检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第9期35卷 4242-4264页

作者：左正康柯雨含黄箐王玥坤曾志城王昌晶江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

Trie结构是一种使用搜索关键字来组织信息的搜索树,可用于高效地存储和搜索字符串集合.Nipkow等人给出了实现Trie的Isabelle建模与验证,然而其Trie在存储和操作时存在大量的冗余,导致空间利用率不高,且仅考虑英文单模式下查找.为此,基... 详细信息

Trie结构是一种使用搜索关键字来组织信息的搜索树,可用于高效地存储和搜索字符串集合.Nipkow等人给出了实现Trie的Isabelle建模与验证,然而其Trie在存储和操作时存在大量的冗余,导致空间利用率不高,且仅考虑英文单模式下查找.为此,基于索引即键值的思想提出了Trie+结构,相较于传统的索引与键值分开存储的结构能减少50%的存储空间,大大提高了空间利用率.并且,对Trie+结构的查找、插入、删除等操作给出了函数式建模及其严格的机械化验证,保证操作的正确性和可靠性.进一步,提出一种匹配算法的通用验证规约,旨在解决一系列的匹配算法正确性验证问题.最后,基于Trie+结构与匹配算法通用验证规约,建模和验证了函数式中英文混合多模式匹配算法,发现并解决了现有研究中的基于完全哈希Trie的多模式匹配算法的模式串前缀终止的Bug.该Trie+结构以及验证规约在提高Trie结构空间利用率和验证匹配算法中,有一定的理论和应用价值.

关键词： Trie+ 函数式建模机械化验证多模式匹配算法

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文本中心像素重建实现任意形状的文本检测

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计算机工程与应用 2023年第8期59卷 148-156页

作者：雷小唐胡靖成都信息工程大学计算机学院成都610000

针对自然场景文本检测算法未能高效、准确地实现端到端的任意形状文本检测,提出了轻量型像素聚类文本核重建的文本检测算法,针对轻量型网络特征信息弱和感受野小的问题,设计了图像级上下文信息模块(imagelevel context module)来捕获全... 详细信息

针对自然场景文本检测算法未能高效、准确地实现端到端的任意形状文本检测,提出了轻量型像素聚类文本核重建的文本检测算法,针对轻量型网络特征信息弱和感受野小的问题,设计了图像级上下文信息模块(imagelevel context module)来捕获全局图像信息和语义级上下文信息模块(semantic-level context module)学习目标区域信息,两者信息融合增强网络特征信息保证检测的准确性,为了有效区分相邻文本和定位弯曲文本,基于文本核启发将文字实例中心视为聚类中心,从核中心经过一次像素聚类重建完整的文字实例实现对任意形状文本的检测。方法在弯曲文本数据集Total-Text和CTW1500综合评分达到了84.1%和84.6%超过了最好的CARFT方法,检测速度42帧/s超过最优EAST的,有效地解决了检测形状文本的高效和准确性,在应用层面更加友好。

关键词：图像级上下文语义级上下文像素聚类任意形状文本文本核

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基于语义分割的三维模型版权保护算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 49-54页

作者：秦姣华段振雄向旭宇谭云中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

为解决传统数字水印技术导致模型精度下降的问题,并保护局部版权,提出了一种基于语义分割的三维模型版权保护算法.首先,使用PointNet对三维模型进行语义分割,并根据分割结果将模型划分为子块,以子块为单位计算版权信息,保护局部版权;然... 详细信息

为解决传统数字水印技术导致模型精度下降的问题,并保护局部版权,提出了一种基于语义分割的三维模型版权保护算法.首先,使用PointNet对三维模型进行语义分割,并根据分割结果将模型划分为子块,以子块为单位计算版权信息,保护局部版权;然后,提出了一种基于顶点范数与表面曲率的版权信息生成算法.由于版权信息是使用无载体隐写方式生成的,因此该算法可以在不修改模型本身的情况下对模型整体及各子部件进行版权保护.实验证明:该算法在完全抵抗相似变换攻击的情况下,对其他种类攻击同样具有较好的鲁棒性.

