检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2020年第10期41卷 2949-2957页

作者：明道睿张鸿武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉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湖北武汉430065

针对传统的机器学习算法以及常规的深度学习模型对于大数据量的航运监控视频识别效果不佳的问题,设计一种组约束深度神经网络模型(GCDNN)对实时航运监控视频进行识别。模型主要由结合Inception结构的VGG-16组件和优化LSTM单元的深层双... 详细信息

针对传统的机器学习算法以及常规的深度学习模型对于大数据量的航运监控视频识别效果不佳的问题,设计一种组约束深度神经网络模型(GCDNN)对实时航运监控视频进行识别。模型主要由结合Inception结构的VGG-16组件和优化LSTM单元的深层双向循环神经网络DBO-LSTM组件构成,充分提取视频帧序列的时空特征,使用稀疏组套索正则化算法进行网络稀疏处理,使用随机森林算法输出分类结果。实验结果表明,所提模型可以较好提升大数据量下的视频识别准确率,对于受恶劣天气影响的数据具有较强的识别能力,验证了所提模型的有效性。

关键词：航运监控视频识别神经网络稀疏组套索随机森林

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基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率图像重建

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计算机应用研究 2020年第2期37卷 598-600,605页

作者：王宝成李波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

为了更好地利用低分辨率人脸图像,提出了一种基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率重建。在人脸重建的过程中,使用非负矩阵分解将人脸图像放大到合适的中等分辨率,使用局部纹理约束加强纹理特征提取;然后使用局部稀疏先验进行人... 详细信息

为了更好地利用低分辨率人脸图像,提出了一种基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率重建。在人脸重建的过程中,使用非负矩阵分解将人脸图像放大到合适的中等分辨率,使用局部纹理约束加强纹理特征提取;然后使用局部稀疏先验进行人脸图像重建,再次加入重建约束和局部纹理约束。为了使获取的人脸图像稀疏系数更加稀疏,使用L1/2正则化求解稀疏表示系数。实验结果表明,重建的人脸图像保持了原图像的结构,可以实现很好的重建结果,并且具有更好的鲁棒性。

关键词：稀疏表示人脸图像图像重建 L1/2正则化局部纹理约束

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基于级联SSD的目标检测算法

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计算机工程与设计 2020年第12期41卷 3517-3524页

作者：雷华迪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 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湖北武汉430065

针对原始SSD算法对小目标检测效果差而现有改进算法DSSD以及RSSD等检测速度太慢的问题,提出一种基于级联SSD的目标检测算法。在训练时基于Focal Loss和Truncated Gradient改进分类损失函数,增强初始检测效果。在检测时设计小目标强化检... 详细信息

针对原始SSD算法对小目标检测效果差而现有改进算法DSSD以及RSSD等检测速度太慢的问题,提出一种基于级联SSD的目标检测算法。在训练时基于Focal Loss和Truncated Gradient改进分类损失函数,增强初始检测效果。在检测时设计小目标强化检测模块与SSD网络级联,单独提取小目标区域对应的高层特征来检测小目标,有效增强对小目标的检测效果。实验结果表明,在PASCAL VOC 2007数据集上,与目标检测主流算法SSD相比,具有更高的准确率,与DSSD相比,具有更好的实时性。

关键词：目标检测级联截断梯度法深度学习实时检测

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基于图像分割的水炮射流落点检测

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计算机工程与设计 2020年第11期41卷 3262-3268页

作者：周俊杰陈黎陈姚节武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081 武汉科技大学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

针对现有水炮系控制系统难以获取有效的打击效果反馈,提出一种基于射流图像分割的水炮射流落点检测方法。将水炮射击时的图像作为输入,实时决策出图像中的射流落点。通过设计一个轻量级的深度学习语义分割网络L-Unet对包含水炮射流实体... 详细信息

针对现有水炮系控制系统难以获取有效的打击效果反馈,提出一种基于射流图像分割的水炮射流落点检测方法。将水炮射击时的图像作为输入,实时决策出图像中的射流落点。通过设计一个轻量级的深度学习语义分割网络L-Unet对包含水炮射流实体的影像进行实时分割,在达到射流分割精度需求的基础上实现实时性。在得到完整的射流轮廓后,分析射流轮廓并识别出射流实际落点。在实际场景中进行测试时,在落点检测准确率达到95%的前提下,处理速度达到了32 ms,实现了落点坐标实时反馈。

