检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2024年第6期37卷 557-569页

作者：陈姿含张红云苗夺谦蔡克参同济大学电子与信息工程学院上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

动态场景下的图像去模糊具有高度的不适定性,相机与被拍摄目标之间的相对运动使模糊呈现非均匀性.现有深度学习方法大多集中于空间域而忽略频域对于结构及细节恢复的潜在贡献,导致去模糊效果欠佳.为了解决此问题,文中重新审视频域信息... 详细信息

动态场景下的图像去模糊具有高度的不适定性,相机与被拍摄目标之间的相对运动使模糊呈现非均匀性.现有深度学习方法大多集中于空间域而忽略频域对于结构及细节恢复的潜在贡献,导致去模糊效果欠佳.为了解决此问题,文中重新审视频域信息在图像去模糊中的作用,提出深度融合频域和空间域特征的多粒度动态场景图像去模糊网络.首先,提出频域门控的频空特征深度融合模块,充分挖掘空间域和频域信息间的相关性,减少融合后特征的冗余,增强两域之间的互补.然后,构建多粒度去模糊网络,充分利用空间域和频域中的不同粒度信息进行从粗到细的图像去模糊.最后,针对训练和测试时输入特征图尺寸不同导致的频域特征图分辨率不匹配问题,采用频域分辨率自适应的测试策略,保持频率变化的一致性.在合成数据集GoPro、HIDE和真实数据集RealBlur上的实验表明文中网络在重建清晰图像方面表现较优,同时参数量及效率具有一定的竞争力.

关键词：动态场景图像去模糊多粒度去模糊网络频域门控频空特征深度融合自适应测试

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多粒度遮挡特征增强的行人搜索算法

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智能系统学报 2025年第1期20卷 230-242页

作者：苗春玲张红云吴卓嘉张齐贤苗夺谦同济大学电子与信息工程学院上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

现有行人搜索方法着重于从有限的标注场景图中学习有效的行人表征,虽然这些方法取得了一定的效果,但学习更具有身份辨别力的行人表征通常依赖于大规模的标注数据,而获取大规模的标注数据是一个资源、劳动密集型的过程。为此,该文提出了... 详细信息

现有行人搜索方法着重于从有限的标注场景图中学习有效的行人表征,虽然这些方法取得了一定的效果,但学习更具有身份辨别力的行人表征通常依赖于大规模的标注数据,而获取大规模的标注数据是一个资源、劳动密集型的过程。为此,该文提出了一种场景图多粒度遮挡特征增强算法,对原始场景图进行多粒度随机遮挡,扩充训练数据,并从遮挡后的场景图中生成具有多样化信息的虚拟特征,最后利用生成的虚拟特征增强真实特征中的行人表征。进一步,基于生成对抗学习,该文设计了多粒度特征对齐模块,用于对齐遮挡图像特征和原始图像特征,保持两者语义一致性。实验结果表明,在CUHK-SYSU和PRW数据集上,该算法能够显著提升行人搜索任务的搜索精度。

关键词：深度学习计算机视觉行人搜索目标检测粒计算数据处理特征提取生成对抗网络对齐

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双分支多粒度局部对齐的实例级草图图像检索

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模式识别与人工智能 2023年第8期36卷 701-711页

作者：韩雪昆苗夺谦张红云张齐贤同济大学电子信息与工程学院上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

实例级草图图像检索旨在使用草图检索图像.草图与真实图像之间存在模态差异大和特征不对齐问题,现有方法不能有效减小草图和图像之间模态差异,并且只在单个粒度上获取信息,无法有效进行特征对齐.因此,文中提出双分支多粒度局部对齐网络(... 详细信息

实例级草图图像检索旨在使用草图检索图像.草图与真实图像之间存在模态差异大和特征不对齐问题,现有方法不能有效减小草图和图像之间模态差异,并且只在单个粒度上获取信息,无法有效进行特征对齐.因此,文中提出双分支多粒度局部对齐网络(Two Stream Multi-granularity Local Alignment Network,TSMLA),引入双分支特征提取器,提取模态共享和模态特异的局部特征,同时利用这两种特征计算草图和真实图像间的距离,减少不同模态间的差异.同时,提出多粒度局部对齐模块,对距离矩阵进行不同粒度的池化操作,在不同尺度上对齐局部特征,进一步解决特征不对齐问题.TSMLA能够充分利用草图和真实图像的信息,同时有效利用不同粒度特征间的联系.在多个数据集上的实验验证TSMLA的有效性.

