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FISS GAN:A Generative Adversarial Network for Foggy Image Semantic Segmentation

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IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2021年第8期8卷 1428-1439页

作者： kunhua liu Zihao Ye Hongyan Guo Dongpu Cao Long Chen Fei-Yue Wang School of Computer Science and Engineering Sun Yat-sen UniversityGuangzhou 510006China State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control and the Department of Control Science and Engineering Jilin University(Campus Nanling)Changchun 130025China Mechanical and Mechatronics Engineering Department at the University of Waterloo 200 University Avenue West WaterlooON N2L 3G1Canada State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems Institute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190 Institute of Systems Engineering Macao University of Science and TechnologyMacao 999078China

Because pixel values of foggy images are irregularly higher than those of images captured in normal weather(clear images),it is difficult to extract and express their *** method has previously been developed to directly explore the relationship between foggy images and semantic segmentation *** investigated this relationship and propose a generative adversarial network(GAN)for foggy image semantic segmentation(FISS GAN),which contains two parts:an edge GAN and a semantic segmentation *** edge GAN is designed to generate edge information from foggy images to provide auxiliary information to the semantic segmentation *** semantic segmentation GAN is designed to extract and express the texture of foggy images and generate semantic segmentation *** on foggy cityscapes datasets and foggy driving datasets indicated that FISS GAN achieved state-of-the-art performance.

关键词： Edge GAN foggy images foggy image semantic segmentation GAN semantic segmentation

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基于双曲正切函数的修正线性单元

计算机集成制造系统 2020年第1期26卷 145-151页

作者：刘坤华钟佩思徐东方夏强刘梅山东科技大学先进制造技术研究中心

为解决修正线性单元(ReLU)的神经元死亡现象,提出一个新的激活函数——基于双曲正切函数(tanh)的修正线性单元(ThLU)。ThLU函数正半轴来自于ReLU函数的正半轴,负半轴来自于tanh函数的负半轴。为验证ThLU函数的性能,基于VggNet-16神经网... 详细信息

为解决修正线性单元(ReLU)的神经元死亡现象,提出一个新的激活函数——基于双曲正切函数(tanh)的修正线性单元(ThLU)。ThLU函数正半轴来自于ReLU函数的正半轴,负半轴来自于tanh函数的负半轴。为验证ThLU函数的性能,基于VggNet-16神经网络架构,分别在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上进行了试验验证。结果表明:基于ThLU函数训练得到的神经网络模型比基于tanh、ReLU、泄露修正线性单元(LReLU)和指数线性单元(ELU)训练得到的神经网络模型具有更高的准确率、更低的损失。

关键词：激活函数双曲正切函数修正线性单元泄露修正线性单元指数线性单元深度学习

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二次氧化煤自燃过程关键官能团的转变规律

煤炭学报 2021年第S02期46卷 989-1000页

作者：肖旸叶星星刘昆华陈龙刚西安科技大学安全科学与工程学院陕西西安710054 西安科技大学陕西省煤火灾害防治重点实验室陕西西安710054

为掌握二次氧化过程中关键官能团转变对煤自燃的影响,分别采集新疆艾维尔沟气肥煤和新疆硫磺沟长焰煤,在不同预氧化温度(100,200,300,400和500℃)下对2种煤样进行处理,氧化时间为40 min,并以原煤作为对照组,开展二次氧化煤样热重和原位... 详细信息

为掌握二次氧化过程中关键官能团转变对煤自燃的影响,分别采集新疆艾维尔沟气肥煤和新疆硫磺沟长焰煤,在不同预氧化温度(100,200,300,400和500℃)下对2种煤样进行处理,氧化时间为40 min,并以原煤作为对照组,开展二次氧化煤样热重和原位漫反射红外光谱试验研究。通过热重实验分析煤样热失重过程(30~800℃),基于质量变化速率为0的3个特征温度(T_(2),T_(5),T_(7)),将煤样氧化过程划分为3个阶段。通过原位漫反射红外光谱仪分析了煤样升温过程中(30~300℃)关键官能团的变化情况。结果表明:在煤氧反应中羟基的主要反应温度范围是T_(c)~T_(1)(T_(c)为常温,T_(1)为临界温度),氧化反应后期羟基含量基本不变。其中羟基含量增加量最大的煤样分别为L_(500)(预氧化温度为500℃的硫磺沟煤样)和A_(400)(预氧化温度为400℃的艾维尔沟煤样)。脂肪烃、芳香烃和含氧官能团主要反应阶段为T_(2)~T_(z)(T_(2)为干裂温度,T_(z)为终止温度),当温度小于T_(2)时,这几种官能团参与反应程度较小。经过不同的预氧化温度处理后,煤样关键官能团含量变化差异明显。过高的预氧化温度会使煤中脂肪烃、芳香烃和含氧官能团含量减少。对比不同预氧化温度下煤样的官能团变化,发现预氧化温度为200℃时,煤分子中芳香烃、含氧官能团和脂肪烃都达到峰值。

