检索结果-内蒙古大学图书馆

郑州大学学报（理学版） 2023年第3期55卷 57-64页

作者：刘拥民王靖枫黄浩徐卓农中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004 中南林业科技大学智慧林业云研究中心湖南长沙410004

针对高维数据集结构复杂且冗余度高的问题,提出一种新型二进制人工蜂群算法进行特征选择。该算法在雇佣蜂蜜源搜索阶段应用差分思想,增加多项式差分变异算子,实现蜜源更新环节的多维性、高效性;在跟随蜂阶段和侦察蜂阶段分别引入交叉算... 详细信息

针对高维数据集结构复杂且冗余度高的问题,提出一种新型二进制人工蜂群算法进行特征选择。该算法在雇佣蜂蜜源搜索阶段应用差分思想,增加多项式差分变异算子,实现蜜源更新环节的多维性、高效性;在跟随蜂阶段和侦察蜂阶段分别引入交叉算子和最优保存策略,进一步打破局部最优,有效提升了人工蜂群算法的收敛效果;对蜜源的二进制初始化处理,使得算法在特征选择过程中取得了良好表现。在4个Benchmark测试函数上进行实验,结果表明,新算法的寻优精度和收敛速度优于其他4种经典搜索算法。同时,选取7个常用高维数据集进行特征选择,并与7种经典降维算法进行对比,发现新算法的特征约简程度普遍高于88%,并且随着数据集维度的增高,新算法的降维程度和分类精度优于其他7种降维算法。

关键词：特征选择高维数据人工蜂群算法差分进化算法

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基于注意力机制的轻量化YOLO v5s蓝莓检测算法

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河南农业科学 2024年第3期53卷 151-157页

作者：刘拥民张炜麻海志刘原张毅中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004 中南林业科技大学智慧林业云研究中心湖南长沙410004

为实现自然环境下蓝莓的精确快速检测,在YOLO v5s的基础上提出了一种结合轻量级网络和注意力机制的改进算法。首先,在主干网络和检测头的位置去除了最大目标检测层的结构,因而降低模型的参数量,增强模型对小目标的检测能力。其次,将MHSA... 详细信息

为实现自然环境下蓝莓的精确快速检测,在YOLO v5s的基础上提出了一种结合轻量级网络和注意力机制的改进算法。首先,在主干网络和检测头的位置去除了最大目标检测层的结构,因而降低模型的参数量,增强模型对小目标的检测能力。其次,将MHSA(Multi‐head self‐attention,多头自注意力)替换了SPPF(Spatial pyramid pooling‐fast,快速空间金字塔池化)前面的C3模块,使模型学习到更全面的特征表示,增强模型对蓝莓图像中复杂空间关系和上下文信息的理解能力。最后,在C3模块中加入了S-PSA(Sequential polarized self‐attention,顺序极化自注意力),以便模型能够更好地捕捉特征图中相邻区域之间的上下文依赖关系。结果表明,改进后的YOLO v5s算法对成熟、半成熟和未成熟蓝莓的检测精度分别提升1.2、4.4、2.6百分点,平均精度提升2.7百分点,模型参数量减少76.0%。与当前主流轻量化目标检测模型相比,改进后的模型性能更加优越,能为自然环境下蓝莓采摘机器人视觉系统提供一种有效的方案。

关键词：蓝莓检测 YOLO v5s 轻量级网络注意力机制多头自注意力

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FSDN:基于嵌套U-Net结构的人脸阴影检测模型

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郑州大学学报（理学版） 2023年第2期55卷 51-56页

作者：刘佳奇易积政陈爱斌中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004 中南林业科技大学人工智能应用研究所湖南长沙410004

人脸阴影检测通常作为人脸图像相关任务的预处理步骤,避免阴影带来干扰。提出基于深度学习的人脸阴影检测方案,在解决方案中,首先根据光照和人脸结构信息,对耶鲁人脸数据库中1600张光照不均匀人脸图像的阴影区域进行标注,构建人脸阴影... 详细信息

