基於特征融合的物體跟蹤系統設計與實現

物體的檢測與跟蹤目前在計算機視覺領域是十分前沿的研究方向，其可廣泛應用於重要會議安保，軍事防御，區域警戒等多種應用場景。目前，在物體檢測與跟蹤領域最具發展前景的研究熱點是基於深度特征的檢測與跟蹤模型的設計，因此本設計基於深度特征和傳統特征相融合的方式，對單目標場景下，改進相關算法，並實現了具有物體檢測、目標跟蹤、兼具性能測試和關鍵測試結果文件保存功能的物體檢測與跟蹤系統。並最終通過跟蹤數據集對相關算法進行評測。

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基於動賓短語和主題模型的相似缺陷報告識別方法

近年來，隨著軟件技術的蓬勃發展，軟件系統及開發團隊的規模也隨之迅速增長。若能識別出與新的待修復缺陷報告相似的缺陷報告集合，則對修復缺陷的方法以及修復者指派具有指導性意見﹔識別相似的代碼文件對修復相似的缺陷也有著重要意義，另外對於大型的軟件項目，從投入使用到維護階段，其歷史缺陷報告及歷史代碼文件也會越來越多，其中可用的信息也會越來越多。 本文提出一種基於動賓短語和主題模型的相似缺陷報告識別方法。除了利用通常使用的向量空間模型方法表示文本信息外，通過句法分析提取缺陷報告的結構化信息作為衡量報告間相似度的重要依據。

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基於量化統計的東北近代建筑用磚砌法解碼

研究以近代東北地區建筑砌筑方法為研究對象，採用實測數據與文獻相互佐証的方法，從建筑的修建國家、建筑分布、磚的制造工藝以及建筑功能等四個方面進行分析，歸納出磚砌筑方法上的規格。為判別建筑歷史身份、監工方等信息提供依據。

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寒地辦公建筑自然採光及能耗性能設計參量敏感性分析模塊構建及應用

隨著計算機輔助技術的發展，建筑性能的提升已廣受關注。其中，建筑設計參量對建筑性能影響較大，且不同建筑性能對不同建筑設計參量敏感性不同，若能在方案階段選出敏感性設計參量，則可有效提升后期建筑性能優化效果。本文基於漸進梯度提升回歸樹算法，運用Python編程在可視化程序編程平台Grasshopper中構建設計參量敏感性分析模塊，並結合參數化建模、建筑性能模擬、建筑性能多目標優化整合為建筑性能設計參量敏感性分析工作流進行設計參量敏感性分析並驗証。結果顯示，辦公建筑自然採光與能耗性能對建筑進深、東向中庭寬度與建筑開間設計參量的敏感性較大，且優化方案的UDI性能為74.58%，全年熱負荷能耗為79.96KWH/㎡，較既有研究中辦公建筑的UDI值與全年熱負荷能耗更優。

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位姿參數辨識系統

本文旨在設計實現視覺測量求解的位姿參數辨識系統：（1）採用視覺測量方案，實現非接觸、低成本的圖像採集系統﹔（2）利用深度神經網絡提供更加准確的特征點提取結果﹔（3）採用PNP位姿解算方法求解，得到位姿參數辨識結果。初步試驗結果表明，該位姿參數辨識系統能夠較好的滿足使用需求，得到精度較高的辨識結果。

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基於Mask RCNN算法的遙感圖像艦船目標旋轉檢測

近年來，隨著遙感圖像分辨率的提高，遙感目標檢測（例如飛機、船舶、油桶等檢測）已成為研究熱點。遙感目標檢測具有廣泛的應用，如軍事調查、災難救援和城市交通管理。針對艦船目標檢測問題，本文創新性的利用旋轉框標注的遙感數據集DOTA對Mask RCNN算法進行訓練。在對后續的性能分析中，陸續引入群組歸一化、權重標准化和可變卷積以提升對旋轉框的檢測效率。

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基於景觀生態學的遺產地斑塊量化解析與保護策略研究——以中東鐵路歷史城鎮為例

本文基於景觀生態學理論和方法為中東鐵路線性遺產建立“斑塊-廊道-基質”的研究框架，將含有遺產的歷史城鎮看作遺產地斑塊、將中東鐵路線性遺產看作遺產廊道、將遺產地周邊區域看作城鎮基質。通過重新解讀景觀生態學概念、建立量化模型，揭示遺產地斑塊的空間結構特征以及斑塊與基質的相互作用關系。

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綠色性能導向下的建筑設計決策信息記錄與回溯工具研發

本文通過Python編程語言研發了基於Grasshopper的設計決策信息記錄與回溯工具——transDATA，旨在通過自動記錄多方案物理環境模擬數據比較設計過程中的建筑參數和綠色性能數值波動，向設計者呈現不同設計決策對建筑綠色性能的影響，從而為面向節能的設計決策提供技術支持。本文以寒地某居住建筑為例展開案例研究實踐，結果表明該工具能向設計者反饋窗牆比、建筑開間進深比變化等參數對建筑能耗和自然採光性能的影響，可有效支持設計決策過程。

