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基于特征融合的双模态低辨识度目标识别

中国机械工程 2021年第10期32卷 1205-1212,1221页

作者：吴愿薛培林殷国栋黄文涵耿可可邹伟东南大学机械工程学院南京211189

针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3... 详细信息

针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。

关键词：低辨识度目标识别双模态YOLOv3神经网络双模态数据集特征融合

基于扩张卷积特征自适应融合的复杂驾驶场景目标检测

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东南大学学报（自然科学版） 2021年第6期51卷 1076-1083页

作者：黄文涵殷国栋耿可可庄伟超徐利伟东南大学机械工程学院南京211189

针对复杂驾驶场景下的目标检测问题,提出一种基于扩张卷积特征自适应融合的目标检测算法.采用单阶段目标检测网络RetinaNet作为基本框架,其包含卷积特征提取、多尺度特征融合以及目标分类与回归子网.为提高网络对多尺度特征的提取能力,... 详细信息

针对复杂驾驶场景下的目标检测问题,提出一种基于扩张卷积特征自适应融合的目标检测算法.采用单阶段目标检测网络RetinaNet作为基本框架,其包含卷积特征提取、多尺度特征融合以及目标分类与回归子网.为提高网络对多尺度特征的提取能力,设计了基于不同扩张率组合的残差卷积分支模块,以获取不同感受野下的目标特征图;然后,将不同尺度下的特征通过网络自适应学习的参数融合后输出,用于后续的目标预测;最后在大规模且多样化的复杂驾驶场景数据集BDD100K上进行实验.结果表明,利用扩张残差卷积分支模块与特征自适应融合算法能够分别将网络的平均精度均值由0.330提升至0.338与0.344,并在采用扩张卷积特征自适应融合的情况下达到了0.349.所提算法能够有效提升目标检测算法在复杂驾驶场景下的检测性能.

关键词：智能驾驶目标检测扩张卷积特征自适应融合

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基于信息融合的城市自主车辆实时目标识别

机械工程学报 2020年第12期56卷 165-173页

作者：薛培林吴愿殷国栋刘帅鹏林乙蘅黄文涵张云东南大学机械工程学院南京211189 陆军特种作战学院桂林541002 福特汽车工程研究(南京)有限公司南京211100

针对单一传感器感知维度不足、实时性差的问题,提出一种激光雷达与相机融合的城市自主车辆实时目标识别方法。建立两传感器间的坐标变换模型,实现两传感器的像素级匹配。改进yolov3-tiny算法,提高目标检测准确率。对激光雷达点进行体素... 详细信息

针对单一传感器感知维度不足、实时性差的问题,提出一种激光雷达与相机融合的城市自主车辆实时目标识别方法。建立两传感器间的坐标变换模型,实现两传感器的像素级匹配。改进yolov3-tiny算法,提高目标检测准确率。对激光雷达点进行体素网格滤波,根据点云坡度进行地面分割。建立聚类半径与距离作用模型,对非地面点云进行聚类。引入图像中包络的思想,获取目标三维边界框以及位姿信息;将视觉目标特征与激光雷达目标特征融合。试验结果表明,改进的yolov3-tiny算法对于城市密集目标具有更高的识别率,雷达算法能够完整的完成三维目标检测以及位姿估计,融合识别系统在准确率、实时性方面达到实际行驶要求。

关键词： yolo 聚类位姿估计激光雷达视觉信息融合

基于多模态特征融合的自主驾驶车辆低辨识目标检测方法

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中国机械工程 2021年第9期32卷 1114-1125页

作者：邹伟殷国栋刘昊吉耿可可黄文涵吴愿薛宏伟东南大学机械工程学院南京211189

针对自主驾驶车辆在真实驾驶环境下对低辨识目标的识别问题,提出了基于多模态特征融合的目标检测方法。基于Faster R-CNN算法设计多模态深度卷积神经网络,融合彩色图像、偏振图像、红外图像特征,提高对低辨识目标的检测性能;开发多模态(... 详细信息

