检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2024年第5期60卷 321-327页

作者：朱德平程光姚景丽北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学前沿智能技术研究院北京100101

针对汽车齿轮配件表面缺陷检测存在效率低和精度差的问题,提出一种基于YOLOv5改进的缺陷检测模型YOLO-CNF。在骨干网络中增加CBAM注意力模块,使模型更加关注齿轮配件的缺陷区域,提高对微小缺陷的识别能力;设计了F2C模块用于融合浅层特征... 详细信息

针对汽车齿轮配件表面缺陷检测存在效率低和精度差的问题,提出一种基于YOLOv5改进的缺陷检测模型YOLO-CNF。在骨干网络中增加CBAM注意力模块,使模型更加关注齿轮配件的缺陷区域,提高对微小缺陷的识别能力;设计了F2C模块用于融合浅层特征,在一定程度上缓解了微小缺陷位置信息丢失的问题;利用NWD(normalized Wasserstein distance)对回归损失进行优化,减少对小目标位置偏差的敏感性,从而进一步提高目标位置的准确率和精度。实验结果表明,改进模型的平均精度均值达到了86.7%,相较于原始模型提高了3.2个百分点,检测速度为43帧/s,基本满足了对汽车齿轮配件表面缺陷检测的需求。

关键词：缺陷检测齿轮配件 CBAM 特征融合 NWD距离

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基于指部关联特征的多模态图像采集系统

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传感技术学报 2014年第2期27卷 204-207页

作者：梁爱华袁家政和青芳何娟北京联合大学北京信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学计算机技术研究所北京100101

针对基于单个生物特征的身份认证安全性和稳定性不足的问题,设计了基于指部关联特征的多模态图像采集系统,采用单个双波段摄像头分时采集同一根手指的指纹、指节纹和指静脉图像。指纹和指节纹采用非接触反射采集方式,指静脉采用单侧近... 详细信息

针对基于单个生物特征的身份认证安全性和稳定性不足的问题,设计了基于指部关联特征的多模态图像采集系统,采用单个双波段摄像头分时采集同一根手指的指纹、指节纹和指静脉图像。指纹和指节纹采用非接触反射采集方式,指静脉采用单侧近红外光源与反射镜面相结合的透射采集方式,并根据静脉图像质量评价动态调控光源,根据特征点信息量动态调整各个特征的权重。实验结果表明,该多模态采集系统在认证通过率、误识率和拒登率等指标都优于指纹或指静脉的单模态采集系统,认证通过率达到99.1%,误识率为0.000 1%,不存在拒登现象。

关键词：图像采集多模态特征融合指纹指节纹指静脉

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基于ARM GPU的机载SAR成像算法并行优化策略

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计算机工程 2020年第10期46卷 240-247页

作者：李威梁军张桢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 北京联合大学机器人学院北京100027

随着无人机技术的快速发展,机载合成孔径雷达(SAR)以高分辨率、高机动性和低成本等特点成为多云雾山丘地区的主要遥感手段,但机载SAR计算资源有限且分析过程需要耗费大量时间,因此降低了无人机对外界环境的响应能力。针对机载SAR成像过... 详细信息

随着无人机技术的快速发展,机载合成孔径雷达(SAR)以高分辨率、高机动性和低成本等特点成为多云雾山丘地区的主要遥感手段,但机载SAR计算资源有限且分析过程需要耗费大量时间,因此降低了无人机对外界环境的响应能力。针对机载SAR成像过程中的多视处理、旋转放缩和图像量化算法,从简化计算、优化访存和减少条件分支3个方面出发,在ARM Mali-T860 GPU架构上实现基于OpenCL的并行优化策略。实验结果表明,与基于CPU的SAR成像算法相比,优化的多视处理、旋转放缩和图像量化算法分别取得了17倍~62倍、48倍~74倍及31倍~33倍的计算性能提升,且能够实现跨平台应用。

关键词：合成孔径雷达 OpenCL平台向量化访存优化多视处理

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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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基于注意力机制的3D DenseNet人体动作识别方法

