检索结果-内蒙古大学图书馆

北京航空航天大学学报 2024年

作者：杨景玉吕盼杰党建武王锋火久元兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心兰州交通大学轨道交通信息与控制国家级虚拟仿真实验教学中心甘肃路桥飞宇交通设施有限公司

卷积神经网络因其强大的局部判别能力被成功应用于遥感影像变化检测，当前大多方法都是基于孪生网络进行设计的。然而，由于双时相图像的成像条件差异，例如光照条件，季节变化等，使得相同语义的物体在不同时相特征分布差异巨大，同时... 详细信息

卷积神经网络因其强大的局部判别能力被成功应用于遥感影像变化检测，当前大多方法都是基于孪生网络进行设计的。然而，由于双时相图像的成像条件差异，例如光照条件，季节变化等，使得相同语义的物体在不同时相特征分布差异巨大，同时由于CNN提取长距离上下文信息能力的局限性，以及孪生网络的权重共享特性限制了网络根据不同时相图像的特性动态调整其提取的特征，导致网络难以有效对齐双时相图像的语义特征。针对该问题，本文提出了一种双分支特征交互网络CTFI-Net，通过并行CNN和Transformer分别提取双时相图像的局部细粒度特征和长距离上下文信息，特征提取过程中利用多尺度特征交互模块实现不同时相特征的交互，使其在后续可以相互感知另一时相的域信息，使双时相图像特征分布更加相似，实现初级语义特征对齐。为更进一步地实现高级语义特征对齐，本文将不同分支提取的相同时相特征利用残差自交互模块进行交互融合，使兼具全局—局部信息。最后，通过实现双时相图像的初级—高级特征对齐，网络所提取到的特征更具鲁棒性和稳定性。本文在LEVIR-CD， DSIFN和CDD数据集进行了验证，实验表明，CTFI-Net能够有效缓解光照条件，季节变化等干扰因素对变化检测结果的影响。

关键词：遥感影像变化检测特征交互特征对齐特征融合

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结合空间几何信息和全局特征的无人机图像三维重建模型

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激光与光电子学进展 2025年第6期62卷 266-276页

作者：金启明王锋杨娟娟庞阳党建武兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 轨道交通信息与控制国家级虚拟仿真实验教学中心甘肃兰州730070 甘肃路桥飞宇交通设施有限责任公司甘肃兰州730070 甘肃新网通科技信息有限公司甘肃兰州730070 甘肃省公路交通建设集团有限公司甘肃兰州730070

现有无人机影像三维重建算法对空间几何信息关注不足同时缺失全局特征感知,导致重建点云模型在弱纹理以及复杂区域存在空洞且精度较低。针对上述问题,提出一种结合空间几何信息和全局特征的无人机图像三维重建算法。首先设计特征描述符... 详细信息

现有无人机影像三维重建算法对空间几何信息关注不足同时缺失全局特征感知,导致重建点云模型在弱纹理以及复杂区域存在空洞且精度较低。针对上述问题,提出一种结合空间几何信息和全局特征的无人机图像三维重建算法。首先设计特征描述符自映射层,采用多层感知机映射几何空间信息于高维特征向量,提升特征点匹配性能的同时提升三维重建精度。此外,针对无人机图像特点,提出一种轻量化Transformer结构模型,实现特征描述符的交叉感知,获取全局上下文特征信息,在保持三维重建效率的同时提升特征全局感知能力以及可区分性,提升三维重建精度并降低点云重投影误差。最后结合FastAP损失函数与描述符增强损失函数加速模型收敛,提高重建点云质量。为验证算法有效性,在3个不同无人机公路数据集上进行实验,实验结果表明,所提算法在保持三维重建效率的同时对重建点云的可靠性和精度均有所提高。

关键词：无人机影像三维重建全局特征空间映射注意力机制

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基于时序序列分解和IBAS LSTM的滑坡数据预测模型

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兰州交通大学学报 2024年第2期43卷 58-67页

作者：荆严飞党建武王阳萍岳彪兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 兰州交通大学轨道交通信息与控制国家级虚拟仿真实验教学中心兰州730070

