检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2022年第7期44卷 2309-2316页

作者：李斌刘文帅谢万城叶迎晖南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室西安710121

针对移动边缘计算(MEC)任务卸载性能易受障碍物阻挡影响的问题,该文提出一种双智能超表面(RIS)赋能的移动边缘计算任务部分卸载框架。首先,分析两个RIS之间的反射对链路增益的影响。其次,联合考虑终端用户的发射功率、终端用户的卸载速... 详细信息

针对移动边缘计算(MEC)任务卸载性能易受障碍物阻挡影响的问题,该文提出一种双智能超表面(RIS)赋能的移动边缘计算任务部分卸载框架。首先,分析两个RIS之间的反射对链路增益的影响。其次,联合考虑终端用户的发射功率、终端用户的卸载速率、任务卸载量、卸载时间的分配以及RIS相移约束,旨在建立一个能耗最小化优化问题。最后,采用交替迭代算法,将原非凸问题分解为两个子问题,并利用Dinkelbach方法和最优性条件进行求解。仿真结果验证了所提算法的快速收敛特性以及在降低系统能耗方面的有效性。

关键词：智能超表面边缘计算部分卸载资源分配

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基于中心差分卷积和注意力的空域彩色图像隐写分析

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软件学报 2024年第12期35卷 5671-5686页

作者：魏康康骆伟祺刘明林中山大学计算机学院广东广州510006 广东省信息安全技术重点实验室广东广州510006 郑州大学网络空间安全学院河南郑州450002

目前,大多数已发表的图像隐写分析方法都是针对灰度图像设计的,因此这些方法无法有效检测广泛应用于社交媒体的彩色图像.为解决这一问题,提出一种基于中心差分卷积和注意力增强的彩色图像隐写分析方法.首先设计一个包含预处理,特征提取... 详细信息

目前,大多数已发表的图像隐写分析方法都是针对灰度图像设计的,因此这些方法无法有效检测广泛应用于社交媒体的彩色图像.为解决这一问题,提出一种基于中心差分卷积和注意力增强的彩色图像隐写分析方法.首先设计一个包含预处理,特征提取和特征分类这3个阶段的主干流.在预处理阶段,对输入的彩色图像进行颜色通道分离,并串联各通道经过SRM滤波后的残差图.在特征提取阶段,构建3个基于中心差分卷积的卷积块来提取更深层的隐写分析特征图.在分类阶段,使用全局协方差池化和带有丢弃操作的两个全连接层来对载体和载密图像进行分类.此外,为了进一步增强主干流在不同时期的特征表达能力,在主干流的前期和后期分别引入一个残差空间注意力增强模块和一个通道注意力增强模块.其中,残差空间注意力增强模块首先使用Gabor滤波核对输入图像进行通道分离卷积再串联相应的残差,然后通过空间注意力机制获取残差特征图的有效信息.而通道注意力增强模块则通过获取通道间的依赖关系来增强模型最后的特征分类能力.进行大量的对比实验,结果表明所提出方法可以显著提高对彩色图像隐写的检测性能,并取得当前最好的结果.此外,还进行相应的消融实验来验证所提出的网络架构的合理性.

关键词：隐写分析隐写彩色图像卷积神经网络注意力机制

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FAQ-CNN:面向量化卷积神经网络的嵌入式FPGA可扩展加速框架

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计算机研究与发展 2022年第7期59卷 1409-1427页

作者：谢坤鹏卢冶靳宗明刘义情龚成陈新伟李涛南开大学计算机学院天津300350 天津市网络与数据安全技术重点实验室(南开大学) 天津300350 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 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院) 福州350108

卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型量化可有效压缩模型尺寸并提升CNN计算效率.然而,CNN模型量化算法的加速器设计,通常面临算法各异、代码模块复用性差、数据交换效率低、资源利用不充分等问题.对此,提出一种面向量... 详细信息

卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型量化可有效压缩模型尺寸并提升CNN计算效率.然而,CNN模型量化算法的加速器设计,通常面临算法各异、代码模块复用性差、数据交换效率低、资源利用不充分等问题.对此,提出一种面向量化CNN的嵌入式FPGA加速框架FAQ-CNN,从计算、通信和存储3方面进行联合优化,FAQ-CNN以软件工具的形式支持快速部署量化CNN模型.首先,设计面向量化算法的组件,将量化算法自身的运算操作和数值映射过程进行分离;综合运用算子融合、双缓冲和流水线等优化技术,提升CNN推理任务内部的并行执行效率.然后,提出分级编码与位宽无关编码规则和并行解码方法,支持低位宽数据的高效批量传输和并行计算.最后,建立资源配置优化模型并转为整数非线性规划问题,在求解时采用启发式剪枝策略缩小设计空间规模.实验结果表明,FAQ-CNN能够高效灵活地实现各类量化CNN加速器.在激活值和权值为16 b时,FAQ-CNN的加速器计算性能是Caffeine的1.4倍;在激活值和权值为8 b时,FAQ-CNN可获得高达1.23TOPS的优越性能.

