【摘 要】
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为了加强对老年人的监护，降低跌倒带来的安全风险，提出了一种新的基于Res2Net-YOLACT和融合特征的室内跌倒检测算法。首先，通过融入Res2Net模块的YOLACT网络来提取视频图像序列中的人体轮廓。然后，利用两级判断的方法做出跌倒决策，其中一级判别通过运动速度特征粗略判断是否发生异常状态，二级通过融合人体形状特征和深度特征的模型结构对人体姿势进行判别。最后，当检测出跌倒且发生时间大于阈值时
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为了加强对老年人的监护，降低跌倒带来的安全风险，提出了一种新的基于Res2Net-YOLACT和融合特征的室内跌倒检测算法。首先，通过融入Res2Net模块的YOLACT网络来提取视频图像序列中的人体轮廓。然后，利用两级判断的方法做出跌倒决策，其中一级判别通过运动速度特征粗略判断是否发生异常状态，二级通过融合人体形状特征和深度特征的模型结构对人体姿势进行判别。最后，当检测出跌倒且发生时间大于阈值时，发出跌倒报警。实验表明，本文的目标检测方案可以在复杂的场景下很好地提取到人体轮廓，对光照的鲁棒性较好，
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由于传统湿度传感器在恶劣环境下测量湿度的准确性和稳定性易受影响，提出一种利用光学游标效应增敏的光纤湿度传感器，通过在单模光纤的尾端依次熔接一小段空芯毛细管和单模光纤，获得2个级联的光学法布里-珀罗干涉仪，调整腔长使二者干涉谱的自由光谱范围接近，从而通过光学游标效应获取更高的湿度灵敏度，对湿度的感应由涂覆在光纤传感头端面的聚乙烯醇凝胶薄膜实现。实验结果表明：在相对湿度变化范围为40%～65%RH时，
亚洲飞蝗Locusta migratoria migratoria是新疆、中国与哈萨克斯坦边境区域重要害虫之一，具迁飞性且繁殖能力强，对农牧业经济造成巨大伤害。本文以亚洲飞蝗为研究对象，根据其发生区和相关生物学特性，利用CLIMEX 4.0.2和ArcGIS 10.2相结合，预测其在新疆和中哈边境区域亚洲飞蝗的潜在地理分布。亚洲飞蝗的适生区在新疆境内集中分布在北疆（42.69°～48.29°N），
针对页岩气储层数据获取困难、标签稀缺、标注成本高昂的问题，提出一种多标准主动查询的多标签学习算法（MAMO）。首先，考虑样本的信息性，代表性，对样本进行初步处理。其次，加入样本丰富性约束，包括属性差异性和标签丰富性，选择有价值的样本进行查询标签。最后，利用多标签学习算法，预测剩余样本的标签。通过11个Yahoo数据集实验，证明了MAMO算法的优越性。运用4个真实页岩气测井数据集进行实验。与多标签学
针对复杂海洋环境下水面舰艇航路规划时出现的大地图寻路速度慢、航路安全性差、航路不平滑等难题，本文结合电子海图提出了一种改进A*算法的航路规划方法。首先，提出一种自适应的改进启发函数，在搜索节点时加入目标节点的方位信息，加快了A*算法搜索路径的速度；其次，加入迫使航路远离障碍物的安全距离，解决了传统A*算法沿障碍物边缘寻路导致航路安全性差的问题；最后，对原始航路进行二次优化，在对原始路径提取转折点后
集成重采样技术可以在一定程度上解决财务预警研究中样本的不平衡性难题，不同的集成模型与不同的集成重采样技术有不同的适配性。研究发现，Up-Down集成采样与Tomek-Smote集成采样分别适配于Bagging-vote集成模型和Stacking融合模型。基于此，本文构建SBV(Stacking-Bagging-Vote)多源信息融合模型，将基于Up-Down集成采样的Bagging-vote模型与
面部表情识别是情感计算领域的热点研究问题。由于现实生活场景差异大，人类在不同场景中表现的情感也不尽相同，导致获取到的情感数据集标签分布不均衡；同时传统方法多采用模型预训练和特征工程来增强与表情相关特征的表示能力，但没有考虑不同特征表达之间的互补性，限制了模型的泛化性和鲁棒性。针对上述问题，提出了一种包含网络集成模型Ens-Net的端到端深度学习框架EE-GAN，该方法一方面考虑了多个异质网络获得的
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