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几何属性引导的三维语义实例重建

中国图象图形学报 2024年第1期29卷 218-230页

作者：万骏辉刘心溥陈莉丽敖晟张鹏郭裕兰中山大学电子与通信工程学院深圳518107 国防科技大学电子科学学院长沙410005 军事科学院国防科技创新研究院人工智能研究中心北京100071

目的语义实例重建是机器人理解现实世界的一个重要问题。虽然近年来取得了很多进展,但重建性能易受遮挡和噪声的影响。特别地,现有方法忽视了物体的先验几何属性,同时忽视了物体的关键细节信息,导致重建的网格模型粗糙,精度较低。针对... 详细信息

目的语义实例重建是机器人理解现实世界的一个重要问题。虽然近年来取得了很多进展,但重建性能易受遮挡和噪声的影响。特别地,现有方法忽视了物体的先验几何属性,同时忽视了物体的关键细节信息,导致重建的网格模型粗糙,精度较低。针对这种问题,提出了一种几何属性引导的语义实例重建算法。方法首先,通过目标检测器获取检测框参数,并对每个目标实例进行检测框盒采样,从而获得场景中对应的残缺局部点云。然后,通过编码器端的特征嵌入层和Transformer层提取物体丰富且关键的细节几何信息,以获取对应的局部特征,同时利用物体的先验语义信息来帮助算法更快地逼近目标形状。最后,本文设计了一种特征转换器以对齐物体全局特征,并将其与前述局部特征融合送入形状生成模块,进行物体网格重建。结果在真实数据集ScanNet v2上,本文算法与现有最新方法进行了全面的性能比较,实验结果证明了本文算法的有效性。与性能排名第2的RfD-Net相比,本算法的实例重建指标提升了8%。此外,本文开展了详尽的消融实验以验证算法中各个模块的有效性。结论本文所提出的几何属性引导的语义实例重建算法,更好地利用了物体的几何属性信息,使得重建结果更为精细、准确。

关键词：场景重建三维点云语义实例重建网格生成目标检测

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一致块对角和限定的多视角子空间聚类算法

计算机科学 2024年

作者：吴杰万源刘秋杰武汉理工大学理学院

子空间聚类方法为高维多视角数据的聚类问题提供了有效的解决方案。针对现有算法利用低秩或稀疏约束通过模型的特定性质不能使得表示矩阵直接具有块对角性的问题，提出了一致块对角和限定的多视角子空间聚类算法（CBDE-MSC）。CBDE-MSC... 详细信息

子空间聚类方法为高维多视角数据的聚类问题提供了有效的解决方案。针对现有算法利用低秩或稀疏约束通过模型的特定性质不能使得表示矩阵直接具有块对角性的问题，提出了一致块对角和限定的多视角子空间聚类算法（CBDE-MSC）。CBDE-MSC将各个视角的子空间表示矩阵分解为一致和特定自表示矩阵。对一致自表示矩阵，使用块对角约束使其具有近似的块对角结构，探索数据的一致性；对特定自表示矩阵之间施加限定性约束，探索数据的互补性；并使用矩阵L2，1范数约束误差矩阵使其满足行稀疏。此外，使用交替方向乘子法（ADMM）优化目标函数。采用归一化互信息（NMI）、正确率（ACC）、调整兰德指数（AR）和F分数（F-score）等评价指标对CBDE-MSC进行了评估。实验结果表明，CBDE-MSC与现有的一些优良算法相比，四个指标的结果均有较大的提升，尤其在YaleB数据集上，CBDE-MSC相比于经典方法CSMSC，NMI、ACC、AR和F-score提升了0.088、0.127、0.145和0.122，验证了所提算法的有效性。

关键词：子空间聚类多视角学习表示学习块对角表示

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聚焦波下漂浮式风机气动特性数值分析

水动力学研究与进展（A辑） 2024年第2期39卷 154-164页

作者：薛瑛杰王尼娜万德成上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院船海计算水动力学研究中心(CMHL) 上海200240 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司浙江省深远海风电技术研究重点实验室杭州310014

该文基于计算流体力学方法,对极端海况聚焦波作用下的漂浮式风机运动响应与气动特性进行研究。首先,依托开源软件OpenFOAM与自研求解器FOWT-UALM-SJTU,实现了面向双参数PM波浪谱聚焦波的数值模拟,并与试验结果进行比较验证,吻合良好。随... 详细信息