针对传统静态机器学习模型在周期项位移预测中的缺陷和动态神经网络超参数人工选择困难的问题,在时序序列分解的基础上,提出一种新的滑坡预测耦合模型。首先,用最大相关最小冗余算法对周期项位移筛选合适的环境特征,作为长短期记忆人工... 详细信息

针对传统静态机器学习模型在周期项位移预测中的缺陷和动态神经网络超参数人工选择困难的问题,在时序序列分解的基础上,提出一种新的滑坡预测耦合模型。首先,用最大相关最小冗余算法对周期项位移筛选合适的环境特征,作为长短期记忆人工神经网络的输入。然后,在天牛须搜索算法搜索过程中引入反馈机制,以避免原算法中出现远离最优解的问题;在算法迭代过程中将固定的递减因子改为动态递减因子,以提升前期全局和后期局部的寻优能力;利用改进的天牛须搜索算法对长短期记忆人工神经网络超参数进行寻优,以获得最佳的网络参数组合。最后,重构趋势项和周期项预测结果,得到最终预测位移。以发耳滑坡为例进行分析,结果表明:相较于其他方法,所提模型在平均绝对误差、均方根误差以及拟合度等方面更具优势。

关键词：动态神经网络模型时序序列分解灰色模型长短期记忆人工神经网络天牛须搜索算法

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基于孪生网络的铁路复杂场景目标跟踪算法

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无线电工程 2024年第2期54卷 360-368页

作者：沈笑天党建武王阳萍雍玖兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 轨道交通信息与控制国家级虚拟仿真实验教学中心甘肃兰州730070

在铁路交通场景应用环境下,目标跟踪易受背景杂乱、目标剧烈运动和尺度变换等因素影响,容易出现目标跟踪精度不够导致目标丢失的问题。因此,提出了一种基于孪生网络的铁路复杂场景目标跟踪算法。在特征提取阶段,采用一种对ResNet网络改... 详细信息

在铁路交通场景应用环境下,目标跟踪易受背景杂乱、目标剧烈运动和尺度变换等因素影响,容易出现目标跟踪精度不够导致目标丢失的问题。因此,提出了一种基于孪生网络的铁路复杂场景目标跟踪算法。在特征提取阶段,采用一种对ResNet网络改进的CIResNet-22作为特征提取主干网络,将传统互相关替换为逐像素互相关;加入一种基于标准化的注意力机制,网络能够注重可靠特征的同时,弱化不可靠特征;根据平均峰值相关能量所反映的结果来判断跟踪结果是否可靠,并使用一种改进的UpdateNet子网络预测最佳模板作为参考模板。实验结果表明,在VOT2018和VOT2016以及OTB100这几个标准数据集上能够获得较好的跟踪效果。同时在自制的视频序列中进行跟踪序列测试,效果良好。

关键词：目标跟踪孪生网络注意力机制模板更新铁路复杂场景

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基于目标检测和点线特征关联的动态SLAM算法

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激光与光电子学进展 2025年第10期 212-222页

作者：邓文轩党建武雍玖兰州交通大学电子与信息工程学院轨道交通信息与控制国家级虚拟仿真实验教学中心

为了解决视觉SLAM系统在室内动态环境建图中存在的由耗时严重、动态对象干扰、特征点不足所导致的实时性不高、建图精度低以及位姿估计不准确等问题，本研究提出了一种基于目标检测和点线特征关联的视觉SLAM算法——LDF-SLAM。针对耗时... 详细信息

