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- 29 篇 管理科学与工程(可...
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主题

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3 篇 光纤编码
3 篇 智能巡检
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3 篇 遥感图像
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2 篇 可靠性
2 篇 人工智能
2 篇 三维成像
2 篇 故障检测
2 篇 自监督学习
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2 篇 yolov8
2 篇 yolov5
2 篇 高光谱图像
2 篇 红外图像

机构

13 篇 北京理工大学
11 篇 北京航空航天大学
11 篇 北方工业大学
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3 篇 中国科学院大学
3 篇 中国西昌卫星发射...
3 篇 天津浩源慧能科技...
3 篇 北京信息科技大学
3 篇 国网青海省电力公...
2 篇 中国计量科学研究...
2 篇 军事科学院国防科...
2 篇 国网宁夏电力有限...
2 篇 华南农业大学
2 篇 国能龙源环保有限...
2 篇 分数域信号与系统...
2 篇 五邑大学
2 篇 北京市农林科学院...
2 篇 中国兵器工业计算...
2 篇 国网宁夏电力有限...
2 篇 西安电子科技大学

作者

5 篇 杨东凯
4 篇 王彦平
4 篇 师皓
3 篇 刘琳洁
3 篇 后兴海
3 篇 杨兴
3 篇 王峰
3 篇 熊宗炬
3 篇 刘畅
3 篇 杨林慧
3 篇 李鹏刚
3 篇 李伟
3 篇 李金昆
3 篇 王辰
2 篇 洪晓纯
2 篇 姚雯
2 篇 张波
2 篇 何宁辉
2 篇 谭传瑞
2 篇 王爵

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97 篇 中文

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基于文本引导的时序动作分割方法

基于文本引导的时序动作分割方法

引用

第十八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：曹秋实冯春燕李政杨洋郭彩丽北京邮电大学信息与通信工程学院

时序动作分割(temporal action segmentation,TAS)的目标是为给定视频的每一帧分配一个动作标签。以往的研究多集中于通过改进网络结构来增强视频建模,但往往忽视了动作标签中文本信息在捕捉时间依赖性方面的作用。由于动作标签简短,充... 详细信息

时序动作分割(temporal action segmentation,TAS)的目标是为给定视频的每一帧分配一个动作标签。以往的研究多集中于通过改进网络结构来增强视频建模,但往往忽视了动作标签中文本信息在捕捉时间依赖性方面的作用。由于动作标签简短,充分利用这些文本信息仍然面临挑战。随着近期预训练多模态模型在视频理解任务中的显著进展,为文本信息与视频帧有效结合提供了新方法。提出了一种基于文本引导的即插即用的时序动作分割方法(text-guided temporal action segmentation,TG-TAS),利用预训练多模态模型嵌入视觉和文本特征,并通过比较它们的相似性实现动作分割。该方法通过文本提示模块(text prompt)将简短的标签扩展为完整的描述,同时通过图像-文本匹配模块(image-text matching,ITM)标准化特征尺度,实现更为准确的相似性计算。在50Salads和GTEA数据集上的实验结果表明,TG-TAS在不增加额外资源消耗的情况下显著提升了分割性能。

关键词：时序动作分割预训练多模态模型文本引导

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探地雷达地下小目标三维距离偏移成像方法

探地雷达地下小目标三维距离偏移成像方法

引用

第十八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：孙熙韬盛世文闫伟浩闻海达杨小鹏兰天北京理工大学重庆创新中心北京理工大学信息与电子学院军工保密资格审查认证中心中国电子科技集团公司第五十研究所

针对地下掩埋小目标不能准确成像的问题,提出了使用距离偏移算法(range migration,RM)对C扫描数据进行成像的方法。使用gprMax构建一个包含小目标的三维场景模型并生成相应的C扫描数据;在C扫描数据末尾添加适量零矩阵以增加采样点从而... 详细信息

针对地下掩埋小目标不能准确成像的问题,提出了使用距离偏移算法(range migration,RM)对C扫描数据进行成像的方法。使用gprMax构建一个包含小目标的三维场景模型并生成相应的C扫描数据;在C扫描数据末尾添加适量零矩阵以增加采样点从而有效减小栅栏效应对成像结果的负面影响;对处理后的数据进行傅里叶变换获得频率域的数据同时进行波场分析;通过三维色散公式的映射、插值实现变量替换;通过逆傅里叶变换得到最终的成像结果。通过对模拟和实测数据的对比分析,验证所提方法在地下小目标三维成像结果的有效性同时评估了算法的执行时间。实验结果显示,相较于现有方法,改进的RM算法能够更好地还原出地下小目标,同时在很大程度上减少了运行时间。

