检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第5期61卷 233-240页

作者：苗思琦杜煜严超徐成孙慧荟北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100101

实时性语义分割由于其轻量化的网络和较快的推理速度在智能驾驶的道路场景中具有重要的应用价值。为解决道路场景中小目标信息丢失和细节被上下文淹没问题,提出了并行双分支结构的DDRPNet模型。设计了PAPPM模块融合不同尺度的语义边缘特... 详细信息

实时性语义分割由于其轻量化的网络和较快的推理速度在智能驾驶的道路场景中具有重要的应用价值。为解决道路场景中小目标信息丢失和细节被上下文淹没问题,提出了并行双分支结构的DDRPNet模型。设计了PAPPM模块融合不同尺度的语义边缘特性,增强对边界信息的建模能力。在低分辨率分支的1/16、1/32和1/64分辨率特征图后加入坐标注意力机制,以捕获不同尺度下的位置信息和通道信息,填补小目标信息丢失问题。算法在Cityscapes数据集上以46.3 FPS的实时性表现达到了mIoU为76.28%的准确性;在CamVid数据集以95.2 FPS的实时性表现达到了mIoU为73.2%的准确性。实验结果表明,该模型在精度和速度上达到良好平衡,语义分割性能显著提升,在智能驾驶领域有潜在应用前景。

关键词：实时性语义分割双分支结构坐标注意力机制智能驾驶

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融合内在拓扑与多尺度时间特征的骨架动作识别

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计算机工程与应用 2025年第4期61卷 150-157页

作者：王琪何宁北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学智慧城市学院北京100101

图卷积网络在基于骨架的人体动作识别任务中发挥着关键作用。为了解决现有的图卷积网络忽略内在关系,时间卷积功能受限,以及未能充分探索关节与骨骼之间潜在功能相关性等问题,提出一种融合内在拓扑与多尺度时间特征的骨架动作识别方法... 详细信息

图卷积网络在基于骨架的人体动作识别任务中发挥着关键作用。为了解决现有的图卷积网络忽略内在关系,时间卷积功能受限,以及未能充分探索关节与骨骼之间潜在功能相关性等问题,提出一种融合内在拓扑与多尺度时间特征的骨架动作识别方法。为推断上下文内在拓扑关系,模型利用多头自注意力机制和共享拓扑构建内在拓扑空间图卷积模块;基于复杂的动作序列分析构建多尺度时间卷积模块,旨在扩展时间卷积结构并捕捉多尺度时间特征;模型搭建关节和骨骼信息交互桥梁,实现两者信息的有效传输和融合,以便更深入地探索它们之间的功能相关性。对所提出的方法进行验证,在NTU-RGB+D 60数据集上取得了CS基准91.5%和CV基准96.9%的识别准确率,在NTU-RGB+D 120数据集上分别取得了C-Sub基准89.0%和C-Set基准90.8%的准确率。实验结果表明所提出方法能够更加有效地提取骨架时空特征,进而提升识别精度。

关键词：骨架动作识别图卷积内在拓扑多尺度信息融合

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基于轻量级高分辨率网络的人体姿态估计算法

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计算机工程 2025年第2期51卷 278-288页

作者：刘圣杰何宁王鑫于海港韩文静北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学智慧城市学院北京100101

人体姿态估计被广泛应用于运动健身、手势控制、无人超市、娱乐游戏等诸多领域,但姿态估计任务仍面临着诸多挑战。针对目前主流的人体姿态估计网络参数量大、计算复杂度高的问题,提出一种基于高分辨率网络的轻量级姿态估计网络(LitePose... 详细信息

