面向集卡防吊起的车轮目标检测算法改进研究

为防止集装箱卡车卸箱作业过程中与集装箱一同被吊起的安全隐患,需要对其作业过程中的位置状态进行准确的识别。以集卡车轮作为目标检测的特征提取对象,利用神经网络中YOLOv5算法作为基础算法,并针对算法中的特征提取能力不足、特征联系程度不强、场景应用能力不足的缺陷,给出融合结构重参数、自适应加权金字塔、检测头剪枝3种改进措施。实验结果表明,改进算法可提高模型的目标检测性能。

基于YOLOX算法的安全挡木磨损检测模型

安全挡木用于防止提升装置的钢丝绳发生缠绕事故,研究快速准确检测挡木的磨损情况对于确保提升装置的稳定运行和矿山的正常生产具有重要意义。YOLOX算法检测速度快、识别精度高,在工业物体缺陷检测方面得到广泛应用。本文提出的安全挡木磨损检测算法则基于YOLOX算法模型,首先在井下提升装置运行期间采集钢丝绳与安全挡木的磨损情况的图片并对其进行数据增强处理,再基于YOLOX算法进行数据集的训练。井下检测效果表明该安全挡木磨损检测算法能够在井下恶劣工作环境下使用并保持良好的精度。

低对比度环境下运动目标光学相关检测技术

在用光电混合联合变换相关器对运动目标进行检测的过程中,为了在提高运算速度的前提下解决运动目标在低对比度环境中所导致的低识别率问题,提出一种基于提升小波的边缘检测算法,该算法能在将目标边缘准确地从低对比度环境中提取的同时,将传统小波变换的计算量减少一倍,显著提高运算速度,满足运动目标检测在处理速度上的需求。将该算法应用于光学相关检测,并结合瞬态模板方法可改善目标的识别率,提高在低对比度环境下运动目标检测的效率。对大量具有低对比度特点的运动序列进行光学相关实验,验证了算法对低对比度环境下运动目标检测的可行性。

基于小波提升框架的图像序列中运动目标检测算法

图像序列中运动目标的检测和跟踪是智能监测系统中的重要问题,为了提高运动目标识别的效率和准确性,同时解决目标运动中的形变造成的检测困难,首先针对传统的运动目标检测算法所存在的局限,把小波提升框架运用到运动目标的检测中,然后充分利用小波的多分辨率特性和提升框架可以直接在时空域内设计的优点,再结合可变模板方法,提出了一种新的基于小波提升框架的运动目标检测算法。实验结果表明,新方法较好地解决了目标运动中因形变造成的检测困难,并提高了检测效率和速度。

基于更新提升形态小波变换的车辆目标震动信号特征提取

针对传统线性小波变换在处理地面目标震动信号上的局限性,提出了一种更新提升形态小波来提取车辆目标震动信号的特征信息。利用仿真信号和实测的两类车辆目标震动信号进行对比分析,分析结果表明与传统线性小波和极大形态提升小波相比,更新提升形态小波不仅能在强噪声环境下有效提取目标信号的特征信息,同时不受低频信号干扰,为基于震动信号的地面目标精确识别提供了一条新的途径。

电子商务促进果业精准扶贫和转型升级的优化路径研究——以陕西果业为例

基于优化理论和木桶理论,首先,在对陕西果业实地调研和现存问题研究等基础上,按照网络生态和运行规律,针对陕西果业技术、品牌、投融资、质量、物流服务等多方面问题,给出明晰发展现状和趋势,制定陕西果业电商精准扶贫和转型升级的顶层设计和规划,构建"物流+电商"一体化合作、电商带动陕西果业与二、三产业融合发展、果业电超对接产销一体化双流通模式、"三网"融合的物流配送体系等电子商务促进陕西果业精准扶贫和转型升级的优化路径和途径。本研究对电子商务优化果业转型升级,实现果业精准扶贫,促进果业经济快速发展具有重要的理论和实践意义。

基于LWT和递归最小类内绝对差的红外小目标检测

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于提升小波变换(LWT)和递归最小类内绝对差的检测方法。一方面先利用提升小波对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;另一方面先利用Top-hat算子抑制原始图像的背景,经提升小波去噪后,再进一步使用Top-hat算子;上述两方面得到的图像求和即为预处理图像。然后采用递归最小类内绝对差阈值选取方法分割预处理图像。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于形态滤波及基于小波和形态学的红外小目标检测方法进行了比较。结果表明本文方法提高了信噪比,检测率分别提高15%和10%。

