检索结果-内蒙古大学图书馆

西北工业大学学报 2025年第2期43卷 278-284页

作者：杨艳慧刘逸凡张洋洋冯彦凯张博言梁正霏西北工业大学材料学院陕西西安710072 西北工业大学重庆科创中心重庆401135 抚顺特殊钢股份有限公司技术中心辽宁抚顺113001

以540℃/3 h固溶+60%压下量轴向辗压+180℃/1.5~8 h时效的6061铝合金为研究对象,通过与60%压下量镦粗+540℃/3h固溶+180℃/8 h时效处理对比,研究了合金的组织和力学性能。结果表明:进行轴向辗压形变热处理后,合金内的位错密度增大,无沉... 详细信息

以540℃/3 h固溶+60%压下量轴向辗压+180℃/1.5~8 h时效的6061铝合金为研究对象,通过与60%压下量镦粗+540℃/3h固溶+180℃/8 h时效处理对比,研究了合金的组织和力学性能。结果表明:进行轴向辗压形变热处理后,合金内的位错密度增大,无沉淀析出带(PFZ)宽度有所减小,出现球化β″相;合金在时效时间2.5 h时获得较好的综合力学性能,屈服强度为333 MPa,抗拉强度为359 MPa。随着时效时间延长,合金的晶粒尺寸变化不大,晶粒内部的颗粒状Mg_(2)Si析出相有所减少,晶界上出现少量粗大的颗粒状Mg_(2)Si析出相;拉伸断口处韧窝由大而深逐渐转变为小且浅,合金的塑性随着时效时间的增加呈下降趋势。

关键词： 6061铝合金形变热处理轴向辗压成形力学性能显微组织

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一种基于多样性正实例的单目标跟踪算法

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哈尔滨工业大学学报 2020年第10期52卷 135-143页

作者：张博言钟勇中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049

单目标跟踪是计算机视觉领域中最具有挑战性的应用场景之一.针对跟踪过程中目标物体被遮挡以及运动过程中形变、画面模糊等问题,本文提出一种基于多样性正样本实例的单目标跟踪算法,同时缓解了训练样本不足以及样本缺乏多样性的问题.在... 详细信息

单目标跟踪是计算机视觉领域中最具有挑战性的应用场景之一.针对跟踪过程中目标物体被遮挡以及运动过程中形变、画面模糊等问题,本文提出一种基于多样性正样本实例的单目标跟踪算法,同时缓解了训练样本不足以及样本缺乏多样性的问题.在离线阶段,本文算法首先使用变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)对原始训练样本进行编码映射到隐空间,然后通过隐空间采样重构生成包含多样性的困难正样本数据,提高训练数据的多元性,并结合原始训练样本构建训练数据集;其次,对于训练序列的目标模板、正负样本,使用概率三元组损失函数训练跟踪网络,深入挖掘正负样本间关联,提高跟踪网络的判别性;在线测试阶段,使用训练的孪生神经网络(Siamese Neural Network,SNN)对目标进行跟踪定位,通过对目标模板和搜索区域执行互相关操作,确定目标在当前时刻的位置.对比实验结果表明,本文算法提高了SNN跟踪网络在背景相似物干扰、目标物体运动过程中形态变化、快速运动、旋转、模糊以及被遮挡情况下的鲁棒性和定位准确性,并保持了实时的跟踪表现.

关键词：单目标跟踪卷积神经网络孪生神经网络变分自编码器三元组损失

来源：评论

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基于融合信息的视频目标跟踪算法研究

基于融合信息的视频目标跟踪算法研究

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作者：张博言中国科学院大学

学位级别：博士

视觉目标跟踪作为计算机视觉中重要的研究内容之一，为人机交互、交通流量监控、远程医疗诊断、无人驾驶等领域奠定了基础。随着计算机硬件和机器学习理论的发展，各类目标跟踪算法被相继提出;然而在实际应用中包含了复杂的环境因素，... 详细信息

