检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2020年第4期25卷 813-823页

作者：王善敏帅惠刘青山南京信息工程大学自动化学院江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

目的人脸关键点检测和人脸表情识别两个任务紧密相关。已有对两者结合的工作均是两个任务的直接耦合,忽略了其内在联系。针对这一问题,提出了一个多任务的深度框架,借助关键点特征识别人脸表情。方法参考inception结构设计了一个深度网... 详细信息

目的人脸关键点检测和人脸表情识别两个任务紧密相关。已有对两者结合的工作均是两个任务的直接耦合,忽略了其内在联系。针对这一问题,提出了一个多任务的深度框架,借助关键点特征识别人脸表情。方法参考inception结构设计了一个深度网络,同时检测关键点并且识别人脸表情,网络在两个任务的监督下,更加关注关键点附近的信息,使得五官周围的特征获得较大响应值。为进一步减小人脸其他区域的噪声对表情识别的影响,利用检测到的关键点生成一张位置注意图,进一步增加五官周围特征的权重,减小人脸边缘区域的特征响应值。复杂表情引起人脸部分区域的形变,增加了关键点检测的难度,为缓解这一问题,引入了中间监督层,在第1级检测关键点的网络中增加较小权重的表情识别任务,一方面,提高复杂表情样本的关键点检测结果,另一方面,使得网络提取更多表情相关的特征。结果在3个公开数据集:CK+(Cohn-Kanade dataset),Oulu(Oulu-CASIA NIR&VIS facial expression database)和MMI(MMI facial expression database)上与经典方法进行比较,本文方法在CK+数据集上的识别准确率取得了最高值,在Oulu和MMI数据集上的识别准确率比目前识别率最高的方法分别提升了0.14%和0.54%。结论实验结果表明了引入关键点信息的有效性:多任务的卷积神经网络表情识别准确率高于单任务的传统卷积神经网络。同时,引入注意力模型也提升了多任务网络中表情的识别率。

关键词：人脸表情识别关键点检测多任务注意力模型中间监督

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采用离散烟花算法的移动群智感知异构任务分配

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计算机工程与科学 2023年第2期45卷 321-331页

作者：申晓宁许笛宋丽妍姚铖滨王玉芳南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 广东省类脑智能计算重点实验室(南方科技大学) 广东深圳518055

建立移动群智感知异构任务分配问题的数学模型,该模型考虑参与者的心理与行为过程,并引入环境信息和参与者健康状况、信誉度和测量时间等因素,通过寻找最优任务分配方案,最小化任务完成的总成本,该总成本包括补偿成本、数据损失成本和... 详细信息

建立移动群智感知异构任务分配问题的数学模型,该模型考虑参与者的心理与行为过程,并引入环境信息和参与者健康状况、信誉度和测量时间等因素,通过寻找最优任务分配方案,最小化任务完成的总成本,该总成本包括补偿成本、数据损失成本和距离成本3方面。为求解该模型,提出一种引入了预测信息的离散烟花算法。该算法采用整数编码方式,利用模型中的距离和匹配度2种启发信息设计烟花爆炸算子,提出了爆炸振幅的分组线性预测策略和变异算子的自适应竞争机制。实验结果表明,与已有算法相比,所提算法在移动群智感知异构任务分配问题上能够搜索到更优的分配方案。

关键词：移动群智感知任务分配烟花算法预测信息爆炸振幅

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一种高保真视-触觉增强现实系统的搭建

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测控技术 2023年第4期42卷 67-74,87页

作者：刘佳方韬陈大鹏郭斌南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省智能气象探测机器人工程研究中心江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044

随着增强现实技术的发展,仅包含视觉的增强现实技术已经不能满足人们的需求,而加入触觉信息形成的视-触觉融合的增强现实系统却越来越受到关注。触觉设备是将真实环境和虚拟环境连接起来的纽带。然而,触觉设备在视场中的存在会带来两个... 详细信息

随着增强现实技术的发展,仅包含视觉的增强现实技术已经不能满足人们的需求,而加入触觉信息形成的视-触觉融合的增强现实系统却越来越受到关注。触觉设备是将真实环境和虚拟环境连接起来的纽带。然而,触觉设备在视场中的存在会带来两个问题,一方面触觉设备占据了很大的视觉空间,另一方面触觉设备的定位往往会出现较大的误差,导致了视-触觉增强现实的真实性下降。为了增加使用者的体验感,提出一种高保真视-触觉增强现实环境的搭建方法。首先基于改进的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)增强现实跟踪注册算法搭建稳定的视觉增强现实环境。其次提出了一种能校准触笔位置和方向的方法,以提升交互体验。然后提出一种基于力反馈的触觉渲染算法,最后使用改进的全局泊松方程和Criminisi算法对触觉设备进行隐藏和修复,减小因触觉设备存在对用户沉浸感造成的影响。

