检索结果-内蒙古大学图书馆

北京交通大学学报 2023年第2期47卷 114-121页

作者：邢仁琦杨怀志薄一军尤嘉张淳杰李丹勇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 京沪高速铁路股份有限公司北京100038 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 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

现有目标检测算法在小目标检测中存在可利用特征少、有效特征提取困难、易受环境干扰等问题.基于此,提出一种高效的主干特征提取网络EfficientNet来进行目标检测,在检测模型中融合注意力机制,以增强对小目标的识别能力.将提出的模型应... 详细信息

现有目标检测算法在小目标检测中存在可利用特征少、有效特征提取困难、易受环境干扰等问题.基于此,提出一种高效的主干特征提取网络EfficientNet来进行目标检测,在检测模型中融合注意力机制,以增强对小目标的识别能力.将提出的模型应用到细微裂缝检测中,从增强小目标识别、减少模型参数、提高网络检测速度三方面进行改进,研究结果表明:当输入图像为416×416分辨率时,本文模型的F1值相比于主流检测模型至少有3%的提升,模型的参数量与主流检测器相比减少了80%~85%,检测速率可达到每秒帧数(Frame Per Second,FPS)102帧/s.

关键词：小目标检测注意力机制 EfficientNet 裂缝检测

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基于双模态深度学习的钢轨表面缺陷检测方法

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计算机工程与应用 2023年第7期59卷 285-293页

作者：赵宏伟郑嘉俊赵鑫欣王胜春李浥东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中山大学电子与通信工程学院广东深圳518107 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所北京100081

针对目前钢轨顶面擦伤检测系统缺少第三维关键深度信息,检测结果易受干扰误报率高的问题,提出了一种基于双模态结构光传感器的钢轨表面缺陷检测方法。通过构建轨道表面缺陷的多模态深度学习检测网络,可以检测双模态钢轨图像中的擦伤缺... 详细信息

针对目前钢轨顶面擦伤检测系统缺少第三维关键深度信息,检测结果易受干扰误报率高的问题,提出了一种基于双模态结构光传感器的钢轨表面缺陷检测方法。通过构建轨道表面缺陷的多模态深度学习检测网络,可以检测双模态钢轨图像中的擦伤缺陷。提出的深度网络分别融合了双模态图像的多尺度特征,并进行多尺度钢轨顶面擦伤检测。实验结果表明,该方法在显著降低检测误报的同时能够保持较高的检出率。与当前缺陷检测中常见的深度学习检测模型对比,平均精度均值(mAP)有大幅提升,性能优于以往的检测算法,在钢轨顶面擦伤检测任务中的应用前景良好。

关键词：词缺陷检测多模态深度学习钢轨表面

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基于时空多图融合的交通流量预测

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计算机应用 2024年第8期44卷 2618-2625页

作者：顾焰杰张英俊刘晓倩周围孙威北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044 北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心北京100044 交通大数据与人工智能教育部重点实验室(北京交通大学) 北京100044

交通预测是智能交通系统(ITS)的核心任务,准确的交通流量预测(TFF)可以大幅提高公共资源的利用效率。针对现有多图神经网络模型对上下文信息使用不足、图融合方法不平衡和只考虑静态空间关系等问题,提出基于时空多图融合(STMGF)的TFF模... 详细信息

交通预测是智能交通系统(ITS)的核心任务,准确的交通流量预测(TFF)可以大幅提高公共资源的利用效率。针对现有多图神经网络模型对上下文信息使用不足、图融合方法不平衡和只考虑静态空间关系等问题,提出基于时空多图融合(STMGF)的TFF模型。首先,通过融合空间图、语义图和空间语义图提取不同区域的不同空间相关性,并利用空间注意力机制和图注意力机制融合不同的图结构以动态学习不同邻居的重要性;然后,使用多核时间注意力机制同时捕获局部时间依赖性和全局时间依赖性;最后,使用多层感知机预测交通流量,得到最终预测值。在NYCTaxi和NYCBike数据集验证模型的有效性。实验结果表明,在NYCBike数据集的36步预测任务中,与时空图卷积神经网络(STGCN)、基于时空注意力的图神经网络(ASTGNN)、元图卷积递归网络(MegaCRN)相比,所提模型的均方根误差(RMSE)分别降低了8.46%、2.70%和2.20%。

关键词：多图融合多核注意力空间注意力图注意力深度学习

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结合注意力与循环神经网络的专家推荐算法

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计算机科学与探索 2022年第9期16卷 2068-2077页

作者：吕晓琦纪科陈贞翔孙润元马坤邬俊李浥东济南大学信息科学与工程学院济南250022 济南大学山东省网络环境智能计算技术重点实验室济南250022 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在线问答社区(CQA)已经成为互联网最重要的知识分享交流平台,将用户提出的海量问题有效推荐给可能解答的用户,挖掘用户感兴趣的问题是此类平台最核心功能。一些针对问答社区的专家推荐算法已经被提出用来提高平台解答效率,但是现有工作... 详细信息

