【摘 要】
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准确的交通流预测能够为管理部门提供合理的决策依据，为驾驶员提供实时的道路状况预警，是交通领域至关重要的问题。近年来，相关研究利用图卷积神经网络（GCN）处理非欧式空间结构的特点，对来自复杂路网的交通流数据进行空间相关性建模。然而，现有基于图卷积的交通流预测方法未能充分考虑空间相关性的有向性和动态性这两个重要特点。考虑到动态交通流呈现出由固定道路结构约束的稳定空间相关性和受交通环境变化影响的动态空间
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准确的交通流预测能够为管理部门提供合理的决策依据，为驾驶员提供实时的道路状况预警，是交通领域至关重要的问题。近年来，相关研究利用图卷积神经网络（GCN）处理非欧式空间结构的特点，对来自复杂路网的交通流数据进行空间相关性建模。然而，现有基于图卷积的交通流预测方法未能充分考虑空间相关性的有向性和动态性这两个重要特点。考虑到动态交通流呈现出由固定道路结构约束的稳定空间相关性和受交通环境变化影响的动态空间相关性，提出了一种用于动态交通流预测的端到端双流图卷积网络。首先，将实时交通流数据分解为具有不同空间相关
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为提高印刷电路板装配（Printed Circuit Board Assembly，PCBA）中目标区域检测的准确性和实时性，提出一种高斯金字塔变换与新粒子群算法相结合的PCBA模板匹配算法。采用倒Sigmod函数调整粒子群迭代的惯性权值；分别构建个体和群体的自适应学习因子模型；提出粒子是否陷入局部解的自适应判据并对其采用随机动量因子进行调整，从而提出一种新的粒子群算法。分别对待匹配图像和模板图像
无轨爬行式焊接机器人运动方式自由灵活，导致存在超前监测误差的主动视觉传感方法焊缝跟踪精度不高。被动视觉传感方法无超前监测误差，但需采用昂贵的熔池相机，导致设备成本增加。针对该问题，设计一种由双摄像机组成的视觉采集系统，并提出一种熔滴-焊缝同步采集焊接偏差测定方法。首先，通过标定分别校正熔滴和焊缝图像，之后将熔滴、焊缝图像信息融合到同一图像坐标系中。然后，采用凹点区域检测方法定位熔滴图像中的焊丝尖端
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在施工人员复杂姿态下，现有安全帽佩戴检测方法存在检测难度大，精度不高的问题，提出一种基于头部识别的安全帽佩戴检测方法。通过肤色特征识别和头部检测获取头部区域，并进行交叉验证确定头部区域，使用YOLO v4目标检测网络识别安全帽，通过安全帽区域与头部区域的位置关系判断安全帽佩戴情况。最后通过实验对比分析其他安全帽佩戴检测方法的性能，对安全帽佩戴检测方法进行总结并提出展望。
基于成渝地区土地质量地球化学调查资料，研究了四川南部县土壤54种元素（指标）分布特征及其地球化学基准值和背景值。结果表明，与全国土壤相比，该区重金属元素As、Cu、Hg、Pb、Zn基准值较低，Cd、Cr较高，Ni相当；多数重金属元素和植物营养元素背景值低于全国A层土壤背景值，仅CaO、Cd、MgO、Cr、F等元素背景值高于全国水平。多数元素（指标）背景值与基准值相当，说明表生作用和人为活动对表层土
为给定图像自动生成符合人类感知的描述语句是人工智能的重要任务之一.大多数现有的基于注意的方法探究语句中单词和图像中区域的映射关系,而这种难以预测的匹配方式有时会造成两种模态间不协调的对应,从而降低生成描述语句的质量.针对此问题,本文提出一种文本相关的单词注意来提高视觉注意的正确性.这种特殊的单词注意在模型序列地生成描述语句过程中强调不同单词的重要性,并充分利用训练数据中的内部标注知识来帮助计算视觉
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