检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2023年第7期28卷 2120-2134页

作者：举雅琨蹇木伟饶源张述高峰董军宇中国海洋大学计算机科学与技术学院青岛266100 山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014

目的光度立体算法是一种单视角下的稠密三维重建方法,其利用相同视角下来自不同光照方向的一系列图像恢复像素级的表面法向。拍摄光度立体图像所用的高分辨率线性响应相机的成本十分昂贵且难以获取,很难通过传感器直接获取超高分辨率图... 详细信息

目的光度立体算法是一种单视角下的稠密三维重建方法,其利用相同视角下来自不同光照方向的一系列图像恢复像素级的表面法向。拍摄光度立体图像所用的高分辨率线性响应相机的成本十分昂贵且难以获取,很难通过传感器直接获取超高分辨率图像来恢复高分辨率表面法向。因此,提出一种基于深度神经网络的光度立体超分算法,以从低分光度立体图像中恢复出准确的高分表面法向。方法首先,对原始的低分光度立体图像进行归一化预处理操作,以消除剧烈变化的表面反射率影响,并消减过饱和镜面反射的影响。随后,提出多层聚合超分光度立体网络(multi-level aggregation super resolution photometric stereo network,MASR-PSN)。MASR-PSN包含一个新颖的深浅层融合的最大池化聚合框架、权值共享的特征回归器、并行设计的不同尺寸卷积核的并行回归器结构,能够在保留多尺度信息的同时,增强特征表示,防止模式坍塌学习到某一固定尺度相关的非重要特征,以及防止3×3卷积核带来空间域上的过度平滑。结果广泛的消融实验证明了提出的深浅层聚合层和并行权值共享回归器的有效性,能明显减少生成表面法向的平均角度误差(mean angular error,MAE)。本文方法仅需其他方法一半分辨率的光度立体图像,而能准确地恢复出复杂表面的结构。DiLiGenT benchmark数据集的定量实验和Light Stage Data Gallery数据集、Gourd数据集的定性实验显示,MASR-PSN在预测表面法向精确度方面有明显提升。在DiLiGenT benchmark数据集中,本文方法在仅使用其他方法一半分辨率的光度立体图像的情况下,以96幅图像为输入时,取得7.31°的平均角度误差,比最佳方法提升0.08°,以10幅图像为输入时,取得9.00°的平均角度误差,比最佳方法提升0.43°。结论提出的MASR-PSN方法提升了光度立体任务表面法向重建的准确性,在低分辨率的输入图像下,依然可以恢复出细节清晰的超分辨率表面法向。

关键词：三维重建光度立体表面法向恢复深度学习超分辨率

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CT-TDMA:水下传感器网络高效TDMA协议

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通信学报 2012年第2期33卷 164-174页

作者：洪璐洪锋李正宝郭忠文中国海洋大学信息科学与工程学院计算机科学与技术系山东青岛266100

针对水下无线传感器网络(UWSN,underwater sensor networks)提出以发送端为中心以连续时间为计量单位的冲突状态模型——局部冲突状态图及其分布式构建算法,并在此基础上设计了基于启发式规则的水下传感器网络TDMA协议(CT-TDMA,continuo... 详细信息

针对水下无线传感器网络(UWSN,underwater sensor networks)提出以发送端为中心以连续时间为计量单位的冲突状态模型——局部冲突状态图及其分布式构建算法,并在此基础上设计了基于启发式规则的水下传感器网络TDMA协议(CT-TDMA,continuous time based TDMA)。CT-TDMA利用UWSN中同一接收节点与不同发送节点之间链路时延的差异性,减少在目的端的接收帧之间的空闲时间,从而提高网络流量;基于启发式规则的分配算法,能有效缩短连续时间轴上的时刻分配所花费的时间。模拟实验证明:CT-TDMA与以ST-MAC为代表的按时隙分配的TDMA方案相比,网络流量提高了20%,数据分组的端到端时延降低了18%;与由全局知识所计算出的最优分配策略相比,网络流量达到了80%,端到端时延仅延长了12%。

