检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程与电子技术 2025年第3期47卷 862-870页

作者：陈凯张德平南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106

多导弹协同编队作战已成为现代战争中打击关键目标的重要手段,为应对瞬息万变的战场局势,要求快速计算导弹发射时序,使所有导弹在预定时间内准确完成打击任务。为解决多导弹协同发射时序规划问题,基于图神经网络提出一种以导弹发射完成... 详细信息

多导弹协同编队作战已成为现代战争中打击关键目标的重要手段,为应对瞬息万变的战场局势,要求快速计算导弹发射时序,使所有导弹在预定时间内准确完成打击任务。为解决多导弹协同发射时序规划问题,基于图神经网络提出一种以导弹发射完成时间最小化为目标的整数线性规划模型,设计出基于图神经网络模型的导弹发射顺序规划算法,并基于节点采样和贪婪插入策略对导弹发射顺序进行局部优化,可协助战场指挥员快速生成导弹发射时序方案。对20~200枚导弹协同发射实例进行验证分析。实验结果表明,该模型和方法能有效解决多导弹协同发射时序规划问题。

关键词：巡航导弹发射时序规划图神经网络局部优化

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体型感知的音乐驱动舞蹈动作风格化生成

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：李晨光温玉辉景宇宸汪意张亚宇周正忠刘永进景丽萍北京交通大学计算机科学与技术学院清华大学计算机科学与技术系

高质量舞蹈动作自动生成在电影和动画制作等产业需求广泛. 然而已有方法生成的动作往往难以适应不同虚拟角色的骨骼比例和几何外形，且无法对舞蹈动作风格进行灵活控制. 为解决上述问题，提出体型感知的音乐驱动舞蹈动作风格化生成方... 详细信息

高质量舞蹈动作自动生成在电影和动画制作等产业需求广泛. 然而已有方法生成的动作往往难以适应不同虚拟角色的骨骼比例和几何外形，且无法对舞蹈动作风格进行灵活控制. 为解决上述问题，提出体型感知的音乐驱动舞蹈动作风格化生成方法. 首先基于体型感知的运动重定向方法建立包含不同骨骼比例和几何外形的虚拟角色舞蹈动作数据集DanceDB++; 此外，提出体型感知的音乐驱动舞蹈动作生成扩散模型，利用交叉注意力机制将音乐特征与虚拟角色体型参数融合作为扩散模型的控制条件，并引入考虑骨骼比例的辅助损失项; 同时，引入语义风格引导模块，从文本或示例动作中提取风格表示并通过自适应实例归一化层将其注入扩散模型，以实现对生成动作风格的控制. 在DanceDB++上的定量实验结果表明，所提方法在足部物理接触得分等评估指标上的表现优于对比的舞蹈动作生成方法; 在定性实验中，展示了一系列文本描述或示例动作控制舞蹈动作风格的生成结果，表明所提方法在生成舞蹈动作时能够实现有效的风格化引导. 文中提出的数据集和基于计图框架的模型代码将会开源.

关键词：舞蹈生成扩散模型体型感知

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面向非均质图像去雾的解耦合三阶段增强网络

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中国图象图形学报 2025年第1期30卷 83-94页

作者：刘春晓胡鹏靖厉世昌王成骅凌云浙江工商大学计算机科学与技术学院杭州310018

目的在雾霾环境下拍摄的图像通常具有结构对比度较低、细节信息模糊和颜色饱和度失真等特点。虽然目前的去雾算法已经能较好地处理均质雾霾图像,但是对于非均质雾霾图像的去雾能力仍较差。为此,提出了一种面向非均质雾霾图像去雾的解耦... 详细信息

