检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2021年第12期31卷 61-66页

作者：李普陈黎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

随着成像技术的发展,人们使用普通成像设备采集的图像分辨率越来越高,细节越来越清晰,能更加准确地呈现真实自然场景中事物之间的关系。然而传统的图像处理方法在处理分辨率相对较高的自然场景图像时,效果和效率并不理想。针对现有的随... 详细信息

随着成像技术的发展,人们使用普通成像设备采集的图像分辨率越来越高,细节越来越清晰,能更加准确地呈现真实自然场景中事物之间的关系。然而传统的图像处理方法在处理分辨率相对较高的自然场景图像时,效果和效率并不理想。针对现有的随机游走图像分割算法在处理背景复杂、分辨率大的自然场景图像时,目标边界难以贴合以及效率较低的问题,提出了一种基于超像素随机游走的自然场景图像分割方法。将超像素的思想引入到随机游走过程当中,先对图像进行超像素分割处理,然后以超像素为节点,对每个超像素区域提取颜色特征及LBP纹理特征构建无向加权图,图中的节点数量大幅度降低,最后进行随机游走实现超像素的分类并得到图像的分割结果。实验证明,由于超像素分割速度快以及对复杂纹理图像的边界描述准确等优点,基于超像素随机游走的图像分割算法对于自然场景下颜色、纹理信息复杂的图像和大分辨率图像在一定程度上有效地提升了分割效果及分割效率。

关键词：自然场景分辨率随机游走超像素图像分割

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安防视频时间戳同步检测方法研究

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计算机技术与发展 2021年第11期31卷 195-201页

作者：彭祥云陈黎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430081 武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081

针对安防视频标注时间与标准时间存在偏差的问题,提出基于深度学习的时间戳同步检测方法。首先,针对目前的场景文本检测算法在检测视频时间戳区域时会出现时间戳区域检测不完全或检测框过大的现象,提出CBAP算法。该算法首先通过卷积神... 详细信息

针对安防视频标注时间与标准时间存在偏差的问题,提出基于深度学习的时间戳同步检测方法。首先,针对目前的场景文本检测算法在检测视频时间戳区域时会出现时间戳区域检测不完全或检测框过大的现象,提出CBAP算法。该算法首先通过卷积神经网络得到字符级的检测结果与像素级的分割结果,再从字符级的检测结果和像素级的分割结果中提炼出最终检测结果,从而得到更为精确的文本实例包围框,能够有效地应对复杂多样的时间戳区域的检测任务。其次,提出基于容差匹配的时间戳同步判定方法用于解决视频图像在网络传输、编解码等各环节的延时导致时间同步判断出错的问题。最终,实验结果证明了提出的时间戳同步判定方法的合理性与有效性。

关键词：安防视频深度学习卷积神经网络时间戳文本检测容差匹配

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基于灰狼优化的反向学习粒子群算法

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计算机工程与应用 2020年第7期56卷 48-56页

作者：周蓉李俊王浩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

针对粒子群算法(PSO)易早熟收敛、逃离局部最优能力差、精度低等缺点,提出一种基于灰狼优化的反向学习粒子群算法。该算法对最优粒子采用反向学习策略产生反向解,扩大种群的搜索范围,增强了算法的全局搜索能力;对其非最优粒子采用新型... 详细信息

针对粒子群算法(PSO)易早熟收敛、逃离局部最优能力差、精度低等缺点,提出一种基于灰狼优化的反向学习粒子群算法。该算法对最优粒子采用反向学习策略产生反向解,扩大种群的搜索范围,增强了算法的全局搜索能力;对其非最优粒子采用新型社会学习方式,提高其搜索效率和开采性能;同时,针对PSO收敛精度较低的问题,引入灰狼优化算法,并对其收敛因子产生扰动,平衡算法全局和局部搜索性能并提高其精度。在CEC2017测试函数上进行仿真实验,结果表明,在相同的实验条件下,改进后的粒子群算法在收敛精度和收敛速度上有显著提升,且其性能明显优于标准粒子群算法。

关键词：粒子群算法反向学习灰狼优化算法贝塔分布

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自适应合并与分裂的多种群差分进化算法

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计算机工程与应用 2020年第15期56卷 162-171页

