【摘 要】
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为提高基于视频的道路车速统计效率，提出一种基于卡尔曼滤波-LSTM模型的车速估计方法。首先，采用YOLOv4构建车辆目标检测算法，将主干网络改进为MobileNetV2以提高目标特征的提取速度；然后，针对卡尔曼滤波算法在复杂行车场景下的车速统计误差较大的问题，结合LSTM模型对目标跟踪结果进行检测融合；最后，根据感兴趣区域内多目标跟踪的距离与时间来估计机动车速度，并对该方法进行误差分析。在长沙市枫
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52002036）； 湖南省自然科学基金资助项目（2018 JJ3553）；
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为提高基于视频的道路车速统计效率，提出一种基于卡尔曼滤波-LSTM模型的车速估计方法。首先，采用YOLOv4构建车辆目标检测算法，将主干网络改进为MobileNetV2以提高目标特征的提取速度；然后，针对卡尔曼滤波算法在复杂行车场景下的车速统计误差较大的问题，结合LSTM模型对目标跟踪结果进行检测融合；最后，根据感兴趣区域内多目标跟踪的距离与时间来估计机动车速度，并对该方法进行误差分析。在长沙市枫林三路信号交叉口的监控视频进行了应用，结果表明：提出的速度估计方法有效改善了跟踪对象标签频繁切换的现象，车速检测准确率达到94.5%。
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肿瘤免疫治疗旨在激发机体的细胞免疫和体液免疫反应,依靠自身的免疫机制来获得有效的肿瘤治疗。肿瘤疫苗是肿瘤免疫治疗的研究热点之一,是采用载体负载肿瘤特异性抗原,并注射到体内从而发挥治疗作用的一种免疫治疗方法。游离的肿瘤抗原免疫效果差,细胞吞噬少,易被机体内酶降解等缺点。载体能有效保护抗原免受降解,且因载体本身具有的一些特性,可以刺激机体特异性免疫应答的发生。本文通过构建实心Si O2（sphere-
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