检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2023年第10期33卷 1068-1076页

作者：于源贾克斌北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124

3D-HEVC标准中引入了具有大面积平坦区域、陡峭边缘和低纹理复杂度特性的深度图。针对深度图编码过程中编码单元(CU)率失真优化导致编码复杂度过高这一问题,本文在分析深度图编码所具有的特点的基础上,构建了深度图划分深度数据集,并提... 详细信息

3D-HEVC标准中引入了具有大面积平坦区域、陡峭边缘和低纹理复杂度特性的深度图。针对深度图编码过程中编码单元(CU)率失真优化导致编码复杂度过高这一问题,本文在分析深度图编码所具有的特点的基础上,构建了深度图划分深度数据集,并提出了一种基于两通道特征传递卷积神经网络(T-CNN)的划分深度预测算法。使用本文提出的算法替换原始编码器中各视点下深度图CU划分模块,可以在一定的率失真性能损失下,将原始HTM-16.0编码器编码时间平均减少76%左右,编码效率得到了显著提升。

关键词： 3D-HEVC 深度图帧内编码卷积神经网络

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全局关系注意力引导场景约束的高分辨率遥感影像目标检测

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电子与信息学报 2022年第8期44卷 2924-2931页

作者：张菁吴鑫嘉赵晓蕾卓力张洁北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 中国地质大学(武汉)资源信息工程系武汉430074

高分辨率遥感影像中地物目标往往与所处场景类别息息相关,如能充分利用场景对地物目标的约束信息,有望进一步提升目标检测性能。考虑到场景信息和地物目标之间的关联关系,提出全局关系注意力(RGA)引导场景约束的高分辨率遥感影像目标检... 详细信息

高分辨率遥感影像中地物目标往往与所处场景类别息息相关,如能充分利用场景对地物目标的约束信息,有望进一步提升目标检测性能。考虑到场景信息和地物目标之间的关联关系,提出全局关系注意力(RGA)引导场景约束的高分辨率遥感影像目标检测方法。首先在多尺度特征融合检测器的基础网络之后,加入全局关系注意力学习全局场景特征;然后以学到的全局场景特征作为约束,结合方向响应卷积模块和多尺度特征模块进行目标预测;最后利用两个损失函数联合优化网络实现目标检测。在NWPU VHR-10数据集上进行了4组实验,在场景信息约束的条件下取得了更好的目标检测性能。

关键词：高分辨率遥感影像深度学习目标检测场景约束全局关系注意力

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基于计算机视觉的公路边坡裂缝监测方法

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北京工业大学学报 2024年第6期50卷 702-710页

作者：陈善继刘天禹刘鹏宇黄凯李瑶瑶青海民族大学物理与电子信息工程学院西宁810007 北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 青海省交通建设管理有限公司西宁810021

为及时发现裂缝问题并减少潜在的危害,提出一种公路边坡裂缝的自动监测方法。以公路边坡裂缝为研究对象,针对裂缝图像形态不规则、周边环境干扰大的特点,设计了公路边坡裂缝分割网络(slope cracks segmentation network,SCSNet)和公路... 详细信息

为及时发现裂缝问题并减少潜在的危害,提出一种公路边坡裂缝的自动监测方法。以公路边坡裂缝为研究对象,针对裂缝图像形态不规则、周边环境干扰大的特点,设计了公路边坡裂缝分割网络(slope cracks segmentation network,SCSNet)和公路边坡裂缝几何参数计算方法。该网络首先采用编码器逐渐捕获更高层次的语义特征,其次采用解码器通过逐渐恢复空间信息并结合跳跃连接融合不同尺度间的信息,然后利用通道注意力机制,学习每个通道间的特征,增强裂缝的特征表达。另外,提出参数计算方法,基于连通域分析得到裂缝连通域,并计算裂缝长度、宽度、面积几何参数。实验结果表明:裂缝分割网络的平均交并比达87.86%,该网络能较好地提取公路边坡裂缝特征;裂缝几何参数计算方法能较准确地测算裂缝的当前状态。

关键词：裂缝分割 SCSNet 通道注意力几何参数连通域

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深度森林研究综述

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北京工业大学学报 2022年第2期48卷 182-196页

