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基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计综述

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遥感学报 2024年第9期28卷 2170-2186页

作者：程彬彬于英张磊王自全江志鹏信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

现实世界中不存在完全静态的场景,动态场景下的单目深度估计方法是指从单幅影像中同时获取动态前景和静态背景的深度信息,与传统双目估计方法相比具有运用灵活、成本较低等优势,有着极强的研究意义和广阔的发展前景,在三维重建、自动驾... 详细信息

现实世界中不存在完全静态的场景,动态场景下的单目深度估计方法是指从单幅影像中同时获取动态前景和静态背景的深度信息,与传统双目估计方法相比具有运用灵活、成本较低等优势,有着极强的研究意义和广阔的发展前景,在三维重建、自动驾驶等下游任务中起着关键作用。深度学习技术迅速发展,自监督学习不使用真实数据标签,吸引众多学者的研究热情。国内外众多学者为了处理场景中的动态物体相继提出一系列自监督单目深度估计算法,为广大相关领域的研究者奠定了研究基础,但目前尚未有对上述方法进行综合分析的研究。针对这一问题,本文对基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计技术进展情况进行了系统性梳理与总结,首先归纳了基于深度学习的自监督单目深度估计的基本模型,分析了动态物体是如何对场景深度估计产生的影响;其次,介绍了单目深度估计研究的常用数据集以及评价指标,对经典动态场景下单目深度估计模型进行了性能对比分析;然后,依据对动态物体的处理方式不同,分别从动态场景鲁棒深度估计和动态物体跟踪与深度估计两个研究方向,进行了总结与定量分析;最后对动态场景单目深度估计的未来发展方向进行了展望。

关键词：遥感动态场景单目深度估计自监督学习深度学习三维重建

联合关键点数据增强和结构先验的遮挡人体姿态估计

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计算机工程与应用 2024年第20期60卷 254-261页

作者：韩刚涛王昊汪松陈恩庆郑州大学电气与信息工程学院郑州450001

人体姿态估计技术在许多领域都有着重要的应用。现有研究主要聚焦于无遮挡情况下的人体关键点精确定位,却忽略了人像采集过程中普遍存在的遮挡问题。针对此问题,提出了一个基于关键点数据增强的人体姿态估计方法。具体地,数据增强策略... 详细信息

人体姿态估计技术在许多领域都有着重要的应用。现有研究主要聚焦于无遮挡情况下的人体关键点精确定位,却忽略了人像采集过程中普遍存在的遮挡问题。针对此问题,提出了一个基于关键点数据增强的人体姿态估计方法。具体地,数据增强策略以训练图像中人体可见关键点为中心,生成特定数量和大小的遮挡区域,模拟人体关键点受遮挡时的场景,提升网络模型对遮挡场景下关键点预测的鲁棒性。为了提高模型对被遮挡关键点与相邻关键点间关联性的感知,进一步设计基于人体结构先验知识的损失函数,根据人体真实结构构建相邻关键点连接关系,约束预测的关键点坐标范围,从而提升被遮挡关键点的坐标精度。在OCHuman测试集和COCO验证集上的预测结果表明,相比于基准网络模型,该方法在不增加网络参数的情况下能够提升遮挡场景中的人体姿态估计性能。

关键词：人体姿态估计关键点级遮挡数据增强人体结构损失

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基于知识指导的零样本立场检测

计算机工程与应用 2024年

作者：韩冬晖李邵梅高超信息工程大学信息技术研究所

立场检测是从给定的文本中推测其对特定话题的看法和态度，如支持、反对、中立等。零样本立场检测则是针对未知话题的数据进行立场极性的检测。为解决零样本立场检测中由于测试数据和训练数据话题不匹配导致的检测准确率低的问题，提出... 详细信息

立场检测是从给定的文本中推测其对特定话题的看法和态度，如支持、反对、中立等。零样本立场检测则是针对未知话题的数据进行立场极性的检测。为解决零样本立场检测中由于测试数据和训练数据话题不匹配导致的检测准确率低的问题，提出基于知识指导的立场检测模型，通过引入方面级情感信息和维基百科知识来增强模型的通用检测性能。具体而言，该模型首先训练一个支持跨多领域的方面级情感分析模型，将其输出作为立场检测模型中的方面级情感信息，然后再将待检测话题在维基百科中的解释一并输入立场检测模型，进行立场检测。实验结果表明，该模型在公开的立场检测数据集VAST上的检测效果优于已有的方法，F1分数相比其他主流方法至少提升了1.7%。同时，消融实验也证明了模型中各知识模块的必要性。

