检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2025年第1期30卷 83-94页

作者：刘春晓胡鹏靖厉世昌王成骅凌云浙江工商大学计算机科学与技术学院杭州310018

目的在雾霾环境下拍摄的图像通常具有结构对比度较低、细节信息模糊和颜色饱和度失真等特点。虽然目前的去雾算法已经能较好地处理均质雾霾图像,但是对于非均质雾霾图像的去雾能力仍较差。为此,提出了一种面向非均质雾霾图像去雾的解耦... 详细信息

目的在雾霾环境下拍摄的图像通常具有结构对比度较低、细节信息模糊和颜色饱和度失真等特点。虽然目前的去雾算法已经能较好地处理均质雾霾图像,但是对于非均质雾霾图像的去雾能力仍较差。为此,提出了一种面向非均质雾霾图像去雾的解耦合三阶段增强网络。方法通过颜色空间变换将输入图像解耦为亮度、饱和度和色度3个通道之后,该算法首先通过对比度增强模块增强亮度图的对比度,使去雾结果具有更清晰的结构和细节信息;然后,通过饱和度增强模块增强图像的饱和度,使去雾结果具有更鲜艳的颜色;最后,使用颜色矫正增强模块对总体颜色进行微调,使去雾结果更符合人眼视觉感知。特别地,在饱和度增强模块中设计了一个雾霾密度编码矩阵,通过计算亮度图在对比度增强前后的梯度差异,估计出雾霾图像的雾霾密度信息,为饱和度增强模块提供指导,以保证饱和度恢复的准确性。结果在3个数据集上与14种方法进行了对比实验,本文方法在NHD(nonhomogeneous dataset)数据集上得到了最优结果,相比于性能第2的模型,平均峰值信噪比提升了8.5 dB,平均结构相似性提升了0.12;在Real-World数据集中,本文方法的感知雾密度预测值为0.47,雾密度估计值为0.21,均处于前列;在SOTS(synthetic object testing set)数据集中,本文方法的平均峰值信噪比为16.52 dB,平均结构相似性为0.80,在人眼感知效果方面不输于已有方法。结论本文所提方法对于非均质雾霾图像具有优秀的处理能力,可以有效地去除图像的雾霾并还原出雾霾图像的真实细节信息和颜色。

关键词：深度学习非均质图像去雾饱和度增强对比度增强三阶段增强雾霾密度编码矩阵

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结合浓度划分与图像融合的多分支非均质图像去雾

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中国图象图形学报 2025年第3期30卷 798-810页

作者：金鑫乐刘春晓叶爽爽王成骅周子翔浙江工商大学计算机科学与技术学院杭州310018

目的目前的去雾算法已能够较好地处理均质的薄雾图像,但针对雾霾浓度不同的非均质雾霾图像往往具有较低的去雾性能。为此,提出了结合浓度划分与图像融合的多分支非均质图像去雾算法。方法本文将单幅非均质雾霾图像视为由多个具有均质薄... 详细信息

目的目前的去雾算法已能够较好地处理均质的薄雾图像,但针对雾霾浓度不同的非均质雾霾图像往往具有较低的去雾性能。为此,提出了结合浓度划分与图像融合的多分支非均质图像去雾算法。方法本文将单幅非均质雾霾图像视为由多个具有均质薄雾或者均质浓雾的局部区域组成,通过分别解决单幅非均质雾图中的不同均质雾霾区域来进行整幅非均质图像去雾。首先在不同均质雾霾浓度的去雾数据集上训练了多个图像增强网络,以得到针对不同均质雾霾浓度的图像增强模型,它们对于相应雾霾浓度的图像区域具有较好的增强性能。由于单个图像增强模型只能较好地增强一幅非均质雾霾图像中具有对应雾霾浓度的图像区域,但对其他不同雾霾浓度的图像区域可能存在去雾力度不足或者过度增强的现象,本文又设计了一个图像融合网络,将多个初始图像增强结果中的优势区域进行融合,得到最终的图像去雾结果。结果大量的实验结果显示,在合成雾霾数据集FiveK-Haze上,本文算法与排名第2的SCAN(self-paced semi-curricular attention network)方法相比在峰值信噪比(peak signal-tonoise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)有参考指标上分别提高了5.2866 dB和0.1138。在真实雾霾数据集Real-World上,本文算法与排名第2的DEAN(detail-enhanced convolution and content-guided attention network)方法相比,在FADE(fog aware density evaluator)和HazDes无参考指标上分别降低了0.0793和0.0512。在室内合成测试数据集SOTS-indoor(synthetic objective testing set)上,本文算法的PSNR和SSIM指标比排名第2的DeFormer方法分别提高了2.5182 dB和0.0123。在室外合成测试数据集SOTS-outdoor上,本文算法在PSNR指标上比排名第2的SGID-PFF(self-guided image dehazing using progressive feature fusion)方法提高了2.832 dB,在SSIM指标上比排名第2的DeFormer方法提高了0.0238。结论与已有的单幅图像去雾方法相比,本文算法能够有效增强非均质雾霾图像,具有更高的鲁棒性,展现出较好的性能指标。

