检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2022年第6期59卷 1271-1285页

作者：李媛陈昭炯叶东毅福州大学计算机与大数据学院福州350108

研究基于参考图像的花卉线稿图的工笔效果上色问题.现有的基于参考图像的线稿图上色算法对工笔花卉画特有的色彩渐变的特点难以学习和模拟;此外通常还要求参考图像与线稿图具有相似的几何布局结构,这也限制了算法的适用性,故而直接采用... 详细信息

研究基于参考图像的花卉线稿图的工笔效果上色问题.现有的基于参考图像的线稿图上色算法对工笔花卉画特有的色彩渐变的特点难以学习和模拟;此外通常还要求参考图像与线稿图具有相似的几何布局结构,这也限制了算法的适用性,故而直接采用现有算法难以实现线稿图的工笔效果上色.基于条件生成对抗网(conditional generative adversarial network,CGAN)框架,提出了一种将参考图像与线稿图进行语义匹配的花卉线稿图工笔效果上色算法RBSM-CGAN.该算法在网络结构设计方面,以U型网络(简称U-Net)为生成器基础,设计了2个附加子模块:1)语义定位子模块.该模块预训练了一个语义分割网络,以生成花卉线稿图的语义标签图,该标签图编码后作为自适应实例归一化的仿射参数引入到上色模型中,提升对不同语义区域的识别能力,进而提高颜色定位的准确性.2)颜色编码子模块.该模块提取参考图像的颜色特征,而后将该特征拼接到生成网络解码层的前3层,利用这种方式将颜色信息注入上色模型,与语义定位模块相配合加强算法对渐变色的学习和模拟.另外,算法在网络训练方面改变传统的“工笔花卉原作-花卉线稿图”数据对的训练方式,通过打乱原作的几何结构等摄动操作生成原作摄动图,采用“原作摄动图-花卉线稿图”数据对进行网络训练,降低了模型对原作空间几何结构的依赖性,提升了算法的适用性.实验结果表明:该算法对用户选择的参考图像的颜色语义具有正确的响应,所引入的“语义定位+颜色编码”的结构设计提升了对渐变色的模拟效果,实现了在不同参考图像指导下的花卉线稿图的工笔效果上色,可快速生成多样化的上色结果.

关键词：工笔花卉上色语义匹配条件生成对抗网络语义分割网络自适应实例归一化

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基于边界特征融合和前景引导的伪装目标检测

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电子学报 2024年第7期52卷 2279-2290页

作者：刘文犀张家榜李悦洲赖宇牛玉贞福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

伪装目标检测旨在检测隐藏在复杂环境中的高度隐蔽物体,在医学、农业等多个领域有重要应用价值.现有方法结合边界先验过分强调边界区域,对伪装目标内部信息的表征不足,导致模型对伪装目标的内部区域检测不准确.同时,已有方法缺乏对伪装... 详细信息

伪装目标检测旨在检测隐藏在复杂环境中的高度隐蔽物体,在医学、农业等多个领域有重要应用价值.现有方法结合边界先验过分强调边界区域,对伪装目标内部信息的表征不足,导致模型对伪装目标的内部区域检测不准确.同时,已有方法缺乏对伪装目标前景特征的有效挖掘,使背景区域被误检为伪装目标.为解决上述问题,本文提出一种基于边界特征融合和前景引导的伪装目标检测方法,该方法由特征提取、边界特征融合、主干特征增强和预测等若干个阶段构成.在边界特征融合阶段,首先,通过边界特征提取模块获得边界特征并预测边界掩码;然后,边界特征融合模块将边界特征和边界掩码与最低层次的主干特征有效融合;同时,加强伪装目标边界位置及内部区域特征.此外,设计前景引导模块,利用预测的伪装目标掩码增强主干特征,即将前一层特征预测的伪装目标掩码作为当前层特征的前景注意力,并对特征执行空间交互,提升网络对空间关系的识别能力,使网络关注精细而完整的伪装目标区域.本文在4个广泛使用的基准数据集上的实验结果表明,提出的方法优于对比的19个主流方法,对伪装目标检测任务具有更强鲁棒性和泛化能力.

