检索结果-内蒙古大学图书馆

数据通信 2022年第4期 12-15页

作者：邢超云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

云环境下服务的运行数据是其运行状态的一种体现,而服务故障的发生可以体现为服务运行数据的异常。云环境下服务的运行数据往往是多维的,且云环境下服务监测的历史运行数据量是巨大的。使用传统的故障识别方法对大量的多维数据进行故障... 详细信息

云环境下服务的运行数据是其运行状态的一种体现,而服务故障的发生可以体现为服务运行数据的异常。云环境下服务的运行数据往往是多维的,且云环境下服务监测的历史运行数据量是巨大的。使用传统的故障识别方法对大量的多维数据进行故障识别时,往往会消耗巨大的计算资源,并且不具有较高的准确率。近年来,随着机器学习技术发展迅速,深度神经网络逐渐成为一种有效的云环境下服务的故障识别方法。本文首先分析了传统的故障识别算法存在的缺点,然后使用深度神经网络对云环境下服务的运行数据进行故障识别,最后实验表明使用深度神经网络方法在准确率上优于传统算法。

关键词：云环境服务运行数据深度神经网络故障识别

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基于CNN多层面二阶特征融合的肺结节分类

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计算机科学与探索 2020年第9期14卷 1590-1601页

作者：李维赵晓乐段彦隆刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

肺部CT图像具有切片数量巨大,肺结节在图像中的位置和形状各异,且肺结节周围环境复杂等特点,传统肺结节检测方法通常只利用肺结节形状、灰度等特征,肺结节特征信息利用率低,且没有完全考虑肺结节细粒度特征信息。为此提出了基于卷积神... 详细信息

肺部CT图像具有切片数量巨大,肺结节在图像中的位置和形状各异,且肺结节周围环境复杂等特点,传统肺结节检测方法通常只利用肺结节形状、灰度等特征,肺结节特征信息利用率低,且没有完全考虑肺结节细粒度特征信息。为此提出了基于卷积神经网络多层面二阶特征融合模型(CMSFF)。采用卷积神经网络对同一结节的多层切面分别进行特征提取,通过两个阶段的特征融合,充分考虑肺结节的细粒度特征,实现对肺结节特征信息的准确提取。实验表明,该方法提取到的肺结节特征信息在肺结节恶性程度分类中AUC值达到0.924,能有效提高肺结节恶性程度分类准确率。

关键词： CT图像肺结节特征提取卷积神经网络(CNN)

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基于V型变异二进制粒子群算法的天线拓扑优化

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微波学报 2024年第S1期40卷 288-291页

作者：窦江玲魏帅兵宋健王青旺沈韬昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学研究生院昆明650500

提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此... 详细信息

提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此外,引入了一种变异算子M,通过对粒子进行自适应变异,保证种群多样性的同时提高了算法的局部搜索能力。为了验证该优化方法的有效性,利用其优化微带贴片天线。实验结果表明,该方法可以根据目标函数灵活设计天线,以中心频点在2.45GHz、3.5GHz、5.8GHz的三频段天线设计任务为例,算法仅需649次全波电磁仿真即可收敛至目标解。

关键词：二进制粒子群算法(BPSO) 贴片天线种群多样性变异拓扑优化

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结合面料属性和触觉感测的织物识别

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中国图象图形学报 2020年第9期25卷 1800-1812页

作者：邢寅初刘骊付晓东刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

目的织物识别是提高纺织业竞争力的重要计算机辅助技术。与通用图像相比,织物图像通常只在纹理和形状特征方面呈现细微差异。目前常见的织物识别算法仅考虑图像特征,未结合织物面料的视觉和触觉特征,不能反映出织物本身面料属性,导致识... 详细信息

目的织物识别是提高纺织业竞争力的重要计算机辅助技术。与通用图像相比,织物图像通常只在纹理和形状特征方面呈现细微差异。目前常见的织物识别算法仅考虑图像特征,未结合织物面料的视觉和触觉特征,不能反映出织物本身面料属性,导致识别准确率较低。本文以常见服用织物为例,针对目前常见织物面料识别准确率不高的问题,提出一种结合面料属性和触觉感测的织物图像识别算法。方法针对输入的织物样本,建立织物图像的几何测量方法,量化分析影响织物面料属性的3个关键因素,即恢复性、拉伸性和弯曲性,并进行面料属性的参数化建模,得到面料属性的几何度量。通过传感器设置对织物进行触感测量,采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取测量后的织物触感图像的底层特征。将面料属性几何度量与提取的底层特征进行匹配,通过CNN训练得到织物面料识别模型,学习织物面料属性的不同参数,实现织物面料的识别并输出识别结果。结果在构建的常见服用织物样本上验证了本文方法,与同任务的方法比较,本文方法识别率更高,平均识别率达到89.5%。结论提出了一种基于面料属性和触觉感测的织物图像识别方法,能准确识别常用的服装织物面料,有效提高了织物识别的准确率,能较好地满足实际应用需求。

