检索结果-内蒙古大学图书馆

武汉科技大学学报 2019年第3期42卷 212-219页

作者：夏媛李俊周虎武汉科技大学武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

针对连续域蚁群算法寻优能力差、容易产生局部最优的问题,提出了一种基于跨邻域搜索的改进蚁群算法。首先,通过自适应种群划分方式计算可行解和不可行解群体;然后,针对不可行解群体利用自主选择学习算子选择对象进行学习,目的是不断扩... 详细信息

针对连续域蚁群算法寻优能力差、容易产生局部最优的问题,提出了一种基于跨邻域搜索的改进蚁群算法。首先,通过自适应种群划分方式计算可行解和不可行解群体;然后,针对不可行解群体利用自主选择学习算子选择对象进行学习,目的是不断扩大种群规模,避免算法陷入局部极值点,继而对可行解群体采取全局跨邻域搜索的方式,引导蚂蚁向全局最优解靠近,加快收敛速度;最后,基于全局最优解采用局部跨邻域的方式引导蚂蚁在小范围内进行细致搜索,提高收敛精度。通过与其他连续域蚁群优化算法针对CEC2017测试函数在低维和高维情况下的实验对比,证明本文算法具有较好的寻优能力和稳定性,能有效避免陷入局部最优。

关键词：蚁群优化算法改进连续域跨邻域搜索自适应种群划分自主选择学习收敛精度

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基于正六边形建模的无人水面艇路径规划

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计算机技术与发展 2020年第11期30卷 37-41页

作者：程杰陈姚节武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 冶金工业过程国家级虚拟仿真实验教学中心湖北武汉430065

针对传统A*算法在栅格环境中进行路径规划无约束条件导致的安全隐患以及计算时间较长的问题,提出一种基于正六边形网格建模及改进A*算法的路径规划方法。首先,提取电子海图数据中的海洋环境信息,采用正六边形网格划分建立路径搜索空间... 详细信息

针对传统A*算法在栅格环境中进行路径规划无约束条件导致的安全隐患以及计算时间较长的问题,提出一种基于正六边形网格建模及改进A*算法的路径规划方法。首先,提取电子海图数据中的海洋环境信息,采用正六边形网格划分建立路径搜索空间的海洋环境模型,使用立方体坐标系对正六边形网格统一编号简化坐标运算;其次,通过引入"引导量"对A*算法启发函数进行改进,减少具有相同估价值的网格数量优化算法搜索效率;最后,分析不同扩展邻域对算法效率以及规划路径的影响。将A*算法分别在基于栅格法划分和基于正六边形网格划分建立的环境模型下进行仿真实验对比,然后将改进A*算法和传统A*算法在正六边形网格划分建立的环境模型下进行仿真实验对比,结果表明,基于正六边形网格建模和对A*算法的改进可以增加算法搜索效率,减少转弯次数,增加路径安全性。

关键词：无人水面艇 A*算法路径规划电子海图正六边形网格划分

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基于深度神经网络的肺炎图像识别模型

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计算机应用 2019年第6期39卷 1680-1684页

作者：何新宇张晓龙武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉科技大学大数据科学与工程研究院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室

当前的肺炎图像识别算法面临两个问题:一是肺炎特征提取器使用的迁移学习模型在源数据集与肺炎数据集上图像差异较大,所提取的特征不能很好地契合肺炎图像;二是算法使用的softmax分类器对高维特征处理能力不够强,在识别准确率上仍有提... 详细信息

当前的肺炎图像识别算法面临两个问题:一是肺炎特征提取器使用的迁移学习模型在源数据集与肺炎数据集上图像差异较大,所提取的特征不能很好地契合肺炎图像;二是算法使用的softmax分类器对高维特征处理能力不够强,在识别准确率上仍有提升的空间。针对这两个问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的肺炎图像识别模型。首先使用ImageNet数据集训练好的GoogLeNet Inception V3网络模型进行特征提取;其次,增加了特征融合层,使用随机森林分类器进行分类预测。实验在Chest X-Ray Images肺炎标准数据集上进行。实验结果表明,该模型的识别准确率、敏感度、特异度的值分别达到96.77%、97.56%、94.26%。在识别准确率以及敏感度指标上,与经典的GoogLeNet Inception V3+Data Augmentation(GIV+DA)算法相比,所提模型分别提高了1.26、1.46个百分点,在特异度指标上已接近GIV+DA算法的最优结果。

关键词：肺炎图像分类迁移学习深度卷积神经网络随机森林敏感度特异度

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一种鲁棒的夜间图像显著性对象检测模型

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软件学报 2018年第9期29卷 2616-2631页

作者：徐新穆楠张晓龙武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 湖北武汉430065

基于人类视觉注意机制的显著性对象检测模型作为能主动感知图像中重要信息的有效方法,对探索视觉早期认知过程的大范围知觉信息组织具有重要意义.然而,由于夜间图像具有低信噪比和低对比度特性,现有的视觉显著性对象检测模型在夜间场景... 详细信息

