检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2024年第3期60卷 78-87页

作者：邓珍荣熊宇旭杨睿陈昱任桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西图像图形与智能处理重点实验室广西桂林541004 广西建工大都租赁有限公司南宁530000

安全帽是施工人员的安全保障,但是现有安全帽检测模型在复杂环境下对重叠和密集小目标存在误检和漏检等问题,为此提出改进YOLOv5的小目标检测算法。在YOLOv5的主干网络中加入Transformer捕获多个尺度上的全局信息,获得更丰富的高层语义... 详细信息

安全帽是施工人员的安全保障,但是现有安全帽检测模型在复杂环境下对重叠和密集小目标存在误检和漏检等问题,为此提出改进YOLOv5的小目标检测算法。在YOLOv5的主干网络中加入Transformer捕获多个尺度上的全局信息,获得更丰富的高层语义特征;使用GsConv卷积进行特征融合增强,并引入坐标注意力机制(coordinate attention),让网络在更大区域上进行注意;检测头将分类和回归进行解耦,加快收敛速度;使用无锚点(anchor-free)的检测方法,简化算法结构,加快检测速度;使用EIOU损失函数来优化边框预测的准确度。在自制安全帽数据集上实验结果表明,改进的YOLOv5模型平均精度达到了96.33%,相比于YOLOv5模型,平均精度提高了4.73个百分点,达到了在复杂条件下对重叠和密集小目标检测的要求。

关键词：安全帽检测改进YOLOv5 Transformer 解耦头无锚点(anchor-free)

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融合自校准照明框架的水下图像增强网络

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计算机应用研究 2023年第11期40卷 3490-3495页

作者：蒋留兵牟玉洁车俐吴永满桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林514000 桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林514000 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林514000

水下图像质量退化严重阻碍了海洋工程技术的发展,针对水下图像颜色失真、对比度偏低和亮度不均匀等问题,为了解决水下特殊成像环境导致的以上退化问题,同时以便于后续基于水下图像的研究工作,提出了融合自校准照明框架的水下图像增强网... 详细信息

水下图像质量退化严重阻碍了海洋工程技术的发展,针对水下图像颜色失真、对比度偏低和亮度不均匀等问题,为了解决水下特殊成像环境导致的以上退化问题,同时以便于后续基于水下图像的研究工作,提出了融合自校准照明框架的水下图像增强网络模型,该网络模型在卷积神经网络的基础上融合了自校准照明模块,可以快速、灵活地亮化图像。自校准照明模块中建立了一个具有权重共享的级联照明学习过程来处理水下图像。考虑到级联模式的计算负担,又构建了自校准模块,实现了各阶段结果之间的收敛,大大降低了计算成本,实现了对水下图像亮度的自动调节。最后,分别对实验结果进行定性及定量分析,并且对比了八种先进的增强算法,结果表明提出的方法明显优于其他对比算法。该方法增强后的结果图提高了对比度,对颜色进行了校正,改善了亮度不均匀的问题,同时增强了视觉效果,定性及定量分析结果说明了该方法的有效性。

关键词：水下图像增强卷积神经网络自校准照明特征转换

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基于深度展开模型的毫米波稀疏成像算法

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计算机应用研究 2023年第11期40卷 3496-3502页

作者：车俐吴永满蒋留兵牟玉洁桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对传统压缩感知算法的高计算成本问题,从稀疏信号的恢复角度出发,提出一种基于深度展开模型的稀疏成像算法。首先构建复数稀疏重建网络VAMP-Net,在该网络中,复数形式的降采样回波信号被拆分成实部和虚部作为输入,接着代入到基于VAMP... 详细信息

针对传统压缩感知算法的高计算成本问题,从稀疏信号的恢复角度出发,提出一种基于深度展开模型的稀疏成像算法。首先构建复数稀疏重建网络VAMP-Net,在该网络中,复数形式的降采样回波信号被拆分成实部和虚部作为输入,接着代入到基于VAMP算法的迭代块中,最后通过卷积神经模块进行最优非线性稀疏变换,得到恢复的实部和虚部信号,两者进行合并后得到恢复的目标图像。对于所提算法,采用人工合成的数据集在不同目标密集程度、迭代次数和噪声环境下进行仿真实验,并与传统的迭代收缩阈值算法和深度学习重构算法进行比较。再使用不同程度稀疏性的数据进行实测验证。实验结果表明,该算法重构的图像在NMSE、TBR、重构耗时以及内存使用上有更好的表现。

关键词：毫米波雷达稀疏成像压缩感知深度展开模型卷积神经网络

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联合图随机游走和跳跃连接的动态超图神经网络

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计算机应用与软件 2024年第3期41卷 182-187页

作者：牛雪琼农丽萍梁海王俊义林基明桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 广西师范大学物理科学与技术学院广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对传统超图神经网络难以提取节点直接邻域外关联度高的节点特征,导致全局特征信息不完整的问题,对动态超图神经网络(DHGNN)进行改进,提出联合图随机游走和跳跃连接的动态超图神经网络(RWS-DHGNN),用于非欧几里得数据的分类。该网络在D... 详细信息