关键词：织物识别面料属性触觉感测卷积神经网络参数学习

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第一人称视角下的社会力优化多行人跟踪

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中国图象图形学报 2020年第9期25卷 1869-1881页

作者：杨廷召刘骊付晓东刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

目的多行人跟踪一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一,然而受相机移动、行人频繁遮挡和碰撞影响导致第一人称视频中行人跟踪存在效率和精度不高的问题。对此,本文提出一种基于社会力模型优化的第一人称视角下的多行人跟踪算法。方... 详细信息

目的多行人跟踪一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一,然而受相机移动、行人频繁遮挡和碰撞影响导致第一人称视频中行人跟踪存在效率和精度不高的问题。对此,本文提出一种基于社会力模型优化的第一人称视角下的多行人跟踪算法。方法采用基于目标检测的跟踪算法,将跟踪问题简化为检测到的目标匹配问题,并且在初步跟踪之后进行社会力优化,有效解决频繁遮挡和碰撞行为导致的错误跟踪问题。首先,采用特征提取策略和宽高比重新设置的单步多框检测器(single shot multi-box detector,SSD),对输入的第一人称视频序列进行检测,并基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型提取行人的表观特征,通过计算行人特征相似度获得初步的行人跟踪结果;然后,进行跟踪结果的社会力优化,一是定义行人分组行为,对每个行人跟踪目标进行分组计算,并通过添加分组标识,实现同组行人在遮挡的情况下的准确跟踪;二是通过定义的行人领域,对行人分组进行排斥计算,实现避免碰撞后的准确跟踪。结果在公用数据集ETH(eidgenssische technische hochschule)、MOT16(multi-object tracking 16)和ADL(adelaide)的6个第一人称视频序列上与其他跟踪算法进行对比实验,本文算法的运行速度达到准实时的20.8帧/s,同时相比其他准实时算法,本文算法的整体跟踪性能MOTA(multiple object tracking accuracy)提高了2.5%。结论提出的第一人称视频中社会力优化的多行人跟踪算法,既能准确地在第一人称场景中跟踪多个行人,又能较好地满足实际应用需求。

关键词：第一人称视频多行人跟踪社会力优化碰撞避免分组行为

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部件检测和语义网络的细粒度鞋类图像检索

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中国图象图形学报 2020年第8期25卷 1578-1590页

作者：陈前刘骊付晓东刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

目的细粒度图像检索是当前细粒度图像分析和视觉领域的热点问题。以鞋类图像为例,传统方法仅提取其粗粒度特征且缺少关键的语义属性,难以区分部件间的细微差异,不能有效用于细粒度检索。针对鞋类图像检索大多基于简单款式导致检索效率... 详细信息

目的细粒度图像检索是当前细粒度图像分析和视觉领域的热点问题。以鞋类图像为例,传统方法仅提取其粗粒度特征且缺少关键的语义属性,难以区分部件间的细微差异,不能有效用于细粒度检索。针对鞋类图像检索大多基于简单款式导致检索效率不高的问题,提出一种结合部件检测和语义网络的细粒度鞋类图像检索方法。方法结合标注后的鞋类图像训练集对输入的待检鞋类图像进行部件检测;基于部件检测后的鞋类图像和定义的语义属性训练语义网络,以提取待检图像和训练图像的特征向量,并采用主成分分析进行降维;通过对鞋类图像训练集中每个候选图像与待检图像间的特征向量进行度量学习,按其匹配度高低顺序输出检索结果。结果实验在UT-Zap50K数据集上与目前检索效果较好的4种方法进行比较,检索精度提高近6%。同时,与同任务的SHOE-CNN(semantic hierarchy of attribute convolutional neural network)检索方法比较,本文具有更高的检索准确率。结论针对传统图像特征缺少细微的视觉描述导致鞋类图像检索准确率低的问题,提出一种细粒度鞋类图像检索方法,既提高了鞋类图像检索的精度和准确率,又能较好地满足实际应用需求。

关键词：细粒度图像检索鞋类图像部件检测语义网络特征向量度量学习

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面向大规模图像检索的深度强相关散列学习方法

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计算机研究与发展 2020年第11期57卷 2375-2388页

作者：贺周雨冯旭鹏刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学信息化建设管理中心昆明650500 云南大学信息学院昆明650091 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

近年来,随着图像数据量的爆炸式增长,散列方法与深度学习相结合的方法在图像检索领域表现出优异的性能.主流的深度监督散列方法大多采用"成对"策略,利用标签信息生成一个相似矩阵约束散列编码.这类方法的计算开销大,不适用于... 详细信息