关键词：三维模型点云模型版权保护无载体隐写 PointNet

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基于数据流传播路径学习的智能合约时间戳漏洞检测

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软件学报 2024年第5期35卷 2325-2339页

作者：张卓刘业鹏薛建新鄢萌陈嘉弛毛晓光广州商学院信息技术与工程学院广东广州510700 国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海200127 重庆大学大数据与软件学院重庆401331 中山大学软件工程学院广东珠海519082

智能合约是一种被大量部署在区块链上的去中心化的应用.由于其具有经济属性,智能合约漏洞会造成潜在的巨大经济和财产损失,并破坏以太坊的稳定生态.因此,智能合约的漏洞检测具有十分重要的意义.当前主流的智能合约漏洞检测方法(诸如Oye... 详细信息

智能合约是一种被大量部署在区块链上的去中心化的应用.由于其具有经济属性,智能合约漏洞会造成潜在的巨大经济和财产损失,并破坏以太坊的稳定生态.因此,智能合约的漏洞检测具有十分重要的意义.当前主流的智能合约漏洞检测方法(诸如Oyente和Securify)采用基于人工设计的启发式算法,在不同应用场景下的复用性较弱且耗时高,准确率也不高.为了提升漏洞检测效果,针对智能合约的时间戳漏洞,提出基于数据流传播路径学习的智能合约漏洞检测方法Scruple.所提方法首先获取时间戳漏洞的潜在的数据传播路径,然后对其进行裁剪并利用融入图结构的预训练模型对传播路径进行学习,最后对智能合约是否具有时间戳漏洞进行检测.相比而言,Scruple具有更强的漏洞捕捉能力和泛化能力,传播路径学习的针对性强,避免了对程序整体依赖图学习时造成的层次太深而无法聚焦漏洞的问题.为了验证Scruple的有效性,在真实智能合约的数据集上,开展Scruple方法与13种主流智能合约漏洞检测方法的对比实验.实验结果表明,Scruple在检测时间戳漏洞上的准确率,召回率和F1值分别可以达到0.96,0.90和0.93,与13种当前主流方法相比,平均相对提升59%,46%和57%,从而大幅提升时间戳漏洞的检测能力.

关键词：智能合约时间戳漏洞漏洞检测数据流传播路径预训练

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物联网边缘计算场景下基于优先级任务的卸载决策优化

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吉林大学学报(工学版) 2024年第11期54卷 3338-3350页

作者：朱思峰胡家铭杨诚瑞蔡江昊天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对物联网应用场景下,依照最大容忍时延等标量信息划分任务卸载优先级的方式难以满足紧急任务处理需求的问题,为确保关键程度最高的紧急任务优先处理,本文提出基于任务关键程度划分优先级的方法。针对优先级任务卸载决策问题展开了研究... 详细信息

针对物联网应用场景下,依照最大容忍时延等标量信息划分任务卸载优先级的方式难以满足紧急任务处理需求的问题,为确保关键程度最高的紧急任务优先处理,本文提出基于任务关键程度划分优先级的方法。针对优先级任务卸载决策问题展开了研究,考虑了边缘服务器任务处理程序缓存,以最小化综合时延、社会损失率、负载失衡度为优化目标,建立了多目标优化任务卸载决策问题模型,提出了一种改进的多目标灰狼优化算法求解问题。该算法引入了灰狼个体尽力而为进化策略、基于改进差分进化算子的外部存档生成策略、加权最值法最优解保存策略以提升算法性能。仿真实验表明:本文提出的方法能有效降低综合时延和社会损失率,优化边缘服务器间负载均衡,确保紧急任务优先处理,且其性能均较其他方法表现优异。

关键词：物联网边缘计算任务卸载决策优先级任务多目标灰狼优化算法

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结合三维无参数注意力机制的隧道裂缝检测方法

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隧道建设（中英文） 2024年第7期44卷 1520-1531页

作者：武斌于双玲陈杨杨赵洁天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

为进一步研究现有公路隧道裂缝检测算法中对裂缝特征提取不充分、抗干扰能力弱而导致漏检以及检测速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv5的隧道裂缝检测方法。首先,在主干网络中结合高效的三维无参数注意力机制,引入残差模块C3SM,用于增... 详细信息

