检索结果-内蒙古大学图书馆

图学学报 2025年第2期46卷 259-269页

作者：李治寰宁小娟吕志勇石争浩金海燕王映辉周文明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 中国铁路设计集团有限公司天津300308

大规模点云语义分割是三维视觉领域的重要任务,广泛应用于自动驾驶、机器人导航、智慧城市建设和虚拟现实等领域。然而,现有方法采用下采样操作以及由于多尺度特征之间的差异过大都会降低模型对细节和局部特征的感知能力,从而大大影响... 详细信息

大规模点云语义分割是三维视觉领域的重要任务,广泛应用于自动驾驶、机器人导航、智慧城市建设和虚拟现实等领域。然而,现有方法采用下采样操作以及由于多尺度特征之间的差异过大都会降低模型对细节和局部特征的感知能力,从而大大影响语义分割的准确性。针对上述问题,提出了一种基于双分支特征增强和多尺度融合的语义分割网络DEMF-Net。设计了双分支增强聚合模块(DEA),聚焦于邻域内点云属性信息和语义特征的编码,根据双边特征生成偏移特征,将偏移特征嵌入对应原始特征,从而提高模型的局部感知能力。同时为了有效减弱不同尺度下特征间的语义鸿沟,另外设计了多尺度特征融合模块(MFF),通过融合相邻不同尺度特征,得到包含全部编码层输出的全局特征,提高模型的全局上下文感知能力并融合上层和底层编码输出,以提高特征辨识度。在SensatUrban和S3DIS场景数据集上进行大量的实验验证和分析,结果表明该方法平均交并比(mIoU)分别达到了61.6%和66.7%。

关键词：三维视觉语义分割大规模点云城市场景特征编码

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于孔洞约束和层次化定位的窗户检测方法

引用

激光与光电子学进展 2025年第8期 425-435页

作者：宁小娟杜嘉伟李春旭黄磊石争浩金海燕西安理工大学计算机科学与工程学院陕西省网络计算与安全技术重点实验室

针对建筑立面中窗户分布不规律导致窗户检测完成度低、准确率不足等问题，提出了一种基于孔洞约束和层次化定位的窗户检测方法。首先，采用最小二乘法对投影后建筑立面的点云数据进行直线拟合，利用距离约束获得主墙面点云数据；其次，... 详细信息

针对建筑立面中窗户分布不规律导致窗户检测完成度低、准确率不足等问题，提出了一种基于孔洞约束和层次化定位的窗户检测方法。首先，采用最小二乘法对投影后建筑立面的点云数据进行直线拟合，利用距离约束获得主墙面点云数据；其次，借助孔洞思想以获取初步的窗户位置信息；然后，结合区域扩展的思想，采用改进的Alpha Shape算法对初始窗户位置周围的点进行边界点提取；最后，检测边界点中的特征点，以特征点为基础实现边界点规则化，从而准确构建窗户线框模型。实验结果表明：该方法提高了窗户检测的准确度，平均准确度和平均完整度分别可达到100.00%和93.34%。

关键词： 3D点云建筑立面孔洞约束层次化定位窗户检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于文本信息的地下排水管道缺陷分类方法

引用

给水排水 2025年第3期51卷 162-168页

作者：张杰张婷雨马龙叶天昊何敏杜海鹏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 中国电建西北勘测设计研究有限公司西安710065 西安理工大学土木建筑工程学院西安710048 西安交通大学继续教育学院西安710049

城市地下排水管网的有效维护和管理对于保障城市基础设施的正常运行至关重要。然而,现有的排水管网缺陷排查方法存在人为主观判断强、视觉分类准确度不高等问题,严重制约了智慧城市建设进程。为解决这一难题,提出一种基于管网检测文本... 详细信息

城市地下排水管网的有效维护和管理对于保障城市基础设施的正常运行至关重要。然而,现有的排水管网缺陷排查方法存在人为主观判断强、视觉分类准确度不高等问题,严重制约了智慧城市建设进程。为解决这一难题,提出一种基于管网检测文本数据分析的地下排水管道缺陷分类方法。首先针对管网检测数据中的非结构化信息进行tf-idf文本离散化处理,将文本信息转化为可量化的特征向量。然后采用决策树方法对结构化信息进行处理,实现对管道缺陷的精准分类。在不同城市实际供水管网监测数据集上进行验证,结果表明,与多种分类方法相比,所提分类方法在各项性能指标上均为最优。非结构化信息的引入显著提高了现有分类方法的准确性,为管网缺陷分类提供了一种高效可靠的解决方案,为智慧城市建设中的基础设施管理提供了有力支持。

关键词：非结构化信息文本分类决策树管网缺陷

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多特征图像视觉显著性的视频摘要化生成

引用

北京航空航天大学学报 2021年第3期47卷 441-450页

作者：金海燕曹甜肖聪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

如何高效提取视频内容即视频摘要化,一直是计算机视觉领域研究的热点。简单通过图像颜色、纹理等特征进行检测已无法有效、完整地获取视频摘要。基于视觉注意力金字塔模型,提出了一种改进的可变比例及双对比度计算的中心-环绕视频摘要... 详细信息