海面运动目标的检测与跟踪系统研究

海面上运动目标的检测与跟踪技术,涉及图像处理、模式识别及人工智能等领域,并且该技术也被广泛地应用到军事等各个方面。在军事中,为了给制导系统以足够的时间反应,要求在远距离就能检测到运动目标,因此要求图像处理及跟踪系统有较快的运算速度,本系统在双数字信号处理器(双DSP)控制系统的基础上,利用提升形态小波方法进行图像预处理,通过试验得出其去噪效果最为明显,比原图像的对比度提高37.45倍。利用RANSAC算法对海天线进行检测,同时将GA算法和Otsu算法相结合来提取运动目标特性,通过试验得出其分割方法的效果明显,并且与传统的穷举搜索域值相比,其运算速度提高176.47倍。系统将程序嵌入到双DSP控制系统中,通过实测达到了对运动目标的准确定位及稳定的自动跟踪效果,并且图像处理平台的实际运算能力和数据的吞吐量也满足系统对运动目标图像处理的要求。

新形势下社会组织参与精准扶贫的理论与实践研究

贫困治理本质上是一种资源的再分配过程,社会组织是这个再分配过程的重要组成部分。与市场和政府在扶贫资源配置领域存在内在局限性相比,社会组织参与扶贫不仅可以克服市场的选择偏好,而且在一定程度上能够弥补政府配置扶贫资源过于强调宏观手段导致的效率不高问题。新形势下我国扶贫开发进入了精准扶贫的新阶段,社会组织参与精准扶贫迎来了一系列难得的机遇,同时也面临一些不可避免的挑战。精准扶贫战略下让社会组织发挥更大的作用,真正成为贫困多元化治理架构中的重要一极,必须扬长避短,突破困境,从多个路径提升其参与精准扶贫的效率和水平。

精准扶贫的理论创新——基于马克思主义政治经济学视角

精准扶贫理论是中国特色社会主义理论体系中反贫困理论的最新发展。精准扶贫理论是以马克思主义政治经济学为理论指导,在融合国内外减贫理论精髓基础上得出的新成果,是马克思主义中国化的又一重大理论发展成果。精准扶贫理论作为先进的国际减贫理念,从理论上探讨如何规避精英俘获,将为世界反贫困理论与实践贡献中国智慧。

基于特征点的整数小波目标跟踪方法的研究

基于提升方法的整数小波变换的诸多优点,以Harr整数小波变换为例,提出了动态目标跟踪算法。对标准图像进行整数Harr小波变换,并将提升项取整,对提升项的参数用一定数量训练图像进行学习。选取在训练参数平方和为最小意义上的、使整数小波变换后的图像高频部分具有较大值的点作为特征点。对包含有目标的参考图像进行整数小波变换,选择高频分量具有较大值的点,利用训练过的提升项参数使目标和基准图像配准。由于算法采用整数小波变换,使提取具有较好的鲁棒性,从而实现目标发生旋转、平移及尺度变化等的跟踪过程。仿真实验表明,该方法能对动态运动目标进行跟踪。

把脉贫困为推进健康扶贫工作寻找突破口——基于南阳市某贫困县的调查

目的:为更好了解和推进某贫困县的健康扶贫工作。方法:样本选择均采用分层随机抽样方法,入户调查以手机APP客户端为主。结果:64.01%的贫困户是因病致贫;造成家庭经济负担重的前五名疾病是:脑血管病、风湿性心脏病、糖尿病、高血压、重性精神疾病;在自付超过3000元的疾病费用、慢性病门诊费用、住院费用三个维度指标中,慢性病门诊费用贫困户自付比超过70%的占比最高,为68.8%。结论:医保报销取消门诊统筹,贫困户负担增加;贫困户家庭医疗支出比重高,尤其是慢性病门诊自付比重最高,常见慢性病门诊负担重。因此,应关注贫困户常见慢性病负担,调整参保贫困户门诊统筹报销政策,可建立贫困户常见慢性病用药补贴,全力阻断因病致贫和因病返贫。

精准扶贫的法理正义与路径选择

精准扶贫是在以往扶贫工作经验总结基础上的升华,是党和政府对扶贫工作在新阶段、新时期应对新任务与新目标的行动指南和基本方略。其不仅包括物质层面的扶贫,也包括精神、文化和社会等层面的扶贫,应该从多元和多维的角度对之予以理解和把握。精准扶贫是保护人权、推进社会协调发展和现代社会成功转型的必然要求,必须坚持底线正义、标准差异化、权利义务对等和可持续发展等主要原则。在全面推进国家治理体系和治理能力现代化大背景下,坚持党的领导、坚持法治思维和法治方式,采取多元、复合的制度范式是科学实现精准扶贫的必然路径选择。

