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虚拟环境和WWW设计中的心理学研究

心理科学进展 2002年第3期10卷 315-321页

作者：沈昉张智君浙江大学心理与行为科学系浙江大学心理与行为科学系杭州310028

虚拟环境和互联网技术的应用极大地推动了计算机技术的发展,同时也产生了若干人因素问题。其中,虚拟环境中的“沉浸度”、“迷路”以及相关导航方式的设计等尤为突出。众多研究表明,在虚拟环境和WWW(World Wide Web)中,合理地呈现信息... 详细信息

虚拟环境和互联网技术的应用极大地推动了计算机技术的发展,同时也产生了若干人因素问题。其中,虚拟环境中的“沉浸度”、“迷路”以及相关导航方式的设计等尤为突出。众多研究表明,在虚拟环境和WWW(World Wide Web)中,合理地呈现信息、恰当地布置浏览环境以及科学地设计导航方式,使人-计算机界面符合用户的认知加工特点和能力,减少认知负荷和心理压力,这对于最大程度地提高虚拟环境的沉浸度、减少迷路现象具有重要意义。

关键词：虚拟环境 WWW 超文本迷路

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基于遗传算法的多小波自适应去噪方法研究

红外与毫米波学报 2009年第1期28卷 77-80页

作者：章琳方志军汪胜前杨凡刘国栋江西科技师范学院光电子与通信重点实验室江西南昌330013 江西财经大学信息管理学院江西南昌330013

针对噪声在多小波分解后的尺度性以及图像本身的特性,提出了一种基于遗传算法的多小波自适应去噪算法,该方法能通过遗传算法自适应地寻求去噪后图像的最小均方误差.实验结果表明,该算法优于传统算法,不仅能有效滤除图像的噪声,而且能较... 详细信息

针对噪声在多小波分解后的尺度性以及图像本身的特性,提出了一种基于遗传算法的多小波自适应去噪算法,该方法能通过遗传算法自适应地寻求去噪后图像的最小均方误差.实验结果表明,该算法优于传统算法,不仅能有效滤除图像的噪声,而且能较好地保留图像的边缘信息,具有更加理想的去噪效果.

关键词：图像去噪自适应阈值遗传算法图像特性

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面向形状特征的多维度多层级点云分析

中国图象图形学报 2022年第2期27卷 562-573页

作者：徐嘉利方志军伍世虔上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620 武汉科技大学机械自动化学院武汉430081

目的 3维点云是编码几何信息的主要数据结构,与2维视觉数据不同的是,点云中隐藏了3维物体中重要的形状特征。为更好地从无序的点云中挖掘形状特征,本文提出一种能够端到端且鲁棒地处理点云数据的多维度多层级神经网络(multi-dimensional... 详细信息

目的 3维点云是编码几何信息的主要数据结构,与2维视觉数据不同的是,点云中隐藏了3维物体中重要的形状特征。为更好地从无序的点云中挖掘形状特征,本文提出一种能够端到端且鲁棒地处理点云数据的多维度多层级神经网络(multi-dimensional multi-layer neural network,MM-Net)。方法多维度特征修正与融合(multidimensional feature correction and fusion module,MDCF)模块从多个维度自适应地修正局部特征和逐点特征,并将其整合至高维空间以获得丰富的区域形状。另一方面,多层级特征衔接(multi-layer feature articulation module,MLFA)模块利用多个层级间的远程依赖关系,推理得到网络所需的全局形状。此外设计了两种分别应用于点云分类与分割任务的网络结构MM-Net-C(multi-dimensional multi-layer feature classification network)和MM-Net-S(multi-dimensional multi-layer feature segmentation network)。结果在公开的ModelNet40数据集与Shape Net数据集上进行测试,并与多种方法进行比较。在ModelNet40数据集中,MM-Net-C的分类精度较Point Net++和DGCNN(dynamic graph convolutional neural network)方法分别提高了2.2%和1.9%;在Shape Net数据集中,MM-Net-S的分割精度较ELM(extreme learning machine)和A-CNN(annularly convolutional neural networks)方法分别提高了1.2%和0.4%。此外,在ModelNet40数据集中的消融实验验证了多维度多层级神经网络(MM-Net)架构的可靠性,消融实验的结果也表明了多维度特征修正与融合(MDCF)模块和多层级特征衔接(MLFA)模块设计的必要性。结论本文提出的多维度多层级神经网络(MM-Net)在分类与分割任务中取得了优秀的性能。

