检索结果-内蒙古大学图书馆

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2020年第6期32卷 991-1002页

作者：高陈强陈旭重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

行为检测在自动驾驶、视频监控等领域的广阔应用前景使其成为了视频分析的研究热点。近年来,基于深度学习的方法在行为检测领域取得了巨大的进展,引起了国内外研究者的关注,对这些方法进行了全面的梳理和总结,介绍了行为检测任务的详细... 详细信息

行为检测在自动驾驶、视频监控等领域的广阔应用前景使其成为了视频分析的研究热点。近年来,基于深度学习的方法在行为检测领域取得了巨大的进展,引起了国内外研究者的关注,对这些方法进行了全面的梳理和总结,介绍了行为检测任务的详细定义和面临的主要挑战;从时序行为检测和时空行为检测2个方面对相关文献做了细致地分类,综合分析了每一类别中不同研究方法的思路和优缺点,并阐述了基于弱监督学习、图卷积神经网络、注意力机制等新兴研究话题的相关方法;介绍了行为检测领域常用的数据集以及性能评估指标,在这些数据集上比较了几种典型方法的性能;总结了当前行为检测方法需要解决的问题以及进一步发展的研究方向。

关键词：视频理解行为检测深度学习弱监督学习

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基于全卷积DenseNet的前列腺MRI分割新方法

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计算机应用研究 2020年第6期37卷 1886-1889,1894页

作者：胡学刚杨洪光重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆市信号与信息处理重点实验室重庆400065

前列腺磁共振图像(MRI)的自动分割对前列腺疾病的诊断至关重要,但是前列腺区域所占比例过小、组织边界模糊等问题为自动分割带来极大困难。针对这些问题,提出了一种基于全卷积DenseNet的前列腺MRI图像分割方法。该方法以现流行的深度学... 详细信息

前列腺磁共振图像(MRI)的自动分割对前列腺疾病的诊断至关重要,但是前列腺区域所占比例过小、组织边界模糊等问题为自动分割带来极大困难。针对这些问题,提出了一种基于全卷积DenseNet的前列腺MRI图像分割方法。该方法以现流行的深度学习理论为基础,利用迁移学习的思想,将DenseNet从自然图像迁移到前列腺数据集;采用反卷积和类似U-Net的全卷积神经网络结构,实现端到端的图像分割。同时引入并改进Dice相似性损失函数以解决前列腺MRI中背景所占比例远远大于前列腺区域和一些像素难以准确分割等问题。通过在PROMISE12数据集上进行实验,提出的方法 Dice相似性系数达到93. 25%,Hausdorff距离小于1. 2 mm,相较于目前的主要方法,分割效果更好、所耗时间更短。

关键词：前列腺MRI分割 DenseNet 全卷积神经网络 Dice损失函数

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CNR中基于多用户Q学习的联合信道选择和功率控制

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计算机应用研究 2020年第8期37卷 2500-2503页

作者：蒋涛涛朱江重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

针对认知无线网络中多用户资源分配时需要大量信道和功率策略信息交互,并且占用和耗费了大规模系统资源的问题,通过非合作博弈模型对用户的策略进行了研究,提出一种基于多用户Q学习的联合信道选择和功率控制算法。用户在自学习过程中将... 详细信息

针对认知无线网络中多用户资源分配时需要大量信道和功率策略信息交互,并且占用和耗费了大规模系统资源的问题,通过非合作博弈模型对用户的策略进行了研究,提出一种基于多用户Q学习的联合信道选择和功率控制算法。用户在自学习过程中将采用统一的策略,仅通过观察自己的回报来进行Q学习,并逐渐收敛到最优信道和功率分配的最优集合。仿真结果表明,该算法可以高概率地收敛到纳什均衡,用户通过信道选择得到的整体回报非常接近最大整体回报值。

关键词：认知无线网络 Q学习信道选择功率控制

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低相干高鲁棒性观测矩阵优化

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西安电子科技大学学报 2019年第6期46卷 171-178页

作者：赵辉张乐刘莹莉张静张天骐重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

针对目前压缩感知观测矩阵普适性低和优化算法鲁棒性不足的问题,提出了一种基于紧框架和稀疏表示误差的观测矩阵优化算法。该算法首先将格拉姆矩阵同时逼近单位矩阵和紧框架,以降低感知矩阵的平均互相干性;然后将稀疏表示误差作为正则... 详细信息

