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袁静: 作品数：52 被引量：120H指数：5; 供职机构：防灾科技学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金中国地震局教师科研基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术天文地球文化科学电子电信更多>>

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人口密集场所紧急疏散问题的数学模型及其优化解被引量：4: 2009年; 在人口密集场所(馆)观众席位区及疏散通道分布模拟图的基础上,着眼于紧急疏散方案制定中的主要问题,分析人群疏散过程中的主要矛盾,建立了属于非线性规划问题的人员紧急疏散的数学模型.在转化为整数线性规划问题后,可用分枝定界法求解,并用L ingo计算程序实现.所求得的最优解为布局比较简单的场馆制定紧急疏散方案提供了依据.; 张艳芳袁静王福昌赵宜宾赵永安; 关键词：非线性规划紧急疏散分枝定界数学模型

主动轮廓模型在运动舰船目标跟踪中的应用被引量：2: 2016年; 应用数字图像处理技术对视频监控系统中的舰船目标进行运动检测与跟踪。针对水面环境存在的复杂变化,选用混合高斯背景模型的方法构建实时背景模型,应用背景差分法检测出监控画面中的运动舰船区域,并得到舰船目标的初始轮廓,再利用主动轮廓模型方法,提取运动舰船目标轮廓,并利用舰船轮廓实现目标跟踪。实验表明,算法可对目标轮廓进行较好地跟踪,并且复杂度较低。; 袁静王茂发; 关键词：主动轮廓模型混合高斯背景模型目标跟踪

液压支架护帮板工作状态智能识别被引量：1: 2022年; 液压支架护帮板的打开和闭合是煤矿井下的主要作业之一。为了自动识别监控视频中每个护帮板的工作状态,需研究液压支架护帮板工作状态智能识别算法。结合深度学习和计算机视觉的算法,可采用融合幅度信息的光流直方图(Histograms of Oriented Optical Flow,HOF)提取运动特征。实验结果表明:算法的准确率达到88.69%、精确率达到79.08%、召回率达到76.16%、F1_score值达到76.53%,fps值达到18帧/s,验证了该算法的可行性和有效性。; 张键丰继林袁静周涵刘祖阳; 关键词：计算机视觉

基于增强型象限信息的线性测距定位方法被引量：1: 2003年; 为克服基于 Taylor级数展开的局部线性化方法因忽略高阶项而引入定位误差的缺点 ,该文提出了一种新的象限线性化测距定位方法。利用面积坐标系比直角坐标系具有更多象限信息的特点 ,推导了 3站和一般情况下非线性测距方程的精确线性化方法 ,解决了最佳线性测距定位估计问题。仿真实验表明 ,与常规的几何测距定位方法相比 ,基于面积坐标系增强型象限信息的线性测距定位方法具有更高的定位估计精度。在蜂窝移动通信手机自动定位问题中。; 万群刘申建袁静葛凤翔彭应宁; 关键词：蜂窝移动通信系统手机定位

地震信号中干扰噪声自动识别算法: 2023年; 中国地震台网中心地震观测台站数量不断增加,由其记录的地震数据快速增加,有效压制数据中的干扰噪声成为非常重要的工作。观测数据中干扰噪声位置不固定,传统的干扰噪声识别方法耗时长、精度低,难以满足日益增长的数据处理需求。为实现快速识别,精准处理观测数据中的干扰信号,文章提出一种决策树联合YOLOv5的噪声识别检测方法,实验数据表明,该方法对于干扰噪声识别具有很好的检测效果,干扰噪声识别精确率达到94.6%。; 吴泽勇袁静; 关键词：决策树计算机视觉噪声检测

基于递归特性的网络应用流量行为分析被引量：1: 2014年; 准确刻画不同网络应用流量的行为特征,是识别和控制应用流量以及保证互联网服务质量的关键。该文提出一种基于流量系统状态递归特性的分析方法,研究应用流量的内在动力学行为。针对实际网络中多类不同应用流量的时间序列,首先重构流量序列的高维相空间,然后分析应用流量系统状态运动轨迹的递归特性,揭示其各自固有的内在行为。实验结果表明,流量的非线性动力学特征能够准确地刻画各类网络应用流量的行为,并且不随网络规模或网络协议版本的改变而发生变化。因此,流量的非线性动力学特征有助于提高互联网应用流量识别与控制的性能。; 袁静王俊松李强陈曦; 关键词：相空间动力学特征

