检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2023年第4期49卷 159-165,173页

作者：张桢梁军贾海鹏张云泉李青北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190

RISC-V处理器的广泛应用使得FFmpeg多媒体算法库在RISC-V平台上的高性能实现日益重要。提出一种基于RISC-V架构的系列优化策略,针对开源音视频多媒体FFmpeg算法库中不同特征和计算密度的算法,利用RISC-V指令集的扩展性对算法库中某些耗... 详细信息

RISC-V处理器的广泛应用使得FFmpeg多媒体算法库在RISC-V平台上的高性能实现日益重要。提出一种基于RISC-V架构的系列优化策略,针对开源音视频多媒体FFmpeg算法库中不同特征和计算密度的算法,利用RISC-V指令集的扩展性对算法库中某些耗时的算法进行指令加速和并行优化。在深入研究RISC-V开源架构的基础上,构建一个基于RISC-V开源架构的高性能FFmpeg算法库。针对不连续访存类算法、数据依赖类算法、数据快速转换类算法,从向量单元配置、向量化访存、汇编优化、指令流水优化4个方面出发,大幅提升FFmpeg算法库在RISC-V处理器上的性能。实验结果表明,采用以上优化策略后的FFmpeg算法库在基于RISC-V架构的XT-910芯片上的性能得到明显提升,其中的不连续访存类算法、数据依赖类算法、数据快速转换类算法的加速比分别为8.20、3.67、3.62。

关键词：开源指令集架构 FFmpeg多媒体算法库向量化访存汇编优化指令流水优化

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完全合作场景中的优化方法:多智能体强化学习综述

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信息与电子工程前沿（英文版） 2025年第4期26卷 479-509,后插8页

作者：杨涛史鑫昊曾庆含杨玉林徐成刘宏哲北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室中国北京市100101 中国人民解放军32178部队科技创新研究中心中国北京市100012 中国人民解放军32178部队科技创新研究中心中国北京市100012 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室中国北京市100101

近年来,多智能体强化学习已成为强化学习领域一颗耀眼的新星,展现了其在众多应用场景的巨大潜力.奖励函数通过建立评估标准和反馈机制,引导智能体在其环境中探索并做出最优决策.同时,宏观层面的协作目标为智能体的学习提供了轨迹,确保... 详细信息

近年来,多智能体强化学习已成为强化学习领域一颗耀眼的新星,展现了其在众多应用场景的巨大潜力.奖励函数通过建立评估标准和反馈机制,引导智能体在其环境中探索并做出最优决策.同时,宏观层面的协作目标为智能体的学习提供了轨迹,确保个体行为策略与整体系统目标的高度一致性.奖励结构与协作目标之间的相互作用,不仅增强了个体智能体的有效性,还促进了智能体之间的协作,为群体智能的发展和多智能体系统的和谐运行提供了动力和方向.本文深入探讨了多智能体强化学习中奖励结构的设计方法及协作目标的优化策略,详细审视了这些领域的最新科学进展.此外,对协作场景中的仿真环境应用进行了深入评述,讨论了该领域的未来发展趋势及潜在研究方向,为后续研究提供了前瞻视角与灵感.

关键词：多智能体强化学习合作框架奖励函数合作目标优化

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基于GA-TD3算法的交叉路口决策模型

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计算机应用研究 2024年第7期41卷 1965-1970页

作者：江安旎杜煜原颖张昊赵世昕北京联合大学智慧城市学院北京100101 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

为了解决交叉路口场景下无人驾驶决策模型成功率低、模型不稳定、车辆通行效率低的问题,从两个方面对TD3算法作出改进,提出了基于GA-TD3算法的交叉路口决策模型。首先引入记忆模块,使用GRU神经网络来提升决策模型的成功率;其次在状态空... 详细信息

