检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报（工学版） 2024年第2期58卷 294-303页

作者：李灿林张文娇邵志文马利庄王新玥郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450000 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

针对夜间道路场景图像亮度低及缺乏带标注的夜间道路场景语义分割数据集的问题,提出夜间道路场景语义分割方法 Trans-nightSeg.使用TransCartoonGAN,将带标注的白天道路场景语义分割数据集Cityscapes转换为低光条件下的道路场景图像,两... 详细信息

针对夜间道路场景图像亮度低及缺乏带标注的夜间道路场景语义分割数据集的问题,提出夜间道路场景语义分割方法 Trans-nightSeg.使用TransCartoonGAN,将带标注的白天道路场景语义分割数据集Cityscapes转换为低光条件下的道路场景图像,两者共用同一个语义分割标注,丰富夜间道路场景数据集.将该结果和真实的道路场景数据集一并作为N-Refinenet的输入,N-Refinenet网络引入了低光图像自适应增强网络,提高夜间道路场景的语义分割性能.该网络采用深度可分离卷积替代普通的卷积,降低了计算量.实验结果表明,所提算法在Dark Zurich-test和Nighttime Driving-test数据集上的平均交并比(m IoU)分别达到56.0%和56.6%,优于其他的夜间道路场景语义分割算法.

关键词：图像增强语义分割生成对抗网络(GAN) 风格转换道路场景

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融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化

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浙江大学学报（工学版） 2024年第8期58卷 1728-1737页

作者：李灿林王新玥马利庄邵志文张文娇郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450000 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

为了解决图像卡通化没有突出表达图像中的重要特征信息及边缘处理不足的问题,提出融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化方法.构建融合注意力机制的生成器网络,通过空间和通道融合特征间的联系,从不同的特征中提取更加重要和丰富的图... 详细信息

为了解决图像卡通化没有突出表达图像中的重要特征信息及边缘处理不足的问题,提出融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化方法.构建融合注意力机制的生成器网络,通过空间和通道融合特征间的联系,从不同的特征中提取更加重要和丰富的图像信息.为了更好地实现对卡通纹理的学习,设计与全局并行的线提取区域处理模块(LERM),以便对卡通纹理的边缘区域进行对抗性训练.该方法不仅在重要区域和细节方面生成了高感知质量的卡通化图像,而且避免了内容和颜色的损失.大量的实验结果表明,利用该方法取得了更好的卡通风格化效果,验证了该方法的有效性,.

关键词：生成式对抗网络图像卡通化注意力机制结构线提取边缘检测

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基于YOLOv8的轻量化绝缘子缺陷检测算法

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激光与光电子学进展 2025年

作者：杨茜熊炜孟圣哲黄玉谦湖北工业大学电气与电子工程学院美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系

针对目前输电线路绝缘子缺陷检测模型过大和计算复杂度较高的问题，提出一种基于YOLOv8的轻量化绝缘子缺陷检测算法。首先，改用可逆列网络作为骨干网络，通过将输入反复传递到各列中，确保了底层信息的有效保留，使得网络保持较高精度... 详细信息

针对目前输电线路绝缘子缺陷检测模型过大和计算复杂度较高的问题，提出一种基于YOLOv8的轻量化绝缘子缺陷检测算法。首先，改用可逆列网络作为骨干网络，通过将输入反复传递到各列中，确保了底层信息的有效保留，使得网络保持较高精度；其次，在颈部网络中使用上下文引导网络，利用全局上下文信息改进联合特征增强重点特征关注，从而大幅减少参数量和浮点数；最后，在预测层中引入保持原始信息的改进深度可分离卷积，在使模型轻量化的同时尽可能保留多的特征层信息，以提升模型的检测性能。本文通过实验验证，上述方法的模型参数量和浮点数分别为1.32M,3.4G，检测精度为90.0%，其综合性能满足输电线路绝缘子缺陷检测需要在边缘设备上应用的实际需求。

关键词：绝缘子缺陷检测轻量化特征融合

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基于深度学习的代码生成方法研究进展

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软件学报 2024年第2期35卷 604-628页

作者：杨泽洲陈思榕高翠芸李振昊李戈吕荣聪哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 华为技术有限公司广东深圳518129 北京大学信息科学技术学院北京100871 香港中文大学计算机与工程系中国香港99907

关注根据自然语言描述生成相关代码片段的代码生成(code generation)任务.在软件开发过程中,开发人员常常会面临两种情形.一种是通用功能的实现,需要开发人员编写大量重复且技术含量较低的代码;另一种是依赖于特定任务要求,需要开发人... 详细信息