目的在雾霾环境下拍摄的图像通常具有结构对比度较低、细节信息模糊和颜色饱和度失真等特点。虽然目前的去雾算法已经能较好地处理均质雾霾图像,但是对于非均质雾霾图像的去雾能力仍较差。为此,提出了一种面向非均质雾霾图像去雾的解耦合三阶段增强网络。方法通过颜色空间变换将输入图像解耦为亮度、饱和度和色度3个通道之后,该算法首先通过对比度增强模块增强亮度图的对比度,使去雾结果具有更清晰的结构和细节信息;然后,通过饱和度增强模块增强图像的饱和度,使去雾结果具有更鲜艳的颜色;最后,使用颜色矫正增强模块对总体颜色进行微调,使去雾结果更符合人眼视觉感知。特别地,在饱和度增强模块中设计了一个雾霾密度编码矩阵,通过计算亮度图在对比度增强前后的梯度差异,估计出雾霾图像的雾霾密度信息,为饱和度增强模块提供指导,以保证饱和度恢复的准确性。结果在3个数据集上与14种方法进行了对比实验,本文方法在NHD(nonhomogeneous dataset)数据集上得到了最优结果,相比于性能第2的模型,平均峰值信噪比提升了8.5 dB,平均结构相似性提升了0.12;在Real-World数据集中,本文方法的感知雾密度预测值为0.47,雾密度估计值为0.21,均处于前列;在SOTS(synthetic object testing set)数据集中,本文方法的平均峰值信噪比为16.52 dB,平均结构相似性为0.80,在人眼感知效果方面不输于已有方法。结论本文所提方法对于非均质雾霾图像具有优秀的处理能力,可以有效地去除图像的雾霾并还原出雾霾图像的真实细节信息和颜色。

关键词：深度学习非均质图像去雾饱和度增强对比度增强三阶段增强雾霾密度编码矩阵

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结合浓度划分与图像融合的多分支非均质图像去雾

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中国图象图形学报 2025年第3期30卷 798-810页

作者：金鑫乐刘春晓叶爽爽王成骅周子翔浙江工商大学计算机科学与技术学院杭州310018

目的目前的去雾算法已能够较好地处理均质的薄雾图像,但针对雾霾浓度不同的非均质雾霾图像往往具有较低的去雾性能。为此,提出了结合浓度划分与图像融合的多分支非均质图像去雾算法。方法本文将单幅非均质雾霾图像视为由多个具有均质薄... 详细信息

目的目前的去雾算法已能够较好地处理均质的薄雾图像,但针对雾霾浓度不同的非均质雾霾图像往往具有较低的去雾性能。为此,提出了结合浓度划分与图像融合的多分支非均质图像去雾算法。方法本文将单幅非均质雾霾图像视为由多个具有均质薄雾或者均质浓雾的局部区域组成,通过分别解决单幅非均质雾图中的不同均质雾霾区域来进行整幅非均质图像去雾。首先在不同均质雾霾浓度的去雾数据集上训练了多个图像增强网络,以得到针对不同均质雾霾浓度的图像增强模型,它们对于相应雾霾浓度的图像区域具有较好的增强性能。由于单个图像增强模型只能较好地增强一幅非均质雾霾图像中具有对应雾霾浓度的图像区域,但对其他不同雾霾浓度的图像区域可能存在去雾力度不足或者过度增强的现象,本文又设计了一个图像融合网络,将多个初始图像增强结果中的优势区域进行融合,得到最终的图像去雾结果。结果大量的实验结果显示,在合成雾霾数据集FiveK-Haze上,本文算法与排名第2的SCAN(self-paced semi-curricular attention network)方法相比在峰值信噪比(peak signal-tonoise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)有参考指标上分别提高了5.2866 dB和0.1138。在真实雾霾数据集Real-World上,本文算法与排名第2的DEAN(detail-enhanced convolution and content-guided attention network)方法相比,在FADE(fog aware density evaluator)和HazDes无参考指标上分别降低了0.0793和0.0512。在室内合成测试数据集SOTS-indoor(synthetic objective testing set)上,本文算法的PSNR和SSIM指标比排名第2的DeFormer方法分别提高了2.5182 dB和0.0123。在室外合成测试数据集SOTS-outdoor上,本文算法在PSNR指标上比排名第2的SGID-PFF(self-guided image dehazing using progressive feature fusion)方法提高了2.832 dB,在SSIM指标上比排名第2的DeFormer方法提高了0.0238。结论与已有的单幅图像去雾方法相比,本文算法能够有效增强非均质雾霾图像,具有更高的鲁棒性,展现出较好的性能指标。

关键词：图像去雾非均质雾霾图像雾霾浓度划分图像融合多分支神经网络

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BSGAN-GP:类别均衡驱动的半监督图像识别模型

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中国图象图形学报 2025年第1期30卷 95-109页

作者：胡静张汝敏连炳全太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

目的已有的深度学习图像识别模型严重依赖于大量专业人员手工标记的数据,这些专业图像标签信息难以获取,人工标记代价昂贵。实际场景中的数据集大多具有不平衡性,正负样本偏差严重导致模型在拟合时常偏向多数类,对少数类的识别精度不足... 详细信息