针对自主驾驶车辆在真实驾驶环境下对低辨识目标的识别问题,提出了基于多模态特征融合的目标检测方法。基于Faster R-CNN算法设计多模态深度卷积神经网络,融合彩色图像、偏振图像、红外图像特征,提高对低辨识目标的检测性能;开发多模态(3种)图像低辨识度目标实时检测系统,探索多模态图像特征融合在自动驾驶智能感知系统中的应用。建立了人工标注过的多模态(3种)图像低辨识目标数据集,对深度学习神经网络进行训练,优化内部参数,使得该系统适用于复杂环境下对行人、车辆目标的检测和识别。实验结果表明,相对于传统的单模态目标检测算法,基于多模态特征融合的深度卷积神经网络对复杂环境下的低辨识目标具有更好的检测和识别性能。

关键词：自主驾驶多模态特征融合深度卷积神经网络低辨识目标智能感知

基于开源Spark的网站用户行为分析设计与实现

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网络安全技术与应用 2021年第5期 27-29页

作者：黄文涵钟全德四川长虹电子控股集团有限公司四川621000

大数据时代,互联网及其产品已融入各行各业,人们开始通过互联网来获取更多的机遇和有价值的信息。与此同时,通过网络传播信息可以显著提高工作效率,有效降低成本。传统的Hadoop具有速度慢、算子少等缺点,而Spark是一种用于处理海量数据... 详细信息

大数据时代,互联网及其产品已融入各行各业,人们开始通过互联网来获取更多的机遇和有价值的信息。与此同时,通过网络传播信息可以显著提高工作效率,有效降低成本。传统的Hadoop具有速度慢、算子少等缺点,而Spark是一种用于处理海量数据的通用高速分布式计算框架。同时,Spark计算框架附带了机器学习库,可以为后续用户行为、日志挖掘分析提供技术支持。本文首先讨论了日志或用户行为分析的意义,其次,本文简要介绍了网站用户行为分析系统的设计思路及具体实现,再次对系统应用场景及创新性进行了概括说明,最后,本文对系统产业价值进行了展望。

关键词：大数据 Spark框架机器学习用户行为日志分析

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几种交通信号灯配时优化方法的对比分析

电子元器件与信息技术 2024年第8期8卷 100-105页

作者：尹恋黄文涵李军成湖南人文科技学院数学与金融学院

为解决城市交通信号灯的配时问题，许多优化方法被提出。本文以基于Webster模型的交通信号灯配时优化方法、基于遗传算法的交通信号灯配时优化方法及基于蚁群算法的交通信号灯配时优化方法为对象，通过仿真实验对三种方法的配时优化效... 详细信息

为解决城市交通信号灯的配时问题，许多优化方法被提出。本文以基于Webster模型的交通信号灯配时优化方法、基于遗传算法的交通信号灯配时优化方法及基于蚁群算法的交通信号灯配时优化方法为对象，通过仿真实验对三种方法的配时优化效果进行对比分析，为城市交通信号配时优化方法的选取提供了一定依据。

关键词：信号灯配时 Webster模型遗传算法蚁群算法

拥挤水域中的无人船智能避碰决策与航迹跟踪控制

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控制与决策 2025年第1期 214-222页

作者：陶毅涵杜佳璐大连海事大学船舶电气工程学院

无人船在拥挤水域中自主航行时,大量的其他船舶与静态障碍物、海洋环境扰动和无人船的不确定动态加剧了无人船的碰撞风险.针对此问题,设计无人船智能避碰决策与航迹跟踪控制方案.首先,根据无人船航行水域中其他船舶和静态障碍物的数量... 详细信息