作者：夏恒汤健乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

深度森林算法首次开启了非神经网络结构的深度学习模式,并因具有非微分形式基学习器和无须大量训练数据的优良特性,已经成为工业界和学术界的重要研究方向,因此,对现有深度森林算法进行归纳和总结,综述了其主要结构及特点.首先,介绍深... 详细信息

深度森林算法首次开启了非神经网络结构的深度学习模式,并因具有非微分形式基学习器和无须大量训练数据的优良特性,已经成为工业界和学术界的重要研究方向,因此,对现有深度森林算法进行归纳和总结,综述了其主要结构及特点.首先,介绍深度森林结构及其性质;接着,将目前深度森林的研究分为引入特征工程、改进表征学习、修改基学习器、修改层级结构和引入权重配置等5个方向进行分析和总结;然后,介绍深度森林算法在不同领域中的最新应用现状,并给出深度森林算法所面临的挑战及未来研究方向;最后,对本文工作进行总结.

关键词：深度森林集成学习深度学习非神经网络结构特征工程层级结构

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基于双鉴别器生成对抗网络的单目深度估计方法

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北京工业大学学报 2022年第9期48卷 928-934页

作者：阮晓钢颜文静黄静郭佩远北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对自监督单目深度估计精度不高的问题,提出一种基于双鉴别器生成对抗网络的自监督单目深度估计方法.该方法利用生成对抗网络在合成视觉上可信的图像方面的优势,进一步提高了自监督单目深度估计的精度.首先,为充分利用重建图像,在Wasse... 详细信息

针对自监督单目深度估计精度不高的问题,提出一种基于双鉴别器生成对抗网络的自监督单目深度估计方法.该方法利用生成对抗网络在合成视觉上可信的图像方面的优势,进一步提高了自监督单目深度估计的精度.首先,为充分利用重建图像,在Wasserstein生成对抗网络的基础上进行改进,构建了2个鉴别器的结构.双鉴别器对生成器的要求和训练目标更加严苛,避免了由于只在左图像或右图像上引入鉴别器而造成的信息损失.其次,针对该网络的结构,提出了一种局部-全局一致的损失函数,保证了像素的真实性和局部-全局内容的一致性.在KITTI基准测试集中与单目深度估计的相关代表方法进行了比较,实验结果表明,该方法有效地提高了单目深度估计的精度,具有较好的深度估计的性能.

关键词：单目深度估计双鉴别器生成对抗网络图像重建自监督学习机器视觉

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动态场景下基于深度学习的语义视觉SLAM

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北京工业大学学报 2022年第1期48卷 16-23页

作者：阮晓钢郭佩远黄静北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对基于静态场景假设的传统的同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)在动态场景中鲁棒性差、位姿估计准确率低的问题,提出了一种基于深度学习的语义视觉SLAM方法.该方法将语义分割技术与运动一致性检测算法... 详细信息

针对基于静态场景假设的传统的同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)在动态场景中鲁棒性差、位姿估计准确率低的问题,提出了一种基于深度学习的语义视觉SLAM方法.该方法将语义分割技术与运动一致性检测算法相结合,首先用Mask R-CNN网络对图像进行语义分割,建立动态对象的先验语义信息,然后通过运动一致性检测算法进一步剔除属于动态物体的特征点,最后用静态特征点进行特征匹配和位姿估计.基于慕尼黑工业大学(Technical University of Munich,TUM)公开数据集对系统进行实验,结果表明,该系统在动态环境中较传统的ORB-SLAM2系统和DS-SLAM系统明显降低了绝对轨迹误差和相对位姿误差,提高了SLAM系统位姿估计的准确性和鲁棒性.

关键词：同时定位与地图构建语义分割动态场景位姿估计深度学习运动一致性检测

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基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法

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电子学报 2022年第7期50卷 1600-1608页

作者：李明爱张圆圆北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 教育部数字社区工程研究中心北京100124

为有效利用运动想象脑电信号(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)的频域信息并精确反映脑电极之间的非线性因果交互作用,本文提出一种基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法.首先,对每导MI-EEG进行连续小波变换,... 详细信息

为有效利用运动想象脑电信号(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)的频域信息并精确反映脑电极之间的非线性因果交互作用,本文提出一种基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法.首先,对每导MI-EEG进行连续小波变换,求得其时-频-能量矩阵;然后,将与运动想象密切相关的频带内各频率所对应的时间-能量序列依次拼接,得到各导联的一维时频能量序列;最后,基于任意两电极时频能量序列间的符号传递熵计算连接矩阵,构建脑功能网络.实验结果表明,以电极时频能量序列间的符号传递熵构建的脑功能网络,能够有效反映MIEEG的时频特征和非线性特征信息传递,相比于传统脑网络构建方法,更有利于增强不同运动想象任务的可分性.