关键词：草图图像检索特征提取特征融合跨模态检索

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空天地网络中异构可靠感知的服务功能链（SFC）嵌入与重嵌入研究

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计算机学报 2025年

作者：秦凯鑫郭松涛刘贵燕重庆大学计算机学院嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学)

随着5G、6G的快速发展，在天空地一体化网络 (Space-air-ground Integrated Network， SAGIN) 中提供可靠服务需要合适的服务功能链 (Service Function Chain， SFC) 嵌入方案以保证服务质量。然而，如何在SAGIN 复杂的拓扑结构、有限... 详细信息

随着5G、6G的快速发展，在天空地一体化网络 (Space-air-ground Integrated Network， SAGIN) 中提供可靠服务需要合适的服务功能链 (Service Function Chain， SFC) 嵌入方案以保证服务质量。然而，如何在SAGIN 复杂的拓扑结构、有限的基础设施资源以及异构的硬件和软件等特征给现有可靠感知的SFC嵌入方案在提供高服务质量时带来一定挑战。进行 SFC 备份是个可行的解决方案。然而备份的位置选择对于立体的SAGIN拓扑和其中用户需求的不确定性是一个较大的问题。针对上述问题，本文研究了基于 SAGIN 中的异构可靠感知 SFC 嵌入和重嵌入问题 (Heterogeneous Reliable SFC Embedding and Re-embedding， HRSER) 。本文首先将问题建模为非线性整数规划问题，并证明它是 NP难的。为了解决这个问题，本文提出了一种包括两个子算法的混合方案。其中两个子算法分别为可靠性感知的 SFC 嵌入 (Reliable-aware SFC Embedding， RASE) 和基于贪婪策略的重嵌入 (Greedy SFC Re-embedding， GSR) 。首先，RASE 将利用深度强化学习的自主决策能力，计算在 SAGIN中SFC嵌入和备份的最佳方案。在网络拓扑会有相应的执行器进行备份以提高服务的可靠性。随后，当网络负载超过预定义阈值时，GSR 算法执行 SFC 重新嵌入以提高可靠性和 SFC 的接受率。此外，从理论上证明了重新嵌入所需的 SFC 备份数量的下限。最后，本文对 RASE 和 GSR 算法进行了算法复杂性分析。基于真实数据集的模拟结果表明，RASE 方案在隐含层神经元数量不同的情况下都能收敛到一个合理的奖励。与现有技术相比，所提出的混合算法可以将 SFC 接受率提高接近 82%，而额外付出的成本不超过 5%。

关键词：服务功能链嵌入可靠性异构性重嵌入深度强化学习天空地一体化网络

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基于匹配博弈和通信机制的主从协作群智感知算法

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山西大学学报(自然科学版) 2024年第2期47卷 333-345页

作者：胡治国杜瑞芳秦雪健刘郭庆山西大学计算机与信息技术学院同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室

利用强化学习制定多智能体的移动群智感知策略是学术界普遍采用的技术手段，但是其普遍存在训练过程不加处理地利用所有智能体的状态和动作信息，学习更新效率较低，且对被采集对象重要程度的差异性缺少考虑等问题。本文以指挥员-无人... 详细信息

利用强化学习制定多智能体的移动群智感知策略是学术界普遍采用的技术手段，但是其普遍存在训练过程不加处理地利用所有智能体的状态和动作信息，学习更新效率较低，且对被采集对象重要程度的差异性缺少考虑等问题。本文以指挥员-无人机主从协作场景为研究对象，提出了一种基于匹配博弈和通信机制的主从协作群智感知算法。首先，通过引入Gale-shapely匹配博弈算法思想，建立无人机能量属性与待采集目标数据质量属性之间的最优稳定匹配，实现基于数据重要程度优先的采集策略。为保证无人机对高质量目标的持续特定关注，本文结合了当前较为流行的通信规则型多智能体强化学习算法MAAC(Multi-Actor-Attention-Critic)框架，引入了多注意力机制模块，实现了数据采集过程中主-从智能体间高效的信息交流与共享。实验表明，我们提出的c-MGCM(Crowd-sensing Method based on Matching Game and Communication Mechanism)方法在奖励值、匹配对的距离值等多个评价指标上都优于MADDPG(Multi-agent Deep Deterministic Policy Gradient)、DDPG(deep Deterministic Policy Gradient)等经典算法，在奖励值方面有2～3倍的提升，在数据质量方面有至少14%的提升。该结果表明了cMGCM方法的高效性和稳定性。

