检索结果-内蒙古大学图书馆

社会与公益 2025年第2期 177-179页

作者：甘霖徐语晗常州大学阿里云大数据学院

党的二十大报告指出，统一战线是凝聚人心、汇聚力量的法宝。在产业结构升级对高素质创新型人才需求迫切的背景下，高校产业学院应运而生。本文探讨了统战工作促进产业学院内涵发展的价值意蕴，包括加强思想政治引领、促进产教融合、推... 详细信息

党的二十大报告指出，统一战线是凝聚人心、汇聚力量的法宝。在产业结构升级对高素质创新型人才需求迫切的背景下，高校产业学院应运而生。本文探讨了统战工作促进产业学院内涵发展的价值意蕴，包括加强思想政治引领、促进产教融合、推动学院创新发展。分析了高校产业学院统战工作的多元性、协同性、创新性、服务性特点。并在此基础上提出新时代高校统战工作促进产业学院内涵发展的实施路径，诸如加强党的领导构建长效机制，创新工作载体渗透日常教育教学管理，聚力产业需求创新工作方式方法，立足学院发展定位提升社会服务水平等，旨在通过发挥统战工作优势，推动产业学院和高校的高质量发展，为国家社会培养更多高素质创新人才。

关键词：统一战线高校产业学院

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面向复杂环境的特征匹配算法

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计算机应用与软件 2025年第1期42卷 264-270,293页

作者：赵悦储开斌张继冯成涛常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213000 常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院江苏常州213000

针对传统特征点提取受光照、视角和图像噪声变化影响,导致后续光流算法中特征点跟踪的准确率不高问题,提出一种面向复杂环境的特征点匹配方法。启发于SuperPoint网络在特征提取的强鲁棒性,在此基础上构建Hessian矩阵对检测出的特征点进... 详细信息

针对传统特征点提取受光照、视角和图像噪声变化影响,导致后续光流算法中特征点跟踪的准确率不高问题,提出一种面向复杂环境的特征点匹配方法。启发于SuperPoint网络在特征提取的强鲁棒性,在此基础上构建Hessian矩阵对检测出的特征点进行再筛选;针对SuperPoint的半稠密描述符存在冗余的描述符信息,提出用传统的BRIEF描述符替代,对筛选后的特征点进行提取,利用BruteForce匹配法进行特征匹配。实验结果表明,该方法能有效缓解光照、视角和噪声变化对特征点提取的影响,可以得到较好的特征匹配效果。

关键词：特征提取 BRIEF描述符特征匹配光流

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基于注意力机制和空洞卷积的无人机图像目标检测

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计算机应用与软件 2025年第2期42卷 227-235页

作者：赖勤波马正华朱蓉常州大学计算机与人工智能学院、阿里云大数据学院江苏常州213000 嘉兴南湖学院信息工程学院浙江嘉兴314001

针对现有无人机图像目标检测算法存在小目标检测精度低、多尺度目标漏检等问题,提出一种基于通道注意力机制和并行结构空洞卷积特征融合的无人机图像目标检测算法。该算法在ResNet50特征提取网络中引入SENet和PSDCFFN,从通道和感受野两... 详细信息

针对现有无人机图像目标检测算法存在小目标检测精度低、多尺度目标漏检等问题,提出一种基于通道注意力机制和并行结构空洞卷积特征融合的无人机图像目标检测算法。该算法在ResNet50特征提取网络中引入SENet和PSDCFFN,从通道和感受野两个层面提高算法的特征表达能力,并使用ROI Align代替ROI Pooling,基于K-Means重新设计RPN(Region Proposal Networks)锚框尺寸,减小目标回归过程的坐标偏差。实验表明,该算法能够提升无人机图像目标检测精度,在RSOD-Dataset和无人机图像数据集上,mAP分别达到92.52%和98.07%。

关键词：无人机图像 Faster R-CNN 注意力机制空洞卷积特征融合目标检测

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基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别

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南京航空航天大学学报 2020年第5期52卷 752-759页

作者：曹亮王洪元戴臣超陈莉刘乾常州大学阿里云大数据学院常州213164

视频行人重识别是一项应用非常广的计算机视觉任务。目前的视频行人重识别方法通常是基于监督学习的,该方法需要手工标记大量的数据,代价非常高且并不适用于现实场景。本文提出了一种从底向上的基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督... 详细信息