如何高效提取视频内容即视频摘要化,一直是计算机视觉领域研究的热点。简单通过图像颜色、纹理等特征进行检测已无法有效、完整地获取视频摘要。基于视觉注意力金字塔模型,提出了一种改进的可变比例及双对比度计算的中心-环绕视频摘要化方法。首先,以超像素方法对视频图像序列进行像素块划分以加速图像计算;然后,检测不同颜色背景下的图像对比度特征差异并进行融合;最后,结合光流运动信息,合并静态图像与动态图像显著性结果提取视频关键帧,在提取关键帧时,利用感知哈希函数进行相似性判断完成视频摘要化生成。在Segtrack V2、ViSal及OVP数据集上进行仿真实验,结果表明:所提方法可以有效提取图像感兴趣区域,得到以关键帧图像序列表示的视频摘要。

关键词：视频摘要化视觉注意力金字塔视频显著性关键帧提取相似性判断

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多阶段粒子群优化算法求解容量约束p-中位问题

引用

计算机学报 2020年第6期43卷 1139-1160页

作者：王竹荣薛伟黑新宏费蓉伊珍珍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

容量约束p-中位问题(Capacitated P-Median Problem,CPMP)已被证明是一类计算机难以求解的具有NP-hard特性的组合优化问题.本文提出一种多阶段粒子群优化算法(Multi-Phase Particle Swarm Optimization,MPPSO)及在算法设计中应用模式有... 详细信息

容量约束p-中位问题(Capacitated P-Median Problem,CPMP)已被证明是一类计算机难以求解的具有NP-hard特性的组合优化问题.本文提出一种多阶段粒子群优化算法(Multi-Phase Particle Swarm Optimization,MPPSO)及在算法设计中应用模式有关理论和方法.所提MPPSO在标准PSO基础上,考虑CPMP结构特征信息,采用一种以字符编码为基础的结构体编码结构,重新定义粒子速度与位置更新方式.它将CPMP优化求解分为种群粒子初始化阶段及两个优化阶段.在优化求解第一阶段,分析了惯性因子对所求问题编码结构粒子搜索的局限性,设计一种保留粒子最优特征中位点信息的变异算子.以粒子全局搜索算子操作为重点,期望从整个搜索空间搜索到好的模式结构分布特性的粒子.在优化求解第二阶段,对高适应性粒子执行一种改进的迭代局部搜索操作,达成对粒子精度的进一步提升.迭代局部搜索分为基本局部搜索和深层次局部搜索.基本局部搜索侧重对粒子需求点和中位点提炼用于发现候选粒子相邻的局部最优解.在深层次局部搜索中,采用对粒子执行扰动算子操作,使得算子操作在更大邻域范围内搜索粒子新的模式结构,从而发现蕴含高适应性模式结构的潜在更好解.文中提出模式范数及模式结构距离等概念,并将它们用于扰动算子设计.实验测试表明:MPPSO对4大类CPMP用例问题进行求解得到的实验数据,与4种文献对比算法提供的数据相比有一定优势,且能发现3个大数据集用例新的最好解.

关键词：容量约束p-中位问题粒子群优化算法自适应变异算子迭代局部搜索模式分析方法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于RUL和SVs-GFF的云服务器老化预测方法

引用

自动化学报 2024年第10期50卷 2036-2048页

作者：孟海宁童新宇谢国张贝贝黑新宏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

针对云服务器中存在软件老化现象,将造成系统性能衰退与可靠性下降问题,借鉴剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)概念,提出基于支持向量和高斯函数拟合(Support vectors and Gaussian function fitting,SVs-GFF)的老化预测方法.首... 详细信息

针对云服务器中存在软件老化现象,将造成系统性能衰退与可靠性下降问题,借鉴剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)概念,提出基于支持向量和高斯函数拟合(Support vectors and Gaussian function fitting,SVs-GFF)的老化预测方法.首先,提取云服务器老化数据的统计特征指标,并采用支持向量回归(Support vector regression,SVR)对统计特征指标进行数据稀疏化处理,得到支持向量(Support vectors,SVs)序列数据;然后,建立基于密度聚类的高斯函数拟合(Gaussian function fitting,GFF)模型,对不同核函数下的支持向量序列数据进行老化曲线拟合,并采用Fréchet距离优化算法选取最优老化曲线;最后,基于最优老化曲线,评估系统到达老化阈值前的RUL,以预测系统何时发生老化.在OpenStack云服务器4个老化数据集上的实验结果表明,基于RUL和SVs-GFF的云服务器老化预测方法与传统预测方法相比,具有更高的预测精度和更快的收敛速度.