关键词：群智感知数据采集匹配博弈通信机制

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基于最短路径序列化图的域内路由保护算法

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软件学报 2025年第2期36卷 680-697页

作者：耿海军胡睿乾胡治国尹霞山西大学自动化与软件学院山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海200092 清华大学计算机科学与技术系北京100084

互联网服务提供商采用路由保护算法来满足实时性、低时延和高可用应用的需求.然而已有路由保护算法存在下面3个方面的问题:(1)在不改变传统路由协议转发机制的前提下,故障保护率普遍较低;(2)为了追求较高的故障保护率,通常需要改变传统... 详细信息

互联网服务提供商采用路由保护算法来满足实时性、低时延和高可用应用的需求.然而已有路由保护算法存在下面3个方面的问题:(1)在不改变传统路由协议转发机制的前提下,故障保护率普遍较低;(2)为了追求较高的故障保护率,通常需要改变传统路由协议的转发机制,实际部署难度较大;(3)无法同时利用最优下一跳和备份下一跳,从而导致网络负载均衡能力较差.针对上述3个问题,提出一种基于最短路径序列化图的路由保护算法,所提算法不需要改变转发机制,支持增量部署,同时使用最优下一跳和备份下一跳不会出现路由环路,并且具有较高的故障保护率.所提算法主要包括下面两个步骤:(1)为每个节点计算一个序号,构造最短路径正序化图;(2)利用最短路径正序化图和反序搜索规则构造最短路径序列化图,在此基础上根据备份下一跳计算规则计算节点对之间的备份下一跳集合.在真实和模拟网络拓扑上进行测试,实验结果表明,与其他路由保护算法相比,所提算法在平均备份下一跳数量、故障保护率和路径拉伸度3个指标方面均具有显著的优势.

关键词：网络故障路由保护最短路径序列化图故障保护率路径拉伸度

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基于Petri网可达分析的代码搜索方法

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计算机研究与发展 2022年第1期59卷 236-250页

作者：丁雪儿钮俊张开乐毛昕怡宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海201804

复用已有高质量源代码可提高软件开发效率及软件质量.当前,基于用户提供的输入输出对的匹配判断是代码语义搜索的主要方法之一,但该方法难以刻画完整代码行为,且仅能处理单输入类型.提出一种针对多种形式类型匹配的代码语义搜索方法.首... 详细信息

复用已有高质量源代码可提高软件开发效率及软件质量.当前,基于用户提供的输入输出对的匹配判断是代码语义搜索的主要方法之一,但该方法难以刻画完整代码行为,且仅能处理单输入类型.提出一种针对多种形式类型匹配的代码语义搜索方法.首先将代码集内各个代码片段中数据对象个数及类型的加工过程转换为Petri网模型;其次根据用户查询中蕴含的数据类型及个数、输出数据类型等约束来构造Petri网初始标识和目标标识;然后在Petri网中通过可达图及诱发网分析判断是否存在相应的可达路径,从而获得代码匹配依据.分析及实验表明,该方法能有效实现多种形式的输入输出类型匹配的代码搜索,且相对于传统类型匹配方法,能明显提高搜索准确度和效率.

