检索结果-内蒙古大学图书馆

北京航空航天大学学报 2025年第3期51卷 732-741页

作者：刘春娟乔泽闫浩文吴小所王嘉伟辛钰强兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070

为解决遥感图像语义分割任务中目标物体边界分类模糊的问题,提出双路径监督与注意力筛选网络。引入可监督的边界提取模块来增加边界信息通道,提高边界信息在语义分割中的权重,增强对目标物体边界像素的注意力;引入注意力筛选模块,通过... 详细信息

为解决遥感图像语义分割任务中目标物体边界分类模糊的问题,提出双路径监督与注意力筛选网络。引入可监督的边界提取模块来增加边界信息通道,提高边界信息在语义分割中的权重,增强对目标物体边界像素的注意力;引入注意力筛选模块,通过注意力图筛选出浅层网络中的空间细节信息和深层网络中的抽象语义信息,舍弃网络中的冗余信息,防止过拟合。双路径监督与注意力筛选网络在Potsdam数据集和Jiage数据集上的平均交并比分别为85.44%和86.07%,比次优网络MagNet和SAPNet分别提升了1.24%和1.28%、1.54%和1.27%。实验结果表明,所提网络能更精准地分割目标物体的边界。

关键词：遥感图像语义分割可监督边界信息注意力筛选

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基于自注意力机制的高分遥感影像语义分割

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哈尔滨工程大学学报 2025年第2期46卷 344-354页

作者：杨军张金影康玥兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070

针对遥感影像多尺度特征提取困难、上下文信息利用不足的问题,本文结合自注意力机制和深度可分离卷积提出一种线性多头自注意力网络模型,适用于高分辨率遥感影像语义分割。在自注意力模块之前引入深度可分离卷积,减少计算量的同时有助... 详细信息

针对遥感影像多尺度特征提取困难、上下文信息利用不足的问题,本文结合自注意力机制和深度可分离卷积提出一种线性多头自注意力网络模型,适用于高分辨率遥感影像语义分割。在自注意力模块之前引入深度可分离卷积,减少计算量的同时有助于捕获局部特征;在编码器分支中提出线性的多头自注意力模块以降低模型的计算复杂度;设计一个解码器来恢复特征图分辨率,通过级联操作整合各层级的特征并生成高分辨率的语义分割结果。所提算法在ISPRS Vaihingen和Potsdam数据集上的分割结果的mF1分别达到了90.77%和92.36%,与目前主流算法相比,不透水表面、建筑、低矮植物、树木类的分割准确率及总体分割准确率均有提高。本文算法构建的线性多头自注意力网络是一种高效的高分辨率遥感影像语义分割模型。

关键词：高分辨率遥感影像多头自注意力深度可分离卷积语义分割特征提取卷积神经网络编码器解码器

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空间点群目标相似度计算模型中特征指标定权方法对比分析

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地球信息科学学报 2025年第4期27卷 876-887页

作者：张映雪闫浩文兰州交通大学测绘与地理信息学院

【目的】针对当前地图上点群目标空间相似关系计算模型中特征指标的选取及权重确定普遍依赖于问卷调查、专家评分或自定义权重，导致模型在客观性和通用性存在局限性。【方法】本文开展了以下研究：（1）对点群空间相似度计算模型中常... 详细信息