基于人类视觉注意机制的显著性对象检测模型作为能主动感知图像中重要信息的有效方法,对探索视觉早期认知过程的大范围知觉信息组织具有重要意义.然而,由于夜间图像具有低信噪比和低对比度特性,现有的视觉显著性对象检测模型在夜间场景中容易受到噪声干扰、弱纹理模糊等多方面因素的影响.有鉴于此,提出一种基于区域协方差和全局搜索的夜间图像显著性对象检测方法.首先,将输入图像分割为超像素块,并分别计算它们的协方差.然后,使用超像素块协方差的差异性作为适应度函数,并结合全局搜索算法来优化各个超像素块的显著值.最后,通过图扩散方法来精炼显著图结果.实验测试采用了5个公开图像数据集和1个夜间图像数据集,通过与11种目前主流的视觉显著性对象检测模型进行对比,综合评价了所提出模型的性能.

关键词：视觉显著性对象检测区域协方差全局搜索夜间图像

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基于残差网络和随机森林的音频识别方法

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计算机工程与科学 2019年第4期41卷 727-732页

作者：张晓龙彭宜智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065 武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065

环境声音分类(ESC)是音频处理领域的重要分支之一,在未来多媒体应用中有重要的作用。音频识别是提取音频中特定的声学特性,将音频分类至样本对应的正确场景,有助于感知和理解周围环境。现阶段音频识别主要是通过信号处理技术和机器学习... 详细信息

环境声音分类(ESC)是音频处理领域的重要分支之一,在未来多媒体应用中有重要的作用。音频识别是提取音频中特定的声学特性,将音频分类至样本对应的正确场景,有助于感知和理解周围环境。现阶段音频识别主要是通过信号处理技术和机器学习方法达成。随着人工智能飞速发展,传统的音频处理技术以及机器学习方法面临着巨大的挑战,ESC的识别准确性有待进一步提高。结合残差网络和随机森林两种方法,将一维时域信号的音频数据转换为二维数据形式的梅尔声谱图,预训练残差网络获得一个精度较高的网络模型作为特征提取器,利用该网络模型提取音频中的深层特征,再利用随机森林对深层特征进行分类。该方法在ESC任务上识别率提升了近10%,取得了较好的分类结果。

关键词：残差网络随机森林音频识别梅尔声谱图

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基于多分支神经网络模型的弱监督细粒度图像分类方法

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计算机应用 2020年第5期40卷 1295-1300页

作者：边小勇江沛龄赵敏丁胜张晓龙武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 武汉430065 武汉科技大学信息科学与工程学院武汉430081 冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心(武汉科技大学) 武汉430081

针对传统基于注意力机制的神经网络不能联合关注局部特征和旋转不变特征的问题,提出一种基于多分支神经网络模型的弱监督细粒度图像分类方法。首先,用轻量级类激活图(CAM)网络定位有潜在语义信息的局部区域,设计可变形卷积的残差网络Res... 详细信息

针对传统基于注意力机制的神经网络不能联合关注局部特征和旋转不变特征的问题,提出一种基于多分支神经网络模型的弱监督细粒度图像分类方法。首先,用轻量级类激活图(CAM)网络定位有潜在语义信息的局部区域,设计可变形卷积的残差网络ResNet-50和旋转不变编码的方向响应网络(ORN);其次,利用预训练模型分别初始化特征网络,并输入原图和以上局部区域分别对模型进行微调;最后,组合三个分支内损失和分支间损失优化整个网络,对测试集进行分类预测。所提方法在CUB-200-2011和FGVC_Aircraft数据集上的分类准确率分别达到87.7%和90.8%,与多注意力卷积神经网络(MA-CNN)方法相比,分别提高了1.2个百分点和0.9个百分点;在Aircraft_2数据集上的分类准确率达到91.8%,比ResNet-50网络提高了4.1个百分点。实验结果表明,所提方法有效提高了弱监督细粒度图像分类的准确率。

关键词：细粒度图像分类深度学习弱监督可变形卷积类激活图方向响应网络

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HDVM:基于关系矩阵的关联数据压缩查询模型

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电子学报 2018年第3期46卷 721-729页

作者：符海东彭燊黄莉顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 国家新闻广电出版总局富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 湖北语言与智能信息处理研究基地(武汉大学) 湖北武汉430072

随着大数据时代的到来,大量的RDF数据充斥着整个数据网络.RDF(Resource Description Framework)后台引擎管理巨大的数据集时,数据集索引不能全部加载到内存中,导致系统需要执行缓慢的磁盘访问来解决SPARQL查询.本文提出了一种HDVM(Heade... 详细信息

随着大数据时代的到来,大量的RDF数据充斥着整个数据网络.RDF(Resource Description Framework)后台引擎管理巨大的数据集时,数据集索引不能全部加载到内存中,导致系统需要执行缓慢的磁盘访问来解决SPARQL查询.本文提出了一种HDVM(Header Dictionary Vector Matrix)压缩查询模型,通过在关联数据集中提取潜在的三元组关系矩阵,以主语向量、谓语向量和宾语矩阵的模型序列化存储来减少关联数据重复出现的次数,允许SPARQL查询在压缩状态下全内存执行.实验结果表明,本文提出的模型比常用的HDT(Header-Dictionary Triples)压缩方式提高了3%~20%的压缩率,同时在三元组个数达到十亿级别的数据集上平均查询时间在400ms左右.