关键词：探地雷达距离偏移成像地下小目标三维成像

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基于缩略图实例归一化LinearWCT的光学到SAR图像风格迁移

基于缩略图实例归一化LinearWCT的光学到SAR图像风格迁移

引用

第十八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：王辰后兴海刘琳洁刘畅毕福昆北方工业大学信息学院北方工业大学电气与控制工程学院

随着遥感技术的发展,合成孔径雷达(SAR)图像在多个领域得到广泛应用,SAR图像具备高分辨率和全天候工作的优势,但其获取成本高且技术复杂。为了解决SAR图像获取困难以及高分辨遥感图像风格迁移引起的内存问题,提出一种基于缩略图实例归一... 详细信息

随着遥感技术的发展,合成孔径雷达(SAR)图像在多个领域得到广泛应用,SAR图像具备高分辨率和全天候工作的优势,但其获取成本高且技术复杂。为了解决SAR图像获取困难以及高分辨遥感图像风格迁移引起的内存问题,提出一种基于缩略图实例归一化LinearWCT的光学到SAR图像风格迁移方法,该方法综合考虑了SAR图像和光学图像的特点,通过将输入图像分割成小块,使用新颖的缩略图实例归一化(TIN)执行逐块风格迁移,从而生成对应的SAR图像。实验结果表明,所提出的方法在高分辨率遥感图像风格迁移中取得了较好的效果,并且在SODA-A光学遥感数据集上取得了较低的内容损失和风格损失,生成的SAR图像相比其他算法能够保留更清晰的内容语义且更真实。

关键词：遥感图像合成孔径雷达(SAR) 风格迁移缩略图实例归一化 LinearWCT

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基于全局异质图神经网络的社交推荐算法

基于全局异质图神经网络的社交推荐算法

引用

第十八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：金敏玉丁迪李志文华信咨询设计研究院有限公司技术发展部华信咨询设计研究院有限公司数智工程院中国兵器工业计算机应用技术研究所

由于社交网络(用户-用户社交关系)和用户-物品交互关系都可以自然地表示为图结构数据,因此图神经网络(graph neural networks,GNNs)已被广泛应用于社交推荐。尽管目前基于GNN的推荐方法效果良好,但仍然存在以下的不足:(1)目前基于GNN的... 详细信息

由于社交网络(用户-用户社交关系)和用户-物品交互关系都可以自然地表示为图结构数据,因此图神经网络(graph neural networks,GNNs)已被广泛应用于社交推荐。尽管目前基于GNN的推荐方法效果良好,但仍然存在以下的不足:(1)目前基于GNN的方法较少采用同时考虑用户-用户社交关系、用户-物品交互关系和物品-物品相似性的异质全局图,这可能导致对用户和物品进行特征提取时缺少相关语义信息和拓扑信息。(2)部分现有模型仅使用初始评分或物品的附带属性(如类别)建立的物品-物品连接,这在社交推荐方面是不充分的。为了解决这些问题,提出了一种基于全局异质图神经网络(globalhetero-geneous graph neural network,GHGNN)的社交推荐算法,GHGNN模型从全局统一的视角学习异质图神经网络,基于用户-用户社交关系、用户-物品交互关系和物品-物品相似性三种异质信息,采用图学习器,分别学习和优化用户-用户和物品-物品连接特征,与用户-物品交互关系结合学习得到用户、物品的高阶特征表示,完成最终的评分预测。在三个真实世界数据集上的实验证明了GHGNN模型的有效性。

关键词：推荐算法图神经网络社交推荐

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基于双平行线阵和联合IAA-RIT的毫米波雷达高精度2D-DOA估计方法

基于双平行线阵和联合IAA-RIT的毫米波雷达高精度2D-DOA估计方法

引用

第十八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：于丹阳杜磊中国计量科学研究院力学与声学计量科学研究所

高精度二维波达角(2D-DOA)估计是毫米波雷达进行精准目标定位的重要手段。针对毫米波雷达目标探测中天线孔径受限、信号相干、少快拍等问题,提出了一种基于双平行线阵和联合迭代自适应算法与旋转不变技术(IAA-RIT)的2D-DOA估计方法。该... 详细信息

