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基于改进YOLOv7的PCB缺陷检测算法

计算机工程 2024年

作者：张旭陈慈发董方敏水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心三峡大学计算机与信息学院

在PCB缺陷检测领域，提高检测精度一直是一个具有挑战性的任务。为了解决这个问题，本文提出一系列基于PCB缺陷检测的改进方法。首先，引入一种新的注意力机制，即BiFormer注意力机制。这种机制利用双层路由实现动态的稀疏注意力，从而... 详细信息

在PCB缺陷检测领域，提高检测精度一直是一个具有挑战性的任务。为了解决这个问题，本文提出一系列基于PCB缺陷检测的改进方法。首先，引入一种新的注意力机制，即BiFormer注意力机制。这种机制利用双层路由实现动态的稀疏注意力，从而减少了计算量。其次，采用一种创新的上采样算子，称为CARAFE。这个算子能够结合语义信息与内容信息进行上采样，使得上采样过程更加全面且高效。最后，基于MPDIoU度量采用了一种新的损失函数，即LMPDIoU损失函数。这个损失函数能够有效地处理不平衡类别、小目标和密集性问题，从而进一步提高了图像检测的性能。实验结果表明，经过这些改进后的模型在mAP（平均精度均值）方面取得了显著提高，达到了93.91%，与原模型相比，提高了13.12%。同时，在识别精度方面，新模型的表现也非常出色，达到了90.55%，提高了8.74%。这些结果表明，引入BiFormer注意力机制、CARAFE上采样算子以及LMPDIoU损失函数，对于提高PCB缺陷检测的精度和效率具有非常积极的作用。这些方法为工业检测领域的研究提供了有价值的参考。

关键词： PCB缺陷 BIFormer注意力机制 MPDIoU 上采样算子CARAFE 目标检测

基于综合积分机制的权益证明共识算法改进研究

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计算机工程 2024年

作者：鲁明陈慈发董方敏三峡大学计算机与信息学院三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室三峡大学湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心

共识机制是区块链的核心。权益证明（Proof of Stake，PoS）作为一种共识机制，相比较工作量证明（Proof of Work， PoW）显著降低了资源的消耗。但PoS依然存在积极的低权益诚实节点难以获得记账权、节点区块验证不积极、币龄累计攻击... 详细信息

共识机制是区块链的核心。权益证明（Proof of Stake，PoS）作为一种共识机制，相比较工作量证明（Proof of Work， PoW）显著降低了资源的消耗。但PoS依然存在积极的低权益诚实节点难以获得记账权、节点区块验证不积极、币龄累计攻击和出块奖励分配不合理的安全问题。针对以上问题，本文在PoS基础上进行改进。首先，通过引入积分机制来提升积极的低权益诚实节点的总权益，提高节点获得记账权的概率；接着，采用非线性函数进行币龄计算，防止恶意节点累计币龄发动攻击；其次，利用节点综合积分占比将出块奖励分配，规定时间内积极参与验证或投票的节点会得到奖励，减少“富者越富”现象，减少节点之间贫富差距；最后，对改进的算法进行实验和分析，相比较其他PoS改进共识机制有效控制币龄的无限增长，积极的低权益诚实节点获得奖励和记账权的次数提升了3.6倍和2.6倍，降低了系统的中心化趋势、增大了积极的低权益诚实节点的竞争记账权的机会和减小了币龄攻击的可能性，进一步验证了方案的可行性和优越性，促进了区块链网络的健康发展。

关键词：权益证明积分值机制非线性函数出块奖励分配

基于循环生成对抗网络和Wasserstein损失的谣言检测研究

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数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 32-43页

作者：张洪志但志平董方敏高准张岩珂三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院宜昌443002

【目的】通过循环生成对抗网络和Wasserstein距离改进的生成损失,利用对抗训练提高谣言检测模型在数据样本不平衡、非配对情况下的稳定性和精确度。【方法】利用生成器和判别器之间的对抗训练实现谣言判别模型的增强。在生成训练过程中... 详细信息

【目的】通过循环生成对抗网络和Wasserstein距离改进的生成损失,利用对抗训练提高谣言检测模型在数据样本不平衡、非配对情况下的稳定性和精确度。【方法】利用生成器和判别器之间的对抗训练实现谣言判别模型的增强。在生成训练过程中引入循环一致性损失和识别损失以实现生成目标的可控性,并使用Wasserstein距离改进模型生成损失,提高生成器的引导效果的同时避免对抗网络训练过程中可能出现的梯度爆炸的问题。【结果】在不平衡谣言数据集PHEME上,所提模型准确率达到0.8698,F1值达到0.8550,与基准模型相比,分别提高了0.0068和0.0180。【局限】基于循环生成对抗网络的谣言检测模型只有两个生成器,因此只能实现两种类别样本的转换,只适用于二分类的谣言检测模型,对于多分类谣言检测任务则无法应用。【结论】使用Wasserstein距离改进生成损失的循环生成对抗网络可以有效提升谣言检测模型在数据不平衡情况下的谣言检测能力。