为了解决交叉路口场景下无人驾驶决策模型成功率低、模型不稳定、车辆通行效率低的问题,从两个方面对TD3算法作出改进,提出了基于GA-TD3算法的交叉路口决策模型。首先引入记忆模块,使用GRU神经网络来提升决策模型的成功率;其次在状态空间引入社会注意力机制,更加关注与社会车辆的交互行为,保证模型稳定性的同时提升车辆的通行效率。采用CARLA仿真器进行20000回合的模型训练后,TD3算法通过路口的成功率为92.4%,GA-TD3算法的成功率为97.6%,且车辆的通行时间缩短了3.36 s。GA-TD3算法模型在学习效率和通行效率上均有所提升,可用于缓解城市中的交通压力,提高驾驶效率。

关键词：深度强化学习无人驾驶决策交叉路口循环神经网络注意力机制

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基于无锚框分割网络改进的实例分割方法

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计算机工程 2022年第9期48卷 239-247,253页

作者：刘腾刘宏哲李学伟徐成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

在无人驾驶应用场景中,现有无锚框实例分割方法存在大目标特征覆盖小目标特征、缺少两阶段检测器中的感兴趣区域对齐操作、忽略类别分支对掩膜分支提供的位置和空间信息等问题,导致特征提取不充分且无法准确获取目标区域。提出一种改进... 详细信息

在无人驾驶应用场景中,现有无锚框实例分割方法存在大目标特征覆盖小目标特征、缺少两阶段检测器中的感兴趣区域对齐操作、忽略类别分支对掩膜分支提供的位置和空间信息等问题,导致特征提取不充分且无法准确获取目标区域。提出一种改进的无锚框实例分割方法。结合可变形卷积,设计编码-解码特征提取网络提取高分辨率特征,以增强对小目标特征的提取能力,并采用空洞卷积和合并连接的方式,在不增加计算量的前提下有效融合多种分辨率的特征。在此基础上,将注意力机制引入到类别分支中,同时设计结合空间信息和通道信息的信息增强模块,以提高目标检测能力。实验结果表明,该方法在COCO 2017和Cityscapes数据集上平均精度和平均交并比分别为41.1%和83.3%,相比Mask R-CNN、SOLO、Yolact等方法,能够有效改进实例分割效果并具有较优的鲁棒性。

关键词：无锚框实例分割深度学习编码-解码结构注意力机制空洞卷积

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基于类别不平衡数据集的图像实例分割方法

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计算机工程 2022年第12期48卷 224-231页

作者：范馨月鲍泓潘卫国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京100027

随着深度学习在计算机视觉领域取得重大进展,包含多种类别的数据集不断被提出,但由于自然采集的数据集往往存在类别不平衡并呈现长尾分布的情况,导致稀有类的数据特征被频繁类的数据特征所抑制,从而严重影响模型的检测性能。为解决上述... 详细信息

随着深度学习在计算机视觉领域取得重大进展,包含多种类别的数据集不断被提出,但由于自然采集的数据集往往存在类别不平衡并呈现长尾分布的情况,导致稀有类的数据特征被频繁类的数据特征所抑制,从而严重影响模型的检测性能。为解决上述问题,提出一种新的图像实例分割方法。采用长尾实例分割数据集进行研究实验,使用基于目标尺度的数据增广方法对数据集进行处理,以达到扩充训练样本的目的,增加稀有类的目标数量,同时对稀有类数据进行重采样,解决稀有类的类别数据量过小的问题,提升模型在长尾数据集的鲁棒性。在此基础上,将均等化损失函数融入Mask R-CNN实例分割网络,以降低频繁类的数据特征对稀有类数据特征的抑制性。实验结果表明,该方法在LVIS实例分割数据集上的检测精度提升了4.9%,达到了25.7%,同时AP_(r)、AP_(c)、AP_(f)分别达到了16.2%、26.1%、30.4%,相比Baseline方法均有明显提升,在消融实验上的结果也表明该方法能有效解决长尾类问题。