关键词：图像去雾非均质雾霾图像雾霾浓度划分图像融合多分支神经网络

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基于美学与显著性感知回归的图像裁剪方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：周佳豪南方哲宋超杨柏林浙江工商大学计算机科学与技术学院

针对现有图像裁剪方法存在美学与裁剪内在关联模糊及构图完整性缺失问题，本文提出一种可解释的美学与显著性感知的图像裁剪方法. 首先，构建特征提取网络，分别生成美学区域分布图与视觉显著性特征图; 其次，通过空间感受损失融合... 详细信息

针对现有图像裁剪方法存在美学与裁剪内在关联模糊及构图完整性缺失问题，本文提出一种可解释的美学与显著性感知的图像裁剪方法. 首先，构建特征提取网络，分别生成美学区域分布图与视觉显著性特征图; 其次，通过空间感受损失融合调整两类特征，定位关键构图要素; 最后，设计基于锚点引导回归器，实施从粗粒度到细粒度的裁剪框预测. 在FCDB和FLMS数据集上的实验表明，该方法在保持主体完整性的同时，图像裁剪的精度优于现有主流方法. 在FLMS数据集上， IoU平均提升约1.72%， mBDE平均提升约17.05%.

关键词：图像裁剪美学显著性锚点回归

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回流对城镇污水处理厂A^(2)O-MBR工艺除磷效果影响及机制-工程化规模研究

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环境科学学报 2025年第2期45卷 31-44页

作者：董君兰楼菊青王如意刘春晓浙江工商大学环境科学与工程学院杭州310012 浙江工商大学计算机科学与技术学院杭州310012

本研究对两个同样采用A^(2)O-MBR工艺的城镇污水处理厂在不同回流条件下的运行监测数据进行了深入分析.检测分析了沿程水相和泥相中磷浓度、胞外聚合物(EPS)含量及微生物群落结构,并开展了非原位批次实验,深入分析了释磷/吸磷、挥发性... 详细信息

本研究对两个同样采用A^(2)O-MBR工艺的城镇污水处理厂在不同回流条件下的运行监测数据进行了深入分析.检测分析了沿程水相和泥相中磷浓度、胞外聚合物(EPS)含量及微生物群落结构,并开展了非原位批次实验,深入分析了释磷/吸磷、挥发性脂肪酸(VFA)以及聚羟基烷酸酯(PHA)、糖原(Glyc)的变化情况,揭示了不同回流条件下不同形态磷浓度的变化及机制.结果发现,在较低内回流比(缺氧池回流至厌氧池R1=100%、好氧池回流至缺氧池R2=200%)和较高外回流比(MBR回流至好氧池R3=500%)时,系统中溶解性总磷(DTP)浓度先上升后下降,且出水磷浓度较低,各单元贡献率计算发现好氧吸磷量显著高于厌氧释磷量.同时,微生物群落的丰富度和多样性显著较高,典型聚磷菌(PAOs)Candidatus Accumulibacter、Dechloromonas相对丰度较高,除磷性能较好.然而,在较高内回流比(R_(1)=200%、R_(2)=300%)和较低外回流比(R_(3)=400%)时,DTP浓度持续下降,未观察到明显的释磷现象,主要的吸磷过程发生在缺氧阶段.厌氧、缺氧段硝态氮(NO_(3)^(-)-N)、溶解氧(DO)和氧化还原电位(ORP)较高,不利于生物除磷性能的发挥.此外,EPS含量及PN/PS比值较低,表明微生物活性受到抑制.非原位释磷/吸磷批次实验进一步验证了这一点,单位释磷速率低,且糖原分解量和PHA产生量均较小.微生物群落分析显示,Nitrospira、Ferruginibacter和IMCC26207为代表性分类菌群.研究结果可为A^(2)O-MBR工艺的污水处理厂的优化运行提供理论依据.