关键词：水下传感器网络 MAC协议 TDMA ST-MAC

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水下传感器网络安全研究

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计算机学报 2012年第8期35卷 1594-1606页

作者：魏志强杨光丛艳平中国海洋大学信息科学与工程学院计算机科学与技术系山东青岛266100

水下传感器网络是一种新型的水下网络系统.文中分析研究了水下传感器网络面临的安全威胁、攻击和安全问题,结合水下环境和水下传感器网络特点,分析了严重威胁水下传感器网络的攻击.由于水下传感器网络和水声信道的特性,水下传感器网络... 详细信息

水下传感器网络是一种新型的水下网络系统.文中分析研究了水下传感器网络面临的安全威胁、攻击和安全问题,结合水下环境和水下传感器网络特点,分析了严重威胁水下传感器网络的攻击.由于水下传感器网络和水声信道的特性,水下传感器网络易受各种恶意的攻击,特别是低成本的拒绝服务攻击会严重破坏网络的服务.现有的陆地传感器网络的安全策略不能直接移植应用到水下传感器网络,并且这些安全策略都是针对某一协议层,由于分层策略的缺点和限制,分层的安全策略不能有效防护混合攻击和跨层攻击,水下传感器网络应采用跨层安全体系结构.

关键词：水下传感器网络安全问题分层安全跨层安全

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水下无线传感器网络的研究进展

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计算机研究与发展 2010年第3期47卷 377-389页

作者：郭忠文罗汉江洪锋杨猛倪明选中国海洋大学信息科学与工程学院计算机科学与技术系香港科技大学计算机科学与工程系

随着世界各国对海洋权益的日益重视、发展海洋经济热潮的兴起和陆地无线传感器网络研究的迅速发展,水下无线传感器网络的研究已经成为新的研究热点.首先对水下传感器网络通信技术、传感器网络节点、网络体系结构和水下声学传播特征作了... 详细信息

随着世界各国对海洋权益的日益重视、发展海洋经济热潮的兴起和陆地无线传感器网络研究的迅速发展,水下无线传感器网络的研究已经成为新的研究热点.首先对水下传感器网络通信技术、传感器网络节点、网络体系结构和水下声学传播特征作了介绍;进而重点对物理层、数据链路层、网络层、传输层、跨层设计、网络信息处理技术、水下定位和仿真平台8个方面的研究进展作了系统的综述;最后介绍了国内外主要研究机构的情况,并讨论了水下无线传感器网络研究存在的一些问题和需要进一步研究的方向.

关键词：水下传感器网络水声通信网络 MAC协议路由协议水下定位

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基于Transformer和通道混合并行卷积的高光谱图像去噪

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中国图象图形学报 2024年第7期29卷 2063-2074页

作者：胡帅高峰龚卓然陶盛恩上官心语董军宇中国海洋大学计算机科学与技术学院青岛266100 中国海洋大学三亚海洋研究院三亚572025

目的高光谱图像因设备及环境因素容易受到噪声污染,导致图像的可见性和分析精度降低,因此高光谱图像去噪任务已经成为遥感图像处理领域国内外研究热点。当前的高光谱图像去噪方法主要面临两个难题:1)对特征的全局信息利用不足。当前基... 详细信息

目的高光谱图像因设备及环境因素容易受到噪声污染,导致图像的可见性和分析精度降低,因此高光谱图像去噪任务已经成为遥感图像处理领域国内外研究热点。当前的高光谱图像去噪方法主要面临两个难题:1)对特征的全局信息利用不足。当前基于卷积神经网络的方法受限于卷积核的大小,难以捕获特征的全局信息;2)卷积神经网络和Transformer在结构上存在差异,导致两者难以融合,因此,需要考虑合理的特征交互方式,来平衡局部和全局特征提取之间的关系。方法针对上述问题,本文提出了基于Transformer和通道混合并行卷积的高光谱图像去噪模型,包括3个模块:通道混合特征提取模块、基于块下采样的全局增强模块和自适应双向特征融合模块。通过这3个模块的相互作用,可以充分结合全局和局部的特征信息,处理不同区域中的噪声和纹理差异,有效提高模型对空间细节信息的恢复能力。结果实验在2个数据集上与主流的5种方法进行比较,在Pavia数据集中设置不同高斯噪声强度的情况下,相比于性能第2的模型,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)值最大提高了0.4 dB;在ICVL数据集中设置各种混合噪声的情况下,相比于性能第2的模型,PSNR最大提高了2.18 dB。同时可视化的去噪结果图像体现了本文所提出的去噪模型的优异性能。结论本文方法在各种噪声情况下均具有较好的去噪效果,显著优于当前主流方法,能够有效去除高光谱图像中噪声,同时保留图像丰富的纹理信息。

