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基于单目深度估计与视觉惯性SLAM融合的场景定位与稠密建图研究

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基于单目深度估计与视觉惯性SLAM融合的场景定位与稠密建图研究

作者：卢贻鹏广州大学

学位级别：硕士

同步定位与建图(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是指移动设备在没有任何先验知识的情况下,根据传感器获取的周围环境信息和自身运动信息,实时同步地估计自身位姿和增量式构建周围环境地图的一类技术。SLAM在机器人导航、三维... 详细信息

同步定位与建图(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是指移动设备在没有任何先验知识的情况下,根据传感器获取的周围环境信息和自身运动信息,实时同步地估计自身位姿和增量式构建周围环境地图的一类技术。SLAM在机器人导航、三维重建和增强现实等有建图或定位需求的应用场景中,都有广泛的应用。利用相机和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)作为感知传感器的SLAM称为视觉惯性SLAM,其相比其他方式的SLAM虽然具有成本低、稳定性高的特点,但因缺乏感知深度信息的手段,只能实时构建稀疏地图。随着近年来深度学习的快速发展,基于深度学习的深度估计有了跨越式地发展,得益于此,衍生出了通过融合深度估计网络使视觉惯性SLAM实时构建稠密地图的方法。通过对单目深度估计和视觉惯性SLAM融合的深入研究,该方法实现了仅依靠相机和IMU的实时稠密地图构建,且得到了相比单一技术更高的精度与鲁棒性。本文的主要研究内容及贡献如下:(1)提出了一种面向尺度感知的轻量化多帧自监督深度估计网络。针对SLAM系统对实时性、准确性和尺度的要求,为了满足深度估计的结果能够与视觉惯性SLAM系统进行融合,我们提出了一种面向尺度感知的轻量化多帧自监督深度估计网络。该方法通过融合IMU数据克服单目图像的尺度不确定性问题,并采取了一系列方法使得网络更加轻量化。(2)提出了一套基于深度估计模型和视觉惯性SLAM系统融合的实时定位与稠密建图方案。该方法能够仅依靠RGB图像和惯性测量数据对周围场景进行稠密三维重建。我们的方法借助深度估计模型的估计结果减少了SLAM前端里程计的计算量,并在SLAM后端优化中基于全局一致性约束对估计出的深度图做了进一步的优化,最终借助于优化过后的位姿和深度图对周边环境进行实时稠密重建。(3)基于所提出的方案,设计并实现了一个实时定位与稠密建图系统。该系统能够以RGB图像和IMU数据作为输入,实时输出载体的位姿估计和周围环境的三维稠密地图。以上方法通过在KITTI公开数据集中评估所提出方法的各项性能指标,并与经典方法进行了对比,以验证方法的优越性。实验证明,所提出的方法在实时性和精确性上均有所增长。

关键词：自监督学习深度估计尺度感知 SLAM 稠密地图

基于词向量注意力机制和双通道的中文文本情感分类研究

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基于词向量注意力机制和双通道的中文文本情感分类研究

作者：陶贻勇安徽理工大学

学位级别：硕士

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浙江丽水发现德化脊蛇

动物学杂志 2024年第5期 774-780页

作者：黄汝怡杨典成吴军朱滨清黄松李晨虹上海海洋大学水产与生命学院安徽师范大学生命科学学院安徽省生物资源保护与开发重点实验室黄山诺尔生物多样性研究所生态环境部南京环境科学研究所

2021年10月8日和2022年5月18日，于浙江省丽水市龙泉市剑池街道石武村（119°09′38″E,28°04′59″N，海拔225 m）和兰巨乡炉岙村（119°12′25″E,27°55′25″N，海拔933 m）分别采到1条小型蛇类。这2号标本在形态上与德化脊蛇（Ach... 详细信息

2021年10月8日和2022年5月18日，于浙江省丽水市龙泉市剑池街道石武村（119°09′38″E,28°04′59″N，海拔225 m）和兰巨乡炉岙村（119°12′25″E,27°55′25″N，海拔933 m）分别采到1条小型蛇类。这2号标本在形态上与德化脊蛇（Achalinus dehuaensis）相近；在基于线粒体COI基因片段构建的脊蛇属系统发育树上，它们与德化脊蛇正模标本（采集号：YBU 13013）以高支持率（92%）聚为单系，与德化脊蛇正模标本间的未校正遗传距离为3.19%，小于脊蛇属物种间的未校正遗传距离（4.47%～23.34%）。因此，结合形态和分子数据，将其鉴定为闪皮蛇科（Xenodermidae）脊蛇属的德化脊蛇，系浙江省爬行动物分布新记录种，标本现保存在安徽师范大学标本馆（馆藏号：ANU20230018和ANU20230019）。