人体姿态估计被广泛应用于运动健身、手势控制、无人超市、娱乐游戏等诸多领域,但姿态估计任务仍面临着诸多挑战。针对目前主流的人体姿态估计网络参数量大、计算复杂度高的问题,提出一种基于高分辨率网络的轻量级姿态估计网络(LitePose)。首先,采用Ghost卷积降低特征提取网络的参数;其次,通过采用解耦的全连接(DFC)注意力模块,更好地捕获远距离空间位置像素间的依赖关系,减少由于参数量下降而导致的提取特征缺失,提高人体关键点回归的准确率;然后,设计一个特征增强模块,对骨干网络提取的特征进行进一步增强;最后,设计一个新的坐标解码方法,降低热图解码过程中的误差,提高关键点回归的准确率。在人体关键点检测数据集COCO和MPII上对LitePose进行验证,并与当前的主流方法进行对比。实验结果表明,LitePose相比基线网络HRNet精度损失0.2%,但参数量不及基线网络的1/3,LitePose在保证少量精度损失的同时能够大幅降低网络模型的参数量。

关键词：人体姿态估计高分辨率网络轻量化网络 GhostV2 坐标解码

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改进分层合作A*的无人机交通管理中路径规划

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计算机工程与应用 2025年第6期61卷 361-368页

作者：陈明何宁宏晨肖明明景竑元北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学智慧城市学院北京100101 北京联合大学机器人学院北京100101

针对无人机交通管理中飞行前冲突探测与解脱问题,表示为一种新的多智能体路径规划扩展模型,提出一种连续时间分层合作A*(continuous-time hierarchical cooperative A*,CHCA*)算法。面向连续时间,智能体在度量空间中的位置之间以最大速... 详细信息

针对无人机交通管理中飞行前冲突探测与解脱问题,表示为一种新的多智能体路径规划扩展模型,提出一种连续时间分层合作A*(continuous-time hierarchical cooperative A*,CHCA*)算法。面向连续时间,智能体在度量空间中的位置之间以最大速度持续移动;考虑智能体的大小形状,以空间是否覆盖判定智能体冲突;优化搜索启发值计算。实验表明,CHCA*单次路径规划成功率高于CCBS,适合大规模智能体路径规划求解;在日本仙台2030无人机空运预测模型上仿真实验表明,对于一天内32887个随机请求,CHCA*算法规划成功率可达96%。

关键词：多智能体路径规划(MAPF) 无人机交通管理(UTM) 改进分层合作A*算法冲突探测冲突解脱连续时间

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一种基于改进GAN的行人轨迹预测算法

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计算机应用与软件 2025年第3期42卷 238-243页

作者：谢龙洋张军刘元盛王子钰北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100101

为准确预测出行人未来轨迹,提出一种基于改进GAN的行人轨迹预测模型。该模型以观察者相机运动状态向量、行人姿态信息及行人历史轨迹作为输入;在注意力模块中,采用运动注意力机制来衡量观察者相机运动对行人轨迹的影响,采用姿态注意力... 详细信息

为准确预测出行人未来轨迹,提出一种基于改进GAN的行人轨迹预测模型。该模型以观察者相机运动状态向量、行人姿态信息及行人历史轨迹作为输入;在注意力模块中,采用运动注意力机制来衡量观察者相机运动对行人轨迹的影响,采用姿态注意力机制提取人体姿态中的隐藏特征,并采用交互注意力机制来建模行人之间的社交交互;通过生成对抗网络获取预测轨迹。实验验证表明,所提出的模型精度高于目前已有算法。

关键词：生成对抗网络注意力机制人体姿态社交交互

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S-Raft:一种增强拜占庭和崩溃容错的Raft算法

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计算机应用研究 2025年第3期42卷 687-692页

作者：王壮徐成代松银刘宏哲李学伟北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院(人工智能学院) 北京100101

传统的Raft共识算法在私有链中因其简洁和崩溃容错而得到广泛应用,但无法解决拜占庭节点恶意行为导致的诸多问题。在深入分析现有研究成果的基础上,提出了一种基于Raft的增强拜占庭和崩溃容错的共识算法:S-Raft(Stability-Raft),以解决... 详细信息