在线问答社区(CQA)已经成为互联网最重要的知识分享交流平台,将用户提出的海量问题有效推荐给可能解答的用户,挖掘用户感兴趣的问题是此类平台最核心功能。一些针对问答社区的专家推荐算法已经被提出用来提高平台解答效率,但是现有工作大多关注于用户兴趣与问题信息匹配,忽视了用户兴趣动态变化问题,可能会严重影响推荐质量。提出了结合注意力与循环神经网络的专家推荐算法,不仅实现了问题信息的深度特征编码,而且还能捕获动态变化的用户兴趣。首先,问题编码器在预训练词嵌入基础上结合卷积神经网络(CNN)和Attention注意力机制实现了问题标题与绑定标签的深度特征联合表示。然后,用户编码器在用户历史回答问题的时间序列上利用长短期记忆神经网络Bi-GRU模型捕捉动态兴趣,并结合用户固定标签信息表征长期兴趣。最后,根据两个编码器输出向量的相似性计算产生用户动态兴趣与长期兴趣相结合的推荐结果。在来自知乎问答社区的真实数据上进行了不同参数配置及不同算法的对比实验,结果表明该算法性能明显优于目前比较流行的深度学习专家推荐算法。

关键词：社区问答(CQA) 专家推荐深度学习注意力机制循环神经网络(RNN)

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地域环境与文化:晋东南传统民居的类型分布及形成机制

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中国历史地理论丛 2023年第1期38卷 37-49页

作者：田毅冯耀功白雪太原师范学院历史与文博学院山西晋中030619 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 太原师范学院地理科学学院山西晋中030619

晋东南地区包括长治市和晋城市,传统民居遗存非常丰富。以晋东南地区的传统民居作为研究对象,选取了299个村落,将每个村落60%以上的传统民居形态作为该村落传统民居类型的划分标准,运用聚类分析法做分类,得出窑洞、房窑混合、二层楼屋... 详细信息

晋东南地区包括长治市和晋城市,传统民居遗存非常丰富。以晋东南地区的传统民居作为研究对象,选取了299个村落,将每个村落60%以上的传统民居形态作为该村落传统民居类型的划分标准,运用聚类分析法做分类,得出窑洞、房窑混合、二层楼屋、一层土石木房屋4个类型区。并用GIS做核密度分析,得到各类型传统民居的主要分布区。在此基础上,从自然环境、人文环境两个层面运用定量分析与定性分析方法探讨了晋东南传统民居类型的形成机制,认为自然环境是基础因素,地形地貌及建筑资源的分布影响着传统民居的修建材料、建筑环境及类型分布。人文环境包括明清商业手工业的发展、传统文化和明清社会动乱,对传统民居的立面形态、细部装饰、院落布局的样式等有一定作用,是晋东南传统民居类型形成的重要因素。

关键词：传统民居类型人地关系

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面向铁路场景的大规模点云高效去噪方法

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激光与红外 2023年第6期53卷 830-837页

作者：吴嘉诚孙淑杰刘俊博田媚黄雅平交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京交通大学北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国铁道科学研究院基础设施检测所北京100080

利用车载激光雷达获取铁路沿线环境信息对于保障行车安全具有重要意义。但是激光雷达采集到的点云数据受设备及环境因素影响,会产生大量的噪声干扰,这些噪声严重影响后续的感知和监测任务。为此,本文提出了一种面向铁路场景的大规模点... 详细信息

利用车载激光雷达获取铁路沿线环境信息对于保障行车安全具有重要意义。但是激光雷达采集到的点云数据受设备及环境因素影响,会产生大量的噪声干扰,这些噪声严重影响后续的感知和监测任务。为此,本文提出了一种面向铁路场景的大规模点云高效去噪方法。该方法提出了一种新颖的网格投影策略,对大规模铁路点云数据进行高效的降维降采样处理。然后,设计了基于GPU的改进聚类加速算法,快速识别离群的噪声数据。最后综合设计多策略融合方法,有效地去除噪声数据。所提方法充分利用铁路场景前向运动的特点,对点云数据进行基于网格化的时空压缩,同时利用GPU加速聚类算法的矩阵运算,实现了实时高效的铁路场景大规模点云去噪算法。实验结果表明,所提方法不仅能够提高去噪的性能,而且处理效率得到了极大提升。

关键词：激光点云去噪 GPU加速

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联邦学习赋能6G网络综述

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物联网学报 2023年第2期7卷 50-66页

作者：耿光磊高博熊轲樊平毅陆杨王煜炜北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 中国科学院计算技术研究所北京100190

基于内生人工智能(AI,artificial intelligence)在大规模复杂异构网络中实现万物智联是6G的重要特征之一。联邦学习(FL,federated learning)因其数据处理本地化这一特有的机器学习架构,被认为是在6G场景中实现分布式泛在智联的重要途径... 详细信息