乡村建设对精准脱贫户生计可持续的影响——基于贫困地区2660个脱贫家庭的数据分析

基于可持续性和脆弱性双重视角,采用跨层线性模型从家庭层面和村级层面综合探讨影响精准脱贫户家庭生计可持续的关键因素,并明确了两个层级之间内在的效应联系。结果表明,贫困户脱贫退出后的生计平稳有赖于自身五类生计资本的优化及生计风险的降低,而当地公共服务、基础设施、产业发展水平和自然条件的提升皆有助于促进脱贫家庭生计资本增殖并降低风险脆弱性,从而保障脱贫效果的持久性,其中公共服务体系和基础设施建设对于精准脱贫户生计稳定作用尤为显著。因此,应将加快完善公共服务体系和基础设施建设作为未来乡村振兴和相对贫困治理的核心契合点。

农村贫困人口对精准扶贫政策满意度研究——基于无为县的调查数据

农村贫困人口对精准扶贫政策的满意度不仅关系到其战胜贫困的信念,更决定着脱贫攻坚战的成败。以无为县农村贫困人口为研究对象,结合安徽省脱贫攻坚十大工程等相关内容提取指标,在实地调查研究的基础上,通过多元有序Logistic回归的实证研究方法对农村贫困人口对精准扶贫政策的满意度进行研究,旨在为我国精准扶贫工作的顺利推动提供启示,为脱贫攻坚战的顺利完成贡献力量。

基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪

空中强机动性目标在视频中表现出运动形变剧烈、运动规律难预测且背景特征不明显不稳定等特点,传统的检测跟踪算法不能有效地对其实施检测跟踪。为解决上述问题,提出一种不依赖于帧间运动特性的基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪算法。首先,利用提升框架实现图像的小波变换,得到目标的高频分量信息。然后,对高频分量进行融合,并提出了目标特征增强的方法,完成单帧图像的目标检测。最后,实现视频序列的实时跟踪。实验结果表明,该算法能够实时、准确地对空中背景下的强机动性目标进行检测跟踪,有效地解决了目标运动形变剧烈、某些帧中存在遮挡而造成后续帧失跟等跟踪困难。

基于小波提升的变模板视频多尺度目标识别

为了快速有效地解决图像序列中移动目标的识别定位,提出了一种基于互相关的目标检测算法。该算法经小波提升建立低分辨率子图,通过快速的互相关检测,在高分辨率原图中建立紧凑ROI。为了适应运动目标变形,整个检测过程以互相关运算极大值为依据,更新目标模板。实验结果表明,在满足检测速度的同时,算法对目标的识别有较高的精度与鲁棒性。

就业培训与精准脱贫——以南岭民族走廊湘南瑶族区域为例

本文通过考察南岭走廊湘南瑶族区域范围内以就业为导向,以提升人力资本为目标的就业培训发现,该区域初步构建了职业教育组织结构多元,培训内容丰富,培训形式开放的培训体系。在贫困对象思想意识转变,隔断贫困代际传递,促进就业,提升经济收入等方面取得了积极成效。由于培训制度的设计者没有与地方历史文化传统对接,对贫困家庭劳动力的需求研究不够,导致整个培训体系存在基层动员不够,贫困劳动力认识不足,培训内容模式化,培训与就业脱节等问题。依据南岭走廊瑶族区域的实情,本文认为,立足自主创业,完善培训体系;对接历史文化传统,丰富培训课程;围绕贫困治理储备人才都是今后职业教育培训的发展方向。

基于提升小波任意参数的目标检测方法及其硬件实现

将提升小波的提升项作为可调参数,通过训练使其具有目标的特征,利用提升后的滤波器提取出目标,从而实现目标的检测。仿真实验表明:此方法比传统的模板匹配方法速度大大提高。为使基于小波变换的目标检测算法能应用在实际检测跟踪系统上,分析在DSP系统中实现基于小波变换的目标检测算法的可能性和优势,并给出以双DSP为核心器件TMS320C6203的实时图像处理系统,从而为目标检测算法的硬件实现奠定实验基础。

乡村振兴战略背景下网络扶贫与电子商务进农村研究

乡村振兴战略的首要任务是深入实施精准扶贫与精准脱贫,而电子商务进农村正是促进精准脱贫攻坚与乡村振兴有机结合的重要手段。贫困地区获取资源与发展的能力弱,资源配置效率低,电子商务进农村发展存在着制约瓶颈。因此,应大力实施农户联合与经济协作,为农业一体化奠定基础;统筹规划大数据下的农产品生产,解决农产品同质化问题;推动农产品品牌战略,调整农业生产方式与产业结构;形成线上线下融合流通生态,有效解决"卖难"问题;面向广大小散农户,健全农业质量追溯体系;建立统一开放电子商务市场,完善农村物流服务体系;发展农村普惠金融,改善农村金融服务;构建农村电子商务公共服务体系,服务百姓惠及民生;打通"互联网+贫困户"的教育渠道,加快电商人才培训,推动电子商务进农村的快速发展。