检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第6期61卷 96-105页

作者：闵锋张雨薇刘煜晖刘彪武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室武汉430205

在复杂自然环境下高效探测水下生物资源对中国渔业具有重要意义,为了解决YOLO系列针对复杂的水下环境的检测能力较弱且模型泛化性不足等问题,提出一种基于改进YOLOv8n的水下生物目标检测的方法SGDCYOLOv8。将深度监督的思想融入检测头,... 详细信息

在复杂自然环境下高效探测水下生物资源对中国渔业具有重要意义,为了解决YOLO系列针对复杂的水下环境的检测能力较弱且模型泛化性不足等问题,提出一种基于改进YOLOv8n的水下生物目标检测的方法SGDCYOLOv8。将深度监督的思想融入检测头,利用共享感受野注意力卷积提高检测精度的同时优化感受野,引入额外的监督损失函数来实现参数共享的高效检测头;为降低计算成本和参数量,设计了轻量化门控正则单元部分卷积模块为模型减负;针对水下生物目标的特征容易模糊或丢失的问题,提出浅层混合池下采样模块和深层最大池下采样模块,以优化多尺度特征融合,并保证关键数据的准确性和完整性;在网络中加入卷积与注意力融合CAFM模块来增强全局和局部的特征建模。在公开数据集DUO上的实验结果表明,相比于基线模型YOLOv8n,SGDC-YOLOv8在mAP@50上提升2.5个百分点,在mAP@50-95提升1.8个百分点,参数量和计算量分别降低14.62%和15.85%,FPS提升至146.2,相比于其他主流目标检测模型表现效果也最佳。

关键词：水下目标检测 YOLOv8 轻量化深度监督

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面向高光谱重构系统的深度学习优化液晶微透镜阵列设计

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光学学报 2025年第1期45卷 236-243页

作者：李诗琦李晖乔川朱挺吴云韬武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉430205 智能机器人湖北省重点实验室湖北武汉430205

传统的液晶微透镜阵列(LC-MLA)设计方法大多采用顺序范式。该范式因设计值与实际值的偏差,难以逼近最优解,易导致LC-MLA的透过率偏低和光束聚焦能力不足,进而影响光谱重构的质量。为解决该问题,提出了一种基于深度学习的液晶器件反向设... 详细信息

传统的液晶微透镜阵列(LC-MLA)设计方法大多采用顺序范式。该范式因设计值与实际值的偏差,难以逼近最优解,易导致LC-MLA的透过率偏低和光束聚焦能力不足,进而影响光谱重构的质量。为解决该问题,提出了一种基于深度学习的液晶器件反向设计网络(LCDE-IDN),用于优化高光谱重构系统中的LC-MLA。实验结果表明,相较于传统经验设计的LC-MLA,采用LCDE-IDN设计的LC-MLA的光强均匀性误差约为4.5%,透过率平均提升了3.1%,结果凸显了优化后的LC-MLA具有更高的透过率和增强的光束聚焦能力。高光谱重构系统的重构精度也得到较大幅度的提升,重构出的光谱图像的峰值信噪比平均提升了5.7%。

关键词：液晶器件反向设计液晶微透镜阵列光谱重构深度学习

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改进DDPG的端边DNN协同推理策略

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计算机工程与应用 2025年第2期61卷 304-315页

作者：和涛栗娟武汉工程大学计算机科学与工程学院武汉430205 智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学) 武汉430205

当前基于端边的深度神经网络(deep neural network,DNN)协同推理策略仅关注于优化时延敏感型任务的推理时延,而未考虑能耗敏感型任务的推理能耗成本,以及DNN划分后在异构边缘服务器之间的高效卸载问题。基于此,提出一种改进深度确定性... 详细信息

