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无监督缺失值预测的运动目标检测算法

计算机工程与应用 2024年第4期60卷 220-228页

作者：傅饶房建东赵于东内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特010080 内蒙古自治区感知技术与智能系统重点实验室呼和浩特010080

针对运动目标检测过程中由于背景复杂、目标易发生遮挡而产生的漏检问题,提出一种基于无监督缺失值预测的运动目标检测算法。将漏检的目标视为标签数据中的缺失值,根据待检测目标的类别和数量,利用无监督的生成对抗插补网络(generative ... 详细信息

针对运动目标检测过程中由于背景复杂、目标易发生遮挡而产生的漏检问题,提出一种基于无监督缺失值预测的运动目标检测算法。将漏检的目标视为标签数据中的缺失值,根据待检测目标的类别和数量,利用无监督的生成对抗插补网络(generative adversarial imputation networks,GAIN),通过已获取的标签数据对缺失值进行预测,以牺牲较少的精确率为代价大幅提高召回率。在小样本的牛只特征部位数据集上的实验结果表明,在标签数据缺失率低于40%的情况下,缺失值预测的准确率约为95%,对于不同程度的被遮挡目标,检测的平均F1分数为0.92。该方法在小样本条件下,对运动目标具有较好的检测性能,可减小实际应用中的不确定性,以及算法对样本数据的依赖性,改善运动目标检测过程中的漏检问题。

关键词：小样本无监督学习生成对抗插补网络缺失值预测运动目标检测

切换拓扑下事件触发多智能体系统预定时间一致性

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控制理论与应用 2024年

作者：马小陆谭毅波梅宏房建兵安徽工业大学电气与信息工程学院南京航空航天大学航天学院

本文研究了具有非线性不确定性的多智能体系统在切换拓扑下的预定时间一致性问题,提出了基于事件触发的分布式预定时间一致性控制算法.该算法在节约资源的情况下,可使系统在预设时间内实现一致.通过代数图论和Lyapunov理论证明系统的预... 详细信息

本文研究了具有非线性不确定性的多智能体系统在切换拓扑下的预定时间一致性问题,提出了基于事件触发的分布式预定时间一致性控制算法.该算法在节约资源的情况下,可使系统在预设时间内实现一致.通过代数图论和Lyapunov理论证明系统的预定时间稳定性,且不存在Zeno行为.仿真对比实验验证了所提算法的可行性和有效性.相较于有限时间控制算法,本算法的收敛时间界与初始状态无关,可通过选择单一时间参数设定系统收敛时间上界;相较于固定时间控制算法,本算法的预设收敛时间与控制算法参数无关,设定简单,且预估收敛时间具有更低的保守性.

关键词：多智能体系统预定时间一致性事件触发切换拓扑分布式控制

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面向弱标注数据的医学图像分割方法研究

面向弱标注数据的医学图像分割方法研究

作者：房建成南昌大学

学位级别：硕士

目前,计算机辅助诊断技术已广泛应用于医疗领域,其中基于深度学习的医学图像分割是关键技术之一。由于传统的全监督医学图像分割方法往往需要耗费大量时间与人力来制作像素级标注的数据集,相比之下,弱标注医学图像分割能够极大减少标注... 详细信息

目前,计算机辅助诊断技术已广泛应用于医疗领域,其中基于深度学习的医学图像分割是关键技术之一。由于传统的全监督医学图像分割方法往往需要耗费大量时间与人力来制作像素级标注的数据集,相比之下,弱标注医学图像分割能够极大减少标注数据带来的工作量。然而,现有的弱标注医学图像分割算法存在诸多不足,如分割准确率低、特征提取能力有限等,无法真正满足临床诊断的需求。本课题为面向弱标注数据的医学图像分割方法研究,针对当前弱标注医学图像分割方法的局限性,提出了新的算法,具体研究内容包括以下两点。1、鉴于医学图像普遍存在纹理模糊、边缘不清晰的特性,本文提出了一种名为DGP4WSL的弱标注医学图像分割算法。该算法巧妙地结合了弱标注的注释信息,深入挖掘超像素与图像深度特征之间的内在联系,通过动态调节机制和多尺度细化等技术,生成注释量更大、更精确的动态伪标注,进而优化网络训练过程。解决了传统方法中标注利用率低、伪影严重等问题,相对于传统方法,在ACDC数据集上,Io U、Dice、CPA的值分别提高了1.8%、1.6%、3.5%,HD95的值减少了0.8,在ISIC数据集上,Io U、Dice的值分别提高了0.4%、0.6%,HD95的值减少了1.1,在MSCMR数据集上,Io U、Dice、CPA分别提升了0.3%、0.4%、0.4%。2、针对传统医学图像分割中注释信息不足导致的局部过拟合,以及异病同影的区分难题,本文在DGP4WSL算法基础上,引入基于伪标注与深度特征的对比学习模块CLM,以及几何一致性自监督学习模块GCL,有效提升了分割的精准性与稳定性。相对于DGP4WSL算法,改进后的算法在ACDC数据集上Io U、Dice、CPA的值分别提升了2.8%、2.7%、0.7%,HD95的值下降了1.96,在ISIC数据集上Io U、Dice的值分别提升了3.7%,2.7%,在MSCMR数据集上,Io U、Dice、CPA分别提升了1.2%、0.7%、1.7%,HD95的值降低了3.11。