作者：王浩李俊周蓉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

针对差分进化(DE)算法存在的早熟收敛与搜索停滞问题,提出了自适应合并与分裂的多种群差分进化算法。算法将种群划分为多个子种群,引入子种群优劣因子来评价种群的优劣性,实现种群间的自适应合并与分裂;对于种群中的各个个体,采取基于... 详细信息

针对差分进化(DE)算法存在的早熟收敛与搜索停滞问题,提出了自适应合并与分裂的多种群差分进化算法。算法将种群划分为多个子种群,引入子种群优劣因子来评价种群的优劣性,实现种群间的自适应合并与分裂;对于种群中的各个个体,采取基于精英池学习的变异算子,结合优秀个体进行自适应学习调整,使算法达到全局搜索与局部搜索能力的平衡;在算法后期引入扰乱策略,保证算法快速收敛的同时有效地跳出局部极值点,提高算法寻优的精度。在30个标准测试函数的实验结果表明,改进算法能有效解决早熟和陷入局部最优的问题。

关键词：差分进化多种群种群优劣因子自适应合并与分裂精英池学习扰乱策略

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云环境中基于目标检测的密文图像检索方案

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计算机工程与应用 2020年第11期56卷 75-82页

作者：陈享何亨李鹏金瑜聂雷武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

越来越多的企业和个人用户选择将大量的图像文件存储在云服务器中,并提供图像的检索和共享功能。为了保障所存储的重要图像信息不被窃取,图像文件以加密的形式存储在云服务器中,这给图像的检索操作带来了挑战。传统的明文检索方案已经... 详细信息

越来越多的企业和个人用户选择将大量的图像文件存储在云服务器中,并提供图像的检索和共享功能。为了保障所存储的重要图像信息不被窃取,图像文件以加密的形式存储在云服务器中,这给图像的检索操作带来了挑战。传统的明文检索方案已经无法适用,并且如何保证大量密文图像数据的检索效率和精确度也是一个重要问题。针对上述问题,提出了一种云环境中基于目标检测的密文图像检索方案,利用基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN对图像精确提取关键词集合和特征向量,使用关键词集合对图像集合粗分类,使用多重线性映射对关键词加密并构建安全索引,以高效检索出匹配的图像集合,再对图像特征向量精确匹配,实现图像的细分类,以检索出最终的图像。安全性分析和性能评估表明该方案具有高安全性、检索效率和精确度。

关键词：云计算密文图像检索目标检测多重线性映射安全索引

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面向遮挡与透视影响的道路凸包梯形检测算法

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计算机工程与应用 2020年第22期56卷 199-204页

作者：胡啸陈黎武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430081 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430081

以安防监控视频下受遮挡与透视影响的道路作为研究对象,针对行人、行车对道路边界线的遮挡造成的消失点难以检测和实例分割欠分割难题,提出了一种改进的实例分割道路检测方法。首先使用实例分割对道路区域进行提取,然后通过凸包算法补... 详细信息

以安防监控视频下受遮挡与透视影响的道路作为研究对象,针对行人、行车对道路边界线的遮挡造成的消失点难以检测和实例分割欠分割难题,提出了一种改进的实例分割道路检测方法。首先使用实例分割对道路区域进行提取,然后通过凸包算法补偿行人、行车对道路边界线的遮挡,最后将其拟合成符合场景结构的梯形模型,从而优化对道路的检测。实验结果表明,该方法解决了道路受遮挡与透视影响而导致检测不准确的问题,可以满足安防监控视频下道路检测的需求,具有实际意义。

关键词：实例分割道路检测图像拟合遮挡透视

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基于资源紧迫度的实时ETL弹性调度机制

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计算机应用研究 2021年第7期38卷 2118-2124页

作者：王萌刘旋律高峰顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038

在ETL系统中,当数据生产速度遇到较大的波动时,为了使现有资源在有限的条件下极大程度地满足用户的使用需求,提出了基于资源紧迫度的ETL弹性调度机制。首先,构建基于历史数据的时间序列预测模型,用来预测数据生产速度;然后,根据各个ETL... 详细信息

