检索结果-内蒙古大学图书馆

北京交通大学学报 2025年

作者：黄书隽林春雨覃雷栋金智勇赵耀北京交通大学信息科学研究所毫末智行科技有限公司

环视系统通常使用四个鱼眼镜头实时获取车辆周围场景的数据，并进行全景拼接以获得360度无死角的直观显示。该系统以其高性价比，广泛应用于高级驾驶辅助系统中。然而，该系统的正常运行需要通过标定以得到准确的镜头内参和外参参数。... 详细信息

环视系统通常使用四个鱼眼镜头实时获取车辆周围场景的数据，并进行全景拼接以获得360度无死角的直观显示。该系统以其高性价比，广泛应用于高级驾驶辅助系统中。然而，该系统的正常运行需要通过标定以得到准确的镜头内参和外参参数。为了实现车载环视系统外参的自动及准确标定，本文提出了一种卷积模块和交叉注意力机制(cross-attention)结合的车载环视系统外参标定算法。所提出的算法通过交叉注意力机制学习相邻相机视野重叠区域中的特征信息与外参的关系。首先，算法使用残差卷积模块提取鱼眼图像的特征信息；其次，设计交叉注意力模块学习相邻相机之间的特征关系。最后，使用多层感知机对各相机的位姿进行估计。实验结果表明，与现有的外参标定算法相比，本文基于交叉注意力的车载环视系统外参标定算法的外参标定精度有显著改善。

关键词：环视系统深度学习交叉注意力机制外参标定

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多阶段重建内容协同优化的图像修复算法

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信号处理 2025年第2期41卷 325-337页

作者：秦佳白慧慧王梦丽翟双姣晋赞霞秦品乐曾建潮中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051 北京交通大学信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044

随着数字图像技术的快速发展,图像已经成为日常生活学习中信息传递的重要载体之一。然而,由于错误传输、不当存储或者关键信息被遮挡等情况造成的图像信息丢失,往往影响人们对图像信息的理解和分析。近几年,大量渐进式图像修复算法被提... 详细信息

随着数字图像技术的快速发展,图像已经成为日常生活学习中信息传递的重要载体之一。然而,由于错误传输、不当存储或者关键信息被遮挡等情况造成的图像信息丢失,往往影响人们对图像信息的理解和分析。近几年,大量渐进式图像修复算法被提出,通过由粗到精的修复方式逐步生成受损图像的缺失信息,使修复后的图像在视觉和内容上接近原始图像。然而,在这种渐进式图像修复的结构中,低渐进层的错误往往容易传递到高渐进层中,造成修复结果在图像内容上有误,难以达到人眼视觉要求。针对这一问题,本文提出了一种多阶段重建内容协同优化的图像修复算法(Image inpainting algorithm based on multi-stage reconstruction collaborative optimization,MSNet),在渐进修复中融入并行结构,通过对三阶段渐进层内容的协同优化,提高修复结果的准确性。具体来说,在该网络的初步修复阶段后,提出了一种并行的图像内容精细化修复模块(Parallel image content refinement module,PCRM),通过基于自注意力的U-Net和增强的残差网络两个分支并行地修复图像结构和细节信息。其中,基于自注意力的U-Net倾向于对图像的结构特征进行抽象提取,并通过Multi-Head自注意力机制进行全局恢复。而增强残差网络结构则通过优化特征值区分度的方式,提升重要细节信息的表征能力,使残差网络能够更关注于重要细节的恢复。在PCRM后,为了融合第二阶段所得的多个修复重建信息,细节-结构融合模块被提出来,将细节信息合理嵌入到结构中,提高多渐进层特征在空间表征上的兼容性,减少纹理与结构不统一所造成的图像视觉不连续问题,以生成更加符合客观现实的修复结果。实验结果表明,与现有的修复算法对比,本文提出的算法可以生成纹理更加清晰,视觉上更加逼真的结果。

关键词：图像修复特征融合渐进式图像修复图像复原

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基于改进SOLOv2网络的动车组TEDS图像辅助识别关键技术研究

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铁道机车车辆 2025年第2期45卷 1-11页

作者：范立李丹勇刘冰尤嘉贾潞北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京纵横机电科技有限公司北京100094 中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 中国铁路北京局集团有限公司北京动车段北京100860

TEDS是保障动车组运行安全的重要监测设备之一,目前其图像缺陷检测方式主要依赖人工。为了降低劳动强度,提高检测效率,针对现有智能检测算法存在的负样本少、误报率与漏报率高的问题,文中设计了一套基于深度学习的TEDS图像辅助检测系统... 详细信息

TEDS是保障动车组运行安全的重要监测设备之一,目前其图像缺陷检测方式主要依赖人工。为了降低劳动强度,提高检测效率,针对现有智能检测算法存在的负样本少、误报率与漏报率高的问题,文中设计了一套基于深度学习的TEDS图像辅助检测系统,该系统采用基于深度可分离卷积方法改进的SOLOv2算法对图像中的零部件进行精确定位,并排除零部件的背景信息以降低误报。提出GAN网络与特征匹配相融合的无监督异常检测算法用于检测异常零部件,解决了单独依赖深度学习方法的检测算法易漏报的问题。试验结果表明,该系统在零漏报的前提下,平均误报率仅为8.66%。不仅保证了检测的准确性,而且减少了检测人员复核误报图像的数量,间接提高了检测人员的检测效率。

