检索结果-内蒙古大学图书馆

北京航空航天大学学报 2025年第1期51卷 19-29页

作者：侯志强戴楠程敏捷李富成马素刚范九伦西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121

针对实时语义分割模型大量缩减参数造成特征空间信息损失,以及特征缺少上下文信息导致分割类别预测不准确的问题,提出一种基于空间信息引导的双分支实时语义分割算法。该算法采用双分支结构分别获取特征的空间信息和语义信息,为更好地... 详细信息

针对实时语义分割模型大量缩减参数造成特征空间信息损失,以及特征缺少上下文信息导致分割类别预测不准确的问题,提出一种基于空间信息引导的双分支实时语义分割算法。该算法采用双分支结构分别获取特征的空间信息和语义信息,为更好地保留空间信息,设计了一种空间引导模块(SGM),同时捕获特征的局部信息和周围上下文信息,并通过通道加权给予重要信息更高的权重,有效弥补了图像高分辨率特征在降采样过程中的信息损失;为进一步强化特征的上下文信息表征能力,设计了池化特征增强模块(PFEM),采用不同尺寸的池化核捕获多尺度特征信息,并采用条状池化核对特征之间的长距离依赖关系进行建模,更好地确定分割区域的类别。在Cityscapes和CamVid数据集上对所提算法进行验证,平均交并比分别达到77.4%和74.0%,检测速度分别达到49.1帧/s和124.5帧/s,在保证实时分割的情况下有效提升了精度,获得了良好的语义分割性能。

关键词：图像处理实时语义分割卷积神经网络空洞卷积上下文信息

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基于DSGIoU损失与双分支坐标注意力的目标检测算法

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北京航空航天大学学报 2025年第4期51卷 1085-1095页

作者：马素刚李宁博侯志强余旺盛杨小宝西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 空军工程大学信息与导航学院西安710077

针对YOLOX算法中边界框回归损失效果有限和多尺度特征表示能力不足,导致检测结果不准确的问题,提出一种基于距离形状广义交并比(DSGIoU)损失与双分支坐标注意力的目标检测算法。在交并比(IoU)损失项的基础上,通过添加真实框与预测框之... 详细信息

针对YOLOX算法中边界框回归损失效果有限和多尺度特征表示能力不足,导致检测结果不准确的问题,提出一种基于距离形状广义交并比(DSGIoU)损失与双分支坐标注意力的目标检测算法。在交并比(IoU)损失项的基础上,通过添加真实框与预测框之间的非重叠面积、中心点距离及宽高比3个惩罚项,优化边界框的回归收敛效果;通过平均池化和最大池化沿着2个方向对特征进行编码,获取方向感知信息和位置信息,从而对特征进行增强。为验证所提算法的检测性能,分别以网络大小为Tiny、S、M的YOLOX为基准,在PASCAL VOC和KITTI数据集上进行测试。实验结果表明:所提算法在PASCAL VOC数据集上的检测精度分别达到80.0%、82.6%、85.8%,相比基准算法YOLOX提升了1.5%、1.6%、2.0%;在KITTI数据集上的检测精度分别达到87.7%、89.7%、90.7%,相比基准算法YOLOX提升了1.7%、2.9%、1.3%。所提算法能够优化网络收敛性,提高多尺度特征的表示能力,有效提高检测精度。

关键词：目标检测损失函数边界框回归坐标注意力 YOLOX

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基于局部FBG应变计阵列的车辆激励桥梁模态监测

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光子学报 2025年第4期54卷 137-149页

作者：段振辉张发祥姜劭栋孙志慧刘兆颖申永旭齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省计算中心(国家超级计算济南中心)算力互联网与信息安全教育部重点实验室济南250013 山东省计算机网络重点实验室山东省基础科学研究中心(计算机科学)济南250014

针对光纤传感器在桥梁模态监测过程中监测成本高、传感器布设困难、施工难度大等问题,提出一种基于局部安装光纤布拉格光栅应变传感器阵列的中小桥梁振动模态在线监测传感系统。设计了一种便于安装的高分辨率长标距光纤光栅应变计阵列,... 详细信息

