空时上下文模型下基于多种特征融合的监控目标跟踪

随着视频处理技术和网络技术的发展,视频监控应用逐渐渗透到了人们日常活动中的方方面面,如何设计实现精度高、鲁棒性好的目标跟踪技术仍然是当今研究的热点及难点;在工程应用实践的基础上,提出一多特征融合与自适应模型更新的空时上下文目标跟踪算法,通过将丰富多样的多特征信息整合到空时上下文模型中;由于多特征具有互补特性,可以克服单一特征对目标区域描述不足的缺陷,提升算法的抗干扰能力;同时,也提出了一种自适应学习因子策略,增强了模型的泛化能力;选取的特征集是鲁棒的,包括了颜色、梯度、方向、点特征等总共19个特征,其中子块大小是11×11,高斯核方差为2,损失项正则参数为0.005,其余参数设置与STC保持一致;大量的仿真实验结果表明所提出的改进算法在跟踪中心误差指标上比现有的KCF,MFC和STC跟踪算法分别提高了5.4%,2.1%和3.6%,对复杂的跟踪场景具有更强的鲁棒性与抗干扰能力。

时间-空间相关成像技术初步评价正常胎儿心脏心室容积及心室收缩功能

目的探讨时间-空间相关成像技术（STIC技术）在正常胎儿心脏心室容积及心室收缩功能方面的应用。方法选取进行胎儿超声心动检查的正常妊娠孕妇136例，按孕周分为22-周、23-周、24～周、25-周、26-周、27-周、28-周7组。运用时间-空间相关成像技术后处理软件获得容积参数，包括舒张末期容积（EDV）、收缩末期容积（ESV）及心室收缩功能参数（EF值）等，分析胎儿心室容积发育与孕周的关系，比较左右心室容积和收缩功能的差异。结果胎儿左右心室容积参数EDV、ESV与孕周间均有线性相关关系，随孕周增长而增加，而收缩功能参数EF与孕周之间无明显线性关系，随孕周增长无明显变化；容积参数EDV、ESV左右心室之间差异无统计学意义，而EF左右心室间差异有统计学意义（P＜0．05）。结论时间一空间相关成像技术对胎儿心内膜清晰成像时能够获得心室腔容积，进而评价心脏收缩功能，有助于进一步研究胎儿心脏容积发育和收缩功能变化。

基于作息时空特征优化神经网络的 出租车乘客候车时长预测

候车时长是出租车乘客选择乘车点的重要判断依据,对实现人工智能趋势下的智慧交通具有重要意义。针对出租车乘客候车时间长、打车难等问题,提出一种利用作息时空特征优化神经网络的候车时间预测模型。该模型将出租车轨迹、城市兴趣点和时间作息片段等多源数据映射至50m*50m的精细地理网格中,以网格为单位,利用作息时空特征优化的神经网络对出租车行驶时空规律进行训练建模,从而预测在一定时空约束条件下空驶出租车的乘客候车时长。实验结果表明,精细的网格粒度和作息时空特征能帮助神经网络模型学习到更精确的运载规律知识,提高候车时长预测准确率。该方法为城市居民的智慧出行提供了科学合理的决策参考。

2017-2021年鄞州区流行性感冒时空聚集性分析

目的了解2017—2021年浙江省宁波市鄞州区流行性感冒(流感)的时空聚集特征,为流感防控提供参考。方法通过中国疾病预防控制信息系统收集2017—2021年鄞州区流感监测资料,采用ArcGIS 10.8软件进行空间自相关分析,采用SaTScan 10.1软件进行时空扫描,分析鄞州区流感发病的时空聚集特征。结果2017—2021年鄞州区共报告流感60543例,年均发病率为0.76%。2019年12月和2020年1月为发病高峰时段,发病率分别为9.35%和9.28%。空间自相关分析显示,2018—2021年鄞州区流感发病存在空间正相关(均P<0.05),2019年和2021年呈高发聚集性;其中,中河街道在2017—2020年呈低-高聚集;姜山镇在2017年和2020年呈低-高聚集,2019年和2021年呈高-高聚集;首南街道在2018—2020年呈高-高聚集;云龙镇在2021年呈高-高聚集。时空扫描结果显示,2017年8月一级聚集区位于以东钱湖镇为中心的中部地区;2018—2020年12月和1月一级聚集区位于西北部地区;2021年8月一级聚集区位于西部地区。结论2017—2021年鄞州区流感发病存在时空聚集性,冬季和夏季为发病高峰,主要聚集于西北部地区。

露天矿虚拟采场模型的构建与应用

本文针对我国矿山地质情况及短(中)期生产计划编制方法,以AutoCAD2009为开发平台,提出了一种能够反映矿山工程发展状态及几何约束关系的虚拟采场模型,并利用此模型建立采场时空数据库模型,实现采矿过程的回放及超前演示。