检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2021年第6期48卷 110-117页

作者：郭文尹童灵张天柱徐常胜山东工商学院信息与电子工程学院山东烟台264009 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230026 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

建立一个既能充分考虑目标表观表达的判别性、又能在后续的跟踪过程中保持特征的时间一致性的模型,是解决跟踪问题的关键。为了提高跟踪算法的特征表达判别性和解决跟踪过程中的特征时效性退化问题,文中提出了一种时间一致性保持的稀疏... 详细信息

建立一个既能充分考虑目标表观表达的判别性、又能在后续的跟踪过程中保持特征的时间一致性的模型,是解决跟踪问题的关键。为了提高跟踪算法的特征表达判别性和解决跟踪过程中的特征时效性退化问题,文中提出了一种时间一致性保持的稀疏深度表达的跟踪方法。首先,利用不同卷积层上的特征有不同的属性来构建多任务的稀疏深度表达学习方法,充分挖掘多源信息的相关性。其次,利用相关帧的残差构建时间一致性约束正则项,以对跟踪过程特征的退化起到补偿作用,提高了跟踪算法特征的时间一致性。大量实验视频的跟踪结果显示,相比当前的主流算法,所提算法在复杂背景、快速运动等情况下具有更好的跟踪效果和稳定性。

关键词：时间一致性多任务学习深度卷积特征视觉跟踪

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基于中英文单语术语库的双语术语对齐方法

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中国科技术语 2022年第1期24卷 14-25页

作者：向露周玉宗成庆中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 凡语AI研究院/北京中科凡语科技有限公司北京100080

双语术语对齐库是自然语言处理领域的重要资源,对于跨语言信息检索、机器翻译等多语言应用具有重要意义。双语术语对通常是通过人工翻译或从双语平行语料中自动提取获得的。然而,人工翻译需要一定的专业知识且耗时耗力,而特定领域的双... 详细信息

双语术语对齐库是自然语言处理领域的重要资源,对于跨语言信息检索、机器翻译等多语言应用具有重要意义。双语术语对通常是通过人工翻译或从双语平行语料中自动提取获得的。然而,人工翻译需要一定的专业知识且耗时耗力,而特定领域的双语平行语料也很难具有较大规模。但是同一领域中各种语言的单语术语库却较易获得。为此,提出一种基于两种不同语言的单语术语库自动实现术语对齐,以构建双语术语对照表的方法。该方法首先利用多个在线机器翻译引擎通过投票机制生成目标端“伪”术语,然后利用目标端“伪”术语从目标端术语库中检索得到目标端术语候选集合,最后采用基于mBERT的语义匹配算法对目标端候选集合进行重排序,从而获得最终的双语术语对。计算机科学、土木工程和医学三个领域的中英文双语术语对齐实验结果表明,该方法能够提高双语术语抽取的准确率。

关键词：双语术语单语术语库术语对齐语义匹配

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基于多语言预训练语言模型的译文质量估计方法

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厦门大学学报（自然科学版） 2020年第2期59卷 151-158页

作者：陆金梁张家俊中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

传统的机器翻译评价方法往往需要参考译文,利用机器双语互译评估(BLEU)值等方法比较翻译结果与参考译文之间的相似性.但是,在现实生活中却很难为每一句待翻译的句子找到参考答案,因此,不使用参考译文的译文质量估计(qualityestimation,... 详细信息

传统的机器翻译评价方法往往需要参考译文,利用机器双语互译评估(BLEU)值等方法比较翻译结果与参考译文之间的相似性.但是,在现实生活中却很难为每一句待翻译的句子找到参考答案,因此,不使用参考译文的译文质量估计(qualityestimation,QE)方法有着更加广泛的应用场景.在该文中,基于多语言的预训练语言模型,利用联合编码的策略完成句子级的QE任务,在WMT2018的QE任务德语→英语语言方向上的评测数据集上取得了最佳的实验结果.同时,对比了微调过程中不同网络结构对于该任务的影响,并探究了平行语料联合编码二次预训练在句子级跨语言任务上的效果.

关键词：机器翻译译文质量估计深度学习

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多目鱼眼相机系统的视觉里程计解决方案

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中国体视学与图像分析 2021年第3期26卷 278-291页

作者：刘一龙孟维亮张晓鹏中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190 之江实验室杭州311121 中国科学院大学北京100049

多目鱼眼相机系统具有可视范围广、成本低廉等诸多优点,成为自动驾驶系统中常用的传感器配置。但其成像畸变大、视角差异明显等特性,使得鱼眼相机间图像数据关联较为困难,大大限制了视觉里程计算法的精度。本文设计了一种可以用于自动... 详细信息

