检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2022年第5期39卷 260-266页

作者：蔡锷邓春华武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

针对无人机运动模糊图像还原问题,引入深度信念网络对高速运动的无人机小目标模糊图像进行恢复。深度信念网络具有稳定和易训练等优点,适合小目标图像还原。为了解决现有的深度信念网络存在细节还原能力不足的问题,引入沙漏网络,构建一... 详细信息

针对无人机运动模糊图像还原问题,引入深度信念网络对高速运动的无人机小目标模糊图像进行恢复。深度信念网络具有稳定和易训练等优点,适合小目标图像还原。为了解决现有的深度信念网络存在细节还原能力不足的问题,引入沙漏网络,构建一种深度信念沙漏网络结构。在实际应用过程中,存在难以同时获得运动模糊图像和相对应的标准清晰图像的问题。通过模拟仿真,由清晰的无人机图像生成对应的运动模糊的无人机图像,在此基础上建立无人机图像的数据集。在无人机数据集与公开数据集进行实验。实验结果表明,深度信念沙漏网络在无人机小目标模糊图像恢复任务中的效果达到先进水平。

关键词：无人机运动模糊深度信念网络图像恢复沙漏模块

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基于多级索引的前向语义数据流推理

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计算机应用与软件 2022年第1期39卷 24-29,59页

作者：高峰杨帆玉顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065

语义数据流推理需要对实时高速的RDF数据进行高效推理。针对目前语义数据流处理中推理效率低、查询延迟高等难题,提出一种基于多级索引的前向实时推理机制。基于规则依赖建立推理规则触发顺序;针对开销最大的传递规则进行优化;构建基于... 详细信息

语义数据流推理需要对实时高速的RDF数据进行高效推理。针对目前语义数据流处理中推理效率低、查询延迟高等难题,提出一种基于多级索引的前向实时推理机制。基于规则依赖建立推理规则触发顺序;针对开销最大的传递规则进行优化;构建基于传递规则的结果集子图索引;建立基于变量位置的三元组索引消除中间结果;通过查询条件依赖关系进行连接操作得到满足条件的集合。使用LUBM数据集对该方法进行验证,实验结果表明,基于多级索引的实时推理方法在查询时延和吞吐量上对比目前的实时推理引擎具有明显的优势。

关键词：流处理流推理 RDF 传递规则中间集

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基于Double DQN的双模式多目标信号配时方法

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计算机技术与发展 2024年第8期34卷 143-150页

作者：聂雷张明萱黄庆涵鲍海洲武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

近年来深度强化学习作为一种高效可靠的机器学习方法被广泛应用在交通信号控制领域。目前,现有交通信号配时方法通常忽略了特殊车辆(例如救护车、消防车等)的优先通行;此外,基于传统深度强化学习的信号配时方法优化目标较为单一,导致其... 详细信息

近年来深度强化学习作为一种高效可靠的机器学习方法被广泛应用在交通信号控制领域。目前,现有交通信号配时方法通常忽略了特殊车辆(例如救护车、消防车等)的优先通行;此外,基于传统深度强化学习的信号配时方法优化目标较为单一,导致其在复杂交通场景中性能不佳。针对上述问题,基于Double DQN提出一种融合特殊车辆优先通行的双模式多目标信号配时方法(Dual-mode Multi-objective signal timing method based on Double DQN,DMDD),以提高不同交通场景下路口的通行效率。该方法首先基于路口的饱和状态选择信号控制模式,特殊车辆在紧急控制模式下被赋予更高的通行权重,有利于其更快通过路口;接着针对等待时长、队列长度和CO 2排放量3个指标分别设计神经网络进行奖励计算;最后利用Double DQN进行最优信号相位的选择,通过灵活切换信号相位以提升通行效率。基于SUMO的实验结果表明,DMDD与对比方法相比能有效缩短路口处特殊车辆的等待时长、队列长度和CO 2排放量,特殊车辆能够更快通过路口,有效地提高了通行效率。

关键词：交通信号配时深度强化学习双模式多目标 Double DQN SUMO

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基于知识表示学习的实时语义数据流推理

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计算机应用与软件 2022年第2期39卷 26-31,94页

作者：高峰熊辉顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065

传统的语义数据流推理使用前向或后向链式推理产生确定性的答案,但是在复杂的传递规则推理中效率不高,无法满足实时数据流处理场景对答案的及时性要求。因此,提出一种基于联合嵌入模型的知识表示方法,并应用于语义数据流处理中。将规则... 详细信息

