检索结果-南通市图书馆

文艺研究 2022年第9期 173-173页

作者：杨晓文山西大同大学美术学院

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基于多尺度特征动态融合的点云配准算法

激光与光电子学进展 2024年

作者：刘京张元张乐李波杨晓文中北大学计算机科学与技术学院机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室北方自动控制技术研究所仿真装备部

在点云配准过程中，受噪声干扰、表面复杂性高、部分重叠或遮挡以及尺度差异等因素影响，特征提取的准确性和完整性常受到限制，进而制约配准效果的提升。为解决这一问题，本文提出了一种基于多尺度特征动态融合的点云配准算法。首先利... 详细信息

在点云配准过程中，受噪声干扰、表面复杂性高、部分重叠或遮挡以及尺度差异等因素影响，特征提取的准确性和完整性常受到限制，进而制约配准效果的提升。为解决这一问题，本文提出了一种基于多尺度特征动态融合的点云配准算法。首先利用不同深度的稀疏卷积操作，从点云数据中提取多级尺度特征信息，涵盖了从局部细节到全局结构的丰富层次。接着，将多级尺度特征进行拼接，形成融合特征表示，以增强特征的完整性和准确性。此外，算法引入挤压-激励注意力机制于网络跳跃连接处，自适应学习并强化重要特征信息。同时，在残差位置处融入全局上下文模块，以更好地捕捉全局结构信息。最后，通过随机采样一致性算法(RANSAC)估计刚性变换矩阵，完成配准。实验结果表明，相较于主流方法，本文方法在特征提取和配准精度方面均表现出显著优势，有效提升了点云配准的性能。

关键词：点云配准特征提取多尺度特征融合注意力机制

“电-碳”市场关联视角下的碳价格动态传导效率分析

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统计与决策 2024年第13期40卷 183-188页

作者：任羽菲孙府杨晓文张健华北电力大学经济与管理学院北京102200

文章从全国和城市两个层面出发,建立TVP-VAR模型和面板数据模型,从实证角度结合我国碳市场和电力市场改革进程,对碳价向电价的传导效率进行动态分析。研究结果表明:碳—电价格的传导率具有时变性和异质性,碳价向工业电价的传导效率较高... 详细信息

文章从全国和城市两个层面出发,建立TVP-VAR模型和面板数据模型,从实证角度结合我国碳市场和电力市场改革进程,对碳价向电价的传导效率进行动态分析。研究结果表明:碳—电价格的传导率具有时变性和异质性,碳价向工业电价的传导效率较高且存在累积效应,但碳价向居民电价的传导存在阻滞;随着电力市场化改革与碳交易市场机制的逐渐完善,碳价向工业电价传导的效率显著上升;城市层面碳价对工业电价也具有显著正向的传导效应,且在碳市场试点地区传导效应更强。

关键词：碳排放交易价格碳成本传导电价

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一种融合形状与纹理的彩色点云配准算法

激光与光电子学进展 2024年

作者：张元史泽鹏庞敏熊风光杨晓文山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心中北大学计算机科学与技术学院机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室

针对现有点云配准算法在点云几何特征不显著时配准效果差、精度低的问题，提出一种综合利用形状和纹理特征的点云配准方法。首先，从点云表面提取几何和纹理变化显著的关键点，随后对关键点的形状和纹理进行特征描述，并基于特征相似度... 详细信息

针对现有点云配准算法在点云几何特征不显著时配准效果差、精度低的问题，提出一种综合利用形状和纹理特征的点云配准方法。首先，从点云表面提取几何和纹理变化显著的关键点，随后对关键点的形状和纹理进行特征描述，并基于特征相似度进行关键点匹配。其次，使用随机采样一致性算法剔除误匹配和估计位姿矩阵，实现粗配准，为后续的精配准提供良好的位姿初值。最后，运用彩色ICP配准算法进行精配准。实验表明，该算法在杂乱、重叠率低和形状特征不显著的彩色点云模型时，具有出色的配准精度。

