检索结果-内蒙古大学图书馆

控制工程 2025年第2期32卷 280-289页

作者：崔文杰唐俊侯运锋李清都上海理工大学机器智能研究院上海200093 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

近年来,相关研究已经证明能够通过强化学习生成稳健的双足机器人行走步态。然而,传统机器人的结构能效较低。针对这一问题,基于一种能效更高的伸缩腿结构的机器人,提出一种运用周期函数来交替奖励与惩罚双足触地的方法,来改进传统训练... 详细信息

近年来,相关研究已经证明能够通过强化学习生成稳健的双足机器人行走步态。然而,传统机器人的结构能效较低。针对这一问题,基于一种能效更高的伸缩腿结构的机器人,提出一种运用周期函数来交替奖励与惩罚双足触地的方法,来改进传统训练学习方法生成步态不规律的现象,鼓励智能体生成对称步态。实验证明,通过简单运用周期函数设计稠密奖励函数,可以有效指导伸缩腿机器人生成高效的运动模式,能够有效提高机器人的能效,且具有较高的鲁棒性。

关键词：强化学习伸缩腿双足机器人步态生成

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基于回环边残差聚焦权重模型的位姿图优化算法

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计算机应用研究 2025年第1期42卷 149-155页

作者：冒凡魏国亮蔡洁郑劲康简单上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学管理学院上海200093 上海理工大学理学院上海200093

基于图优化的同时定位与建图(SLAM)系统中含有大噪声的回环边,可能严重阻碍优化器迅速收敛到最优解,显著降低定位精确性和地图一致性。因此,针对大噪声回环边的优化算法的鲁棒性至关重要。引入K-means聚类思想,对回环边残差值进行分类,... 详细信息

基于图优化的同时定位与建图(SLAM)系统中含有大噪声的回环边,可能严重阻碍优化器迅速收敛到最优解,显著降低定位精确性和地图一致性。因此,针对大噪声回环边的优化算法的鲁棒性至关重要。引入K-means聚类思想,对回环边残差值进行分类,进而建立了一种新的残差阈值模型,自适应调整回环边在优化时的权重,减少回环边对优化的影响;然后,基于迭代重加权最小二乘的思想形成了RW-RLSPGO算法(residual weighted enhancement for recursive least squares pose graph optimization algorithm,RWRLSPGO);最后,在模拟和真实的PGO数据集上进行蒙特卡罗实验。实验结果表明,RW-RLSPGO算法在准确性和鲁棒性方面都取得了显著的提高,验证了其在大噪声环境下的有效性。

关键词：同时定位与建图位姿图优化回环边大噪声聚类

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考虑多类型交通参与者的图遍历多模态车辆轨迹预测

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公路交通科技 2025年第3期42卷 1-10页

作者：周亦威劳逸男赵靖王子元上海理工大学管理学院上海200093 上海理工大学智慧城市交通研究院上海200093 上海理工大学智慧应急管理学院上海200093 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

【目标】为了提高复杂城市道路场景下智能网联汽车轨迹的长时预测精度,综合考虑了不同类型交通参与者(如车辆、行人、障碍物)及轨迹预测的不确定性。【方法】首先,提出了基于图遍历策略的考虑城市多类交通参与者的多模态轨迹预测模型,... 详细信息

【目标】为了提高复杂城市道路场景下智能网联汽车轨迹的长时预测精度,综合考虑了不同类型交通参与者(如车辆、行人、障碍物)及轨迹预测的不确定性。【方法】首先,提出了基于图遍历策略的考虑城市多类交通参与者的多模态轨迹预测模型,依据城市结构化道路场景和高清地图构建车道图,提取道路场景信息。其次,采用门控循环单元对目标车辆及其周边车辆历史轨迹和道路场景信息进行编码,并通过自注意力机制获取目标车辆与不同类型交通参与者及车道图信息间的交互特征。随后,通过图注意力网络处理,生成反映上下文信息的向量。然后,通过学习图离散遍历策略的不同可能性,结合轨迹预测模块在车道图的子集上探索多目标策略,输出多模态的预测结果。最后,基于凝聚层次聚类的轨迹聚类算法,将模型输出的1000条多模态预测轨迹进行聚类分析,选出输出概率最高的预测轨迹。【结果】所提出的轨迹预测模型在nuScenes公开数据集上的试验结果表明,其在评价指标最小平均位移误差和最小最终距离误差上相比其余主流的5种模型均有所降低,在6 s预测时域内展现了良好性能,使用RTX 4060在测试集上对每个样本进行预测的平均时间为0.017 s,进一步提升了模型性能。【结论】本研究方法适用于多类型交通参与者的复杂城市交通环境,有效提升了车辆轨迹预测精度和质量,且模型所需算力较低。