关键词：脑-机接口运动想象脑电信号连续小波变换符号传递熵脑功能网络

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基于AHMRRT的移动机器人路径规划算法

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北京工业大学学报 2022年第2期48卷 121-128页

作者：阮晓钢刘少达朱晓庆北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

为解决单向快速探索随机树(rapid exploring random tree,RRT)算法路径规划效率低且易陷入局部极小点的问题,提出了一种自适应启发式多快速探索随机树(adaptive heuristic multiple rapid exploring random tree,AHMRRT)路径规划算法.... 详细信息

为解决单向快速探索随机树(rapid exploring random tree,RRT)算法路径规划效率低且易陷入局部极小点的问题,提出了一种自适应启发式多快速探索随机树(adaptive heuristic multiple rapid exploring random tree,AHMRRT)路径规划算法.一方面,基于多随机树构建策略的AHMRRT算法可以在起始点、目标点、子目标点生成4棵随机树,同时进行扩展搜索,从而提高路径规划效率;另一方面,通过在单棵随机树生长过程中添加自适应启发式偏置因子,AHMRRT算法可以根据环境中障碍物的情况自适应地改变新节点的生成策略.探索自由空间时,该算法可以在偏置因子的作用下迅速向目标点扩展以提高搜索效率;探索多障碍物空间时,该算法将调用随机采样函数以防止落入局部最优.在仿真实验中,设计了4种环境下AHMRRT算法与随机概率目标快速探索随机树(probability goal RRT,PGRRT)、双向快速探索随机树(bidirectional RRT,BRRT)算法的对比实验,仿真实验结果证明了该算法的可行性和高效性.

关键词：移动机器人快速探索随机树路径规划多随机树构建策略自适应启发式偏置因子局部最优

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扩散相关光谱组织血流检测及其临床应用

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激光与光电子学进展 2022年第6期59卷 101-114页

作者：李哲冯金超贾克斌北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

扩散相关光谱(DCS)技术是一种新兴的组织血流无创检测技术。该技术将近红外光照射到组织表面,通过计算组织表面散射光斑的光强自相关函数推算组织中红细胞的运动状态,以实现组织血流变化的定量检测。相比于其他血流检测技术,如激光多普... 详细信息

扩散相关光谱(DCS)技术是一种新兴的组织血流无创检测技术。该技术将近红外光照射到组织表面,通过计算组织表面散射光斑的光强自相关函数推算组织中红细胞的运动状态,以实现组织血流变化的定量检测。相比于其他血流检测技术,如激光多普勒(LDF)、核磁共振成像(MRI)、正电子发射断层成像技术(PET)等,该技术具有无创、无辐射、可长时间连续实时检测、适用范围广、检测要求低等优势,适宜床边监测。分别从DCS技术的基本原理、系统与方法、临床应用等方面对其进行简要综述,并对DCS技术的未来发展趋势进行展望。

关键词：生物技术扩散相关光谱技术近红外光谱技术组织血流心脑血管类疾病癌症

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基于离散Hopfield神经网络的化学实验室安全评估

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北京工业大学学报 2022年第11期48卷 1150-1158页

作者：韩红桂王远甄琪北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对高校化学实验室安全风险难以量化评估的问题,采用一种基于离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN)的化学实验室安全评估方法.首先,利用层次分析法建立化学实验室安全状况多指标评估体系;然后,使用模糊综合评... 详细信息

针对高校化学实验室安全风险难以量化评估的问题,采用一种基于离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN)的化学实验室安全评估方法.首先,利用层次分析法建立化学实验室安全状况多指标评估体系;然后,使用模糊综合评价法对评估指标进行量化,对评估指标编码;最后,使用学习率对DHNN进行优化,将该方法与传统评估方法进行对比,结果表明该方法能够实现对样本的准确评估.将该方法应用于高校危险化学品实验室安全评估过程中,仿真实验结果表明该方法构建的指标体系合理可行且评估精度较高.

关键词：实验室层次分析法模糊综合评价离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN) 安全状况指标编码

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