检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：潘祖望桂彦易宇航张建明长沙理工大学道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心长沙理工大学计算机与通信工程学院

针对视频目标分割中存在的相似目标辨别精确度低、分割误差累积等问题，提出一种全局特征增强及掩模矫正的半监督视频目标分割方法. 首先采用全局上下文感知模块增强特征，利用2个全局存储单元建模特征的全局依赖关系，捕获视频帧内... 详细信息

针对视频目标分割中存在的相似目标辨别精确度低、分割误差累积等问题，提出一种全局特征增强及掩模矫正的半监督视频目标分割方法. 首先采用全局上下文感知模块增强特征，利用2个全局存储单元建模特征的全局依赖关系，捕获视频帧内和帧间的全局上下文信息，提高分割模型对相似干扰物的辨别能力; 然后提出细节感知解码器，在解码初期阶段通过跳跃连接融合编码器特征，学习局部细节增强的解码特征; 最后在解码后期阶段部署掩模矫正模块，估计粗糙分割掩模中不确定区域，并对模糊目标边界及分割错误区域进行矫正，获得精确的视频目标分割结果. 在具有挑战的DAVIS和YouTube-VOS基准数据集上进行大量实验的结果表明，所提方法明显优于文中对比方法，在YouTube-VOS 2019验证集中的性能分数G相较于STCN和GSFM方法分别提高了1.6和0.3.

关键词：半监督视频目标分割时空记忆网络全局特征增强掩模矫正

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基于CNN和尺度自适应Transformer融合网络的路面裂缝分割方法

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中国公路学报 2024年第12期37卷 418-432页

作者：桂彦叶文倩王建新吕松涛葛冬冬长沙理工大学道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心湖南长沙410114 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410076 长沙理工大学交通运输工程学院湖南长沙410114

路面裂缝分割技术的发展对评估民用基础设施的安全性和耐久性具有重要意义。然而,在应对复杂多变的背景环境时,精确地分割形态各异的裂缝仍具有挑战。为了提升分割性能,提出一种基于CNN和尺度自适应Transformer融合网络的路面裂缝分割... 详细信息

路面裂缝分割技术的发展对评估民用基础设施的安全性和耐久性具有重要意义。然而,在应对复杂多变的背景环境时,精确地分割形态各异的裂缝仍具有挑战。为了提升分割性能,提出一种基于CNN和尺度自适应Transformer融合网络的路面裂缝分割方法。在结合CNN和Transformer的双编码器中,提出尺度自适应Transformer块,通过结合尺度自适应多头注意力机制和细节增强前馈网络,有效地捕获多尺度裂缝特征和增强细节信息;并且,采用全局局部特征融合模块聚合双编码器的中间层特征,增强裂缝特征的辨别力。在解码器中,引入大核双重注意力模块恢复裂缝边缘信息,以及抑制背景噪声区域的影响,最终实现高精度的裂缝分割预测。最后,联合交叉熵分割损失和骰子损失优化网络训练过程。为验证所提方法的有效性,在DeepCrack、Crack500、CFTR478数据集上进行大量的对比试验和消融试验。研究结果表明:所提方法明显优于对比方法,在CFTR478验证数据集上的mIoU分数相比DTrc-Net和FAT-Net方法分别提升1.58%和1.82%;且在光线阴暗、雨天湿滑以及不同材质路面等复杂场景下,所提方法仍能有效地识别并精确地分割裂缝区域,保持清晰的边缘。在实际校园场景中应用所提方法进行路面裂缝分割,能够获得高质量路面裂缝分割结果,实际应用效果较好。

关键词：路面工程路面裂缝分割尺度自适应Transformer 多尺度裂缝特征细节增强前馈网络大核双重注意力

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面向国产RISC-V芯片的高效高精度求和与点积算法

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小型微型计算机系统 2025年

作者：李骥邱琪张翔肖调杰孟祥飞龚春叶冯超超长沙理工大学计算机与通信工程学院国防科技大学计算机学院高端装备数字化软件湖南省重点实验室国家超级计算天津中心

RISC-V作为一种新兴的开源精简指令集架构，是后摩尔时代处理器技术发展与创新的关键之一.浮点求和与点积运算是数值运算的基础组成部分，在众多领域应用广泛.目前RISC-V架构尚未适配兼具高精度和高效率的求和与点积运算算法，这是因为... 详细信息