关键词：零样本立场检测方面级情感分析维基百科

融合Inception与SE-Attention的加密流量移动业务识别

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计算机科学 2024年第10期51卷 399-407页

作者：王依菁王清贤丁大钊闫廷聚曹琰郑州大学网络空间安全学院郑州450002 嵩山实验室郑州450000

移动设备通常接入无线局域网,并依赖WiFi加密协议对网络中数据链路层流量进行加密,以维护通信安全。然而,现有加密流量识别方法主要针对网络层及以上的流量载荷进行分析,无法有效识别链路层加密流量的移动业务类别。针对该问题,提出了... 详细信息

移动设备通常接入无线局域网,并依赖WiFi加密协议对网络中数据链路层流量进行加密,以维护通信安全。然而,现有加密流量识别方法主要针对网络层及以上的流量载荷进行分析,无法有效识别链路层加密流量的移动业务类别。针对该问题,提出了一种在WiFi加密场景下基于链路层流量的移动业务识别方法。通过被动嗅探WiFi数据帧,提取链路层中可用的流量侧信道特征,将流量数据转换为二维直方图矩阵。融合Inception网络和SE-Attention机制,提出识别模型——SE-Inception,旨在更好地捕捉到流量数据帧分布特征中的细节和全局信息,突出对重要特征的关注,以提高识别准确率。文中采用真实数据集进行实验验证,结果表明该方法在WiFi加密场景下可有效识别链路层加密流量的移动业务类别,平均准确率可达98.29%,相比于已有的识别方法具有更优的性能。

关键词：无线局域网链路层加密流量流量识别 Inception SE注意力机制

基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法

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计算机科学 2024年第1期51卷 310-315页

作者：胡斌皓张建朋陈鸿昶郑州大学网络空间安全学院郑州450002 信息工程大学信息技术研究所国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略... 详细信息

随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略。在改善负样本抽样的知识图谱补全算法的研究中,基于生成式对抗网络的方法取得了不错的进展。然而,现有研究并没有关注到负样本存在假阴性标签的问题,即生成的负样本中可能包含真实的事实。为了缓解假阴性标签问题,提出了一种基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法。该方法利用生成式对抗网络生成无标签样本,并使用正类无标签学习缓解假阴性标签问题。在基准数据集上进行的大量实验证明了所提算法的有效性与准确性。

关键词：知识图谱补全生成式对抗网络正类无标签学习负样本抽样

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一种利用跟踪信息的星载视频车辆检测方法

地球信息科学学报 2024年第10期26卷 2268-2281页

作者：李明范大昭董杨纪松李东子中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001

卫星视频可快速提供城市级车辆动态信息,为城市信息学、智慧城市、城市发展规划等提供可靠数据。然而当前星载视频背景中包含大量噪声与伪运动目标,运动车辆呈现为暗弱微小的斑点,使得准确检测出运动车辆非常困难。为此,本文提出一种利... 详细信息

卫星视频可快速提供城市级车辆动态信息,为城市信息学、智慧城市、城市发展规划等提供可靠数据。然而当前星载视频背景中包含大量噪声与伪运动目标,运动车辆呈现为暗弱微小的斑点,使得准确检测出运动车辆非常困难。为此,本文提出一种利用跟踪信息的星载视频车辆检测方法。该方法首先利用D-LinkNet网络提取道路掩膜,剔除背景中噪声与伪运动目标的干扰;然后利用前景检测算法进行车辆初步检测;之后对初步检测结果进行帧间运动车辆跟踪,最后对因漏检而跟踪失败的运动车辆目标进行基于跟踪信息的区域精检测,获得高准确度的运动车辆目标。为了验证本文方法的有效性,对已有数据集进行更为精确的重注,新增2120个运动车辆目标,得到重注数据集。在重注数据集与吉林一号视频数据上,将本文方法与多种当前成熟方法进行了对比试验。试验结果表明:(1)本文检测方法可显著提升星载视频运动车辆检测召回率;且在所有试验中,均获得了最高F值;(2)在本文方法分步骤性能评估试验中,印证了本文方法掩膜对背景区域误检的剔除作用以及跟踪信息对漏检目标再次检测的促进作用;(3)在跟踪阶段测试试验中,本文方法获得了更好的多目标跟踪准确度和跟踪器身份维持能力。因此,本文方法在卫星视频的运动车辆检测中具有较好的稳健性,对城市级车辆动态信息获取提供了一种新的方法与思路。