针对光纤传感器在桥梁模态监测过程中监测成本高、传感器布设困难、施工难度大等问题,提出一种基于局部安装光纤布拉格光栅应变传感器阵列的中小桥梁振动模态在线监测传感系统。设计了一种便于安装的高分辨率长标距光纤光栅应变计阵列,基于在线监测的应变阵列数据,提出一种灰狼优化算法-变分模态分解的桥梁模态(频率,阻尼比,振型)提取方法。在日照至南阳国家重点高速公路的南宋水干线大桥进行局部安装光纤光栅应变计阵列的过往车辆激励桥梁在线测试,以验证光纤光栅应变计阵列仅布设于桥梁局部位置监测桥梁模态的有效性。结果表明,所设计的光纤光栅应变计阵列能够有效拾取过往车辆激励的应变信号,动态应变分辨率达到0.1με。灰狼优化算法-变分模态分解法能够分离车辆非平稳信号和桥梁谐振信号,一阶模态振型与有限元仿真模拟结果Pearson相关系数为0.95248。将该监测方法与传统电子传感器监测方法进行比较,以传统电子传感器结果作为基准,结果表明在车辆激励下,光纤光栅应变计阵列测得桥梁一阶模态的振动频率误差小于1%,阻尼比的误差小于5%。同时光纤光栅应变计阵列也可以反映温度变化导致的桥梁峰值频率的微小变化。提出的在线监测传感系统和方法在不增加额外传感器的情况下,利用布设于桥梁局部位置的应变传感器阵列提取桥梁模态信息,为在线监测桥梁结构的动力特性,利用少的投入实时获取桥梁结构健康关键信息,提供一种新的方法。

关键词：桥梁模态识别光纤光栅传感器阵列变分模态分解信号处理局部安装

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AE-EM:一种期望最大化Web入侵检测算法

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 315-325页

作者：尹兆良黄于欣余正涛昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省人工智能重点实验室昆明650500 国家计算机网络与应急技术处理协调中心云南分中心昆明650100

现有的入侵检测算法集中在模式匹配、阈值分割法和多层感知机等机器学习和以神经网络深度学习方法上,在处理基于签名和异常的入侵时效果显著,但耗时费力。在面对Web入侵场景时,现有方法将检测模式重心放在网络流量分析(NTA)上,对URL携... 详细信息

现有的入侵检测算法集中在模式匹配、阈值分割法和多层感知机等机器学习和以神经网络深度学习方法上,在处理基于签名和异常的入侵时效果显著,但耗时费力。在面对Web入侵场景时,现有方法将检测模式重心放在网络流量分析(NTA)上,对URL携带的负载信息和流量之间的关联语义信息提取不足,异常检测效果有待提升。提出一种无监督算法,名为注意力扩展期望最大化算法(attention expand expectation-maximization algorithm,AE-EM),该算法提取应用层URL中的攻击负载语义,采用Attention机制混合编码网络层流量结构化数据,训练融合多维特征和关联应用层语义的向量作为算法的输入,使用轻量化期望最大化算法估计高斯混合模型的参数,用于网络安全入侵检测的Web入侵检测场景。通过在基线数据集上使用常用的学习算法和消融实验比较,提出的AE-EM算法在Web入侵检测领域准确率和性能上优于传统算法。

关键词：入侵检测 Web攻击检测注意力机制 EM算法 AE-EM算法

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重新思考工业微小缺陷检测中的掩模降采样和回归损失函数

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年第1期37卷 176-184页

作者：李刚邵瑞李敏万洪林周鸣乐韩德隆齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省计算中心(国家超级计算济南中心)算力互联网与信息安全教育部重点实验室济南250014 山东省计算机网络重点实验室山东省基础科学研究中心(计算机科学) 济南250014 山东师范大学物理与电子科学学院济南250358

针对PCB在生产过程中会出现短路、漏孔等缺陷,已有的损失函数和降采样算法存在定位不准确等导致缺陷检测收敛缓慢、检测结果不准确的问题,提出了一种基于掩模降采样和微小缺陷交并比损失的一阶段缺陷检测器.首先,提出基于面积损失的微... 详细信息