为了解决视觉SLAM系统在室内动态环境建图中存在的由耗时严重、动态对象干扰、特征点不足所导致的实时性不高、建图精度低以及位姿估计不准确等问题，本研究提出了一种基于目标检测和点线特征关联的视觉SLAM算法——LDF-SLAM。针对耗时严重、动态对象干扰等问题，首先用MobileNetV3替换YOLOv8主干网络，以减少网络参数量。同时设计由无参注意力增强的ResAM模块与MobileNetV3网络共同组成的轻量级检测网络，以增强检测网络的检测能力，快速检测出动态对象。其次，引入多视图几何方法，与改进后的轻量级网络（ResAM模块与MobileNetV3网络组成的轻量级检测网络）共同对潜在的动态特征点进行补偿、过滤，并将其剔除，然后用剩余的静态特征点构建稠密点云地图，以提高SLAM系统的建图精度。此外，针对静态特征点不足导致位姿估计不准确的问题，提出一种融合FLD线特征的提取方法，以提升位姿估计的准确度。同时，通过设计线段长度抑制来保证系统的实时性，进而提高视觉SLAM系统的鲁棒性。在TUM数据集和Bonn数据集上进行实验，实验结果表明，LDF-SLAM的绝对轨迹误差的均方根误差均有所下降，且小于其他主流SLAM算法，显著提高了SLAM系统在动态环境中的鲁棒性和准确性。

关键词：目标检测点线特征同步定位与地图构建动态环境位姿估计

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基于深度信息融合的遥感影像变化检测方法

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激光与光电子学进展 2024年

作者：杨景玉安亚慧党建武王锋火久元兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心兰州交通大学轨道交通信息与控制国家级康拟仿真实验教学中心甘肃路桥飞宇交通设施有限公司

针对遥感影像变化检测中由于光照条件、季节变化等因素导致的伪变化问题，本文提出了一种基于深度信息融合的变化检测方法。首先，通过深度估计网络提取遥感影像的深度信息作为辅助信息。其次，设计了基于对齐表示与掩码建模的自监督学... 详细信息

针对遥感影像变化检测中由于光照条件、季节变化等因素导致的伪变化问题，本文提出了一种基于深度信息融合的变化检测方法。首先，通过深度估计网络提取遥感影像的深度信息作为辅助信息。其次，设计了基于对齐表示与掩码建模的自监督学习模块，以提取具有全局语义可分离性的纹理特征与深度信息的高阶表示。最后，通过选择性特征融合和边缘增强机制，有效抑制深度图生成过程中引入的噪声，实现纹理特征与高阶特征的充分融合。该方法在LEVIR-CD数据集与CDD数据集上的F1分数分别达到了90.53%和92.60%，交并比分别达到了82.40%和86.22%。实验结果证明了该方法在抑制伪变化方面的有效性。

关键词：变化检测深度估计自监督学习对比学习

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铁路信号基础设备虚拟仿真实验设计与应用

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实验室研究与探索 2022年第8期41卷 173-177,271页

作者：王文润党建武王阳萍岳彪雍玖兰州交通大学轨道交通信息与控制国家级虚拟仿真实验教学中心兰州730070 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心兰州730070

针对学生在铁路信号基础设备实验教学过程中存在时间和场地受限、设备类型不全、过程难监控等问题,根据“以虚补实、虚实结合”的指导思想,应用虚拟现实技术设计开发了信号机、转辙机、轨道电路等多种类型的信号基础设备虚拟仿真实验教... 详细信息

针对学生在铁路信号基础设备实验教学过程中存在时间和场地受限、设备类型不全、过程难监控等问题,根据“以虚补实、虚实结合”的指导思想,应用虚拟现实技术设计开发了信号机、转辙机、轨道电路等多种类型的信号基础设备虚拟仿真实验教学资源,包含部件拆解、动作原理模拟、电路原理动态展示、常见故障维护等多种实验模块,教学内容多样,教学方法新颖,教学手段丰富。学生在线完成线下难以开展的实验教学任务,取得了良好的教学效果,切实解决了实体实验“做不了、做不上、做不好”的问题,为培养学生实践能力及创新能力提供了有力支撑。

关键词：虚拟仿真信号基础设备实验教学

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基于生成对抗机制的多目标跟踪方法

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兰州交通大学学报 2024年第4期43卷 87-97页

作者：孙逸凡代素敏党建武雍玖兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 兰州交通大学轨道交通信息与控制国家级虚拟仿真实验教学中心兰州730070 北京中电飞华通信有限公司北京100700