关键词：智能交通多模态轨迹预测图遍历策略多类型交通参与者智能网联汽车

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基于前馈注意力ConvNeXt模型分割腹部CT中的胰腺

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中国医学影像技术 2025年第3期41卷 466-472页

作者：张文瀚王永雄曾福斌曹洋森上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 海军军医大学第一附属医院放疗科上海200433

目的观察基于融合前馈注意力(FA)ConvNeXt架构模型(SC 2-Net)用于分割腹部CT图中胰腺的价值。方法纳入80名健康成人(数据集1)及68例胰腺病变患者腹部3D CT图(数据集2)。向ConvNeXt网络模型中引入FA机制,在编码器部分引入可缩放卷积模块(... 详细信息

目的观察基于融合前馈注意力(FA)ConvNeXt架构模型(SC 2-Net)用于分割腹部CT图中胰腺的价值。方法纳入80名健康成人(数据集1)及68例胰腺病变患者腹部3D CT图(数据集2)。向ConvNeXt网络模型中引入FA机制,在编码器部分引入可缩放卷积模块(SCB)和特征门控(FG)模块,建立并改进ConvNeXt模型,与其他模型(基于Transformer的Swin UNETR、nnFormer、UNETR、TransBTS模型,以及基于ConvNeXt的3D UX-NET模型)对比观察分割胰腺效果,并对加入的模块进行消融实验。结果SC 2-Net模型可准确分割胰腺,其在数据集1的戴斯相似系数(DSC)、95%豪斯多夫距离(HD95)及平均表面距离(MSD)分别为0.92±0.01、(1.08±0.05)mm及(2.12±0.01)mm,SC 2-Net分割胰腺的DSC及HD95均优于其他模型;在数据集2分别为0.82±0.03、(3.35±0.36)mm及(0.87±0.15)mm,均优于其他模型。SC 2-Net在2个数据集中均分割出完整胰腺,而其他模型均存在欠分割或误分割。FA模块加入基础网络后对分割效果产生了显著影响。结论SC 2-Net可提升分割腹部CT图中胰腺的效果。

关键词：胰腺体层摄影术,X线计算机图像分割

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用于病理切片检测的大视场变焦显微镜光学系统设计

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光学技术 2025年第1期51卷 7-12页

作者：韦晓孝戴振秋何晓冰周辰胡蝶上海理工大学光电信息与计算机工程学院先进成像及精密检测系统实验室上海200093

针对传统显微系统在覆盖较大面积的病理切片时需多次成像,并且运用图像拼接技术的挑战,设计了一款大视场变焦显微光学系统。通过巧妙结合大视场显微物镜和变焦筒镜,该系统实现了对病理切片的一次成像,从而获取了病理切片的全部信息。通... 详细信息

针对传统显微系统在覆盖较大面积的病理切片时需多次成像,并且运用图像拼接技术的挑战,设计了一款大视场变焦显微光学系统。通过巧妙结合大视场显微物镜和变焦筒镜,该系统实现了对病理切片的一次成像,从而获取了病理切片的全部信息。通过调整变焦筒镜系统的放大倍率,可以观察到局部疑似病变组织。使用ZEMAX光学软件分别对大视场显微物镜和变焦筒镜进行了优化设计。设计结果表明,组合系统焦距范围为90~800mm,实现12倍变焦,工作距离为100mm,分辨率可达到3.45μm,在全视场范围内,MTF在75lp/mm处均大于0.3,接近衍射极限。仿真结果表明镜头像质优良,最大物方视场达到18mm×18mm,成功实现了大面积的待测样品从细节到全貌的观测,显著提高了检测效率。