针对传统超图神经网络难以提取节点直接邻域外关联度高的节点特征,导致全局特征信息不完整的问题,对动态超图神经网络(DHGNN)进行改进,提出联合图随机游走和跳跃连接的动态超图神经网络(RWS-DHGNN),用于非欧几里得数据的分类。该网络在DHGNN的基础上,引入了图随机游走,从而有效地获取直接邻域外关联度高的节点特征。同时,引入残差网络的思想在超图的顶点卷积处增加跳跃连接构成残差结构。所提网络模型充分发挥图结构和超图结构的优势。在Cora数据集的标准分割和随机分割上将所提网络与GCN、HGNN、GAT和DHGNN进行对比实验,实验结果表明,该模型可以有效提高分类准确率。

关键词：超图神经网络随机游走跳跃连接节点分类

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面向机械臂操作的视觉信息实时重建方法

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计算机应用 2023年第4期43卷 1255-1260页

作者：贾清玉常亮杨先一强保华张世豪谢武杨明浩桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西图像图形与智能处理重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

现阶段的机械臂技能传授方法主要通过三维实时重建技术搭建虚拟空间进行模拟训练。然而人与机械臂视角不同,传统视觉信息重建方法由于重建误差大、时间长,而且实验环境苛刻、所需传感器较多等原因,导致机械臂在虚拟空间内习得的技能不... 详细信息

现阶段的机械臂技能传授方法主要通过三维实时重建技术搭建虚拟空间进行模拟训练。然而人与机械臂视角不同,传统视觉信息重建方法由于重建误差大、时间长,而且实验环境苛刻、所需传感器较多等原因,导致机械臂在虚拟空间内习得的技能不能很好地迁移于现实环境。针对以上问题,提出了一种面向机械臂操作的视觉信息实时重建方法。首先,通过Mask-RCNN(Mask-Region Convolutional Neural Network)对实时采集到的RGB图像提取信息;然后,将提取后的RGB图像及其他视觉信息联合编码,并通过ResNet-18将视觉信息映射为机械臂操作空间的三维位置信息;最后,为减小重建误差,提出了一种聚类簇中心距离受限离群值调整方法(CC-DIS),并利用OpenGL(Open Graphics Library)将调整后的位置信息可视化,完成机械臂操作空间三维实时重建。实验结果表明,所提的实时重建方法具有较快的重建速度和较高的重建精度,完成一次三维重建仅需62.92 ms,重建速度高达每秒16帧,重建相对误差约为5.23%,能有效用于机械臂技能传授任务。

关键词：技能传授 Mask-RCNN ResNet-18 三维实时重建机械臂

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基于注意力机制的信息预处理多智能体强化学习算法

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国外电子测量技术 2024年第3期43卷 91-97页

作者：杜泳韬赵岭忠翟仲毅桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004

多智能体强化学习在群体控制领域具有广泛应用,然而传统的强化学习方法(如Q-Learning或策略梯度)在多智能体环境中表现不佳。在训练过程中,每个智能体的策略不断变化。当一个智能体基于环境信息做出决策时,其他智能体的决策可能已经影... 详细信息

多智能体强化学习在群体控制领域具有广泛应用,然而传统的强化学习方法(如Q-Learning或策略梯度)在多智能体环境中表现不佳。在训练过程中,每个智能体的策略不断变化。当一个智能体基于环境信息做出决策时,其他智能体的决策可能已经影响了环境信息,导致智能体感知的转移概率分布和奖赏函数发生变化,使得环境变得非平稳,训练无法有效进行。为了缓解这一问题,研究了一种基于多头自注意力的多智能体强化学习算法。该方法考虑了其他智能体的行动策略,利用多头自注意力算法使智能体能够学习对决策影响最大的因素,成功地学习了复杂的多智能体协调策略。在实验结果中平均回报达值到了0.82,远高于传统算法的表现。实验结果表明,所提出的基于多头自注意力的多智能体强化学习算法能够有效解决环境不平稳导致的多智能体学习困难问题,提高了多智能体强化学习算法的收敛速度和平稳性。

关键词：多智能体强化学习多头自注意力信息预处理:策略梯度:非平稳

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单细胞转录组测序数据的细胞类型识别方法比较

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基因组学与应用生物学 2024年第2期43卷 195-206页

作者：朱晓姝滕飞廖燕莹谢妙杨朝义桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004 玉林师范学院计算机科学与工程学院玉林537000 广西城市职业大学信息工程学院南宁532100

单细胞转录组测序技术提供单个细胞分辨率的基因表达谱,有助于更准确地揭示细胞异质性。聚类是识别生物组织中细胞类型的主要方法,选择合适的聚类算法可以提升单细胞转录组测序数据分析的性能。本文阐述了k-means、层次聚类(hierarchica... 详细信息

