检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学:信息科学 2025年第5期 1051-1072页

作者：章星明谢科黄鹏頔刘奕林黄惠深圳大学计算机与软件学院可视计算研究中心

随着轻型消费级无人机产品的兴起以及三维重建技术的不断进步,利用航空摄影测量技术重建大规模城市场景已成为可能.已有的方法通常采用“先探索–后规划采集”的两次飞行策略:首次飞行通过预定义的模式对场景进行稀疏扫描并进行初步重建... 详细信息

随着轻型消费级无人机产品的兴起以及三维重建技术的不断进步,利用航空摄影测量技术重建大规模城市场景已成为可能.已有的方法通常采用“先探索–后规划采集”的两次飞行策略:首次飞行通过预定义的模式对场景进行稀疏扫描并进行初步重建.随后,基于粗糙模型规划出最优的第2次飞行路径,以实现密集的图像采集.然而,这类方法存在一些问题,例如代理模型的重建对现场计算能力要求较高,并且粗糙代理模型无法准确捕捉场景结构中的细节特征,如角点、结构线和平面,生成的几何信息过于平滑.针对上述问题,本文首先提出了一种基于航拍图像的快速临场空间感知方法.该方法利用RGB图像数据和表面法向量数据进行面结构的精确检测和提取,并基于运动中恢复结构(structure-from-motion, SFM)数据和表面法向量,迅速恢复每个面结构的深度信息.与像素级多视图立体视觉(multi-view stereo, MVS)方法相比,本方法在速度上具有显著优势.其次,本文提出了一种创新的路径规划算法.该算法能够根据算法生成的初始候选视角集合,在保持重建质量的同时,最大限度地减少视角数量,并规划出最短的飞行路径,实现良好的场景覆盖和重建精度.本文方法能够在无人机航拍现场即时对航拍图像进行数据分析,现场即可获得分析结果,显著降低了现场作业时间和计算成本.

关键词：临场空间感知无人机路径规划城市场景重建

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城区场景建筑物单体分割与结构重建耦合研究

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中国科学：信息科学 2024年第2期54卷 281-300页

作者：董梦成谢科黄惠深圳大学计算机与软件学院可视计算研究中心深圳518060

随着无人机以及激光雷达在测绘领域的大规模应用,大量的城市场景稠密三维网格模型被生产出来,对其进行建筑物单体分割与结构化重建是计算机图形学领域极具挑战性的研究问题.本文对此提出了一种城区场景建筑物单体分割与结构化重建耦合... 详细信息

随着无人机以及激光雷达在测绘领域的大规模应用,大量的城市场景稠密三维网格模型被生产出来,对其进行建筑物单体分割与结构化重建是计算机图形学领域极具挑战性的研究问题.本文对此提出了一种城区场景建筑物单体分割与结构化重建耦合处理的方法.首先,本文基于马尔可夫(Markov)随机场从场景中提取建筑物轮廓;然后,基于提取出的建筑物轮廓以及人造建筑竖直方向的规则性,引入了一种新的建筑物结构化模型——多层轮廓模型;最后,设计了一个自顶向下的城区场景建筑物单体分割与结构化重建耦合处理的并行系统,该系统能够高效地处理大规模城区场景.实验结果表明,本文方法生成的结构化模型最高实现了厘米级的精度.

关键词：建筑物单体分割结构重建耦合处理城市场景理解马尔可夫随机场

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简单交互式医学图像隐式曲面配准方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2017年第2期29卷 229-235页

作者：马林黄惠中国科学院深圳先进技术研究院可视计算研究中心深圳518055 深圳大学计算机与软件学院深圳518060

对高分辨率体数据构成的医学图像进行隐式曲面配准是一件耗时的工作,对于发育未完全的儿童头骨中包含的大量不连续空洞这样的复杂情况,全自动算法一般难以处理,为此提出一种交互式的快速配准方法.首先对一定范围内体数据进行采样得到目... 详细信息

对高分辨率体数据构成的医学图像进行隐式曲面配准是一件耗时的工作,对于发育未完全的儿童头骨中包含的大量不连续空洞这样的复杂情况,全自动算法一般难以处理,为此提出一种交互式的快速配准方法.首先对一定范围内体数据进行采样得到目标点集;而后将定义在模板网格上的局部最刚性变换能量引入非刚性最近点迭代配准中作为自动配准框架;在此基础上,加入用户实时交互对局部区域结果进行调整与优化.实验结果表明,对于平均120万体素采样点,该方法能够在13 s内完成配准过程,并且与marching cubes结果具有相似准确度.