关键词：光学设计大视场显微系统变焦一次成像

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基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法

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液晶与显示 2025年第3期40卷 505-515页

作者：曹洁牛瑜梁浩鹏兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730030 兰州城市学院信息工程学院甘肃兰州730020 兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050

针对自然复杂场景中行人拥挤和相互遮挡,导致检测精度不佳的问题,提出了一种基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法。首先,针对遮挡行人特征提取问题,利用跨空间高效多尺度注意力机制(Efficient Multi-Scale Attention Module with Cros... 详细信息

针对自然复杂场景中行人拥挤和相互遮挡,导致检测精度不佳的问题,提出了一种基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法。首先,针对遮挡行人特征提取问题,利用跨空间高效多尺度注意力机制(Efficient Multi-Scale Attention Module with Cross-Spatial Learning,EMA)重新分配主干网络的权重,并跨维度学习不同通道特征之间的相关性,以增强模型对行人目标可见区域的关注。其次,针对检测模型复杂性较高的问题,设计了高效轻量化连接模块(Efficient Lightweight Connection Module,ELCM),旨在提升模型表达能力的同时加快训练速度。最后,构建了聚焦边界框损失函数Focal-SIoU loss,该损失函数注重抑制低质量样本,同时添加角度损失提高模型的检测精度。实验结果表明,所提算法在行人检测数据集Wider-Person与Crowd Human数据集上的均值平均精度分别达到83.7%和82.6%,相比其他先进的算法,在密集拥挤人群检测任务中有显著检测优势。

关键词：密集行人检测优化权重聚焦边界框损失函数 YOLOv7

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基于可逆神经网络的小波域抗屏摄数字水印

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上海理工大学学报 2025年

作者：程森茂郭玳豆栗风永韩彦芳秦川上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海电力大学计算机科学与技术学院

屏摄信道传输中的多媒体安全问题是数字水印研究领域中的一大难点。鉴于屏摄过程中光照度和采样失真较为严重，电子信道设计的水印方法并不适用于屏摄信道，提出了一种基于可逆神经网络的小波域抗屏摄水印方法解决“跨媒介鲁棒性”问题... 详细信息

屏摄信道传输中的多媒体安全问题是数字水印研究领域中的一大难点。鉴于屏摄过程中光照度和采样失真较为严重，电子信道设计的水印方法并不适用于屏摄信道，提出了一种基于可逆神经网络的小波域抗屏摄水印方法解决“跨媒介鲁棒性”问题。通过基于U-Net结构的预处理网络对水印信息和原始图像进行预编码生成残差图像；将该残差图像与原始图像进行离散小波变换并利用可逆神经网络实现在小波域的水印嵌入和提取；在模型训练过程中加入噪声池，以提升抵抗屏摄噪声攻击的鲁棒性。实验结果表明，通过所提方法生成的含水印图像具有更好的视觉质量，且在不同距离、角度和光照度的屏摄情况下均有着较高的水印信息提取准确率。

关键词：鲁棒水印屏幕拍摄可逆神经网络小波域

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多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别

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光电工程 2025年第1期52卷 53-66页

作者：刘仲民杨富君胡文瑾兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州730030

针对无监督域自适应行人重识别中存在的感受野不足、全局特征与局部特征联系不紧密等问题,提出了一种多尺度特征交互的无监督域自适应行人重识别方法。首先利用特征压缩注意力机制对图像特征进行压缩并输入到网络以增强丰富的局部信息... 详细信息

