windows NT的路由功能实现防止IP盗用

本文主要讲述了利用WindowsNT的路由功能IP地址防盗用的原理及编程实现方法

基于时空卷积神经网络的数据缺失交通流预测

针对数据连续缺失情况下交通流预测精度下降甚至失效的问题,提出了一种时空卷积神经网络预测模型,根据横向分布的时间相关性和纵向分布的空间相关性,构建路网交通数据时空矩阵,引入掩码矩阵标记数据的缺失状况,利用卷积操作提取路网中各检测器之间隐含的非线性关联,建立当前时刻与未来交通状态的映射关系,实现数据缺失情况下的交通流预测。使用公开数据集,在3个时间尺度上的验证结果表明,所提出的模型在平均误差和预测精度两个方面均优于长短期记忆网络、门控循环单元、扩散卷积神经网络和图马尔可夫网络模型,在交通数据随机缺失和连续缺失两种情况下,均表现出了良好的稳定性和健壮性。