关键词：煤氧反应官能团二次氧化热重煤自燃

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实时视觉目标跟踪与视频对象分割多任务框架

中国图象图形学报 2021年第1期26卷 101-112页

作者：李瀚刘坤华刘嘉杰张晓晔中山大学数据科学与计算机学院广州510006 广东电科院能源技术有限责任公司广州510080

目的针对视觉目标跟踪(video object tracking,VOT)和视频对象分割(video object segmentation,VOS)问题,研究人员提出了多个多任务处理框架,但是该类框架的精确度和鲁棒性较差。针对此问题,本文提出一个融合多尺度上下文信息和视频帧... 详细信息

目的针对视觉目标跟踪(video object tracking,VOT)和视频对象分割(video object segmentation,VOS)问题,研究人员提出了多个多任务处理框架,但是该类框架的精确度和鲁棒性较差。针对此问题,本文提出一个融合多尺度上下文信息和视频帧间信息的实时视觉目标跟踪与视频对象分割多任务的端到端框架。方法文中提出的架构使用了由空洞深度可分离卷积组成的更加多尺度的空洞空间金字塔池化模块,以及具备帧间信息的帧间掩模传播模块,使得网络对多尺度目标对象分割能力更强,同时具备更好的鲁棒性。结果本文方法在视觉目标跟踪VOT-2016和VOT-2018数据集上的期望平均重叠率(expected average overlap,EAO)分别达到了0.462和0.408,分别比Siam Mask高了0.029和0.028,达到了最先进的结果,并且表现出更好的鲁棒性。在视频对象分割DAVIS(densely annotated video segmentation)-2016和DAVIS-2017数据集上也取得了有竞争力的结果。其中,在多目标对象分割DAVIS-2017数据集上,本文方法比Siam Mask有更好的性能表现,区域相似度的杰卡德系数的平均值J_(M)和轮廓精确度的F度量的平均值F_(M)分别达到了56.0和59.0,并且区域和轮廓的衰变值J_(D)和F_(D)都比Siam Mask中的低,分别为17.9和19.8。同时运行速度为45帧/s,达到了实时的运行速度。结论文中提出的融合多尺度上下文信息和视频帧间信息的实时视觉目标跟踪与视频对象分割多任务的端到端框架,充分捕捉了多尺度上下文信息并且利用了视频帧间的信息,使得网络对多尺度目标对象分割能力更强的同时具备更好的鲁棒性。

关键词：视觉目标跟踪视频对象分割全卷积网络空洞空间金字塔池化帧间掩模传播

融入信息推荐场景要素的在线健康社区用户画像研究

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图书情报知识 2023年第3期40卷 116-128页

作者：夏立新胡畔刘坤华翟姗姗华中师范大学信息管理学院武汉430079

[目的/意义]旨在提高在线健康社区信息服务水平,满足患者用户不同场景下的深层次信息需求。[研究设计/方法]融入信息推荐服务的场景要素,通过分析在线健康社区用户信息需求,确定场景划分标准继而划分推荐场景,从而识别不同场景要素标签... 详细信息

[目的/意义]旨在提高在线健康社区信息服务水平,满足患者用户不同场景下的深层次信息需求。[研究设计/方法]融入信息推荐服务的场景要素,通过分析在线健康社区用户信息需求,确定场景划分标准继而划分推荐场景,从而识别不同场景要素标签,构建用户画像概念模型,并采用RFM模型对采集到的在线健康社区用户数据进行精细化筛选运营,借助形式概念分析的方法实现在线健康社区用户画像模型构建,并以“甜蜜家园”为数据源实现糖尿病在线健康社区用户画像构建和标签聚类。[结论/发现]通过深度挖掘聚类,发现在线健康社区“观望型”“宣传型”“高产型”和“经验型”四类用户群体及其健康信息需求。[创新/价值]以信息推荐服务模式为导向,聚焦于用户画像构建的整体流程,此研究视角有助于在线健康社区优化服务水平,提升用户满意度。

关键词：用户画像在线健康社区信息推荐场景要素

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基于AD8318对数检波器的ALC设计

国外电子测量技术 2013年第5期32卷 64-67页

作者：刘锟华中国电子科技集团公司第41研究所蚌埠233006

介绍ALC(auto level control)工作原理、AD8318工作原理及主要性能、积分求和电路设计、HMC346MS8G的应用及ALC电路设计中DAC的选择和通道放大的增益控制。最后通过常温和高低温测试结果验证了基于AD8318对数检波器有较好温度特性和动... 详细信息