关键词：点云配准彩色点云点云关键点局部特征描述符特征融合

基于随机森林算法的重型颅脑损伤患者并发急性胃肠损伤的现状及风险模型构建

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军事护理 2024年第3期41卷 70-73,78页

作者：杨晓文许彬吴娟王希赵琳江苏省人民医院神经外科重症监护室江苏南京210000

目的探讨重型颅脑损伤患者并发急性胃肠损伤的危险因素,为预防急性胃肠损伤提供借鉴。方法2021年1月至2023年1月,便利抽样法选取某院收治的重型颅脑损伤患者150例为研究对象,建立基于重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的危险因素的随机森林... 详细信息

目的探讨重型颅脑损伤患者并发急性胃肠损伤的危险因素,为预防急性胃肠损伤提供借鉴。方法2021年1月至2023年1月,便利抽样法选取某院收治的重型颅脑损伤患者150例为研究对象,建立基于重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的危险因素的随机森林算法的预测模型。结果150例重症颅脑损伤患者中,并发急性胃肠损伤患者94例,占62.67%。是否并发急性胃肠道损伤的患者在糖尿病、白蛋白、APACHE-Ⅱ评分、休克指数、液体负平衡、酸中毒、深度镇静、呼吸衰竭方面的差异均有统计学意义(均P<0.05)。构建重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的随机森林模型,树的数量为103时出现的错误率最低;影响重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的因素重要性排序为糖尿病、液体负平衡、急性生理与慢性健康评分、白蛋白、深度镇静及酸中毒;随机森林模型预测重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)下面积(area under curve,AUC)为0.798,Logistic回归模型的AUC为0.773。结论构建的重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的风险预测模型预测效能较高,临床值得推广应用。

关键词：随机森林算法重型颅脑损伤急性胃肠损伤风险模型

融合CNN-BiGRU和注意力机制的网络入侵检测模型

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信息安全研究 2024年第3期10卷 202-208页

作者：杨晓文张健况立群庞敏中北大学计算机科学与技术学院太原030051 机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室太原030051 山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心太原030051

为提高网络入侵检测模型特征提取能力和分类准确率,提出了一种融合双向门控循环单元(CNN-BiGRU)和注意力机制的网络入侵检测模型.使用CNN有效提取流量数据集中的非线性特征;双向门控循环单元(BiGRU)提取数据集中的时序特征,最后融合注... 详细信息

为提高网络入侵检测模型特征提取能力和分类准确率,提出了一种融合双向门控循环单元(CNN-BiGRU)和注意力机制的网络入侵检测模型.使用CNN有效提取流量数据集中的非线性特征;双向门控循环单元(BiGRU)提取数据集中的时序特征,最后融合注意力机制对不同类型流量数据通过加权的方式进行重要程度的区分,从而整体提高该模型特征提取与分类的性能.实验结果表明:其整体精确率比双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型提升了2.25%.K折交叉验证结果表明:该模型泛化性能良好,避免了过拟合现象的发生,印证了该模型的有效性与合理性.

关键词：网络入侵检测卷积神经网络双向门控循环单元注意力机制深度学习

基于YOLOv7-RS的遥感图像目标检测研究

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网络安全与数据治理 2024年第1期43卷 33-41页

作者：梁琦杨晓文武警山西总队参谋部山西太原030012 中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051 机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室山西太原030051 山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心山西太原030051

针对遥感图像目标检测过程中存在的背景复杂、目标特征不明显、小目标排列密集的问题,基于YOLOv7算法,提出了一种改进的遥感图像目标检测算法YOLOv7-RS(YOLOv7-Remote Sensing),提高了遥感图像的目标检测精度。首先,向特征提取网络中融... 详细信息

针对遥感图像目标检测过程中存在的背景复杂、目标特征不明显、小目标排列密集的问题,基于YOLOv7算法,提出了一种改进的遥感图像目标检测算法YOLOv7-RS(YOLOv7-Remote Sensing),提高了遥感图像的目标检测精度。首先,向特征提取网络中融合SimAM减少背景噪声的干扰;其次,提出了D-ELAN网络增强遥感目标的特征提取能力;再次,利用SIOU损失函数以提高算法模型的收敛速度;最后,优化了正负样本分配策略,改善了遥感图像中小目标密集排列时的漏检问题。实验结果表明,YOLOv7-RS在NWPU VHR-10和DOTA数据集上的mAP达到95.4%和74.1%,相较于其他主流算法有了明显提升。