【目的】针对当前地图上点群目标空间相似关系计算模型中特征指标的选取及权重确定普遍依赖于问卷调查、专家评分或自定义权重，导致模型在客观性和通用性存在局限性。【方法】本文开展了以下研究：（1）对点群空间相似度计算模型中常考虑的特征指标进行了系统的梳理、统计与分析，并选定了属性相似度、分布范围相似度、分布密度相似度、距离相似度、方向相似度及拓扑相似度进行研究；（2）采用单一定权方法：层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）、模糊综合评价法（Fuzzy Comprehensive Evaluation Method, FCEM）、粗糙集理论（Rough Set Theory, RS），以及一种通过拉格朗日优化决策模型将AHP与RS结合的综合定权方法：AHP-RS组合权值法，采用上述方法分别计算各特征指标的权值及权重排序；（3）将AHP-RS组合权值法确定的权重应用于点群空间相似度计算模型。【结果】（1） AHP-RS组合权值法不仅保持了与AHP和FCEM一致的权重排序，还显著减弱了RS对数据过于敏感导致权重排序不合理问题，同时大幅缩小了权值间的差异，使得权重更贴近实际情况；（2）不同尺度下点群空间相似度计算结果与人类对不同尺度下点群相似度的认知高度一致，进一步验证了AHP-RS组合权值法在权重确定上的合理性与有效性。【结论】本文最终提供了一组特征指标权重分配方案ω拓扑,ω距离,ω属性,ω方向,ω分布范围,ω分布密度=（0.36, 0.15, 0.10, 0.15, 0.12, 0.12），为点群目标空间相似度计算模型提供了客观、统一的权重依据，为空间相似关系的计算及地图综合提供了可靠的理论基础。

关键词：空间关系点群相似度计算模型特征指标权重确定组合权值法

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耦合映射的非等距三维模型簇对应关系计算

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模式识别与人工智能 2025年第2期38卷 116-131页

作者：杨军薛又中兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070

针对现有非等距模型簇对应关系计算方法准确率较低且泛化能力较差的问题,文中提出耦合映射的非等距三维模型簇对应关系计算方法.首先,使用DiffusionNet直接从三维模型中提取初始特征,获取具有鉴别能力的特征描述符.然后,使用描述符分别... 详细信息

针对现有非等距模型簇对应关系计算方法准确率较低且泛化能力较差的问题,文中提出耦合映射的非等距三维模型簇对应关系计算方法.首先,使用DiffusionNet直接从三维模型中提取初始特征,获取具有鉴别能力的特征描述符.然后,使用描述符分别计算函数映射矩阵与逐点映射矩阵,并对两种矩阵分别施加结构正则化约束与执行Softmax归一化,得到最优耦合映射矩阵.最后,基于虚拟模板的模型簇匹配模块以模型初始特征作为输入,结合耦合映射构建的点分类器,直接预测模型与虚拟模型之间的匹配关系,通过Gumbel-Sinkhorn归一化,得到最终的非等距模型簇对应关系.实验表明,文中方法能有效处理非等距模型簇中的伪影噪声,对应关系计算的测地误差较小,结果较准确,泛化性较优.

关键词：对应关系非等距三维模型簇深度学习耦合映射 Gumbel-Sinkhorn归一化

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面向遥感影像的轻量级卷积神经网络目标检测

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遥感技术与应用 2025年第1期40卷 167-176页

作者：谭海英杨军兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州交通大学电子与信息工程学院

针对背景复杂、目标尺度差异性大且分布不均的高分辨率遥感影像，现有算法无法同时兼顾检测精度与检测速度等问题，以YOLO v7为基础提出了一种局部—全局检测器（Local-Global Detector, LGDet）的轻量化目标检测网络。首先，采用部分... 详细信息

针对背景复杂、目标尺度差异性大且分布不均的高分辨率遥感影像，现有算法无法同时兼顾检测精度与检测速度等问题，以YOLO v7为基础提出了一种局部—全局检测器（Local-Global Detector, LGDet）的轻量化目标检测网络。首先，采用部分卷积（Partial Convolution, PConv）对其主干和颈部网络进行压缩，减少模型的参数量与运算量；其次，设计了快速傅里叶联合部分卷积模块，构建了局部和全局感受野结合的轻量化特征提取网络；最后，提出了一种轻量化三元注意力模块，增强了有用特征。在RSOD和NWPU VHR-10数据集上进行了实验，本算法的mAP分别为93.4%和90.5%,FLOPs为87.9 G，与YOLO v7相比mAP分别提高了2.8%和2.3%,FLOPs减少17.3 G。结果表明本算法在计算复杂度更低的情况下具有更优异的遥感影像目标检测精度。