关键词：伪装目标检测边界先验前景引导边界特征边界掩码空间交互

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基于Boosting优先经验重放的协同计算卸载方法

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计算机应用研究 2025年第3期42卷 777-787页

作者：黄毅王文轩崔允贺陈意郭春申国伟贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学贵州省软件工程及信息安全特色重点实验室贵阳550025

现有计算卸载方法没有考虑终端设备和边缘服务器的不同任务排队情况,导致计算卸载模型的时延估计存在偏差。更重要的是,现有基于强化学习的计算卸载方法通过计算时序差分(temporal difference,TD)误差进行经验重放,无法精确评估历史经... 详细信息

现有计算卸载方法没有考虑终端设备和边缘服务器的不同任务排队情况,导致计算卸载模型的时延估计存在偏差。更重要的是,现有基于强化学习的计算卸载方法通过计算时序差分(temporal difference,TD)误差进行经验重放,无法精确评估历史经验的重要性,导致卸载决策精度降低。为解决上述问题,在移动蜂窝网络边缘计算场景下,考虑多设备、多服务器的计算卸载问题,提出一种基于Boosting优先经验重放的协同计算卸载方法—COOPERANT。针对任务调度问题,COOPERANT构建了终端设备任务排队模型及服务器任务排队模型;针对任务卸载问题,COOPERANT设计了融合Boosting的优先经验重放算法、任务卸载联合优化模型、计算卸载多智能体深度强化学习模型及COOPERANT网络更新策略。实验证明,相比于遗传算法、蚁群算法、鲸鱼优化算法、MADDPG算法、TD-MADDPG算法以及MAPPO算法,COOPERANT能够有效降低系统时延和能耗开销,提升网络收敛速度。

关键词：计算卸载 Boosting 多智能体深度强化学习优先经验重放

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基于生成对抗网络的蓝光激光刀视频实时上色方法

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武汉大学学报(工学版) 2025年第1期58卷 150-162页

作者：潘晓英廉佳贺琪琪薛玉锋王昊罗斌陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室陕西西安710100 西安邮电大学计算机学院陕西西安710100 西北工业大学软件学院陕西西安710072 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室陕西西安710129 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

针对蓝光激光刀手术视频过曝无法看清病灶的问题,提出了一种上色方法,该方法在黑白成像下对蓝光激光刀手术视频进行实时上色处理,以达到病灶清晰、手术视频真实流畅的目的。首先,计算输入图像的三通道平均值,删除完全曝光无细节的图像;... 详细信息

针对蓝光激光刀手术视频过曝无法看清病灶的问题,提出了一种上色方法,该方法在黑白成像下对蓝光激光刀手术视频进行实时上色处理,以达到病灶清晰、手术视频真实流畅的目的。首先,计算输入图像的三通道平均值,删除完全曝光无细节的图像;其次,利用mask掩膜定位剩余正常图像高光区域,对高光点进行修复;同时,提出一种基于生成对抗网络的实时上色网络(real-time generative adversarial network,RTGAN)对修复后的图像进行实时上色处理;最后,对RTGAN输出的彩色图像合成完整视频流。对2组数据集与5种上色网络进行对比性实验分析,结果表明,所提方法有很好的实时性和上色效果,可以对蓝光激光刀手术视频进行实时上色处理,获得令人满意的视觉质量。

关键词：蓝光激光刀视频实时上色神经网络 RTGAN

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面向交通预测的窗口时空注意力建模方法

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计算机系统应用 2025年第05期 87-95页

作者：王嘉俊李勇欧丽云福州大学计算机与大数据学院福建警察学院治安系

在目前交通预测中,基于深度学习的时空分离建模方法难以有效地表达数据中的时空耦合相关性,时空联合建模方法虽然可以一定程度上弥补时空分离建模的缺点,但是其在构建时空超图时存在表达能力不足、计算复杂度高等问题,为此提出一种改进... 详细信息

在目前交通预测中,基于深度学习的时空分离建模方法难以有效地表达数据中的时空耦合相关性,时空联合建模方法虽然可以一定程度上弥补时空分离建模的缺点,但是其在构建时空超图时存在表达能力不足、计算复杂度高等问题,为此提出一种改进的窗口时空注意力网络(window spatial-temporal attention network, W-STANet)的时空联合建模方法. W-STANet主要由数据嵌入层、时空相关性建模层、预测头3部分组成.时空相关性建模层通过堆叠多个时空注意力块实现对交通数据时空相关性特征的学习;同时,通过引入局部窗口计算方式以及数据移位和交换操作,大幅度降低了建模过程中的计算复杂度,并实现了在时空图中局部视角和全局视角的建模.在5个真实交通公共数据集上的实验结果表明,相比其他时空联合建模方法有着更好的预测性能.与其他时空分离建模方法相比,在大规模路网的数据集上的预测性能较优.