关键词：高光谱图像去噪通道混合 Transformer 特征融合全局注意力

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基于深度学习和模糊C均值的心电信号分类方法

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自动化学报 2018年第10期44卷 1913-1920页

作者：吴志勇丁香乾许晓伟鞠传香中国海洋大学信息科学与工程学院青岛266100 山东理工大学计算机科学与技术学院淄博255000

针对长时海量心电信号自动分类系统中,心电专家诊断费时、费力和成本高,心电信号形态复杂导致特征提取困难,异常诊断模型适应性差、准确度低等问题,本文提出一种基于深度学习和模糊C均值的心电信号分类方法.该方法主要包括心电信号降噪... 详细信息

针对长时海量心电信号自动分类系统中,心电专家诊断费时、费力和成本高,心电信号形态复杂导致特征提取困难,异常诊断模型适应性差、准确度低等问题,本文提出一种基于深度学习和模糊C均值的心电信号分类方法.该方法主要包括心电信号降噪预处理、心电信号分段和采样点统一化、无监督心跳特征学习、模糊C均值分类4个步骤,给出了模糊C均值深度信念网络FCMDBN模型结构和学习分类算法.仿真实验基于MIT-BIH心率异常数据库表明,与基于传统心电特征人工设计的分类方法相比,本文提出的信号诊断方法具有较高的适应性和准确度.

关键词：心电信号分类深度学习模糊C均值深度信念网络

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面向不平衡数据集的一种改进的k-近邻分类器

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东北大学学报（自然科学版） 2019年第7期40卷 932-936页

作者：刘鹏杜佳芝吕伟刚窦明武中国海洋大学计算中心山东青岛266100 中国海洋大学信息学院山东青岛266100 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 中国海洋大学教育技术系山东青岛266100

心脏心律失常数据集的心电图(ECG)数据往往存在各心律失常类型下样本数量不平衡问题.针对此问题,提出了一种新的模式识别分类方法,即改进的基于核的差重建的加权k-近邻分类器(modified kernel difference-weighted k-nearest neighbor c... 详细信息

心脏心律失常数据集的心电图(ECG)数据往往存在各心律失常类型下样本数量不平衡问题.针对此问题,提出了一种新的模式识别分类方法,即改进的基于核的差重建的加权k-近邻分类器(modified kernel difference-weighted k-nearest neighbor classifier, MKDF-WKNN),通过引入修正因子对含样本数较多的类别进行权值抑制,对含样本数较少的类别进行权值的加大,并使用UCI心脏心律失常数据集对ECG数据进行分类.实验结果表明,提出的算法和其他一些基于KNN的算法如KNN,DS-WKNN,DF-WKNN和KDF-WKNN相比,对于不平衡的心律失常数据集的分类有更好的效果.