针对多目标跟踪中的跟踪结果易受遮挡而产生的漏检问题,提出一种公路场景下的基于生成对抗机制的多目标跟踪方法。首先,对经过预训练的跟踪网络输出的特征进行处理,在特征空间中添加自适应的二维遮挡掩码,生成现实生活中难以获得的遮挡... 详细信息

针对多目标跟踪中的跟踪结果易受遮挡而产生的漏检问题,提出一种公路场景下的基于生成对抗机制的多目标跟踪方法。首先,对经过预训练的跟踪网络输出的特征进行处理,在特征空间中添加自适应的二维遮挡掩码,生成现实生活中难以获得的遮挡样本;其次,利用生成对抗网络在无监督学习方面的优势,将FairMOT模型作为判别网络,加入结合强化学习机制的生成网络来学习如何筛选困难样本,2个网络进行对抗训练以提升多目标跟踪模型的遮挡不变性,提高跟踪精度;最后,在重识别分支中引入中心损失函数以提高重识别准确度。取数据集BDD100K中部分视频序列进行实验,实验结果表明:改进后算法的跟踪准确率提升了0.8个百分点,跟踪精度降低了0.4个百分点,跟踪过程中身份的切换次数减少了208。

关键词：图像处理多目标跟踪深度学习卷积神经网络生成对抗网络

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以区块链技术创新应用助推的教育高质量发展路径探索

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计算机教育 2024年第5期 102-106页

作者：雍玖党建武魏建国王阳萍兰州交通大学轨道交通信息与控制国家级虚拟仿真实验教学中心甘肃兰州730070 天津大学智能与计算学部天津300192 兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070

针对数字教育资源众筹众创与共享、教学行为数据化、教育管理决策精细化等教育创新发展带来的一系列教育发展中的挑战,提出采用基于区块链的学信认证、终身教育管理、教育资源共建共享、线上虚拟仿真实验过程性考核评价等核心技术,构建... 详细信息

针对数字教育资源众筹众创与共享、教学行为数据化、教育管理决策精细化等教育创新发展带来的一系列教育发展中的挑战,提出采用基于区块链的学信认证、终身教育管理、教育资源共建共享、线上虚拟仿真实验过程性考核评价等核心技术,构建基于区块链的去中心化“自组织”网络学习教育管理与服务协同平台,为形成“人人皆学、时时能学、处处可学”的高质量教育发展生态提供更可信赖的区块智能合约数据记录载体支撑。

关键词：区块链教育发展教育现代化教育管理

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联合密集多尺度特征的无人机公路遥感影像特征匹配

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兰州交通大学学报 2023年第2期42卷 64-70页

作者：郭波波党建武黄磊王阳萍兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 兰州交通大学国家级轨道交通信息与控制虚拟仿真实验教学中心兰州730070 国华卫星数据科技有限公司兰州730050

针对在背景复杂的无人机公路遥感影像中存在的重复纹理多、弱纹理无特征点、匹配对数少的问题,提出一种公路影像特征匹配模型,以增加可获得的特征点匹配对数量。首先,该模型选择在***网络中加入密集多尺度结构,使得网络在联合多尺度特... 详细信息

针对在背景复杂的无人机公路遥感影像中存在的重复纹理多、弱纹理无特征点、匹配对数少的问题,提出一种公路影像特征匹配模型,以增加可获得的特征点匹配对数量。首先,该模型选择在***网络中加入密集多尺度结构,使得网络在联合多尺度特征的同时,结合浅层特征和深层特征完成特征点提取,以增加特征点的数量;然后,构建结合K均值聚类和KD树的索引树,以优化快速最近邻特征匹配精度,增加初始特征匹配对数;最后,利用动态自适应距离阈值和随机抽样一致算法剔除误匹配对,进一步获得精细匹配对。实验结果表明:与传统的加速稳健特征算法和深度学习算法相比,提出的改进模型在特征点数量、精匹配对数量上均优于对比算法,可以获得高质量的匹配对。

关键词：影像匹配仿射变换深度特征公路影像无人机

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