【摘 要】
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随着智慧交通行业的蓬勃发展,人们出行的安全和效率等问题逐渐变成了社会持续关注的重点。针对现有算法在城市道路交通中对车辆与行人等移动目标检测和跟踪存在的弊病与不足,本文提出了一种改进YOLOX目标检测算法,并针对多场景需求训练了三种改进Byte Track目标跟踪器,同时在相关数据集上完成了实验验证,最终设计实现了一个多场景目标跟踪系统。本文的主要内容如下:（1）通过对目标检测和目标跟踪领域的算法进
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随着智慧交通行业的蓬勃发展,人们出行的安全和效率等问题逐渐变成了社会持续关注的重点。针对现有算法在城市道路交通中对车辆与行人等移动目标检测和跟踪存在的弊病与不足,本文提出了一种改进YOLOX目标检测算法,并针对多场景需求训练了三种改进Byte Track目标跟踪器,同时在相关数据集上完成了实验验证,最终设计实现了一个多场景目标跟踪系统。本文的主要内容如下:（1）通过对目标检测和目标跟踪领域的算法进行详细对比分析,本文基于城市道路交通环境特点,选取了YOLOX目标检测算法和Byte Track目标跟踪算法进行研究,并针对YOLOX目标检测算法对小目标检测性能不足的问题,从两个方面对YOLOX进行优化。首先,在网络结构上嵌入三个改进注意力模块CBAM,去除了骨干网络中的一个残差块,并将所有普通卷积层置换为深度可分离卷积,以实现小目标检测精度和速度的提升;其次,使用了更合适的DIo U Loss和Focal Loss损失函数,优化了网络训练,进一步提升了网络的精度。通过在Tiny Person数据集上进行对比实验和消融实验,验证了算法的有效性。（2）基于目标跟踪数据集扩充和模型泛化能力提升的必要性,本文使用Air Sim开源仿真系统自行制作了一个有关车辆和行人两大类别的仿真数据集,并递归命名为UNU’s Not Unreal,简称UNU。UNU数据集取自City Environ和Air Sim NH两大场景共4个视频序列,每个视频序列有效时长20秒。此数据集丰富了目标跟踪领域数据集的多样性,并为以后相关研究奠定了必要的数据基础。（3）以Byte Track-vehicle、Byte Track-person和Byte Track-both跟踪器为核心,基于Python语言使用Py Side2设计实现了一个前后端交互的多场景目标跟踪系统。本文所提出的目标检测与跟踪算法具有很高的精度和速度,相关研究不仅可以应用于智能交通系统和智能视频监控领域,也可为智能视觉导航和现代化军事任务等提供一定的理论依据与方法借鉴。
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同轴套管换热器是实现中深层地热能井下高效取热技术之一，其换热能力对地热系统的可持续开发至关重要。以关中地区为例，考虑地层不均匀性建立中深层地热井同轴套管传热计算模型，研究注入温度、注入流量、埋管深度等因素对其取热性能的影响，探讨间歇开采工况下注入温度和注入流量对热储层温度恢复的影响。结果表明：随着注入流量增加，出口流体温度下降，但整个系统的取热功率提高；当注入温度较高时，可有效提高出口流体温度，但
学界对契诃夫小说中的“小市民习气”与现代性体验的研究并未能很好地结合起来。前者往往被搁置于道德批判层面，后者则将关注点放在其对资本主义现代化各要素的文学表现上。实际上契诃夫穷一生之力创作刻画的“市民阶层”众生相和随之表现出来的“契诃夫情绪”与“媚俗”，正是他最突出的现代性体验。通过契诃夫对现代性重要面相之一——市民阶层——的精准描摹，我们看到了俄国现代化发展除农民问题之外的另一个短板：平庸、懦弱的
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