近年来,随着图像数据量的爆炸式增长,散列方法与深度学习相结合的方法在图像检索领域表现出优异的性能.主流的深度监督散列方法大多采用"成对"策略,利用标签信息生成一个相似矩阵约束散列编码.这类方法的计算开销大,不适用于大规模的图像检索.为此,提出了一种一元深度监督散列学习方法——深度强相关散列学习方法,为卷积神经网络添加了一个散列层以得到散列码,通过计算低维散列码之间的汉明距离完成快速图像检索.特别地,为了学习到的散列码更具有区别性,提出了强相关损失函数约束散列码的生成.强相关损失函数通过改变模型对权重矩阵的敏感度调节特征之间的距离,尽可能地增大特征类间距离、缩小类内距离.该方法能够实现快速、准确的大规模图像检索,并且可以广泛地使用在多种卷积神经网络中.在CIFAR-10, NUS-WIDE, SVHN这3个大规模公开数据集中进行了大量实验,结果表明该方法的图像检索性能优于目前主流方法.

关键词：近似最近邻搜索图像检索卷积神经网络深度散列学习损失函数

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基于改进YOLOv4的中小型绝缘子检测

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电视技术 2022年第3期46卷 74-82页

作者：李磊李英娜赵振刚昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术运用重点实验室云南昆明650500

为解决中小型绝缘子在检测目标时出现的漏检、错检问题,提出一种改进YOLOv4算法的中小型绝缘子检测方法。首先,通过增加特征融合层、引入SE注意力机制的方式改变YOLOv4网络结构,以发掘更有用的中小型绝缘子特征信息。其次,在模型结尾增... 详细信息

为解决中小型绝缘子在检测目标时出现的漏检、错检问题,提出一种改进YOLOv4算法的中小型绝缘子检测方法。首先,通过增加特征融合层、引入SE注意力机制的方式改变YOLOv4网络结构,以发掘更有用的中小型绝缘子特征信息。其次,在模型结尾增加负例挖掘模块,抑制复杂背景干扰,提高绝缘子检测准确度。最后,使用改进k-means++算法重新聚类符合中小型绝缘子特征的先验框以加快模型收敛速度。实验结果表明,使用含负例挖掘模块的改进算法进行绝缘子检测,中目标和小目标的平均精度(Average precision,AP)分别达到88.91%和73.09%,对中小型绝缘子检测具有一定的参考价值。

关键词：中小型绝缘子改进YOLOv4 SE注意力负例挖掘

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基于FPGA的频域幸运成像算法

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天文研究与技术 2022年第3期19卷 253-263页

作者：黄学明李彬华王锦良昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机应用技术重点实验室云南昆明650500

幸运成像技术是一种事后图像恢复技术,能够有效减小大气湍流对图像质量的影响。传统的频域幸运成像算法的效果优于空域算法,主要由图像预处理、数据选择和数据叠加3部分组成。提出了一种基于现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate A... 详细信息

幸运成像技术是一种事后图像恢复技术,能够有效减小大气湍流对图像质量的影响。传统的频域幸运成像算法的效果优于空域算法,主要由图像预处理、数据选择和数据叠加3部分组成。提出了一种基于现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)的频域幸运成像算法,并在现场可编程门阵列上构建了频域幸运成像的实验系统。本系统通过将二维转换为两个一维的处理方式对天文图像数据进行二维快速傅里叶变换(2D-FFT),采用频域数据的实部平方与虚部平方之和代替幅值进行数据选择,得到的高分辨率图像与基于中央处理器(Central Processing Unit,CPU)算法处理的结果基本相同。本实验系统能对2000帧128×128像素的图像进行频域幸运成像处理,比传统的基于中央处理器频域幸运成像算法速度快13倍多,实现了对传统频域幸运成像算法的加速,同时也为将来频域幸运成像的实时化提供了一种可行的技术方案。

关键词：幸运成像大气湍流 2D-FFT 频域现场可编程门阵列

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应用代码自动生成与补全的编程贡献分析

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信息技术 2022年第12期46卷 29-38,46页

作者：宋超姜瑛杨扬昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 玉溪师范学院数学与信息技术学院云南玉溪653100

为了提高编程效率和质量,大量程序员使用代码自动生成和补全工具的辅助。现有研究没有综合分析程序员、代码自动生成和补全工具及编程平台对编程效率和质量的影响。为此,提出一种应用代码自动生成和补全的编程贡献分析方法,基于程序员... 详细信息

为了提高编程效率和质量,大量程序员使用代码自动生成和补全工具的辅助。现有研究没有综合分析程序员、代码自动生成和补全工具及编程平台对编程效率和质量的影响。为此,提出一种应用代码自动生成和补全的编程贡献分析方法,基于程序员操作定义了相关行为,构建了应用代码自动生成和补全工具的编程过程DFA,定义了编程过程中程序员、代码自动生成和补全工具及编程平台的贡献率计算方法。实验结果表明,该方法可以有效分析编程过程中不同角色的贡献。

关键词：代码自动生成和补全工具程序员编程平台程序员行为编程贡献分析

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