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一种融合视觉Transformer和扩散模型的单视点内窥镜手术光场重建方法（特邀）

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激光与光电子学进展 2024年第16期 193-203页

作者：韩晨明吴高昌东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

针对内窥镜手术中单一视角图像深度估计不确定性与遮挡导致的手术场景三维感知难题，提出了一种融合视觉Transformer和条件扩散模型的单视点多平面图（MPI）表征方法，用以进行内窥镜手术光场重建。该方法首先利用视觉Transformer将输... 详细信息

针对内窥镜手术中单一视角图像深度估计不确定性与遮挡导致的手术场景三维感知难题，提出了一种融合视觉Transformer和条件扩散模型的单视点多平面图（MPI）表征方法，用以进行内窥镜手术光场重建。该方法首先利用视觉Transformer将输入的单视角图像令牌化，从而分解为多个图像块，并通过多头注意力机制提取局部与全局相结合的关联特征。然后，利用多尺度卷积解码器将图像块特征从粗到细进行重组与融合，生成初始MPI。最后，为了解决单视点内窥镜手术中组织之间的遮挡问题，引入了一个基于条件扩散模型的背景预测模块，根据初始MPI获取遮挡掩模，并以遮挡掩模和输入视角作为条件，预测被遮挡区域的分布，有效解决了单视点输入引起的光场内视角不连贯的问题。所提方法将基于视觉Transformer所分解的初始MPI与基于条件扩散模型预测的背景区域相结合，得到优化后的MPI，从而渲染出内窥镜手术光场中的各子视点图像。在达芬奇手术机器人的真实内窥镜手术数据集上的实验验证表明，所提方法在视觉和客观评价指标上均优于现有的单视图光场重建方法。

关键词：光场重建视觉Transformer 多平面图像表示条件扩散模型

论《诗经》英译中的美学再现——从“三美”原则谈起

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论《诗经》英译中的美学再现——从“三美”原则谈起

作者：吴高昌吉林大学

学位级别：硕士

《诗经》作为中国的第一部诗歌总集,在文学史上占有重要的地位。其主要以四言诗为主,采用隔句押韵的手法,句式富于变化,包括了二、三、五、七、八言的句式。语言含蓄凝练,多采用叠词,双声,同时在章法上,重章叠句被广泛运用,读起来具有... 详细信息

《诗经》作为中国的第一部诗歌总集,在文学史上占有重要的地位。其主要以四言诗为主,采用隔句押韵的手法,句式富于变化,包括了二、三、五、七、八言的句式。语言含蓄凝练,多采用叠词,双声,同时在章法上,重章叠句被广泛运用,读起来具有一唱三叹的音乐美。《诗经》中描绘的许多意象和意境的塑造方法都对后世的文学创作产生了深远的影响。《诗经》的以上特点构成了其独特的美学价值。因此在《诗经》的英译过程中,译者必须尽最大努力再现其美学价值。本文以许渊冲先生的“三美”原则为指导,通过对比多种不同的《诗经》英译版本在再现美学价值上的得与失,得出在《诗经》英译过程中必须遵循的原则及具体可采用的方法。文中所选用的例子都是《诗经》中的名篇,译作皆出自名家之手,可以充分照顾到论文的趣味性。本研究的方法为定性分析,选取《诗经》中的名篇,对其英译版本进行比较分析。本文在翻译理论上选择由本土翻译家—许渊冲先生的“三美”原则作为指导,具有一定的创新意义,同时文中所选的例子可以为将来《诗经》英译研究提供有借鉴意义的语料。

关键词：《诗经》三美翻译许渊冲诗歌

双因素理论下团干部工作激励研究——以江西省为例

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双因素理论下团干部工作激励研究——以江西省为例

作者：吴高昌南昌大学

学位级别：硕士

共青团作为执政党领导的先进青年的群众组织,是党联系青年的桥梁和纽带。随着时代的发展,社会力量不断成长,在服务和凝聚青少年事务上,共青团也面临着同类非政府青年社会组织的竞争压力。因而,提升自身服务青年的能力尤为必要。团干部... 详细信息