针对目前压缩感知观测矩阵普适性低和优化算法鲁棒性不足的问题,提出了一种基于紧框架和稀疏表示误差的观测矩阵优化算法。该算法首先将格拉姆矩阵同时逼近单位矩阵和紧框架,以降低感知矩阵的平均互相干性;然后将稀疏表示误差作为正则项加入传统优化模型中,来提高观测矩阵的鲁棒性;最后利用解析法求解观测矩阵,保证算法的收敛性。实验结果表明,与现有的优化矩阵相比,所构造观测矩阵的平均互相干系数至少可降低0.03,且具有更强的鲁棒性。

关键词：观测矩阵平均互相干性紧框架稀疏表示误差

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一种基于多状态颜色一致性约束的激光-惯性-视觉里程计

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电讯技术 2025年第1期65卷 119-126页

作者：刘春明于光远李琮施鹏程孙世颖徐勇军国网山东省电力公司济南供电公司济南250022 多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

基于视觉、激光等单一传感器的定位方法难以适应多样化的环境,围绕激光雷达、惯性测量单元和相机3种模态的传感器信息源,针对激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)与视觉测量没有充分关联的问题,提出了一种基于多状态颜色一致... 详细信息

基于视觉、激光等单一传感器的定位方法难以适应多样化的环境,围绕激光雷达、惯性测量单元和相机3种模态的传感器信息源,针对激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)与视觉测量没有充分关联的问题,提出了一种基于多状态颜色一致性约束的激光雷达-惯性-视觉里程计方法,以提高系统的鲁棒性和定位精度。该方法紧耦合了激光雷达-惯性里程计(LiDAR-Inertial Odometry,LIO)和视觉-惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)两个子系统,并定义了带有颜色信息的全局地图表示形式。LIO子系统中点云经过运动补偿后,直接用于构建点到面的残差。VIO子系统利用全局地图中点的深度信息,根据滑动窗口中多个相机状态观测到同一地图点颜色的一致性,构建光度误差约束,并通过不变扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)状态估计器进行系统状态更新。在南洋理工大学发布的公共数据集上进行了实验,所提方法在该数据集不同序列上的绝对轨迹误差平均值为0.402 m。

关键词：多传感器融合定位状态估计视觉-惯性里程计激光-惯性里程计

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基于非局部低秩和加权全变分的图像压缩感知重构算法

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电子与信息学报 2019年第8期41卷 2025-2032页

作者：赵辉张静张乐刘莹莉张天骐重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

为准确有效地实现自然图像的压缩感知(CS)重构,该文提出一种基于图像非局部低秩(NLR)和加权全变分(WTV)的CS重构算法。该算法考虑图像的非局部自相似性(NSS)和局部光滑特性,对传统的全变分(TV)模型进行改进,只对图像的高频分量设置权重... 详细信息

为准确有效地实现自然图像的压缩感知(CS)重构,该文提出一种基于图像非局部低秩(NLR)和加权全变分(WTV)的CS重构算法。该算法考虑图像的非局部自相似性(NSS)和局部光滑特性,对传统的全变分(TV)模型进行改进,只对图像的高频分量设置权重,并用一种差分曲率的边缘检测算子来构造权重系数。此外,算法以改进的TV模型与NLR模型为约束构建优化模型,并分别采用光滑非凸函数和软阈值函数来求解低秩和全变分优化问题,很好地利用了图像的自身性质,保护了图像的细节信息,并提高了算法的抗噪性和适应性。仿真结果表明,与基于NLR的CS算法相比,相同采样率下,该文所提算法的峰值信噪比最高可提高2.49 dB,且抗噪性更强,验证了算法的有效性。

关键词：压缩感知图像重构非局部低秩加权全变分

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面向安全通信的智能反射面网络能效优化算法

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电讯技术 2020年第12期60卷 1391-1397页

作者：刘期烈杨建红徐勇军卢光跃重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 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

为了提高智能反射面网络传输安全性和能效,提出了一种面向安全通信的智能反射面网络能效最大资源分配算法。针对多输入单输出的智能反射面辅助蜂窝通信系统,考虑用户的安全速率约束、基站的最大发射功率约束以及连续相移约束,建立了非... 详细信息