为进一步研究现有公路隧道裂缝检测算法中对裂缝特征提取不充分、抗干扰能力弱而导致漏检以及检测速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv5的隧道裂缝检测方法。首先,在主干网络中结合高效的三维无参数注意力机制,引入残差模块C3SM,用于增强深浅层特征信息之间的交互,在优化计算复杂度的同时增强网络特征提取能力;其次,在特征金字塔中采用一种新的特征融合网络结构,整合相邻层的特征图,能较好地保留裂缝边缘信息,在保证语义信息不受损失的同时加快模型的检测速度;最后,采用位置损失函数WIoU优化遮挡和重叠目标的检测效果。为验证该方法的有效性,在Tunnel-crack和湖州隧道裂缝数据集上进行大量试验,结果表明:所提出检测方法的精度与速度分别达到88.7%、103.5帧/s和85.1%、99.4帧/s,相比大多数高性能目标检测器具有更高的识别准确率,并能满足隧道裂缝检测的要求。

关键词：隧道工程裂缝检测注意力机制 YOLOv5 WIoU

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基于生成式对抗网络与ResNeXt的车道线检测算法

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公路交通科技 2024年第12期41卷 39-47页

作者：潘玉恒刘泽帅鲁维佳汪佳李慧洁天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

现实场景中汽车行驶环境具有复杂多变性,光照变化、道路阴影、车辆及建筑物遮挡会对车道线的识别造成干扰。针对该问题提出一种生成式对抗网络与深度神经网络架构(ResNeXt)相结合的语义分割车道线检测算法。首先采用高斯滤波器和线性点... 详细信息

现实场景中汽车行驶环境具有复杂多变性,光照变化、道路阴影、车辆及建筑物遮挡会对车道线的识别造成干扰。针对该问题提出一种生成式对抗网络与深度神经网络架构(ResNeXt)相结合的语义分割车道线检测算法。首先采用高斯滤波器和线性点运算结合的方法对输入图像进行预处理,增强图像的纹理特征,降低光照及噪声对图像的影响。其次采用生成对抗网络SAGAN,生成图像来扩充数据集,并结合ResNeXt网络构成SGRNeXt检测模型,该模型采用VGG堆叠的思想和Inception的Split-Transform-Eerge思想,在不增加参数复杂度的前提下提高准确率,减少超参数数量,同时采用基于行方向上的位置选择、分类的算法,在全连接层上进行分类,并使用全局特征作为提取特征来解决感受野的问题。而后进行语义分割的车道线检测,最后在图森数据集上进行测试和验证。试验结果表明,本研究所提出的SGRNeXt检测算法的准确率可达95.7%,基于行方向上的位置选取与分类算法使该模型在识别速度上具有明显的提升,FPS可达53.74,满足实时性要求。生成式对抗网络的引入,可以使模型更加稳定地训练,防止过拟合化,增强了模型分类能力。本方法在具有视觉遮挡和多变照明条件下对车道线的识别具有很好的检测效果,提升了车道线识别在多样环境下的鲁棒性和准确性。

关键词：智能交通车道线检测 SGRNeXt模型深度学习自动驾驶 ResNeXt

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基于模态仿射融合的语音控制说话人脸视频对抗生成

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计算机工程 2024年

作者：陈诗航孙玉宝南京信息工程大学计算机学院

语音生成说话人脸视频是当前一个研究热点，涉及音频和视觉两个模态的处理，需要着重解决说话时唇部运动和输入音频对齐的问题。针对该问题提出了一种端到端的语音控制说话人脸视频对抗生成模型，主要包括模态仿射融合的生成器、视觉质... 详细信息