无人船在拥挤水域中自主航行时,大量的其他船舶与静态障碍物、海洋环境扰动和无人船的不确定动态加剧了无人船的碰撞风险.针对此问题,设计无人船智能避碰决策与航迹跟踪控制方案.首先,根据无人船航行水域中其他船舶和静态障碍物的数量评估拥挤程度,并将其引入现有的船舶碰撞风险度评估函数,合理评估拥挤水域中无人船的碰撞风险;然后,创建双向长短时记忆神经网络,根据由无人船在过去有限时域内的航迹跟踪控制信号和驶过航迹组成的输入序列,估计在未来有限时域内基于无人船运动数学模型标称参数的无人船航迹预测误差.通过在线更新神经网络权重,使估计的航迹预测误差可被用于修正由无人船的不确定动态和遭受的海洋环境扰动导致的航迹预测误差,实现具有自学习能力的无人船航迹智能预测;最后,基于模型预测控制思想,求解以最小化无人船剩余航行距离和碰撞风险为目标,以无人船动态、无人船与其他船舶和静态障碍物的安全距离为约束的优化问题,获得避碰操纵的期望航迹和航迹跟踪控制信号.仿真和仿真结果表明,在所设计的智能避碰决策与航迹跟踪控制方案下,无人船自主航行的实际距离更短,与其他船舶的碰撞风险更低.

关键词：无人船避碰决策航迹跟踪控制长短时记忆神经网络碰撞风险度模型预测控制

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公众人工智能价值敏感性的测度解析

自然辩证法通讯 2025年第1期 18-27页

作者：张学义周洲郑宇涵东南大学哲学与科学系江苏省道德发展智库

“价值敏感性”源于巴迪亚·弗里德曼的“价值敏感性设计”概念，指在技术设计、研发、生产和使用中具有伦理意蕴的价值感知能力。课题组创新性地应用“三方方法论”，通过多指标多因素结构方程模型(MIMIC)测量公众对人工智能的价值敏... 详细信息

“价值敏感性”源于巴迪亚·弗里德曼的“价值敏感性设计”概念，指在技术设计、研发、生产和使用中具有伦理意蕴的价值感知能力。课题组创新性地应用“三方方法论”，通过多指标多因素结构方程模型(MIMIC)测量公众对人工智能的价值敏感性，评估现有技术是否支持价值敏感设计目标。研究发现：(1)公众对人工智能的价值敏感排序为：透明性、算法公正、劳动就业保障、责任归属等，说明这些价值需在技术设计阶段予以重视；(2)信息安全和生态失衡未引起广泛关注；(3)性别和职业对价值敏感性无显著影响，但年龄和学历差异显著。

关键词：人工智能价值敏感性多指标多因素模型伦理治理

基于改进灰狼群优化算法的水下机器人海底电缆定位算法

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控制与决策 2025年第1期 87-94页

作者：黄文超温锦嵘徐哲壮福州大学电气工程与自动化学院

随着海上风力发电和光伏发电的快速发展,海洋输电工程的地位越来越重要,海底电缆的应用也越来越广泛.获得精确的海底电缆位置不仅有利于日常巡检,而且提高了故障检测的效率,因此,海底电缆的路由定位和故障检测将会是未来维护和维修的重... 详细信息

随着海上风力发电和光伏发电的快速发展,海洋输电工程的地位越来越重要,海底电缆的应用也越来越广泛.获得精确的海底电缆位置不仅有利于日常巡检,而且提高了故障检测的效率,因此,海底电缆的路由定位和故障检测将会是未来维护和维修的重要环节.由于海底电缆的小直径和内部电流的变化性,导致定位准确度的下降以及定位难度的上升.针对上述问题,首先,基于海底环境和水下机器人,利用三芯铠装海底电缆的电缆结构推导海底电缆外磁场的近似方程;然后,水下机器人根据检测到的磁感应强度值进行姿态调整,在此基础上,提出一种基于改进灰狼优化算法(improved grey wolf optimization, IGWO)的海底电缆定位算法,利用基于磁通密度模的适应度函数,设计一种用于海底电缆探测的在线路径定位方法;最后,通过仿真实验验证了IGWO算法实现海底电缆定位的精确性和有效性.

关键词：改进灰狼优化算法海底电缆电磁定位水下机器人电磁探测电磁场传播

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