关键词：遥感影像轻量化目标检测注意力机制 YOLO v7

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基于关系特征的可微图神经架构搜索

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北京航空航天大学学报 2025年

作者：杨军蔺颖婕周鹏兰州交通大学电子与信息工程学院兰州交通大学测绘与地理信息学院

针对现有图神经网络的设计严重依赖于专家知识、图节点之间隐藏的潜在高阶特征容易被忽略的问题，提出了一种基于关系特征的可微图神经架构搜索方法(differentiable graph neural architecture search based on relation feature， DGNA... 详细信息

针对现有图神经网络的设计严重依赖于专家知识、图节点之间隐藏的潜在高阶特征容易被忽略的问题，提出了一种基于关系特征的可微图神经架构搜索方法(differentiable graph neural architecture search based on relation feature， DGNAS-RF)。首先，为提高图搜索空间的表征能力，设计了关系特征提取操作，以引导图节点特征的学习。其次，为缓解各候选操作竞争过程中的不稳定因素，利用架构熵正则化策略交替优化可微图搜索空间中的架构参数与网络参数。所提方法在ZINC数据集的图分类任务中达到0.149的平均绝对误差，在CLUSTER数据集的节点分类任务中达到77.0%的平均分类精度，在TSP数据集的边分类任务中达到0.853的F1分数，且在ModelNet10与ModelNet40三维点云数据集上分别达到95.0%与92.8%的总分类精度。实验结果表明，DGNAS-RF方法搜索到的图神经网络明显优于人工设计的网络架构以及GNAS-MP、SGAS和ARGNP等自动搜索方法。

关键词：图神经网络神经架构搜索可微分方法关系特征点云分类

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风向对路堑周围风沙流场影响的数值模拟

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铁道学报 2025年第1期47卷 131-137页

作者：石龙王玉竹韩峰薛春晓兰州交通大学土木工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070 中铁西北科学研究院有限公司甘肃兰州730030

为认识风沙环境下风向对路堑沙害的影响,利用计算流体力学中的欧拉双流体非稳态模型,分析不同风向角(风向与路堑走向的夹角)场景下风沙流对路堑的响应规律,并研究其响应机理。数值模拟结果与现场监测结果相吻合,但由于数值模型中存在阻... 详细信息

为认识风沙环境下风向对路堑沙害的影响,利用计算流体力学中的欧拉双流体非稳态模型,分析不同风向角(风向与路堑走向的夹角)场景下风沙流对路堑的响应规律,并研究其响应机理。数值模拟结果与现场监测结果相吻合,但由于数值模型中存在阻塞效应致使前者略微高估了路堑周围的风速。路堑内部沉沙区面积、路堑对气流的扰动能力和路堑内部的积沙量与风向角呈正相关。风向角β≤30°,路堑内部未观察到循环泡,风向角β>30°,路堑内部可观察到明显的循环泡,且随着风向角的增大其面积呈递增趋势。本质上,风向角的减小相当于减缓路堑边坡坡率,进而减少其内部的积沙量。路堑内部沙害程度与风向角呈正相关,为减轻风积沙对线路的危害,路堑应以小风向角穿越风沙地区,有条件时风向角宜控制在30°以内。

关键词：路堑风沙流场风向现场测试数值模拟

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实体关联网络引导的三维地层建模方法

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武汉大学学报(信息科学版) 2025年

作者：朱庆杨婷丁雨淋吴浩宇王强西南交通大学地球科学与工程学院兰州交通大学测绘与地理信息学院

广域三维地层模型对铁路公路等重大基础设施勘察设计、地下空间资源开发、灾害风险评估等具有重要支撑作用。然而区域地质报告、地质图等广域范围地层数据存在地层信息描述粒度不一、缺乏地层邻接及空间分布关系的结构化描述、地层时空... 详细信息