关键词：回流比生物除磷 A2O工艺微生物群落

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中国英语口译学习者语境构建能力验证分析

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外语教学 2025年第1期46卷 86-93页

作者：谌莉文赵芳贤谢波浙江工商大学外国语学院浙江工商大学计算机科学与技术学院

语境构建已成为当下口译语境研究的共识,但对口译学习者语境构建能力的构念效度仍缺乏评估。本文对国内4所高校312名英语口译学习者开展交传测试和问卷调查,运用AMOS建模工具,验证分析语境构建能力的要素构成和运作机理及其对口译信息... 详细信息

语境构建已成为当下口译语境研究的共识,但对口译学习者语境构建能力的构念效度仍缺乏评估。本文对国内4所高校312名英语口译学习者开展交传测试和问卷调查,运用AMOS建模工具,验证分析语境构建能力的要素构成和运作机理及其对口译信息忠实度的影响。结果显示,中国英语口译学习者语境构建能力与情景融入、文化沟通、语篇推理、心理调控4个潜在变量的在线运作有关,前者对后四者的作用力呈递增趋势;同时,语境构建能力与口译信息忠实度直接正相关,4个潜在变量通过语境构建能力间接作用于口译信息忠实度。分析表明,掌握语境资源并不能自动提升传译效果,教学培训中不仅要培养学生的语境资源获取能力,更应着力培养学生语境资源运用能力,重点强化其心理调控能力训练。

关键词：口译学习者语境构建能力构念效度验证分析

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基于SfM与Instant-NGP的田间大豆植株三维重建方法

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农业工程学报 2025年第1期41卷 171-180页

作者：曹鑫秦绪佳徐晓刚浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310012 之江实验室杭州311500 浙江工商大学计算机科学与技术学院杭州310018

针对以往田间环境下大豆植株三维重建过程中存在的数据采集设备成本较高、重建阶段耗时较长等问题,该研究提出一种基于运动检测自适应抽帧、运动恢复结构(structure from motion,SfM)与即时神经图形原语(instant neural graphics primit... 详细信息

针对以往田间环境下大豆植株三维重建过程中存在的数据采集设备成本较高、重建阶段耗时较长等问题,该研究提出一种基于运动检测自适应抽帧、运动恢复结构(structure from motion,SfM)与即时神经图形原语(instant neural graphics primitives,Instant-NGP)的田间大豆植株三维重建方法SfM-INGP。该方法旨在提供一套低成本、高效率且高质量的田间大豆植株三维重建方案。首先,在田间环境下利用消费级智能手机环绕拍摄大豆植株全景视频,并基于运动检测的自适应速率抽帧方式获取大豆植株多视角图像序列,以减少冗余数据并提升计算效率;其次,利用SfM算法从多视角图像中恢复相机位姿,生成稀疏点云,为后续重建提供位姿信息;最后,通过Instant-NGP算法对含有位姿信息的大豆植株图像进行多分辨率哈希编码,将其输入小型多层感知机进行训练,以完成高效的三维重建。试验结果表明,在重建效率方面,与多视图立体视觉(motion-multi view stereo,MVS)和神经辐射场(neural radiance fields,NeRF)方法相比,SfM-INGP的平均重建时间为2.82 min,分别大幅缩短90.7%和99.4%;在重建质量方面,SfM-INGP的平均峰值信噪比为24.47 dB,较MVS和NeRF分别有效提高15.4%和9.3%;在重建精度方面,SfM-INGP的均方误差为0.15,显著低于MVS的0.46和NeRF的0.37;在计算资源消耗方面,SfM-INGP的平均显存消耗为6.57 GB,虽略高于MVS的5.73 GB,但远低于NeRF的14.81 GB,展现了SfM-INGP方法在重建效率、质量、精度与计算资源消耗之间的良好平衡。该研究提出的方法在实际农业田间环境下通过低成本的数据采集设备,实现了高效率且高质量的田间大豆植株三维重建,为大豆信息化育种平台建设提供了重要的技术支持和数据基础,在其他田间作物的三维重建中具有广泛应用潜力,为未来大规模农业信息化建设提供可行性方案。