共青团作为执政党领导的先进青年的群众组织,是党联系青年的桥梁和纽带。随着时代的发展,社会力量不断成长,在服务和凝聚青少年事务上,共青团也面临着同类非政府青年社会组织的竞争压力。因而,提升自身服务青年的能力尤为必要。团干部作为共青团的组织者和运行者,对于团组织的发展起着关键作用。同时,作为公务员队伍中具有鲜明特色的群体,团干部既有着干部年轻、成长快的优势,也面临着人员少、工作任务重等多重压力。因而,研究如何激发团干部工作积极性成为一种现实需要。双因素理论以满意与不满意为维度,发掘被研究对象的保健因素及激励因素,以此明确提高工作积极性的具体方法。笔者以双因素理论为基础,从实证研究出发,开展问卷调查和访谈调查,以双因素理论的内涵为基础,确立了团干部工作激励的保健因素与激励因素,并明确了每个因素与激励效果之间的相关性、满意度和重要性系数,得出了团干部的工作激励模型。基于此,提出了团干部工作激励的思路及具体路径。

关键词：双因素理论团干部工作激励

基于模糊逻辑的前方车辆检测与安全距离控制研究

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基于模糊逻辑的前方车辆检测与安全距离控制研究

作者：吴高昌东北大学

学位级别：硕士

随着车辆保有量的增加与车辆性能的提升,交通道路的拥堵现象越来越重,且交通事故率也居高不下,人们对车辆的关注点逐渐从动力性能转到了安全性,智能交通系统也应运而生。智能交通系统是利用信息技术、传感器技术、自动控制理论、人工智... 详细信息

随着车辆保有量的增加与车辆性能的提升,交通道路的拥堵现象越来越重,且交通事故率也居高不下,人们对车辆的关注点逐渐从动力性能转到了安全性,智能交通系统也应运而生。智能交通系统是利用信息技术、传感器技术、自动控制理论、人工智能等,将交通、车辆和驾驶者这三个元素有效融合为一体,从而形成一种安全、高效、节能的综合运输系统,是未来车辆与交通发展的趋势。我国对于车辆主动安全的研究起步较晚,与国外存在较大的差距。且由于酒驾、疲劳驾驶这些现象,使得车辆安全距离主动控制问题有待深入研究和解决。近年来受到国内外许多学者研究的模糊理论,在图像处理以及自动控制方面有着广泛应用。其中数据挖掘由于自身出色的鲁棒性与完备性使得它成为研究噪声识别、图像分割以及车辆识别的有效方法之一。本文研究了基于视觉图像的前方车辆检测与视觉测距,并设计了根据前方车辆速度距离实现制动控制的主动安全系统,主要可分为以下几方面:(1)研究了基于模糊逻辑的图像预处理方法:通过数据挖掘方法进行噪声识别,并利用模糊加权均值滤波进行混合噪声滤波处理;对滤波后图像使用模糊集合灰度变换进行图像增强处理。(2)研究了前方车辆特征提取与识别方法:利用基于数据挖掘的图像分割方法对预处理后的图像进行图像分割以便提取出目标区域;对目标区域提取不变矩、轮廓矩与以及矩形度特征,并利用基于数据挖掘的学习方法进行车辆的识别,再对车辆边缘特征参数,对称性参数以及纹理参数利用基于BP神经网络的学习方法进行车辆验证。(3)研究了前方车辆定位与跟踪的方法:通过图像传感器标定确定其内部参数,确定图像像素纵坐标位置与实际距离的对应关系;利用车辆边缘信息对前方车辆的左右边缘以及上下边缘进行定位,采用目标跟踪方法对车辆边缘进行实时更新,并通过序列图像中车辆的底部边缘计算前方车辆与本车的相对速度。(4)研究了基于安全距离的车辆主动制动控制方法:通过前车车速与车距建立了安全距离模型;在单轮车辆模型的基础上研究并比较了基于专家PID和模糊PID这两种车辆ABS制动控制策略,最终选择模糊PID方法进行ABS制动控制;在实时安全距离测量与制动控制基础上建立了安全车距控制系统。本文以模糊理论为方法,对前方车辆识别定位以及基于安全距离的车辆制动控制进行了较为系统的研究,并通过仿真实验验证了系统在不同情况下的制动控制的有效性与实用性。