关键词：谣言检测循环生成对抗网络 Wasserstein损失

基于时间步局部动态交互的多任务谣言检测方法

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计算机工程与应用 2024年

作者：杨广浩万书振董方敏王梦园三峡大学计算机与信息学院湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室

谣言检测旨鉴别社交媒体中未经官方证实或人为捏造的信息，而当今社交网络中隐含着一种难以发掘的动态关系模式，它随时间推移和不同帖子间的动态交互而变化。针对现有方法对谣言传播事件中隐含的动态特征和关联信息考虑不充分的问题，... 详细信息

谣言检测旨鉴别社交媒体中未经官方证实或人为捏造的信息，而当今社交网络中隐含着一种难以发掘的动态关系模式，它随时间推移和不同帖子间的动态交互而变化。针对现有方法对谣言传播事件中隐含的动态特征和关联信息考虑不充分的问题，本文提出一种基于时间步局部动态交互的多任务谣言检测方法，能捕获谣言传播事件中隐含的动态关联信息；并设计了一种高效的多任务交互方式，以时间步为基本共享单元，将学习到的局部特征进行共享，极大提升了共享效率，从而形成局部动态交互，整体多任务共享的检测框架。最后利用注意力机制筛选不同任务、不同结构特征中对谣言检测更有利的信息，以提升检测效果。我们在PHEME和WEIBO数据集上进行了实验，结果表明本方法具有较先进的性能。

关键词：谣言检测时间步局部动态交互传播结构特征多任务共享

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无监督单目深度估计研究综述

计算机科学 2024年第2期51卷 117-134页

作者：蔡嘉诚董方敏孙水发汤永恒三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002 杭州师范大学信息科学与技术学院杭州311121 三峡大学经济与管理学院湖北宜昌443002

深度估计作为三维重建、自动驾驶和视觉SLAM等领域中的关键环节,一直是计算机视觉领域研究的热点方向,其中无监督学习的单目深度估计技术由于具有方便部署、计算成本低等优点,受到了学术界和工业界的广泛关注。首先梳理了深度估计的基... 详细信息

深度估计作为三维重建、自动驾驶和视觉SLAM等领域中的关键环节,一直是计算机视觉领域研究的热点方向,其中无监督学习的单目深度估计技术由于具有方便部署、计算成本低等优点,受到了学术界和工业界的广泛关注。首先梳理了深度估计的基本知识及研究现状,简要介绍了基于参数学习、基于非参数学习、基于有监督学习、基于半监督学习和基于无监督学习的深度估计的优势与不足;其次全面总结了基于无监督学习的单目深度估计研究进展,按照结合可解释性掩膜、结合视觉里程计、结合先验辅助信息、结合生成式对抗网络和实时轻量级网络这五大类对无监督学习的单目深度估计进行归纳和总结,对典型的框架模型进行了介绍和分析;然后,介绍了基于无监督学习的单目深度估计在医学、自动驾驶、农业、军事等领域的应用;最后,简单介绍了用于无监督深度估计的常用数据集,提出了基于无监督学习的单目深度估计未来研究方向,并对这个快速发展领域中的各方向研究进行了展望。

关键词：计算机视觉深度学习无监督学习单目深度估计

基于多层次不真实性传播结构的社交媒体谣言检测

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中文信息学报 2024年第2期38卷 142-154页

作者：高准但志平董方敏张岩珂张洪志三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002 三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室湖北宜昌443002

当前谣言检测工作主要研究谣言传播的方向特性,而忽视了谣言传播的全局结构特性,导致不能充分挖掘谣言潜在的结构特征;此外,现有研究忽略了谣言原始传播结构中存在的不真实关系,从而限制了传播节点特征的学习。为此,该文提出一种多层次... 详细信息

当前谣言检测工作主要研究谣言传播的方向特性,而忽视了谣言传播的全局结构特性,导致不能充分挖掘谣言潜在的结构特征;此外,现有研究忽略了谣言原始传播结构中存在的不真实关系,从而限制了传播节点特征的学习。为此,该文提出一种多层次的动态传播注意力网络模型(Multi-level Dynamic Propagation Attention Networks,MDPAN)用于检测谣言。该模型通过节点级注意力学习谣言传播图中所有连接边的贡献度,动态地关注对识别谣言有用的传播关系,并基于图卷积网络分别提取谣言不同层次的传播特征、扩散特征以及全局结构特征,最后引入基于注意力机制的池化方法对这些多层次的特征进行有效融合。在公开的Twitter15、Twitter16和Weibo16数据集上的实验结果表明,该文所提出的模型对比主流基于传播结构的EBGCN模型,整体准确率分别提高了2.1%、0.7%和1.7%。

