检索结果-内蒙古大学图书馆

北京理工大学学报 2023年第11期43卷 1205-1212页

作者：高绍姝田琪琳金伟其伊升倪潇成昌龙中国石油大学(华东)青岛软件学院计算机科学与技术学院山东青岛266580 北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室北京100081

为了针对具体的视觉任务衡量可见光与红外彩色(夜视)融合图像的综合质量,提出了一种基于场景理解的双波段彩色融合图像综合质量客观评价模型.该模型包括融合图像特征提取器、邻域共生矩阵特征提取器和权重生成器三部分.首先,使用融合图... 详细信息

为了针对具体的视觉任务衡量可见光与红外彩色(夜视)融合图像的综合质量,提出了一种基于场景理解的双波段彩色融合图像综合质量客观评价模型.该模型包括融合图像特征提取器、邻域共生矩阵特征提取器和权重生成器三部分.首先,使用融合图像特征提取器从融合图像中提取像素强度信息;然后,建立邻域共生矩阵特征提取器,从邻域共生矩阵中提取像素空间关系信息;最后,建立权重生成器,使用神经网络模型从梯度图中提取结构信息,将位置信息与结构信息相结合生成权重.实验结果表明,该方法在提取丰富的图像特征基础上,考虑人眼视觉特性,提高了模型预测值与人眼主观感受的一致程度,实现了融合图像综合质量的客观评价.

关键词：图像质量评价彩色融合图像邻域共生矩阵梯度图

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天气雷达空中生态监测

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信号处理 2024年第1期40卷 94-113页

作者：胡程崔铠王锐龙腾吴东丽吴孔明北京理工大学雷达技术研究院北京100081 嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室北京100081 北京理工大学前沿技术研究院山东济南250300 北京理工大学计算机学院北京100081 中国气象局气象探测中心北京100081 中国农业科学院植物保护研究所植物病虫害生物学国家重点实验室北京100193

每年数以亿计的昆虫、候鸟和蝙蝠等空中动物在全球范围内远距离迁飞,显著影响空中生态系统的结构和功能。随着全球气候和环境的不断变化,空中生态环境也在迅速恶化,对人类的生命和健康构成了严重威胁。为了保护空中生态环境,首要任务是... 详细信息

每年数以亿计的昆虫、候鸟和蝙蝠等空中动物在全球范围内远距离迁飞,显著影响空中生态系统的结构和功能。随着全球气候和环境的不断变化,空中生态环境也在迅速恶化,对人类的生命和健康构成了严重威胁。为了保护空中生态环境,首要任务是对其进行有效监测。天气雷达具有大范围、全天时、全天候监测能力,可覆盖百千千米空间尺度,是监测和研究宏观空中生态的有效工具。十余年来,天气雷达空中生态监测领域取得了突破性的进展,极大提高了对空中迁飞动物的探测能力,可有效弥补传统监测手段存在的覆盖范围小和时间分辨率低等技术局限。天气雷达已在全球范围内的生物多样性保护、迁飞性虫害监测、疫源疫病传播防控等重大空中生态议题中发挥着日益重要的作用,有效填补了宏观生态研究空白。目前,美国、欧洲和中国分别建立了全球三大天气雷达网,为空中生态研究提供了重要的基础设施和数据支持。本文详细阐述了当前全球天气雷达空中生态监测的科学研究进展,以及通过天气雷达揭示的空中动物迁飞科学规律。然后,对天气雷达生态监测中迁飞动物的电磁散射建模、雷达回波提取、群体参数反演、雷达观测验证实验,以及宏观迁飞模型等关键技术进行了梳理和总结,并详细介绍了中国天气雷达空中生态监测的进展情况。最后,对未来发展方向进行了展望,指出针对中国当前农业迁飞性害虫和鸟类宏观迁飞等重大监测需求,需要在扩维探测、多参反演、多源预测等方面深入研究和探索,以进一步解读重大动物迁飞事件、分析宏观迁飞规律、揭示空中生态对气候变化的响应。

关键词：空中生态天气雷达雷达回波提取参数反演迁飞预测

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联合注意力与卷积网络的知识超图链接预测

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计算机科学与探索 2023年第11期17卷 2734-2742页

作者：庞俊徐浩秦宏超林晓丽刘小琪王国仁武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430070 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430070 北京理工大学计算机学院北京100081

知识超图(KHG)是超图结构的知识图谱。知识超图链接预测旨在通过已知实体和关系预测缺失的关系。然而,现有最优的基于嵌入模型的知识超图链接预测方法 HypE虽然实体嵌入时考虑了位置信息,但关系嵌入时忽略了不同实体的贡献有差异,且实... 详细信息