视频行人重识别是一项应用非常广的计算机视觉任务。目前的视频行人重识别方法通常是基于监督学习的,该方法需要手工标记大量的数据,代价非常高且并不适用于现实场景。本文提出了一种从底向上的基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别方法。该方法首先将每个样本当作是一个不同的类,然后结合类内间离散度进行从底向上的分层聚类,类间和类内离散度都小的类别将被优先合并,同时在聚类准则中加入一项多样性约束来平衡每类中的样本数量,最后,利用线性变化的特征存储器动态更新模型。在Mars和DukeMTMC⁃VideoReID两个大型视频数据集上的实验结果表明,相比于目前先进的无监督视频行人重识别方法,本文方法在性能上有一定的提升。

关键词：无监督视频行人重识别离散度聚类特征存储器多样性约束

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基于资源投入视角的我国旅游业全要素生产率测算

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统计与决策 2021年第8期37卷 86-89页

作者：王维常州大学阿里云大数据学院江苏常州213164

全要素生产率与产业发展质量密切相关。为准确测算我国旅游业全要素生产率,文章采用索洛残差法,以包括资本、劳动和旅游资源三要素的C-D生产函数为基础测算了我国2007—2017年旅游业的全要素生产率。结果显示:我国旅游业全要素生产率波... 详细信息

全要素生产率与产业发展质量密切相关。为准确测算我国旅游业全要素生产率,文章采用索洛残差法,以包括资本、劳动和旅游资源三要素的C-D生产函数为基础测算了我国2007—2017年旅游业的全要素生产率。结果显示:我国旅游业全要素生产率波动较大,呈现出"波-谷"交替的特点;我国旅游业全要素生产率年均增速为3.74%,对产出的平均贡献率为26.1%,旅游收入增长的主要动力来自旅游资源投入的增长。

关键词：旅游业旅游资源全要素生产率

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一种基于投票法的多策略多目标强化学习算法

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计算机仿真 2023年第4期40卷 341-345,406页

作者：王立佳朱正伟诸燕平朱晨阳常州大学阿里云大数据学院江苏常州213000

针对多目标强化学习中的多策略算法收敛不稳定的问题,提出了一种基于Sarsa算法框架的多目标帕累托Sarsa算法(Multi-Pareto Sarsa, MPS)。MPS算法以向量集的形式更新行为价值,使用一种新的基于投票法的集合评估机制代替传统的行为策略,... 详细信息

针对多目标强化学习中的多策略算法收敛不稳定的问题,提出了一种基于Sarsa算法框架的多目标帕累托Sarsa算法(Multi-Pareto Sarsa, MPS)。MPS算法以向量集的形式更新行为价值,使用一种新的基于投票法的集合评估机制代替传统的行为策略,智能体通过基于投票法的集合评估机制评估行为空间中每个行为对应的行为价值向量集,然后根据评估结果选择当前状态下的最优行为。实验结果表明,MPS算法与已有的MPQ、PQL算法相比有较好的收敛性,且MPS算法与MPQ算法相比在超体积性能上有很大的提升。

关键词：多目标强化学习多策略投票法集合评估机制

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基于多尺度和注意力机制的混合监督金属表面缺陷检测

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智能系统学报 2023年第4期18卷 886-893页

作者：孙博言王洪元刘乾冯尊登唐郢常州大学计算机与人工智能学院、阿里云大数据学院、软件学院江苏常州213000

针对缺陷检测中被检测样品中因缺陷目标形状各异引起的无法提取有效特征的问题,本文提出基于深度学习的缺陷检测模型。该模型使用改进后的多尺度特征融合模块,在控制计算量的基础上解决识别不同大小缺陷的问题。通过引入非局部注意力机... 详细信息

针对缺陷检测中被检测样品中因缺陷目标形状各异引起的无法提取有效特征的问题,本文提出基于深度学习的缺陷检测模型。该模型使用改进后的多尺度特征融合模块,在控制计算量的基础上解决识别不同大小缺陷的问题。通过引入非局部注意力机制模块,模型对缺陷特征的提取能力得到加强;在训练中使用混合监督训练,探索模型所需要的标注量和检测准确度之间的关系。本文方法在KSDD、KSDD2和STEEL 3个数据集上都获得了比先进方法更好的精确度,对于不同类型的缺陷都能提取到有判别力的特征。与先进的完全监督方法和无监督方法相比,在数据集上精确度平均提高0.8%和11%。