目的已有的深度学习图像识别模型严重依赖于大量专业人员手工标记的数据,这些专业图像标签信息难以获取,人工标记代价昂贵。实际场景中的数据集大多具有不平衡性,正负样本偏差严重导致模型在拟合时常偏向多数类,对少数类的识别精度不足。这严重阻碍了深度学习在实际图像识别中的广泛应用。方法结合半监督生成式对抗网络(semi-supervised generative adversarial netowrk)提出了一种新的平衡模型架构BSGAN-GP(balancing semi-supervised generative adversarial network-gradient penalty),使得半监督生成式对抗网络的鉴别器可以公平地判别每一个类。其中,提出的类别均衡随机选择算法(class balancing random selection,CBRS)可以解决图像样本类别不均导致少数类识别准确度低的问题。将真实数据中有标签数据按类别随机选择,使得输入的有标签数据每个类别都有相同的数量,然后将训练后参数固定的生成器NetG生成每个类同等数量的假样本输入鉴别器,更新鉴别器NetD保证了鉴别器可以公平地判别所有类;同时BSGAN-GP在鉴别器损失函数中添加了一个额外的梯度惩罚项,使得模型训练更稳定。结果实验在3个主流数据集上与9种图像识别方法(包含6种半监督方法和3种全监督方法)进行了比较。为了证明对少数类的识别准确度提升,制定了3个数据集的不平衡版本。在Fashion-MNIST数据集中,相比于基线模型,总体准确率提高了3.281%,少数类识别率提升了7.14%;在MNIST数据集中,相比于基线模型,对应的4个少数类识别率提升了2.68%~7.40%;在SVHN(street view house number)数据集中,相比于基线模型,总体准确率提高了3.515%。同时也在3个数据集中进行了合成图像质量对比以验证CBRS算法的有效性,其少数类合成图像质量以及数量的提升证明了其效果。消融实验评估了所提出模块CBRS与引进模块在网络中的重要性。结论本文所提出的BSGAN-GP模型能够实现更公平的图像识别以及更高质量的合成图像结果。实验结果开放源代码地址为https://***/zrm0616/***。

关键词：深度学习半监督学习(SSL) 生成式对抗网络(GAN) 不平衡性图像识别梯度惩罚

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基于区块链的可搜索加密电子病历共享方案

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计算机工程与应用 2025年第4期61卷 289-298页

作者：高改梅王娜刘春霞党伟超史旭太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

针对电子病历共享效率低与隐私易泄露的问题,提出一种基于区块链的可搜索加密电子病历共享方案。方案采用链上链下相结合的模式存储数据,实现电子病历的安全共享,云服务器存储电子病历密文,区块链存储密文哈希值、病历标识符及关键字索... 详细信息

针对电子病历共享效率低与隐私易泄露的问题,提出一种基于区块链的可搜索加密电子病历共享方案。方案采用链上链下相结合的模式存储数据,实现电子病历的安全共享,云服务器存储电子病历密文,区块链存储密文哈希值、病历标识符及关键字索引等。设计了一种动态倒排索引结构,采用键值形式存储索引,利用可搜索加密技术在倒排索引中完成密文搜索。区块链节点在检索密文关键字的同时建立搜索索引,提高区块链节点的搜索效率。实验分析表明,该方案相比其他同类方案具有更高的效率,平均搜索时间减少了19.8%,陷门生成时间减少了12.14%,即在保证数据安全的前提下,该方案能够更快速地进行电子病历的搜索和共享。

关键词：电子病历共享可搜索加密区块链倒排索引云服务器

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云辅助物联网环境下可验证的安全图像检索

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通信学报 2025年第3期46卷 28-44页

作者：郭佳琦马智王文胜田聪段振华西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071

针对现有的云辅助物联网环境中图像检索精度和效率低、服务器潜在恶意性问题,提出一种可验证的安全图像检索方案。采用矩阵形式的索引和查询,结合基于容错学习的改进安全k近邻算法加密特征矩阵,提升索引和查询安全性。利用区块链技术,... 详细信息

