检索结果-内蒙古大学图书馆

传感器与微系统 2022年第2期41卷 123-127,131页

作者：梁天骄鲍泓潘卫国潘峰胡正坤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 北京联合大学应用科技学院北京100012

基于深度学习的交通标志牌检测算法取得了突破性的进展,但在检测精度和速度方面仍得不到兼顾。针对此问题,本文在YOLOF算法的基础上提出了一种改进的算法,在YOLOF网络检测分支中融入注意力机制以增强网络对交通标志牌目标的表示,并利用C... 详细信息

基于深度学习的交通标志牌检测算法取得了突破性的进展,但在检测精度和速度方面仍得不到兼顾。针对此问题,本文在YOLOF算法的基础上提出了一种改进的算法,在YOLOF网络检测分支中融入注意力机制以增强网络对交通标志牌目标的表示,并利用CIoU改进损失函数;使用数据增广模拟自动驾驶过程中的复杂环境,增强检测模型的鲁棒性。对比实验结果表明:本文提出的改进方法具有更高的检测精度,能够达到检测精度和速度的平衡。

关键词：目标检测注意力机制交通标志牌单级特征图

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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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多视角数据融合的特征平衡YOLOv3行人检测研究

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智能系统学报 2021年第1期16卷 57-65页

作者：陈丽马楠逄桂林高跃李佳洪张国平吴祉璇姚永强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 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 清华大学软件学院北京100085

针对复杂场景下行人发生遮挡检测困难以及远距离行人检测精确度低的问题,本文提出一种多视角数据融合的特征平衡YOLOv3行人检测模型(MVBYOLO),包括2部分:自监督学习的多视角特征点融合模型(Self-MVFM)和特征平衡YOLOv3网络(BYOLO)。Self... 详细信息

针对复杂场景下行人发生遮挡检测困难以及远距离行人检测精确度低的问题,本文提出一种多视角数据融合的特征平衡YOLOv3行人检测模型(MVBYOLO),包括2部分:自监督学习的多视角特征点融合模型(Self-MVFM)和特征平衡YOLOv3网络(BYOLO)。Self-MVFM对输入的2个及以上的视角数据进行自监督学习特征,通过特征点的匹配实现多视角信息融合,在融合时使用加权平滑算法解决产生的色差问题;BYOLO使用相同分辨率融合高层语义特征和低层细节特征,得到平衡的语义增强多层级特征,提高复杂场景下车辆前方行人检测的精确度。为了验证所提出方法的有效性,在VOC数据集上进行对比实验,最终AP值达到80.14%。与原YOLOv3网络相比,本文提出的MVBYOLO模型精度提高了2.89%。

关键词：多视数据自监督学习特征点匹配特征融合 YOLOv3网络平衡特征复杂场景行人检测

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改进深度Q网络的无人车换道决策算法研究

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计算机工程与应用 2022年第7期58卷 266-275页

作者：张鑫辰张军刘元盛路铭谢龙洋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 北京联合大学应用科技学院北京100101

深度Q网络(deep Q network,DQN)模型已被广泛应用于高速公路场景中无人车换道决策,但传统的DQN存在过估计且收敛速度较慢的问题。针对此问题提出了基于改进深度Q网络的无人车换道决策模型。将得到的状态值分别输入到两个结构相同而参数... 详细信息

深度Q网络(deep Q network,DQN)模型已被广泛应用于高速公路场景中无人车换道决策,但传统的DQN存在过估计且收敛速度较慢的问题。针对此问题提出了基于改进深度Q网络的无人车换道决策模型。将得到的状态值分别输入到两个结构相同而参数更新频率不同的神经网络中,以此来减少经验样本之间的相关性,然后将隐藏层输出的无人车状态信息同时输入到状态价值函数(state value function)流和动作优势函数(action advantage function)流中,从而更准确地得到模型中每个动作对应的Q值,再采用优先级经验回放(prioritized experience replay,PER)的方式从经验回放单元中抽取经验样本,增加经验回放单元中重要样本的利用率。在NGSIM数据集搭建的实验场景中进行模型的训练和测试,实验结果表明,改进的深度Q网络模型可以使无人车更好地理解环境中的状态变化,提高了换道决策成功率的同时网络的收敛速度也得到提升。

关键词：无人车换道决策状态价值函数动作优势函数优先级经验回放

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尾矿库溃坝灾害防控现状及发展

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工程科学学报 2018年第5期40卷 526-539页

作者：王昆杨鹏 Karen Hudson-Edwards 吕文生卜磊北京科技大学土木与资源工程学院北京100083 埃克塞特大学环境与可持续发展研究所康沃尔TR109FE 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