关键词：曲面配准快速变形网格优化交互式改进

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渐进特征提取和频域信息补充的多模态医学图像融合

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中国图象图形学报 2025年第5期 1510-1527页

作者：李夫辰高珊珊刘峥张彩明周元峰山东财经大学计算机科学与技术学院山东省数字经济轻量智算与可视化重点实验室山东省中美数字媒体国际合作研究中心山东大学软件学院山东省未来智能计算协同创新中心

目的如何充分保留各模态独有特征的细节以及有效整合模态间共有特征是多模态医学图像融合领域亟待突破的共性问题。目前常用的双分支图像编码方法存在对模态间相互依赖、相互关联的共有特征信息交互方式不够完善、过程不够充分的问题... 详细信息

目的如何充分保留各模态独有特征的细节以及有效整合模态间共有特征是多模态医学图像融合领域亟待突破的共性问题。目前常用的双分支图像编码方法存在对模态间相互依赖、相互关联的共有特征信息交互方式不够完善、过程不够充分的问题，影响了多模态成像间特征相关性的建立。对此，设计了基于渐进特征提取、频域信息补充以及Swin Transformer结合卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）重建的多尺度医学图像融合网络。方法首先，设计基于梯度信息引导的多尺度特征提取模块，渐进式提取图像的共有特征以及不同模态的独有特征；然后，结合交叉注意力设计渐进式融合模块，实现不同模态间的空域信息交互增强，以及频域高低频位置信息引导的针对性的多模态信息融合；最后，设计Swin-CNN重建模块，建立医学图像全局和局部区域相应特征之间的联系。结果在3个公开融合数据集进行实验，在MRI-SPECT(magnetic resonance imaging-single photon emission computed tomography)和MRI-PET(magnetic resonance imaging-positron emission tomography)融合任务中，与8种最先进方法相比，视觉融合任务评价指标均取得最优，相比性能第2的模型，互信息（mutual information,MI）分别提高4.42%和17.30%，离散余弦特征互信息（discrete cosine transform feature mutual information,FMIdct）分别提高5.17%和11%。在GFP-PC(green fluorescent protein-phase contrast)融合任务中，取得6项最优和2项次优，相比性能第2的模型，MI和VIF(visual information fidelity)分别提高16.43%和16.87%。结论提出的融合模型通过三分支架构的共同和独有特征提取能力，充分挖掘不同模态图像特征并渐进式整合多尺度信息，利用结合交叉注意力的渐进融合模块引导模型针对性地融合高低频特征，在重建过程中同时关注医学图像全局和局部的属性信息，有效提高了多模态医学图像融合的质量。

关键词：多模态医学图像融合多尺度渐进式提取融合频域信息引导全局—局部重建

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基于多频段排列熵的脑电信号复杂度分析

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中国生物医学工程学报 2025年第02期 153-164页

作者：牛焱高凯丁茹男温昕周梦妮相洁太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院) 太原理工大学软件学院中国科学院深圳先进技术研究院医学人工智能研究中心

复杂性分析在脑电(EEG)信号研究中有重要的意义。多元熵方法是有效的信号复杂性分析技术，但已有多元熵研究将变量设置为多通道时间序列，从多频段分析角度对大脑动力学的复杂性量化尚未得到广泛探索。对多元排列熵(mvPE)算法进行改进... 详细信息

复杂性分析在脑电(EEG)信号研究中有重要的意义。多元熵方法是有效的信号复杂性分析技术，但已有多元熵研究将变量设置为多通道时间序列，从多频段分析角度对大脑动力学的复杂性量化尚未得到广泛探索。对多元排列熵(mvPE)算法进行改进，本研究提出多频段排列熵(mFPE),从时频维度上对大脑的复杂性进行更为细致的衡量。研究基于模拟数据和3组真实EEG数据对算法性能进行了分析。利用1/f噪声和高斯白噪声以及MIX模型产生的模拟数据，结果发现，与mvPE相比，mFPE表现出更高的灵敏度、较短的数据长度要求以及良好的抗噪性能。将mFPE算法应用于14名帕金森患者和14名健康对照的EEG数据的分析。结果发现，mFPE能显著区分正常人和病人的脑活动，并实现78.7%的分类准确率，优于mvPE(72.8%);其次，利用14名抑郁倾向患者和14名健康对照的EEG数据也发现mFPE相较于mvPE,准确率提高了6.6%;最后，利用32名正常人的视觉任务EEG数据，mFPE有效地揭示了不同任务刺激引起的EEG活动的改变，不同任务的分类准确率也均高于mvPE。mFPE算法为EEG信号复杂性的动态分析提供了新的视角和有效工具，有望在神经疾病诊断、脑功能研究及认知科学领域发挥重要作用。