关键词：德化脊蛇浙江省新记录线粒体COI基因系统发育分析未校正遗传距离

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面向联邦遗忘学习的数据重构攻击方法研究

面向联邦遗忘学习的数据重构攻击方法研究

作者：刘贻钧广州大学

学位级别：硕士

随着人工智能技术的不断发展,数据被视为推动模型性能和准确性的关键因素。然而,考虑到数据隐私问题,用户不愿意与他人分享其个人隐私数据,导致了数据孤岛现象,即数据独立分散在各个用户手中。在这种背景下,联邦学习应运而生,通过分布... 详细信息

随着人工智能技术的不断发展,数据被视为推动模型性能和准确性的关键因素。然而,考虑到数据隐私问题,用户不愿意与他人分享其个人隐私数据,导致了数据孤岛现象,即数据独立分散在各个用户手中。在这种背景下,联邦学习应运而生,通过分布式算法,让多个用户在不共享训练数据的前提下共同训练一个模型,实现了用户数据“可用不可见”,从而保护了数据的隐私。然而,机器模型在训练过程中可能会记住训练数据的特征,从而存在一定的隐私泄露风险。为解决这一问题,相关法律规定了用户具有“遗忘权”,即用户可以删除指定数据对模型中产生的影响。为满足用户的“遗忘权”,遗忘学习作为一种新的学习范式被提出,能够在耗费尽量少的资源下对隐私数据进行遗忘。然而,在联邦场景下,传统的遗忘学习仅能实现单个用户对局部模型的遗忘,而无法让全局模型忘掉隐私数据。因此,联邦遗忘学习作为一种新的方法被提出,旨在帮助用户在联邦场景中删除指定隐私数据在机器模型中的影响,从而满足了用户对数据隐私和遗忘的需求。然而,联邦遗忘学习的训练过程并非完全由用户掌握,这使得其容易受到各种对抗性攻击,因此,本文从联邦遗忘学习场景出发,对联邦遗忘学习的隐私风险进行了研究,提出了两种不同的研究方法。(1)联邦遗忘学习的遗忘样本标签重构攻击。首先通过分析联邦遗忘学习的梯度聚合方式,根据客户端提出遗忘请求前后的模型的更新梯度差异,本文提出了一种可行的计算遗忘样本梯度的算法。该算法将梯度的聚合方式进行逆向的分解,根据遗忘前后的模型梯度都来源于同一个用户的这个特性,将遗忘前后梯度的相同部分相互抵消获得模型对遗忘样本的梯度信息。并利用得到的梯度进行模型优化使得模型向遗忘样本方向靠近,然后根据来自具有跟用户数据具有同样的样本分布空间的数据先验知识,分析模型的预测输出与梯度关系,从而得到遗忘样本的标签信息。对比以往的攻击算法,本算法无需获取模型精确的更新梯度,即便用户对梯度进行了有损变换来防御攻击,算法也能实现较高的精度。(2)联邦遗忘学习的遗忘样本特征重构攻击。通过研究遗忘学习前后模型的更新梯度差异,可以获得一个近似由遗忘样本更新的梯度信息。再利用遗忘样本的标签重构结果,生成一张所属类别的随机图片,然后用该图片计算模型的梯度,对比该梯度与遗忘标签重构攻击得到梯度的损失,并通过优化该损失来学习遗忘图片相关特征。为了提高对噪声的抵抗力,本文的损失计算方式从梯度大小改为在梯度空间方向上进行度量,相较以往的方法,本文的方法可以忽略用户在梯度上添加的噪声,从而实现对噪声的高抵抗性。并且由于减少了在梯度大小层面的匹配计算,本文的攻击方法的优化速度也相对较快。本文的实验结果表明,该方法能够有效地重构出遗忘的样本信息,为研究用户隐私和数据安全提供了一种新的思路。