传统的语义数据流推理使用前向或后向链式推理产生确定性的答案,但是在复杂的传递规则推理中效率不高,无法满足实时数据流处理场景对答案的及时性要求。因此,提出一种基于联合嵌入模型的知识表示方法,并应用于语义数据流处理中。将规则与事实三元组联合嵌入并利用深度学习模型进行训练,在推理阶段,根据查询中涉及的规则建立推理模板,利用深度学习模型对推理模板产生的三元组进行预测和分类,将结果作为查询和推理答案输出。实验表明,对于复杂规则推理,基于知识表示学习的实时语义数据流推理能够在保障较好推理准确性和命中率的前提下有效地降低延迟。

关键词：实时语义推理语义数据流处理知识表示学习

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基于改进YOLOv8s的遥感图像目标检测

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计算机工程与设计 2025年第5期 1459-1466页

作者：刘雅张智武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时计算重点实验室

针对遥感图像存在的小目标密集、目标遮挡、背景复杂等问题，提出一种改进YOLOv8s的遥感图像目标检测网络模型。采用空间到深度卷积中的SPD模块，在特征提取时保留更多信息；基于Bottleneck Transformer设计BOT模块，在保持全局上下文... 详细信息

针对遥感图像存在的小目标密集、目标遮挡、背景复杂等问题，提出一种改进YOLOv8s的遥感图像目标检测网络模型。采用空间到深度卷积中的SPD模块，在特征提取时保留更多信息；基于Bottleneck Transformer设计BOT模块，在保持全局上下文建模的同时，更好地捕捉图像中的局部特征；引入注意力机制设计C2fGAM模块，聚焦有效信息，抑制无效背景信息；将上采样模块替换为CARAFE上采样，提高特征重建质量。实验结果表明，该模型相较其它算法具有更好的检测效果和较强的通用性。

关键词： YOLOv8s 目标检测深度学习遥感图像空间到深度卷积 Transformer 注意力机制

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基于NDM-YOLOv8的无人机图像小目标检测

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计算机技术与发展 2024年第9期34卷 63-69页

作者：程期浩陈东方王晓峰武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

针对无人机航拍图像中小目标实例多、目标之间存在遮挡的现象,容易造成漏检、误检等问题,提出一种新的基于非跨步动态多头结构的小目标检测算法(Non-strided Dynamic Multihead YOLOv8,NDM-YOLOv8)。首先,设计了SConv模块,融合了非跨步... 详细信息

针对无人机航拍图像中小目标实例多、目标之间存在遮挡的现象,容易造成漏检、误检等问题,提出一种新的基于非跨步动态多头结构的小目标检测算法(Non-strided Dynamic Multihead YOLOv8,NDM-YOLOv8)。首先,设计了SConv模块,融合了非跨步卷积,尽可能地保留输入数据的判别特征信息,以降低小目标特征的细粒度信息的丢失;其次,设计了C2f-LSK模块,通过采用选择机制对空间特征进行有效加权,动态地调整感受野,灵活地捕捉不同尺度的特征和上下文信息,提高模型对小目标的关注度;最后,设计了P2小目标检测头,并和高层网络进行残差连接,减少小目标特征丢失,以强化算法对小目标特征的提取能力。实验表明,NDM-YOLOv8有效提高了对无人机图像中小目标检测精度。在公开数据集VisDrone2019上,NDM-YOLOv8比YOLOv8n在mAP_(0.5)提高了5.3百分点,mAP_(0.5:0.95)上提高了3.3百分点,对比其他模型,也取得了较优的检测效果,能够有效地完成无人机航拍图像中小目标检测任务。

关键词：无人机小目标检测 YOLOv8 感受野特征提取

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基于坐标旋转及顺序预测的水表刻度检测方法

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计算机与数字工程 2025年第3期53卷 760-765,802页

作者：逯港陈黎武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

在针对基于指针方向和刻度定位的仪表读数识别的方法中,需要对刻度指向的数字进行检测识别;在许多场景中,仪表盘存在倾斜或者刻度数字被遮挡的情况。因此,论文设计了一种基于极坐标旋转及顺序预测定位的水表刻度数字检测方法,能够有效... 详细信息

在针对基于指针方向和刻度定位的仪表读数识别的方法中,需要对刻度指向的数字进行检测识别;在许多场景中,仪表盘存在倾斜或者刻度数字被遮挡的情况。因此,论文设计了一种基于极坐标旋转及顺序预测定位的水表刻度数字检测方法,能够有效检测各种倾斜角度的刻度数字;针对表盘上刻度数字被遮挡的情况,论文基于顺序预测定位方法,能够在表盘上预测出被遮挡数字及其位置。实验结果表明,该方法应用在倾斜刻度数字的检测中,准确率达到99.8%,召回率达到100%,mAP@0.5达到99.5%,mAP@0.5:0.95为86.7%。