RISC-V作为一种新兴的开源精简指令集架构，是后摩尔时代处理器技术发展与创新的关键之一.浮点求和与点积运算是数值运算的基础组成部分，在众多领域应用广泛.目前RISC-V架构尚未适配兼具高精度和高效率的求和与点积运算算法，这是因为现有优化方案难以良好地平衡运算精度和效率，要么侧重于低精度算法效率，要么通过牺牲效率实现高精度运算.本文利用RVV(RISC-V Vector instruction set extension，RVV)矢量扩展指令，设计并实现了一种基于无误差变换技术的高效、高精度求和与点积算法.首先避免使用规约指令以防止运算精度降低，实现并优化两类运算基于RVV的向量化算法；其次根据算法中的数据依赖关系，对寄存器配置参数进行优化.最后针对算法核心步骤进行汇编优化，增加指令级并行度，提高流水线利用率.实验结果表明，与两类运算操作的原始算法相比，优化后的算法运算效率分别提高了4.4和4.2倍.优化后的算法与多精度库MPFR中的四精度算法有相同精度，但其运算效率明显优于后者，其计算速度与OpenBLAS的双精度计算速度相当.

关键词： RISC-V 点积求和无误差变换高精度向量化

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共性特征学习的高泛化伪造指纹检测

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中国图象图形学报 2024年第9期29卷 2780-2792页

作者：袁程胜徐震宇向凌云付章杰夏志华南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114 暨南大学网络空间安全学院广州510632

目的指纹识别技术已大规模应用于人们的日常生活中,如身份鉴定、指纹支付与考勤等。然而,最新研究表明这些系统极易遭受伪造指纹的欺骗攻击,因此在使用指纹认证用户身份前,鉴别待测指纹的真伪至关重要。伪造指纹的制作材料具有多样性,... 详细信息

目的指纹识别技术已大规模应用于人们的日常生活中,如身份鉴定、指纹支付与考勤等。然而,最新研究表明这些系统极易遭受伪造指纹的欺骗攻击,因此在使用指纹认证用户身份前,鉴别待测指纹的真伪至关重要。伪造指纹的制作材料具有多样性,现有工作忽视了不同材料伪造指纹之间数据分布的关联性,致使跨材料检测泛化性普遍较低。因此,本文通过分析不同材料伪造指纹数据间的分布关联性,挖掘不同伪造指纹间的材料域不变伪造特征,提出了一种基于共性特征学习的高泛化伪造指纹检测方法。方法首先,为了表征和学习不同材料伪造指纹间的特征,设计了一种多尺度伪造特征提取器(multi-scale spoofing feature extractor,MSFE),包含一个多尺度空间通道(multi-scale spatial-channel,MSC)注意力模块,以学习真假指纹类间的细粒度差异特征。然后,为了进一步分析不同材料伪造指纹数据间的分布关联性,又构造了一种共性伪造特征提取器(common spoofing feature extractor,CSFE),在MSFE先验知识的引导下进行多任务的材料域不变伪造特征学习。最后,设计一个材料鉴别器对学习到的共性伪造特征进行约束,同时构建一个自适应联合优化损失模块来平衡多个模块在训练过程中的损失权重,以进一步提高面对未知材料伪造指纹检测时的泛化性。结果在两个公开的指纹数据集(LivDet(liveness detection com⁃petition)2017和LivDet2019)上进行了跨材料测试,实验结果表明所提算法相较对比工作,ACE(average classification error)降低了1.34%,TDR(true detection rate)提高了1.43%,表现出较高的泛化性。结论本文算法在ACE和TDR方面均取得优异性能。此外,当面对未知材料的伪造指纹检测时,同样表现出较强的泛化性。

