检索结果-南通市图书馆

Science China(Technological Sciences) 2024年第1期67卷 197-208页

作者： REN ZiLiang zhang qieshi CHENG Qin XU ZhenYu YUAN Shuai LUO DeLin School of Computer Science and Technology Dongguan University of TechnologyDongguan 523808China Shenzhen Institute of Advanced Technology Chinese Academy of SciencesShenzhen 518055China School of Electronic Engineering and Automation Guilin University of Electronic TechnologyGuilin 541004China Department of the mechanical engineering Erlangen-Nuremberg UniversityErlangen 91508Germany School of Aerospace Engineering Xiamen UniversityXiamen 361102China

With more multi-modal data available for visual classification tasks,human action recognition has become an increasingly attractive ***,one of the main challenges is to effectively extract complementary features from different modalities for action *** this work,a novel multimodal supervised learning framework based on convolution neural networks(Conv Nets)is proposed to facilitate extracting the compensation features from different modalities for human action *** on information aggregation mechanism and deep Conv Nets,our recognition framework represents spatial-temporal information from the base modalities by a designed frame difference aggregation spatial-temporal module(FDA-STM),that the networks bridges information from skeleton data through a multimodal supervised compensation block(SCB)to supervise the extraction of compensation *** evaluate the proposed recognition framework on three human action datasets,including NTU RGB+D 60,NTU RGB+D 120,and *** results demonstrate that our model with FDA-STM and SCB achieves the state-of-the-art recognition performance on three benchmark datasets.

关键词： action recognition segment frame difference aggregation supervised compensation learning ConvNets

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基于深度特征抑制的遮挡人脸识别网络

计算机工程 2024年第8期50卷 259-269页

作者：王富平刘鸿玮张锲石段冠庄西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055

人脸识别技术是公安侦查中人证核验的关键技术之一。尽管现有算法在无遮挡人脸识别上都能达到较高的识别精度,但当人脸被遮挡时,使得有效的人脸特征丢失,导致识别精度大幅下降。针对上述问题,提出一种基于深度特征抑制的遮挡人脸识别网... 详细信息

人脸识别技术是公安侦查中人证核验的关键技术之一。尽管现有算法在无遮挡人脸识别上都能达到较高的识别精度,但当人脸被遮挡时,使得有效的人脸特征丢失,导致识别精度大幅下降。针对上述问题,提出一种基于深度特征抑制的遮挡人脸识别网络,通过遮挡人脸自适应地生成特征掩码,利用特征掩码抑制深层特征图中因遮挡损坏的特征,最后根据抑制后的特征完成人脸识别。为了提升抑制后特征的辨别力,在训练环节通过孪生网络结构将遮挡人脸与对应无遮挡人脸的深度特征进行度量学习。同时利用不同层次的特征信息,构建特征金字塔网络(FPN)和自适应特征融合模块对人脸的多尺度特征信息进行提取,对其中包含特征信息较多的特征层赋予更大的融合权重,从而增强特征的表征能力。实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,其中在LFW数据集和LFW口罩遮挡数据集上的准确率分别达到了99.50%和98.42%,在AR数据集4个实验设置上的准确率分别达到了100%、100%、99.86%和99.02%,优于目前的主流算法。

关键词：人脸识别遮挡人脸识别自适应特征融合特征掩码度量学习

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基于强化学习的路径规划技术综述

计算机工程 2021年第10期47卷 16-25页

作者：闫皎洁张锲石胡希平中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055 中国科学院大学深圳先进技术学院广东深圳518055

路径规划作为移动机器人自主导航的关键技术,主要是使目标对象在规定范围内找到一条从起点到终点的无碰撞安全路径。阐述基于常规方法和强化学习方法的路径规划技术,将强化学习方法主要分为基于值和基于策略两类,对比时序差分、Q-Learn... 详细信息

路径规划作为移动机器人自主导航的关键技术,主要是使目标对象在规定范围内找到一条从起点到终点的无碰撞安全路径。阐述基于常规方法和强化学习方法的路径规划技术,将强化学习方法主要分为基于值和基于策略两类,对比时序差分、Q-Learning等基于值的代表方法与策略梯度、模仿学习等基于策略的代表方法,并分析其融合策略和深度强化学习方法方法的发展现状。在此基础上,总结各种强化学习方法的优缺点及适用场合,同时对基于强化学习的路径规划技术的未来发展方向进行展望。

关键词：路径规划强化学习深度强化学习移动机器人自主导航

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基于自适应方向导数滤波器的彩色边缘检测

计算机工程 2022年第9期48卷 204-212页

作者：王富平于俊涛张锲石西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055

传统彩色边缘检测算法在提高边缘检测准确性时可能将噪声检测为边缘,而在提高噪声鲁棒性时会将部分边缘当作噪声进行抑制,导致部分边缘信息丢失。为解决传统彩色边缘检测算法在边缘检测准确性与噪声鲁棒性之间的矛盾问题,提出一种基于... 详细信息

传统彩色边缘检测算法在提高边缘检测准确性时可能将噪声检测为边缘,而在提高噪声鲁棒性时会将部分边缘当作噪声进行抑制,导致部分边缘信息丢失。为解决传统彩色边缘检测算法在边缘检测准确性与噪声鲁棒性之间的矛盾问题,提出一种基于自适应各向异性高斯方向导数(ANDD)的彩色边缘检测算法。通过彩色图像的微分自相关矩阵构建反映边缘类型的度量准则,以自适应地确定每个像素处ANDD滤波器的形状,从而准确提取不同类型的边缘特征,采用ANDD滤波器组对图像进行平滑处理,提取在三个通道上的ANDD特征。在此基础上,利用奇异值分解得到最优融合权值,并融合三个通道的ANDD特征,以增强彩色边缘强度。实验结果表明,该算法在无噪声和含噪声环境下的Pratt品质因子分别为0.849 6和0.791 4,与彩色Canny、RCMG-MM和FRPOS算法相比,在保持较高边缘检测准确率的同时具有较优的噪声鲁棒性。