多目鱼眼相机系统具有可视范围广、成本低廉等诸多优点,成为自动驾驶系统中常用的传感器配置。但其成像畸变大、视角差异明显等特性,使得鱼眼相机间图像数据关联较为困难,大大限制了视觉里程计算法的精度。本文设计了一种可以用于自动驾驶场景下多目鱼眼相机系统的里程计解决方案及可以用于多目鱼眼相机系统的前后端算法,并实现两种鱼眼相机间数据关联模块:一是基于光度的数据关联方法,可以在光照差异明显或存在遮挡等条件下获得稳定的关联结果并纠正系统的尺度偏差;二是基于相机模型变换和描述子匹配的数据关联方法,可以加入优化系统提升里程计精度。实验表明,本文的解决方案可以达到平均约5‰的相对位置误差水平,可以满足自动驾驶场景对里程计的精度要求。

关键词：多目鱼眼相机系统同时建图与定位特征匹配视觉里程计

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面向智慧城市的交通视频结构化分析前沿进展

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中国图象图形学报 2021年第6期26卷 1227-1253页

作者：赵耀田永鸿党建武付树军王恒友万军安高云杜卓然廖理心韦世奎北京交通大学信息科学研究所北京100044 北京大学信息科学技术学院北京100871 兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 山东大学数学学院济南250100 北京建筑大学理学院北京102616 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

随着智慧城市建设的不断深入,大量的传感器设备铺置在城市公路和轨道等交通场景,为多维度全方位感知城市交通状态构建了广泛的感知网络,产生了海量的交通视频数据。海量交通视频数据是城市管理的数据宝藏,理解与分析这些数据是智慧城市... 详细信息

随着智慧城市建设的不断深入,大量的传感器设备铺置在城市公路和轨道等交通场景,为多维度全方位感知城市交通状态构建了广泛的感知网络,产生了海量的交通视频数据。海量交通视频数据是城市管理的数据宝藏,理解与分析这些数据是智慧城市建设的关键。面对高度冗余的交通视频数据,如何高效准确地挖掘和提取结构化信息,实现对重点目标(如人、车、物)的快速检测、识别与检索,是交通视频处理的核心问题——交通视频结构化分析。交通视频结构化分析包括车辆视频结构化分析、人员结构化分析及其行为分析。其中,车辆结构化作为一个复杂的多步骤任务,主要由车辆的检测、车辆的属性(车牌、车型和颜色)识别以及车辆的检索和重识别等子任务构成。人脸结构化和行人结构化是交通视频中行人结构化智能分析中的两个重要研究方向,主要分析人脸或者行人的一些表观属性。行人行为分析是指对行人在复杂交通环境下做出的动作进行识别和预测。本文从交通视频中的车辆、行人及其行为分析等方面,阐述交通视频结构化分析领域的研究热点及前沿进展,汇总比较国内外的相关成果,并对交通视频结构化分析领域的研究进行总结分析与展望。

关键词：交通视频车辆结构化分析行人结构化分析行为结构化分析车辆检测车辆属性识别车辆检索人脸结构化分析

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深度生成式模型在临床术语标准化中的应用

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中文信息学报 2021年第5期35卷 77-85页

作者：闫璟辉向露周玉孙建陈思薛晨北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 北京中科凡语科技有限公司北京100080 凡语AI研究院北京100080 中国科学院大学人工智能学院北京100049

临床术语标准化任务是医学统计中不可或缺的一部分。在实际应用中,一个标准的临床术语可能有数种口语化和非标准化的描述,而对于一些应用例如临床知识库的构建而言,如何将这些描述进行标准化是必须要面对的问题。该文主要关注中文临床... 详细信息

临床术语标准化任务是医学统计中不可或缺的一部分。在实际应用中,一个标准的临床术语可能有数种口语化和非标准化的描述,而对于一些应用例如临床知识库的构建而言,如何将这些描述进行标准化是必须要面对的问题。该文主要关注中文临床术语的标准化任务,即将非标准的中文临床术语的描述文本和给定的临床术语库中的标准词进行对应。尽管一些深度判别式模型在简单文本结构的医疗术语,例如,疾病、药品名等的标准化任务上取得了一定成效,但对于中文临床术语标准化任务而言,其带标准化的描述文本中经常包含的信息缺失、"一对多"等情况,仅依靠判别式模型无法得到完整的语义信息,因而导致模型效果欠佳。该文将临床术语标准化任务类比为翻译任务,引入深度生成式模型对描述文本的核心语义进行生成并得到标准词候选集,再利用基于BERT的语义相似度算法对候选集进行重排序得到最终标准词。该方法在第五届中国健康信息处理会议(CHIP2019)评测数据中进行了实验并取得了很好的效果。

关键词：术语标准化核心语义生成式模型

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基于球坐标的植物果实重建

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中国农机化学报 2020年第10期41卷 176-182页

作者：陆玲姚玲洁郭建伟王蕾东华理工大学信息工程学院南昌市330013 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京市100190

针对植物果实形状特点,提出基于坐标变换的点云快速重建方法。对于生长在茎干上的果实,首先计算茎干方向即果实的中心轴方向,将点云直角坐标转为球坐标,利用中值滤波沿半径方向对点云数据去噪,判断果实的长扁特征,计算果实中心轴的经纬... 详细信息