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歷史圖上的PageRank算法設計與實現

近些年來,對於靜態圖的研究越來越全面、深入，已經形成了完善的理論體系。但是，如果考慮到生活中的一些應用問題，如社交網絡中不斷變化的關系等，使用靜態圖表示此類時刻都在變化的關系似乎顯得有些乏力。而歷史圖可以用以表示動態變化。PageRank算法是用於衡量網頁重要程度的算法，而網絡中不斷有網站新建或刪除，這樣的網絡用歷史圖來表示顯得相當貼切，因此我們考慮在歷史圖上利用CSR(Compressed Sparse Row)結構實現PageRank,使得程序能夠給出在幾個目標時間的各網站的評分，進而能夠提供網站評分的變化情況，給出網站影響力趨勢的預測。在Wekipedia提供的網頁互相連接的Hyperlink networks數據集上將其性能與在鏈表上實現PageRank算法作比較，結果顯示其性能大大優於使用鏈表結構，並且隨著數據規模和目標時間規模的增大，其優勢將會越來越明顯。

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Cleanits：制造業時序數據清洗系統

目前，制造業機器設備和傳感器採集了大量時間序列數據，能夠為實現智慧工廠提供故障診斷、需求預測、產品優化等方面的決策支持。工業大數據分析的合理性和可靠性對數據質量提出較高要求，然而機器採集的原始數據中往往混有許多錯誤。基於此，結合實際制造業數據質量問題現狀，本文研究並開發了一個制造業時序數據清洗系統：Cleanits. 該系統實現了對三種嚴重的制造業時序數據質量問題的檢測和修復，有效地提高制造業大數據的質量及其可用性。

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循証視野下的建筑遺產預防性保護研究——以中東鐵路建筑遺產預防性保護為例

本文在預防性保護中引入循証理念。通過循証科學的概念綜述與理念特征解讀論証其對與建筑遺產預防性保護的適用性，耦合循証理念與預防性保護概念。以中東鐵路建筑遺產面臨的問題為例，在由創証到用証的操作理念下，試構建從調查、診斷到決策、實踐、修正及后效評價的標准化程序。具體步驟包括運用系統評價方法建立包含建筑遺產病理學、管理學與行為學的預防性保護的問題集與決策指導証據集合﹔以之為基礎，通過實時監測與日常維護工作對建筑的自然老化進行最大化控制﹔結合証據素材、模擬結果及歷史數據預估突發事件導致的重大風險，並依據証據制定主動性干預策略、風險規劃以規避可能損失。將循証理念滲透到預防性保護中，為其計劃性與前瞻性的設計方案與管理決策提供實証主義的証據支持，以達到更加高效、准確與科學的最終目標。

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NovelCart智能購物車系統關鍵技術研究

目前，全國大小超市星羅棋布，幾乎所有的超市都會出現大量顧客排隊等待結賬的場面，這不僅會浪費顧客的時間，也不利於超市的經營與盈利。本文基於超寬帶室內定位技術（UWB）、射頻識別技術（RFID）以及一些人工智能算法，從技術上解決了傳統超市人工收銀台結賬效率低下、用戶長時間排隊影響用戶體驗的問題，同時也解決了現有智能購物車需要用戶手動掃描已購商品的問題，實現了功能比較完善並可直接安裝在傳統購物車上的智能購物車系統NovelCart。 NovelCart智能購物車系統搭載的UHF-RFID模塊用於實時獲取車內商品信息，同時將信息通過串口發送至ARM主控制器﹔UWB室內定位模塊配合定位基站與STM32協處理器通過串口與樹莓派連接，進行室內實時定位，實現固定區域自動結算﹔與ARM主控制器通過HDMI連接的觸摸顯示屏可以用來與用戶進行交互和AI廣告推送﹔整個系統的核心ARM主控制器依靠強大的計算能力對整個系統進行信息處理，同時根據收集到的用戶購物信息，運用關聯規則挖掘算法Apriori進行數據挖掘，實現精准的廣告推送。NovelCart智能購物車系統的實現，在提升用戶購物體驗的同時還幫助超市節省了人力成本﹔且對比現有的一些智能購物車，成本更低，功能更加齊全，設備更加智能，有利於后續推廣。

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嚴寒地區大空間建筑數字化節能設計研究

能源危機與碳排放已成為全球化問題，尤其在冬季採暖能耗巨大的我國嚴寒地區較為嚴重。此外，包括大空間建筑在內的公共建筑消耗大量能源，從而引起廣泛關注。然而，綠色建筑性能評價時常遇到復雜的權衡問題。多目標優化方法可以有效解決這一問題，幫助設計師獲得更多可行方案，並在設計決策方面存在較大優勢。與此同時，BIM技術的發展使整合幾何建模、性能模擬工具及優化算法成為可能，並在建筑全生命周期信息管理上較為突出。本文基於Revit-Dynamo這一參數化平台，旨在提出一種基於BIM的建筑多綠色性能目標優化方法，在使採光性能最優化的同時降低能耗與碳排放水平。文章詳細闡述了多目標優化設計流程，並通過案例研究佐証其適用性。實驗結果表明，建筑綠色性能隨著迭代次數的增加而逐步提升，進而証明該方法在提升嚴寒地區大空間建筑綠色性能方面的有效性。

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