检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2022年第4期37卷 973-981页

作者：申晓宁陈庆洲潘红丽游璇黄遥南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

提出一种用于求解多目标组合优化问题的3阶段混合蛙跳框架.该框架采用阶段化、模块化的设计思想,将种群的进化过程分为快速收敛、探索扩展、极值挖掘3个阶段.在快速收敛阶段,迅速定位Pareto前沿,使整个群体快速地聚集在前沿附近;在探索... 详细信息

提出一种用于求解多目标组合优化问题的3阶段混合蛙跳框架.该框架采用阶段化、模块化的设计思想,将种群的进化过程分为快速收敛、探索扩展、极值挖掘3个阶段.在快速收敛阶段,迅速定位Pareto前沿,使整个群体快速地聚集在前沿附近;在探索扩展阶段,进一步提升解的精度并让种群均匀地分布在前沿上;在极值挖掘阶段,搜寻各目标上的边界极值,增强分布性能.对于不同阶段的不同模块,采用不同的策略以提升框架的求解性能.所提出框架对于多目标组合优化问题具有良好的通用性,在解决不同类型的问题时仅需设计相应的编码方式、个体生成算子和约束处理机制.采用经典的多目标背包问题作为测试问题,与五种已有算法进行对比,结果表明,所提出框架具有良好性能,基于该框架设计的混合蛙跳算法具有更好的收敛性和分布性.

关键词：多目标组合优化混合蛙跳框架快速收敛探索扩展极值挖掘离散跳跃规则

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基于爆破阀的微流体引流控制芯片研究

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仪器仪表学报 2022年第1期43卷 54-61页

作者：杨明鹏刘佳李言杰葛静南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

微量流体的收集与控制是微流控领域的关键技术,微流体引流控制不仅需要对流速、时间等参数进行精确控制,而且要避免流体在多个检测区的交叉混染。本文设计一种基于爆破阀的微流体引流控制芯片。首先,对爆破阀机理进行分析,并采用MEMS工... 详细信息

微量流体的收集与控制是微流控领域的关键技术,微流体引流控制不仅需要对流速、时间等参数进行精确控制,而且要避免流体在多个检测区的交叉混染。本文设计一种基于爆破阀的微流体引流控制芯片。首先,对爆破阀机理进行分析,并采用MEMS工艺制备微流控芯片;然后,对影响爆发阀特性的材料亲水性进行跟踪测量,对微流控芯片的引流特性进行宏观和微观观测;更进一步地,对爆破阀的爆破压力进行理论计算和实验实测,3种爆破阀的实测爆破压力分别为90、690、2440 Pa;最后,对不同进样速率下爆破阀的爆破特性进行测试。实验结果表明,通过爆破阀的合理设计,可实现微流体的引流控制,使其按预定次序、预定时间流入检测区,进而有效避免流体的交叉混染。

关键词：微流体爆破阀引流控制等离子处理微压力测量

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基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法

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控制与决策 2021年第1期36卷 105-114页

作者：申晓宁黄遥游璇王谦南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

种群多样性和信息交互的深度与方式对混合蛙跳算法的爬山能力、探索能力和开发能力有着深远影响.针对混合蛙跳算法易于陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度差等缺点,提出一种基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法.首先,... 详细信息

种群多样性和信息交互的深度与方式对混合蛙跳算法的爬山能力、探索能力和开发能力有着深远影响.针对混合蛙跳算法易于陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度差等缺点,提出一种基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法.首先,增加子群次优解与次劣解的信息交互,促进子群内部信息的利用,引入反向跳跃思想改进局部更新机制,降低迭代后期劣解产生概率,提升空间开发能力;然后,借鉴2-opt方法实现局部最优解变异,增加子群的多样性;最后,采用各局部最优解交叉的方式加深子群间的交互深度,同时利用反向跳跃机制防止种群同化.采用23个单峰、多峰和固定维度下的复杂多峰函数作为测试集进行仿真实验,结果表明所提出算法具有更优的搜索性能,能够有效提高种群多样性,防止算法早熟收敛,且能够适应不同类型的函数优化问题.

关键词：混合蛙跳算法种群多样性信息交互反向跳跃局部更新函数优化

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基于像素⁃目标级共生关系学习的多标签航拍图像分类方法

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南京大学学报（自然科学版） 2021年第2期57卷 208-216页

作者：方志文刘青山周峰江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学自动化学院南京210044

不同类别物体之间的共生关系对多标签航拍图像分类任务有非常重要的作用.提出一种基于像素⁃目标级共生关系学习网络的多标签航拍图像分类方法,主要包括像素级共生关系学习模块和目标级共生关系学习模块.像素级共生关系学习模块利用不同... 详细信息

不同类别物体之间的共生关系对多标签航拍图像分类任务有非常重要的作用.提出一种基于像素⁃目标级共生关系学习网络的多标签航拍图像分类方法,主要包括像素级共生关系学习模块和目标级共生关系学习模块.像素级共生关系学习模块利用不同空间位置像素点之间的特征相似性来间接度量共生关系,但由于单个像素点不能完全表征整个物体,所以这种像素级的共生关系可能无法有效地帮助目标像素点判断其所属类别.目标级共生关系学习模块则从整体的角度考虑物体之间的关系,因而可以弥补像素级共生关系学习的不足.实验结果表明,提出的方法在UCM和DFC15两个公共评测数据集上均取得了较好的分类性能.