为了提高智能反射面网络传输安全性和能效,提出了一种面向安全通信的智能反射面网络能效最大资源分配算法。针对多输入单输出的智能反射面辅助蜂窝通信系统,考虑用户的安全速率约束、基站的最大发射功率约束以及连续相移约束,建立了非线性、多变量耦合的能效最大化资源分配模型。利用Dinkelbach方法将目标函数转化为辅助变量相减的形式,采用交替迭代算法求解原变量耦合的非凸优化问题。仿真结果表明,所提算法与传统算法对比,能效提升了8.3%,中断概率下降了77%。

关键词：智能反射面安全通信能效最大化资源分配算法

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混合多稳态随机共振的故障信号检测

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振动与冲击 2019年第18期38卷 9-17页

作者：张刚李红威重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

针对故障特征信号在诊断时经常淹没在噪声中难以提取问题,利用Woods-Saxon型单稳态模型与混合型双稳态模型结合提出一种混合型三稳态随机共振系统,该系统不仅保留了Woods-Saxon对故障信号易于检测的优点又利用了三稳态对噪声利用率高的... 详细信息

针对故障特征信号在诊断时经常淹没在噪声中难以提取问题,利用Woods-Saxon型单稳态模型与混合型双稳态模型结合提出一种混合型三稳态随机共振系统,该系统不仅保留了Woods-Saxon对故障信号易于检测的优点又利用了三稳态对噪声利用率高的特点。利用信噪比增益为衡量指标,提出寻找最优系统参数的自适应算法;对α噪声背景下的谐波振动信号、调幅信号、周期脉冲衰减信号进行检测;提出一种变分模态分解与混合三稳态结合的信号检测方法,并将其应用于实际轴承故障检测;经过仿真实验表明混合型三稳态随机共振模型以及组合模型在故障信号的检测中检测结果清晰可靠、性能优越。

关键词： Woods-Saxon单稳态混合双稳态混合三稳态信噪比增益变分模态分解

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基于文档结构与深度学习的金融公告信息抽取

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计算机工程与设计 2020年第1期41卷 115-121页

作者：黄胜王博博朱菁重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学光通信与网络重点实验室重庆400065 深圳证券信息有限公司数据中心广东深圳518000

针对金融类公告中的结构化数据难以被高效快速提取的问题,提出一种基于文档结构与Bi-LSTM-CRF网络模型的信息抽取方法。自定义一种文档结构树生成算法,利用规则从文档结构树中抽取所需节点信息;构建基于信息句触发词的局部句子规则,抽... 详细信息

针对金融类公告中的结构化数据难以被高效快速提取的问题,提出一种基于文档结构与Bi-LSTM-CRF网络模型的信息抽取方法。自定义一种文档结构树生成算法,利用规则从文档结构树中抽取所需节点信息;构建基于信息句触发词的局部句子规则,抽取包含结构化字段信息的信息句;将字段的结构化信息抽取看作序列标注问题,分词时加入领域知识词典,构建基于Bi-LSTM-CRF的神经网络模型进行字段信息识别。实验结果表明,该信息抽取方法可以满足多类型公告的结构化信息提取,最终的信息句与字段信息抽取的平均F1值均可达到91%以上,验证了该方法在产品业务中的可行性和实用性。

关键词：公告信息抽取神经网络文档结构树序列标注

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面向并购重组类公告的信息抽取

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计算机工程与设计 2020年第5期41卷 1420-1426页

作者：黄胜李胜朱菁重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学光通信与网络重点实验室重庆400065 深圳证券信息有限公司数据中心广东深圳518000

并购重组类公告是上市公司进行信息披露的重要组成,属于具有一定格式规范的自由长文本。针对公告文本特点,借鉴降维思想,提出规则法和序列标注法相结合的联合信息抽取方案。采用规则法,抽取关键句子集合,将“篇章级”抽取缩小为“句子... 详细信息

并购重组类公告是上市公司进行信息披露的重要组成,属于具有一定格式规范的自由长文本。针对公告文本特点,借鉴降维思想,提出规则法和序列标注法相结合的联合信息抽取方案。采用规则法,抽取关键句子集合,将“篇章级”抽取缩小为“句子级”抽取;采用序列标注法,构建基于双向门控循环(BiGRU)网络和注意力机制(Attention)的序列标注模型,实现“句子级”到“字段级”的抽取。实验结果表明,该方案在并购重组类公告信息抽取任务中,取得了平均F1值0.92的较好结果,验证其具有一定的可行性和实用性。

关键词：信息抽取自由长文本规则法序列标注法双向门控循环网络注意力机制

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