关键词：深度学习 SOLOv2算法 GAN网络特征匹配 TEDS

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低码率生成式无人机视频编码算法

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数据采集与处理 2025年第2期40卷 320-333页

作者：刘美琴陈虹宇周一鸣倪文昊北京交通大学信息科学研究所北京100044 北京交通大学视觉智能交叉创新教育部国际合作联合实验室北京100044

空天地海复杂环境下海量的视频数据给有限的传输带宽和存储设备带来了巨大的压力,因此如何提高视频编码技术在低码率条件下的编码效率显得尤为关键。近年来,基于深度学习的视频编码算法取得了良好的进展,却因优化目标与感知质量失配、... 详细信息

空天地海复杂环境下海量的视频数据给有限的传输带宽和存储设备带来了巨大的压力,因此如何提高视频编码技术在低码率条件下的编码效率显得尤为关键。近年来,基于深度学习的视频编码算法取得了良好的进展,却因优化目标与感知质量失配、训练数据分布偏差等问题,降低了极低码率下的视觉感知质量。生成式编码通过学习数据分布有效提升了低码率下的纹理与结构复原能力,缓解了深度视频压缩的模糊伪影问题。然而,现有研究仍存在两大瓶颈:一是时域相关性建模不足,帧间关联缺失;二是动态比特分配机制欠缺,难以实现关键信息的自适应提取。为此,提出一种基于条件引导扩散模型的视频编码算法(Conditional guided diffusion modelvideo compression,CGDMVC),旨在改善低码率条件下视频感知质量的同时,加强帧间特征建模能力和保留关键信息。具体地,该算法设计了隐式帧间对齐策略,利用扩散模型捕获帧间潜在特征,降低估计显式运动信息的计算复杂度。同时,设计的自适应时空重要性编码器可动态分配码率优化关键区域的生成质量。此外,引入感知损失函数,结合感知图像块相似度(Learned perceptual image patch similarity,LPIPS)约束,以提高重建帧的视觉保真度。实验结果表明,与DCVC(Deep contextual video compression)等算法相比,该算法在低码率(<0.1 BPP)情况下,LPIPS值平均降低了36.49%,展现出更丰富的纹理细节和更自然的视觉效果。

关键词：视频编码扩散模型感知质量帧间对齐低码率

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深层神经网络中间层可见化建模

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自动化学报 2015年第9期41卷 1627-1637页

作者：高莹莹朱维彬北京交通大学信息科学研究所北京100044

深层神经网络的中间层是隐含的、未知的,这使得深层网络的学习过程不可追踪,学习结果无法解释,在一定程度上制约了深度学习的发展.本文通过引入先验知识使深层网络的中间层具有明确的含义与显性的影响关系,即中间层可见化,从而部分人工... 详细信息

深层神经网络的中间层是隐含的、未知的,这使得深层网络的学习过程不可追踪,学习结果无法解释,在一定程度上制约了深度学习的发展.本文通过引入先验知识使深层网络的中间层具有明确的含义与显性的影响关系,即中间层可见化,从而部分人工干预深层网络的内部结构,约束网络学习的方向.基于深层堆叠网络(Deep stacking network,DSN),提出两种中间层部分可见的深层神经网络:输入层部分可见的深层堆叠网络(Input-layer visible DSN,IVDSN)和隐含层部分可见的深层堆叠网络(Hidden-layer visible DSN,HVDSN),部分可见是为了保留对未知信息的提取能力和一定的容错能力.以基于文本的言语情感计算为例测试所提网络的有效性,结果表明先验知识的引入有助于提升深层神经网络的性能;所提两种网络均可实现中间层的部分可见化,其中HVDSN结构更精简,性能也更优.

关键词：深层神经网络深层堆叠网络中间层可见化言语情感计算

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面向情感语音合成的言语情感描述与预测

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清华大学学报（自然科学版） 2017年第2期57卷 202-207页

作者：高莹莹朱维彬北京交通大学信息科学研究所北京100044

针对情感语音合成系统中情感的细腻刻画与自动预测问题,提出多视角情感描述模型,从认知评价、心理感受、生理反应和发音方式4个方面刻画言语情感的产生过程和衍化机制;引入能够支持分布式特征且具有堆叠结构的多层神经网络——深层堆叠... 详细信息

针对情感语音合成系统中情感的细腻刻画与自动预测问题,提出多视角情感描述模型,从认知评价、心理感受、生理反应和发音方式4个方面刻画言语情感的产生过程和衍化机制;引入能够支持分布式特征且具有堆叠结构的多层神经网络——深层堆叠网络构建从文本到情感描述的预测模型。实验结果表明在预测模型中引入不同情感成分和上下文信息作为特征有助于提升预测效果,验证了采用深层堆叠网络进行情感预测的有效性与多视角情感描述模型的合理性。