关键词：时空相关性交通预测自注意力机制深度学习时空耦合相关性

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DAGUARD:联邦学习下的分布式后门攻击防御方案

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通信学报 2023年第5期44卷 110-122页

作者：余晟兴陈泽凯陈钟刘西蒙北京大学计算机学院北京100871 福州大学计算机与大数据学院/软件学院福建福州350108

为了解决联邦学习下的分布式后门攻击等问题,基于服务器挑选最多不超过半数恶意客户端进行全局聚合的假设,提出了一种联邦学习下的分布式后门防御方案(DAGUARD)。设计了三元组梯度优化算法局部更新策略(TernGrad)以解决梯度局部调整的... 详细信息

为了解决联邦学习下的分布式后门攻击等问题,基于服务器挑选最多不超过半数恶意客户端进行全局聚合的假设,提出了一种联邦学习下的分布式后门防御方案(DAGUARD)。设计了三元组梯度优化算法局部更新策略(TernGrad)以解决梯度局部调整的后门攻击和推理攻击、自适应密度聚类防御方案(Adapt DBSCAN)以解决角度偏较大的后门攻击、自适应裁剪方案以限制放大梯度的后门增强攻击和自适应加噪方案以削弱分布式后门攻击。实验结果表明,在联邦学习场景下,所提方案相比现有的防御策略具有更好的防御性能和防御稳定性。

关键词：联邦学习分布式后门攻击聚类差分隐私

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算网融合下的多层次计算资源系统

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计算机研究与发展 2025年

作者：徐家豪余辰李健金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心(华中科技大学) 服务计算技术与系统教育部重点实验室(华中科技大学) 集群与网格计算湖北省重点实验室(华中科技大学) 华中科技大学计算机科学与技术学院上海市可扩展计算与系统实验室(上海交通大学) 上海交通大学软件学院

算力网络旨在将泛在算力与网络进行深度融合，以期通过网络将计算、存储等多维基础资源在云、边、端之间进行有效调配，让用户可以像使用水电资源一样透明的使用算力资源，按需索取，随取随用.然而对于云边端异构的计算资源、动态的网... 详细信息

算力网络旨在将泛在算力与网络进行深度融合，以期通过网络将计算、存储等多维基础资源在云、边、端之间进行有效调配，让用户可以像使用水电资源一样透明的使用算力资源，按需索取，随取随用.然而对于云边端异构的计算资源、动态的网络负载和多样化的用户需求，如何有效的进行资源的调度和路由成为了算力网络面临的核心挑战之一.为解决上述挑战，设计了一套多层次的计算资源系统（computing resource system，CRS）.不同于现有的资源调配，CRS是一套建立在应用层之上并且兼顾考虑算网感知和算力路由的完整的算力网络技术方案.计算资源系统由算网资源感知策略和算力资源路由协议组成.算网资源感知策略定义了辖区系统内部的域内感知规则和不同辖区之间的域间感知规则，并基于此提出了一种基于贪心的资源路由算法（greedy-based resource routing algorithm，GBRA），为每个任务动态生成感知搜索树.算力资源路由协议通过CRS请求报文、授权通告报文、通告确认报文和CRS响应报文来完成资源的申请与调配工作.通过大量的数据仿真实验证明，与其他算法相比，CRS可以在任务容忍的最大响应时延内，完成对更多任务的资源分配工作.此外，对于辖区系统内部计算节点之间可以实现较优的负载均衡.