高精度二维波达角(2D-DOA)估计是毫米波雷达进行精准目标定位的重要手段。针对毫米波雷达目标探测中天线孔径受限、信号相干、少快拍等问题,提出了一种基于双平行线阵和联合迭代自适应算法与旋转不变技术(IAA-RIT)的2D-DOA估计方法。该方法基于双平行线阵中的子阵1构建迭代自适应算法谱,通过谱峰搜索获得目标水平角与俯仰角的耦合角度估计值,基于两个子阵构建扩展协方差矩阵并利用空间平滑技术进行信号解相干,基于耦合角度估计值对信号方向矩阵进行重构并计算两个子阵间的旋转不变关系,可获得另一组耦合角度估计值,基于两组耦合角度估计值并利用空间几何关系对水平角和俯仰角进行解耦合。实验结果表明,IAA-RIT可在信噪比良好时仅使用极少快拍数据对相干信号进行高精度2D-DOA估计,且无需进行额外的角度匹配。

关键词：毫米波雷达迭代自适应旋转不变技术双平行线阵少快拍信号相干角度匹配

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基于渐进融合与位置强化网络的书法握笔姿势检测

基于渐进融合与位置强化网络的书法握笔姿势检测

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第十八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：汪刘洋后兴海李智多盛智勇刘文楷北方工业大学信息学院北方工业大学电气与控制工程学院

一种基于渐进融合与位置强化驱动的YOLOv8(you only look once v8)模型被用于书法握笔姿势检测技术中,针对握笔姿势细节丰富,握笔姿态多样,关键特征难以提取等问题,该技术在模型主干网络中融入了CA(coordinate attention)坐标注意力机制... 详细信息

一种基于渐进融合与位置强化驱动的YOLOv8(you only look once v8)模型被用于书法握笔姿势检测技术中,针对握笔姿势细节丰富,握笔姿态多样,关键特征难以提取等问题,该技术在模型主干网络中融入了CA(coordinate attention)坐标注意力机制,增强模型对手部关键特征的学习能力,提高检测精度。同时采用AFPN(advanced feature pyramid network)渐进式特征金字塔网络以代替原有的PAN(path aggregation network)结构,提高了模型在不同背景与光照条件下的握笔姿势检测稳健性和泛化能力,同时保证了运行效率。该方法依靠握笔手势特征自建了包含12种握笔姿势类型的20 651张图像的握笔姿势数据集。通过实验验证,改进后的YOLOv8模型在握笔姿势检测任务上比原有的模型m AP值高了3.4个百分点,达到了94.3%,展现出较高的识别准确率、召回率及良好的实时性。

关键词：握笔姿势数据集目标检测 CA坐标注意力 YOLOv8

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基于时空注意力中心差分图卷积的异常行为识别

基于时空注意力中心差分图卷积的异常行为识别

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第十八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：刘畅牛长流王辰刘琳洁李琳北方工业大学信息学院北方工业大学网络中心

随着摄像头在日常生活中广泛应用,仅仅凭借人工来筛查视频监控中的异常行为已经无法满足人们的需求。近年来,鉴于图卷积网络GCN(graph convolutional network)在骨架动作识别领域所展现出的潜力,该领域已逐渐成为科研探索的热点,吸引了... 详细信息

随着摄像头在日常生活中广泛应用,仅仅凭借人工来筛查视频监控中的异常行为已经无法满足人们的需求。近年来,鉴于图卷积网络GCN(graph convolutional network)在骨架动作识别领域所展现出的潜力,该领域已逐渐成为科研探索的热点,吸引了众多学者的深切关注与深入研究,但仍存在诸多难点,如在不同场景或个体上,异常行为的表现存在很大差异;异常行为往往与正常行为的区别是极其细微的。因此,提出了一项新的异常行为识别技术,基于时空注意力和中心差分图卷积,可以更准确、高效地识别异常行为。首先基于中心差分图卷积CDGC(center difference graph convolution)构建了自适应的中心差分图卷积ACDGC(adaptive center difference graph convolution),它能够根据需要灵活处理与中心节点相关的邻近节点信息。此外,引入了时间空间注意机制STA (spatial temporal attention)以减少过多的无用信息并专注于最有价值且最具区分度的数据,这有助于提升模型的辨识精度。实验结果表明,相较于基线方法所提方法能够更加准确地进行骨架异常行为识别。

关键词：异常行为识别中心差分图卷积时空注意力

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基于均方误差网络优化的时序InSAR相位解缠方法

基于均方误差网络优化的时序InSAR相位解缠方法

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第十八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：王彦平王纪清白泽朝余快史海涛申文杰北方工业大学信息学院中国空间技术研究院