知识超图(KHG)是超图结构的知识图谱。知识超图链接预测旨在通过已知实体和关系预测缺失的关系。然而,现有最优的基于嵌入模型的知识超图链接预测方法 HypE虽然实体嵌入时考虑了位置信息,但关系嵌入时忽略了不同实体的贡献有差异,且实体嵌入蕴含信息不够充足。关系嵌入考虑实体贡献度并补足实体嵌入的信息含量,可以较大地提升模型的预测能力。因此,提出了一种基于注意力与卷积网络的链接预测方法(LPACN),采用改进的注意力机制将实体的注意力信息融入到关系嵌入中;并且将同元组内相邻实体个数信息融入卷积网络,进一步补足了实体卷积向量的信息含量。针对LPACN的梯度消失问题,将改进的残差网络(ResidualNet)融入LPACN,并引入多层感知器(MLP)提升了模型的非线性学习能力,得到LPACN的改进算法LPACN+。真实数据集上的大量实验验证了LPACN的预测性能均优于Baseline方法。

关键词：知识超图链接预测嵌入模型注意力机制

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跨语言知识蒸馏的视频中文字幕生成

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计算机学报 2021年第9期44卷 1907-1921页

作者：侯静怡齐雅昀吴心筱贾云得北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

视频字幕生成(video captioning)在视频推荐、辅助视觉、人机交互等领域具有广泛的应用前景.目前已有大量的视频英文字幕生成方法和数据,通过机器翻译视频英文字幕可以实现视频中文字幕的生成.然而,中西方文化差异和机器翻译算法性能都... 详细信息

视频字幕生成(video captioning)在视频推荐、辅助视觉、人机交互等领域具有广泛的应用前景.目前已有大量的视频英文字幕生成方法和数据,通过机器翻译视频英文字幕可以实现视频中文字幕的生成.然而,中西方文化差异和机器翻译算法性能都会影响中文字幕生成的质量.为此,本文提出了一种跨语言知识蒸馏的视频中文字幕生成方法.该方法不仅可以根据视频内容直接生成中文语句,还充分利用了易于获取的视频英文字幕作为特权信息(privileged information)指导视频中文字幕的生成.由于同一视频的英文字幕与中文字幕之间存在语义关联关系,本文方法从中学习到与视频内容相关的跨语言知识,并利用知识蒸馏将英文字幕包含的高层语义信息融入中文字幕生成.同时,通过端到端的训练方式确保模型训练目标与视频中文字幕生成任务目标的一致性,有效提升中文字幕生成性能.此外,本文还对视频英文字幕数据集MSVD扩展,给出了中英文视频字幕数据集MSVD-CN.

关键词：中文字幕生成视频理解知识蒸馏视频中英字幕数据集特权信息

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一种改进的视频分割网络及其全局信息优化方法

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自动化学报 2022年第3期48卷 787-796页

作者：张琳陆耀卢丽华周天飞史青宣北京理工大学计算机学院北京100081 智能信息技术北京市重点实验室北京100081 北方电子设备研究所北京100083 河北大学网络空间安全与计算机学院保定071000

提出了一种基于注意力机制的视频分割网络及其全局信息优化训练方法.该方法包含一个改进的视频分割网络,在对视频中的物体进行分割后,利用初步分割的结果作为先验信息对网络优化,再次分割得到最终结果.该分割网络是一种双流卷积网络,以... 详细信息

提出了一种基于注意力机制的视频分割网络及其全局信息优化训练方法.该方法包含一个改进的视频分割网络,在对视频中的物体进行分割后,利用初步分割的结果作为先验信息对网络优化,再次分割得到最终结果.该分割网络是一种双流卷积网络,以视频图像和光流图像作为输入,分别提取图像的表观信息和运动信息,最终融合得到分割掩膜(Segmentation mask).网络中嵌入了一个新的卷积注意力模块,应用于卷积网络的高层次特征与相邻低层次特征之间,使得高层语义特征可以定位低层特征中的重要区域,提高网络的收敛速度和分割准确度.在初步分割之后,本方法提出利用初步结果作为监督信息对表观网络的权值进行微调,使其辨识前景物体的特征,进一步提高双流网络的分割效果.在公开数据集DAVIS上的实验结果表明,该方法可准确地分割出视频中时空显著的物体,效果优于同类双流分割方法.对注意力模块的对比分析实验表明,该注意力模块可以极大地提高分割网络的效果,较本方法的基准方法(Baseline)有很大的提高.