关键词：伪造指纹检测材料域不变伪造特征注意力共性特征学习泛化性

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语义文本相似度计算方法研究综述

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软件导刊 2024年第11期23卷 1-11页

作者：李莹伍胜徐聪尹刚张锦长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410076 头歌教学研究中心湖南长沙410205

语义文本相似度计算是自然语言处理领域一个关键任务,旨在衡量两个文本之间的语义相似程度。对以往经典和当前主流的语义文本相似度计算方法进行归纳和总结,将这些方法划分为传统的方法和基于深度学习的方法两大类。传统的方法又划分为... 详细信息

语义文本相似度计算是自然语言处理领域一个关键任务,旨在衡量两个文本之间的语义相似程度。对以往经典和当前主流的语义文本相似度计算方法进行归纳和总结,将这些方法划分为传统的方法和基于深度学习的方法两大类。传统的方法又划分为基于字面匹配、基于统计和基于规则的方法。基于深度学习的方法又划分为基于词嵌入、基于句向量和基于预训练模型的方法。在进一步细分每个类别的基础上,详细介绍了各子类的典型方法,并对各种方法的基本思想、优点和局限性进行了深入分析和总结。最后,对语义文本相似度计算方法可能的发展方向进行了展望。

关键词：文本相似度语义相似度自然语言处理深度学习预训练模型

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融合上下文注意力的两段式生成对抗网络的肺结节图像生成与分类

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中国医学物理学杂志 2024年第12期41卷 1517-1531页

作者：尹智贤夏克文张昭贺紫平河北工业大学电子信息工程学院天津300401 天津中医药大学第一附属医院/国家中医针灸临床研究中心天津300193 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 天津中德应用技术大学软件与通信学院天津300350

提出一种融合上下文注意力的两段式生成对抗网络用于肺结节生成和分类。上下文注意力采用一种通道增强的多头上下文注意力机制,将通道注意力和多头上下文注意力结合,更好地处理特征图中的复杂语义关系,有效增强了模型的特征提取能力;两... 详细信息

提出一种融合上下文注意力的两段式生成对抗网络用于肺结节生成和分类。上下文注意力采用一种通道增强的多头上下文注意力机制,将通道注意力和多头上下文注意力结合,更好地处理特征图中的复杂语义关系,有效增强了模型的特征提取能力;两段式生成对抗网络框架用于实现肺结节在指定肺部区域的注入,该框架将生成任务分为两个阶段:第一阶段生成肺结节感兴趣区域图像,然后通过泊松融合模块与指定的肺实质进行融合,生成初始样本;第二阶段使用改进的CycleGAN模型对初始样本进行微调。同时,在判别器中引入跨层激励模块和辅助分类器实现对特征通道的再校正以及对肺结节的分类。在LIDC-IDRI数据集上进行实验验证,实验结果表明,所提方法在肺结节生成上的FID、IS和KID评分分别为115.153、2.619±0.095和0.062;在肺结节恶性度分类上准确率为70.23%,灵敏度、F1值和AUC分别为68.66%、68.92%和87.59%,表现出优于ADGAN等基于GAN的分类模型,以及VGG16等基准网络的性能。

关键词：肺结节生成上下文注意力生成对抗网络肺结节分类 CycleGAN

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基于机器学习的土壤中营养元素预测:以N元素为例

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资源信息与工程 2024年第4期39卷 73-75页

作者：方景文彭玉旭郭军卢欣中国地质调查局长沙自然资源综合调查中心湖南长沙410600 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410600

本文研究了基于BP神经网络算法的土地质量调查中地球化学元素含量的预测方法,通过岳阳市耕地区表层土壤地球化学元素含量的调查,利用已知的元素含量数据建立机器学习模型,实现对未知元素含量的准确预测。本文采用SelectKBest函数进行变... 详细信息

本文研究了基于BP神经网络算法的土地质量调查中地球化学元素含量的预测方法,通过岳阳市耕地区表层土壤地球化学元素含量的调查,利用已知的元素含量数据建立机器学习模型,实现对未知元素含量的准确预测。本文采用SelectKBest函数进行变量选择,并通过训练集、验证集和外部测试集的数据评估模型性能。结果表明,所建立的模型具有较高的预测精度和泛化能力,为土地质量调查中地球化学元素含量的预测提供了一种便捷有效的方法。