关键词：彩色边缘检测各向异性高斯自相关矩阵奇异值分解特征融合方向导数滤波器

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大数据时代计算机网络传播发展现状分析

科教导刊 2016年第11X期 153-154页

作者：张锲石张军陕西师范大学陕西西安710119 西安三维应力工程技术有限公司陕西西安710061

随着我国经济发展水平的不断提高,计算机技术得到了飞速发展,应用计算机网络对信息进行传播具有非常高的时效性和便捷性,已经成为当今时代信息传播的主体。但是计算机本身具有很强的虚拟性,储存的信息有好的也有坏的,一些虚假或者是不... 详细信息

随着我国经济发展水平的不断提高,计算机技术得到了飞速发展,应用计算机网络对信息进行传播具有非常高的时效性和便捷性,已经成为当今时代信息传播的主体。但是计算机本身具有很强的虚拟性,储存的信息有好的也有坏的,一些虚假或者是不良信息不仅会影响到信息传播的质量,更会为社会带来不好的风气。为此,计算机网络传播是一种利弊共存的传播方式,只有正视其发展现状,对现状进行合理分析和研究才能使计算机网络传播健康持续发展。

关键词：计算机网络传播方法发展现状

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移动机器人中视觉里程计技术综述

计算机工程 2021年第11期47卷 1-10页

作者：马科伟张锲石康宇航任子良程俊中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055 中国科学院大学深圳先进技术学院北京101408

视觉里程计(VO)是实现移动机器人自主导航的主要技术之一,不同类型的VO技术在不同应用场景中受环境和硬件计算能力的影响,导致其性能各有优劣。概述VO技术的发展历程,对基于传统几何和基于深度学习的两类VO技术的性能进行对比与分析,重... 详细信息

视觉里程计(VO)是实现移动机器人自主导航的主要技术之一,不同类型的VO技术在不同应用场景中受环境和硬件计算能力的影响,导致其性能各有优劣。概述VO技术的发展历程,对基于传统几何和基于深度学习的两类VO技术的性能进行对比与分析,重点介绍传统VO技术中特征点法的原理及其改进方法。在此基础上,归纳VO领域常用的公共数据集并对部分现有方法进行对比评测,为VO技术的实际应用提供参考和借鉴,并展望该领域未来的发展方向。

关键词：视觉里程计特征点法深度学习位姿估计机器视觉

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自动驾驶场景下的轨迹预测技术综述

计算机工程 2023年第5期49卷 1-11页

作者：李雪松张锲石宋呈群康宇航程俊中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055

轨迹预测是自动驾驶和智能交通领域的关键技术,对于车辆和移动行人轨迹的准确预测可提升自动驾驶系统对周围环境变化的感知能力,保障自动驾驶系统的安全性。数据驱动轨迹预测方法可捕捉智能体之间的交互特征,对场景内智能体历史运动和... 详细信息

轨迹预测是自动驾驶和智能交通领域的关键技术,对于车辆和移动行人轨迹的准确预测可提升自动驾驶系统对周围环境变化的感知能力,保障自动驾驶系统的安全性。数据驱动轨迹预测方法可捕捉智能体之间的交互特征,对场景内智能体历史运动和静态环境信息进行分析,准确预测智能体的未来轨迹。介绍轨迹预测的数学模型并将其分为传统轨迹预测方法和数据驱动轨迹预测方法2类,阐述主流数据驱动轨迹预测方法所面临的智能体交互建模、运动行为意图预测、轨迹多样性预测、场景内静态环境信息融合等4个主要挑战,从轨迹预测数据集使用、性能评价指标、模型特点等方面出发对典型数据驱动轨迹预测方法进行分析与对比,总结归纳这些典型数据驱动轨迹预测方法针对上述挑战的解决思路和应用场景,并对自动驾驶场景下轨迹预测技术的未来发展方向进行展望。

关键词：轨迹预测深度学习自动驾驶数据驱动多智能体交互

基于多目标快速探索随机树的移动机器人巡检路径优化方法

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集成技术 2023年第4期12卷 32-41页

作者：张可宋呈群程俊张锲石曾驳中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院人机智能协同系统重点实验室深圳518055 香港中文大学中国香港999077

针对移动机器人需要访问多目标的巡检路径规划问题,该文提出一种多目标快速探索随机树路径优化方法。首先,根据提供的环境地图与巡检目标点,该文采用一种RRT-Connect-ACO算法得到目标点的巡检顺序和可行路径;然后,通过引入信息子集,对... 详细信息

针对移动机器人需要访问多目标的巡检路径规划问题,该文提出一种多目标快速探索随机树路径优化方法。首先,根据提供的环境地图与巡检目标点,该文采用一种RRT-Connect-ACO算法得到目标点的巡检顺序和可行路径;然后,通过引入信息子集,对路径进行优化,得到最终的最优路径。实验结果表明,与现有的多目标路径规划算法相比,该方法考虑了地形的影响,得到的最优路径更符合实际情况。

关键词：多目标路径规划快速探索随机树旅行商蚁群算法信息子集移动机器人