传统的Raft共识算法在私有链中因其简洁和崩溃容错而得到广泛应用,但无法解决拜占庭节点恶意行为导致的诸多问题。在深入分析现有研究成果的基础上,提出了一种基于Raft的增强拜占庭和崩溃容错的共识算法:S-Raft(Stability-Raft),以解决拜占庭节点在选举中伪造身份、投票分裂以及非法替换领导者等核心问题。引入故障心跳日志机制,通过广播故障信息阻止拜占庭节点获得多数选票;实施选举超时周期优化策略,以应对投票分裂问题;提出节点稳定性评估算法,结合连续性惩罚和时间衰减因子,准确评估节点稳定性,减少因频繁故障引发的通信冗余。实验结果显示,与Raft和PBFT等算法相比,S-Raft算法在拜占庭容错能力上取得了显著提升,同时保持了较高的吞吐量和较低的共识时延。因此,S-Raft算法具有良好的拜占庭和崩溃容错能力。

关键词： Raft PBFT 共识算法区块链拜占庭

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基于自身运动约束的RGB-D动态SLAM算法

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计算机工程与应用 2025年第8期61卷 173-182页

作者：张志铭张军刘元盛王子钰赵玉洁北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100101 北京联合大学城市轨道交通与物流学院北京100101

针对视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法在动态环境下容易出现重定位失败的问题,提出了一种基于自身运动约束的动态SLAM算法。采用YOLOv5s初步区分前景与背景特征点,仅利用背景特征点进行位姿初始化;利用IMU位姿信息... 详细信息

针对视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法在动态环境下容易出现重定位失败的问题,提出了一种基于自身运动约束的动态SLAM算法。采用YOLOv5s初步区分前景与背景特征点,仅利用背景特征点进行位姿初始化;利用IMU位姿信息不受动态环境影响的特性,计算每个特征点的自身运动约束值;根据背景特征点的特征约束结果设计了动态概率模型,自适应确定当前帧特征点约束的动态阈值,去除动态特征点并更新相机位姿。使用仿真数据集和真实环境数据集进行了实验验证。实验结果表明,在仿真数据集中,该方法能去除沿极线运动的特征点,相较于Dyna-SLAM,在均方根误差和标准差两项指标的提升率为87.81%和83.17%,相较于AirDos提升率分别为51.62%和41.91%。真实动态环境中重定位能力强于Dyna-SLAM,较AirDos无明显精度提升但运行速度提升29.48%。

关键词：动态环境视觉SLAM 多传感器融合 IMU预积分

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面向铁路周界远小目标入侵检测的视频超分辨率重建技术研究

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中国铁道科学 2025年第1期46卷 200-211页

作者：王增卿谢征宇姜忆玲王佳丽管岭王力北京交通大学交通运输学院北京100044 运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室北京100044 北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心北京100044 中国船舶集团有限公司系统工程研究院北京230027

针对铁路长纵深监控环境下远小目标图像特征信息不足的问题,对视频超分辨率重建技术进行研究。首先,基于BasicVSR网络,利用前后帧信息设计特征交互增强(FIE)模块和图拉普拉斯金字塔低频分离(GLPLS)模块,构建高效的远小目标特征重建网络R... 详细信息

针对铁路长纵深监控环境下远小目标图像特征信息不足的问题,对视频超分辨率重建技术进行研究。首先,基于BasicVSR网络,利用前后帧信息设计特征交互增强(FIE)模块和图拉普拉斯金字塔低频分离(GLPLS)模块,构建高效的远小目标特征重建网络RailVSR;其次,在RailVSR网络中集成联合损失函数,优化网络对高分辨率图像和目标检测精度的双重关注;最后,将RailVSR网络与目标检测算法RT-DETR相结合,增强铁路长纵深监控场景下远小目标入侵检测能力。结果表明:与原始RT-DETR目标检测算法相比,基于RailVSR网络改进的目标检测算法对铁路周界入侵的检测精度至少提高13%,其平均检测精度至少提升11%;在VSTR铁路样本库构建的铁路监控数据集中,当目标像素占比超过0.05%时,检测漏报率和错报率均为0,且平均检测精度可达85%以上。该研究对铁路周界远小目标入侵检测具有有效性,可提升铁路安全运营的保障水平。

