检索结果-内蒙古大学图书馆

工程科学学报 2025年第2期47卷 339-350页

作者：于乃功谢秋生李洪政北京工业大学信息科学技术学院北京100124 北京市计算智能与智能系统重点实验室北京100124 教育部数字社区工程研究中心北京100124

环境感知对于仿人机器人自主导航和运动规划具有重要研究意义,是实现仿人机器人在复杂环境中进行自主移动进而完成特定任务的基础.在特殊的楼梯场景中仿人机器人环境感知过程面临诸多挑战,楼梯障碍物会破坏阶梯平面特征,导致仿人机器人... 详细信息

环境感知对于仿人机器人自主导航和运动规划具有重要研究意义,是实现仿人机器人在复杂环境中进行自主移动进而完成特定任务的基础.在特殊的楼梯场景中仿人机器人环境感知过程面临诸多挑战,楼梯障碍物会破坏阶梯平面特征,导致仿人机器人获取不准确的楼梯参数而出现踏空、摔跤等问题.本文结合区域生长和平面构造方法识别和剔除楼梯障碍物点云,基于剔除障碍物后的楼梯进行三维参数估计.首先利用相邻点的投影之和最小原理准确完成对楼梯水平面的提取;其次根据区域生长算法判定楼梯障碍物聚类情况,构造平面并分析平面内点数以完成对障碍物点云的快速识别与剔除工作;最后对有障碍物楼梯与剔除障碍物楼梯进行楼梯三维感知实验.实验结果表明,本文剔除楼梯障碍物的平均精度为92.43%,且剔除后的楼梯参数感知误差仅为有障碍物时的0.5倍.总体表明所提算法能提高机器人在复杂楼梯环境中的楼梯参数估计精度,能够有效提高仿人机器人在复杂楼梯环境下的感知能力.

关键词：仿人机器人复杂环境感知楼梯区域生长参数估计

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基于轻量自蒸馏的低成本联邦学习

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电子学报 2025年第1期53卷 259-269页

作者：刘松罗杨宇许佳培张建忠南开大学计算机学院天津300350 南开大学网络空间安全学院天津300350 数据与智能系统安全教育部重点实验室天津300350

随着边缘计算的发展,深度学习模型的训练越发依赖于大量边缘设备生成的隐私数据.在此背景下,联邦学习因其突出的隐私保护能力而受到学术界和工业界的广泛瞩目.在实践中,联邦学习面临着因数据异质性和计算资源受限导致的训练效率低下和... 详细信息

随着边缘计算的发展,深度学习模型的训练越发依赖于大量边缘设备生成的隐私数据.在此背景下,联邦学习因其突出的隐私保护能力而受到学术界和工业界的广泛瞩目.在实践中,联邦学习面临着因数据异质性和计算资源受限导致的训练效率低下和模型质量不理想的问题.本文受知识蒸馏理念的启发,提出一种采用轻量自蒸馏技术的高效联邦学习算法(efficient Federated learning with lightweight Self Knowledge Distillation,FedSKD),该算法首先利用自蒸馏技术挖掘训练过程中的内在知识,以减轻本地模型的过拟合问题并增强其泛化能力,并通过服务端参数聚合将本地模型的泛化能力转移到全局模型,从而提高全局模型质量和收敛速度.其次,通过动态同步机制,进一步提高全局模型的准确率和训练效率.实验结果表明,FedSKD算法在非独立同分布数据划分策略下,在降低训练代价的同时,提高了模型准确率和训练效率.在CIFAR10/100数据集上,与最新的基线算法FedMLD算法相比,FedSKD算法在准确率上取得了平均2%的提升,并降低了平均56%的训练代价.

关键词：联邦学习自蒸馏非独立同分布深度学习边缘计算

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基于RFCARep-YOLOv8n的光伏电池缺陷检测算法

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 131-143页

作者：张冀王文彬余洋华北电力大学计算机系河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室河北保定071003 河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学(保定)) 河北保定071003

针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模... 详细信息

针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模块进行特征提取,扩大对全局信息的关注度提高语义表达能力,抑制遮掩物和复杂背景的干扰;在快速空间金字塔池化后添加可分离大核聚集模块,通过提高长距离特征依赖增强全局特征信息融合;在特征融合部分使用多尺度序列特征融合颈部网络,结合多尺度辅助检测头,减少细节特征丢失,提高小目标缺陷检测能力。实验结果表明,该模型在PASCAL VOC数据集中较基准模型mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升2.3和2.1个百分点,同时在光伏缺陷数据集中mAP@0.5达到87.6%,较基准模型提升3.5个百分点,参数量为3.23×10^(6),保持了基准模型的轻量参数同时提高检测性能。

关键词：光伏缺陷 YOLOv8n 感受野注意力特征融合重参数

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基于改进YOLOv8的配电线路绝缘子缺陷级联检测方法

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图学学报 2025年第1期46卷 1-12页

作者：赵振兵韩钰唐辰康华北电力大学电子与通信工程系河北保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室河北保定071003 华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003