当前基于端边的深度神经网络(deep neural network,DNN)协同推理策略仅关注于优化时延敏感型任务的推理时延,而未考虑能耗敏感型任务的推理能耗成本,以及DNN划分后在异构边缘服务器之间的高效卸载问题。基于此,提出一种改进深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradients,DDPG)的端边DNN协同推理策略,综合考虑任务对时延与能耗的敏感度,进而对推理成本进行综合优化。该策略将DNN划分与计算卸载问题分离,对不同协同设备建立预测模型,去预测出协同推理DNN的最优划分点与推理综合成本;根据预测的推理综合成本建立奖励函数,使用DDPG算法制定每个DNN推理任务的卸载策略,进而进行协同推理。实验结果证明,相比其他DNN协同推理策略,该策略在复杂的DNN协同推理环境下决策更高效,推理时延平均减少了46%,推理能耗平均减少了44%,推理综合成本平均降低了46%。

关键词：边缘智能深度神经网络(DNN) 协同推理深度确定性策略梯度任务卸载能耗优化

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基于RGB图像和点云数据融合的汽车零配件配准

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计算机工程与设计 2025年第4期46卷 1182-1189页

作者：库宗帆陈灯郑朝晖武汉工程大学智能机器人湖北重点实验室湖北武汉430079 武汉工程大学数理学院湖北武汉430079

针对工业场景下经典迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法在点云位姿估计中初始位姿敏感度高、迭代时间长的问题,提出一种基于RGB图像的快速点云配准方法。分别采集RGB图像和点云数据,使用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF... 详细信息

针对工业场景下经典迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法在点云位姿估计中初始位姿敏感度高、迭代时间长的问题,提出一种基于RGB图像的快速点云配准方法。分别采集RGB图像和点云数据,使用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法提取RGB图像特征点,利用Brute-Force算法进行初始匹配,采用随机采样一致性算法优化匹配,得到单应矩阵和旋转平移矩阵,求解汽车零配件初始位姿。进一步采用主成分分析法和双向KD树近邻搜索算法对预处理后的点云数据进行精确配准。实验结果表明,所提算法相较ICP算法,在配准速度和精度上分别提高了87.2%和5.0%,相对于FR-ICP(fast and robust iterative closest point)算法,在配准精度相当的情况下,配准速度提高了55%。

关键词：图像处理点云配准迭代最近点算法特征提取特征匹配、随机采样一致性主成分分析法

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基于多重特征提取和点对应关系的三维点云非刚配准

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图学学报 2025年第1期46卷 150-158页

作者：吴亦奇何嘉乐张甜甜张德军李艳丽陈壹林中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430078 鄂尔多斯职业学院信息工程系内蒙古鄂尔多斯017000 智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学) 湖北武汉430205

为实现非刚点云间的精确配准,并在配准过程中准确建立点对应关系,提出了一种基于多重特征提取和点对应关系建模的无监督三维点云非刚配准网络。网络由多重特征提取、匹配精细化和形状感知注意力模块构成。首先,提取输入的源点云与目标... 详细信息

为实现非刚点云间的精确配准,并在配准过程中准确建立点对应关系,提出了一种基于多重特征提取和点对应关系建模的无监督三维点云非刚配准网络。网络由多重特征提取、匹配精细化和形状感知注意力模块构成。首先,提取输入的源点云与目标点云的多重特征,并计算特征之间的相似度获得特征相似度矩阵。随后,将特征相似矩阵输入到网络中的匹配精细化模块中使用软硬匹配结合的方法生成点对应关系矩阵。最后,将目标点云的特征、源点云和点对应关系矩阵输入形状感知注意力模块,得到最终配准结果。通过此方法,配准结果可以同时具有与目标点云的点对应关系和形状相似性。在公共数据集及合成数据集上进行实验,可视化效果及定量结果比较表明,该方法可准确获得源点云与目标点云间的点对应关系和形状相似性,有效实现无监督三维点云非刚配准。

关键词：点云非刚配准点对应关系形状感知注意力

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基于深度卷积和多层尺度特征融合的冠脉造影图像血管分割

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中国生物医学工程学报 2025年第1期44卷 34-42页

作者：许洋翟楠楠倪维臻谭强王金甲燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066000 智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学) 武汉430205 长三角哈特机器人产业技术研究院安徽芜湖241000 秦皇岛市第一医院心内科河北秦皇岛066000