人脸阴影检测通常作为人脸图像相关任务的预处理步骤,避免阴影带来干扰。提出基于深度学习的人脸阴影检测方案,在解决方案中,首先根据光照和人脸结构信息,对耶鲁人脸数据库中1600张光照不均匀人脸图像的阴影区域进行标注,构建人脸阴影检测数据集;之后设计基于嵌套U-Net结构和注意力模块的人脸阴影检测网络,嵌套U-Net结构被用于提取图像的高分辨率信息和全局特征,注意力模块被用于融合各个嵌套U-Net的输出,同时抑制低阶子层带来的噪声信息;最后在标注的人脸检测数据集上对网络进行了评估,实验结果表明,所提方法的平均检测错误率比对照组中最优方案降低了14.2%,可以有效地检测图像中的小面积阴影,并提供更精确的阴影边缘定位。

关键词：人脸图像阴影检测卷积神经网络注意力机制

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基于双向循环生成对抗网络的无线传感网入侵检测方法

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计算机应用 2023年第1期43卷 160-168页

作者：刘拥民杨钰津罗皓懿黄浩谢铁强中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410004 中南林业科技大学智慧林业云研究中心长沙410004

针对无线传感器网络(WSN)入侵检测方法在离散高维特征的不平衡数据集上检测精度低和泛化能力差的问题,提出一种基于双向循环生成对抗网络的WSN入侵检测方法 BiCirGAN。首先,引入对抗学习异常检测(ALAD)通过潜在空间合理地表示高维、离... 详细信息

针对无线传感器网络(WSN)入侵检测方法在离散高维特征的不平衡数据集上检测精度低和泛化能力差的问题,提出一种基于双向循环生成对抗网络的WSN入侵检测方法 BiCirGAN。首先,引入对抗学习异常检测(ALAD)通过潜在空间合理地表示高维、离散的原始特征,提高对原始特征的可理解性。其次,采用双向循环对抗的结构确保真实空间和潜在空间双向循环的一致性,从而保证生成对抗网络(GAN)训练的稳定性,并提高异常检测的性能。同时,引入Wasserstein距离和谱归一化优化方法改进GAN的目标函数,以进一步解决GAN的模式崩坏与生成器缺乏多样性的问题。最后,由于入侵攻击数据的统计属性随时间以不可预见的方式变化,建立带有Dropout操作的全连接层网络对异常检测结果进行优化。实验结果表明,在KDD99、UNSW-NB15和WSN_DS数据集上,相较于AnoGAN、BiGAN、MAD-GAN以及ALAD方法,BiCirGAN在检测精确度上提高了3.9%~33.0%,且平均推断速度是ALAD方法的4.67倍。

关键词：无线传感器网络入侵检测生成对抗网络谱归一化对抗学习

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基于视觉辅助与自适应粒子滤波的机器人自定位

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郑州大学学报（理学版） 2023年第5期55卷 73-80页

作者：刘超凡于文涛曲枫张祺徐浩中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

为解决机器人自定位粒子退化问题,提出一种基于视觉辅助与自适应粒子滤波的机器人自定位方法。首先采用改进萤火虫优化算法调整基于双里程运动模型的建议分布,然后使用融合视觉标签验证信息的子群互助重采样算法,在缓解粒子退化的同时... 详细信息

为解决机器人自定位粒子退化问题,提出一种基于视觉辅助与自适应粒子滤波的机器人自定位方法。首先采用改进萤火虫优化算法调整基于双里程运动模型的建议分布,然后使用融合视觉标签验证信息的子群互助重采样算法,在缓解粒子退化的同时提高粒子多样性。从位姿跟踪误差和粒子多样性两个方面对算法进行评价,结果表明,所提算法在仿真和真实环境下都具有较高的定位精度和稳定性。

关键词：自适应粒子滤波萤火虫算法视觉辅助定位互助重采样

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轻量级词典协同记忆聚焦处理的Web攻击检测研究

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重庆理工大学学报（自然科学） 2023年第3期37卷 172-182页

作者：刘拥民黄浩石婷婷欧阳金怡刘翰林谢铁强中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410004 中南林业科技大学智慧林业云研究中心长沙410004

使用深度学习模型检测Web攻击,输入完整的HTTP文本会使词典增大,进而导致模型参数过载,增加存储成本。此外,攻击载荷的位置不确定性及语义复杂性会导致漏报率高。针对模型参数过载和漏报攻击载荷问题,提出了一种基于轻量级词典协同记忆... 详细信息