关键词：航拍图像多标签分类卷积神经网络循环神经网络共生关系

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视觉目标跟踪十年研究进展

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计算机科学 2021年第3期48卷 40-49页

作者：张开华樊佳庆刘青山南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

视觉目标跟踪指在一个视频序列中,给定第一帧目标区域,在后续帧中自动匹配到该目标区域的任务。通常来说,由于场景遮挡、光照变化、物体本身形变等复杂因素,目标与场景的表观会发生剧烈的变化,这使得跟踪任务本身面临极大的挑战。在过... 详细信息

视觉目标跟踪指在一个视频序列中,给定第一帧目标区域,在后续帧中自动匹配到该目标区域的任务。通常来说,由于场景遮挡、光照变化、物体本身形变等复杂因素,目标与场景的表观会发生剧烈的变化,这使得跟踪任务本身面临极大的挑战。在过去的十年中,随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用,目标跟踪领域也迅速发展,研究人员提出了一系列优秀算法。鉴于该领域处于快速发展的阶段,文中对视觉目标跟踪研究进行了综述,内容主要包括跟踪的基本框架改进、目标表示改进、空间上下文改进、时序上下文改进、数据集和评价指标改进等;另外,还综合分析了这些改进方法各自的优缺点,并提出了可能的未来的研究趋势。

关键词：视觉目标跟踪深度学习计算机视觉

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基于关键点的服装检索

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计算机应用 2017年第11期37卷 3249-3255页

作者：陈嫒嫒李来刘光灿刘青山江苏省大数据分析技术重点实验室(南京信息工程大学) 南京210044

目前,同款或近似款式服装检索主要分为基于文本和基于内容两类。基于文本算法往往需要海量标注样本,且存在人工主观性带来的标注缺失和标注差异等问题;基于内容算法一般对服装图像的颜色、形状、纹理提取特征,进行相似性度量,但难以应... 详细信息

目前,同款或近似款式服装检索主要分为基于文本和基于内容两类。基于文本算法往往需要海量标注样本,且存在人工主观性带来的标注缺失和标注差异等问题;基于内容算法一般对服装图像的颜色、形状、纹理提取特征,进行相似性度量,但难以应对背景颜色干扰,以及视角、姿态引起的服装形变等问题。针对上述问题,提出一种基于关键点的服装检索方法。利用级联深度卷积神经网络为基础,定位服装关键点,融合关键点区域低层视觉信息以及整幅图像的高层语义信息。对比传统检索方法,所提算法能有效处理视角、姿态引起的服装形变和复杂背景的干扰;同时不需大量样本标定,且对背景、形变鲁棒。在Fashion Landmark数据集和BDAT-Clothes数据集上与常用算法进行对比实验。实验结果表明所提算法能有效提升检索的查准率和查全率。

关键词：关键点深度卷积神经网络级联服装检索

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利用坐标下降实现并行稀疏子空间聚类

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计算机应用 2016年第2期36卷 372-376,381页

作者：吴杰祺李晓宇袁晓彤刘青山南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

随着数据规模的不断扩大,稀疏子空间聚类问题面临计算上的巨大挑战。现有稀疏子空间聚类算法如交替方向乘子法(ADMM)往往基于串行实现,难以利用多核处理器提高处理大规模聚类问题的效率。针对这个问题,提出一种基于坐标下降的并行稀疏... 详细信息

随着数据规模的不断扩大,稀疏子空间聚类问题面临计算上的巨大挑战。现有稀疏子空间聚类算法如交替方向乘子法(ADMM)往往基于串行实现,难以利用多核处理器提高处理大规模聚类问题的效率。针对这个问题,提出一种基于坐标下降的并行稀疏子空间聚类方法。该方法利用稀疏子空间聚类可以建模为求解一系列的样本自稀疏表达子问题的特点,使用坐标下降方法来求解每个子问题,具有参数少、收敛快的优点;同时结合自稀疏表达子问题独立的特点,在处理器的各个核心上同时求解不同样本对应的子问题,因此可以充分利用计算机资源,减少运行时间开销。在模拟数据和运动分割数据集Hopkins-155上与常用的ADMM算法进行对比实验,结果表明该算法在多核处理器上可以显著提升运行速度且聚类精度与ADMM相当。