单细胞转录组测序技术提供单个细胞分辨率的基因表达谱,有助于更准确地揭示细胞异质性。聚类是识别生物组织中细胞类型的主要方法,选择合适的聚类算法可以提升单细胞转录组测序数据分析的性能。本文阐述了k-means、层次聚类(hierarchical clustering,HC)、Leiden、SC3、SCENA、LAK、SIMLR和dropClust等8种典型的单细胞聚类算法,在12个带有真实标签的单细胞转录组测序数据集上进行聚类比较分析。采用轮廓系数、Calinski-Harabasz指数、调整兰德指数、调整互信息、FMI指数、V-measure、Jaccard系数和变异系数等8个评价指标,对8种聚类算法的性能进行分析评价。根据实验结果,发现HC、SC3、k-means、SCENA的聚类泛用性与鲁棒性最佳,在大规模数据集上SIMLR算法表现最好;在小规模数据集上Leiden算法表现最好,但是存在依赖邻居节点参数和稳定性低的问题;dropClust算法在泛用性和鲁棒性上最差。此外,8种聚类方法的性能都与数据质量有关,当数据的变异系数较低时,聚类算法的评分指标普遍增高,反之亦然。

关键词：单细胞转录组测序聚类细胞类型识别数据质量性能评价

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基于大语言模型的课程教学答疑系统设计

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计算机科学与应用 2024年第5期14卷 165-171页

作者：陆楚龙蔡国永肖微闭国欣桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林

在混合式教学中,如何能对学生学习过程中的疑问进行及时回答对教师来说是一个比较头痛的问题。借助AI技术,开发能自动回复学生问题的教学辅助系统是一个非常重要手段。本文介绍一个能协助教师,帮助学生解决课程学习问题的会话系统ChatQ... 详细信息

在混合式教学中,如何能对学生学习过程中的疑问进行及时回答对教师来说是一个比较头痛的问题。借助AI技术,开发能自动回复学生问题的教学辅助系统是一个非常重要手段。本文介绍一个能协助教师,帮助学生解决课程学习问题的会话系统ChatQA。该系统通过深度学习模型,能够与学生进行自然、连贯的对话,回答学生课程学习中的问题,有效缓解了教师的答疑负担。论文详细讨论了该系统的设计原理、Prompt优化方法等,并通过软件工程课程的问题进行了测试,显示了该方法的可用性,具有较好的自动答疑的效果。

关键词：大语言模型生成式对话模型优化课程答疑

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基于分层欠采样和Bi-GRU的恶意行为检测模型

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计算机工程与设计 2022年第2期43卷 413-419页

作者：周娅李赛桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

为解决类不平衡和样本重叠问题,提出一种基于分层欠采样和Bi-GRU的恶意行为检测模型(SSU-BG)。数据预处理及特征模型的构建;基于欧氏距离算法统计出高频样本的最高密度点及类内平均距离,根据样本分布特点将高频类样本依次划分为稀疏区... 详细信息

为解决类不平衡和样本重叠问题,提出一种基于分层欠采样和Bi-GRU的恶意行为检测模型(SSU-BG)。数据预处理及特征模型的构建;基于欧氏距离算法统计出高频样本的最高密度点及类内平均距离,根据样本分布特点将高频类样本依次划分为稀疏区、稀疏区边界区及稠密区3个区域,根据抽取出样本标签数在稠密区内划分出不同层次圆环,计算每个类的不均衡度,计算其均值作为整个样本的采样比例,按照此时的采样比例在稀疏区边界区的圆环域和稠密区进行分层随机欠采样;将文本向量输入训练好的Bi-GRU模型中。实验结果表明,该模型改善了整体检测效果,提高了恶意评论检测率。

关键词：恶意评论类不平衡分层欠采样 Bi-GRU网络 SSU-BG算法

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基于并行局部特征金字塔的弱势道路使用者检测

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计算机应用与软件 2022年第1期39卷 151-157,249页

作者：高广鹏赵峰桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对现实环境中弱势道路使用者(Vulnerable Road Users,VRU)检测准确率低的问题,提出并行局部特征金字塔检测模型。该模型以SSD(Single Shot Multibox Detector)为基础,针对SSD中默认框过大不能涵盖小尺度VRU的问题,重新设计默认框来匹... 详细信息

针对现实环境中弱势道路使用者(Vulnerable Road Users,VRU)检测准确率低的问题,提出并行局部特征金字塔检测模型。该模型以SSD(Single Shot Multibox Detector)为基础,针对SSD中默认框过大不能涵盖小尺度VRU的问题,重新设计默认框来匹配更多尺度的VRU;使用两阶段回归策略解决正负样本数不平衡的问题;通过并行的局部特征金字塔结构将高层的语义特征融合到底层特征中来增强模型对VRU的检测能力。相比SSD网络,提出方法的mAP(mean Average Precision)提升了7%,且检测速度满足实时性要求。由此验证了该模型对VRU检测的有效性。

关键词：特征金字塔弱势道路使用者目标检测默认框

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