关键词：脑电多元排列熵多频段排列熵复杂度分析

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基于特征识别的3维人脸动画模型自动构造

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中国图象图形学报 2012年第12期17卷 1540-1547页

作者：徐明乔宁博文振焜曾新采振祥深圳大学信息中心深圳518060 深圳大学计算机与软件学院深圳518060 中南大学信息可视艺术与设计研究中心长沙410083

针对3维人脸动画应用中,需要手工事先标定肌肉模型的控制点、工作区域和设置各种计算参数,造成工作量大、修改困难、移植性差等弊端,提出自动构造各种肌肉模型及确定它们计算参数的方法。研究工作包括:综合运用法向量变化率、高斯曲率... 详细信息

针对3维人脸动画应用中,需要手工事先标定肌肉模型的控制点、工作区域和设置各种计算参数,造成工作量大、修改困难、移植性差等弊端,提出自动构造各种肌肉模型及确定它们计算参数的方法。研究工作包括:综合运用法向量变化率、高斯曲率、高斯纹理模型等参数研究3维人脸几何及纹理特征的快速检测方法;设计基于邻域生长和候选点聚类分析的识别算法来识别人脸五官部位的特征点;在此基础上,自动确定各种肌肉模型的位置结构、工作区域和计算参数,实现人脸动画所需的肌肉模型构造和装配的自动化。应用工作结果表明,基于特征识别的3维人脸动画肌肉模型自动构造方法移植性好、精度较高,提高了动画建模工作的效率。

关键词：人脸动画人脸特征识别肌肉模型构建自动标定

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显式知识推理和深度强化学习结合的动态决策

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软件学报 2023年第8期34卷 3821-3835页

作者：张昊迪陈振浩陈俊扬周熠连德富伍楷舜林方真深圳大学计算机与软件学院广东深圳518052 上海脑科学与类脑研究中心上海200031 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230026 香港科技大学计算机科学与工程系中国香港999077

近年来,深度强化学习在序列决策领域被广泛应用并且效果良好,尤其在具有高维输入、大规模状态空间的应用场景中优势明显.然而,深度强化学习相关方法也存在一些局限,如缺乏可解释性、初期训练低效与冷启动等问题.针对这些问题,提出了一... 详细信息

近年来,深度强化学习在序列决策领域被广泛应用并且效果良好,尤其在具有高维输入、大规模状态空间的应用场景中优势明显.然而,深度强化学习相关方法也存在一些局限,如缺乏可解释性、初期训练低效与冷启动等问题.针对这些问题,提出了一种基于显式知识推理和深度强化学习的动态决策框架,将显式的知识推理与深度强化学习结合.该框架通过显式知识表示将人类先验知识嵌入智能体训练中,让智能体在强化学习中获得知识推理结果的干预,以提高智能体的训练效率,并增加模型的可解释性.将显式知识分为两种,即启发式加速知识与规避式安全知识.前者在训练初期干预智能体决策,加快训练速度;而后者将避免智能体作出灾难性决策,使其训练过程更为稳定.实验表明,该决策框架在不同强化学习算法上、不同应用场景中明显提高了模型训练效率,并增加了模型的可解释性.