关键词：遗忘学习联邦遗忘学习隐私攻击梯度泄露

NAAS电动汽车充电体系平台公司竞争战略研究

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NAAS电动汽车充电体系平台公司竞争战略研究

作者：金贻宁广西大学

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浙江安吉智电控股有限公司(简称“NAAS”)自2017年以来,一直致力于经营新能源汽车充电平台,其创新的“路由器”业务模式有效地串联了产业链的各个环节。经过多年的发展,NAAS已构建了一个领先的电动汽车充电设施运营服务平台,覆盖全国范... 详细信息

浙江安吉智电控股有限公司(简称“NAAS”)自2017年以来,一直致力于经营新能源汽车充电平台,其创新的“路由器”业务模式有效地串联了产业链的各个环节。经过多年的发展,NAAS已构建了一个领先的电动汽车充电设施运营服务平台,覆盖全国范围。然而,随着市场竞争加剧和业务规模的扩大,如何继续增强市场占有率并开拓新的增长点,成为公司当前面临的关键问题,因此,制定并实施一套有效的竞争战略显得尤为重要。为了精准制定战略,本研究首先运用PEST分析框架、波特五力模型以及EFE矩阵,对公司的外部环境进行了深入探索;同时,借助IFE矩阵对公司的内部资源进行了详尽的梳理。在此基础之上,通过SWOT分析,综合考量了公司面临的机会与威胁,以及自身的优势与劣势,进而提炼出一套新的战略构想。经过缜密分析,本研究提出NAAS应采用“差异化为主,多元化为辅”的竞争战略,即依托独具特色的产品或服务,在全行业中树立独特的竞争优势。具体实施路径包括在产品创新、服务优化、市场拓展和品牌建设等四个方面实施差异化策略。为确保战略落地,研究还从人力资源管理、技术研发、供应链管理、资金筹措及风险管理等多个维度,提出了一系列切实可行的实施和保障措施。通过这一整套综合战略规划,我们期望能够帮助NAAS在未来的市场竞争中保持领先地位,并实现业务的持续健康发展。

关键词：电动汽车充电设施服务商充电服务平台竞争战略

ERAS理念下妇科领域不同浓度的罗哌卡因腰方肌阻滞多模式镇痛的临床研究

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新疆医学 2024年第2期54卷 136-139,160页

作者：李敏黄贻勇李婧马军乌鲁木齐市友谊医院乌鲁木齐830046 新疆乌鲁木齐市中医院乌鲁木齐830099

目的分析ERAS理念下,不同浓度罗哌卡因在妇科术后腰方肌外侧入路阻滞中的应用,探索多模式术后镇痛及快速康复的用药浓度。方法选取择期全身麻醉下进行的妇科手术患者96例,根据双侧腰方肌外侧入路阻滞中罗哌卡因药物浓度的不同,按随机数... 详细信息

目的分析ERAS理念下,不同浓度罗哌卡因在妇科术后腰方肌外侧入路阻滞中的应用,探索多模式术后镇痛及快速康复的用药浓度。方法选取择期全身麻醉下进行的妇科手术患者96例,根据双侧腰方肌外侧入路阻滞中罗哌卡因药物浓度的不同,按随机数字表法分为Q1组(罗哌卡因浓度为0.25%)、Q2组(罗哌卡因浓度为0.33%)、Q3组(罗哌卡因浓度为0.50%)三组,每组32例,记录三组患者术后2 h、6 h、12 h、24 h、48 h的VAS评分,观察并比较三组患者术后首次下床时间、住院时间、不良反应发生率。结果Q2组、Q3组VAS评分均低于Q1组,结果比较差异有统计学意义(P0.05)。Q2组、Q3组的罗哌卡因浓度均具有较好的镇痛效果。Q1、Q2组不良反应发生率低于、Q3组结果比较差异有统计学意义(P0.05)。Q2组和Q1组罗哌卡因浓度发生不良反应率较低。三组均无严重并发症及不良事件发生。结论双侧腰方肌侧路入路给予0.33%的罗哌卡因20 ml在妇科术后的多模式镇痛,可有效降低疼痛评分、减少术后首次下床时间及住院时间、不增加不良反应的发生,是安全可靠且效果满意的用药浓度。

关键词： ERAS 妇科腰方肌外侧入路阻滞超声引导多模式术后镇痛

基于PatchTracker的对抗补丁防御算法

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网络与信息安全学报 2024年第1期10卷 169-180页

作者：肖镇杰黄诗瑀叶锋黄丽清黄添强福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福建福州350117