针对无监督域自适应行人重识别中存在的感受野不足、全局特征与局部特征联系不紧密等问题,提出了一种多尺度特征交互的无监督域自适应行人重识别方法。首先利用特征压缩注意力机制对图像特征进行压缩并输入到网络以增强丰富的局部信息。其次,设计了残差特征交互模块,通过特征交互的方式将全局信息编码到特征中,同时增大模型感受野,强化网络对行人特征信息的提取能力。最后,采用基于部分卷积的瓶颈层模块在部分输入通道上进行卷积运算以减少冗余计算,提高空间特征提取效率。实验结果显示,该方法在三个适应性数据集上mAP分别达到了82.9%、68.7%、26.6%,Rank-1分别达到了93.7%、82.7%、54.7%,Rank-5分别达到了97.4%、89.9%、67.5%。表明所提方法能够使行人特征得到更好的表达,识别精度得到提高。

关键词：行人重识别无监督域自适应特征压缩多尺度特征交互部分卷积

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智慧教育中的大语言模型综述

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智能系统学报 2025年

作者：肖建力黄星宇姜飞上海理工大学光电信息与计算机工程学院重庆市科学技术研究院

近年来，人工智能技术在教育领域的广泛应用正逐步革新现代教育的模式，教育面临新的机遇和挑战。特别是随着大语言模型的兴起，人工智能有望融入到教与学的过程中，教育模式由传统的师—生二元模式正转变为师—生—机三元模式。文章以... 详细信息

近年来，人工智能技术在教育领域的广泛应用正逐步革新现代教育的模式，教育面临新的机遇和挑战。特别是随着大语言模型的兴起，人工智能有望融入到教与学的过程中，教育模式由传统的师—生二元模式正转变为师—生—机三元模式。文章以教育领域内应用的大语言模型为研究焦点，介绍了大语言模型在教育中的特点。以当前主流的几种大语言模型为例，详细阐述这些模型在教育中的实际应用情况，总结了目前教育大模型的共性以及差异性特点。还探讨了如何开发和训练满足教育需求的定制化大语言模型，这一过程对实际应用至关重要。基于训练完成的教育大模型，进一步阐释了其存在的局限性，并展望了未来教育领域可能出现的新型大模型及其发展趋势。

关键词：人工智能智慧教育大模型教育技术自然语言处理教育应用多模态学习学习分析

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交通大模型综述

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交通运输工程学报 2025年第1期25卷 8-28页

作者：肖建力邱雪张扬苏海昇李志鹏张传明上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海市城乡建设和交通发展研究院(上海市数字化城市管理中心) 上海200032 上海交通大学计算机学院上海200240 同济大学电子与信息工程学院上海201804 北京百度网讯科技有限公司北京100085

对大语言模型(LLMs)技术在交通领域的促进作用进行了深入探讨,展现了其在改善交通管理和控制、提高交通安全以及推动自动驾驶技术发展方面的巨大潜力;系统阐述了LLMs、视觉大模型、多模态大模型的基本概念及发展历程。针对部分交通LLMs... 详细信息

对大语言模型(LLMs)技术在交通领域的促进作用进行了深入探讨,展现了其在改善交通管理和控制、提高交通安全以及推动自动驾驶技术发展方面的巨大潜力;系统阐述了LLMs、视觉大模型、多模态大模型的基本概念及发展历程。针对部分交通LLMs,总结了它们的模型架构和训练方法,探讨了LLMs在交通领域,如交通管理和控制、交通安全和自动驾驶方面的主要应用。研究结果表明:在交通管理和控制方面,LLMs的应用可改善交通信号控制和交通状态预测等问题,并为城市交通管理带来新的可能性,这不仅能减少交通拥堵,还降低环境污染;在交通安全方面,相比于传统模型,LLMs的应用显著提高交通事故分析和预测能力,通过对历史事故数据的深入学习,模型能够识别出事故高发区域和时段,从而采取预防措施,提高交通安全指数;在自动驾驶领域,传统模型向多模态自动驾驶模型的转变不仅能提高自动驾驶系统的决策和环境适应能力,还会为用户提供更加安全、舒适的驾驶体验。本文挖掘了LLMs在当今交通领域中的潜力和价值,同时为实现更加智能、高效的交通系统提供了有用的建议,如降低交通LLMs的计算成本,提升模型的实时性和可靠性等。

关键词：智能交通通用大模型交通大模型交通安全自动驾驶

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