关键词：指针式仪表数字检测顺序预测极坐标旋转

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基于轻量级的DialogueRNN多模态优化方法

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计算机技术与发展 2024年第8期34卷 30-36页

作者：李晨梁平顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

对话情感识别(ERC)是自然语言处理中非常活跃的研究领域,而对话语情感进行分类也广泛应用于人机交互中,目前大多数研究主要集中在对说话人和上下文信息建模上,主要使用简单的特征拼接来利用多模态信息而忽略了模态间的依赖关系。为了解... 详细信息

对话情感识别(ERC)是自然语言处理中非常活跃的研究领域,而对话语情感进行分类也广泛应用于人机交互中,目前大多数研究主要集中在对说话人和上下文信息建模上,主要使用简单的特征拼接来利用多模态信息而忽略了模态间的依赖关系。为了解决上述问题,该文使用基于注意力机制的网络模型来动态地融合多模态特征,提出了一种基于轻量级的DialogueRNN多模态优化方法MMRNN(multimodal RNN)。首先,在多模态融合的过程中输入注意力得分来关注更重要的模态;其次,优化掉DialogueRNN中的情感GRU;最后,对模型进行堆叠以增加模型深度,并在每层的输出加上注意力机制得到最终情感输出。通过在两个公开的数据集上的模拟实验结果表明,提出的基于轻量级的DialogueRNN多模态优化方法具有较好的性能。

关键词：多模态融合对话情感识别注意力机制情景建模模型堆叠

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基于混合表征和协同训练的软件漏洞检测

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计算机技术与发展 2024年第5期34卷 126-132页

作者：陈浩东李琳乔梦晴叶彪武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

对于漏洞领域基准数据集较少导致的深度学习模型泛化能力较差,以及传统的基于规则引擎的漏洞检测工具性能较低的问题,提出了一种基于混合表征和协同训练的软件源代码漏洞检测方法。首先,基于预训练模型提取源代码文本特征,提取代码语义... 详细信息

对于漏洞领域基准数据集较少导致的深度学习模型泛化能力较差,以及传统的基于规则引擎的漏洞检测工具性能较低的问题,提出了一种基于混合表征和协同训练的软件源代码漏洞检测方法。首先,基于预训练模型提取源代码文本特征,提取代码语义信息,然后使用工具生成抽象语法树,通过自定义遍历规则提取源代码的AST(抽象语法树)特征,将两种特征进行混合丰富代码表征。其次,搭建多个深度模型,基于协同训练算法通过大量的无标签数据提升各模型的泛化能力。鉴于单一模型可能造成较高的漏报率和误报率,并可能被某一模型主导预测结果的问题,采用了基于加权投票机制的多模型集成方法。实验结果表明,该方法在一定程度上解决了数据集较少导致的模型泛化性差的问题,与漏洞检测领域一些主流检测方法相比,该方法在各指标上具有一定的优势,且检测性能高于规则引擎Fortify。

关键词：深度学习混合表征漏洞检测协同训练集成学习

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基于哈希值分组和信任主节点选取的共识机制

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计算机技术与发展 2024年第5期34卷 16-23页

作者：韩昊澎金瑜武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065

PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)算法是当前最流行的共识机制之一,但其采用广播的通信模式导致该算法具有高通信复杂度;将节点分层进行共识的改进方式虽降低了通信规模,但改进后的算法在安全性和效率等方面仍存在不足。基于... 详细信息

PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)算法是当前最流行的共识机制之一,但其采用广播的通信模式导致该算法具有高通信复杂度;将节点分层进行共识的改进方式虽降低了通信规模,但改进后的算法在安全性和效率等方面仍存在不足。基于此,提出一种HBFT改进算法。首先,根据节点MAC地址的哈希值进行分组,增加节点分组的随机性并使拜占庭节点的分布更均匀;其次,优化算法的共识流程、通信内容和视图更换协议,进一步降低通信规模并提高主节点更换和故障处理的速度;最后,引入信誉机制并据此选取主节点,提升主节点的可靠性和算法的安全性。从理论、实验和安全的角度进行分析验证,结果表明HBFT算法的共识效率较PBFT算法和基于分层的改进算法分别提高96.1%~98.6%,51.3%~89.7%,且HBFT算法具有更高的安全性。

关键词：区块链共识机制哈希函数信誉模型共识效率

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