关键词： 3维点云点云分类与分割深度学习形状特征多维度特征多层级特征

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融合门控自校准机制和图卷积网络的点云分析

激光与光电子学进展 2022年第12期59卷 192-203页

作者：徐嘉利方志军伍世虔上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620 武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081

与密集网格表示的图像不同,点云自身具有不规则和无序性的特点,因而如何准确地推理出点云数据中的形状特征是一项具有挑战性的工作。为解决当前研究存在的不足,提出了点集内-外形状卷积(IE-Conv)。该卷积利用高效的双边结构将点集内的... 详细信息

与密集网格表示的图像不同,点云自身具有不规则和无序性的特点,因而如何准确地推理出点云数据中的形状特征是一项具有挑战性的工作。为解决当前研究存在的不足,提出了点集内-外形状卷积(IE-Conv)。该卷积利用高效的双边结构将点集内的局部形状与点集外的全局形状分开处理,在点集内部,基于门控的方式有选择地学习丰富的点间关系,同时利用自校准功能优化逐点与局部特征;在点集外部,通过图卷积构建全局图形,并聚焦于点集之间的远程依赖关系;最后将双边输出有机融合起来。将IE-Conv分层嵌入形状推理卷积网络中(SR-Net),并在标准ModelNet40和ShapeNet数据集上进行分类与分割实验。实验结果表明,分类任务精度达到93.9%,分割任务平均交并比达到86.4%,验证了SR-Net在点云分析中的良好性能。

关键词：图像处理点云分类与分割深度学习图卷积多特征融合

传染病垂直传染的传播动力学分析:以COVID-19为例

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武汉大学学报（理学版） 2020年第5期66卷 433-441页

作者：陈姗姗黄勃方志军上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

为准确全面地分析新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)的传播特性和传播动力学行为,揭示病毒传播的内在规律,本文基于其传播特性,利用传染病动力学建模理论,提出了一类考虑潜在垂直传染风险及潜伏者感染性的SEIR传播... 详细信息

为准确全面地分析新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)的传播特性和传播动力学行为,揭示病毒传播的内在规律,本文基于其传播特性,利用传染病动力学建模理论,提出了一类考虑潜在垂直传染风险及潜伏者感染性的SEIR传播动力学模型,给出了在垂直传染风险和潜伏期传染性的影响下COVID-19的基本再生数表达式,推导出垂直传染率和基本再生数线性正相关,潜伏者的转变率对基本再生数的影响比垂直传染率要大。通过构造Lyapunov函数和构造迭代序列的方法,分析了模型的全局稳定性,为COVID-19的防控以及类似传染病的传播研究与防控提供一定的理论依据。

关键词：传播动力学新型冠状病毒肺炎基本再生数稳定性分析

融合扩张卷积网络与SLAM的无监督单目深度估计

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激光与光电子学进展 2020年第6期57卷 106-114页

作者：戴仁月方志军高永彬上海工程技术大学电子电气工程学院上海201600

针对由一般卷积神经网络预测的粗糙特征生成的深度图质量低、监督学习处理任务限制数据量等问题,提出一种新颖的融合扩张卷积神经网络和同时定位与建图(SLAM)的无监督单目深度估计方法。该方法采用视图重构的思想估计深度,利用光学一致... 详细信息

针对由一般卷积神经网络预测的粗糙特征生成的深度图质量低、监督学习处理任务限制数据量等问题,提出一种新颖的融合扩张卷积神经网络和同时定位与建图(SLAM)的无监督单目深度估计方法。该方法采用视图重构的思想估计深度,利用光学一致性误差约束网络训练,扩大感受野,考虑图片细节特征。同时采用SLAM算法优化相机姿态,并将其嵌入视图重构框架中,实现单目图片与其深度图的直接映射。利用该方法在公开的KITTI数据集上进行实验,结果表明,与经典的sfmlearner方法相比,误差度量指标绝对差、平方差、均方差和对数均方差分别降低了0.032、0.634、1.095和0.026;准确率度量指标δ1、δ2和δ3分别提升了3.8%、2.6%和0.9%。该模型的可用性与稳健性得到验证。

