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基于部位感知的驾驶场景行人检测方法

微电子学与计算机 2024年第8期41卷 31-39页

作者：詹智祺程艳云南京邮电大学自动化学院、人工智能学院江苏南京210046

针对驾驶场景下的行人检测面临的环境复杂、行人密集和尺度跨越大等问题,提出一种智能驾驶场景下的端到端行人检测方法。为减少特征金字塔直接对特征相加造成的信息损失,引入双向特征增强模块(Bidirectional Feature Enhancement Module... 详细信息

针对驾驶场景下的行人检测面临的环境复杂、行人密集和尺度跨越大等问题,提出一种智能驾驶场景下的端到端行人检测方法。为减少特征金字塔直接对特征相加造成的信息损失,引入双向特征增强模块(Bidirectional Feature Enhancement Module,BFEM),在双向通道上使用级联融合增强各层特征包含的信息。针对检测器在行人遮挡场景下感知力不足的问题,提出一种注意力部位感知模块(Embedding-based Attention Part-aware Module,EAPM),模块使用任务感知注意力增强特征前景特性,同时为人体部位添加了可见性损失,以此来增强模型对人体结构的感知经验。此外,改进任务感知注意力结合空间分组思想,增强子特征信息,减少噪声干扰,以此增强检测器的分类能力。在CrowdHuman和Citypersons数据集上对模型进行评估,实验证明了方法的有效性,在CrowdHuman中与基线相比提升了2.39%的AP值、2.21%的Recall和3.08%的R_(M)^(-2)值,取得了91.55%AP,89.88%Recall和43.90%R_(M)^(-2)的结果,在Citypersons中取得了44.4R_(M)^(-2)的结果。

关键词：行人检测特征融合端到端目标检测部位感知任务感知注意力

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基于改进YOLOv7的交通标志检测算法

微电子学与计算机 2024年第7期41卷 8-17页

作者：曲宸阳程艳云南京邮电大学自动化学院、人工智能学院江苏南京210046

随着智能驾驶系统飞速发展,交通标志检测技术受到广泛关注。针对交通标志在图像中像素面积小、分辨率低、背景复杂等问题,提出了一种基于改进YOLOv7的交通标志检测算法。首先,构建增强特征提取模块。采用残差瓶颈结构和全维度动态卷积... 详细信息

随着智能驾驶系统飞速发展,交通标志检测技术受到广泛关注。针对交通标志在图像中像素面积小、分辨率低、背景复杂等问题,提出了一种基于改进YOLOv7的交通标志检测算法。首先,构建增强特征提取模块。采用残差瓶颈结构和全维度动态卷积层优化特征提取网络中可拓展高效层聚合网络结构,不仅提高了特征提取网络聚焦小目标交通标志关键特征的能力,而且还避免了特征丢失。其次,在特征融合网络中嵌入轻量型混合注意力模块,过滤小目标交通标志周围复杂背景噪声,使网络的颈部更好地融合浅层细节信息和深层语义信息,增强多尺度特征融合效果。最后,解耦网络检测头使用两条享有不同参数的独立分支分别完成小目标交通标志分类和回归任务,提高分类回归准确度。在TT100K交通标志检测数据集上进行了实验评估,结果表明:相较于基线YOLOv7算法,改进算法的小目标精度提高了1.9%、小目标召回率提高了3.1%、mAP值提高了2.6%;同时,改进算法检测速度为57.1帧/s,满足实时检测的要求。

关键词：交通标志检测 YOLOv7 全维度动态卷积特征融合注意力模块解耦头

基层部队战士静息状态下突发纵隔气肿的诊断及治疗1例

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影像研究与医学应用 2024年第4期8卷 188-190页

作者：王涵月王凌云陈黎王冠宇程艳云张重军解放军总医院京中医疗区安宁庄门诊部北京100085 解放军总医院第六医学中心超声科北京100085

自发性纵隔气肿(SPM)是指非外伤性、医源性等原因导致纵隔间隙内出现气体聚集的一种疾病。常见病因为继发于原有呼吸系统疾病或因剧烈活动、腹压骤然升高引起。本病多发生于青年男性,最主要症状是胸痛,其他症状有呼吸困难、吞咽困难、... 详细信息