使用深度学习模型检测Web攻击,输入完整的HTTP文本会使词典增大,进而导致模型参数过载,增加存储成本。此外,攻击载荷的位置不确定性及语义复杂性会导致漏报率高。针对模型参数过载和漏报攻击载荷问题,提出了一种基于轻量级词典协同记忆聚焦处理模型的Web攻击检测方法。生成轻量级词典,结合轻量级词典的预处理规则,依次执行保留、替换、添加、丢弃等操作预处理HTTP文本,减轻参数过载问题。结合基于双向长短时记忆和多头注意力机制的记忆聚焦处理模型,提高记忆能力和对攻击载荷的聚焦处理能力以降低漏报率。在模拟数据集上新方法的准确率为98.66%,比URL_WORD+GRU提高了3.19百分点,在检测的攻击类型中,最低的漏报率为0.60%。实验结果表明:新方法能有效解决参数过载问题,提高检测准确率,同时降低漏报率。

关键词： Web攻击检测文本预处理多头注意力机制聚焦处理

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基于生成对抗网络与多头注意力的文本隐写术

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计算机工程与科学 2023年第10期45卷 1789-1796页

作者：黄瑶潘丽丽熊思宇蒋湘辉马俊勇中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

随着深度学习的发展,基于文本生成的隐写术取得了重大突破。现有基于文本生成的方法存在暴露偏差的问题,即训练阶段每个输入都来自真实样本标签,预测阶段的输入来自上一时刻预测的输出。训练和预测之间的输入样本差异会产生误差积累,使... 详细信息

随着深度学习的发展,基于文本生成的隐写术取得了重大突破。现有基于文本生成的方法存在暴露偏差的问题,即训练阶段每个输入都来自真实样本标签,预测阶段的输入来自上一时刻预测的输出。训练和预测之间的输入样本差异会产生误差积累,使得生成样本与真实样本分布相差过大。针对这个问题,提出了一种基于生成对抗网络和多头注意力的文本隐写术—TS-GANMA。首先,利用生成对抗网络训练文本生成器,通过多头注意力机制提取多头注意力得分参与奖惩模块的奖励计算,得到更适合生成器的反馈信息。随后,生成器与鉴别器进行对抗训练,能够解决暴露偏差的问题,优化文本生成模型。最后,对文本生成模型输出的条件概率分布进行编码,实现秘密信息嵌入。实验结果表明,在相同的嵌入率时,TS-GANMA隐写术与LSTM-vlc和ADG相比,隐写文本的困惑度有显著的降低,这是因为采用TS-GANMA进行文本隐写,生成的隐写文本与真实文本的统计分布更加拟合,生成的隐写文本质量更高。

关键词：文本隐写暴露偏差生成对抗网络多头注意力

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基于ResNet-50的级联注意力遥感图像分类

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广西师范大学学报（自然科学版） 2023年第6期41卷 80-91页

作者：宋冠武陈知明李建军中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

知识蒸馏能提高神经网络的泛化能力,可解决遥感图像场景分类时标注数据不足的问题。遥感图像存在的类间高相似性会导致中间知识特征丢失,针对该问题,本文提出一种基于自蒸馏级联注意力机制的特征提取方法(SDCASA)。首先构造权值共享的... 详细信息

知识蒸馏能提高神经网络的泛化能力,可解决遥感图像场景分类时标注数据不足的问题。遥感图像存在的类间高相似性会导致中间知识特征丢失,针对该问题,本文提出一种基于自蒸馏级联注意力机制的特征提取方法(SDCASA)。首先构造权值共享的教师、学生网络;然后使用级联注意力模块精细化深层教师网络所提取到的特征,同时保留被浅层神经网络过滤的中间边缘信息;再利用精细化之后的特征指导学生网络学习;最后在下游训练一个线性分类器完成特征分类。在3个公开数据集AID、MLRSNet、EuroSAT上使用20%和50%的样本训练,分类准确率分别达到85.17%、90.10%、91.13%和85.50%、92.13%、91.17%。此方法能有效提高遥感图像场景分类准确率,性能优于主流自监督图像分类方法SimSiam、SwAV、MoCov2、Deepcluster,具有良好的应用价值。