关键词：知识表示与推理可解释性深度强化学习动态序列决策

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基于数字色彩系统的城市色彩设计

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深圳大学学报（理工版） 2015年第1期32卷 102-109页

作者：田少煦单皓傅向华深圳大学国家文化创新研究中心深圳518060 深圳大学建筑与城市规划学院深圳518060 深圳大学计算机与软件学院深圳518060

分析我国城市色彩设计的基础理论,解剖当前城市色彩设计媒介单一、色彩域狭窄、设计方法简单等现状,找出其与城市建设之间存在的差距.引入跨媒介色彩理论,提出基于数字色彩系统的城市色彩设计方法,该方法通过融合色料媒介和数字色彩媒介... 详细信息

分析我国城市色彩设计的基础理论,解剖当前城市色彩设计媒介单一、色彩域狭窄、设计方法简单等现状,找出其与城市建设之间存在的差距.引入跨媒介色彩理论,提出基于数字色彩系统的城市色彩设计方法,该方法通过融合色料媒介和数字色彩媒介,承载城市文脉和色彩意象,拓展城市发展内涵,围绕计算机色彩三维模型的横截面和纵截面进行色彩设计,尝试实现色彩设计与数字城市的无缝对接,展示现代城市色彩设计中的数字色彩魅力.

关键词：建筑艺术城市设计色彩学数字色彩媒介城市色彩设计计算机颜色

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面向固态硬盘的Spark数据持久化方法设计

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计算机研究与发展 2017年第6期54卷 1381-1390页

作者：陆克中朱金彬李正民隋秀峰深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 广东工业大学计算机学院广州511400 计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029 中国工程院战略咨询中心北京100088

基于固态硬盘(solid-state drive,SSD)和硬盘(hard disk drive,HDD)混合存储的数据中心已经成为大数据计算领域的高性能载体,数据中心负载应该可将不同特性的数据按需持久化到SSD或HDD,以提升系统整体性能.Spark是目前产业界广泛使用的... 详细信息

基于固态硬盘(solid-state drive,SSD)和硬盘(hard disk drive,HDD)混合存储的数据中心已经成为大数据计算领域的高性能载体,数据中心负载应该可将不同特性的数据按需持久化到SSD或HDD,以提升系统整体性能.Spark是目前产业界广泛使用的高效大数据计算框架,尤其适用于多次迭代计算的应用领域,其原因在于Spark可以将中间数据持久化在内存或硬盘中,且持久化数据到硬盘打破了内存容量不足对数据集规模的限制.然而,当前的Spark实现并未专门提供显式的面向SSD的持久化接口,尽管可根据配置信息将数据按比例分布到不同的存储介质中,但是用户无法根据数据特征按需指定RDD的持久化存储介质,针对性和灵活性不足.这不仅成为进一步提升Spark性能的瓶颈,而且严重影响了混合存储系统性能的发挥.有鉴于此,首次提出面向SSD的数据持久化策略.探索了Spark数据持久化原理,基于混合存储系统优化了Spark的持久化架构,最终通过提供特定的持久化API实现用户可显式、灵活指定RDD的持久化介质.基于SparkBench的实验结果表明,经本方案优化后的Spark与原生版本相比,其性能平均提升14.02%.

关键词：大数据混合存储固态硬盘 Spark 持久化

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大规模分布式系统的节点扰动及周期性分析

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小型微型计算机系统 2012年第3期33卷 466-471页

作者：罗秋明李昀陶耀东董文涛刘刚深圳大学计算机与软件学院国家高性能计算机中心深圳分中心广东深圳518060 中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110004

在大规模分布式系统中,节点加入与退出所产生的扰动行为对系统性能有直接影响.当前关于节点扰动的行为模型主要描述节点达到和持续时长的统计特性,同时也对节点进行分类并赋予不同的统计值.从全球规模的视角上考察其扰动行为,需要在更... 详细信息

在大规模分布式系统中,节点加入与退出所产生的扰动行为对系统性能有直接影响.当前关于节点扰动的行为模型主要描述节点达到和持续时长的统计特性,同时也对节点进行分类并赋予不同的统计值.从全球规模的视角上考察其扰动行为,需要在更高层面上加以描述.以各时区为单位划分其统计特性将合理解释网络规模呈周期性变化的现象,并可以隐含推测各时段网络的构成成份,进而可以用于优化覆盖网的维护或者备份数据的冗余管理等目的.时区扰动模型的基础在于全球节点的地理位置分布和各时区内用户相对统一的行为模式.在单个时区内用户可以进一步细分为不同类型,各个类型的用户群则可以用传统的到达间隔和会话持续时间来描述.根据此模型所产生出的扰动事件序列对系统节点扰动行为的模拟更加精确,解决了描述节点总数量变化的时间和快慢问题,同时也解决了这些数量变化是由哪些节点引起的问题.由于节点的变化更加精确并具有规律性,因此在对数据存储等应用上可以作为优化的依据之一.

关键词：分布式系统扰动周期性时区模型

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