关键词：谣言检测传播结构节点级注意力图卷积网络

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动态场景的三维重建研究综述

计算机科学与探索 2024年第4期18卷 831-860页

作者：孙水发汤永恒王奔董方敏李小龙蔡嘉诚吴义熔三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002 杭州师范大学信息科学与技术学院杭州310000 三峡大学经济与管理学院湖北宜昌443002 北京师范大学人文和社会科学高等研究院广东珠海519087

随着静态场景三维重建算法的不断成熟,动态场景三维重建算法成为近年来的研究热点和研究难点。现有的静态场景三维重建算法对静止的对象有较好的重建效果,一旦场景中对象出现变形或者是相对运动,其重建效果不太理想,因此发展对动态场景... 详细信息

随着静态场景三维重建算法的不断成熟,动态场景三维重建算法成为近年来的研究热点和研究难点。现有的静态场景三维重建算法对静止的对象有较好的重建效果,一旦场景中对象出现变形或者是相对运动,其重建效果不太理想,因此发展对动态场景的三维重建研究工作是相当重要的。简要介绍三维重建的相关概念及基本知识、静态场景三维重建和动态场景三维重建的研究分类及研究现状;全面总结了动态场景三维重建研究最新进展,将动态场景三维重建按照基于RGB数据源的动态三维重建和基于RGB-D数据源的动态三维重建进行分类,其中RGB数据源下又可划分为基于模板的动态三维重建、基于非刚性运动恢复结构的动态三维重建和RGB数据源下基于学习的动态三维重建,RGB-D数据源下主要总结归纳基于学习的动态三维重建,对各类典型重建算法进行了介绍和对比分析;介绍了动态场景三维重建在医学、智能制造、虚拟现实与增强现实、交通等领域的应用;提出了动态场景三维重建的未来研究方向,并对这个快速发展领域中的各个方向研究进行了展望。

关键词：动态场景三维重建模板先验运动恢复结构深度学习

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多层次结构与半监督学习的谣言检测研究

国外电子测量技术 2024年第2期43卷 84-92页

作者：张岩珂但志平董方敏高准张洪志三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院宜昌443002

当前谣言检测工作主要基于监督学习,需要人为标记数据而导致检测具有滞后性。为了充分利用大量的未标记数据,及时检测社交网络中的虚假谣言。提出了一种基于多层次结构与半监督学习谣言检测模型(multi-level semi spuervised graph conv... 详细信息

当前谣言检测工作主要基于监督学习,需要人为标记数据而导致检测具有滞后性。为了充分利用大量的未标记数据,及时检测社交网络中的虚假谣言。提出了一种基于多层次结构与半监督学习谣言检测模型(multi-level semi spuervised graph convolutional neural network, MSGCN)。该模型构建了一种多层次检测模块,基于图卷积网络对有限的标记样本进行训练以提取多层次传播结构特征、扩散结构特征和全局结构特征。其次,引入随机模型扰动集成无标签数据的动态输出进行一致性预测,提出互补伪标签法来获取高质量伪标签数据,并将其加入标记数据扩充样本。最后在有监督交叉熵损失和无监督一致性损失约束下提高模型质量。在公开的Twitter15、Twitter16和Weibo数据集上的实验结果表明,所提出模型在30%标记样本下准确率达到88.3%、90.1%和95.5%,在少量的标记样本下便可达到优异的成绩。

关键词：谣言检测半监督层次结构伪标签

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基于人工免疫网络的快速机构轨迹综合

华中科技大学学报（自然科学版） 2007年第3期35卷 70-73页

作者：刘勇董方敏肖人彬三峡大学电气信息学院湖北宜昌443002 华中科技大学国家CAD支撑软件工程技术研究中心湖北武汉430074

研究了一种基于人工免疫算法的快速机构轨迹综合方法,分析了直接综合方法和间接综合方法的优缺点,提出了二次分类和二次检索以实现快速机构轨迹综合的新思路;给出了基于人工免疫聚类和多峰优化算法的快速机构轨迹综合算法流程,基于该算... 详细信息

研究了一种基于人工免疫算法的快速机构轨迹综合方法,分析了直接综合方法和间接综合方法的优缺点,提出了二次分类和二次检索以实现快速机构轨迹综合的新思路;给出了基于人工免疫聚类和多峰优化算法的快速机构轨迹综合算法流程,基于该算法建立了机构轨迹综合原型系统,并通过实例对算法及原型系统的有效性进行了验证,这种快速算法具有求解速度快、简单易实现及解的差异性等特性.

关键词：机构轨迹综合人工免疫网络无监督聚类多峰优化原型系统