自发性纵隔气肿(SPM)是指非外伤性、医源性等原因导致纵隔间隙内出现气体聚集的一种疾病。常见病因为继发于原有呼吸系统疾病或因剧烈活动、腹压骤然升高引起。本病多发生于青年男性,最主要症状是胸痛,其他症状有呼吸困难、吞咽困难、焦虑、虚弱、面部和颈部肿胀,部分SPM患者中存在哈曼氏征。该病诊断方法有胸部X线、胸部计算机断层扫描(CT)、超声和吞钡或食管造影。多数患者采用休息、镇痛和氧疗等保守治疗后,预后通常较好,短期内可以痊愈并且复发率非常低。由于SPM的临床表现跟许多呼吸系统疾病类似,容易导致漏诊。所以对于具有吸烟史的年轻男性和肺部疾病病史的患者,临床表现高度怀疑为SPM,必须进行全面放射学评估,明确诊断,防止并发症发生。本文报告了一名21岁患SPM的男性病例,经过胸部X线及CT扫描检查明确诊断,保守治疗后,纵隔内气体比前一日吸收减少。

关键词：纵隔气肿胸痛病例报告

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基于图数据模型的聚类方法及可信度检测

系统仿真学报 2018年第6期30卷 2102-2108,2116页

作者：程艳云边荟凇边长生南京邮电大学自动化学院江苏南京210023 南京信息职业技术学院江苏南京210023

对于特征空间中的数据,传统聚类算法通常直接在特征空间中进行聚类分析,因此高维空间数据无法在二维平面实现直观有效的聚类结果图形可视化,图数据可以明确反映对象之间的相似性关系,根据数据对象之间的距离,通过迭代将特征空间的数据... 详细信息

对于特征空间中的数据,传统聚类算法通常直接在特征空间中进行聚类分析,因此高维空间数据无法在二维平面实现直观有效的聚类结果图形可视化,图数据可以明确反映对象之间的相似性关系,根据数据对象之间的距离,通过迭代将特征空间的数据建模成图数据。并对建模得到的图数据模型进行基于模块性的聚类分析,实现对非凸球分布数据集的聚类及对聚类结果实现二维空间的图形可视化。提出了聚类结果关于类间邻近边界的可信度概念,并提出了一种利用PageRank算法实现对聚类结果可信度计算的方法。

关键词：数据挖掘聚类图数据建模模块性 PageRank算法

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基于FCOS算法改进的交通标志检测

计算机工程与设计 2022年第11期43卷 3271-3278页

作者：陈哲程艳云南京邮电大学自动化学院、人工智能学院江苏南京210046

针对道路中交通标志检测存在的检测对象目标小、自然环境干扰等问题,提出基于全卷积单阶段目标检测(fully convolutional one-stage object detection,FCOS)算法改进的多尺度特征融合的单阶段无锚检测器。以FCOS算法为框架,在特征提取... 详细信息

针对道路中交通标志检测存在的检测对象目标小、自然环境干扰等问题,提出基于全卷积单阶段目标检测(fully convolutional one-stage object detection,FCOS)算法改进的多尺度特征融合的单阶段无锚检测器。以FCOS算法为框架,在特征提取网络中通过引入注意力模块CBAM(convolutional block attention module)对数据集进行特征提取,在该网络中引入模型效果优于Re LU的swish激活函数;在特征加强网络中进行轻量级的多尺度特征融合。在TT100K数据集上的实验结果表明,该算法的F1-measure达到了83.2%,检测速度达到了24.39FPS,验证了改进后网络的可行性和有效性。

关键词：全卷积单阶段目标检测交通标志检测注意力模块 swish激活函数多尺度特征融合

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混沌同步及其应用

南京邮电大学学报（自然科学版） 2007年第3期27卷 80-87页

作者：程艳云樊春霞蒋国平南京邮电大学自动化学院

混沌由于其自身的伪随机特性和初值敏感性,越来越受到人们的重视。就混沌的定义、特性、同步方式及其在通信中的应用作了介绍,指出当前将混沌应用于实际通信系统存在的一些问题,对未来混沌通信研究的发展方向进行了展望。并特别对混沌... 详细信息