针对植物果实形状特点,提出基于坐标变换的点云快速重建方法。对于生长在茎干上的果实,首先计算茎干方向即果实的中心轴方向,将点云直角坐标转为球坐标,利用中值滤波沿半径方向对点云数据去噪,判断果实的长扁特征,计算果实中心轴的经纬度;然后以果实的中心轴作为球坐标的中心轴再次对原始点云进行坐标变换,进行去噪和填空点处理,最后采用B样条曲面对果实进行重建。本文方法的计算效率高于传统方法的2.5倍以上,随着点云数据量的增加,计算速度可加快几十倍,而且重建结果与实际点云误差小于2.2%。

关键词：植物果实三维点云球坐标系重建 B样条曲面

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多尺度信息融合的遥感图像语义分割模型

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第9期31卷 1509-1517页

作者：张静靳淇兆王洪振达铖向世明潘春洪哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

遥感图像分割是目前学术界和工业界的一个研究热点,在城市规划、变化检测以及GIS信息构建等方面有着十分广泛的应用.然而,诸多复杂因素(如多变的尺度、多样化的拓扑形状以及复杂的背景和阴影等)使得遥感图像语义分割成为一项具有挑战性... 详细信息

遥感图像分割是目前学术界和工业界的一个研究热点,在城市规划、变化检测以及GIS信息构建等方面有着十分广泛的应用.然而,诸多复杂因素(如多变的尺度、多样化的拓扑形状以及复杂的背景和阴影等)使得遥感图像语义分割成为一项具有挑战性的任务.为此,提出一种基于多尺度信息融合的遥感图像语义分割深层卷积神经网络模型,该模型分为编码器和解码器2部分.在编码阶段,设计了基于DenseNet网络的跨卷积层级的多尺度特征融合策略,采用子区域全局平均池化及多尺度卷积处理复杂的背景区域;在解码阶段,为了准确地恢复图像的细节信息,设计了能够融合不同层级卷积特征的短解码器;最后,在整体模型构建方面设计了一种具有多输出的分层监督机制网络模型,从不同层级获取监督信息,可在充分利用监督信息的同时更好地引导网络的训练.在ISPRS公开数据集以及北京市遥感数据集上,通过实验验证了文中模型的有效性.

关键词：遥感图像语义分割深度卷积神经网络

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利用上下文相似度增强词对齐效果的自然语言推理方法

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智能科学与技术学报 2020年第1期2卷 26-35页

作者：杜倩龙宗成庆苏克毅中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 台湾“中央研究院”资讯科学研究所台湾台北11529

当前的自然语言推理方法在进行词对齐时往往只关注如何利用上下文信息改善词汇的表示,而忽略了上下文相似度对词汇对齐的帮助。推理方法在融合局部判定信息进行结果预测时,通常赋予局部判定信息相同的权重,而实际上不同词汇对应的局部... 详细信息

当前的自然语言推理方法在进行词对齐时往往只关注如何利用上下文信息改善词汇的表示,而忽略了上下文相似度对词汇对齐的帮助。推理方法在融合局部判定信息进行结果预测时,通常赋予局部判定信息相同的权重,而实际上不同词汇对应的局部判定信息对最终结果具有不同的影响。因此,提出一种通过增强词对齐性能改善自然语言推理性能的方法,该方法在词对齐时同时考虑词汇的词义相似度和上下文相似度,并且利用选择门机制对不同的局部判定信息进行加权。实验表明,该方法能够获得与当前最优的模型相当的准确率,而且该方法更加符合人脑推理判定行为过程,且具有很好的可解释性。

关键词：文本蕴含自然语言推理词对齐

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旋转矩形区域的遥感图像舰船目标检测模型

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第11期31卷 1935-1945页

作者：仲伟峰郭峰向世明潘春洪哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

高分辨率遥感图像舰船目标检测是遥感图像理解任务中的热点研究问题.由于遥感图像中舰船目标存在成像视角单一、目标分布密集和目标尺度变化大等特点,直接将自然场景目标检测方法应用于遥感图像舰船检测任务中,并不能获得满意的效果.此... 详细信息

高分辨率遥感图像舰船目标检测是遥感图像理解任务中的热点研究问题.由于遥感图像中舰船目标存在成像视角单一、目标分布密集和目标尺度变化大等特点,直接将自然场景目标检测方法应用于遥感图像舰船检测任务中,并不能获得满意的效果.此外,自然场景目标检测任务中常用的水平矩形框对细长型舰船目标的定位精确度无法满足实际应用需求.因此,提出了基于旋转矩形区域的遥感舰船目标检测算法.首先,采用旋转矩形框完成舰船目标的定位.其次,提出兴趣区域特征金字塔池化模块,融合兴趣区域的多尺度池化特征以处理目标尺度变化较大的问题.最后,设计定位准确度预测分支,利用定位准确度预测值指导非极大值抑制算法,从而优化后处理的结果.在遥感舰船公开数据集HRSC2016上,通过3个级别任务(分别为单类、4类和19类舰船检测识别)上的实验结果验证了算法的有效性.

关键词：遥感图像卷积神经网络舰船检测

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