基于深度神经网络的目标检测技术已经广泛应用于各领域,然而,通过对抗补丁攻击在图像中添加局部扰动,以此来误导深度神经网络,对基于目标检测技术的视觉系统构成了严重威胁。针对这一问题,利用对抗补丁和图像背景的语义差异性,提出了一... 详细信息

基于深度神经网络的目标检测技术已经广泛应用于各领域,然而,通过对抗补丁攻击在图像中添加局部扰动,以此来误导深度神经网络,对基于目标检测技术的视觉系统构成了严重威胁。针对这一问题,利用对抗补丁和图像背景的语义差异性,提出了一种基于PatchTracker的对抗补丁防御算法,该算法由上游补丁检测器与下游数据增强模块组成。上游补丁检测器使用带有注意力机制的YOLOV5(you only look once-v5)确定对抗补丁所在位置,有助于提高对小尺度对抗补丁的检测精度;将检测区域用合适的像素值覆盖以抹除对抗补丁,上游补丁检测器不仅能够有效降低对抗样本的攻击性,而且不依赖大规模的训练数据;下游数据增强模块通过改进模型训练范式,提高下游目标检测器的鲁棒性;将抹除补丁后的图像输入经过数据增强的下游YOLOV5目标检测模型。在公开的TT100K交通标志数据集上进行了交叉验证,实验表明,与未采取防御措施相比,所提算法能够有效防御多种类型的通用对抗补丁攻击,在检测对抗补丁图像时的mAP(mean average precision)提高65%左右,有效地改善了小尺度对抗补丁的漏检情况。与现有算法比较,所提算法有效提高了神经网络在检测对抗样本时的准确率。此外,所提算法不涉及下游模型结构的修改,具有良好的兼容性。

关键词：深度学习安全对抗攻击与防御对抗补丁目标检测

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文本语义哈希技术研究进展

华南师范大学学报（自然科学版） 2024年第3期56卷 93-105页

作者：孙宇清黄钿李呈韬郑威汤庸山东大学软件学院济南250101 华南师范大学计算机学院广州510631

文本语义哈希是在满足语义相似性约束下将文本转化为低维二值数据的神经编码技术,支持基于汉明距离的高效检索,以解决有限计算资源约束下海量文本的相似性计算问题。文本语义哈希技术存在诸多挑战,包括如何在低维二值编码中融入类别信... 详细信息

文本语义哈希是在满足语义相似性约束下将文本转化为低维二值数据的神经编码技术,支持基于汉明距离的高效检索,以解决有限计算资源约束下海量文本的相似性计算问题。文本语义哈希技术存在诸多挑战,包括如何在低维二值编码中融入类别信息、如何丰富编码的语义信息以提升模型鲁棒性、如何解决离散输出的模型梯度估计等关键问题。文章首先综述文本语义哈希任务的重要研究发展,详细讨论了无监督文本语义哈希模型和融合类别信息的有监督文本语义哈希模型的技术细节,分析基于近邻文本、隐式主题等信息的语义增强技术以及模型优化等关键技术;然后,综述文本语义哈希任务相关数据集和评估指标,对比了各类文本语义哈希技术的特点和性能;最后,讨论了文本语义哈希技术的未来发展方向。

关键词：文本语义哈希信息检索协同编码

高校电信网络诈骗的特点、成因及治理策略——基于F市视角

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产业与科技论坛 2024年第7期23卷 29-31页

作者：黄琦清黄传盛广西民族大学政治与公共管理学院中国建设银行广西分行江苏大学

近年来,随着互联网技术的飞速发展,电信网络诈骗呈持续高发态势,诈骗手法层出不穷,高校学生作为电信网络诈骗受害的高危人群,防范电信网络诈骗是高校安全教育的重要环节。本文从高校电信网络诈骗类型和特点的角度出发,发现F市高校学生... 详细信息

近年来,随着互联网技术的飞速发展,电信网络诈骗呈持续高发态势,诈骗手法层出不穷,高校学生作为电信网络诈骗受害的高危人群,防范电信网络诈骗是高校安全教育的重要环节。本文从高校电信网络诈骗类型和特点的角度出发,发现F市高校学生存在自我防范意识不足,学校教育缺乏系统性、专业性预防机制,诈骗手法更新迭代速度快等问题。最后提出运用协同治理理论,以防为主,打防结合,防范网络诈骗,增强学生防范能力保护财产安全和生命安全。

关键词：高等学校电信诈骗协同治理防范意识