关键词：自蒸馏注意力机制遥感图像自监督学习图像分类

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基于对比自监督的遥感图像场景分类

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燕山大学学报 2023年第3期47卷 236-245页

作者：吴奕恒陈知明戴颖成欧阳文欣李建军刘峰中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410000

基于视觉Transformer的自监督模型掩码自编码器因其优秀的全局特征捕捉能力,被广泛应用于遥感图像分类领域。但该模型存在图像重建训练时局部上下文语义信息易丢失从而限制其分类精度的进一步提升。针对以上问题,本文提出了融合掩码重... 详细信息

基于视觉Transformer的自监督模型掩码自编码器因其优秀的全局特征捕捉能力,被广泛应用于遥感图像分类领域。但该模型存在图像重建训练时局部上下文语义信息易丢失从而限制其分类精度的进一步提升。针对以上问题,本文提出了融合掩码重建和对比学习的三阶段自监督遥感图像分类新模型——对比掩码自编码器。第一阶段进行掩码重建预训练,以提取遥感图像全局特征;第二阶段则通过对比学习中的正负样本补充第一阶段掩码建模过程中丢失的局部上下文信息;最后通过训练线性分类器完成特征分类。在公开遥感图像数据集AID和NWPU-RESISC45上将本文方法与主流自监督分类方法、监督分类方法进行对比实验。实验结果表明,该模型在两个数据集上分类精度分别达到95.37%和95.14%,性能优于DINO、MoCo、SSGANs等主流自监督模型,接近GLANet、CANet、MG-CAP(Sqrt-E)等主流监督模型,具有良好的应用价值。

关键词：自监督学习对比学习遥感图像特征提取无监督预训练

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基于Sentinel-2遥感影像的崇礼区地上生物量反演

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中南林业科技大学学报 2024年第2期44卷 53-61页

作者：颜辉蒋湘涛王汶珮伍振宇刘帆魏英杰中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004 中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410006

【目的】以Sentinel-2遥感影像数据为基础,结合森林实测样地数据,以崇礼区森林地上生物量反演为例提出反演新思路。【方法】基于2021年7月河北省崇礼区Sentinel-2遥感影像数据、2021年6—8月的71块崇礼区森林样地实测数据,利用实测数据... 详细信息

【目的】以Sentinel-2遥感影像数据为基础,结合森林实测样地数据,以崇礼区森林地上生物量反演为例提出反演新思路。【方法】基于2021年7月河北省崇礼区Sentinel-2遥感影像数据、2021年6—8月的71块崇礼区森林样地实测数据,利用实测数据中的胸径、树高,根据河北省森林生物量计算公式计算各样地实测生物量,通过SNAP、ENVI等软件对遥感数据进行重采样、裁剪等预处理,提取影像原始波段,并计算植被指数、纹理因子、缨帽指数等遥感因子,对遥感因子进行皮尔逊相关性分析筛选,并以匹配最佳纹理窗口大小优化纹理因子的选择,分别采用多元线性回归、BP神经网络以及随机森林3种算法进行崇礼区AGB建模,利用R2以及RMSE评价其模型精度,并选取最优模型进行生物量反演并绘制生物量空间分布图。【结果】1)在遥感因子选择中,除了常规的绿波段、红波段和2个植被红边波段与植被指数DVI、SAVI、EVI,纹理因子的均值和缨帽指数的亮度与绿度在生物量反演模型的建立中也起到了重要的作用,且纹理因子窗口大小的选择也会对最终模型的精度造成影响;2)3种模型的精度均满足反演生物量的要求,以随机森林模型效果最好、多元线性回归模型次之、BP神经网络模型精度最低,但经过十则交叉验证法的BP模型精度有所提升,最优的随机森林模型R2达到了0.843;3)经过最优模型的反演,崇礼区AGB分布主要在50~200 mg·hm^(-2),集中在西部环山地带,存在明显的空间异质性。【结论】利用Sentinel-2遥感影像反演森林生物量具有较高的精度,随着植被指数、缨帽指数、纹理因子的加入,模型效果呈递增趋势,并且纹理因子的窗口大小选择在森林生物量遥感反演中有着重要的影响。

关键词： Sentinel-2 AGB 纹理因子窗口选择随机森林

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