在ETL系统中,当数据生产速度遇到较大的波动时,为了使现有资源在有限的条件下极大程度地满足用户的使用需求,提出了基于资源紧迫度的ETL弹性调度机制。首先,构建基于历史数据的时间序列预测模型,用来预测数据生产速度;然后,根据各个ETL过程提交的资源清单和各个服务器负载情况,对单个用户的多个ETL过程的资源进行调整。该调度机制将资源调度问题转换为多维背包问题,提出了基于资源紧迫度的动态调度算法。实验结果表明,当用户资源对所有的ETL过程稀缺的时候,该调度算法会使资源得到更好的利用。通过实验验证了弹性调度比传统的调度方式在资源利用方面具有优势。

关键词：实时ETL 弹性调度资源调度多维背包

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基于注意力机制的个性化图像美学质量评估

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计算机技术与发展 2021年第10期31卷 56-62页

作者：江佳俊蒋旻杨晓雨郭嘉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(武汉科技大学) 湖北武汉430065

图像美学质量评估在图像推荐和图像编辑美学等行业具有良好的应用前景。大部分美学质量评估方法存在两个问题:第一,只建立了通用美学评估模型,而忽略了个性化审美,这样的评估方法只适用于大众审美的评估,无法区分出不用用户之间的差异;... 详细信息

图像美学质量评估在图像推荐和图像编辑美学等行业具有良好的应用前景。大部分美学质量评估方法存在两个问题:第一,只建立了通用美学评估模型,而忽略了个性化审美,这样的评估方法只适用于大众审美的评估,无法区分出不用用户之间的差异;第二,往往只从图像本身特征和整体布局进行评估,没有考虑主体的突出性和位置合理性,由于主体特征对评估结果有较大的影响,以致忽视主体的做法会使得评估结果具有较差的完备性。针对这些问题,文中设计了一种基于注意力机制的个性化图像美学质量评估方法。该方法在个性化残差网络的基础之上引入了注意力机制,既保持了个人在美学质量评估的主观偏好,又将主体的显著性因素加入评分过程。在Flickr数据集上的实验中,该算法的平均SROCC相关系数表现为0.667,相较于单一的图像美学质量评估在Flickr数据集上的表现,性能提升了3%。

关键词：图像美学质量评估注意力机制残差网络个性化深度学习

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基于自注意力机制的单幅图像去雨滴方法

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计算机技术与发展 2021年第5期31卷 54-61页

作者：郭嘉蒋旻刘双元江佳俊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(武汉科技大学) 湖北武汉430065

在数字图像中去除雨滴的干扰,对恢复图像质量有较大应用意义。随着深度学习图像去噪技术的发展,针对目前大多数去雨滴的方法恢复质量低、计算量大等问题,提出了一种基于自注意力机制的轻型图像去雨滴算法。该算法建立了一个轻量级的级... 详细信息

在数字图像中去除雨滴的干扰,对恢复图像质量有较大应用意义。随着深度学习图像去噪技术的发展,针对目前大多数去雨滴的方法恢复质量低、计算量大等问题,提出了一种基于自注意力机制的轻型图像去雨滴算法。该算法建立了一个轻量级的级联稠密残差网络(cascaded dense residual network),用于恢复被雨滴覆盖的图像信息。该网络由多个模块组成,模块间用稠密的残差和跳过连接引导图像信息的输出,以从粗略到细节的方式逐级消除图像中的雨滴,恢复雨滴下的背景信息。网络中每个模块由卷积层、非局部神经网络(non-local neural network)和递归卷积网络组成,在保证预测无雨图像的效果的同时减少参数量。实验结果表明,与AttentiveGAN等去雨滴方法相比,该算法去雨滴效果良好。该方法将自注意力机制加入级联稠密残差网络中,参数量仅为0.22 M,适用于小型嵌入式的除雨滴设备。

关键词：雨滴去除深度学习图像去噪轻量级算法自注意力级联稠密残差网络

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基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

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计算机应用 2020年第5期40卷 1453-1459页

作者：曾招鑫刘俊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(武汉科技大学) 武汉430065

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(***)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致... 详细信息

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(***)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的***分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。

关键词：秀丽隐杆线虫图像分割深度学习掩模区域卷积神经网络特征融合大幅度软最大损失

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