检索结果-内蒙古大学图书馆

兵工学报 2025年第2期46卷 65-75页

作者：杨绪祺谭启凡苏航谭浩北京理工大学信息与电子学院北京100081 智能协同感知与分析认知实验室北京100124 北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 北京航空航天大学未来空天技术学院北京100191

为解决无人机制导中跟踪目标尺度变化大、外形变化大、推理速度慢、数据集缺失的问题,提出了一种面向无人机视觉制导的自适应目标跟踪方法。自适应搜索区域机制通过分析制导过程调整搜索区域解决尺度变化快的问题;自适应模板更新机制通... 详细信息

为解决无人机制导中跟踪目标尺度变化大、外形变化大、推理速度慢、数据集缺失的问题,提出了一种面向无人机视觉制导的自适应目标跟踪方法。自适应搜索区域机制通过分析制导过程调整搜索区域解决尺度变化快的问题;自适应模板更新机制通过更新模板特征解决外形变化大的问题。此外,该方法在骨干网络引入FasterNet Block,在跟踪头引入无锚机制,减少推理的时间。最后,构建并公开了一个包含12个制导视频的测试数据集Guidance UAV以评估算法在视觉制导中的性能。实验结果表明,该方法不仅在通用无人机跟踪数据集UAV123上适用,而且在Guidance UAV上实现了最先进的性能,同时在机载设备Jetson Xavier NX上保持15 f/s的速度。室内无人机制导打击实验证明了算法的有效性。

关键词：视觉制导目标跟踪无人机自适应模板更新搜索区域

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自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混

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光谱学与光谱分析 2025年第4期45卷 1071-1081页

作者：徐晨光郭禹李峰刘翼李艳邓承志刘燕德南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室江西南昌330099 华东交通大学智能机电创新研究院江西南昌330013

高光谱稀疏解混是利用一个含有丰富的端元光谱信息的光谱库作为先验,并对高光谱数据进行分解,得到与光谱库中各端元光谱对应的丰度的图像处理技术。然而目前大多数稀疏解混方法,在高噪声条件下的解混效果不佳,且很多去噪解混算法只是片... 详细信息

高光谱稀疏解混是利用一个含有丰富的端元光谱信息的光谱库作为先验,并对高光谱数据进行分解,得到与光谱库中各端元光谱对应的丰度的图像处理技术。然而目前大多数稀疏解混方法,在高噪声条件下的解混效果不佳,且很多去噪解混算法只是片面的利用了高光谱的某些特性,并没有对高光谱特性进行全面考虑,从而影响了解混算法的精度。为了解决这一问题,创新地提出了一种基于自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混方法。首先对稀疏解混算法进行了详细的介绍,接着对自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混算法进行建模,提出自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混算法。该算法把高光谱数据的低秩特性和自适应TV空间特性进行了融合,在保持丰度的低秩性和稀疏性的同时,自适应调整丰度矩阵在不同结构下全变差正则化的水平差和垂直差比例,达到更好的去噪效果。然后,使用ADMM算法对新的模型进行求解。最后,利用SUnSAL-TV,ADSpLRU,S2WSU,SU-ATV等几种比较经典的算法与本算法比较,通过两组模拟数据和一组真实数据来实验验证算法的好坏。两组模拟数据分别是在背景单一的DC1和背景复杂的DC2中各自加入10、15和20 dB三种高斯噪声得到的数据。模拟数据实验通过利用不同算法对这两组数据解混,对解混结果的信号与重建误差比、丰度重构正确率和稀疏度三个数值来比较,并对几种算法解混后的丰度图像、丰度图像与真实图像的差值图等信息进行观察对比,从而分析几种算法的好坏。真实数据实验是利用了内华达州的Cuprite矿区高光谱真实数据对解混结果进行分析对比,进一步用真实数据验证本算法的优势。实验结果表明:本方法相对于较为流行的几种解混方法具有更好的鲁棒性和解混效果,在SRE方面提高了11.4%~310.2%,拥有更出色的性能。

关键词：稀疏解混自适应全变差低秩约束高光谱图像

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融合变异萤火虫算法的三支聚类方法

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系统仿真学报 2025年第3期37卷 646-656页

作者：李兆彬叶军周浩岩汪一心韩宇贞南昌工程学院信息工程学院江西南昌330000 江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室(南昌工程学院) 江西南昌330000 江西开放大学江西南昌330000

为解决三支聚类算法随机选取初始聚类中心会导致算法出现早熟现象,以及q近邻概念中q的取值需要通过不断重复实验得到等问题,提出一种变异萤火虫优化的三支聚类算法。通过萤火虫算法来解决初始中心点敏感的问题,以目标函数值作为萤火虫... 详细信息