针对无人机航拍配电线路时因安全限制导致背景复杂动态、绝缘子缺陷形态不规则、缺陷特征不明显与缺陷信息难捕捉的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的配电线路绝缘子缺陷级联检测方法。在第一阶段,通过YOLOv8模型自动提取绝缘子部件图像... 详细信息

针对无人机航拍配电线路时因安全限制导致背景复杂动态、绝缘子缺陷形态不规则、缺陷特征不明显与缺陷信息难捕捉的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的配电线路绝缘子缺陷级联检测方法。在第一阶段,通过YOLOv8模型自动提取绝缘子部件图像,为第二阶段绝缘子缺陷检测提供准确的输入,摒除冗余背景信息的影响。在第二阶段,利用ConvNeXt V2主干网络提升模型对不规则形态目标的识别能力,提升网络的特征提取能力;通过在特征融合过程中加入边缘知识融合模块,精准提取缺陷边缘信息;设计自适应形状IoU增强方法,采用自适应训练样本选择策略优化正负样本比例,并使用充分考虑边界框回归样本自身形状和尺度等固有属性的Shape-IoU损失函数,使模型聚焦目标本质特征,改善模型漏检误检情况,提高检测的准确性和鲁棒性。经实验证明,基于改进YOLOv8的配电线路绝缘子缺陷级联检测方法比基线模型平均精确率提高了17.3%,有效提升配电线路绝缘子缺陷检测准确率,为电力系统的安全维护提供了有力的技术支持。

关键词：配电线路绝缘子缺陷检测 YOLOv8 ConvNeXt V2 边缘知识融合自适应形状IoU增强

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基于区块链的医疗数据安全共享模型研究

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天津理工大学学报 2025年第1期41卷 51-56页

作者：姜鑫王春东天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

针对医疗数据的集中存储、共享效率低和隐私泄露等问题,提出一种基于区块链的医疗数据安全共享模型。首先,基于可验证延迟函数(verifiable dely function, VDF)对实用拜占庭容错(practical Byzuntine fault tolerance, PBFT)算法进行改... 详细信息

针对医疗数据的集中存储、共享效率低和隐私泄露等问题,提出一种基于区块链的医疗数据安全共享模型。首先,基于可验证延迟函数(verifiable dely function, VDF)对实用拜占庭容错(practical Byzuntine fault tolerance, PBFT)算法进行改进,实现了主节点的分布式选举,保证了主节点的可靠性;其次,使用闪电网络技术构建链下匿名通信交易通道,解决数据共享过程中匿名通信问题,提高了数据共享效率;最后,设计了一套完整的医疗数据共享方案,实现不同实体之间的数据安全共享。与现有数据共享方案相比,该方案在安全性和共识效率方面具有优势。

关键词：可验证延迟函数医疗数据共享闪电网络共识机制

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光场角度线索表征的语义分割研究

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中国图象图形学报 2025年第4期30卷 1130-1140页

作者：程欣怡贾晨张梓轩石凡天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室(天津理工大学) 学习型智能系统教育部工程研究中心(天津理工大学)

目的当前的光场语义分割方法局限于单一物体，手工特征表达鲁棒性差且缺乏高层角度语义信息，针对上述不足，提出了一种适用于静态图像的端到端语义分割网络，充分挖掘了深度卷积神经网络对光场图像特征的表征潜力，探索了空间和角度... 详细信息

目的当前的光场语义分割方法局限于单一物体，手工特征表达鲁棒性差且缺乏高层角度语义信息，针对上述不足，提出了一种适用于静态图像的端到端语义分割网络，充分挖掘了深度卷积神经网络对光场图像特征的表征潜力，探索了空间和角度结构关系以解决过分割和欠分割问题。方法从多尺度光场宏像素图像构造出发，基于多种骨干网络设计，提出了一个高效角度特征提取器（angular feature extractor, AFE）与空洞空间金字塔池化（atrous spatial pyramid pooling, ASPP）结合的光场语义分割模型。其中，在编码器模块中采用ASPP以高效地提取并融合宏像素图像中的多尺度空间特征，提高模型对复杂场景的适应能力；在解码器中设计AFE用于提取宏像素图像中的角度结构线索，减少特征在连续下采样过程中造成的角度信息丢失。结果通过在LF Dataset开源数据集上与7种光场最佳方法（state-of-the-art, SOTA）进行实验，利用ResNet101作为骨干网络时所提模型在测试集上实现了88.80%的平均交并比（mean intersection over union, mIoU），在所有对比方法中是最佳的。结论本文所提模型在提升语义分割性能方面具有可行性和有效性，能够更加精确地捕捉到图像中细微变化的信息，实现更精确的边界分割，为光场技术在场景理解中的应用提供了新的研究方向。

关键词：语义分割光场成像宏像素图像角度线索空洞卷积

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有界Petri网的进程演算表达

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上海交通大学学报 2011年第7期45卷 980-984页

作者：董振华董笑菊上海交通大学计算机科学与工程系BASICS实验室上海200240 上海交通大学智能计算与智能系统教育部-微软重点实验室上海200240

为了进一步探讨Petri网与进程演算的关系,给出了一种使用进程演算模型(CCS)表示有界Petri网的方法.对于任意的有界Place/Transition网,可以用该方法构建一个与之相对应的有限进程.并且证明了所得进程与原网之间满足操作一致性和观察一致... 详细信息

为了进一步探讨Petri网与进程演算的关系,给出了一种使用进程演算模型(CCS)表示有界Petri网的方法.对于任意的有界Place/Transition网,可以用该方法构建一个与之相对应的有限进程.并且证明了所得进程与原网之间满足操作一致性和观察一致性.同时,证明了该方法在网的标号互模拟上满足完全抽象性.