针对PCB在生产过程中会出现短路、漏孔等缺陷,已有的损失函数和降采样算法存在定位不准确等导致缺陷检测收敛缓慢、检测结果不准确的问题,提出了一种基于掩模降采样和微小缺陷交并比损失的一阶段缺陷检测器.首先,提出基于面积损失的微小缺陷交并比损失函数,以进行更精确的微小缺陷回归定位;其次,提出基于动态掩模的降采样算法,以利于检测器在缩小参数矩阵尺寸过程中自动筛选重要特征、次要特征和噪声特征,提升缺陷检测器的特征提取能力.实验结果表明,提出的缺陷检测器在北京大学PCB缺陷数据集和Deep PCB数据集上可分别达到98.50%的mAP和99.02%的mAP,优于对比算法;提出的降采样算法使YOLOv5等检测器的mAP在北京大学PCB数据集中提升了1.6个百分点,提出的损失函数有利于YOLOv3和YOLOv4等检测器提升其在2个数据集上的检测准确率,展现出良好的鲁棒性.

关键词：损失函数设计降采样缺陷检测目标检测

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DEMF-Net:基于双分支增强和多尺度融合的大规模点云语义分割

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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

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融合有向关系与关系路径的层次注意力的知识图谱补全

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计算机应用 2025年第4期45卷 1148-1156页

作者：翟社平杨晴黄妍杨锐西安邮电大学计算机学院西安710721 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室(西安邮电大学) 西安710121

已有的知识图谱补全(KGC)方法大多未充分挖掘三元组结构中的关系路径,仅考虑了图结构信息;同时现有模型在实体聚合过程中着重考虑邻域信息,对关系的学习相对简单。针对以上问题,提出融合有向关系和关系路径的图注意力模型DRPGAT。首先,... 详细信息

已有的知识图谱补全(KGC)方法大多未充分挖掘三元组结构中的关系路径,仅考虑了图结构信息;同时现有模型在实体聚合过程中着重考虑邻域信息,对关系的学习相对简单。针对以上问题,提出融合有向关系和关系路径的图注意力模型DRPGAT。首先,将常规三元组转换为有向关系三元组,并引入注意力机制对不同的有向关系赋予不同的权重,从而完成实体信息的聚合,同时,建立关系路径模型,通过将关系位置嵌入路径信息区分不同位置之间的关系,并过滤无关路径得到有用的路径信息;其次,使用注意力机制对路径信息进行深度学习,以实现关系的聚合;最后,将实体与关系送入解码器,训练得到最终的补全结果。在2个真实数据集上进行链接预测实验,以验证所提模型的有效性。实验结果表明,在FB15k-237数据集上,相较于基线模型中的最优结果,DRPGAT的平均排名(MR)降低了13,平均倒数排名(MRR)、Hits@1、Hits@3、Hits@10分别提高1.9、1.2、2.3和1.6个百分点;在WN18RR数据集上,DRPGAT的MR降低了125,MRR、Hits@1、Hits@3、Hits@10分别提高了1.1、0.4、1.2和0.6个百分点,显示了所提模型的有效性。

关键词：知识图谱知识图谱补全关系路径推理层次注意力链接预测

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基于生成对抗网络的蓝光激光刀视频实时上色方法

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武汉大学学报(工学版) 2025年第1期58卷 150-162页

作者：潘晓英廉佳贺琪琪薛玉锋王昊罗斌陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室陕西西安710100 西安邮电大学计算机学院陕西西安710100 西北工业大学软件学院陕西西安710072 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室陕西西安710129 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

针对蓝光激光刀手术视频过曝无法看清病灶的问题,提出了一种上色方法,该方法在黑白成像下对蓝光激光刀手术视频进行实时上色处理,以达到病灶清晰、手术视频真实流畅的目的。首先,计算输入图像的三通道平均值,删除完全曝光无细节的图像;... 详细信息