冠状动脉造影是诊疗冠心病等心血管疾病的一种重要手段,快速而准确的血管分割对诊疗心血管疾病具有十分重要的意义。针对现有冠状动脉造影血管分割算法对细微血管的分割能力不强、分割血管的连通性较差、抗噪声及伪影能力弱等问题,本研... 详细信息

冠状动脉造影是诊疗冠心病等心血管疾病的一种重要手段,快速而准确的血管分割对诊疗心血管疾病具有十分重要的意义。针对现有冠状动脉造影血管分割算法对细微血管的分割能力不强、分割血管的连通性较差、抗噪声及伪影能力弱等问题,本研究吸取了Transformer结构长距离依赖与跨域跳转连接的优点,分别采用上下文分层聚合和多尺度特征融合的方法,对U型分割网络进行改进,称HAM-UNet。首先,采取必要的图像预处理方法,对原有的冠脉造影图像进行一些特征强化,并扩大了实验数据;然后,将预处理好的图片以HAM-UNet的方法进行分割。编码器同时结合深度卷积与残差结构,可以高效的捕获全局特征并有效增强网络细节感知力,提升分割精度的同时提高分割连通性。解码器进行了多尺度的特征融合,并且加入上采样跳转连接,网络的全局感知得到提高,有效降低了无关信息的影响。所使用数据集来自于天津市医科大学总医院的221张图像和秦皇岛市第一医院的494张图像,在两个数据集上,HAM-UNet算法的准确率分别为0.983和0.998,IOU分别为0.857和0.908,Dice分数分别为0.842和0.883;综合分割性能比U-Net和Att-UNet等算法有较大提升。

关键词：图像分割冠脉造影图像分割 U-Net 深度卷积多层尺度融合

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平面两自由度欠驱动机器人的统一控制策略

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武汉工程大学学报 2025年第1期47卷 93-98页

作者：龚翔宇黄自鑫危少奇曾霸武汉工程大学电气信息学院湖北武汉430205 智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学) 湖北武汉430205 湖北省数字化纺织装备重点实验室(武汉纺织大学) 湖北武汉430200

针对平面两自由度欠驱动机器人运动过程中的稳定问题,提出一种基于轨迹规划和跟踪的统一控制策略。首先,平面两自由度欠驱动机器人由于被动关节位置不同可分为平面Acrobot和平面Pendubot两种结构,对这两种结构的平面两自由度欠驱动机器... 详细信息

针对平面两自由度欠驱动机器人运动过程中的稳定问题,提出一种基于轨迹规划和跟踪的统一控制策略。首先,平面两自由度欠驱动机器人由于被动关节位置不同可分为平面Acrobot和平面Pendubot两种结构,对这两种结构的平面两自由度欠驱动机器人建立统一的动力学模型,分析两种结构下的驱动连杆与欠驱动连杆之间的耦合约束关系。然后,设计由两个控制阶段组成的运动轨迹,第一阶段控制驱动连杆跟踪预定轨迹快速到达目标位置,第二阶段欠驱动连杆也同时被间接控制到目标状态,第一阶段运动轨迹与第二阶段运动轨迹在初始时刻和终止时刻的性质相同。第一阶段运动轨迹含有驱动连杆的初始和目标状态,第二阶段运动轨迹含有待优化的可调参数。设计驱动连杆控制器跟踪叠加轨迹,叠加轨迹的参数由智能算法优化得到,使得两个连杆可以同时控制目标轨迹。最后,进行实验仿真,结果证明该策略能够在更短的控制时间内,施加较小的控制力矩使连杆连续光滑的到达目标状态并保持系统稳定。

关键词：平面两自由度欠驱动机器人轨迹规划跟踪控制智能算法

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一种基于降质学习的低光照图像增强方法

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小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 353-364页

作者：江奎王中元黄文心贾雪梅王正胡瑞敏哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室武汉430205 湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 武汉大学计算机学院武汉430072

低光照图像增强任务旨在提高图像的可见性,同时保持其视觉自然度.针对训练数据缺乏多样性以及恢复图像中细节丢失和颜色失真这两方面问题,基于分布一致性约束,本文提出一种无监督降质学习和数据增广方法用于低光照图像增强,其中包括设... 详细信息