针对现有的云辅助物联网环境中图像检索精度和效率低、服务器潜在恶意性问题,提出一种可验证的安全图像检索方案。采用矩阵形式的索引和查询,结合基于容错学习的改进安全k近邻算法加密特征矩阵,提升索引和查询安全性。利用区块链技术,并结合四叉默克哈希树和高效短签名,实现搜索结果的可验证性。安全性和性能分析表明,所提方案在保证索引和查询安全性的同时,显著降低了索引和查询的加密计算复杂度及密钥存储开销。所提方案在提高图像检索精度和安全性的同时,优化了计算与存储资源,适用于云辅助物联网环境。

关键词：图像安全检索安全k近邻算法容错学习问题物联网

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解决动态约束多目标问题的复合预测进化算法

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控制理论与应用 2025年第2期42卷 335-343页

作者：郭知业魏静萱西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071

动态约束多目标问题在路口交通管理、节能电力调度等现实场景中出现较多,其目标函数和约束条件都会随时间(环境)发生连续缓慢变化.求解这类动态问题的关键,是有效追踪问题的随环境变化的一组最优解集.为求解此类问题,首先,将约束变化分... 详细信息

动态约束多目标问题在路口交通管理、节能电力调度等现实场景中出现较多,其目标函数和约束条件都会随时间(环境)发生连续缓慢变化.求解这类动态问题的关键,是有效追踪问题的随环境变化的一组最优解集.为求解此类问题,首先,将约束变化分为2类,并针对两类变化提出2个约束预测器,用以追踪可行区域;其次,将约束预测器与非线性预测器组合成复合预测策略,根据问题的不同变化情况使用策略中的对应预测器,消耗较少的资源获得预测解,加速寻优过程;再次,应用基于分解的多目标优化算法,将预测解优化得到最终的最优解.所提出的基于复合预测的动态多目标优化算法在8个动态变化的问题上与6个典型算法进行对比测试,实验结果表明,所提算法获得的解集在收敛性和多样性上具有显著优势,复合预测策略的预测性能较优.

关键词：动态多目标优化进化算法动态约束条件

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基于Transformer全局-局部特征融合的RGB-D显著性检测

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计算机应用与软件 2025年第3期42卷 176-182页

作者：宋梦柯王芸郑元超青岛大学计算机科学技术学院山东青岛266071

现有的RGB-D方法一般通过局部操作分别应用多尺度和多模态融合,但这无法捕获远程依赖性,因此对特征整体表征能力不足。针对此问题,提出一种全局-局部特征融合网络。在低层特征提取阶段,将两个分支特征直接融合;在高层特征提取阶段,将融... 详细信息

现有的RGB-D方法一般通过局部操作分别应用多尺度和多模态融合,但这无法捕获远程依赖性,因此对特征整体表征能力不足。针对此问题,提出一种全局-局部特征融合网络。在低层特征提取阶段,将两个分支特征直接融合;在高层特征提取阶段,将融合后特征送入Transformer编码器通过在所有位置同时整合多尺度和多模态的特征来进行充分的特征融合,获得全局特征依赖关系之后再送入主干网络提取全局—局部融合特征。同时提出双重注意力模块,用来增强两个分支特征的融合效果。在五个公开数据集上进行的实验表明,该网络在三个评价指标上均取得了较好的表现。

关键词： RGB-D显著性检测全局-局部特征跨模态融合多尺度 Transformer

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基于开源模式的产学研协同新机制探索与实践

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中国科学院院刊 2025年第3期40卷 465-470页

作者：包云岗中国科学院计算技术研究所中国科学院大学计算机科学与技术学院

DeepSeek通过开源模式在全球大规模快速扩散，让各界审视开源的价值与意义。文章提出开源是一种凝聚共识、组织高密度人才的有效方式，因为开源背后存在客观规律的支撑，包括开源符合打破知识垄断、促进知识传播的社会学规律，开源符合... 详细信息

DeepSeek通过开源模式在全球大规模快速扩散，让各界审视开源的价值与意义。文章提出开源是一种凝聚共识、组织高密度人才的有效方式，因为开源背后存在客观规律的支撑，包括开源符合打破知识垄断、促进知识传播的社会学规律，开源符合“交易成本”“杰文斯效应”等经济学规律；开源也是一种构建产学研高效协同机制的有效方式，并介绍了开源芯片创新联合体与“一生一芯”计划两个具体案例展现开源促进合作的有效性。

关键词： DeepSeek 开源凝聚共识产学研协同

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