关键词： Petri网进程演算编码

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一种新的图像压缩编码算法

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光电子．激光 2012年第6期23卷 1173-1180页

作者：张德干康学净王京辉天津理工大学智能计算及软件新技术天津市重点实验室计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津300384 天津理工大学智能计算及软件新技术天津市重点实验室计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津300384 天津理工大学智能计算及软件新技术天津市重点实验室计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津300384

对图像压缩编码算法进行了改进。首先,将小波分解后的3个高频系数进行预处理：将高频部分进行球坐标变换,降低了同一尺度内系数的相关性;基于小波域和球坐标域的两个前提,定义了多尺度模积的概念,用来控制收缩函数对小波高频部分进行收... 详细信息

对图像压缩编码算法进行了改进。首先,将小波分解后的3个高频系数进行预处理：将高频部分进行球坐标变换,降低了同一尺度内系数的相关性;基于小波域和球坐标域的两个前提,定义了多尺度模积的概念,用来控制收缩函数对小波高频部分进行收缩处理。这样,可以去除那些不影响视觉效果的小波系数以及噪声信息,达到较高的压缩比。然后,对小波变换的低频部分进行单独编码（DPCM）,对球坐标下的高频部分采用改进的多级树集合分裂（SPIHT）编码。针对SPIHT编码中重复扫描的问题,引入了最大值矩阵MMP（matrix of maximum pixel）,这种策略能够有效降低比较次数。仿真实验表明,本文提出的算法具有较好的编码效率。

关键词：图像压缩多级树集合分裂(SPIHT)编码球坐标变换小波变换

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几何计算及其理论研究

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上海交通大学学报 2010年第3期44卷 407-412页

作者：何援军上海交通大学计算机科学与工程系智能计算与智能系统教育部-微软重点实验室上海200240

提出了一种新的几何计算理论.在几何基础层,充分利用笛卡儿创立的坐标几何思想,用几何代数化方法构建二、三维基本的几何代数基(简称几何基),可利用它的序列建立高一层次的几何基.在几何处理层,用几何方法解决几何问题,寻求几何问题的... 详细信息

提出了一种新的几何计算理论.在几何基础层,充分利用笛卡儿创立的坐标几何思想,用几何代数化方法构建二、三维基本的几何代数基(简称几何基),可利用它的序列建立高一层次的几何基.在几何处理层,用几何方法解决几何问题,寻求几何问题的几何基求解序列.对几何引入方向性,统一几何的表示,简化几何基序列的求解过程.并从理论上探索解决几何奇异问题的完整解决方案,形成一个统一、规范的几何计算体系.由此实现莱布尼茨式的通过几何语言直接处理几何体的宏伟设想.

关键词：几何计算几何代数化几何基几何奇异

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一种鲁棒的基于在线boosting目标跟踪算法研究

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光电子．激光 2013年第1期24卷 170-175页

作者：沈丁成薛彦兵张桦徐光平高赞天津理工大学计算机视觉与系统教育部省部共建重点实验室智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300038

在线boosting的优点在于将跟踪问题看做分类问题,并且根据目标的变化实时选择相应的目标特征来进行跟踪。但该方法存在的主要问题是由于遮挡等情形的存在,目标特征的每次变换可能引入少量错误,长时间执行后,错误的积累将导致跟踪位置的... 详细信息

在线boosting的优点在于将跟踪问题看做分类问题,并且根据目标的变化实时选择相应的目标特征来进行跟踪。但该方法存在的主要问题是由于遮挡等情形的存在,目标特征的每次变换可能引入少量错误,长时间执行后,错误的积累将导致跟踪位置的漂移。实验发现,在线boos-ting方法中选择器权重在全局中的传递导致了漂移的发生,而现实跟踪问题中遮挡时只影响局部区域,而不是全局区域。对于这个问题,本文提出了结合在线boosting和分块的方法来解决这个问题。此boosting算法中选择器权重的变化仅在本块中,而不是全局传递,从而避免了错误在全局的累积,进而避免了漂移问题的产生。本文的方法通过跟踪各种目标视频序列实验表明,即使对于严重遮挡也具有很强的鲁棒性,同时也能实时的跟踪目标,即每秒跟踪目标量超过10个。

关键词：在线(on-line boosting) 分块遮挡飘移

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