关键词：卷积神经网络量化量化算法解耦并行编解码片上资源建模加速器设计

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基于最佳几何约束和RANSAC的特征匹配算法

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系统仿真学报 2022年第4期34卷 727-734页

作者：宁小娟李洁茹高凡王映辉西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室陕西西安710048 江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

为解决特征点匹配的质量与计算效率不能兼得的问题,研究了一种基于最佳几何约束和RANSAC(random sample consensus)的特征点匹配方法。采用KNN(k-nearest neighbor)算法对提取到的特征点完成初始匹配,根据匹配点对连接线长度相等、斜率... 详细信息

为解决特征点匹配的质量与计算效率不能兼得的问题,研究了一种基于最佳几何约束和RANSAC(random sample consensus)的特征点匹配方法。采用KNN(k-nearest neighbor)算法对提取到的特征点完成初始匹配,根据匹配点对连接线长度相等、斜率相同的特点,基于统计排序策略构建最佳几何约束,剔除明显错误匹配。利用RANSAC算法进行二次过滤,确保特征匹配点对的正确率,同时给出实验结果加以验证。结果表明:在正常光照下,与Lowe’s算法和GMS算法相比,该算法匹配到的点对数有了明显增加,同时很大程度上保证了特征点的质量。

关键词：统计排序最佳几何约束 RANSAC(random sample consensus)算法特征点匹配

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基于关键点精确配对的点云曲面匹配方法

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系统仿真学报 2023年第6期35卷 1169-1182页

作者：宁小娟李春旭王嘉豪唐婧王映辉金海燕西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室陕西西安710048 江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

针对基于特征的点云曲面匹配方法在关键点匹配时匹配效率低和精度不够的问题,提出了一种基于关键点精确配对的点云曲面匹配方法。通过采用基于曲率信息的改进3D-SIFT(3D scaleinvariant feature transform)算法,提取点云数据的关键点;... 详细信息

针对基于特征的点云曲面匹配方法在关键点匹配时匹配效率低和精度不够的问题,提出了一种基于关键点精确配对的点云曲面匹配方法。通过采用基于曲率信息的改进3D-SIFT(3D scaleinvariant feature transform)算法,提取点云数据的关键点;将关键点处的FPFH(fast point feature histograms)特征描述以及模型中心点到关键点的向量与模型主趋势的夹角作为约束条件,获取精确的关键点匹配点对集合;求解刚体变换参数实现模型曲面的初始匹配;使用ICP(iterative closest point)算法进行二次优化,实现模型曲面的精确匹配。实验表明:该方法既能解决关键点匹配精度问题,又能很好地解决匹配效率的问题。

关键词：尺度不变特征变换快速点特征直方图主趋势刚体变换参数迭代最近点

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基于Graph Cuts多特征选择的双目图像分割方法

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计算机科学 2021年第8期48卷 150-156页

作者：金海燕彭晶周挺肖照林西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048

双目图像分割对后续立体目标合成与三维重建等应用至关重要。由于双目图像中包含场景深度信息,因此直接将单目图像分割方法应用于双目图像尚不能得到理想的分割结果。目前,大多数双目图像分割方法将双目图像的深度特征作为颜色特征的额... 详细信息

双目图像分割对后续立体目标合成与三维重建等应用至关重要。由于双目图像中包含场景深度信息,因此直接将单目图像分割方法应用于双目图像尚不能得到理想的分割结果。目前,大多数双目图像分割方法将双目图像的深度特征作为颜色特征的额外通道来使用,仅对颜色特征与深度特征做简单整合,未能充分利用图像的深度特征。文中基于多分类Graph Cuts框架,提出了一种交互式双目图像分割方法。该方法将颜色、深度和纹理等特征融合到一个图模型中,以更充分地利用不同特征信息。同时,在Graph Cuts框架中引入了特征空间邻域系统,增强了图像前景区域与背景区域内部像素点之间的关系,提高了分割目标的完整性。实验结果表明,所提方法有效提升了双目图像分割结果的精确度。

关键词：双目立体视觉双目图像 Graph cuts 图像分割

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基于虚拟曝光方法的单幅逆光图像增强

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计算机科学 2022年第S01期49卷 384-389页

作者：赵明华周童童都双丽石争浩西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048

逆光图像目标区域可视质量低、背景区域过度曝光,是影响图像质量的重要因素之一。针对现有的逆光图像增强方法在增强暗区细节信息时不能很好地抑制明亮区域过度增强的问题,提出了一种基于虚拟曝光的单幅逆光图像增强方法。首先,引入虚... 详细信息

逆光图像目标区域可视质量低、背景区域过度曝光,是影响图像质量的重要因素之一。针对现有的逆光图像增强方法在增强暗区细节信息时不能很好地抑制明亮区域过度增强的问题,提出了一种基于虚拟曝光的单幅逆光图像增强方法。首先,引入虚拟曝光图像,并根据参数确定最佳低曝光图像和高曝光图像;然后,使用非线性亮度增强方法和基于邻域相关对比度增强方法分别处理暗区和亮区;最后,采用拉普拉斯金字塔融合方法将暗区、亮区的细节和特征融合。使用自然图像和合成图像对所提方法进行实验,结果表明所提方法具有更少的颜色和亮度失真,视觉效果更加自然。