关键词：图像处理扩张卷积神经网络同时定位与建图无监督学习单目视觉深度估计

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多阶段冠状动脉CTA三维分割算法

信号处理 2019年第11期35卷 1911-1918页

作者：刘敏方志军高永彬上海工程技术大学电子电气工程学院

冠脉血管CTA(computed tomography angiongraphy)的分割是判断血管堵塞的首要一步,也是后续三维重建、定性分析等医学诊断的先决条件。本文提出多阶段方式完成冠状动脉从粗到细逐级分割。为了减少非心脏组织给神经网络训练带来的影响,... 详细信息

冠脉血管CTA(computed tomography angiongraphy)的分割是判断血管堵塞的首要一步,也是后续三维重建、定性分析等医学诊断的先决条件。本文提出多阶段方式完成冠状动脉从粗到细逐级分割。为了减少非心脏组织给神经网络训练带来的影响,首先采用基于自适应阈值的方法预提取心脏区域。然后提出以V-net作为基础网络框架的深度全卷积网络,扩大了每一层卷积核的第三维通道,充分利用血管空间连续性,增加了网络学习能力。第一阶段提取的心脏区域结合对应标签作为下阶段全卷积网络的训练数据,来实现精确的冠脉血管分割,最后通过水平集函数迭代优化血管边缘轮廓,得到分割结果。本文提出的方法对血管分割的平均Jaccard达到了0.813,Dice达到了0.903,能够对冠脉CTA进行准确的三维分割。

关键词：图像处理全卷积神经网络多阶段冠脉血管三维分割改进的V-net网络

基于通道注意力和门控循环单元的图像去雨算法

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计算机应用研究 2021年第8期38卷 2505-2509页

作者：张焱张娟方志军上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

在计算机视觉领域,雨线或者雨滴会使雨天拍摄的图像变得模糊,降低图像的质量。针对雨天图像质量低下的问题,提出了一种基于通道注意力和门控循环单元的图像去雨算法。该算法基本思路如下:首先将训练图像通过残差记忆模块提取特征;其次... 详细信息

在计算机视觉领域,雨线或者雨滴会使雨天拍摄的图像变得模糊,降低图像的质量。针对雨天图像质量低下的问题,提出了一种基于通道注意力和门控循环单元的图像去雨算法。该算法基本思路如下:首先将训练图像通过残差记忆模块提取特征;其次将提取的特征通过特征增强模块增加感受野,识别不同等级的雨线特征并将其增强,传递给后续的循环网络;最后网络循环过程中,通过门控循环单元块实现不同循环阶段之间的参数共享。实验结果利用客观评价指标和主观视觉效果进行评估,验证了该算法在较为复杂数据集上的有效性。

关键词：图像去雨通道注意力门控循环单元循环神经网络空洞卷积

不同基质类型及切块规格对朱顶红‘阳光女神’繁殖力的影响

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林业科技通讯 2023年第3期 39-43页

作者：方志军北京市绿地养护管理事务中心北京102211

试验选取朱顶红(Hippeastrum vittatum)‘阳光女神’品种周长为36~38 cm的种球80粒、周长为24~26 cm的种球66粒,以及其繁育的各规格子球360粒作为试验材料。试验设计4种基质类型、6种切块规格、4种子球规格,以每粒种球平均繁育的子球数... 详细信息

试验选取朱顶红(Hippeastrum vittatum)‘阳光女神’品种周长为36~38 cm的种球80粒、周长为24~26 cm的种球66粒,以及其繁育的各规格子球360粒作为试验材料。试验设计4种基质类型、6种切块规格、4种子球规格,以每粒种球平均繁育的子球数量为主要评价指标,综合切块成活率、子球平均根系数量、子球平均叶片数量、子球地栽生长量差异等指标,较为全面地解决了朱顶红切块扦插繁殖方式中的关键技术环节。得出朱顶红‘阳光女神’品种(36/38)种球切分12份,在泥炭(0~10 mm)∶细沙∶蛭石=2∶2∶1(按体积比配置)的基质配比中平均繁殖的子球数量最多,为49.3粒;‘阳光女神’(24/26)种球切分24份扦插繁殖的子球数量最多,为32.2粒,其切块周长区间为1.00~1.08 cm;以及当子球繁育批次相同时,球径分别为1、1.5、2、2.5 cm的子球在地栽2个栽培周期后,子球在初始规格上的差异对其最终收获的种球规格的影响越来越小。

关键词：朱顶红‘阳光女神’ Hippeastrum vittatum 基质类型扦插繁殖