关注根据自然语言描述生成相关代码片段的代码生成(code generation)任务.在软件开发过程中,开发人员常常会面临两种情形.一种是通用功能的实现,需要开发人员编写大量重复且技术含量较低的代码;另一种是依赖于特定任务要求,需要开发人员查询文档或使用其他工具才能完成的代码编写工作.代码生成作为最直接辅助开发人员完成编码的工作受到学术界和工业界的广泛关注.让机器理解用户需求,自行完成程序编写也一直是软件工程领域重点关注的问题之一.近年来,随着深度学习在软件工程领域任务中的不断发展,尤其是预训练模型的引入使得代码生成任务取得了十分优异的性能.系统梳理当前基于深度学习的代码生成相关工作,并将目前基于深度学习的代码生成方法分为3类:基于代码特征的方法、结合检索的方法以及结合后处理的方法.第1类是指使用深度学习算法利用代码特征进行代码生成的方法,第2类和第3类方法依托于第1类方法进行改进.依次对每一类方法的已有研究成果进行系统的梳理、分析与总结.除此之外,汇总并分析已有的代码生成工作中常用的语料库与评估方法,以便于后续研究进行实验设计.最后,对代码生成方法研究进展进行总结,并针对未来值得关注的研究方向进行展望.

关键词：代码生成深度学习代码检索后处理机器翻译

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基于改进YOLOv8的绝缘子缺陷检测方法

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电子测量技术 2025年第7期48卷 86-97页

作者：杨茜熊炜孟圣哲黄玉谦湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430068 南卡罗来纳大学计算机科学与工程系南卡哥伦比亚29201

准确检测出绝缘子缺陷是电网维护的主要任务之一,针对目前绝缘子缺陷检测算法识别精度不高和模型过大而难以部署至无人机等移动端设备的问题,提出了以YOLOv8算法为基础网络进行改进以实现提高检测精度并将模型轻量化的方法。该方法采用... 详细信息

准确检测出绝缘子缺陷是电网维护的主要任务之一,针对目前绝缘子缺陷检测算法识别精度不高和模型过大而难以部署至无人机等移动端设备的问题,提出了以YOLOv8算法为基础网络进行改进以实现提高检测精度并将模型轻量化的方法。该方法采用多尺度融合网络BiFPN中的特征融合模式充分融合多尺度特征,然后在原算法中融入可变形注意力机制DAttention以较低复杂度提取特征,此外引入融合平均池化和最大池化的坐标注意力DAF-CA增强关键信息,最后改用最小点距损失函数MPDIoU作为损失函数改善边界框回归的训练效果,从而提高算法精度。在数据集上进行了多组对比实验,结果表明该文提出的方法均值平均精度可达约91.0%,模型浮点数和参数量分别为7.2 G和2.07 M,各项性能指标均优于目前常用的检测算法。该方法可为电网智能巡检提供参考。

关键词： YOLOv8 BiFPN DAttention DAF-CA MPDIoU

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时空语义驱动的渐进多视角行为去偏置研究

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计算机工程 2025年第1期51卷 1-10页

作者：钟忺陈亮刘文璇叶舒江奎王正林嘉文武汉理工大学计算机与人工智能学院湖北武汉430070 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 台湾清华大学电机工程系中国台湾新竹300044

在实际应用中,单视角摄像头采集数据由于物体存在遮挡而失去对某些区域的可见性,因此结合多个视角下的数据进行行为分析对于维护社会稳定及民生安全至关重要。针对多视角行为识别中存在的偏置问题,即不同视角下空间语义不一致导致的视... 详细信息

在实际应用中,单视角摄像头采集数据由于物体存在遮挡而失去对某些区域的可见性,因此结合多个视角下的数据进行行为分析对于维护社会稳定及民生安全至关重要。针对多视角行为识别中存在的偏置问题,即不同视角下空间语义不一致导致的视角间行为表征差异以及同一行为执行过程中的时序语义不一致导致的行为表征差异,提出一种渐进去偏置的多视角方法。首先,在多视角下的同一行为样本中以证据理论为引导,结合不同视角下的行为同构性进行视角间行为去偏置,优化不同视角下关注的行为特征权重,以获得更全面的无偏行为表示。其次,结合多粒度解耦策略,分析不同粒度对行为特征无偏表达的影响,准确分离行为相关和行为无关特征,以避免视角内行为无关信息扰乱行为表征导致的显著差异。最后,在时序维度上构建不同行为特征权重,增强同一视角内行为特征一致性,减弱同一行为的行为表征差异。在多个数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性,在N-UCLA和NTU-RGB+D数据集上的跨视角准确率分别达到了97.4%和96.4%,并且所提方法在满足多视角下对行为识别进行准确分析应用需求的同时通过一种新的去偏置思路为多视角行为识别问题提供了一种有效的解决方案。

关键词：多视角行为识别渐进式去偏置证据理论解耦多粒度

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基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割研究

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光电子.激光 2025年第2期36卷 216-224页

作者：熊炜张丽真杨茜孟圣哲李利荣湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系南卡哥伦比亚29201

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题,提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合,加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力,同时引入可学... 详细信息

