基于特征融合的物体跟踪系统设计与实现

物体的检测与跟踪目前在计算机视觉领域是十分前沿的研究方向，其可广泛应用于重要会议安保，军事防御，区域警戒等多种应用场景。目前，在物体检测与跟踪领域最具发展前景的研究热点是基于深度特征的检测与跟踪模型的设计，因此本设计基于深度特征和传统特征相融合的方式，对单目标场景下，改进相关算法，并实现了具有物体检测、目标跟踪、兼具性能测试和关键测试结果文件保存功能的物体检测与跟踪系统。并最终通过跟踪数据集对相关算法进行评测。

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基于动宾短语和主题模型的相似缺陷报告识别方法

近年来，随着软件技术的蓬勃发展，软件系统及开发团队的规模也随之迅速增长。若能识别出与新的待修复缺陷报告相似的缺陷报告集合，则对修复缺陷的方法以及修复者指派具有指导性意见；识别相似的代码文件对修复相似的缺陷也有着重要意义，另外对于大型的软件项目，从投入使用到维护阶段，其历史缺陷报告及历史代码文件也会越来越多，其中可用的信息也会越来越多。 本文提出一种基于动宾短语和主题模型的相似缺陷报告识别方法。除了利用通常使用的向量空间模型方法表示文本信息外，通过句法分析提取缺陷报告的结构化信息作为衡量报告间相似度的重要依据。

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基于量化统计的东北近代建筑用砖砌法解码

研究以近代东北地区建筑砌筑方法为研究对象，采用实测数据与文献相互佐证的方法，从建筑的修建国家、建筑分布、砖的制造工艺以及建筑功能等四个方面进行分析，归纳出砖砌筑方法上的规格。为判别建筑历史身份、监工方等信息提供依据。

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寒地办公建筑自然采光及能耗性能设计参量敏感性分析模块构建及应用

随着计算机辅助技术的发展，建筑性能的提升已广受关注。其中，建筑设计参量对建筑性能影响较大，且不同建筑性能对不同建筑设计参量敏感性不同，若能在方案阶段选出敏感性设计参量，则可有效提升后期建筑性能优化效果。本文基于渐进梯度提升回归树算法，运用Python编程在可视化程序编程平台Grasshopper中构建设计参量敏感性分析模块，并结合参数化建模、建筑性能模拟、建筑性能多目标优化整合为建筑性能设计参量敏感性分析工作流进行设计参量敏感性分析并验证。结果显示，办公建筑自然采光与能耗性能对建筑进深、东向中庭宽度与建筑开间设计参量的敏感性较大，且优化方案的UDI性能为74.58%，全年热负荷能耗为79.96KWH/㎡，较既有研究中办公建筑的UDI值与全年热负荷能耗更优。

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位姿参数辨识系统

本文旨在设计实现视觉测量求解的位姿参数辨识系统：（1）采用视觉测量方案，实现非接触、低成本的图像采集系统；（2）利用深度神经网络提供更加准确的特征点提取结果；（3）采用PNP位姿解算方法求解，得到位姿参数辨识结果。初步试验结果表明，该位姿参数辨识系统能够较好的满足使用需求，得到精度较高的辨识结果。

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基于Mask RCNN算法的遥感图像舰船目标旋转检测

近年来，随着遥感图像分辨率的提高，遥感目标检测（例如飞机、船舶、油桶等检测）已成为研究热点。遥感目标检测具有广泛的应用，如军事调查、灾难救援和城市交通管理。针对舰船目标检测问题，本文创新性的利用旋转框标注的遥感数据集DOTA对Mask RCNN算法进行训练。在对后续的性能分析中，陆续引入群组归一化、权重标准化和可变卷积以提升对旋转框的检测效率。

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基于景观生态学的遗产地斑块量化解析与保护策略研究——以中东铁路历史城镇为例

本文基于景观生态学理论和方法为中东铁路线性遗产建立“斑块-廊道-基质”的研究框架，将含有遗产的历史城镇看作遗产地斑块、将中东铁路线性遗产看作遗产廊道、将遗产地周边区域看作城镇基质。通过重新解读景观生态学概念、建立量化模型，揭示遗产地斑块的空间结构特征以及斑块与基质的相互作用关系。

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绿色性能导向下的建筑设计决策信息记录与回溯工具研发

本文通过Python编程语言研发了基于Grasshopper的设计决策信息记录与回溯工具——transDATA，旨在通过自动记录多方案物理环境模拟数据比较设计过程中的建筑参数和绿色性能数值波动，向设计者呈现不同设计决策对建筑绿色性能的影响，从而为面向节能的设计决策提供技术支持。本文以寒地某居住建筑为例展开案例研究实践，结果表明该工具能向设计者反馈窗墙比、建筑开间进深比变化等参数对建筑能耗和自然采光性能的影响，可有效支持设计决策过程。