低光照图像增强任务旨在提高图像的可见性,同时保持其视觉自然度.针对训练数据缺乏多样性以及恢复图像中细节丢失和颜色失真这两方面问题,基于分布一致性约束,本文提出一种无监督降质学习和数据增广方法用于低光照图像增强,其中包括设计两阶段的网络来学习低光降质的内在特性以及重新恢复低光图像的亮度和纹理细节.受彩色图像成像原理的启发,本文将低光图像增强任务分解为降质学习环境干扰去除,和图像本体细节和颜色细化表达.具体来讲,本文首先从低光输入中估计降质以模拟环境关照因素导致的失真,然后细化内容以恢复漫射导致的内容和对比度损失,并设计一种新颖的降质学习和内容细化网络.在低光图像增强和联合检测任务上的大量实验验证了本文算法的有效性和效率.

关键词：低光图像增强降质学习数据增广编-解码器扰动去除

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基于语义分割的接触网开口销状态检测

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华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第1期48卷 77-81页

作者：闵锋郎达吴涛武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室

针对铁路智能巡检系统中开口销缺陷样本不足的问题,通过改变传统接触网部件状态检测思路,提出了一种基于图像语义分割的开口销状态检测方法.将开口销语义信息分为头部信息与尾部信息并进行多边形标注,训练DeepLabv3+模型,提取开口销的信... 详细信息

针对铁路智能巡检系统中开口销缺陷样本不足的问题,通过改变传统接触网部件状态检测思路,提出了一种基于图像语义分割的开口销状态检测方法.将开口销语义信息分为头部信息与尾部信息并进行多边形标注,训练DeepLabv3+模型,提取开口销的信息,分析开口销头部与尾部连通域及其之间的关系,从而判断开口销状态.使用了语义分割的方法,在训练过程中只使用正常的开口销样本,无须专门搜集或制作开口销缺陷样本.验证算法的检测精度,取开口销正常状态、缺失状态、松脱状态和非开口销区域的样本数分别为1 000,20,50和1 000,识别率分别达到95.3%,100.0%,84.0%和98.7%.

关键词：开口销语义分割故障监测投影矩阵图像识别

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非局部稀疏关注的YOLOv4优化算法

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计算机工程与应用 2023年第21期59卷 123-131页

作者：闵锋毛一新侯泽铭杨朝源王名茂武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室武汉430205

传统目标检测网络如Fast R-CNN、ReseNet等在下采样提取图像特征的过程中,损失了大量的空间位置信息表征,存在对较小目标检测效果差的问题。在保留空间位置信息的基础上,提出了一种非局部稀疏关注的级联残差高分辨率网络(cascaded resid... 详细信息

传统目标检测网络如Fast R-CNN、ReseNet等在下采样提取图像特征的过程中,损失了大量的空间位置信息表征,存在对较小目标检测效果差的问题。在保留空间位置信息的基础上,提出了一种非局部稀疏关注的级联残差高分辨率网络(cascaded residual high resolution network)。该网络架构从一个高分辨率的子网络开始,逐步增加从高到低分辨率的子网络,形成更多的阶段,将多个分辨率的子网络并行连接,使用级联残差模块(cascaded residual module,CrModule)进行同分辨率特征流间的特征提取;利用多尺度特征图融合,使得每个从高到低分辨率的表示反复地从其他并行表示接收信息,产生丰富语义表征和空间位置表征的高分辨率表示;引入NLSA(nonlocal sparse attention)算法实现深层网络特征块超分重构,挖掘不同尺度相同物体间的结构关联,提高较小物体的特征表示,使之与大物体特征类似,提升较小目标的特征可学习性。在VOC2007数据集的广泛评估表明,将CrHRnet作为YOLOv4的主干特征提取网络,能有效提高目标检测的准确率;CrHRnet-YOLOv4测试mAP(mean average precision)比YOLOv4、YOLOv5_s、YOLOv5_m分别高出1.8、9.5、3.4个百分点,在相同的设备下检测单张图片的FPs较YOLOv4网络提升了30%。

关键词：目标检测高分辨率表示级联残差 NLSA算法

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