关键词：模糊理论数据挖掘车辆识别视觉测距安全车距控制

一种融合视觉Transformer和扩散模型的单视点内窥镜手术光场重建方法(特邀)

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激光与光电子学进展 2024年第16期61卷 183-193页

作者：韩晨明吴高昌东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

针对内窥镜手术中单一视角图像深度估计不确定性与遮挡导致的手术场景三维感知难题,提出了一种融合视觉Transformer和条件扩散模型的单视点多平面图(MPI)表征方法,用以进行内窥镜手术光场重建。该方法首先利用视觉Transformer将输入的... 详细信息

针对内窥镜手术中单一视角图像深度估计不确定性与遮挡导致的手术场景三维感知难题,提出了一种融合视觉Transformer和条件扩散模型的单视点多平面图(MPI)表征方法,用以进行内窥镜手术光场重建。该方法首先利用视觉Transformer将输入的单视角图像令牌化,从而分解为多个图像块,并通过多头注意力机制提取局部与全局相结合的关联特征。然后,利用多尺度卷积解码器将图像块特征从粗到细进行重组与融合,生成初始MPI。最后,为了解决单视点内窥镜手术中组织之间的遮挡问题,引入了一个基于条件扩散模型的背景预测模块,根据初始MPI获取遮挡掩模,并以遮挡掩模和输入视角作为条件,预测被遮挡区域的分布,有效解决了单视点输入引起的光场内视角不连贯的问题。所提方法将基于视觉Transformer所分解的初始MPI与基于条件扩散模型预测的背景区域相结合,得到优化后的MPI,从而渲染出内窥镜手术光场中的各子视点图像。在达芬奇手术机器人的真实内窥镜手术数据集上的实验验证表明,所提方法在视觉和客观评价指标上均优于现有的单视图光场重建方法。

关键词：光场重建视觉Transformer 多平面图像表示条件扩散模型

基于深层卷积随机配置网络的电熔镁炉工况识别方法研究

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自动化学报 2024年第3期50卷 527-543页

作者：李帷韬童倩倩王殿辉吴高昌合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009 中国矿业大学人工智能研究院徐州221116 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

为解决电熔镁炉工况识别模型泛化能力和可解释性弱的缺陷,提出一种基于深层卷积随机配置网络(Deep convolutional stochastic configuration networks,DCSCN)的可解释性电熔镁炉异常工况识别方法.首先,基于监督学习机制生成具有物理含... 详细信息

为解决电熔镁炉工况识别模型泛化能力和可解释性弱的缺陷,提出一种基于深层卷积随机配置网络(Deep convolutional stochastic configuration networks,DCSCN)的可解释性电熔镁炉异常工况识别方法.首先,基于监督学习机制生成具有物理含义的高斯差分卷积核,采用增量式方法构建深层卷积神经网络(Deep convolutional neural network,DCNN),确保识别误差逐级收敛,避免反向传播算法迭代寻优卷积核参数的过程.定义通道特征图独立系数获取电熔镁炉特征类激活映射图的可视化结果,定义可解释性可信度评测指标,自适应调节深层卷积随机配置网络层级,对不可信样本进行再认知以获取最优工况识别结果.实验结果表明,所提方法较其他方法具有更优的识别精度和可解释性.

关键词：电熔镁炉深层卷积随机配置网络高斯差分卷积核类激活映射图可解释性

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基于时序图像深度学习的电熔镁炉异常工况诊断

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自动化学报 2019年第8期45卷 1475-1485页

作者：吴高昌刘强柴天佑秦泗钊东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819 国家冶金自动化工程技术研究中心沈阳110819 美国南加州大学化工系洛杉矶90089

超高温电熔镁炉(Fused magnesium furnace, FMF)生产炉况监测困难,易发生欠烧异常工况,不仅造成产品质量下降,也直接危害生产安全与人员安全.现有的人工巡检方式实时性差,容易发生漏报和误报,甚至导致铁制炉壳烧透、烧漏.针对该问题,本... 详细信息