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计算机工程 2021年第11期47卷 313-320页

作者：张聪聪何宁孙琪翔尹晓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

传统人体动作识别算法无法充分利用视频中人体动作的时空信息,且识别准确率较低。提出一种新的三维密集卷积网络人体动作识别方法。将双流网络作为基本框架,在空间网络中运用添加注意力机制的三维密集网络提取视频中动作的表观信息特征... 详细信息

传统人体动作识别算法无法充分利用视频中人体动作的时空信息,且识别准确率较低。提出一种新的三维密集卷积网络人体动作识别方法。将双流网络作为基本框架,在空间网络中运用添加注意力机制的三维密集网络提取视频中动作的表观信息特征,结合时间网络对连续视频序列运动光流的运动信息进行特征提取,经过时空特征和分类层的融合后得到最终的动作识别结果。同时为更准确地提取特征并对时空网络之间的相互作用进行建模,在双流网络之间加入跨流连接对时空网络进行卷积层的特征融合。在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果表明,该模型识别准确率分别为94.52%和69.64%,能够充分利用视频中的时空信息,并提取运动的关键信息。

关键词：动作识别注意力机制三维DenseNet 双流网络特征融合

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基于改进YOLOv4的小目标行人检测算法

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计算机工程 2023年第2期49卷 296-302,313页

作者：王程刘元盛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 北京联合大学机器人学院北京100101

行人检测在无人驾驶环境感知领域具有重要应用。现有行人检测算法多数只关注普通大小的行人目标,忽略了小目标行人特征信息过少的问题,从而造成检测精度低、应用于嵌入式设备中实时性不高等情况。针对该问题,提出一种小目标行人检测算法... 详细信息

行人检测在无人驾驶环境感知领域具有重要应用。现有行人检测算法多数只关注普通大小的行人目标,忽略了小目标行人特征信息过少的问题,从而造成检测精度低、应用于嵌入式设备中实时性不高等情况。针对该问题,提出一种小目标行人检测算法YOLOv4-DBF。引用深度可分离卷积代替YOLOv4算法中的传统卷积,以降低模型的参数量和计算量,提升检测速度和算法实时性。在YOLOv4骨干网络中的特征融合部分引入scSE注意力模块,对输入行人特征图的重要通道和空间特征进行增强,促使网络学习更有意义的特征信息。对YOLOv4颈部中特征金字塔网络的特征融合部分进行改进,在增加少量计算量的情况下增强对图像中行人目标的多尺度特征学习,从而提高检测精度。在VOC07+12+COCO数据集上进行训练和验证,结果表明,相比原YOLOv4算法,YOLOv4-DBF算法的AP值提高4.16个百分点,速度提升27%,将该算法加速部署在无人车中的TX2设备上进行实时测试,其检测速度达到23FPS,能够有效提高小目标行人检测的精度及实时性。

关键词：无人驾驶小目标行人深度可分离卷积 scSE注意力模块特征金字塔网络

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一种基于深度强化学习的自适应巡航控制算法

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计算机工程 2018年第7期44卷 32-35,41页

作者：韩向敏鲍泓梁军潘峰玄祖兴北京联合大学北京信息服务工程重点实验室北京100101

自适应巡航控制是智能驾驶领域的核心技术,可通过分层控制或参数可变控制算法实现,但这些算法无法有效应对突发的跟车路况。为此,将深度强化学习与自适应巡航控制相结合,提出基于确定性策略梯度算法的自适应巡航控制算法,使智能车辆可... 详细信息

自适应巡航控制是智能驾驶领域的核心技术,可通过分层控制或参数可变控制算法实现,但这些算法无法有效应对突发的跟车路况。为此,将深度强化学习与自适应巡航控制相结合,提出基于确定性策略梯度算法的自适应巡航控制算法,使智能车辆可以在自学习过程中完成自适应巡航并不断改进。在开源平台上的测试结果表明,该算法可以使智能驾驶车辆在跟车时加速度保持在1.8 m/s^2以内的比例超过90%,达到人类驾驶员的巡航跟车水平。

关键词：智能驾驶自动控制自适应巡航控制深度强化学习确定性策略梯度算法

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