基于DAS信号和CNN分类算法的人员运动轨迹监测方法

人员运动轨迹监测目前主要依靠摄像头网络、热成像和雷达系统等方式实现,但这些方法的监测范围有限,且易受到光线、热源、遮挡物和距离的影响.针对上述问题,我们开发了一种利用分布式声学传感(distributed acoustic sensing,DAS)识取人员振动信号用于监测人员运动轨迹的新方法,能够不受光线、热源、遮挡物等环境改变的影响,实现长距离连续监测.首先,通过长短时窗比值(STA/LTA)法自动拾取DAS信号,再对拾取的信号进行分析,将其分为人员运动、重锤和噪声3类信号;然后,构建卷积神经网络(CNN),将拾取的3类信号作为CNN数据库输入到网络中学习和训练;最后,通过实际数据测试得到3类信号分类结果.结果表明,分类结果的识别准确率均达到80.00%以上.利用识别得到的信号,通过CNN分类结果可确定人员所在的光纤道,追踪人员位置,输入更新的DAS信号连续识别人员运动信号,监测人员运动轨迹;然后用单位时间内识别人员移动的通道数计算运动速率.

Application of artificial bee colony algorithm in Rayleigh wave inversion

In order to solve the problems of multi-parameter,multi-extreme and multi-solution in the nonlinear iterative optimization process of Rayleigh wave inversion,the artificial bee colony(ABC)algorithm is selected for global nonlinear inversion.The global nonlinear inversion method does not rely on a strict initial model and does not need to calculate the derivative of the objective function.The ABC algorithm uses the local optimization behavior of each individual artificial bee to finally highlight the global optimal value in the colony,and the convergence speed is faster.While searching for the global optimal solution,an effective local search can also be performed to ensure the reliability of the inversion results.This paper uses the ABC algorithm to perform Rayleigh wave dispersion inversion on the actual seismic data to obtain a clear undergrounding of shear wave velocity profile and accurately identify the location of the high-velocity interlayer.It is verified that the ABC algorithm used in the inversion of the Rayleigh wave dispersion curve is stable and converges quickly.

副溶血弧菌在鱼鳞表面形成生物被膜的动态过程及酸性电解水对其清除效果

运用电子扫描显微镜和胞外聚合物分析法研究副溶血弧菌在最适生长温度(37℃)条件下在鱼鳞表面形成生物被膜的动态过程、不同温度条件下在鱼鳞表面形成生物被膜的情况以及酸性电解水对其清除效果。结果表明:(1)在37℃条件下,12~60h时间段内,细菌由初始的单细胞吸附发展成为具有明显三维立体网状结构的成熟生物被膜,60~72h时间段内生物被膜表面产生裂痕。生物被膜的量在形成的动态过程中出现变化,12~60h时间段内生物被膜的量不断增加,60~72h时间段内生物被膜的量出现了轻微的减少;(2)副溶血弧菌在4、10、15、25、37和40℃条件下于鱼鳞表面生长60h后均可以形成生物被膜,其形成生物被膜的量由高到低的次序是:37℃>25℃>40℃>15℃>10℃>4℃;(3)酸性电解水对所有温度条件下形成的生物被膜均有良好的清除效果,处理后生物被膜变得稀疏,三维立体网状结构被破坏,连续处理10min对胞外多糖和胞外蛋白的清除率分别达到64.54%和61.42%。

不同振动模式对副溶血性弧菌生物被膜形成的影响

为了探究食品工厂环境下更为真实的生物被膜形成过程,有效地预防和控制食品加工过程中副溶血性弧菌生物被膜的污染情况,通过模拟不同的食品加工器械振动模式(水平旋转式振动、翘板式振动、垂直翻转式振动),研究不同振动模式下副溶血性弧菌在玻璃和不锈钢表面培养72 h生物被膜的形成过程,分析不同振动模式对被膜生物量、被膜结构以及被膜胞外基质中胞外多糖和胞外蛋白的影响。结果发现:振动条件下副溶血性弧菌被膜形成量明显减少;3种振动模式下垂直翻转式振动条件下被膜生成量最少;同种振动方式下副溶血性弧菌在不锈钢表面形成量大于玻璃表面;增加水平旋转转速,被膜生成量减少;振动导致被膜总生物量减少,多孔性和均一性增加,生物被膜结构趋于简单,被膜比较分散。振动导致生物被膜胞外多糖和胞外蛋白含量减少。结果表明:不同的器械振动对被膜的影响不同,本研究模拟的3种振动模式中选择垂直翻转式振动模式可以有效地减少与抑制生物被膜的生长;振动会导致细菌生物被膜胞外多糖和蛋白的减少,影响被膜的孔径、均一性等结构特性,被膜结构变得松散,被膜生成量减少。