关键词：逆光图像虚拟曝光方法非线性图像增强对比度增强图像融合

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结合语义分割与模型匹配的室内场景重建方法

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中国图象图形学报 2023年第10期28卷 3149-3162页

作者：宁小娟巩亮韩怡马婷石争浩金海燕王映辉西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048 江南大学人工智能与计算机学院无锡214122

目的由于室内点云场景中物体的密集性、复杂性以及多遮挡等带来的数据不完整和多噪声问题,极大地限制了室内点云场景的重建工作,无法保证场景重建的准确度。为了更好地从无序点云中恢复出完整的场景,提出了一种基于语义分割的室内场景... 详细信息

目的由于室内点云场景中物体的密集性、复杂性以及多遮挡等带来的数据不完整和多噪声问题,极大地限制了室内点云场景的重建工作,无法保证场景重建的准确度。为了更好地从无序点云中恢复出完整的场景,提出了一种基于语义分割的室内场景重建方法。方法通过体素滤波对原始数据进行下采样,计算场景三维尺度不变特征变换(3D scale-invariant feature transform,3D SIFT)特征点,融合下采样结果与场景特征点从而获得优化的场景下采样结果;利用随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC)对融合采样后的场景提取平面特征,将该特征输入PointNet网络中进行训练,确保共面的点具有相同的局部特征,从而得到每个点在数据集中各个类别的置信度,在此基础上,提出了一种基于投影的区域生长优化方法,聚合语义分割结果中同一物体的点,获得更精细的分割结果;将场景物体的分割结果划分为内环境元素或外环境元素,分别采用模型匹配的方法、平面拟合的方法从而实现场景的重建。结果在S3DIS(Stanford large-scale 3D indoor space dataset)数据集上进行实验,本文融合采样算法对后续方法的效率和效果有着不同程度的提高,采样后平面提取算法的运行时间仅为采样前的15%;而语义分割方法在全局准确率(overall accuracy,OA)和平均交并比(mean intersection over union,mIoU)两个方面比PointNet网络分别提高了2.3%和4.2%。结论本文方法能够在保留关键点的同时提高计算效率,在分割准确率方面也有着明显提升,同时可以得到高质量的重建结果。

关键词：点云室内场景语义分割实例分割三维重建

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基于路径模仿和SAC强化学习的机械臂路径规划算法

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计算机应用 2024年第2期44卷 439-444页

作者：宋紫阳李军怀王怀军苏鑫于蕾西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048

在机械臂路径规划算法的训练过程中,由于动作空间和状态空间巨大导致奖励稀疏,机械臂路径规划训练效率低,面对海量的状态数和动作数较难评估状态价值和动作价值。针对上述问题,提出一种基于SAC(Soft Actor-Critic)强化学习的机械臂路径... 详细信息

在机械臂路径规划算法的训练过程中,由于动作空间和状态空间巨大导致奖励稀疏,机械臂路径规划训练效率低,面对海量的状态数和动作数较难评估状态价值和动作价值。针对上述问题,提出一种基于SAC(Soft Actor-Critic)强化学习的机械臂路径规划算法。通过将示教路径融入奖励函数使机械臂在强化学习过程中对示教路径进行模仿以提高学习效率,并采用SAC算法使机械臂路径规划算法的训练更快、稳定性更好。基于所提算法和深度确定性策略梯度(DDPG)算法分别规划10条路径,所提算法和DDPG算法规划的路径与参考路径的平均距离分别是0.8 cm和1.9 cm。实验结果表明,路径模仿机制能提高训练效率,所提算法比DDPG算法能更好地探索环境,使得规划路径更加合理。

关键词：模仿学习强化学习 SAC算法路径规划奖励函数

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基于分形增强及孤立森林的声呐数据目标检测

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中国科技论文 2021年第7期16卷 695-700,714页

作者：金海燕边敏艳田玉泉肖照林西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048

针对现有声呐图像检测和判读目标精度不足的问题,提出一种基于分形维数增强及孤立森林算法的声呐数据人工目标检测算法。利用分形理论,首先计算原始声呐数据的位置及强度信号的分形特征,并将四维声呐数据提升至五维;然后利用增强后的五... 详细信息

针对现有声呐图像检测和判读目标精度不足的问题,提出一种基于分形维数增强及孤立森林算法的声呐数据人工目标检测算法。利用分形理论,首先计算原始声呐数据的位置及强度信号的分形特征,并将四维声呐数据提升至五维;然后利用增强后的五维数据构建孤立森林树型结构;最终采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对孤立森林分离树的大小和数量进行自适应寻优,完成高精度的人工目标检测。基于真实海底地形声呐数据,所提算法能够同时准确检测多点虚拟人工目标,其准确率、模型评估指标(area under curve,AUC)等指标均优于现有方法。

关键词：人工目标检测声呐图像分形理论孤立森林遗传算法

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