关键词：云服务器软件老化支持向量回归高斯函数拟合剩余使用寿命

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于协方差分析的合作协同进化差分进化算法

引用

通信学报 2023年第1期44卷 189-199页

作者：王彬任露王晓帆曹雅娟西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048 西安理工大学陕西省网络计算与安全技术重点实验室陕西西安710048

在大规模高维优化问题中,随着决策变量数目的增加,协同进化算法在搜索全局最优解过程中容易陷入局部最优。基于此,提出了一种基于协方差分析的合作协同进化差分进化算法,在根据决策变量之间的相关性对优化问题进行分组之后,针对子组件... 详细信息

在大规模高维优化问题中,随着决策变量数目的增加,协同进化算法在搜索全局最优解过程中容易陷入局部最优。基于此,提出了一种基于协方差分析的合作协同进化差分进化算法,在根据决策变量之间的相关性对优化问题进行分组之后,针对子组件内部变量之间的相关性会影响种群进化过程的现象,在对子组件优化的过程中,利用协方差计算种群分布的特征向量,通过坐标旋转消除变量之间的相关性,有效避免在种群搜索过程中陷入局部最优,同时加快了算法的寻优速度。在CEC2014测试函数集上进行了对比实验,实验结果表明,所提算法具有可行性。

关键词：大规模优化问题合作协同进化相关性协方差分析差分进化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Nadam-TimeGAN和XGBoost的时序信号故障诊断方法

引用

通信学报 2024年第4期45卷 185-200页

作者：黑新宏高苗张宽费蓉邱原姬文江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

为了提高故障诊断模型在数据不平衡场景下的诊断性能和模型泛化能力,提出了一种基于Nadam-TimeGAN和XGBoost的时序信号故障诊断方法。首先对比基于LSTM和GRU的TimeGAN模型,选取性能更优的GRU网络作为TimeGAN模型的组成单元,然后采用Nada... 详细信息

为了提高故障诊断模型在数据不平衡场景下的诊断性能和模型泛化能力,提出了一种基于Nadam-TimeGAN和XGBoost的时序信号故障诊断方法。首先对比基于LSTM和GRU的TimeGAN模型,选取性能更优的GRU网络作为TimeGAN模型的组成单元,然后采用Nadam优化算法对TimeGAN模型的各组件进行优化,即构建Nadam-TimeGAN模型用以数据扩充,最后构建一个平衡的数据集输入XGBoost集成学习模型进行分类训练。实验选取转辙机动作电流数据集进行验证性实验,选取MFPT轴承数据集和CWRU轴承数据集进行泛化性实验,并与8种方法进行对比,结果表明,所提方法在准确率、召回率以及F1-score这3种评价指标上均高于其他方法,从而验证了所提方法在不平衡数据故障诊断方面的有效性和泛化性。

关键词：时间序列生成对抗网络 Nesterov加速自适应矩估计极致梯度提升故障诊断数据增强

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于ARIMA-RNN组合模型的云服务器老化预测方法

引用

通信学报 2021年第1期42卷 163-171页

作者：孟海宁童新宇石月开朱磊冯锴黑新宏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

针对云服务器系统运行环境具有非线性、随机性和突发性的特点,提出了基于整合移动平均自回归和循环神经网络组合模型(ARIMA-RNN)的软件老化预测方法。首先,采用ARIMA模型对云服务器时间序列数据进行老化预测;然后,利用灰色关联度分析法... 详细信息

针对云服务器系统运行环境具有非线性、随机性和突发性的特点,提出了基于整合移动平均自回归和循环神经网络组合模型(ARIMA-RNN)的软件老化预测方法。首先,采用ARIMA模型对云服务器时间序列数据进行老化预测;然后,利用灰色关联度分析法计算时间序列数据的相关性,确定RNN模型的输入维度;最后,将ARIMA模型预测值和历史数据作为RNN模型的输入进行二次老化预测,从而克服了ARIMA模型对波动较大的时间序列数据预测精度较低的局限性。实验结果表明,ARIMA-RNN组合模型比ARIMA模型及RNN模型的预测精度高,且比RNN模型预测收敛速度快。

关键词：软件老化云服务器预测方法 ARIMA模型 RNN模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Laplacian图谱的短文本聚类算法

引用

电子学报 2021年第9期49卷 1716-1723页

作者：孟海宁冯锴朱磊张贝贝童新宇黑新宏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

提出基于词频处理的Laplacian图谱聚类算法,以解决短文本数据维数高、特征稀疏等问题.首先采用词频-逆文本频率指数TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)方法,将短文本数据集映射到文本向量空间得到词频权值矩阵;其次利用... 详细信息

提出基于词频处理的Laplacian图谱聚类算法,以解决短文本数据维数高、特征稀疏等问题.首先采用词频-逆文本频率指数TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)方法,将短文本数据集映射到文本向量空间得到词频权值矩阵;其次利用Laplacian矩阵的图谱聚类特性,对词频权值矩阵进行数据降维处理;然后依据Laplacian矩阵的特征值表示文本相似度的特点,选择前K个特征值对应的特征向量作为初始聚类中心,以减少聚类过程的迭代次数.在SSC、20 News Group及Microblog PCU数据集上进行相关实验,结果表明Laplacian图谱聚类算法比传统聚类算法,不仅具有更优的聚类结果与更快的收敛速度,而且受噪声点影响较小,有很好的鲁棒性.

关键词： Laplacian图谱词频-逆文本频率指数短文本聚类向量空间模型数据降维特征权值

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：