关键词：代码复用语义搜索类型匹配 Petri网模型可达分析

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基于多粒度空间混乱的细粒度图像分类算法

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智能系统学报 2022年第1期17卷 144-150页

作者：宋思雨苗夺谦同济大学电子与信息工程学院上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

细粒度图像分类是计算机视觉领域一个具有挑战性的任务,在实际场景中具有很高的应用价值。其中不同子类别的物体整体轮廓差异较小,微小的判别性局部区域是分类的关键。然而,这些重要的局部区域的尺度可能不同,不能用单一的标准去衡量它... 详细信息

细粒度图像分类是计算机视觉领域一个具有挑战性的任务,在实际场景中具有很高的应用价值。其中不同子类别的物体整体轮廓差异较小,微小的判别性局部区域是分类的关键。然而,这些重要的局部区域的尺度可能不同,不能用单一的标准去衡量它们。为了解决这个问题,本文提出了多粒度空间混乱模块来帮助神经网络学习如何寻找到不同尺度的判别性细节。该模块首先将图片划分为不同粒度的局部区域,然后随机打乱并重组构成新的输入图片。经过处理的图片具有区域无关性,从而迫使网络更好地在不同粒度层次下寻找有判别力的局部区域并从中学习特征。在3个广泛使用的细粒度图像分类数据集上的实验证明本文提出的模块可以有效地帮助网络寻找判别性局部区域从而提升了准确率并且网络不需要图片的任何部位标注信息。

关键词：细粒度图像分类空间混乱多粒度深度学习数据增强卷积神经网络弱监督学习局部区域

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基于水声信道的隐蔽密钥协商方案

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中国科学：信息科学 2023年第6期53卷 1096-1110页

作者：徐明冯赫鑫关佶红上海海事大学信息工程学院上海201306 同济大学电子与信息工程学院上海201804 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海201804

水声信道环境下,传统的密钥协商协议更容易遭受信息泄漏等安全威胁,而现有的隐蔽密钥协商协议由于受限于平方根定律,隐蔽通信速率不超过O(1/√n).为解决上述难题,本文提出了一种基于水声信道的隐蔽密钥协商方案.在优先提取阶段,发送方... 详细信息

水声信道环境下,传统的密钥协商协议更容易遭受信息泄漏等安全威胁,而现有的隐蔽密钥协商协议由于受限于平方根定律,隐蔽通信速率不超过O(1/√n).为解决上述难题,本文提出了一种基于水声信道的隐蔽密钥协商方案.在优先提取阶段,发送方以一定的功率向接收方发送均匀分布的随机消息,而接收方根据水下噪声方差信息,通过Gibbs采样计算出估计消息,并使用对数似然比检验获取初始密钥来减少消息传输时的不确定性和误比特率.信息调和阶段,发送方将伴随式发送给接收方,而接收方将接收到的伴随式与优先提取阶段得到的对数似然比序列进行联合解码来获得错误比特的位置信息,经过比特翻转后得到与发送方完全一致的最终密钥.通过假设检验理论和信息论,证明了方案的保密性、隐蔽性和可靠性.仿真结果表明,所提方案比现有方案性能有所提升.

关键词：水声信道隐蔽密钥协商优先提取信息调和对数似然比检验

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基于序贯三支决策的半监督目标检测算法

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计算机科学 2023年第10期50卷 1-6页

作者：宋法兴苗夺谦张红云同济大学电子与信息工程学院上海201804 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

深度学习对大规模数据的需求以及目标检测标注任务的复杂性促进了半监督目标检测任务的发展。近年来,半监督目标检测已经取得了很多优秀的成果。然而,伪标签中的不确定性依然是半监督目标检测研究中难以避免的问题,优越的半监督方法要... 详细信息

深度学习对大规模数据的需求以及目标检测标注任务的复杂性促进了半监督目标检测任务的发展。近年来,半监督目标检测已经取得了很多优秀的成果。然而,伪标签中的不确定性依然是半监督目标检测研究中难以避免的问题,优越的半监督方法要求选取合适的过滤阈值来权衡伪标签的噪声信息比例和召回率,以最大程度保留准确有效的伪标签。为了解决此问题,在半监督检测的框架中引入了序贯三支决策算法,将模型输出的伪标签根据不同的筛选阈值划分为干净的前景标签、有噪声的前景标签,以及干净的背景标签,并对其采取不同的处理策略。对有噪声的前景标签采用负类学习损失来学习这些存在噪声的标签,避免学习到其中的噪声信息。实验结果表明了所提算法的性能优势,针对COCO数据集,在有监督数据占比只有10%的情况下,该方法实现了35.2%的检测精度,相比仅依靠有监督训练性能提升了11.34%。

关键词：序贯三支决策不确定性负类学习半监督学习半监督目标检测

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