关键词：心律失常心电图模式分类 k-近邻算法不平衡数据集

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基于人物图像视觉特征的人物性格隐私分析

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通信学报 2016年第11期37卷 129-136页

作者：聂婕黄磊李臻张健闫艳魏志强清华大学计算机科学与技术系北京100084 中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100

社交媒体中的个性化推荐试图通过对公开在公众平台中的用户位置、图片等信息的分析得到用户的习惯、性格等,以提供个性化服务,但也因此给用户的隐私安全造成威胁。从隐私挖掘的角度,提出了一种基于人物图像的人物性格隐私分析方法。基... 详细信息

社交媒体中的个性化推荐试图通过对公开在公众平台中的用户位置、图片等信息的分析得到用户的习惯、性格等,以提供个性化服务,但也因此给用户的隐私安全造成威胁。从隐私挖掘的角度,提出了一种基于人物图像的人物性格隐私分析方法。基于认知科学中的人物性格模型,提出了5类视觉特征,包括颜色、纹理、形状、伊顿对比和表情特征。实验表明,所提方法可以有效挖掘用户的性格隐私,特征选择实验进一步验证了所提出特征的有效性。

关键词：人物图像视觉特征人物性格隐私

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水下传感器网络时间同步技术综述

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电子学报 2013年第5期41卷 960-965页

作者：洪锋张玉亮杨博真郭瑛郭忠文中国海洋大学计算机科学与技术系山东青岛266100 青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

时间同步是传感器节点协同工作的基础.水下传感器网络由于采用水声通信方式,具有不同于陆地无线传感器网络的特点,为时间同步算法研究带来了新的挑战.论文首先说明同步问题与同步算法的形式化定义,然后讨论水下传感器网络不同于陆地传... 详细信息

时间同步是传感器节点协同工作的基础.水下传感器网络由于采用水声通信方式,具有不同于陆地无线传感器网络的特点,为时间同步算法研究带来了新的挑战.论文首先说明同步问题与同步算法的形式化定义,然后讨论水下传感器网络不同于陆地传感器网络的特点,并指出相关特点对于同步问题的影响;接着综述陆地传感器网络同步算法的研究进展,分析相关算法用于水下环境的不足;进而介绍水下传感器网络同步算法的研究进展,并通过仿真实验完成了相关算法的性能对比;最后总结水下传感器网络时间同步的关键问题,指出进一步的研究方向.

关键词：时间同步高时延网络水下传感器网络声学通信

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一种机器学习海面风场快速融合的方法

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海洋学报 2022年第11期44卷 144-158页

作者：张巍杜超凡郭安博宇宋晓姜沈世莹国家海洋环境预报中心北京100081 中国海洋大学计算机科学与技术学院山东青岛266100

基于多源资料进行海面风场的同化融合或插值融合,目前受到计算能力的较大制约。本文提出在多源卫星数据和ERA-5再分析数据重叠区域,训练基于XGBoost的机器学习ERA-5数据修正融合模型。然后基于该模型快速修正ERA-5数据(机器学习推理)。... 详细信息

基于多源资料进行海面风场的同化融合或插值融合,目前受到计算能力的较大制约。本文提出在多源卫星数据和ERA-5再分析数据重叠区域,训练基于XGBoost的机器学习ERA-5数据修正融合模型。然后基于该模型快速修正ERA-5数据(机器学习推理)。由于机器学习推理的快速性,ERA-5全区域修正融合的时间仅需2 s左右,可以较小计算代价构建整个海面融合风场。本文以10 m风速、10 m风向、U10分量和V10分量等典型风场变量展开,考虑了海陆分布差异使用陆地掩膜消除陆地区域,分别构建D_S_A_XGBoost、D_S_O_XGBoost、U_V_A_XGBoost、U_V_O_XGBoost 4个ERA-5修正模型,并最终生成海面融合风场。通过修正前后的ERA-5再分析数据与卫星数据进行比较,上述4个模型均减小了ERA-5再分析数据与卫星数据的差距。特别是在风速方面,不论是均方根误差(RMSE)还是绝对误差(MAE)都得到有效降低。在风向方面上,RMSE以及MAE也呈现降低趋势。在利用热带大气海洋观测计划(Tropical Atmosphere Ocean Array,TAO)浮标数据对4种XGBoost模型进行评价发现,U_V_O_XGBoost模型对于ERA-5数据的修正结果最好,其相关性达到0.893,提高了约0.011,结果表明本文在保证风场精度的情况下较大地提高了融合速度。

关键词： XGBoost HY-2B CFOSAT MetOp-B ERA-5 海面风场

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