尾矿库溃坝灾害应急响应时间短、潜在威胁巨大,往往造成惨重人员伤亡与巨额财产损失.近些年尾矿库安全事故发生数量的总体下降趋势充分体现出现代化技术及安全管理方面的进步,然而重大事故发生频次却不减反增,2015年巴西Samarco铁矿与2... 详细信息

尾矿库溃坝灾害应急响应时间短、潜在威胁巨大,往往造成惨重人员伤亡与巨额财产损失.近些年尾矿库安全事故发生数量的总体下降趋势充分体现出现代化技术及安全管理方面的进步,然而重大事故发生频次却不减反增,2015年巴西Samarco铁矿与2014年加拿大Mount Polley重大溃坝事故及其惨重后果,再次为尾矿库安全敲响警钟.我国现存尾矿库8869座,含＂头顶库＂1425座,安全形势复杂.本文在收集大量相关领域文献的基础上,聚焦尾矿库溃坝灾害防控体系中的安全监测、灾害预警与应急准备、安全管理与标准规范这三大方面核心内容,分别综述对比国内外现状及前沿进展,探讨分析我国当前所面临的问题并尝试提出改进建议,为尾矿库防灾减灾理论研究与技术革新提供参考.结果表明：（1）我国尾矿库安全监测标准更高,但仪器耐久性、可靠度与实用性不足,专用监测器件与新技术的研发应用势在必行;（2）灾害预警方法单一且可信度不高,而信息技术融合应用成为发展趋势;（3）应急管理与预警决策需以充分的科学论证为基础,当前研究在试验手段与计算方法上存在局限;（4）我国拥有完善的安全管理标准规范体系,但在安全等别划分、全生命周期管理、主体变更、事故总结等方面相对欠缺.

关键词：尾矿库溃坝安全监测预警应急准备计划安全管理

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基于多指标模糊集的武装直升机攻击决策模型

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系统仿真学报 2023年第8期35卷 1661-1668页

作者：王春艳王祥匡敏驰武丹凤李政通辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 清华大学精密仪器系北京100084 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

为解决战场中不确定环境下武装直升机的攻击决策任务需求,通过改进的高斯模型对构建的多指标模糊集进行量化表征。利用作战克制关系构建战略收益值模型,通过动态分配威胁值和战略收益值的权重因子得到目标排序集合进而完成攻击决策。结... 详细信息

为解决战场中不确定环境下武装直升机的攻击决策任务需求,通过改进的高斯模型对构建的多指标模糊集进行量化表征。利用作战克制关系构建战略收益值模型,通过动态分配威胁值和战略收益值的权重因子得到目标排序集合进而完成攻击决策。结果表明:所提方法能较好地发挥威胁指标数据在建模中的作用,为提升武装直升机执行任务的决策优势提供理论指导和建模参考。

关键词：武装直升机攻击决策多指标模糊集威胁值战略收益值

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基于结构张量的GrabCut图像分割算法

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计算机工程 2017年第8期34卷 258-265,271页

作者：张勇袁家政刘宏哲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 北京成像技术高精尖创新中心北京100048

传统的Grab Cut图像分割方法大多基于图像的像素值建立图模型,未考虑到彩色图像中丰富的纹理信息。为此,提出一种新的Grab Cut模型图像分割算法。对比基于结构张量的Grab Cut分割方法和传统Grab Cut分割方法的结果,利用结构张量和像素... 详细信息

传统的Grab Cut图像分割方法大多基于图像的像素值建立图模型,未考虑到彩色图像中丰富的纹理信息。为此,提出一种新的Grab Cut模型图像分割算法。对比基于结构张量的Grab Cut分割方法和传统Grab Cut分割方法的结果,利用结构张量和像素值构建紧缩的结构张量。为提高计算的简洁性和高效性,将Grab Cut方法构建的混合高斯模型扩展到张量空间,并用Kullback-Leible散度代替常用的黎曼度量。在合成纹理图像和自然图像上进行的实验结果表明,与Carsten Rother,GACWRF等方法相比,该算法具有更精确的分割效果,不仅实现了纹理信息与颜色信息的无参融合,而且提高了计算效率。

关键词：图像分割结构张量图割模型 Kullback-Leible散度混合高斯模型

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基于策略梯度的智能车辆模型预测运动控制算法

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汽车技术 2021年第12期 10-15页

作者：孙浩陈泽宇吴思凡潘峰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 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室北京100084

