检索结果-内蒙古大学图书馆

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合出发地与目的地时空相关性的城市区域间出租车需求预测

引用

计算机应用 2023年第7期43卷 2100-2106页

作者：魏远林彦郭晟楠林友芳万怀宇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 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京100044

精准预测城市区域之间的出租车需求量,可以为出租车的引导和调度以及乘客的出行推荐提供决策支持信息,从而优化出租车的供需关系。然而现有模型大多以区域内的出租车需求量为建模和预测对象,对区域之间的时空相关性考虑不足,且较少关注... 详细信息

精准预测城市区域之间的出租车需求量,可以为出租车的引导和调度以及乘客的出行推荐提供决策支持信息,从而优化出租车的供需关系。然而现有模型大多以区域内的出租车需求量为建模和预测对象,对区域之间的时空相关性考虑不足,且较少关注区域之间更细粒度的需求量预测。针对上述问题,提出一种面向城市区域间出租车需求量的预测模型——出发地—目的地融合时空网络(ODSTN)模型。该模型分别从区域和区域对两个空间维度以及临近、日、周三个时间维度出发,采用图卷积和时间注意力机制来捕获区域之间的复杂时空相关性,并设计了一种新的路径感知融合机制来对多角度的特征进行融合,最终实现了对城市区域间出租车需求量的预测。在成都和曼哈顿地区两个真实出租车订单数据集中进行了实验,结果表明ODSTN模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.8971、3.5274、50.6556%和0.5896、1.1638、61.0794%。可见,ODSTN模型在出租车需求预测任务上具有较高的准确性。

关键词：出租车需求预测时空相关性出发地—目的地图卷积网络注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向铁路场景的大规模点云高效去噪方法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于域内特征间相似性的点击率预估优化

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于卷积神经网络的逐级唤醒存内计算控制器设计

引用

计算机工程 2024年第6期50卷 328-335页

作者：宋庆增刘向东许康为刘佳辉任二祥骆丽魏琦乔飞天津工业大学计算机科学与技术学院天津300387 北京交通大学电子信息工程学院北京100091 清华大学精密仪器系北京100084 清华大学电子工程系北京100084

随着人工智能的发展,边缘端设备对智能图像处理的需求急剧增加。目前边缘端设备主要面临能量受限、吞吐率较低等问题。无人机在侦察过程中,根据任务要求需进行复杂的地形分析、物体识别和环境监测等任务,这些任务常常会给设备带来严重... 详细信息

随着人工智能的发展,边缘端设备对智能图像处理的需求急剧增加。目前边缘端设备主要面临能量受限、吞吐率较低等问题。无人机在侦察过程中,根据任务要求需进行复杂的地形分析、物体识别和环境监测等任务,这些任务常常会给设备带来严重的功耗问题,并且严重影响无人机的飞行时间。针对上述问题,提出一种基于卷积神经网络的逐级唤醒存内计算控制器设计方案,控制器内部能够完成分类型网络的前向推理,可根据分类结果唤醒对应的边缘端设备。控制器的模拟部分采用存算一体计算模式,数字部分采用分块的处理方式,在运行过程中可将空闲模块休眠,以降低系统的整体功耗。此外,控制器内部还集成了级联接口,可以将复杂任务分解为多个层级的子任务,并将其部署到级联的控制器上,从而实现多级唤醒,使系统具备提前输出的潜力。实验采用ResNet-14作为神经网络模型,数据集采用CIFAR-10数据集。实验结果表明,在10 MHz的时钟频率下,基于卷积神经网络的逐级唤醒存内计算控制器可以实现60帧/s的检测帧率,并且分类精度达到84.61%,验证了该架构在能量受限应用场景下的可行性和高效性。

关键词：逐级唤醒存内计算神经网络目标分类 ResNet结构

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于关系自适应解码的实体关系联合抽取

引用

计算机应用 2021年第1期41卷 29-35页

作者：丁相国桑基韬北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

基于编码器-解码器的实体关系联合抽取模型解决了流水线模型存在的误差传递问题,但是以往基于编码器-解码器的模型还是存在两点问题:一是在解码阶段同时生成实体和关系,而两者是不同的对象,使得同一语义空间的映射降低了抽取效果;二是... 详细信息

基于编码器-解码器的实体关系联合抽取模型解决了流水线模型存在的误差传递问题,但是以往基于编码器-解码器的模型还是存在两点问题:一是在解码阶段同时生成实体和关系,而两者是不同的对象,使得同一语义空间的映射降低了抽取效果;二是没有考虑不同关系之间的交互信息。针对这两点问题,提出了关系自适应解码模型。所提模型将实体关系联合抽取任务转化为对应关系的实体对生成任务。首先以编码器-解码器为基础,将不同关系分而治之;根据不同的关系来自适应输出相应关系的实体对,使解码阶段更专注于实体的生成。然后不同关系之间共享同一模型的参数,使不同关系之间的关联信息得以利用。所提模型在两种版本的纽约时报(NYT)公开数据集上进行了实验,其F1值比当前最先进的模型分别提升了2.5个百分点和2.2个百分点。实验结果表明,所提模型能够通过关系自适应解码的方式有效提升实体关系的联合抽取能力。