为解决三支聚类算法随机选取初始聚类中心会导致算法出现早熟现象,以及q近邻概念中q的取值需要通过不断重复实验得到等问题,提出一种变异萤火虫优化的三支聚类算法。通过萤火虫算法来解决初始中心点敏感的问题,以目标函数值作为萤火虫光亮强度进行聚类中心点的搜索,将求得的最优解作为算法的聚类中心进行迭代;提出边界域归属度公式以及自适应阈值,使得边界域中样本满足阈值条件情况下尽可能地划分到核心域当中,避免了边界域样本过多的问题。通过UCI数据集实验结果表明:改进后的算法大幅降低了迭代次数,提高了聚类结果准确率,也验证了该算法的稳定性和有效性。

关键词：聚类算法 K-means聚类三支决策萤火虫算法变异策略

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基于融合特征多重异构网络的微博社交机器人检测方法

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中文信息学报 2025年第1期39卷 133-143页

作者：张怀博刘晓娜刘欣冯浩源尹芷仪沈华伟中国科学院计算技术研究所智能算法安全重点实验室北京100190 中国科学院大学北京101408 智能协同感知与分析认知实验室北京100193

基于图神经网络的社交机器人检测方法是近年来社交机器人检测领域的研究热点之一,该方法通过刻画社交平台账号的节点特征,并根据账号之间的多种社交网络关系构建异构图神经网络,进而使用图节点分类的方法识别社交机器人。基于异构图神... 详细信息

基于图神经网络的社交机器人检测方法是近年来社交机器人检测领域的研究热点之一,该方法通过刻画社交平台账号的节点特征,并根据账号之间的多种社交网络关系构建异构图神经网络,进而使用图节点分类的方法识别社交机器人。基于异构图神经网络的方法仍然存在两个方面的问题:一是现有的网络构建方法对传统用户社交关系如粉丝、关注等社交关系数据依赖性比较强,可扩展性比较差;二是现有特征构建方法重点关注社交机器人的个体特征,缺乏对社交机器人群体特征的引入,弱化了对具有相近群体特征的社交机器人的检测能力。基于以上问题,该文提出了融合群体特征的多重异构网络模型MCF-RGCN,该模型引入话题共现网络作为社交关系网络的补充,使模型在不依赖社交关系的情况下也能获得良好的社交机器人检测效果;同时,该文在账号元信息特征、行为特征、内容特征、时序特征、社交网络特征的基础上,引入了社群属性特征增强了账号在群体特征方面的表达,使模型进一步提升了对具有相似群体特征的社交机器人的检测能力。在微博数据集上的实验结果表明,该方法相比目前主流的社交机器人检测方法在F 1值上提升了近2.3%。

关键词：社交机器人检测多重异构图神经网络社群发现

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Framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混

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光学精密工程 2023年第9期31卷 1404-1417页

作者：徐晨光徐洪雨郁春艳邓承志南昌工程学院.江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室江西南昌330099

空域中高光谱数据由于信息过于分散,冗余过多,且易受噪声的影响,其特征提取难度较大。为了提高高光谱图像解混的鲁棒性和稀疏性,提出了一种framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混方法。介绍了高光谱稀疏解混和framelet变换方法的理论... 详细信息

空域中高光谱数据由于信息过于分散,冗余过多,且易受噪声的影响,其特征提取难度较大。为了提高高光谱图像解混的鲁棒性和稀疏性,提出了一种framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混方法。介绍了高光谱稀疏解混和framelet变换方法的理论知识,接着利用framelet变换对高光谱图像解混建模,并且在该模型上加入变换域光谱加权稀疏正则项,提出framelet变换的高光谱图像光谱加权稀疏解混模型。最后,利用交替方向乘子法对模型进行求解。实验结果表明:信号与重建误差比(SRE)提高12.4%~1045%,丰度重构正确率(Ps)保持在16%的误差内。与其他相关稀疏解混方法相比,本文提出的算法具有良好的抗噪性和稀疏性能,获得了更好的解混结果。

关键词：高光谱遥感 Framelet变换光谱加权稀疏解混交替方向乘子法

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近似稀疏约束的多层非负矩阵分解高光谱解混

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红外与激光工程 2018年第11期47卷 257-265页

作者：徐晨光邓承志朱华生南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室江西南昌330099

稀疏正则化函数的选取直接影响到稀疏非负矩阵分解高光谱解混的效果。目前,主要采用L_0或L_1范数作为稀疏度量。L_0稀疏性好,但求解困难;L_1求解方便,但稀疏性差。提出一种近似稀疏模型,并将其引入到多层非负矩阵分解(AL_0-MLNMF)的高... 详细信息

稀疏正则化函数的选取直接影响到稀疏非负矩阵分解高光谱解混的效果。目前,主要采用L_0或L_1范数作为稀疏度量。L_0稀疏性好,但求解困难;L_1求解方便,但稀疏性差。提出一种近似稀疏模型,并将其引入到多层非负矩阵分解(AL_0-MLNMF)的高光谱解混中,将观测矩阵进行多层次稀疏分解,提高非负矩阵分解高光谱解混的精度,提升算法的收敛性。仿真数据和真实数据实验表明:该算法能够避免陷入局部极值,提高非负矩阵分解高光谱解混性能,算法精度上比其他几种算法都有较大的提升效果,RMSE降低0.001～1.676 7,SAD降低0.002～0.244 3。