混沌由于其自身的伪随机特性和初值敏感性,越来越受到人们的重视。就混沌的定义、特性、同步方式及其在通信中的应用作了介绍,指出当前将混沌应用于实际通信系统存在的一些问题,对未来混沌通信研究的发展方向进行了展望。并特别对混沌在超宽带无线通信和数字水印做了介绍。

关键词：混沌混沌同步混沌通信

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改进的数字化混沌扰动实现和应用

计算机工程与应用 2009年第33期45卷 240-244页

作者：程艳云樊春霞南京邮电大学自动化学院南京210003

针对数字化混沌序列的有限精度效应问题,利用参数扰动产生混沌序列。该混沌序列服从均匀分布,具有更为理想的扩散特性和置乱特性,数值分析结果表明该方案的可行性。利用参数扰动产生的有限精度混沌序列产生加密矩阵和置乱矩阵,对灰度图... 详细信息

针对数字化混沌序列的有限精度效应问题,利用参数扰动产生混沌序列。该混沌序列服从均匀分布,具有更为理想的扩散特性和置乱特性,数值分析结果表明该方案的可行性。利用参数扰动产生的有限精度混沌序列产生加密矩阵和置乱矩阵,对灰度图像进行加密。实验仿真结果表明,该加密算法具有良好的加密效果。

关键词：参数扰动帐篷映射有限精度效应数字化混沌图像加密

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张量数据中的多密集块检测方法

计算机应用研究 2019年第2期36卷 499-501,537页

作者：范卫俊程艳云南京邮电大学自动化学院南京310023

过去的许多研究表明在实际张量数据中密集的部分存在着异常或者欺诈行为,如微博僵尸粉行为、网络攻击等。因此,研究人员提出了各种各样的方法来针对密集块的提取,但是这些方法存在低准确率和低召回率的缺点。针对这些缺点,提出了一种基... 详细信息

过去的许多研究表明在实际张量数据中密集的部分存在着异常或者欺诈行为,如微博僵尸粉行为、网络攻击等。因此,研究人员提出了各种各样的方法来针对密集块的提取,但是这些方法存在低准确率和低召回率的缺点。针对这些缺点,提出了一种基于二叉树搜索的多密集块检测方法(DDB-BST),通过对张量数据进行基于评价指标的局部搜索,找到评价指标最高的子张量数据,将数据分成左右子节点,通过不断比较父节点和左右子节点评价指标值的数值关系,判断二叉树生长是否终止。同时对终止条件给出了严格的数学证明。在合成数据集以及真实数据集上进行实验,发现DDB-BST比现有的M-zoom多密集块方法的F1值提高了近30%。

关键词：张量数据密集块二叉树搜索终止条件

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基于手写-印刷混合字符的口算题识别

计算机工程与设计 2021年第11期42卷 3271-3276页

作者：纪睿哲程艳云南京邮电大学自动化学院人工智能学院江苏南京210042

针对小学生口算题中印刷体与手写体字符同时存在以及手写体字符不规范的问题,提出`一种基于编码器-解码器模型的整体识别方法。引入多分支改进的Densenet网络对图片进行特征提取,在此基础上引入基于多分支改进后的联合CTC-Attention模... 详细信息

针对小学生口算题中印刷体与手写体字符同时存在以及手写体字符不规范的问题,提出`一种基于编码器-解码器模型的整体识别方法。引入多分支改进的Densenet网络对图片进行特征提取,在此基础上引入基于多分支改进后的联合CTC-Attention模型的编码器-解码器模型进行处理以充分利用多分支特征。基于真实样本数量不足、分布不均的问题,提出一种样本生成方法。以实例验证该模型与样本生成方法的可行性。

关键词：手写-印刷混合字符识别口算题识别密集卷积网络长短期记忆网络联合模型