关键词：长尾分布实例分割数据增强损失函数深度学习

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基于区块链的危险驾驶地图数据评估模型

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计算机工程 2022年第8期48卷 160-165,172页

作者：陈凯徐成刘宏哲代松银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

在车联网中车辆与周边道路环境进行无线通信与数据交互,使车辆传感器、行人、道路单元之间实现信息互联,但大量的数据通信导致车辆运行环境复杂,车辆在行驶过程中不可避免地会遇到各种危险场景,从而引发车辆安全问题。为确保车辆数据可... 详细信息

在车联网中车辆与周边道路环境进行无线通信与数据交互,使车辆传感器、行人、道路单元之间实现信息互联,但大量的数据通信导致车辆运行环境复杂,车辆在行驶过程中不可避免地会遇到各种危险场景,从而引发车辆安全问题。为确保车辆数据可信及行车安全,建立基于区块链技术的危险驾驶地图数据评估模型。通过传感器实时记录环境数据,将车辆位置、速度等关键数据以及个人隐私信息加密上链实现交易传输,利用智能合约技术进行自动化脚本处理,随后执行共识将交易信息扩散到全部节点,节点承认交易合法后写入区块链。同时对车辆地图交互数据进行危险评估,并将评级结果及其对应操作反馈给车辆,使得车辆可在障碍物、网络攻击等场景下完成应急处理。实验结果表明,该模型能够根据不同危险场景对车辆进行危险评估与规避,确保车辆安全运行。

关键词：车联网区块链智能合约全域集评估模型

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基于轻量级图卷积的人体骨架动作识别方法

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计算机工程 2022年第5期48卷 306-313页

作者：孙琪翔何宁张聪聪刘圣杰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

视频中的人体动作识别在计算机视觉领域得到广泛关注,基于人体骨架的动作识别方法可以明确地表现人体动作,因此已逐渐成为该领域的重要研究方向之一。针对多数主流人体动作识别方法网络参数量大、计算复杂度高等问题,设计一种融合多流... 详细信息

视频中的人体动作识别在计算机视觉领域得到广泛关注,基于人体骨架的动作识别方法可以明确地表现人体动作,因此已逐渐成为该领域的重要研究方向之一。针对多数主流人体动作识别方法网络参数量大、计算复杂度高等问题,设计一种融合多流数据的轻量级图卷积网络,并将其应用于人体骨架动作识别任务。在数据预处理阶段,利用多流数据融合方法对4种特征数据流进行融合,通过一次训练就可得到最优结果,从而降低网络参数量。设计基于图卷积网络的非局部网络模块,以捕获图像的全局信息从而提高动作识别准确率。在此基础上,设计空间Ghost图卷积模块和时间Ghost图卷积模块,从网络结构上进一步降低网络参数量。在动作识别数据集NTU60 RGB+D和NTU120 RGB+D上进行实验,结果表明,与近年主流动作识别方法ST-GCN、2s AS-GCN、2s AGCN等相比,基于该轻量级图卷积网络的人体骨架动作识别方法在保持较低网络参数量的情况下能够取得较高的识别准确率。

关键词：人体骨架动作识别数据融合图卷积非局部网络模块 Ghost网络

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维吾尔语机器翻译研究综述

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计算机工程 2024年第1期50卷 1-16页

作者：哈里旦木·阿布都克里木侯钰涛姚登峰阿布都克力木·阿布力孜陈吉尚新疆财经大学信息管理学院新疆乌鲁木齐830012 北京联合大学信息服务工程重点实验室北京100101

维吾尔语机器翻译作为我国低资源机器翻译研究的重要任务之一,其发展与应用可以更好地促进不同地区和民族之间的文化交流与贸易往来。然而,维吾尔语作为一种黏着性语言,在机器翻译领域存在形态复杂、语料稀缺等问题。近年来,在维吾尔语... 详细信息