广域三维地层模型对铁路公路等重大基础设施勘察设计、地下空间资源开发、灾害风险评估等具有重要支撑作用。然而区域地质报告、地质图等广域范围地层数据存在地层信息描述粒度不一、缺乏地层邻接及空间分布关系的结构化描述、地层时空及属性特征信息零散缺少关联等特点；采用现有三维地层建模方法常运用的关系型实体组织模式组织广域范围地层数据会导致难以精准表达多维度关系和多元属性，影响广域地层建模效率。为此，提出了实体关联网络引导的三维地层建模方法，首先构建地层实体异构图关联网络，利用ChatGPT从地质报告中抽取的地层特征信息及地质图内蕴的地层特征信息，实现地层实体的时间-空间-属性特征及多域特征共同约束下关联关系的集成表达；并基于地层实体异构图关联网络快速构建虚拟钻孔，引导区域三维地层建模。选择典型区域，整合DEM、区域地质报告及地质图等数据的地层特征及关系信息，构建地层实体关联网络引导三维地层模型的生成，验证了本研究方法的有效性。

关键词：三维地层模型地层多域特征异构图关联网络 ChatGPT

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复杂场景下河谷型城市兰州市交通路口视频流数据集

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中国科学数据(中英文网络版) 2025年第1期10卷 380-389页

作者：火久元魏金莉孟昱煜王院荣兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070

兰州市作为典型的河谷型城市,其独特的地理环境和复杂的交通布局为交通管理带来了极大的挑战。为了应对这一挑战,本研究构建了一个针对复杂场景下河谷型城市交通路口的视频流数据集。本数据集涵盖了兰州市内多个关键交通路口的视频监控... 详细信息

兰州市作为典型的河谷型城市,其独特的地理环境和复杂的交通布局为交通管理带来了极大的挑战。为了应对这一挑战,本研究构建了一个针对复杂场景下河谷型城市交通路口的视频流数据集。本数据集涵盖了兰州市内多个关键交通路口的视频监控数据,包括不同时间段(如早高峰、平峰时段)、不同天气条件(如晴天、雾天等)、不同交通状况(如拥堵、畅通等)、不同光照条件(如光线昏暗、光线充足等)下的视频流数据。数据采集时间为2021年11月16日、12月3日和12月9日。在数据处理方面,本文对视频数据进行了精细化的标注和分类,包括车辆类型、车辆所在车道等方面。本研究构建的兰州市交通路口视频数据集在严格的质量控制流程中,经过了完整性验证、清晰度评估、稳定性检查以及标注准确性校验,确保了数据的高度可靠性。本数据集丰富多样,旨在为智能交通系统的研发、交通拥堵治理和交通事故预防提供坚实的数据支持,从而为河谷型城市的交通流量分析提供实证基础。

关键词：河谷型城市复杂场景关键交通路口视频监控数据

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垂线偏差测量方法现状与展望

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武汉大学学报(信息科学版) 2025年

作者：金鑫郭金运李振洪兰州交通大学测绘与地理信息学院山东科技大学测绘与空间信息学院长安大学地质工程与测绘学院

垂线偏差是描述地球形态和重力场特征的核心参数，在大地测量、地球物理、地质灾害监测以及海洋科学等领域具有重要意义。系统梳理了当前垂线偏差测量的主要方法，包括天文大地测量法、GNSS水准测量法、重力测量法、重力场球谐系数解算... 详细信息

垂线偏差是描述地球形态和重力场特征的核心参数，在大地测量、地球物理、地质灾害监测以及海洋科学等领域具有重要意义。系统梳理了当前垂线偏差测量的主要方法，包括天文大地测量法、GNSS水准测量法、重力测量法、重力场球谐系数解算法和卫星测高反演法等，分析了各方法的优缺点及适用性。针对现有方法在复杂天气条件下的局限性，特别是全天候条件下的高精度测量需求，重点探讨了全天候垂线偏差测量方法的发展潜力。结合仪器设备的进步和数据处理技术的发展，展望了垂线偏差测量未来的发展趋势，指出天文大地测量设备的小型化与商业化、全天候垂线偏差测量方法的应用以及海洋垂线偏差实测方法的突破将是未来研究的重点方向。通过设备创新、技术融合和多领域应用拓展，垂线偏差测量技术将在服务地球科学研究与实际工程需求中发挥更大的作用。

关键词：垂线偏差测量方法天文大地测量全天候测量海洋垂线偏差

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