关键词：落点检测深度学习语义分割轮廓分析实时

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基于特征权重的恶意软件分类方法

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计算机技术与发展 2022年第11期32卷 115-120页

作者：叶彪李琳丁应宋荆汉万振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 上海航天精密机械研究所上海201600 深圳开源互联网安全技术有限公司广东深圳518000

近年来由于计算机和人们的工作生活结合得更加紧密,为保障信息安全,恶意软件分类的重要性与日俱增,但是现有的恶意软件分类方法大多都存在模型复杂、耗费时间长以及效果不突出等困境。为提高恶意软件分类效率,提出一个结合特征提取和卷... 详细信息

近年来由于计算机和人们的工作生活结合得更加紧密,为保障信息安全,恶意软件分类的重要性与日俱增,但是现有的恶意软件分类方法大多都存在模型复杂、耗费时间长以及效果不突出等困境。为提高恶意软件分类效率,提出一个结合特征提取和卷积神经网络的恶意软件分类框架。针对目前恶意软件分类算法准确率低、处理时间慢等问题,引入并改进了NLP领域中的一种特征权重算法。通过计算操作码的特征权重,选取具有较大信息增益的操作码作为特征词,然后提取恶意样本的特征图,最后传入卷积神经网络进行训练和分类。实验结果表明,该方法在big2015数据集上的准确率为99.26%,比基于TFIDF特征提取的方法略好,接近该数据集上的冠军方法,在不均衡类别上的分类表现优于基于频率的特征词选择的提取算法,并且在预处理时间上短于其他方法。

关键词：特征权重特征提取操作码卷积神经网络恶意软件分类

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离散数学与思政教育

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科教导刊-电子版（中旬） 2021年第2期 216-217页

作者：黄莉张凯胡威王晓峰陈诚武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北·武汉 430080 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院湖北·武汉 430080

新时代,高校教育面临新的挑战和机遇之机,新的以德育人的教育观念正在形成.计算机相关的教学中,离散数学课程是数据结构等其他多门专业课的先导课,但对于绝大多数计算机专业认识还停留在娱乐层面的大一学生来说,初次接触离散数学难免感... 详细信息

新时代,高校教育面临新的挑战和机遇之机,新的以德育人的教育观念正在形成.计算机相关的教学中,离散数学课程是数据结构等其他多门专业课的先导课,但对于绝大多数计算机专业认识还停留在娱乐层面的大一学生来说,初次接触离散数学难免感觉晦涩难懂.考虑到学生对思政课程的长期学习和熟悉,本文把离散数学和思政课程相结合的新模式,使学生以思政元素来理解专业知识点,同时在学习专业知识过程中进行思政教育,两者相得益彰.

关键词：离散数学课程思政课程改革

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MRAU-Net:基于改进U-Net和注意力机制的视网膜血管分割

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计算机系统应用 2025年第6期 138-145页

作者：谢佳锋廖光忠武汉科技大学计算机科学与技术学院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

由于眼底图像背景复杂、毛细血管细小且模糊以及噪声干扰等原因,传统视网膜血管分割算法容易出现识别不准确和断连等问题.针对这些问题,提出一种基于改进U-Net和注意力机制的视网膜血管分割算法(MRAUNet).为解决特征提取不充分问题,设... 详细信息

由于眼底图像背景复杂、毛细血管细小且模糊以及噪声干扰等原因,传统视网膜血管分割算法容易出现识别不准确和断连等问题.针对这些问题,提出一种基于改进U-Net和注意力机制的视网膜血管分割算法(MRAUNet).为解决特征提取不充分问题,设计了多尺度残差卷积模块(MSRCB)来代替U-Net传统的卷积块;为了减少信息丢失和噪声干扰,在瓶颈层嵌入双维注意力优化模块(DAOM);为了减少在编解码过程中造成的信息丢失,构建了一种新的多尺度密集空洞卷积块(MDCB),并与传统的跳跃连接相结合.在DRIVE和CHASE＿DB1两个公开数据集上进行了实验, F1-score分别为82.92%、83.75%, AUC分别为98.87%、98.96%,灵敏度分别为84.50%、83.82%,准确率分别为97.11%、97.63%.实验结果表明MRAU-Net较现有优秀算法拥有更优异的性能表现.