关键词：视频物体分割卷积神经网络注意力机制全局信息优化

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面向跨模态检索的自监督深度语义保持Hash

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清华大学学报（自然科学版） 2022年第9期62卷 1442-1449页

作者：逯波段晓东袁野大连民族大学大数据应用技术国家民委重点实验室大连116600 北京理工大学计算机科学与技术学院北京100081

在跨模态媒体检索任务中,如何最大化保持异构媒体数据映射后的语义关联成为跨模态Hash的关键问题,该文提出一种基于自监督学习的深度语义保持Hash网络框架用于生成紧凑的Hash编码。首先,针对图像和文本数据,分别训练2个单一模态的深度H... 详细信息

在跨模态媒体检索任务中,如何最大化保持异构媒体数据映射后的语义关联成为跨模态Hash的关键问题,该文提出一种基于自监督学习的深度语义保持Hash网络框架用于生成紧凑的Hash编码。首先,针对图像和文本数据,分别训练2个单一模态的深度Hash网络并生成高层语义特征及各自的Hash编码。同时,利用跨模态注意力机制度量不同模态高层语义特征之间的相似性,最大化异构媒体数据间的局部语义关联性。其次,利用训练数据的多标签语义信息建立深度语义Hash网络,并以自监督对抗学习的方式同时监督指导2个单一模态的深度Hash网络的训练过程,从而在全局角度保持不同模态数据之间的语义关联,提高生成Hash编码的区分能力。最后,在3个被广泛使用的大规模多模态媒体数据集上验证了提出框架的有效性。

关键词：深度跨模态Hash 对抗学习语义Hash 跨模态注意力机制

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基于动机分析的区块链数字货币异常交易行为识别方法

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计算机学报 2021年第1期44卷 193-208页

作者：沈蒙桑安琪祝烈煌孙润庚张璨北京理工大学计算机学院北京100081 密码科学技术国家重点实验室北京100878

当前区块链数字货币被众多恶意交易者利用,导致了“粉尘”注入、“空投”操作、勒索、骗局等一系列异常交易行为.因此,研究区块链数字货币异常交易行为的识别方法对于规范交易行为、保障网络空间安全具有重要意义.在众多区块链数字货币... 详细信息

当前区块链数字货币被众多恶意交易者利用,导致了“粉尘”注入、“空投”操作、勒索、骗局等一系列异常交易行为.因此,研究区块链数字货币异常交易行为的识别方法对于规范交易行为、保障网络空间安全具有重要意义.在众多区块链数字货币中,比特币市值超过所有区块链数字货币市值和的一半,具有高代表性.比特币系统的用户数量多、交易规模大、地址匿名化等特性,为异常交易行为的准确识别带来巨大挑战.鉴于任何比特币异常交易行为背后都存在着明确的动机,本文以分析交易动机为切入点,设计了一种新颖的比特币异常交易行为识别方法.具体地,我们以空投糖果和贪婪注资两类异常交易行为作为典型代表,分别设计了两类异常交易行为的判定规则,进而抽象出异常交易模式图.在此基础上,利用子图匹配技术设计实现了比特币异常交易行为的识别算法.为了评估本方法的效果,我们收集了近30个月的比特币历史交易数据,通过人工分析确定了异常交易行为的真值集.实验结果显示,空投糖果行为的识别召回率为85.71%、准确率为43.62%,贪婪注资行为的识别召回率为81.25%、准确率为54.32%.此外,我们重点分析展示了三个比特币异常交易行为的典型实例,通过真实案例进一步验证了本文所提方法的有效性.

关键词：区块链比特币异常交易行为动机分析交易图

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TCGCL:基于图对比学习的复杂网络流量分类算法

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计算机科学与探索 2025年第5期19卷 1230-1240页

作者：胡仲则秦宏超李振军李艳辉李荣华王国仁北京理工大学计算机学院北京100081 深圳城市职业学院信息与通信学院广东深圳518038 重庆交通大学信息科学与工程学院重庆400074 深圳市龙岗区智能供应链技术重点实验室广东深圳518100

网络流量分类技术在网络安全领域中起到了关键性作用。现代网络架构高度复杂,网络流量传输过程中将会不可避免地遇到各种异常情况。为此,提出了一种稳定性指标,评估算法对数据异常干扰的抵抗能力,基于图对比学习技术提出一种流量分类算... 详细信息