关键词：稀疏子空间聚类高维坐标下降并行优化运动分割

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融合时空多特征表示的无监督视频分割算法

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计算机应用 2017年第11期37卷 3134-3138,3151页

作者：李雪君张开华宋慧慧江苏省大数据分析技术重点实验室(南京信息工程大学) 南京210044

针对视频分割的难点在于分割目标的无规则运动、快速变换的背景、目标外观的任意变化与形变等,提出了一种基于时空多特征表示的无监督视频分割算法,通过融合像素级、超像素级以及显著性三类特征设计由细粒度到粗粒度的稳健特征表示。首... 详细信息

针对视频分割的难点在于分割目标的无规则运动、快速变换的背景、目标外观的任意变化与形变等,提出了一种基于时空多特征表示的无监督视频分割算法,通过融合像素级、超像素级以及显著性三类特征设计由细粒度到粗粒度的稳健特征表示。首先,采用超像素分割对视频序列进行处理以提高运算效率,并设计图割算法进行快速求解;其次,利用光流法对相邻帧信息进行匹配,并通过K-D树算法实现最近邻搜索以引入各超像素的非局部时空颜色特征,从而增强分割的鲁棒性;然后,对采用超像素计算得到的分割结果,设计混合高斯模型进行完善;最后,引入图像的显著性特征,协同超像素分割与混合高斯模型的分割结果,设计投票获得更加准确的视频分割结果。实验结果表明,所提算法是一种稳健且有效的分割算法,其结果优于当前大部分无监督视频分割算法及部分半监督视频分割算法。

关键词：超像素分割 K-D树混合高斯模型图割算法光流法

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基于增强语义与多注意力机制学习的深度相关跟踪

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计算机工程 2020年第2期46卷 279-285页

作者：周双双宋慧慧张开华樊佳庆南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

在基准可判别相关滤波器网络(DCFNet)目标跟踪过程中,遮挡和运动模糊情况会导致目标发生漂移。针对该问题,结合增强语义与多注意力机制深度学习,设计一种端到端的相关滤波器网络RACFNet。由EDNet网络得到高级语义信息弥补单独低级特征... 详细信息

在基准可判别相关滤波器网络(DCFNet)目标跟踪过程中,遮挡和运动模糊情况会导致目标发生漂移。针对该问题,结合增强语义与多注意力机制深度学习,设计一种端到端的相关滤波器网络RACFNet。由EDNet网络得到高级语义信息弥补单独低级特征表示的不足,同时加入通道和空间残差注意力机制,使网络能够对不同的跟踪对象提取出更具针对性的表观信息。在此基础上,通过添加相关滤波层并输出响应图最大值推测目标位置。在OTB-2013和OTB-2015基准测试集上的实验结果表明,RACFNet跟踪速度平均可达92帧/s,跟踪成功率较DCFNet分别提高8.20%和10.69%。

关键词：增强语义注意力机制相关滤波傅里叶域计算目标跟踪

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基于新型深度全卷积网络的肝脏CT影像三维区域自动分割

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中国生物医学工程学报 2018年第4期37卷 385-393页

作者：孙明建徐军马伟张玉东南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省人民医院放射科南京210029

肝脏分割对于肝肿瘤肝段切除及肝移植体积测量具有重要的临床价值。由于在CT影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性很高,因此对肝脏区域的三维自动分割是一项具有挑战性的难题。为解决精准肝脏分割的问题,提出一种新型的深度全卷积网络结... 详细信息

肝脏分割对于肝肿瘤肝段切除及肝移植体积测量具有重要的临床价值。由于在CT影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性很高,因此对肝脏区域的三维自动分割是一项具有挑战性的难题。为解决精准肝脏分割的问题,提出一种新型的深度全卷积网络结构3DUnet-C2。该结构充分利用肝脏CT图像的三维空间信息,并有效结合肝脏区域的浅层特征和深层特征。特别地,还提出一种新的3DUnet-C2网络训练策略,通过选取清晰图像,并从图像中截取肝脏区域作为样本进行训练的方式,得到初步3DUnet-C2模型权重,并使用该权重来初始化3DUnet-C2的网络参数,从而使网络达到收敛。最后,针对3DUnet-C2网络分割肝脏边界不精准的问题,在原有3DUnet-C2网络模型的基础上,运用三维条件随机场构建3DUnet-C2-CRF模型来优化肝脏分割边界。为了验证所提出三维分割模型的性能,从ISBI2017 Liver Tumor Segmentation Challenge的数据集中选取100张CT图像用于训练、验证和测试,3DUnet-C2-CRF模型在随机选取的20张测试集上的分割准确率的Dice系数为96.9%,高于3DUnet和Vnet模型的Dice系数。实验结果表明,3DUnet-C2-CRF模型具有更好的特征表达能力以及更强的泛化性能,从而可提升模型的分割准确率。

关键词：肝脏分割深度全卷积网络条件随机场

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