相位解缠是时序InSAR(MT-InSAR)高精度形变测量的关键步骤,合适的空间网络结构直接影响相位解缠的精度和可靠性。目前主流的Delaunay三角网在大梯度形变的情况下易包含不满足相位连续性假设的弧段,造成解缠误差。提出了一种基于均方误差... 详细信息

相位解缠是时序InSAR(MT-InSAR)高精度形变测量的关键步骤,合适的空间网络结构直接影响相位解缠的精度和可靠性。目前主流的Delaunay三角网在大梯度形变的情况下易包含不满足相位连续性假设的弧段,造成解缠误差。提出了一种基于均方误差(MSE)的空间网络优化方法。采用最小二乘法(LS)计算各弧段的解缠相位,利用均方误差筛选弧段,剔除较大均方误差值的弧段;采用Dijkstra算法,以时间相干性为权重,重新连接被剔除弧段的顶点,构建更加可靠的网络;利用Edgelist算法空间维相位解缠。采用仿真数据对不同网络解缠结果进行了对比分析。实验结果表明,相比于Delaunay网络,解缠精度提升了64.4%,与APSP网络相比解缠精度提升了6.5%,验证了所提方法的有效性。

关键词：相位解缠时序InSAR 空间网络优化最小二乘法 Dijkstra算法

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基于快速傅里叶的多尺度医学影像分割网络

基于快速傅里叶的多尺度医学影像分割网络

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第十八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：麦超云洪晓纯秦传波张洪燚王倩文柯晓鹏五邑大学电子与信息工程学院

在医学图像分割领域,传统的卷积神经网络（CNN）感受野大小相对固定,导致了它们捕获不同尺度特征的能力下降,使模型处理尺寸不一和形状不规则的目标性能受到限制。针对该问题,设计了一个基于快速傅里叶变换的多尺度扩张卷积分割网络,主... 详细信息

在医学图像分割领域,传统的卷积神经网络（CNN）感受野大小相对固定,导致了它们捕获不同尺度特征的能力下降,使模型处理尺寸不一和形状不规则的目标性能受到限制。针对该问题,设计了一个基于快速傅里叶变换的多尺度扩张卷积分割网络,主要分为两个模块,分别是快速傅里叶特征提取模块和多尺度扩张卷积模块。该模型使用快速傅里叶特征提取模块提取特征图中的空间频率信息,捕获全局上下文信息。通过多尺度扩张卷积模块对编码器的输出进行多尺度特征提取及融合,进一步细化高级特征,捕捉不同尺度目标之间的依赖关系。在公开数据集进行训练和测试,Topow2023数据集上Dice达到84.06%,FLARE2022数据集上Dice达到93.08%,同时在不影响全局接受域的情况下大大减少了计算需求。

关键词：医学图像分割傅里叶变换全局感受野扩张卷积多尺度特征提取

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复杂背景下番茄采摘机器人双目视觉检测技术研究

复杂背景下番茄采摘机器人双目视觉检测技术研究

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第十八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：张帅帅伍恩慧蔡奇洋赵贤德江苏大学农业工程学院北京市农林科学院智能装备技术研究中心农业农村部农业传感器重点实验室华南农业大学工程学院

番茄自动化采摘过程中面临着复杂背景干扰,低成本实现番茄高效检测和定位是采摘机器人需要解决的重要问题。基于低成本双目相机采集数据,通过快速图像处理,实现双目视觉下番茄的检测和定位。首先利用颜色通道差分和自适应阈值分割技术,... 详细信息

番茄自动化采摘过程中面临着复杂背景干扰,低成本实现番茄高效检测和定位是采摘机器人需要解决的重要问题。基于低成本双目相机采集数据,通过快速图像处理,实现双目视觉下番茄的检测和定位。首先利用颜色通道差分和自适应阈值分割技术,提取目标区域。然后对二值图像进行孔洞填充,获得目标连通区域。通过区域属性分析(包含面积和圆形度),对目标区域进一步筛选,以消除噪声和非目标区域。通过将RGB图像转换为HSV颜色空间,分析目标的色调分量以判断其成熟度。再通过计算左右图像对应区域的绝对差值之和(SAD),找到最佳匹配位置。基于左右图像中目标的水平像素差及相机基线距离和焦距,用三角测量方法计算目标的深度信息,并结合相机内参矩阵,最终得到目标在三维空间中的坐标。实验结果表明,该方法能够以极低的物料成本和算力要求,快速准确识别并定位番茄,且可以有效判断其成熟度,在采摘机器人的应用上具有较高的实用价值。

关键词：采摘机器人图像处理双目视觉阈值算法

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