该文基于计算流体力学方法,对极端海况聚焦波作用下的漂浮式风机运动响应与气动特性进行研究。首先,依托开源软件OpenFOAM与自研求解器FOWT-UALM-SJTU,实现了面向双参数PM波浪谱聚焦波的数值模拟,并与试验结果进行比较验证,吻合良好。随后,在两种不同聚焦幅值工况下,以OC3 Spar型漂浮式风机平台及NREL 5 WM风机作为研究对象,开展气动-水动-系泊一体化仿真计算,对聚焦波作用下的漂浮式风机运动响应和气动性能进行分析。结果表明:聚焦波将引起风机在纵摇运动与垂荡运动时产生剧烈响应,风机叶片展向的气动攻角在聚焦时刻显著降低,风机气动功率与气动推力难以在短时间内恢复;同时,聚焦波将导致尾流中心和边界出现波动,极端波浪条件将扩大风机尾流速度亏损范围,对下游风机产生不利影响。

关键词：聚焦波漂浮式风机数值模拟气动性能尾流亏损

“多言寡行”环境责任表现对股价崩盘风险影响研究—基于投资者情绪的中介效应

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中国管理科学 2024年

作者：游万海陈森杰陈健永任英华福州大学经济与管理学院福州大学数学与统计学院福建省粒计算及其应用重点实验室湖南大学金融与统计学院

随着环境问题成为全球性重要议题，人们对环境问题日益关注，要求企业在环境保护方面承担更多社会责任。一些企业在履行环境责任时存在“多言寡行”行为，严重打击投资者信心，产生非理性情绪，可能引发股市震荡甚至导致崩盘风险。因此... 详细信息

随着环境问题成为全球性重要议题，人们对环境问题日益关注，要求企业在环境保护方面承担更多社会责任。一些企业在履行环境责任时存在“多言寡行”行为，严重打击投资者信心，产生非理性情绪，可能引发股市震荡甚至导致崩盘风险。因此，基于投资者情绪视角探究“多言寡行”环境责任表现对股价崩盘风险的影响路径具有重要意义。本文选取中国沪深A股上市公司为研究样本，结合文本分析技术，运用面板回归模型和中介检验模型，系统研究“多言寡行”环境责任表现对股价崩盘风险的影响以及投资者情绪的中介作用。研究结果显示：企业“多言寡行”的环境责任表现显著加剧股价崩盘风险，且这种作用随着投资者情绪的高涨更加明显；企业“多言寡行”的环境责任表现在主板企业以及非重点监管企业中具有显著“崩盘效应”；在非主板市场和非重点监管企业中，投资者情绪的间接效应显著为正。本文研究对推动生态文明建设和稳定资本市场有着重要启示和借鉴意义。

关键词：环境责任表现股价崩盘风险投资者情绪中介效应文本分析

基于AttentionR2U-net的岩石(体)关键节理智能识别与参数提取

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第1期45卷 101-110页

作者：孙浩代宗晟金爱兵陈岩北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室北京100083 北京科技大学土木与资源工程学院北京100083 北京科技大学自动化学院北京100083

针对岩石(体)表面复杂节理网中关键节理的智能识别与参数提取问题,提出一种基于AttentionR2U-net网络与节理几何特征模型耦合识别的方法.在R2U-net网络的基础上引入注意门(attentiongate)改进网络,通过定性与定量的方法对边坡节理图像... 详细信息

针对岩石(体)表面复杂节理网中关键节理的智能识别与参数提取问题,提出一种基于AttentionR2U-net网络与节理几何特征模型耦合识别的方法.在R2U-net网络的基础上引入注意门(attentiongate)改进网络,通过定性与定量的方法对边坡节理图像和混凝土、龟裂土、常见脆性岩石裂隙图像的识别结果分别作准确性及泛化能力检验;利用AttentionR2U-net网络耦合节理几何特征的方法识别关键节理,提取原始节理和关键节理的几何参数并对其迹长、面积及倾角作差异性分析.研究结果表明:针对岩石(体)节理识别,本文算法的Dice相似系数从U-net网络的0.965提升至0.990,且明显优于传统算法,故本文算法在岩石(体)节理识别上具有更强的可靠性与优越性;针对混凝土、龟裂土和大理岩、花岗岩、砂岩等脆性岩石裂隙的识别,本文算法的Dice相似系数均在0.953以上,故本文算法具有较强的泛化能力.与原始节理网络相比,关键节理网络优势迹长由0.732m显著增大至1.835m,节理倾角分布形式和优势倾角组均不变,优势迹长和倾角的节理占比均显著增大.