关键词：语音合成情感描述文本情感预测深层神经网络

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多信道无线Mesh网络中基于路径尺度的负载平衡路由

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计算机研究与发展 2008年第12期45卷 2079-2086页

作者：任娟裘正定北京交通大学信息科学研究所北京100044

为了有效利用无线Mesh网络的多个信道,设计了一种新的路径尺度ERC(expected residual capacity),用来评测路径质量并为节点选择高吞吐量低干扰的路由.同时结合多路径路由的思想,提出了多信道无线Mesh网络的负载平衡路由.该路由利用多个... 详细信息

为了有效利用无线Mesh网络的多个信道,设计了一种新的路径尺度ERC(expected residual capacity),用来评测路径质量并为节点选择高吞吐量低干扰的路由.同时结合多路径路由的思想,提出了多信道无线Mesh网络的负载平衡路由.该路由利用多个信道来减小通信干扰,并将网络流量尽量均衡地分配到高质量的路径上,有效提高了无线网络的通信质量.仿真结果表明,采用提出的负载平衡路由算法后,网络整体吞吐量远远胜过单信道网络,而且比一般的多信道路由也有明显改善.此外,网络延迟和丢包率也得到了有效控制.

关键词：无线Mesh网络负载平衡多信道路径尺度多路径路由

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非合作雷达目标散射中心关联和三维重建算法

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电子与信息学报 2011年第9期33卷 2076-2082页

作者：张颖康肖扬胡绍海北京交通大学信息科学研究所北京100044

针对非合作雷达目标3维重建技术中各未知视角下1维散射中心难以关联的问题,该文提出了一种基于几何约束的散射中心关联方法。此方法通过对反投影误差的检验实现了对部分可靠散射中心的自动选择和有效关联。同时,利用由已关联散射中心距... 详细信息

针对非合作雷达目标3维重建技术中各未知视角下1维散射中心难以关联的问题,该文提出了一种基于几何约束的散射中心关联方法。此方法通过对反投影误差的检验实现了对部分可靠散射中心的自动选择和有效关联。同时,利用由已关联散射中心距离数据估计出的目标运动参数,实现目标上更多散射中心的关联和3维重建。仿真实验证明,该文提出的算法能够适用于1维散射中心存在缺失点、虚假点和重叠点的复杂情况,有效增强了未知运动目标散射中心关联和重建的鲁棒性。

关键词：雷达3维成像 3维散射中心散射中心关联非合作目标

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基于Shearlets变换的SAR图像去噪

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应用科学学报 2012年第6期30卷 629-634页

作者：刘帅奇胡绍海肖扬北京交通大学信息科学研究所北京100044

在合成孔径雷达(SAR)相干噪声模型基础上提出了一种基于剪切波(Shearlets)变换的SAR图像去噪算法.Shearlets变换继承了Curvele变换和Contourlet变换的优点,既有灵活的方向选择性又易于实现,并且对于包含C2奇异曲线或曲面的高维信号具有... 详细信息

在合成孔径雷达(SAR)相干噪声模型基础上提出了一种基于剪切波(Shearlets)变换的SAR图像去噪算法.Shearlets变换继承了Curvele变换和Contourlet变换的优点,既有灵活的方向选择性又易于实现,并且对于包含C2奇异曲线或曲面的高维信号具有最优逼近特性.该文采用Shearlets逼近SAR图像,再用基于贝叶斯估计理论的双变量阈值函数对Shearlets变换系数进行处理得到去噪图像.仿真结果表明,相比使用同级Contourlet双变量阈值去噪,该算法峰值信噪比提高2 dB:相比使用非下采样Contourlet变换双变量阈值算法去噪,该算法去噪后图像不仅峰值信噪比有所提高,而且更平滑,计算时间也大大减少.

关键词：去噪剪切波轮廓波合成孔径雷达

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无线多跳网络中编码及干扰感知的路由机制研究

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铁道学报 2013年第3期35卷 62-68页

作者：王升辉刘振兆裘正定北京交通大学信息科学研究所北京100044

传统的编码感知路由在最大化编码机会的同时,也增加了无线网络节点间的干扰。本文提出的编码及干扰感知的路由机制ICAR(Interference&Coding-Aware Routing)则综合考虑了网络编码机会的增加与避免无线干扰间的均衡。仿真表明,以ICA... 详细信息

传统的编码感知路由在最大化编码机会的同时,也增加了无线网络节点间的干扰。本文提出的编码及干扰感知的路由机制ICAR(Interference&Coding-Aware Routing)则综合考虑了网络编码机会的增加与避免无线干扰间的均衡。仿真表明,以ICAR为路由量度的编码感知路由协议OICAR无论在网络吞吐量还是在端对端延时方面比传统的AODV及编码感知路由协议COPE、DCAR均有所提高。

关键词：网络编码无线网络路由协议路由量度

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