关键词：图像处理三维重建大豆 Instant-NGP SfM 神经辐射场

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多尺度注意力约束的人脸视频血压预测：EBP-Net

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计算机工程 2025年

作者：周运梁何源夏冯子麒郑乃弋徐晓刚徐冠雷陈少辉浙江工商大学计算机科学与技术学院浙江工业大学之江学院信息工程学院

血压作为评估心血管健康的关键指标，在日常居家血压监测中，除传统的血压仪外，目前研究人员采用的主流方式仍为使用多个生理信号结合等一些非端到端测量方式，这些方式存在的缺点是采集多个生理信号较为困难且成本昂贵，另外难以保持... 详细信息

血压作为评估心血管健康的关键指标，在日常居家血压监测中，除传统的血压仪外，目前研究人员采用的主流方式仍为使用多个生理信号结合等一些非端到端测量方式，这些方式存在的缺点是采集多个生理信号较为困难且成本昂贵，另外难以保持采集信号的时间同步性。另一种现存的利用人脸视频预测血压，即端到端的方式，这种方式在一定程度上提拓宽了适用场景，但大多方法在感兴趣区域的选取、预测准确度等方面仍存在问题。为解决这些问题，提出一种融合多尺度注意力结构在可见光场景下远程血压预测方法。首先对每个人脸视频候选窗口进行分类和回归提取有效皮肤区域，并利用基于光流的技术从连续的有效人脸区域中提取远程光学脉动(Remote Photoplethysmography)信号，并将完整的rPPG信号通过小波变换滤波，去趋势等方式提取稳健rPPG信号。其次提出的EBP-Net引入并改进一种新的高效多尺度注意力模块(EMA)和多尺度融合模块(MSF)，不仅能够在不降低通道维度的情况下增强深度视觉表示的特征，而且可以通过多尺度特征的捕捉和层次化表达，显著提升模型对生理信号的理解能力和预测能力。实验结果显示，收缩压在两个数据集上的表现在已达到英国高血压协会(BHS)C级标准，同时，舒张压达到B级标准，收缩压和舒张压的MAE分别达到6.82和5.17，低于近期同等研究结果。与其他模型相比，本文方法更具有泛化能力和更低的误差，为人脸血压水平检测提供有效方法和建议。

关键词：多尺度注意力脉动信号血压估算光流 rPPG信号

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YGL-SLAM:动态场景下基于点和线的语义SLAM系统

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计算机工程 2025年第3期51卷 95-104页

作者：戴康佳徐慧英朱信忠李悉钰黄晓陈国强张志雄浙江师范大学计算机科学与技术学院浙江金华321004 北京极智嘉科技股份有限公司北京100012 浙江师范大学教育学院浙江金华321004 浙江航天润博测控技术有限公司浙江杭州311200 浙江工商大学计算机科学与技术学院浙江杭州310018

传统的视觉同步定位与建图(SLAM)系统是基于静态环境这一假设的,然而在现实场景中往往存在动态物体,这可能导致SLAM位姿估计和地图构建的精度下降、鲁棒性变差,甚至出现跟踪丢失的情况。针对上述问题,基于ORB-SLAM2提出新的语义SLAM系统... 详细信息

传统的视觉同步定位与建图(SLAM)系统是基于静态环境这一假设的,然而在现实场景中往往存在动态物体,这可能导致SLAM位姿估计和地图构建的精度下降、鲁棒性变差,甚至出现跟踪丢失的情况。针对上述问题,基于ORB-SLAM2提出新的语义SLAM系统(YGL-SLAM)。该系统首先使用轻量级目标检测算法YOLOv8n追踪动态对象,获得动态对象的语义信息。然后在跟踪线程的同时提取点特征和线特征,根据获取的语义信息利用Z-score和对极几何算法剔除动态特征,以改进SLAM在动态场景中的表现。此外,鉴于轻量级目标检测算法在追踪动态对象时存在连续帧的漏检测问题,设计了基于相邻帧的检测补偿方法。在公开数据集TUM和Bonn上的测试结果表明,相比ORB-SLAM2,YGL-SLAM系统准确率提升超过90%,对比其他动态SLAM,YGL-SLAM也具有较高的准确度和鲁棒性。