关键词：关系矩阵关联数据查询压缩

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基于姿态角的双Kinect数据融合技术及应用

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科学技术与工程 2019年第29期19卷 172-178页

作者：郭同欢陈姚节林玲武汉科技大学计算机学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 武汉科技大学冶金工业过程国家级虚拟仿真实验教学中心武汉430065

针对单个Kinect深度图像传感器在人机交互时的骨骼自遮挡所导致的识别精度问题,提出了基于姿态角的双Kinect数据融合技术。首先,通过两台Kinect采集人体关节的数据信息;并做坐标统一化处理;其次,提出了基于姿态角的骨骼数据融合算法模型... 详细信息

针对单个Kinect深度图像传感器在人机交互时的骨骼自遮挡所导致的识别精度问题,提出了基于姿态角的双Kinect数据融合技术。首先,通过两台Kinect采集人体关节的数据信息;并做坐标统一化处理;其次,提出了基于姿态角的骨骼数据融合算法模型,同时依据Kinect SDK构建标准姿势特征向量集合;随后,根据骨骼活动度分配对应骨骼贡献度大小,进而计算融合后的姿势特征向量集合与标准姿势特征向量集合的余弦和,实时反馈两者姿势的匹配度,实现人体姿势的识别。通过构建数据融合处理平台,并应用于人体姿势识别,验证了该方法在不影响识别速率的前提下,提高了人体姿势识别的精准度。

关键词：姿态角数据融合姿势特征向量人体姿势识别

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基于时空域数据融合的Kinect深度图像修复算法

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科学技术与工程 2019年第30期19卷 215-220页

作者：林玲陈姚节郭同欢武汉科技大学计算机学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 武汉科技大学冶金工业过程国家级虚拟仿真实验教学中心武汉430065

针对Kinect传感器获取的深度图像中存在大量噪声以及深度信息缺失导致的空洞问题,提出一种基于时空域数据融合的深度图像修复算法。首先,对配准后的深度图像利用卡尔曼滤波使跳变深度值趋于平稳,并采用阈值分割法得到待修复区域;其次,... 详细信息

针对Kinect传感器获取的深度图像中存在大量噪声以及深度信息缺失导致的空洞问题,提出一种基于时空域数据融合的深度图像修复算法。首先,对配准后的深度图像利用卡尔曼滤波使跳变深度值趋于平稳,并采用阈值分割法得到待修复区域;其次,计算待修复边界所有像素点的时空域置信度,对时空域置信度最大的像素点计算其时域和空域深度数据,并根据时空域置信度为时空数据分配权值进行数据融合,实现像素点的修复;最后,待修复边界改变,迭代执行上一步直至图像修复完成。实验结果表明:与传统修复算法相比,基于时空域数据融合的Kinect深度图像修复算法的深度图峰值信噪比更高、均方根误差更小,图像质量更好。

关键词：时空域置信度时空域数据数据融合深度图像修复

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基于A~*算法优化的无人水面艇路径规划

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科学技术与工程 2019年第29期19卷 201-206页

作者：程杰陈姚节刘志峰武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室冶金工业过程国家级虚拟仿真实验教学中心武汉430065

为了解决A^*算法在无人水面艇路径规划中无约束条件导致的安全问题,提出一种对A*算法的搜索优化和平滑优化方法。首先,对电子海图数据中的海洋环境信息进行提取,采用栅格法建立路径搜索空间的海洋环境模型,并使用坐标对栅格统一编号;其... 详细信息

为了解决A^*算法在无人水面艇路径规划中无约束条件导致的安全问题,提出一种对A*算法的搜索优化和平滑优化方法。首先,对电子海图数据中的海洋环境信息进行提取,采用栅格法建立路径搜索空间的海洋环境模型,并使用坐标对栅格统一编号;其次,引入安全距离约束对A^*算法进行搜索优化;最后,通过引入转向角约束,消除冗余节点达到平滑优化的效果。实验结果表明,通过对A*算法的优化处理,提高了无人水面艇路径规划的安全性,满足无人水面艇在复杂环境中全局路径规划的需求。

关键词： A^*算法无人水面艇路径规划栅格法

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