关键词：算力网络计算资源系统算网资源感知策略算力资源路由协议辖区系统

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少样本行人重识别研究综述

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计算机工程与应用 2025年

作者：闫铭李雷孝林浩史建平平灿内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古自治区北疆网络空间安全重点实验室内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心天津理工大学计算机科学与工程学院鄂尔多斯市市民卡建设有限公司

行人重识别任务通常依赖于大规模标注数据。然而，在少样本场景中，标注数据的有限性导致模型难以充分学习到类别间的判别性特征。为应对这一挑战，研究者们提出了多种方法以提升模型在数据匮乏条件下的性能表现。根据所需标注数据的依... 详细信息

行人重识别任务通常依赖于大规模标注数据。然而，在少样本场景中，标注数据的有限性导致模型难以充分学习到类别间的判别性特征。为应对这一挑战，研究者们提出了多种方法以提升模型在数据匮乏条件下的性能表现。根据所需标注数据的依赖程度，相关研究可以归纳为以下四个主要类别：有监督学习的方法、基于弱监督学习的方法、基于半监督学习的方法、基于无监督学习的方法。随着对标注数据依赖的逐渐降低，行人重识别领域呈现出从有监督学习到无监督学习的技术发展趋势。系统性地总结了当前在数据集和评估指标上的研究现状，并对未来可能的研究方向进行了展望。

关键词：行人重识别少样本学习目标检测图像识别

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基于多相机特征融合的行人检测算法

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北京邮电大学学报 2023年第5期46卷 66-71页

作者：叶洪滨林政宽程红举福州大学计算机与大数据学院福州350108

为了解决多视图行人检测算法对多尺度目标检测效果不佳的问题,提出一种采用膨胀卷积编码进行多视图信息聚合的算法。利用不同膨胀率的膨胀卷积在单层特征层中生成不同尺度的感受野,覆盖目标所有尺度的范围,提高对多尺度目标的检测能力。... 详细信息

为了解决多视图行人检测算法对多尺度目标检测效果不佳的问题,提出一种采用膨胀卷积编码进行多视图信息聚合的算法。利用不同膨胀率的膨胀卷积在单层特征层中生成不同尺度的感受野,覆盖目标所有尺度的范围,提高对多尺度目标的检测能力。在Wildtrack数据集上进行仿真实验的结果显示,采用所提算法多目标检测精度最高可达90.7%。

关键词：多视数据特征融和膨胀卷积复杂场景行人检测多级检测

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基于变径槽轮的无人机条施装置设计与试验

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农业工程学报 2025年第7期41卷 13-21页

作者：王国宾张同升兰玉彬薛新宇丁素明明锐孔令标宋灿灿山东理工大学农业工程与食品科学学院淄博255049 山东省农业航空智能装备工程技术研究中心淄博255049 农业农村部南京农业机械化研究所南京210014 闽江学院计算机与大数据学院/福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350108

针对目前无人机撒施产生的颗粒物料散乱,以及使用槽轮排料存在的物料残留料槽且难清理的问题,该研究设计了一种基于变径槽轮的颗粒肥料条施装置。首先将传统槽轮拆分为料槽与中心轴,并以凸轮轴为固定件代替中心轴,利用凸轮轴旋转使料槽... 详细信息

针对目前无人机撒施产生的颗粒物料散乱,以及使用槽轮排料存在的物料残留料槽且难清理的问题,该研究设计了一种基于变径槽轮的颗粒肥料条施装置。首先将传统槽轮拆分为料槽与中心轴,并以凸轮轴为固定件代替中心轴,利用凸轮轴旋转使料槽容量产生周期变化。设计了可调整作业间距的导流装置,采用分层布局将整体装置进行集中,不仅实现了成行施肥且避免了结构冗杂。装置整体通过电力驱动,实现对槽轮转速、风力大小和作业间距的调控。采用离散元仿真软件EDEM建立条施装置排肥部分的仿真模型,分析其结构设计及排肥轮转速变化对颗粒肥运动的影响,优化排肥器的结构设计。结果表明,装置的不同管道间的排量均匀性好,变异系数均值最高为1.30%,变径槽轮能够更好更快地排出料槽内的物料,明显改善物料残留问题;台架试验测试装置在槽轮转速为120 r/min时排量最高为453 g/s。田间试验结果表明,导流管夹角影响行距及成条性指数,成条指数最小值为29.1%,整体成条效果好。该装置具有较好的肥料成条作业效果,可为无人机条施技术的研究提供参考。

关键词：农用无人机条施装置变径槽轮 EDEM

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