针对目前智能车辆模型预测运动控制算法在线求解效率低,以及线性参考模型引起的跟踪精度下降问题,提出一种基于策略梯度的模型预测控制算法。首先,建立车辆运动控制的非仿射非线性参考模型,并将模型预测运动控制转化为最优化问题;其次,... 详细信息

针对目前智能车辆模型预测运动控制算法在线求解效率低,以及线性参考模型引起的跟踪精度下降问题,提出一种基于策略梯度的模型预测控制算法。首先,建立车辆运动控制的非仿射非线性参考模型,并将模型预测运动控制转化为最优化问题;其次,提出一种基于模型的策略梯度求解方法,通过离线求解、在线应用的方式提高模型预测控制问题的求解效率;最后,搭建策略网络的训练及测试环境,完成网络设计及训练。与传统算法的仿真对比表明,在大曲率轨迹跟踪工况下,所提出算法的跟踪误差由152 mm下降到1.99 mm,单步求解耗时由15.72 ms下降到0.405 ms,在提高跟踪精度的同时也提高了求解效率。

关键词：智能车辆运动控制策略梯度模型预测控制

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融合多尺度和注意力机制的小样本目标检测

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计算机应用 2024年第5期44卷 1437-1444页

作者：李鸿天史鑫昊潘卫国徐成徐冰心袁家政北京市信息服务工程重点实验室(北京联合大学) 北京100101 北京开放大学科技学院北京100081

现有基于微调的二阶段小样本目标检测方法对新类特征不敏感,易将新类别误判成与它相似度高的基类,影响模型的检测性能。针对上述问题,提出一种融合多尺度和注意力机制的小样本目标检测(MA-FSOD)算法。首先在骨干网络使用分组卷积和大卷... 详细信息

现有基于微调的二阶段小样本目标检测方法对新类特征不敏感,易将新类别误判成与它相似度高的基类,影响模型的检测性能。针对上述问题,提出一种融合多尺度和注意力机制的小样本目标检测(MA-FSOD)算法。首先在骨干网络使用分组卷积和大卷积核提取更具类别区分性的特征,并加入卷积注意力模块(CBAM)实现特征的自适应增强;再通过改进的金字塔网络实现多尺度的特征融合,使候选框生成网络(RPN)可以准确找到感兴趣区域(RoI),从多个尺度向分类头提供更丰富的高质量正样本;最后在微调阶段采用余弦分类头进行分类,降低类内方差。在PASCAL-VOC 2007/2012数据集上与基于候选框编码对比损失的小样本目标检测(FSCE)算法相比,MA-FSOD算法对新类的AP_(50)提升了5.6个百分点;在更具挑战性的MSCOCO数据集中,与Meta-Faster-RCNN相比,10-shot和30-shot对应的AP则分别提升了0.1个百分点和1.6个百分点。实验结果表明,相较于一些主流的小样本目标检测算法,MA-FSOD算法能更有效地缓解误分类问题,实现更高精度的小样本目标检测。

关键词：迁移学习小样本目标检测注意力机制多尺度特征融合余弦相似度

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视野受限时行人疏散模型分析与仿真研究

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复杂系统与复杂性科学 2014年第3期11卷 19-25页

作者：陈海涛张立红杨鹏于润沧北京科技大学土木与环境工程学院北京100083 灭火救援技术公安部重点实验室河北廊坊065000 北京市信息服务工程重点实验室北京100101

阐述了视野受限时的行人疏散理论模型,估算了有、无出口指示标志时疏散时间的关系。利用计算机仿真从疏散时间和出口利用率两个方面研究影响疏散的因素,得到:出口指示标志有助于行人快速有效地疏散;疏散时间随视野距离、出口指示标志的... 详细信息

阐述了视野受限时的行人疏散理论模型,估算了有、无出口指示标志时疏散时间的关系。利用计算机仿真从疏散时间和出口利用率两个方面研究影响疏散的因素,得到:出口指示标志有助于行人快速有效地疏散;疏散时间随视野距离、出口指示标志的可视范围的增加均逐渐减少,对应的出口利用率则呈相反的变化趋势;疏散时间和出口利用率均随出口宽度的增加而逐渐降低。研究还发现,必须同时考虑疏散时间和出口利用率两个因素才可得出疏散的最佳条件,即在满足较短的疏散时间基础上,应具有较高的出口利用率。

关键词：复杂性科学消防安全元胞自动机行人疏散视野受限

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