视觉目标跟踪作为计算机视觉中重要的研究内容之一，为人机交互、交通流量监控、远程医疗诊断、无人驾驶等领域奠定了基础。随着计算机硬件和机器学习理论的发展，各类目标跟踪算法被相继提出;然而在实际应用中包含了复杂的环境因素，例如不同等级的光线变化、背景中相似物体的干扰、目标被其他物体遮挡，目标的快速运动、形变、旋转等自身因素，以及传感器设备的移动、画面分辨率低等问题，对跟踪算法的鲁棒性和适应性提出了较高的要求。\n 本文主要针对上述跟踪场景中的处理难点，提出利用视频序列中的在线信息以及离线阶段的训练数据，提高基于深度神经网络跟踪算法在部分复杂场景下的跟踪表现。主要研究内容和创新点包括:\n (1)提出了一种基于动态模式和卷积特征的目标跟踪算法。该算法融合了卷积神经网络和长短期记忆网络两种深度学习模型，分别采用了目标物体的动态信息和外观特征信息。首先，运用长短期记忆网络提取目标基于时间序列的动态特征，产生当前时刻的目标状态，由此获得准确的预处理目标框;然后基于产生的预处理目标框，使用卷积神经网络提取目标的深度卷积特征，确定目标位置;在跟踪过程中，通过采集成功跟踪时目标样本，对网络参数进行短期和长期更新，以增强网络的适应性。提出的算法在公共视频数据集上与其他类似算法进行了对比实验，结果表明所提出的算法在目标运动过程中被部分遮挡、旋转、光线变化、快速运动情况下具有优异的跟踪表现和鲁棒性。\n (2)针对标签训练数据不足，以及跟踪对象随不同视频内容有所差异的问题，提出了一种基于视频内容信息的目标跟踪算法，该算法综合利用了离线数据的多样性信息和视频内容信息。在离线训练阶段采用变分自编码器产生大量多样性样本数据，结合原始样本构建新的训练数据集，然后采用k-means算法将训练样本数据聚类为多个样本簇，最后根据多个样本簇对应性地训练多个拥有相同网络架构的深度跟踪模型;在线跟踪阶段，内容感知模块根据视频序列初始帧中目标的状态信息选择最适合的训练得到的跟踪网络执行跟踪任务。在公共数据集上的对比实验结果表明，所提出的算法对不同视频序列中的目标实现适应性地跟踪，提高了卷积跟踪网络在包含目标形变、尺度变化、背景嘈杂以及运动模糊因素场景中的性能。\n (3)为了提高深度跟踪网络跟踪实时性，解决多样性样本缺乏以及样本信息利用不充分而导致孪生神经网络在部分复杂场景中表现欠佳的问题，提出了一种基于多样性正样本实例的目标跟踪算法，该方法充分挖掘训练样本中信息，实现了实时的跟踪表现。在离线阶段，使用深度生成网络提供多样性样本数据，提高训练数据的多元性，并结合原始训练样本构建训练数据集;对于训练序列的目标模板、正负样本，使用概率三元组损失函数训练跟踪网络，深入挖掘正负样本间关联，提高跟踪网络的判别性;在线测试阶段，使用经过训练的孪生神经网络对目标进行跟踪定位，通过对目标模板和搜索区域执行互相关操作，确定目标在当前时刻的位置，加速了网络的跟踪速度。对比实验结果表明，本文提出的算法通过挖掘多样性样本中正负样本数据关系，提高了孪生神经跟踪网络在背景相似物干扰、目标物体运动过程中形态变化、快速运动、旋转、画面模糊情况下的鲁棒性和定位准确性，并实现了实时的跟踪表现。

关键词：视频画面目标跟踪算法计算机视觉深度神经网络融合信息

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肿瘤转移抑制基因RKIP的转录调控研究

肿瘤转移抑制基因RKIP的转录调控研究

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作者：张博言北京师范大学

学位级别：硕士

RKIP是一个新的肿瘤转移抑制蛋白，但其在多种肿瘤细胞中表达下调的分子机制目前尚不清楚。为阐明RKIP的转录调控机理，我们首先克隆并利用荧光素酶报告基因分析了RKIP的上游调控序列（-3118/+261）及转录活性，鉴定出两个主要的转录调... 详细信息