关键词：岩石(体) 关键节理 AttentionR2U-net网络智能识别参数提取

工业气固流化床内流场的CFD-PBM数值模拟和结构优化

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化工进展 2024年

作者：毛宁轩万小维鞠杰胡彦杰华东理工大学材料科学与工程学院

流化床内的多级几何结构影响着其内流体的动力学、热力学以及化学反应等参数，对于流化床内流场的数值模拟研究有助于理解其内复杂的流动特性，建立流化床的几何结构和操作条件优化的理论基础，从而提高流化床的传质效率和性能。以计算... 详细信息

流化床内的多级几何结构影响着其内流体的动力学、热力学以及化学反应等参数，对于流化床内流场的数值模拟研究有助于理解其内复杂的流动特性，建立流化床的几何结构和操作条件优化的理论基础，从而提高流化床的传质效率和性能。以计算流体力学理论为基础建立了气固流化床内流场的数值模拟方法，研究了风帽的几何结构、筒径和风帽帽檐长度对工业气固流化床内流场的影响规律。在此基础上，结合群平衡方程矩方法，构建了CFD-PBM耦合模型，利用该模型建立了工业气固流化床中纳米颗粒流化状态和聚团行为的数值模拟方法，进一步验证了筒径对流化床内纳米颗粒流化状态的影响规律。研究表明筒径为260 mm时，风帽四周气速分布均匀且风帽上端气流死区面积最小；帽檐长度为风帽出风口尺寸的1/2时，流化床内气速分布更均匀。

关键词：流化床 CFD-PBM 数值模拟优化设计

基于相关熵和GMSVM的推进轴系故障诊断方法

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华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：邓琪汪承杰万海波吴军华中科技大学船舶与海洋工程学院海军工程大学舰船与海洋学院

针对基于深度学习的故障诊断方法聚焦于单一模态且需要大量训练数据的问题，提出一种基于相关熵和格拉姆矩阵支持向量机(GMSVM)的船舶轴系故障诊断新方法。首先，计算多模态监测信号片段间的相关熵矩阵，揭示不同监测信号的空间相关关... 详细信息

针对基于深度学习的故障诊断方法聚焦于单一模态且需要大量训练数据的问题，提出一种基于相关熵和格拉姆矩阵支持向量机(GMSVM)的船舶轴系故障诊断新方法。首先，计算多模态监测信号片段间的相关熵矩阵，揭示不同监测信号的空间相关关系，并削弱监测信号中异常值带来的干扰；然后，通过矩阵对数运算，将相关熵矩阵从黎曼流形空间映射到欧式度量空间，增强信息表征能力，并提取故障关键特征；最后，构建格拉姆矩阵支持向量机，实现小样本下的故障识别。实验结果表明：针对15个不同的工况，提出方法在每类1个和5个训练样本下的平均诊断精度分别达到94.31%和99.68%，显著优于其它基于深度学习的方法。

关键词：推进轴系故障诊断相关熵格拉姆矩阵支持向量机多传感器小样本

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基于全偏振显微成像的数字病理技术

中国激光 2024年第9期51卷 131-142页

作者：姚悦裴浩杰李浩万嘉晨陶丽丽马辉清华大学深圳国际研究生院广东深圳518055 广东省偏振光学检测与成像工程技术研究中心广东深圳518055 北京大学深圳医院病理科广东深圳518036

数字病理技术利用经过数字化的病理样本显微图像及其特征,并配合人工智能技术,实现生物组织病变特征的定量评估和判定,辅助临床医生做出诊断结论。利用偏振光照明和偏振探测可以实现全偏振成像,图像每个像素的偏振特征都包含更加丰富的... 详细信息

数字病理技术利用经过数字化的病理样本显微图像及其特征,并配合人工智能技术,实现生物组织病变特征的定量评估和判定,辅助临床医生做出诊断结论。利用偏振光照明和偏振探测可以实现全偏振成像,图像每个像素的偏振特征都包含更加丰富的信息,特别是普通光学成像难以获得的亚细胞超分辨微观结构特征信息,可为病变组织的识别和定量评估提供更为有效的手段。本文总结了全偏振成像技术,并结合典型临床应用归纳总结了全偏振显微图像的数据分析方法和最新进展。

关键词：医用光学全偏振显微成像偏振数字病理偏振特征提取机器学习

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基于先验特征与谱归一化的人脸超分辨

计算机应用与软件 2024年第7期41卷 200-206页

作者：万杰林冷拓倪超杰上海大学计算机工程与科学学院上海201900

图像超分辨技术指在不丢失信息的情况下将低分辨率(LR)图像转换成高分辨率(HR)图像。该技术在人像上的实现有着广泛的应用场景如人脸识别、人脸对齐等,但传统的超分辨方法在人脸图像上恢复程度低,并且不稳定。对此,提出SN-FSRGAN模型。... 详细信息

图像超分辨技术指在不丢失信息的情况下将低分辨率(LR)图像转换成高分辨率(HR)图像。该技术在人像上的实现有着广泛的应用场景如人脸识别、人脸对齐等,但传统的超分辨方法在人脸图像上恢复程度低,并且不稳定。对此,提出SN-FSRGAN模型。使用人脸先验特征指导超分辨率;引入谱归一化用于稳定基于GAN的超分辨率网络训练结果。通过在数据集Helen与CelebA上实验显示,所提出的方法在PSNR、SSIM与视觉感官上皆取得了对比ESRGAN、FSRGAN等模型而言较优的结果。

关键词：人脸超分辨生成对抗网络人脸先验特征谱归一化