关键词：视网膜血管图像分割深度学习 U-Net 注意力机制多尺度密集空洞卷积

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一种基于深度学习的自适应医学超声图像去斑方法

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电子与信息学报 2020年第7期42卷 1782-1789页

作者：付晓薇杨雪飞陈芳李曦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 华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室武汉430074 武汉科技大学校医院超声影像科武汉430065 华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

针对传统医学超声图像去斑方法的不足,该文提出一种自适应多曝光融合框架和前馈卷积神经网络模型图像去斑方法。首先,制作超声图像训练数据集;然后,提出一种自适应增强因子的多曝光融合框架,增强图像进行有效特征提取;最后,通过网络训... 详细信息

针对传统医学超声图像去斑方法的不足,该文提出一种自适应多曝光融合框架和前馈卷积神经网络模型图像去斑方法。首先,制作超声图像训练数据集;然后,提出一种自适应增强因子的多曝光融合框架,增强图像进行有效特征提取;最后,通过网络训练去斑模型并获得去斑后的图像。实验结果表明,该文较已有的方法,能更有效地滤除医学超声图像中的斑点噪声并更多的保留图像细节。

关键词：超声图像深度学习多曝光融合框架乘性斑点噪声

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中文图文数据集构建

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武汉大学学报（理学版） 2020年第3期66卷 253-260页

作者：邓洲刘茂福胡慧君冯文贺武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉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湖北武汉430065 广东外语外贸大学语言工程与计算实验室广东广州510420

为了从更深层次语义信息来描述图像,定义了图像、文本、事件文本、事件图、图像关键要素和文本关键要素六元组,以六元组为对象建立了中文图文数据集。基于事件语义模型与事件语义标注规范,在对采集的图像文本标注事件语义角色与事件关... 详细信息

为了从更深层次语义信息来描述图像,定义了图像、文本、事件文本、事件图、图像关键要素和文本关键要素六元组,以六元组为对象建立了中文图文数据集。基于事件语义模型与事件语义标注规范,在对采集的图像文本标注事件语义角色与事件关系的基础上,采用事件图对其语义进行形式化表示。对该中文图文数据集的统计分析表明,该数据集中各个事件语义角色都有所涉及且分布适中,图文对应区域数量相对句子长度表现适中,图文对数据质量较高。

关键词：图像标题生成事件语义角色图文数据集事件图

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基于虚拟蚂蚁的局部优化蚁群算法

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控制与决策 2019年第11期34卷 2459-2468页

作者：李俊周虎李波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

蚁群算法在解决一些NPC(Non-deterministic polynomial complete)问题时具有较大的优势,但也存在一些不足,如收敛精度低、收敛速度慢等.为了平衡收敛精度与收敛速度之间的矛盾,提出一种基于虚拟蚂蚁的局部优化蚁群算法.该算法通过降低... 详细信息

蚁群算法在解决一些NPC(Non-deterministic polynomial complete)问题时具有较大的优势,但也存在一些不足,如收敛精度低、收敛速度慢等.为了平衡收敛精度与收敛速度之间的矛盾,提出一种基于虚拟蚂蚁的局部优化蚁群算法.该算法通过降低重复计算资源的比例来提高计算资源的利用率,从而提升较少迭代次数时的精度.对单位信息素和全局更新策略进行调整,使之与所提出的算法匹配.同时,增加两点局部优化算子——点交换和交叉去除,加快收敛速度,进一步提高解的精度.通过约束局部优化算子的参数,减少局部优化的计算量,使整体算法的复杂度与基本蚁群算法大致相当.从最终的实验数据可以得出,所提出的算法在较少迭代次数的情况下可以得出较高的精度,在收敛速度与收敛精度之间实现较好的平衡.

关键词：虚拟蚂蚁交叉去除点交换单位信息素平衡矛盾蚁群算法

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