关键词：机器学习 BP神经网络表层土壤元素预测

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基于流量聚类分析的电力系统C&C威胁检测

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信息网络安全 2021年第S01期 173-176页

作者：张思拓林旭斌吴柳廖年冬中国南方电网电力调度控制中心广州510663 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

针对当前电力系统面临的僵尸网络C&C威胁问题,文章提出一种基于流量聚类分析的威胁检测方法。该方法首先使用过滤技术将网络流分为正常业务流和疑似攻击流。其次,对疑似攻击流进行特征提取和统计,目的是从原始多维特征集中筛选出有... 详细信息

针对当前电力系统面临的僵尸网络C&C威胁问题,文章提出一种基于流量聚类分析的威胁检测方法。该方法首先使用过滤技术将网络流分为正常业务流和疑似攻击流。其次,对疑似攻击流进行特征提取和统计,目的是从原始多维特征集中筛选出有效特征,降低模型的计算和存储开销。最后,利用DBSCAN聚类算法对网络流统计特征进行聚类分析,找出C&C威胁产生的数据隐含分布及攻击原因,从而实现对电力系统C&C威胁的快速检测。实验结果表明,该方法达到了预期效果,为电力系统C&C威胁检测找到了一种可行技术解决方案。

关键词：电力系统僵尸网络 C&C威胁 DBSCAN

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应用感知的算力优化调度方法

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数据与计算发展前沿 2022年第5期4卷 3-10页

作者：寇大治韦建文唐小勇上海超级计算中心上海201203 上海交通大学高性能计算中心上海200240 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114

【目的】在“东数西算”工程的大背景下,为了更好地实现对分布在不同地域超级计算机资源的调度管理,针对计算资源忙闲不均等问题,提出通过研究典型应用作业的运行特征,开发多中心任务的调度系统,以解决国家高性能计算环境统一调度的关... 详细信息

【目的】在“东数西算”工程的大背景下,为了更好地实现对分布在不同地域超级计算机资源的调度管理,针对计算资源忙闲不均等问题,提出通过研究典型应用作业的运行特征,开发多中心任务的调度系统,以解决国家高性能计算环境统一调度的关键技术问题。【方法】首先收集了若干超级计算中心的应用运行历史情况,建立了应用运行历史数据库;其次将用户应用对资源的需求和典型应用的资源使用特征分析相结合,通过机器学习的方法,建立了一种可精确描述应用特征的框架;然后实现了跨集群高性能计算应用的容器方式迁移;最后研究了基于多中心应用特征的任务调度方法,开发了基于应用感知的全局资源优化调度系统。【结果】该系统为国家高性能计算环境服务化运营和稳定运行提供了有力的技术支撑。【结论】基于应用感知的算力优化调度方法可望有效提高“东数西算”的可靠性、可用性和可维护性。

关键词：高性能计算系统历史数据库应用特征算力调度方法

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融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取方法

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中文信息学报 2022年第1期36卷 75-82页

作者：赵超谢松县曾道建郑菲程琛彭立宏长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 湖南数定智能科技有限公司湖南长沙410003 湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室湖南长沙410081 广州市公安局指挥中心情报信息处广东广州510030

关系抽取旨在从未经标注的自由文本中抽取实体间的关系。然而,现有的方法大都孤立地预测每一个关系而未考虑关系标签相互之间的丰富语义关联。该文提出了一种融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取模型。该模型通过预训练模型BER... 详细信息

关系抽取旨在从未经标注的自由文本中抽取实体间的关系。然而,现有的方法大都孤立地预测每一个关系而未考虑关系标签相互之间的丰富语义关联。该文提出了一种融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取模型。该模型通过预训练模型BERT编码得到句子和两个目标实体的语义信息,使用图卷积网络建模关系标签之间的依赖图,并结合上述信息指导最终的关系分类。实验结果显示,该文方法性能相较于基线方法得到了显著提高。

关键词：关系抽取预训练模型标签依赖图卷积神经网络

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