RKIP是一个新的肿瘤转移抑制蛋白，但其在多种肿瘤细胞中表达下调的分子机制目前尚不清楚。为阐明RKIP的转录调控机理，我们首先克隆并利用荧光素酶报告基因分析了RKIP的上游调控序列（-3118/+261）及转录活性，鉴定出两个主要的转录调控区：-1374/-193区下调RKIP转录;-193/+261区保持RKIP的高转录活性。进而，利用生物信息学手段分析了-193/+261区潜在的转录元件结合位点。预测结果表明，-193/+261区域存在14个可能的转录元件结合序列，依次为SRY（位于-158/-152区）、PPARγ（位于-103/-84区）、E2F（位于-81/-74区）、GATA-1（位于-52/-43区）、RREB-1（位于-33/-14区）、CREB（位于-28/-17区）、Sp1（分别位于-17/-8和-5/+5区）、Ik-2（位于+46/+57区域）、p300（位于+108/+121区）、AML-1a（分别位于+155/+160和+164/+169区）、Nkx-2（位于+161/+167区）以及USF（位于+161/+168区），其中CREB嵌入RREB-1结合序列，Nkx-2、USF与AML-1a（+164/+169）三者彼此叠加。　　通过共转染分析，我们发现在A-375黑素瘤细胞中，RREB-1与CREB可能存在竞争性结合目标序列的行为，并且CREB与DNA的结合常数大于RREB-1，在RKIP的转录调控中发挥重要作用。基于突变、过表达、shRNA以及EMSA的结果，我们证明RKIP转录调控序列-28/-17可以被CREB识别，并介导CREB调控的RKIP转录活化。由于RKIP抑制Raf-1/MEK/ERK通路并且CREB经由MAPK通路活化，我们的结果提供了一个ERK通路通过活化RKIP进而反馈调控其自身活化的可能性。　　在探求RKIP转录起始事件的过程中，我们的结果表明位于-17/-8、-5/+5的两个Sp1位点对于维持RKIP的基础转录活性具有重要作用。forskolin和H-89均剂量依赖性下调RKIP的转录活性，Sp1可能同样作为cAMP-PKA-CREB通路作用靶点在该结果中发挥作用。综合现有结果，我们推测RKIP的转录起始事件如下：Sp1募集TFIID-TBP进而募集通用转录元件形成转录起始复合物;GATA-1协助转录起始复合物的形成;CREB-CBP/p300使DNA环化为PolII转录提供合适的DNA高级结构。由于GATA-1与CREB位点毗邻，增大了空间位阻，从而削弱RKIP转录对于CREB的应答。　　此外，我们的结果初步表明PPARγ、SRY、GATA-1、p300、AML-1a、Nkx-2以及USF在RKIP的转录调控中均具有作用。

关键词： RKIP基因肿瘤转移抑制 CREB调控转录调控信号通路

来源：评论

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基于动态模式和卷积特征的单目标跟踪算法

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西北工业大学学报 2019年第6期37卷 1310-1319页

作者：张博言钟勇李振东中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041 中国科学院大学北京100049

基于深度特征的目标跟踪网络凭借其对目标视觉特征强大的表征能力获得了令人印象深刻的表现。然而,在一些复杂的跟踪场景中常常涉及目标物体快速运动、光线变化、旋转等,仅仅依赖深度视觉特征难以准确地表征目标物体。针对以上问题,提... 详细信息

基于深度特征的目标跟踪网络凭借其对目标视觉特征强大的表征能力获得了令人印象深刻的表现。然而,在一些复杂的跟踪场景中常常涉及目标物体快速运动、光线变化、旋转等,仅仅依赖深度视觉特征难以准确地表征目标物体。针对以上问题,提出了一种基于融合特征的视频单目标跟踪网络。该网络结合了2种深度学习模型:卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)。首先,运用长短期记忆网络提取目标基于时间序列的动态特征,产生当前时刻的目标状态,由此获得准确的预处理目标框;然后基于产生的预处理目标框,使用卷积神经网络提取目标的深度卷积特征,确定目标位置;在跟踪过程中,通过采集成功跟踪时目标样本,对网络参数进行短期和长期更新,以增强网络的适应性。对比实验结果表明,所提出的方法在目标运动过程中被部分遮挡、运动模糊、快速运动情况下具有优异的跟踪表现和鲁棒性。

关键词：目标跟踪卷积神经网络长短期记忆网络

来源：评论

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基于深度特征聚类的海量人脸图像检索

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哈尔滨工业大学学报 2018年第11期50卷 101-109页

作者：李振东钟勇张博言曹冬平中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049

针对海量人脸图像数据库检索时长的问题,提出了一种基于深度特征聚类的海量人脸图像检索算法.该算法首先使用人脸图像训练集对深度卷积神经网络模型进行人脸图像分类训练,在此基础上采用三元组损失方法对已训练好的人脸图像分类网络模... 详细信息

针对海量人脸图像数据库检索时长的问题,提出了一种基于深度特征聚类的海量人脸图像检索算法.该算法首先使用人脸图像训练集对深度卷积神经网络模型进行人脸图像分类训练,在此基础上采用三元组损失方法对已训练好的人脸图像分类网络模型进行微调,使得网络能够更加有效地提取人脸图像的高层语义特征,构建更具有表征性的人脸图像深度特征.其次采用K-means聚类算法对提取的人脸图像深度特征进行聚类,使得同一个人的人脸图像能够划分到同一簇中,然后在相应的簇中进行人脸图像的深度特征相似度匹配执行人脸图像检索任务.为了进一步提高系统的检索性能,提出人脸图像深度特征融合的查询扩展方法,对待检索的人脸图像深度特征进行融合再次执行检索任务得到最终的检索结果.通过在两个人脸检索数据集(Celebrities Face Set和Labeled Faces in the Wild dataset)上进行详尽实验验证,结果表明,该算法能极大地缩小海量人脸图像数据库的检索范围,在保证一定准确率的前提下有效地提高了人脸图像检索的速度.

关键词：图像检索卷积神经网络特征提取 K-means聚类

来源：评论

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