基于内生人工智能(AI,artificial intelligence)在大规模复杂异构网络中实现万物智联是6G的重要特征之一。联邦学习(FL,federated learning)因其数据处理本地化这一特有的机器学习架构,被认为是在6G场景中实现分布式泛在智联的重要途径,已成为6G的重要研究方向。为此,首先分析了在未来6G,特别是物联网(IoT,internet of things)场景中引入分布式AI的必要性,以此为基础论述了FL在满足相关6G指标要求的潜力,并从架构设计、资源利用、数据传输、隐私保护、服务提供角度综述了FL如何赋能6G网络,最后给出了FL赋能6G研究存在的一些关键挑战和未来有价值的研究方向。

关键词： 6G网络物联网人工智能联邦学习

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基于域内特征间相似性的点击率预估优化

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计算机工程 2023年第2期49卷 238-245页

作者：雷李想武志昊刘钰周子站北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学网络科学与智能系统研究所北京100044 中国民航信息网络股份有限公司北京101318 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318

基于深度学习的点击率预估模型多数通过建模各个域的特征之间的交互关系提升预估准确率。特征嵌入向量对模型效果具有重要影响,而现有的CTR模型中不同特征的嵌入向量学习过程相互独立,且由于特征长尾分布导致大部分低频特征不能学习到... 详细信息

基于深度学习的点击率预估模型多数通过建模各个域的特征之间的交互关系提升预估准确率。特征嵌入向量对模型效果具有重要影响,而现有的CTR模型中不同特征的嵌入向量学习过程相互独立,且由于特征长尾分布导致大部分低频特征不能学习到较好的向量表示,严重影响模型的预测效果。基于域内特征间存在隐含的相似性,提出两种分别基于特征间共现概率和游走概率的相似度定义和对应的相似性图构建方法,并给出结合剪枝策略的广度优先遍历算法实现相似特征的高效计算。在此基础上,基于域内特征相似性图,设计一种嵌入生成器,对于低频特征,在域内特征相似性图上通过图神经网络聚合与其相似的特征信息,生成新的特征嵌入,作为预处理过程对特征嵌入向量进行数据增强,提升嵌入向量的表示学习质量。在公开数据集Criteo、Avazu上的实验结果表明,该方法明显提升点击率预估模型的预测准确率,其中对代表性点击率预估模型xDeepFM和AutoInt,AUC指标分别提升了0.007和0.008,LogLoss则下降了0.009和0.006,证明了嵌入生成模型的有效性。

关键词：点击率预估稀疏特征特征嵌入特征相似性图神经网络

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知识图谱增强的科普文本分类模型

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计算机应用 2022年第4期42卷 1072-1078页

作者：唐望径许斌仝美涵韩美奂王黎明钟琦清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 清华大学深圳国际研究生院广东深圳518055 中国科普研究所北京100081

科普文本分类是将科普文章按照科普分类体系进行划分的任务。针对科普文章篇幅超过千字,模型难以聚焦关键信息,造成传统模型分类性能不佳的问题,提出一种结合知识图谱进行两级筛选的科普长文本分类模型,来减少主题无关信息的干扰,提升... 详细信息

科普文本分类是将科普文章按照科普分类体系进行划分的任务。针对科普文章篇幅超过千字,模型难以聚焦关键信息,造成传统模型分类性能不佳的问题,提出一种结合知识图谱进行两级筛选的科普长文本分类模型,来减少主题无关信息的干扰,提升模型的分类性能。首先,采用四步法构建科普领域的知识图谱;然后,将该知识图谱作为距离监督器,并通过训练句子过滤器来过滤掉无关信息;最后,使用注意力机制对过滤后的句子集做进一步的信息筛选,并实现基于注意力的主题分类模型。在所构建的科普文本分类数据集(PSCD)上的实验结果表明,基于领域知识图谱的知识增强的文本分类算法模型具有更高的F1-Score,相较于TextCNN模型和BERT模型,在F1-Score上分别提升了2.88个百分点和1.88个百分点,验证了知识图谱对于长文本信息筛选的有效性。

关键词：科普文本分类知识图谱两级筛选长文本分类注意力

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针对身份证文本识别的黑盒攻击算法研究

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自动化学报 2024年第1期50卷 103-120页

作者：徐昌凯冯卫栋张淳杰郑晓龙张辉王飞跃北京交通大学计算机与信息技术学院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 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制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 北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100191

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,... 详细信息

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,不适用于复杂背景、数据及黑盒条件.为缓解上述问题,本文提出针对身份证文本识别模型的黑盒攻击算法,考虑较为复杂的图像背景、更严苛的黑盒条件以及物理世界的攻击效果.本算法在基于迁移的黑盒攻击算法的基础上引入二值化掩码和空间变换,在保证攻击成功率的前提下提升了对抗样本的视觉效果和物理世界中的鲁棒性.通过探索不同范数限制下基于迁移的黑盒攻击算法的性能上限和关键超参数的影响,本算法在百度身份证识别模型上实现了100%的攻击成功率.身份证数据集后续将开源.

关键词：对抗样本黑盒攻击身份证文本识别物理世界二值化掩码

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