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题,提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合,加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力,同时引入可学习的视觉中心(learnable visual center,LVC)来聚合输入图像的局部角落关键区域;副支路设计多尺度提取模块与倒置残差上采样(conv-transpose upsample,CT-upsample)模块融合而成的AGG模块(aggregation,AGG)进行多尺度大小息肉提取,还原及补充更多的细节信息。提出的方法在4个公共数据集上进行了实验分析,实验结果表明该方法具有良好的息肉分割泛化性能,其中在CVC-ClinicDB数据集上,mDice和mIoU分别达到了93.28%和88.98%。

关键词：结肠息肉分割多尺度减法可学习的视觉中心(LVC) 倒置残差上采样(CT-upsample)

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基于多目标文化鲸鱼算法的水库防洪调度

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计算机集成制造系统 2022年第11期28卷 3494-3509页

作者：王万良董建杭王铮赵燕伟张仁贡李国庆胡明志浙江工业大学计算机科学与技术学院浙大城市学院计算机与计算科学学院浙大城市学院机械工程系浙江禹贡信息科技有限公司

水库防洪调度问题(RFCO)是复杂的多目标问题(MOPs),具有众多复杂的约束条件，相互依存的决策变量，以及相互冲突的优化目标，传统研究多停留在将多目标问题转换为单目标问题解决，在实际应用中存在一定限制。鉴于此，提出一种针对水库... 详细信息

水库防洪调度问题(RFCO)是复杂的多目标问题(MOPs),具有众多复杂的约束条件，相互依存的决策变量，以及相互冲突的优化目标，传统研究多停留在将多目标问题转换为单目标问题解决，在实际应用中存在一定限制。鉴于此，提出一种针对水库防洪调度的多目标优化方法——文化鲸鱼算法(MOCWOA)。MOCWOA以文化算法(CA)为框架，在种群空间采用鲸鱼优化算法(WOA),在信度空间定义了3种知识结构以提高算法所得结果的多样性和收敛精度。MOCWOA先应用于典型测试函数的优化，之后进一步应用于实际的水库防洪调度问题，并与几种优秀的多目标优化算法进行对比，结果表明，无论是在典型测试函数上，还是在实际RFCO问题上，MOCWOA都具有一定的优势。

关键词：水库防洪调度多目标优化鲸鱼算法文化算法帕累托最优

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杨剑:与其担心被新技术“替代”,更应关注如何用好新技术

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大数据时代 2024年第3期 15-21页

作者：高琪杨剑不详南方科技大学计算机科学与工程系研究哈尔滨工业大学

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,应用型机器人、智能机器人在医疗、教育、工业、农业等多个领域发挥着越来越重要的作用。为了进一步促进人与机器、机器与机器之间的协作,我们不仅需要理解单个机器人的智能,还需要考虑如何将... 详细信息

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,应用型机器人、智能机器人在医疗、教育、工业、农业等多个领域发挥着越来越重要的作用。为了进一步促进人与机器、机器与机器之间的协作,我们不仅需要理解单个机器人的智能,还需要考虑如何将这些智能有机地整合在一起,形成一种全新的群体智能。

关键词：智能机器人群体智能应用场景人与机器应用型机器与机器人的智能

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基于Transformer架构的城市街景语义分割方法研究

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光电子．激光 2024年第12期35卷 1240-1249页

作者：熊炜赵迪孙鹏刘粤湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系南卡哥伦比亚29201

针对部分Transformer网络在进行城市街景图像分割时,没有充分利用网络中的多尺度特征和上下文信息,导致分割结果部分大目标存在孔洞、小目标边缘分割不精细等缺陷,本文提出了基于Transformer架构的以提取多尺度特征和汇聚上下文信息为主... 详细信息

针对部分Transformer网络在进行城市街景图像分割时,没有充分利用网络中的多尺度特征和上下文信息,导致分割结果部分大目标存在孔洞、小目标边缘分割不精细等缺陷,本文提出了基于Transformer架构的以提取多尺度特征和汇聚上下文信息为主的Trans-AsfNet方法解决此问题。该分割方法引入了Swin Transformer作为新的特征提取网络,加强信息的长距离依赖;提出了一种自适应子空间特征融合模块(adaptive subspace feature fusion,ASFF)加强网络对多尺度特征的提取能力,同时设计了一种有效全局上下文聚合模块(efficient global context aggregation,EGCA)提升网络的上下文信息的聚合能力,利用丰富的多尺度信息进行特征解码与信息补偿,然后聚合不同尺度的上下文信息以强化理解目标的语义信息,进而消除大目标孔洞,提高小目标像素的边缘分割精度。将Trans-AsfNet方法通过CamVid城市街景数据集验证测试,实验结果表明,该网络基本可以消除分割孔洞缺陷、提升小目标边缘的分割效果,在CamVid测试集上MIoU达到了69.5%。

关键词： Transformer 城市街景上下文信息语义分割特征融合

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