关键词：关系自适应共享编码器-解码器实体关系联合抽取

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于优化核极限学习机的工控入侵检测方法

引用

信息网络安全 2021年第2期21卷 1-9页

作者：杜晔王子萌黎妹红北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对现有的工业控制系统入侵检测算法检测时间长,无法满足系统实时性的问题,文章提出一种基于优化核极限学习机(KELM)的工控入侵检测模型,通过改进麻雀搜索算法对KELM的正则化系数C和核参数g进行联合优化。在种群初始化阶段引进佳点集... 详细信息

针对现有的工业控制系统入侵检测算法检测时间长,无法满足系统实时性的问题,文章提出一种基于优化核极限学习机(KELM)的工控入侵检测模型,通过改进麻雀搜索算法对KELM的正则化系数C和核参数g进行联合优化。在种群初始化阶段引进佳点集理论增加初始种群的多样性以增强全局搜索能力,提出非线性递减安全值策略并在算法迭代过程引入混沌算法避免陷入局部极小值,以扩展搜索区域。实验结果表明,文章提出的算法具有高检测率、低误报率的优势,能够满足工业控制系统高实时性的要求。

关键词：麻雀搜索算法核极限学习机工业控制系统入侵检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种时间序列鉴别性特征字典构建算法

引用

软件学报 2020年第10期31卷 3216-3237页

作者：张伟王志海原继东郝石磊北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

时间序列数据广泛产生于科技和经济的多个领域.基于符号傅里叶近似(symbolic Fourier approximation)和滑动窗口的定长单词抽取算法是目前时间序列特征字典构建过程中最有效的特征生成算法之一,但是该算法在特征生成过程中不能根据不同... 详细信息

时间序列数据广泛产生于科技和经济的多个领域.基于符号傅里叶近似(symbolic Fourier approximation)和滑动窗口的定长单词抽取算法是目前时间序列特征字典构建过程中最有效的特征生成算法之一,但是该算法在特征生成过程中不能根据不同滑动窗口长度动态地选择保留的最优傅里叶值的个数,而且特征字典构建过程中缺少从生成的海量特征中对鉴别性特征进行有效选择的算法.为此,提出一种鉴别性特征字典构建算法.首先,提出一种针对不同长度滑动窗口学习最优单词长度的基于Fourier近似的可变长度单词抽取方法;其次,构建了一种新的特征鉴别性评价指标,并依据其动态阈值对生成的特征进行选择.实验结果表明,基于构建的特征字典的逻辑回归模型不仅分类精度高,而且可以有效发现预测过程中的鉴别性特征.

关键词：时间序列分类特征生成鉴别性特征选择特征字典学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于类别相关的领域自适应交通图像语义分割方法

引用

计算机研究与发展 2020年第4期57卷 876-887页

作者：贾颖霞郎丛妍冯松鹤北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

图像语义分割作为机器视觉领域一个重要研究问题,其目的是对一张彩色图像中的每个像素点进行分类,将图像中每个像素预测其对应的语义标签.现有的基于全监督学习的语义分割方法依赖于精准标注的训练样本;现有的基于弱监督、半监督学习的... 详细信息

图像语义分割作为机器视觉领域一个重要研究问题,其目的是对一张彩色图像中的每个像素点进行分类,将图像中每个像素预测其对应的语义标签.现有的基于全监督学习的语义分割方法依赖于精准标注的训练样本;现有的基于弱监督、半监督学习的分割方法虽然可以融入未标记样本,但由于缺少对空间语义信息的有效利用,常出现语义不一致或类别错分现象,且难以直接应用于其他的跨域无标注数据集.针对跨域无标注数据集语义分割问题,提出一种基于领域自适应的图像语义分割方法.其中,提出的方法首先通过采用优化上采样方法和提出基于focal loss的损失函数,有效改进了现有方法中数据量较小的类别难以被正确分割的问题;其次,通过有效利用所提出的类别相关的领域自适应方法,来解决不同数据集跨域语义分割问题,使无标注图像的语义分割平均交并比较现有方法的均值提升6%.提出的方法在5个数据集上进行验证实验,实验结果充分表明了方法的有效性和泛化性.

关键词：语义分割领域自适应对抗学习数据分布数据标注类别相关性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

定位技术在虚拟现实中的应用综述

引用

计算机科学 2021年第1期48卷 308-318页

作者：张宇翔任爽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

近年来,我国虚拟现实技术随着5G技术、传感器技术以及民用图形处理器的发展而快速发展,教育、交通、商业、娱乐、工业等领域对虚拟现实的需求与日俱增。虚拟现实技术是一门崭新的综合性信息技术,其中的定位技术是决定用户沉浸感和交互... 详细信息

近年来,我国虚拟现实技术随着5G技术、传感器技术以及民用图形处理器的发展而快速发展,教育、交通、商业、娱乐、工业等领域对虚拟现实的需求与日俱增。虚拟现实技术是一门崭新的综合性信息技术,其中的定位技术是决定用户沉浸感和交互感的关键技术,是虚拟现实技术的重要依托。因此,需要着重对虚拟现实技术的定位技术进行总结。首先介绍了虚拟现实和定位技术;其次详细分析对比了目前虚拟现实系统中使用的典型定位技术,介绍了这些技术的原理、相关研究成果以及它们在虚拟现实中具体的运用场景;然后介绍了目前市场上主流的虚拟现实定位设备,继而讨论了虚拟现实定位技术使用的定位算法;最后介绍了虚拟现实定位技术目前存在的问题和今后的发展方向。

关键词：计算机应用技术虚拟现实定位技术定位算法虚拟现实设备

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：