关键词：医学图像分割弱标注分割对比学习几何一致性

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基于混合自适应选择模型的燃气轮机建模

中国电机工程学报 2024年第7期44卷 2737-2747,I0019页

作者：张宝凯中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院安徽省合肥市230031

单轴燃气轮机联合循环机组作为参与电网调峰谷、调频的重要装备,其运行性能直接关系到电网安全。为提高电网可靠性,该文提出一种基于混合形式自适应选择算法模型(hybrid-form adaptive selection algorithm model,HASAM)。首先,结合厂... 详细信息

单轴燃气轮机联合循环机组作为参与电网调峰谷、调频的重要装备,其运行性能直接关系到电网安全。为提高电网可靠性,该文提出一种基于混合形式自适应选择算法模型(hybrid-form adaptive selection algorithm model,HASAM)。首先,结合厂家控制策略组态逻辑与偏互信息确定与燃机计算功率相关的变量作为建模对象;然后,利用量子粒子群QPSO辨识模型、深度置信网络DBN算法以及ELMAN算法构建子模型;最后,针对不同工况,结合QPSO优化的DBN分类模型自适应选择子模型进行燃机计算功率预测。基于9E燃气轮机工况数据验证结果表明,提出的算法能够准确的预测燃气轮机计算功率。

关键词：数据驱动燃气轮机自适应选择预测

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基于改进YOLOv3的车辆检测算法

控制与决策 2024年第4期39卷 1151-1159页

作者：陈文玉赵怀慈刘鹏飞房建孙晖中国科学院光电信息处理重点实验室沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

交通场景下的车辆检测问题存在小目标多、目标遮挡严重等情况,鉴于此,提出一种基于改进YOLOv3的车辆检测算法.由于小目标仅包含较少的像素,特征不明显,算法在空间金字塔结构中融入软池化操作,搭建Soft-SPP结构将多重感受野融合,通过软... 详细信息

交通场景下的车辆检测问题存在小目标多、目标遮挡严重等情况,鉴于此,提出一种基于改进YOLOv3的车辆检测算法.由于小目标仅包含较少的像素,特征不明显,算法在空间金字塔结构中融入软池化操作,搭建Soft-SPP结构将多重感受野融合,通过软池化操作最大程度地保留细节,有效提取小目标特征;引入坐标注意力机制,在调整每个通道特征分配权重的同时能够捕捉具有精确位置信息的远程依赖关系;提出一种新的损失函数KIoU Loss作为边界框损失函数,同时考虑边界框的关键点与长宽比使之回归更加准确.实验结果表明,改进后的算法在自动驾驶KITTI数据集上平均精度达到94.69%,相比原始YOLOv3算法精度提升4.13%,且检测速度仅下降3.16 frame·s^(-1),在保持检测速度的情况下能够明显提升检测精度.

关键词：车辆检测深度学习 YOLOv3 坐标注意力 Soft-SPP KIoU Loss

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面向交通标志的改进YOLO目标检测算法

图学学报 2024年第4期45卷 779-790页

作者：赵磊李栋房建东曹琪内蒙古工业大学信息工程学院内蒙古呼和浩特010050

针对当前算法在面对交通标志时存在识别精度低、检测错误较多等问题,提出了一种基于YOLOv5优化的交通标志检测方法。在Backbone部分,为了获得不同大小的感受野,不同复杂度的特征,并增强特征图的重要特征,抑制冗余特征,使用DBB重参数模... 详细信息

针对当前算法在面对交通标志时存在识别精度低、检测错误较多等问题,提出了一种基于YOLOv5优化的交通标志检测方法。在Backbone部分,为了获得不同大小的感受野,不同复杂度的特征,并增强特征图的重要特征,抑制冗余特征,使用DBB重参数模块代替Conv卷积,并加入SE注意力机制;在Neck部分,设计了新的SLA Neck,聚合来自不同层的特征图,有效防止小目标特征信息损失,对融合后的特征进行上采样,增加小目标检测层,增强浅层语义信息;在Head部分引入IoU-Aware查询选择,即将IoU分数引入分类分支的目标函数,预测框与GT的IoU作为类别预测的标签,以实现对正样本分类和定位的一致性约束;使用SIoU损失函数代替CIoU损失函数,考虑真实框与预测框之间的方向,提升收敛速度和推理能力。实验结果表明,在TT100K数据集下,方法相较于YOLOv5m,计算量减少了3.3%,参数量减少了34.8%,而mAP和mAP@50:95分别提升了13.8%和10.4%。实验说明,该模型在减少模型参数量及大小的同时提高了检测精度,具有应用价值。