维吾尔语机器翻译作为我国低资源机器翻译研究的重要任务之一,其发展与应用可以更好地促进不同地区和民族之间的文化交流与贸易往来。然而,维吾尔语作为一种黏着性语言,在机器翻译领域存在形态复杂、语料稀缺等问题。近年来,在维吾尔语机器翻译发展的不同阶段,研究人员针对其特点在算法和模型上不断优化与创新,取得了一定的研究成果,但缺乏系统性的综述。全面回顾维吾尔语机器翻译的相关研究,并根据方法的不同将其分为基于规则和实例的维吾尔语机器翻译、基于统计的维吾尔语机器翻译以及基于神经网络的维吾尔语机器翻译3种类型,同时对相关学术活动和语料库资源进行汇总。为进一步探索维吾尔语机器翻译的潜力,采用ChatGPT模型对维吾尔语-汉语机器翻译任务进行初步研究,实验结果表明,在Few-shot情景下,随着示例数的增加,翻译性能先升后降,在10-shot时表现最佳。此外,思维链方法在维吾尔语机器翻译任务中并未展示出更优的翻译能力。最后对维吾尔语机器翻译未来的研究方向进行了展望。

关键词：维吾尔语基于规则和实例的机器翻译统计机器翻译神经机器翻译大语言模型

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基于随机空间网络的无人机集群协同对抗模型

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北京航空航天大学学报 2023年第1期49卷 10-16页

作者：王尔申郭靖宏晨任虹帆陈艾东商新娜沈阳航空航天大学电子信息工程学院沈阳110136 沈阳航空航天大学辽宁通用航空研究院沈阳110136 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

无人机集群协同对抗是未来作战的发展方向,为了突出集群强进攻、难防御、高灵活的优势,对高维度、强动态、非线性无人机集群的协同对抗的复杂系统进行有效建模是一个重要的研究方向。应用复杂空间网络理论构建了对抗双方的协同网络、对... 详细信息

无人机集群协同对抗是未来作战的发展方向,为了突出集群强进攻、难防御、高灵活的优势,对高维度、强动态、非线性无人机集群的协同对抗的复杂系统进行有效建模是一个重要的研究方向。应用复杂空间网络理论构建了对抗双方的协同网络、对抗网络及协同对抗网络,模拟无人机集群的协同侦察场景,分别在二维和三维空间中建立了无人机集群协同对抗模型;分析了影响杀伤率的因素,提出了杀伤率与空间距离的解析式;通过网络级联效应分析了无人机集群协同网络的鲁棒性,验证了所提无人机集群协同对抗模型的有效性,为无人机集群协同对抗的建模提供了一种新思路。

关键词：无人机集群协同对抗随机空间网络复杂网络级联效应

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融合可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测

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计算机工程 2021年第4期47卷 248-255页

作者：包俊刘宏哲北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

环视鱼眼图像具有目标形变大和图像失真的缺点,导致传统网络结构在对鱼眼图像进行目标检测时效果不佳。为解决环视鱼眼图像中由于目标几何畸变而导致的目标检测难度大的问题,提出一种基于可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测方法。将Casca... 详细信息

环视鱼眼图像具有目标形变大和图像失真的缺点,导致传统网络结构在对鱼眼图像进行目标检测时效果不佳。为解决环视鱼眼图像中由于目标几何畸变而导致的目标检测难度大的问题,提出一种基于可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测方法。将Cascade_RCNN中固定的卷积层和池化层分别替换为可变形卷积层和可变形池化层,使用Resnet50网络提取候选区域以获得检测框,级联具有不同IoU阈值的检测网络进行检测框抑制。在公开鱼眼图像数据集SFU_VOC_360和本文所采集的真实道路场景鱼眼图像数据集上进行实验,结果表明,该方法在鱼眼图像目标检测中具有有效性,目标检测准确率高于Cascade_RCNN网络。

关键词：鱼眼图像可变形卷积可变形池化目标检测环视系统

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