关键词：铁路周界远小目标入侵检测任务型视频超分辨重建

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面向校园场景视频监控的人体行为识别方法

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传感器与微系统 2025年第05期 138-141页

作者：米家辉李鸿天袁家政北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京开放大学

校园内的异常行为检测目的是识别与正常校园行为模式不符的行为或事件，有助于提升校园安全管理水平。针对此类问题，本文提出了一种融合注意力机制的双流网络模型用于识别校园场景下的人体行为。模型以Inception v1网络作为基准模型，... 详细信息

校园内的异常行为检测目的是识别与正常校园行为模式不符的行为或事件，有助于提升校园安全管理水平。针对此类问题，本文提出了一种融合注意力机制的双流网络模型用于识别校园场景下的人体行为。模型以Inception v1网络作为基准模型，并在残差模块中融合注意力机制。模型在Kinetics—400数据集上进行预训练，而后在校园场景数据集上进行训练和实验。实验对比了添加注意力机制模块的位置和数量差异对实验结果的影响。实验结果表明，本文模型能够有效检测出监控视频中的行为类别，所提出的方法准确率可达91.7%,较基准模型提升了4.5%。

关键词：深度学习注意力机制双流网络校园场景

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认知机器的模型与结构研究进展

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中国图象图形学报 2025年第4期30卷 895-921页

作者：鲍泓郑颖梁天骄北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京联合大学机器人学院中国科学院大学计算机科学与技术学院

机器如何与人一样具有认知能力？认知能力可用智能度量，人的智能是认知过程的涌现，人们从认知的模型出发研究其结构，结构决定机器的认知功能。本文旨在探讨机器认知的模型和构建方法，为设计新一代认知机器提供新的模型、结构和方法... 详细信息

机器如何与人一样具有认知能力？认知能力可用智能度量，人的智能是认知过程的涌现，人们从认知的模型出发研究其结构，结构决定机器的认知功能。本文旨在探讨机器认知的模型和构建方法，为设计新一代认知机器提供新的模型、结构和方法论。本文用分析、归纳和演绎的方法综述认知机器模型和结构的起源、演进与发展趋势。首先，从20世纪初计算机器的发明和DNA双螺旋结构模型的发现谈起，阐述了“图灵机模型+冯·诺依曼结构”划时代意义的科学研究成果的形成，这一模型和结构催生了通用计算机器的发明，并对计算机科学与技术等新学科的形成起到奠基作用；此后，图灵的天问“机器能思维吗”及“图灵测试”对后来创立人工智能有重大启示和影响；然后评述近20年来“深度学习模型+卷积神经网络结构”以及“大语言模型+转换器结构”等的里程碑式进展和存在的问题；在最新进展部分综述当前国内外有代表性的3位科学家提出的模型和结构：“世界模型”、“空间智能”和“四要素说”，特别是以“四要素说”为基础的认知物理学，为人的认知和机器认知提供了统一的理论框架，构成了机器认知的4种基本模式——认知螺旋模型和OOXA结构链，讨论了认知核、洋葱模型和负熵概念，以驾驶脑认知为案例进行具身智能的实验验证；最后，展望了本领域未来研究和发展趋势。模型定义了机器认知的约束边界，结构决定认知机器的涌现性，通过模型+结构的研究方法和评价，为探索“人和机器认知的机制”和解决“机器如何认知”这样的人工智能发展的重大问题提供了一种新研究视角、路径和范式。

关键词：认知机器认知物理学认知核模型结构涌现负熵

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