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历史图上的PageRank算法设计与实现

近些年来,对于静态图的研究越来越全面、深入，已经形成了完善的理论体系。但是，如果考虑到生活中的一些应用问题，如社交网络中不断变化的关系等，使用静态图表示此类时刻都在变化的关系似乎显得有些乏力。而历史图可以用以表示动态变化。PageRank算法是用于衡量网页重要程度的算法，而网络中不断有网站新建或删除，这样的网络用历史图来表示显得相当贴切，因此我们考虑在历史图上利用CSR(Compressed Sparse Row)结构实现PageRank,使得程序能够给出在几个目标时间的各网站的评分，进而能够提供网站评分的变化情况，给出网站影响力趋势的预测。在Wekipedia提供的网页互相连接的Hyperlink networks数据集上将其性能与在链表上实现PageRank算法作比较，结果显示其性能大大优于使用链表结构，并且随着数据规模和目标时间规模的增大，其优势将会越来越明显。

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Cleanits：制造业时序数据清洗系统

目前，制造业机器设备和传感器采集了大量时间序列数据，能够为实现智慧工厂提供故障诊断、需求预测、产品优化等方面的决策支持。工业大数据分析的合理性和可靠性对数据质量提出较高要求，然而机器采集的原始数据中往往混有许多错误。基于此，结合实际制造业数据质量问题现状，本文研究并开发了一个制造业时序数据清洗系统：Cleanits. 该系统实现了对三种严重的制造业时序数据质量问题的检测和修复，有效地提高制造业大数据的质量及其可用性。

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循证视野下的建筑遗产预防性保护研究——以中东铁路建筑遗产预防性保护为例

本文在预防性保护中引入循证理念。通过循证科学的概念综述与理念特征解读论证其对与建筑遗产预防性保护的适用性，耦合循证理念与预防性保护概念。以中东铁路建筑遗产面临的问题为例，在由创证到用证的操作理念下，试构建从调查、诊断到决策、实践、修正及后效评价的标准化程序。具体步骤包括运用系统评价方法建立包含建筑遗产病理学、管理学与行为学的预防性保护的问题集与决策指导证据集合；以之为基础，通过实时监测与日常维护工作对建筑的自然老化进行最大化控制；结合证据素材、模拟结果及历史数据预估突发事件导致的重大风险，并依据证据制定主动性干预策略、风险规划以规避可能损失。将循证理念渗透到预防性保护中，为其计划性与前瞻性的设计方案与管理决策提供实证主义的证据支持，以达到更加高效、准确与科学的最终目标。

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NovelCart智能购物车系统关键技术研究

目前，全国大小超市星罗棋布，几乎所有的超市都会出现大量顾客排队等待结账的场面，这不仅会浪费顾客的时间，也不利于超市的经营与盈利。本文基于超宽带室内定位技术（UWB）、射频识别技术（RFID）以及一些人工智能算法，从技术上解决了传统超市人工收银台结账效率低下、用户长时间排队影响用户体验的问题，同时也解决了现有智能购物车需要用户手动扫描已购商品的问题，实现了功能比较完善并可直接安装在传统购物车上的智能购物车系统NovelCart。 NovelCart智能购物车系统搭载的UHF-RFID模块用于实时获取车内商品信息，同时将信息通过串口发送至ARM主控制器；UWB室内定位模块配合定位基站与STM32协处理器通过串口与树莓派连接，进行室内实时定位，实现固定区域自动结算；与ARM主控制器通过HDMI连接的触摸显示屏可以用来与用户进行交互和AI广告推送；整个系统的核心ARM主控制器依靠强大的计算能力对整个系统进行信息处理，同时根据收集到的用户购物信息，运用关联规则挖掘算法Apriori进行数据挖掘，实现精准的广告推送。NovelCart智能购物车系统的实现，在提升用户购物体验的同时还帮助超市节省了人力成本；且对比现有的一些智能购物车，成本更低，功能更加齐全，设备更加智能，有利于后续推广。

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严寒地区大空间建筑数字化节能设计研究

能源危机与碳排放已成为全球化问题，尤其在冬季采暖能耗巨大的我国严寒地区较为严重。此外，包括大空间建筑在内的公共建筑消耗大量能源，从而引起广泛关注。然而，绿色建筑性能评价时常遇到复杂的权衡问题。多目标优化方法可以有效解决这一问题，帮助设计师获得更多可行方案，并在设计决策方面存在较大优势。与此同时，BIM技术的发展使整合几何建模、性能模拟工具及优化算法成为可能，并在建筑全生命周期信息管理上较为突出。本文基于Revit-Dynamo这一参数化平台，旨在提出一种基于BIM的建筑多绿色性能目标优化方法，在使采光性能最优化的同时降低能耗与碳排放水平。文章详细阐述了多目标优化设计流程，并通过案例研究佐证其适用性。实验结果表明，建筑绿色性能随着迭代次数的增加而逐步提升，进而证明该方法在提升严寒地区大空间建筑绿色性能方面的有效性。

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