关键词：缺陷检测特征提取学习算法学习系统图像处理金属产品品质深度学习

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基于特征金字塔分支和非局部关注的行人重识别

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数据采集与处理 2023年第1期38卷 121-131页

作者：孙明浩王洪元吴琳钰张继周群颖常州大学计算机与人工智能学院/阿里云大数据学院/软件学院常州213164

关注全局轮廓和行人局部细节对现有行人重识别方法非常重要。为了能够提取这些更具代表性的特征,提出一种基于特征金字塔分支和非局部关注模块的行人重识别网络方法来提取行人全局和局部表征特征。该方法首先引入一种轻量级别的特征金... 详细信息

关注全局轮廓和行人局部细节对现有行人重识别方法非常重要。为了能够提取这些更具代表性的特征,提出一种基于特征金字塔分支和非局部关注模块的行人重识别网络方法来提取行人全局和局部表征特征。该方法首先引入一种轻量级别的特征金字塔分支结构,从不同的网络层中提取特征,并且聚合成一个双向金字塔结构。其次为进一步提高行人重识别的精度,使用非局部关注模块提取全局特征,这样既能获取行人的全局信息,又能注重行人的局部细节,使两者最终融合的特征更具代表性。最后将不同层间的特征融合起来,并使用联合损失函数策略对网络模型进行训练,显著提高骨干网络的性能。通过在MSMT17、Market1501、DukeMTMC-ReID和PersonX四个公共行人重识别数据集上的大量实验,证明所提出的基于特征金字塔分支和非局部关注的方法相较于目前一些先进的行人重识别方法,具有一定的竞争力。

关键词：行人重识别特征金字塔分支注意力机制非局部关注联合损失函数策略

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一种多目标跨摄像头跟踪技术研究与实现

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南京大学学报（自然科学版） 2021年第2期57卷 227-236页

作者：戴臣超王洪元曹亮殷雨昌张继常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院常州213164

将行人检测算法和行人重识别算法相结合,提出一种多目标跨摄像头跟踪算法,该算法由行人检测、行人重识别和行人数据关联三大模块组成.首先利用基于YOLOv3的行人检测改进算法检测视频中出现的行人,并保存视频号、帧号和行人的全身位置信... 详细信息

将行人检测算法和行人重识别算法相结合,提出一种多目标跨摄像头跟踪算法,该算法由行人检测、行人重识别和行人数据关联三大模块组成.首先利用基于YOLOv3的行人检测改进算法检测视频中出现的行人,并保存视频号、帧号和行人的全身位置信息;其次,利用基于生成对抗网络和重排序的行人重识别改进算法,为已检测的行人图片赋予一个标签;最后整合前两步得到的行人信息,生成包含视频中所有行人信息的JSON(JavaScript Object Notation)文件.该算法可以快速、高效地完成多目标跨摄像头跟踪任务,有一定实用价值,在南京市举办的全球人工智能应用大赛中获得了单项奖.

关键词：多目标跨摄像头跟踪行人重识别行人检测重排序生成对抗网络

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意图注意力引导的小样本3D点云目标检测

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计算机工程 2024年第12期50卷 288-295页

作者：徐守坤张路军石林刘毅常州大学计算机与人工智能学院、阿里云大数据学院、软件学院江苏常州213164

现有的点云目标检测方法往往要求严苛的监督式数据集,这带来了人力、物力等方面的挑战。因此提出一种创新性的解决方案,即采用元学习框架来克服大量标注数据的困扰。对小样本学习技术在3D点云目标检测中的应用进行研究。这一方法能够基... 详细信息

现有的点云目标检测方法往往要求严苛的监督式数据集,这带来了人力、物力等方面的挑战。因此提出一种创新性的解决方案,即采用元学习框架来克服大量标注数据的困扰。对小样本学习技术在3D点云目标检测中的应用进行研究。这一方法能够基于有限的新类别标注样本,预测未标注样本的分类,从而在有限数据条件下仍能取得良好效果。引入原型投票网络来学习类别的几何原型以及支持集的类别原型。此外,为了学习点云上下文信息,引入意图注意力机制,以实现更加精准的信息融合。在原型生成方面,为避免点云原型过度依赖最大池化而丧失大量信息,采用平均池化方法来生成原型。与基准数据集上的基线模型相比,该方法呈现出显著且一致的提升效果,为点云目标检测领域的研究和应用提供了有力支持。

关键词：点云目标检测小样本投票网络意图注意力

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