利用深度自编码算法的地震脉冲信号检测方法被引量：5: 2020年; 四川省汶川地震发生前,一些测震和形变台站记录到了低频脉冲信号。为了进一步分析和判别这类脉冲信号的真实性,提出了基于深度自编码算法的地震脉冲信号检测方法。以汶川地震为例,首先收集四川省49个台站震前9天的波形数据作为样本集,采用连续小波变换获得波形数据的时频谱,然后利用深度自编码神经网络对其进行训练,并应用于地震脉冲异常信号的自动识别。测试结果表明,所构建的深度自编码网络模型具备良好的稳定性,对新数据的识别准确度在93%以上。最后初步统计了汶川地震前1个月四川省出现的疑似脉冲异常的空间分布,从断层慢滑移运动的角度给出了一种可能解释。; 周聪曾祥芝袁静李兴泉王庆良陈文胜; 关键词：连续小波变换异常信号汶川地震

“三全育人”机制在防灾科技学院的实践被引量：1: 2020年; 文章首先阐述了"三全育人"的含义,然后分析了高校育人存在的问题,最后论述了"三全育人"机制在防灾科技学院的实践,包括建立健全教书育人制度和服务育人制度,完善"全员育人";建立健全大学生在校期间学习表现的督查、考核和奖励机制,完善"全程育人";建立健全三个课堂的协同机制,完善"全方位育人"。; 袁国铭袁静袁国娜李翠婷冯燕茹王亚丽; 关键词：全员育人全程育人全方位育人

地磁时变观测数据中高压直流输电干扰事件多尺度表示及识别方法: 2024年; 高效准确地识别地磁时变观测数据中受高压直流输电干扰的波形对于提高地磁时变观测数据质量具有重要意义.然而,由于高压直流输电干扰事件持续时间长短不一、干扰程度变化多样,给识别任务带来巨大困难.为了能自动识别长短不同的高压直流输电干扰事件,本文提出一种高压输电干扰事件的多尺度表示及识别方法:利用小波技术具有多尺度的特性,卷积神经网络具有自动特征提取的特性,将二者结合,设计了一个多输入卷积神经网络模型来识别地磁中的高压直流输电干扰事件.首先使用离散小波技术将地磁时变观测样本进行多尺度分解,得到原始样本的多尺度表示,再将分解后的多尺度地磁时变观测样本分别输入到含有多个输入分支的卷积神经网络中,每个分支分别自动提取不同尺度的特征,然后将多个尺度的特征融合,并加入注意力机制来自适应计算每个尺度特征的权重,对多尺度特征进行加权处理,再采用全连接层和SoftMax层进行分类,本文将该模型命名为CBAM-MCNN.在中国地震前兆台网中心提供的高压直流输电干扰样本上进行试验,并将本文所提出模型的识别效果与现有的全卷积网络、残差神经网络、多输入卷积神经网络、IICM-HVDCT-CNN-LSTM进行了对比,在5271条测试样本集上,本文所提出的CBAM-MCNN模型识别准确率达到了97.14%,F_1值达到了97.12%,远远高于其他4种对比模型.; 李良超刘海军单维锋雷东兴袁静陈俊王浩然袁国铭; 关键词：小波分解

基于区域最大有效信息量的牌照定位新方法: 2014年; 汽车牌照定位的效果直接影响车牌识别系统的工作性能。为了提高定位的准确性,在对现有牌照定位算法的研究和分析的基础上,结合实际工程实例,提出了一种基于区域最大有效信息量的车牌定位新方法,该算法提取图像的垂直信息,通过阈值判断准确定位车牌区域。并使用在不同光照情况下,不同种类车牌图像对该算法进行实验。实验结果表明,该新方法不仅具有良好的定位能力,而且定位速度快,定位准确率高。; 骆继明栗科峰袁静刘时进; 关键词：迭代算法阈值分割牌照定位

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