关键词：增强现实视触觉融合图像修复共址定位

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基于改进纯跟踪算法的无人车路径跟踪研究

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机械设计 2022年第S02期39卷 41-45页

作者：付景枝尹泽凡刘云平范嘉宇朱涵智南京信息工程大学自动化学院江苏南京210000 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210000 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210000

为了提高低速无人车在自动寻迹直线、转弯路段的跟踪精度,提出了一种基于改进纯跟踪模型的无人车路径跟踪算法。针对传统的纯跟踪算法设置的预估前视距离跟踪理想路径误差较大的问题,文中以无人巴士为载体,在获取到车辆RTK-GPS定位数据... 详细信息

为了提高低速无人车在自动寻迹直线、转弯路段的跟踪精度,提出了一种基于改进纯跟踪模型的无人车路径跟踪算法。针对传统的纯跟踪算法设置的预估前视距离跟踪理想路径误差较大的问题,文中以无人巴士为载体,在获取到车辆RTK-GPS定位数据的基础上,对纯跟踪算法进行改进,设计了一种用二次多项式来表示预估前视距离的方法,该方法可以用车辆实时速度和GPS轨迹与当前车辆位置之间的最短距离来调整前视距离的大小,减少了无人车在跟踪理想路径,尤其是转弯路段时的横向误差。试验结果表明,文中提出的跟踪算法相较于传统的纯跟踪算法在路径跟踪上具有更高的精度和平稳性。

关键词：路径跟踪纯跟踪算法前视距离二次多项式函数

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联合姿态先验的人体精确解析双分支网络模型

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软件学报 2020年第7期31卷 1959-1968页

作者：高明达孙玉宝刘青山邵晓雯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) 江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心(南京信息工程大学自动化学院) 江苏南京210044

人体解析旨在将人体图像分割成多个具有细粒度语义的部件区域,进行形成对人体图像的语义理解.然而,由于人体姿态的复杂性,现有的人体解析算法容易对人体四肢部件形成误判,且对于小目标区域的分割不够精确.针对上述问题,联合人体姿态估... 详细信息

人体解析旨在将人体图像分割成多个具有细粒度语义的部件区域,进行形成对人体图像的语义理解.然而,由于人体姿态的复杂性,现有的人体解析算法容易对人体四肢部件形成误判,且对于小目标区域的分割不够精确.针对上述问题,联合人体姿态估计信息,提出了一种人体精确解析的双分支网络模型.该模型首先使用基干网络表征人体图像,将人体姿态估计模型预测到的姿态先验作为基干网络的注意力信息,进而形成人体结构先验驱动的多尺度特征表达,并将提取的特征分别输入至全卷积网络解析分支与检测解析分支.全卷积网络解析分支获得全局分割结果,检测解析分支更关注小尺度目标的检测与分割,融合两个分支的预测信息可以获得更为精确的分割结果.实验结果验证了该算法的有效性,在当前主流的人体解析数据集LIP和ATR上,所提方法的m Io U评测指标分别为52.19%和68.29%,有效提升了解析精度,在人体四肢部件以及小目标部件区域获得了更为准确的分割结果.

关键词：人体解析语义分割人体姿态估计部件检测卷积神经网络

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基于大模型的事件抽取技术及军事应用思考

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网络安全与数据治理 2023年第S01期42卷 163-168页

作者：刘涛蒋国权丁鲲孙毅刘姗姗国防科技大学第六十三研究所江苏南京210007 南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络安全空间学院江苏南京210044 国防科技大学大数据与决策实验室湖南长沙410073

事件抽取旨在从非结构化文本中抽取出结构化事件信息,以便清晰、方便、直观地掌握并利用相关的关键信息。传统机器学习方法依赖于特征工程,利用人工构建的特征来进行事件抽取。而基于深度学习的方法利用CNN、RNN、GNN等深层神经网络通... 详细信息

事件抽取旨在从非结构化文本中抽取出结构化事件信息,以便清晰、方便、直观地掌握并利用相关的关键信息。传统机器学习方法依赖于特征工程,利用人工构建的特征来进行事件抽取。而基于深度学习的方法利用CNN、RNN、GNN等深层神经网络通过提取重要特征来展开,但其依赖于大量的标注数据。近年来,研究者开始利用基于Transformer架构的大规模语言模型如BERT、GPT等采用预训练+微调范式来进行事件抽取并取得显著成效。而最近推出的大模型ChatGPT采用预训练+提示学习范式在自然语言处理领域取得显著成效,可以实现高效准确地抽取出关键的事件信息,将其应用到军事领域会产生重大影响。