网络流量分类技术在网络安全领域中起到了关键性作用。现代网络架构高度复杂,网络流量传输过程中将会不可避免地遇到各种异常情况。为此,提出了一种稳定性指标,评估算法对数据异常干扰的抵抗能力,基于图对比学习技术提出一种流量分类算法TCGCL,可以同时提取网络流量内部的载荷特征及网络流量之间的通联关系特征,更全面地保留数据有效信息,在此基础上通过数据增强技术模拟网络流量异常状态表现,大幅提升了算法在数据异常情况下的分类稳定性。基于协议分析技术,对流量分类过程中图结构数据的构造方式进行了研究,提出了一种高质低维的属性生成方法。实验表明,相较于基线算法,在达到近乎相同准确率的前提下,TCGCL的样本输入维度降低了约80%。针对复杂网络通信环境,TCGCL对测试样本进行了噪音混淆,模拟流量异常的情况。测试结果表明,TCGCL在流量出现异常的条件下仍可保持很高的分类准确率,且稳定性指标大幅领先于基线算法。

关键词：流量分类图神经网络对比学习协议分析

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基于深度学习的光场图像重建与增强综述(特邀)

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激光与光电子学进展 2024年第16期61卷 204-222页

作者：肖泽宇熊志伟王立志黄华中国科学技术大学信息科学技术学院脑启发智能感知与认知教育部重点实验室安徽合肥230027 北京理工大学计算机学院北京100081 北京师范大学人工智能学院北京100875

光场能够完整捕捉三维空间中的光线信息,记录光线在不同位置和方向上的强度,这一特性使其能够精准地感知复杂动态环境,在生命科学、工业检测和虚拟现实等领域中有巨大的研究价值和应用潜力。在光场的拍摄、处理和传输过程中,由于设备限... 详细信息

光场能够完整捕捉三维空间中的光线信息,记录光线在不同位置和方向上的强度,这一特性使其能够精准地感知复杂动态环境,在生命科学、工业检测和虚拟现实等领域中有巨大的研究价值和应用潜力。在光场的拍摄、处理和传输过程中,由于设备限制和外部影响因素如物体运动、噪声、低光照和恶劣天气,光场图像往往存在失真和降质,严重影响图像质量并限制其后续应用。为此,研究人员针对光场图像的不同降质提出各种重建与增强算法。传统的光场图像重建与增强算法依赖于人工设计的先验知识,且算法设计复杂、效率低、泛化性差。随着深度学习的发展,光场图像重建与增强算法取得突破性进展,其性能和效率得到显著提高。介绍该领域相关的研究背景和光场表示,并针对不同的光场降质,概述和讨论其中的典型算法,内容涵盖空间与视角维度超分辨率重建、去噪、去模糊、去遮挡、去雨雾雪、去反射、低光增强等。此外,还概述光场图像重建与增强算法未来的挑战和发展前景。

关键词：光场光场图像重建光场图像增强深度学习

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面向知识图谱约束问答的强化学习推理技术

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软件学报 2023年第10期34卷 4565-4583页

作者：毕鑫聂豪杰赵相国袁野王国仁深部金属矿山安全开采教育部重点实验室(东北大学) 辽宁沈阳110819 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 东北大学软件学院辽宁沈阳110169 北京理工大学计算机科学与技术学院北京100081

知识图谱问答任务通过问题分析与知识图谱推理,将问题的精准答案返回给用户,现已被广泛应用于智能搜索、个性化推荐等智慧信息服务中.考虑到关系监督学习方法人工标注的高昂代价,学者们开始采用强化学习等弱监督学习方法设计知识图谱问... 详细信息

知识图谱问答任务通过问题分析与知识图谱推理,将问题的精准答案返回给用户,现已被广泛应用于智能搜索、个性化推荐等智慧信息服务中.考虑到关系监督学习方法人工标注的高昂代价,学者们开始采用强化学习等弱监督学习方法设计知识图谱问答模型.然而,面对带有约束的复杂问题,现有方法面临两大挑战:(1)多跳长路径推理导致奖励稀疏与延迟;(2)难以处理约束问题推理路径分支.针对上述挑战,设计了融合约束信息的奖励函数,能够解决弱监督学习面临的奖励稀疏与延迟问题;设计了基于强化学习的约束路径推理模型COPAR,提出了基于注意力机制的动作选择策略与基于约束的实体选择策略,能够依据问题约束信息选择关系及实体,缩减推理搜索空间,解决了推理路径分支问题.此外,提出了歧义约束处理策略,有效解决了推理路径歧义问题.采用知识图谱问答基准数据集对COPAR的性能进行了验证和对比.实验结果表明:与现有先进方法相比,在多跳数据集上性能相对提升了2%-7%,在约束数据集上性能均优于对比模型,准确率提升7.8%以上.

关键词：知识图谱约束路径推理约束问答强化学习

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