关键词：交通标志检测 YOLOv5 重参数化注意力机制 SLA

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颗粒间碰撞对槽道湍流中颗粒聚集效应的影响研究

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力学学报 2024年第2期56卷 365-376页

作者：崔元凯张欢兰州大学湍流−颗粒研究中心兰州730000 兰州大学西部灾害与环境力学教育部重点实验室兰州730000 兰州大学土木工程与力学学院兰州730000

颗粒两相湍流广泛存在于自然现象和工业流动中,与人们的生活和生产活动息息相关.通常情况下,当颗粒的体积分数小于O(10^(-4))时,颗粒间的碰撞效应被忽略.一些研究发现,在颗粒两相壁湍流中,即使在低体积分数情况下,由于湍泳和倾向性聚集... 详细信息

颗粒两相湍流广泛存在于自然现象和工业流动中,与人们的生活和生产活动息息相关.通常情况下,当颗粒的体积分数小于O(10^(-4))时,颗粒间的碰撞效应被忽略.一些研究发现,在颗粒两相壁湍流中,即使在低体积分数情况下,由于湍泳和倾向性聚集会导致颗粒局部浓度较高,颗粒间的碰撞频繁发生.然而,已有结果大多针对均匀各向同性湍流或采用大涡模拟的研究手段,尚缺少关于颗粒两相槽道湍流的直接数值模拟研究,颗粒间碰撞对颗粒聚集程度和形态影响的定量规律仍不清楚.文章基于欧拉-拉格朗日点颗粒框架,在摩擦雷诺数为Re_(τ)=180的条件下,采用直接数值模拟探讨了有/无颗粒间碰撞时水平槽道湍流中双分散颗粒聚集模式的差异.算例的颗粒平均质量分数为Φm~O(1),因此模型中还考虑了颗粒对流场的反馈作用.研究发现,颗粒间碰撞驱使近壁颗粒向槽道中心迁移,导致颗粒平均浓度的壁法向廓线变得十分平坦,抑制了壁湍流中颗粒的湍泳现象.同时,颗粒间碰撞导致颗粒在与壁面平行的水平薄层内更加均匀地分布.特别是在黏性底层内,各向异性的颗粒条带结构完全消失.这些结果表明,颗粒间碰撞显著抑制了水平槽道湍流中颗粒的湍泳和近壁区的倾向性聚集现象.

关键词：颗粒两相湍流槽道湍流颗粒聚集颗粒间碰撞直接数值模拟

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面向嵌入式端的轻量级交通信号灯检测算法

计算机工程与应用 2024年第13期60卷 361-368页

作者：杨永波李栋房建东董祥李毅伟内蒙古工业大学信息工程学院内蒙古自治区感知技术与智能系统重点实验室呼和浩特010051

针对现有交通信号灯检测算法计算量和模型大,嵌入式端部署难,且对远距离交通信号灯的检测难度大,漏检率高等问题,设计了一种面向嵌入式端的轻量级交通信号灯检测算法,针对轻量化和实时性要求,采用GhostNet网络Ghost模块和Ghost瓶颈层结... 详细信息

针对现有交通信号灯检测算法计算量和模型大,嵌入式端部署难,且对远距离交通信号灯的检测难度大,漏检率高等问题,设计了一种面向嵌入式端的轻量级交通信号灯检测算法,针对轻量化和实时性要求,采用GhostNet网络Ghost模块和Ghost瓶颈层结构,减少了模型参数量,提升了检测速度;针对特征相似问题,采用加权双向特征金字塔网络结构,使得算法对目标更敏感;使用密集空洞空间金字塔池化,优化全局上下文信息的提取;针对小目标识别问题,通过多尺度检测的改进,增强对小目标的信息提取;通过知识蒸馏,提升模型学习能力,进而提高检测性能。实验结果表明,该检测算法对交通信号灯的识别精度达到了97.0%,召回率达到了99%,较YOLOv5s算法分别提高了2.7和3个百分点,模型大小减小到8.06 MB,是YOLOv5s的58%,识别速率从51帧每秒提升到56帧每秒,通过在嵌入式端的测试,改进后算法对远距离下的交通信号灯能够实时准确地识别。

关键词：目标检测轻量级 GhostNet 知识蒸馏密集空洞空间金字塔池化

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初中语文阅读教学中学生问题意识培养

好家长 2024年第14期 52-53页

作者：房建红泰兴市西城初级中学

阅读教学是初中语文教学中的重要组成部分，是学生学习过程中面临的重点和难点。在新课标改革下，开展语文阅读教学过程中，应该严谨地制定三个维度的目标，根据初中生的能力水平、实际情况和兴趣爱好为他们制定有计划和有目的的问题意...

阅读教学是初中语文教学中的重要组成部分，是学生学习过程中面临的重点和难点。在新课标改革下，开展语文阅读教学过程中，应该严谨地制定三个维度的目标，根据初中生的能力水平、实际情况和兴趣爱好为他们制定有计划和有目的的问题意识培养方案，让他们逐渐通过学习学会发现问题、勇敢提出问题、自主思考问题、认真分析问题和解决问题等，最终帮助他们提升语文综合能力。任何问题的发现以及原理的得出都是经过了反复思考和探究，

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