超高温电熔镁炉(Fused magnesium furnace, FMF)生产炉况监测困难,易发生欠烧异常工况,不仅造成产品质量下降,也直接危害生产安全与人员安全.现有的人工巡检方式实时性差,容易发生漏报和误报,甚至导致铁制炉壳烧透、烧漏.针对该问题,本文采用视频信号,利用电熔镁炉欠烧工况的时空特征,即在炉壳表面出现的局部不规则高亮区域的空间特征,以及该高亮区域随时间呈现出亮度增强、面积变大的时序特征,提出一种基于卷积循环神经网络(Convolutional recurrent neural network, CRNN)的电熔镁炉异常工况诊断新方法.该方法包括图像序列一致性变换和时序残差图像提取预处理、基于卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)的空间特征提取、基于循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)的时序特征提取、基于加权中值滤波的工况自动标记.最后采用实际的电熔镁炉炉壳的视频信号,进行了所提方法与现有的两种深度学习网络模型的实验比较研究,结果说明了所提方法的优越性.

关键词：电熔镁炉时空特征提取异常工况诊断卷积神经网络循环神经网络

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电熔镁炉多模态信息工况智能识别方法研究

控制理论与应用 2024年

作者：李帷韬顾嘉钦王殿辉吴高昌合肥工业大学电气自动化与工程学院中国矿业大学人工智能研究院东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

针对电熔镁炉识别过程中出现的模态完备性不足问题.本文阐述了一种电熔镁炉多模态信息工况智能识别方法.首先通过语义神经网络提取工况图像特征和双向编码语言模型提取语言特征,构建多模态工况的完备联合特征向量,并通过Transformer编... 详细信息

针对电熔镁炉识别过程中出现的模态完备性不足问题.本文阐述了一种电熔镁炉多模态信息工况智能识别方法.首先通过语义神经网络提取工况图像特征和双向编码语言模型提取语言特征,构建多模态工况的完备联合特征向量,并通过Transformer编码层实现全局交互,捕捉视觉与语言信息的细粒度对齐.引入自适应Transformer解码层的自注意力机制,采用全连接网络获得多模态工况识别结果.基于强化学习定义门控单元评估策略,实时评估不确定工况识别结果,构建解码层的动态调节机制,以获取多模态工况的细粒度特征,并采用模糊积分集成模型库的识别结果.实验证明了本方法的有效性和鲁棒性.

关键词：电熔镁炉多模态强化学习 Transformer 工况识别

自适应卷积和轻量化Transformer的遥感图像超分辨网络

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计算机工程与应用 2024年

作者：罗宇轩吴高昌高明浙江工商大学信息与电子工程学院东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

随着深度学习的发展，基于卷积的图像超分辨在遥感领域取得了广泛应用，而卷积往往对局部特征更加敏感，难以提取遥感图像全局特征。Transformer 因其自注意力机制能够对全局上下文进行特征提取而更具优势，但其高空间时间复杂度也给遥... 详细信息

随着深度学习的发展，基于卷积的图像超分辨在遥感领域取得了广泛应用，而卷积往往对局部特征更加敏感，难以提取遥感图像全局特征。Transformer 因其自注意力机制能够对全局上下文进行特征提取而更具优势，但其高空间时间复杂度也给遥感图像处理有限的计算资源带来了不可忽视的负担。针对以上问题，提出一种自适应卷积与轻量化Transformer相结合的遥感图像超分辨网络。首先，提出基于卷积的自适应局部特征提取，通过自适应权重动态融合高低频图像特征中不同感受野范围的细粒度局部特征。此外，提出一种轻量化Transformer结构，结合遥感图像超分辨的任务特点将全局自注意力机制分解为全局信息引导下的局部自注意力机制，在保持全局感知能力的同时有效降低Transformer计算复杂度。实验结果表明，所提方法能够更好地重建遥感图像的纹理细节，实现计算复杂度和超分辨重建质量之间的良好权衡。

关键词：图像超分辨遥感图像自适应卷积轻量化Transformer