针对蓝光激光刀手术视频过曝无法看清病灶的问题,提出了一种上色方法,该方法在黑白成像下对蓝光激光刀手术视频进行实时上色处理,以达到病灶清晰、手术视频真实流畅的目的。首先,计算输入图像的三通道平均值,删除完全曝光无细节的图像;其次,利用mask掩膜定位剩余正常图像高光区域,对高光点进行修复;同时,提出一种基于生成对抗网络的实时上色网络(real-time generative adversarial network,RTGAN)对修复后的图像进行实时上色处理;最后,对RTGAN输出的彩色图像合成完整视频流。对2组数据集与5种上色网络进行对比性实验分析,结果表明,所提方法有很好的实时性和上色效果,可以对蓝光激光刀手术视频进行实时上色处理,获得令人满意的视觉质量。

关键词：蓝光激光刀视频实时上色神经网络 RTGAN

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基于上下文老虎机的智能选择蜕变关系方法

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西安邮电大学学报 2025年第2期30卷 93-98页

作者：孙家泽孔嵘西安邮电大学计算机学院陕西西安710121 陕西省网络数据智能处理重点实验室陕西西安710121

针对蜕变测试过程中难以快速且有效地选择蜕变关系的问题,提出一种基于上下文老虎机的智能选择蜕变关系方法。该方法在测试过程中先构造待选择的蜕变关系并提取源测试用例的特征向量,然后创建上下文老虎机,利用特征向量和决策算法智能... 详细信息

针对蜕变测试过程中难以快速且有效地选择蜕变关系的问题,提出一种基于上下文老虎机的智能选择蜕变关系方法。该方法在测试过程中先构造待选择的蜕变关系并提取源测试用例的特征向量,然后创建上下文老虎机,利用特征向量和决策算法智能选择每轮测试的蜕变关系,生成衍生用例进行测试。最后将测试结果反馈至老虎机,通过多轮训练筛选出最优蜕变关系。实验结果表明,相比于随机选择方法和Tetraband选择方法,所提方法提高了平均故障检测率,具有更强的系统缺陷检测能力。

关键词：蜕变测试蜕变关系上下文老虎机图像识别测试预言

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面向智能交通场景的V2V充电服务优化研究综述

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物联网学报 2025年

作者：张珂扬刘朔晗曹越林海康嘉文艾浩军武汉大学齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省计算中心(国家超级计算济南中心)算力互联网与信息安全教育部重点实验室山东省计算机网络重点实验室山东省基础科学研究中心(计算机科学) 广东工业大学

近年来，电动汽车（Electric Vehicle，EV）行业蓬勃发展，然而充电基础设施在布局、结构、运营等方面存在缺陷，成为阻碍市场扩张的重要原因。相关政策已将车联网、车网互动、分布式储能等充电设施与智慧能源领域的前沿科技创新列入发... 详细信息

近年来，电动汽车（Electric Vehicle，EV）行业蓬勃发展，然而充电基础设施在布局、结构、运营等方面存在缺陷，成为阻碍市场扩张的重要原因。相关政策已将车联网、车网互动、分布式储能等充电设施与智慧能源领域的前沿科技创新列入发展要点。鉴于传统的电网-车（Grid to Vehicle，G2V）充电模式难以在有限的充电基础设施条件下满足大规模并行的EV充电需求，现有的能源消费结构亟需适应需求的动态变化。在此背景下，车-车（Vehicle to Vehicle，V2V）充电概念的提出缓解了G2V充电模式在时间、空间域的限制，从而充分发挥EV作为移动性分布式储能单元的潜能，使得用户能源需求得到灵活补给，为智能交通场景中的充电服务优化提供崭新思路，助力未来智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）发展。文章关注以V2V充电为核心的优化方向，对近年来的相关研究进行了梳理。首先，针对智能交通场景中的电动汽车充电服务进行分类，并对V2V充电模式进行整体概述；其次，从技术侧重角度对各项研究中提出的V2V充电管理方案进行分类，详细阐述优化策略；最后，通过展望V2V充电模式的发展前景，就未来研究的开放主题进行探讨。

关键词：电动汽车 V2V 智能交通系统充电服务优化充电管理

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