语音生成说话人脸视频是当前一个研究热点，涉及音频和视觉两个模态的处理，需要着重解决说话时唇部运动和输入音频对齐的问题。针对该问题提出了一种端到端的语音控制说话人脸视频对抗生成模型，主要包括模态仿射融合的生成器、视觉质量判别器和唇形同步判别器，基于仿射融合的生成器通过仿射融合模块，在人脸特征解码过程中添加音频信息，有效的融合音频信息和人脸信息，使得音频更好控制说话人脸视频生成。添加空间注意力和通道注意力来增强模型对于局部区域的关注。基于双判别器提高模型生成质量和唇形同步率，唇形同步判别器来约束唇部运动，对音频和唇形进行相似性判断，在不改变整体轮廓和脸部细节的前提下更精细控制唇部动作生成，视觉质量判别器判断生成图片真实性，提高图片质量。在两个视听数据集上同多个现有的代表性算法进行对比实验分析，在LRS2验证集上拥有8.128的LSE-C分数和6.112的LSE-D分数，相比于Baseline分别提升了 4.3%和4.4%，在LRS3验证集上拥有7.963的LSE-C分数和6.259的LSE-D分数，相比于Baseline分别提升了6.2%和6.9%。

关键词：说话脸部生成视频生成唇形同步音频驱动生成空间注意力通道注意力

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结合空间结构卷积和注意力机制的三维点云分类网络

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中国图象图形学报 2024年第2期29卷 520-532页

作者：武斌刘溢安赵洁天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

目的三维点云分类作为一项关键任务,在计算机视觉、机器人和自动驾驶等领域有着广泛的应用场景。现有的三维点云分类网络在使用边卷积进行局部特征提取时通常存在输入特征差异性小,空间结构信息提取、融合不充分等问题。针对上述问题,... 详细信息

目的三维点云分类作为一项关键任务,在计算机视觉、机器人和自动驾驶等领域有着广泛的应用场景。现有的三维点云分类网络在使用边卷积进行局部特征提取时通常存在输入特征差异性小,空间结构信息提取、融合不充分等问题。针对上述问题,设计了一种结合空间结构卷积和注意力机制的点云分类网络。方法首先,提出一种空间结构卷积,在边卷积的基础上引入邻接点之间的相对位置信息来降低输入特征相似性,而后从结构和位置两个角度分别进行特征编码,实现更具多样性的局部几何结构捕获。其次,设计了全局特征编码模块,从坐标信息中提炼全局特征信息,同时在网络中融合了注意力机制,用于关联局部和全局特征表示,有效保留了全局特征信息,实现全局特征的适应性调整。最后,将局部几何结构信息和全局位置信息进行有效的融合,获得更具代表性和差异性的特征表征。结果设计实验在公开数据集ModelNet40上对提出的网络模型的性能进行评估,点云分类总体准确率和平均准确率分别达到93.0%和89.7%,具备良好的分类性能和预测效率。实验结果表明,空间结构卷积的使用有效增加了输入特征的多样性,位置和结构的单独编码有效提高了局部特征的表达能力。同时,提出的注意力加权方式在保留全局特征前提下实现了局部特征和全局特征的关联。结论提出的网络有较强的细粒度特征提取能力,具有良好的分类性能。

关键词：点云边卷积(EdgeConv) 空间结构注意力机制分类

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车联网边缘场景下基于免疫算法的计算卸载优化

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吉林大学学报（工学版） 2024年第1期54卷 221-231页

作者：朱思峰蔡江昊柴争义孙恩林天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384 天津工业大学计算机科学与技术学院天津300387

为了解决如何在降低车载终端计算时延的同时保证服务器的低能耗和负载均衡问题,本文首先构建了基于车对车通信的系统模型、时延模型、负载均衡模型、能耗模型和目标优化模型;然后提出了一种基于多目标免疫优化算法的计算卸载方案;最后... 详细信息

为了解决如何在降低车载终端计算时延的同时保证服务器的低能耗和负载均衡问题,本文首先构建了基于车对车通信的系统模型、时延模型、负载均衡模型、能耗模型和目标优化模型;然后提出了一种基于多目标免疫优化算法的计算卸载方案;最后将本文方案与多种卸载方案进行了对比实验。实验结果表明,本文方案能够有效降低用户的平均卸载时延,优化服务器之间的工作负载并有效降低能耗,且性能较各卸载方案有所提升。

关键词：车联网边缘计算计算卸载车对车通信免疫算法

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