关键词：事件抽取机器学习深度学习大语言模型

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基于双指标分组学习粒子群算法的动态敏捷软件项目调度

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计算机工程与科学 2024年第10期46卷 1793-1806页

作者：申晓宁徐继勇毛鸣健陈文言宋丽妍南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南方科技大学工学院广东深圳518055 广东省类脑智能计算重点实验室广东深圳518055

针对敏捷软件开发中的用户故事选择和任务分配2个紧耦合子问题,考虑用户故事的新增和开发者工作时长的不确定性,构建敏捷软件项目的动态周期性调度模型,提出一种基于目标值和潜力值双指标进行分组学习的粒子群优化算法。该算法依据不同... 详细信息

针对敏捷软件开发中的用户故事选择和任务分配2个紧耦合子问题,考虑用户故事的新增和开发者工作时长的不确定性,构建敏捷软件项目的动态周期性调度模型,提出一种基于目标值和潜力值双指标进行分组学习的粒子群优化算法。该算法依据不同分组特征选用相异的学习对象,以提高搜索的多样性;基于投资回报率和时间利用率设计初始化和局部搜索策略,以应对环境变化并增强挖掘能力。与7种已有算法相比,所提算法能够规划出一套产出价值更大和时间利用率更高的调度方案。

关键词：敏捷开发软件项目调度双指标分组学习粒子群优化

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一种增强型基于失败者淘汰的多模态烟花算法

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系统仿真学报 2020年第1期32卷 9-19页

作者：申晓宁王谦黄遥游璇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

提出一种增强型基于失败者淘汰制的多模态烟花算法。该算法采用一种新型的考虑位置特征的映射规则,把超出爆炸空间上边界的爆炸火花映射到爆炸空间上边界附近的区域、把低于爆炸空间下边界的爆炸火花映射到爆炸空间下边界附近的区域。... 详细信息

提出一种增强型基于失败者淘汰制的多模态烟花算法。该算法采用一种新型的考虑位置特征的映射规则,把超出爆炸空间上边界的爆炸火花映射到爆炸空间上边界附近的区域、把低于爆炸空间下边界的爆炸火花映射到爆炸空间下边界附近的区域。所提算法引入了自适应调整爆炸火花数量参数的策略,以更好地平衡算法的全局和局部搜索能力。选取CEC2013标准测试函数集中的28个函数进行测试,实验结果表明所提算法具有更优的搜索性能。

关键词：映射规则自适应爆炸火花数量爆炸幅度

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基于多车道加权融合的短时交通流预测研究

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公路交通科技 2021年第1期38卷 121-127页

作者：杨春霞秦家鹏王庆李欣栩南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

短时交通流预测是改善交通规划与管理效率的一个重要因素,为了提高交通运输管理和调度能力,从路段多车道交通流隐含的交互关系,引入一种基于多车道加权融合的短时交通流预测方法。用该方法分析了加州高速公路某五车道单检测点各车道交... 详细信息

短时交通流预测是改善交通规划与管理效率的一个重要因素,为了提高交通运输管理和调度能力,从路段多车道交通流隐含的交互关系,引入一种基于多车道加权融合的短时交通流预测方法。用该方法分析了加州高速公路某五车道单检测点各车道交通流与聚合交通流之间的相关性,发现每个车道交通流与聚合交通流都呈现高度关联性。基于此,构建一种能够学习交通流上下关联性的双向长短时记忆模型。基于3种时间间隔数据,选取某一间隔交通流进行归一化及预处理,将各车道交通流和聚合交通流数据分别构成相对应的一组,采用几十组同"星期几"相应数据分别输入双向长短时记忆模型进行训练,利用各部分模型分别预测同一天相应车道和聚合的交通流。最后对预测的各部分交通流采用岭回归算法计算融合权重。通过权重融合预测的各车道交通流和聚合交通流作为最终预测的交通流,进一步在三车道检测点的3个时间间隔交通流进行试验。结果表明:本预测方法相对于未考虑各车道交通流与聚合交通流相关性传统预测模型的MAE、RMSE值均有一定程度降低,具有更高的预测精度和鲁棒性,是一种有效的交通流预测方法。

关键词：智能交通预测方法多车道关联性短时交通流双向长短时记忆

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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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