关键词：遥感图像目标检测 YOLOv7-RS SimAM D-ELAN SIOU

结合通道剪枝和通道注意力的轻量型车辆点云补全网络

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计算机工程与应用 2024年

作者：杨晓文冯泊栋韩慧妍况立群韩燮何黎刚中北大学计算机科学与技术学院山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心华威大学计算机科学系机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室

针对现有的点云补全网络多关注于补全的精度而忽视补全效率问题，提出了一种轻量型点云补全网络来准确、高效地修复自动驾驶中的不完整车辆点云。首先，为了提高网络推理效率，采用一种高效的一次性通道剪枝技术提高网络的补全效率；其... 详细信息

针对现有的点云补全网络多关注于补全的精度而忽视补全效率问题，提出了一种轻量型点云补全网络来准确、高效地修复自动驾驶中的不完整车辆点云。首先，为了提高网络推理效率，采用一种高效的一次性通道剪枝技术提高网络的补全效率；其次，在特征提取阶段，网络加入通道注意力模块，将加权特征与全局特征拼接，通过两层多维特征信息提取，得到最终的特征向量；然后，将特征向量传入双解码器结构中，分别通过全连接层和多层感知机生成稠密的粗糙点云和输入点云偏差值；最后，将粗糙点云与输入点云偏差值相加得到最终的精细化完整点云。在PCN数据集和KITTI数据集上进行实验，实验结果表明在补全缺失车辆信息的实时性上有着显著的提升，并且在补全精度上也有不错的表现。

关键词：点云补全通道剪枝通道注意力轻量型深度学习

融合人群移动轨迹和时空-类别的下一个兴趣点推荐

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计算机工程与应用 2024年

作者：郭秉璇杨晓文孙福盛况立群张元韩慧妍中北大学计算机科学与技术学院机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心

下一个兴趣点推荐（next POI recommendation）作为基于位置社交网络的主要应用之一，为用户和服务提供商带来了显著的实用价值。现有的POI推荐模型主要依赖于目标用户的历史签到数据进行推荐，没有充分利用其他用户移动轨迹数据的潜在... 详细信息

下一个兴趣点推荐（next POI recommendation）作为基于位置社交网络的主要应用之一，为用户和服务提供商带来了显著的实用价值。现有的POI推荐模型主要依赖于目标用户的历史签到数据进行推荐，没有充分利用其他用户移动轨迹数据的潜在价值，也未有效提取和融合时空-类别信息的特征。为了解决上述问题，提出了一种融合人群移动轨迹和时空-类别的下一个兴趣点推荐模型（GGCN-STC）。首先，依据用户的移动轨迹构建区域轨迹图，提出了门控图卷积神经网络对共同移动轨迹进行建模；其次，将签到序列中的时空-类别信息进行多维度的特征融合；最后，利用自注意力机制捕获用户偏好，为用户提供更准确的POI推荐。在两个真实数据集上进行实验比较与分析，结果表明该模型优于其他模型。

关键词：兴趣点推荐门控图卷积神经网络自注意力机制时空网络

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顾及多尺度监督的点云语义分割

激光与红外 2024年第2期54卷 185-192页

作者：文阳晖杨晓文张元韩燮况立群薛红新中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051 山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心山西太原030051 机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室山西太原030051

针对复杂场景点云分割精度不高、神经网络隐藏单元缺乏直接监督,难以提取语义明确的点云特征等问题,提出了一种将多尺度监督和SCF-Net相结合的点云语义分割网络。首先构建了一个类别信息生成模块,记录编码器中隐藏单元感受野内的类别,... 详细信息

针对复杂场景点云分割精度不高、神经网络隐藏单元缺乏直接监督,难以提取语义明确的点云特征等问题,提出了一种将多尺度监督和SCF-Net相结合的点云语义分割网络。首先构建了一个类别信息生成模块,记录编码器中隐藏单元感受野内的类别,用于解码器中辅助分类器的监督学习。其次将解码阶段的点云类别预测任务分解成一系列点云感受野类别预测任务,通过对解码器中每一层添加辅助分类器,预测当前阶段点云感受野类别,编码阶段生成的类别信息作为标签监督网络学习。模型从粗到细地推理点云感受野类别,最终预测得到点云语义标签。实验结果表明,该方法能够有效提取点云关键信息,提高语义分割精度。

关键词：三维点云语义分割多尺度监督深度学习 SCF-Net