关键词：动态场景语义同步定位与建图线特征深度学习 YGL-SLAM系统

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基于红外油墨标记的舞台演员跟踪算法

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浙江大学学报(理学版) 2025年第1期52卷 50-58页

作者：李平陈书界王登辉刘钟淋王勋周迪丁勇浙江工商大学计算机科学与技术学院浙江省大数据与未来电子商务技术重点实验室浙江杭州310018 浙江宇视科技有限公司浙江杭州310051 浙江大学集成电路学院浙江杭州310058

随着深度学习技术的不断成熟,基于深度学习的多目标跟踪研究取得了巨大进展。在良好光照条件下,现有基于深度学习的多目标跟踪算法能实现实时、稳定跟踪。然而,在极限光照与遮挡严重的舞台演出环境中,对舞台演员的稳定跟踪仍然面临巨大... 详细信息

随着深度学习技术的不断成熟,基于深度学习的多目标跟踪研究取得了巨大进展。在良好光照条件下,现有基于深度学习的多目标跟踪算法能实现实时、稳定跟踪。然而,在极限光照与遮挡严重的舞台演出环境中,对舞台演员的稳定跟踪仍然面临巨大挑战。舞台演出存在演员表观相似、光照变化剧烈、遮挡频繁等问题,直接使用现有跟踪算法因演员身份切换频繁,导致基于演员跟踪的下游工作,如演员动作识别、虚实投影等无法有效开展。为此,提出了一种基于近红外油墨的舞台演员跟踪算法。由于舞台光源能量谱集中在可见光波段,红外光环境较干净,因此,在红外波段设计了一种抗遮挡、隐形的(可见光下不可见)油墨标记,以增强演员表观辨识度,即将红外油墨以二值环形码方式添加在演员服饰上,将环形码对应的类别标签作为关联演员ID,实现对舞台演员的稳定跟踪。在仿真与真实的标记数据集上的实验结果表明,基于红外油墨的二值环形码在60%的遮挡率下仍能达到90%以上的识别准确率,具有很好的抗遮挡性能。演员跟踪实验结果表明,基于交集比指标的帧内数据关联算法能提升ID跟踪轨迹的稳定性,将其应用于现有跟踪模型,ID的召回率和准确率均得到了较大提升。在不影响舞台演出与观演体验的前提下,解决了舞台暗光、演员表观相似导致的跟踪不稳定问题,且算法成本低、可行性高,在舞台演艺行业具有广泛的应用前景。

关键词：多目标跟踪舞台演出红外标记抗遮挡 ID稳定

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一种基于元学习的改进YOLO钢管表面缺陷小样本检测模型

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机电工程 2025年

作者：李凌波田彦江旭东董宝力浙江经济职业技术学院图书信息中心网络技术教育研究所浙江工商大学计算机科学与技术学院浙江理工大学机械工程学院

针对产品表面缺陷样本数稀缺时的深度学习缺陷检测效果不佳问题，提出了一种基于元学习策略的改进YOLO-SBN模型，用于小样本缺陷检测。首先，为了提高提取全局特征信息的能力，采用了Swin Transformer作为骨干网络模型，引入注意力机制... 详细信息

针对产品表面缺陷样本数稀缺时的深度学习缺陷检测效果不佳问题，提出了一种基于元学习策略的改进YOLO-SBN模型，用于小样本缺陷检测。首先，为了提高提取全局特征信息的能力，采用了Swin Transformer作为骨干网络模型，引入注意力机制提取了特征图的判别能力；然后，为了提高特征融合能力并降低计算复杂度，通过加权双向特征金字塔网络（BiFPN）结构优化了特征提取器的颈部网络，平衡了YOLO-SBN模型的有效性和效率；最后，采用归一化注意力模块(NAM)优化权重调整了模块，增强了浅层缺陷特征的模型表达，并基于这些增强的特征进行了检测。使用金属表面热轧缺陷公开数据集NEU-DET验证了YOLO-SBN模型的算法性能。研究结果表明：对于小样本缺陷检测，YOLO-SBN模型在平均准确率（mAP）方面提高了4.1%；在新类缺陷样本规模数量为50的小样本情况下，改进后的检测模型对新类数据适应性最强。由此可见，该YOLO-SBN模型在提高检测精度和提升模型泛化能力方面具有一定优势。

关键词：小样本目标检测表面缺陷元学习特征网络归一化注意力模块平均准确率双向特征金字塔网络(BiFPN)

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