关键词：非负矩阵分解(NMF) 稀疏混合像元解混

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光谱加权协同稀疏和全变差正则化高光谱图像解混

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电子学报 2020年第12期48卷 2453-2461页

作者：张绍泉黄志浩邓承志李璠徐晨光吴朝明汪胜前南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室江西南昌330099

针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权... 详细信息

针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权因子进一步刻画丰度系数的行稀疏性,以促进所有像元之间的联合稀疏性;另一方面引入各向异性全变差空间正则化促进图像同质区域的平滑性,以提高解混的准确性.通过交替方向乘子法求解该模型,通过迭代,利用内外部双循环迭代方法对光谱加权因子和丰度系数进行优化.模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的算法与现有同类算法相比能大幅提高混合像元分解的精度,在稀疏解混方面展现出了巨大的潜力.

关键词：高光谱图像稀疏解混光谱加权协同稀疏 TV正则项空间信息

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基于证据理论的信息分析处理评估

基于证据理论的信息分析处理评估

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第六届体系工程学术会议—体系工程与高质量发展

作者：陈剑赟牟忠凯谢恺刘麦笛童欢庆智能协同感知与分析认知实验室

本文首先介绍了信息分析处理系统的评估需求,并分析了证据理论的研究现状和需要解决的主要问题,然后结合具体实例,采用证据理论算法对信息分析处理过程进行了评估,并对评估结果进行分析,为信息分析处理系统的评估提供一种有效方法。

关键词：评估证据理论信息分析处理

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基于物像尺度变换的河流水面流场定标方法

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仪器仪表学报 2017年第9期38卷 2273-2281页

作者：张振吕莉石爱业刘海韵王慧斌江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室南昌330099 河海大学计算机与信息学院南京211100

河流水面成像测速是一种非接触式测流技术,其中流场的定标主要基于直接线性变换法(DLT)。由于严重依赖于河流两岸控制点的数量、分布及坐标勘测精度,现有测量系统受到野外复杂施测条件的制约而难以快速安全布设。对此提出了一种基于物... 详细信息

河流水面成像测速是一种非接触式测流技术,其中流场的定标主要基于直接线性变换法(DLT)。由于严重依赖于河流两岸控制点的数量、分布及坐标勘测精度,现有测量系统受到野外复杂施测条件的制约而难以快速安全布设。对此提出了一种基于物像尺度变换(OIS)的流场定标方法。在考虑相机倾角及水位变化的基础上,通过建立倾斜视角下变高平面的成像模型,推导出像平面和河流水面间"点-距离"的变换关系。进而设计一种激光测距仪辅助的测量装置及其检校方法用于模型参数的获取。实验结果表明,OIS法在精度方面与DLT法相当,但无需在现场采用全站仪布设控制点,显著提高了野外作业的效率和安全性。研究有望为新型集成一体化光学测流仪器的设计提供理论和技术方法上的支撑。

关键词：单目视觉平面测量流场定标免控制点激光测距仪辅助

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高光谱数据截断加权核范数稀疏解混

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遥感学报 2022年第6期26卷 1067-1082页

作者：李璠张绍泉曹晶晶梁炳堃李军刘凯邓承志汪胜前南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室南昌330099 中山大学地理科学与规划学院广州510275

受仪器和观测条件限制,高光谱数据易受噪声污染,给数据解译带来挑战。针对传统稀疏解混模型抗噪性能差的问题,本文提出一种截断加权核范数稀疏解混方法,利用高光谱图像像元之间的相关性减轻噪声对丰度估计的干扰。该方法借助低秩表示在... 详细信息

受仪器和观测条件限制,高光谱数据易受噪声污染,给数据解译带来挑战。针对传统稀疏解混模型抗噪性能差的问题,本文提出一种截断加权核范数稀疏解混方法,利用高光谱图像像元之间的相关性减轻噪声对丰度估计的干扰。该方法借助低秩表示在挖掘数据内在低维结构方面的优势,在稀疏解混中加入基于截断加权核范数的低秩约束,并结合加权稀疏技术,在稀疏正则项中引入空间邻域权重。截断加权核范数对丰度矩阵的奇异值向量分段处理,可以更好地实现丰度矩阵的低秩逼近,使丰度图像保持空间一致性并保留更多细节信息,空间加权策略则增强了丰度图像的空间连续性。模拟高光谱数据、Cuprite矿区真实数据和红树林高光谱数据实验表明,与其他先进的稀疏解混方法相比,所提方法具有更好的抗噪性,能够提高解混精度。

关键词：遥感高光谱数据稀疏解混低秩正则化截断加权核范数空间权重

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