介绍ALC(auto level control)工作原理、AD8318工作原理及主要性能、积分求和电路设计、HMC346MS8G的应用及ALC电路设计中DAC的选择和通道放大的增益控制。最后通过常温和高低温测试结果验证了基于AD8318对数检波器有较好温度特性和动态范围,达到了预期的目标。

关键词：对数检波器压控衰减器 D A转换器积分求和电路

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关于高校教学管理信息化建设的思考

呼伦贝尔学院学报 2008年第6期16卷 104-106页

作者：刘坤华呼伦贝尔学院信息科学学院内蒙古海拉尔区021008

本文介绍了高校教学管理信息化的必要性,论述了教学管理工作信息化的特征,并结合工作实践,探讨了高校教学管理信息化模式。

关键词：教学管理信息化网络资源学分制

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RH精炼过程计算机控制系统的发展

冶金自动化 2000年第4期24卷 1-5页

作者：张春霞刘浏刘昆华刘良田黄波钢铁研究总院!北京　100081 武汉钢铁(集团)公司

随着ＲＨ真空精炼设备和工艺技术的不断进步，ＲＨ真空精炼设备已在众多炉外精炼中起到不可替代的重要作用，适用于大量生产优质超低碳钢。实践证明，在ＲＨ处理过程中，采用计算机自动控制系统，对稳定提高钢质量，实现高效、低耗生产... 详细信息

随着ＲＨ真空精炼设备和工艺技术的不断进步，ＲＨ真空精炼设备已在众多炉外精炼中起到不可替代的重要作用，适用于大量生产优质超低碳钢。实践证明，在ＲＨ处理过程中，采用计算机自动控制系统，对稳定提高钢质量，实现高效、低耗生产具有重要意义。对此，结合国内外ＲＨ真空精炼过程计算机自动控制系统的发展，对ＲＨ过程计算机控制系统的构成、特点和控制模型的功能等进行了综合评述。通过开发武钢１~＃ＲＨ－ＫＴＢ精炼过程控制模型的实践，提出对我国发展ＲＨ过程计算机控制的几点建议。

关键词： RH真空精炼计算机控制系统

Edge-guided GAN:边界信息引导的深度图像修复

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中国图象图形学报 2021年第1期26卷 186-197页

作者：刘坤华王雪辉谢玉婷胡坚耀中山大学数据科学与计算机学院无人系统研究所广州510006 工业和信息化部电子第五研究所广州510610

目的目前大多数深度图像修复方法可分为两类:色彩图像引导的方法和单个深度图像修复方法。色彩图像引导的方法利用色彩图像真值,或其上一帧、下一帧提供的信息来修复深度图像。若缺少相应信息,这类方法是无效的。单个深度图像修复方法... 详细信息

目的目前大多数深度图像修复方法可分为两类:色彩图像引导的方法和单个深度图像修复方法。色彩图像引导的方法利用色彩图像真值,或其上一帧、下一帧提供的信息来修复深度图像。若缺少相应信息,这类方法是无效的。单个深度图像修复方法可以修复数据缺失较少的深度图像。但是,无法修复带有孔洞(数据缺失较大)的深度图像。为解决以上问题,本文将生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)应用于深度图像修复领域,提出了一种基于GAN的单个深度图像修复方法,即Edge-guided GAN。方法首先,通过Canny算法获得待修复深度图像的边界图像,并将此两个单通道图像(待修复深度图像和边界图像)合并成一个2通道数据;其次,设计Edge-guided GAN高性能的生成器、判别器和损失函数,将此2通道数据作为生成器的输入,训练生成器,以生成器生成的深度图像(假值)和深度图像真值为判别器的输入,训练判别器;最终得到深度图像修复模型,完成深度图像修复。结果在Apollo scape数据集上与其他4种常用的GAN、不带边界信息的Edge-guided GAN进行实验分析。在输入尺寸为256×256像素,掩膜尺寸为32×32像素情况下,Edge-guided GAN的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSN)比性能第2的模型提高了15.76%;在掩膜尺寸为64×64像素情况下,Edge-guided GAN的PSNR比性能第2的模型提高了18.64%。结论 Edge-guided GAN以待修复深度图像的边界信息为其修复的约束条件,有效地提取了待修复深度图像特征,大幅度地提高了深度图像修复的精度。

关键词：生成对抗网络深度图像修复方法 Edge-guided GAN 边界信息 Apollo scape数据集