关键词：视频卫星跟踪信息道路约束车辆检测多目标跟踪数据集重注吉林一号 KNN

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基于多视角IB的安全风险关系抽取研究

计算机科学 2024年

作者：李希望曹培松吴俞颖郭淑明佘维郑州大学网络空间安全学院嵩山实验室国家数字程控交换技术工程中心

安全风险管理是保障安全的核心任务，传统识别安全风险的方法已经不能满足智能化发展的需，关系抽取作为安全风险识别的方法之一，因此研究关系抽取对安全风险管理具有重要意义。尽管现有的模型已经取得了较好的性能。然而，大多数现有... 详细信息

安全风险管理是保障安全的核心任务，传统识别安全风险的方法已经不能满足智能化发展的需，关系抽取作为安全风险识别的方法之一，因此研究关系抽取对安全风险管理具有重要意义。尽管现有的模型已经取得了较好的性能。然而，大多数现有的关系抽取模型忽略了领域实体表征不足的问题并且数据中存在较多不相关信息。针对上述问题，提出了一个基于多视角IB（Information Bottleneck）的安全风险关系抽取模型MIBRE（Multi-view Information Bottleneck for Relation Extraction），它通过融合多视角语义信息来达到增强领域实体语义。这两个视角分别是文本视角和图像视角。为了获取两个视角之间最大化相关信息的获取，基于信息瓶颈方法构造了一个目标函数，能够在压缩两个视角信息的同时最大化地保留还原了相关信息。在两个真实的铁路领域数据集上的实验表明，MIBRE识别的F1值分别达到了64.28%，74.34%，与基于异构图的LGGCN模型F1值分别提升了4.41%，2.98%；相较于基于注意力机制的TDGAT模型，F1值分别提升了1.89%，1.53%。从实验中验证了本文提出的模型在安全风险识别上的有效性。

关键词：关系抽取信息瓶颈多视角安全风险特征融合

融合电力数据的纵向联邦学习企业排污预测模型

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计算机应用 2024年

作者：王心妍杜嘉程钟李红徐旺旺刘伯宇佘维嵩山实验室郑州大学计算机与人工智能学院郑州大学网络空间安全学院国网河南省电力公司信息通信份公司

针对企业排污难以监测和控制的问题，在考虑数据安全共享和隐私保护前提下，提出了一种整合电力数据的纵向联邦学习企业排污预测（Vertical Federated Learning Enterprise Emission Prediction,VFL-EEP）模型。首先，在纵向联邦学习框... 详细信息

针对企业排污难以监测和控制的问题，在考虑数据安全共享和隐私保护前提下，提出了一种整合电力数据的纵向联邦学习企业排污预测（Vertical Federated Learning Enterprise Emission Prediction,VFL-EEP）模型。首先，在纵向联邦学习框架下改进逻辑回归模型，在不泄露电力和环保企业排污监测数据的前提下，允许将数据的使用和模型训练分离；然后，通过改进逻辑回归算法使其能够结合Paillier加密技术保证模型参数传递安全，有效解决纵向联邦学习中参与方之间通信不安全问题。最后，通过对仿真数据进行实验，与集中式逻辑回归建模的排污预测结果：相比本文在隐私安全的前提下融合电力数据，准确率、召回率、精确率和F1值分别提升了8.92%、7.62%、3.95%和11.86%，有效实现隐私保护和模型性能的均衡。

关键词：纵向联邦学习逻辑回归算法隐私求交 Paillier同态加密数据共享

面向光学遥感卫星星上定位精度优化的轻量化矢量控制库技术

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光学学报 2024年第6期44卷 341-352页

作者：李明董杨范大昭纪松宋佳璇高定中国人民解放军战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001

针对当前光学智能遥感卫星有限存储能力对全球控制信息的轻量化需求,提出一种面向光学遥感卫星星上定位精度优化的轻量化矢量控制库技术。首先,在地面提取完整道路网,通过道路细化、节点提取以及拓扑关系构建等处理,生成星上轻量化矢量... 详细信息

针对当前光学智能遥感卫星有限存储能力对全球控制信息的轻量化需求,提出一种面向光学遥感卫星星上定位精度优化的轻量化矢量控制库技术。首先,在地面提取完整道路网,通过道路细化、节点提取以及拓扑关系构建等处理,生成星上轻量化矢量控制库并上注卫星;其次,星上在轨提取道路结构,并利用随机游走避免道路缺失的影响,生成随机游走矢量结构;然后,引入隐马尔科夫模型,搜索对应矢量,并设计分层匹配策略以精化匹配结果,实现星上轻量化矢量控制库与随机游走矢量结构的匹配;最后,利用不同类型卫星影像进行随机游走矢量结构提取、星上矢量匹配以及定位性能分析。结果表明,所提光学遥感卫星的星上轻量化矢量控制库能够有效改善非量测光学遥感卫星定位精度,验证了其在光学智能遥感卫星中的可行性。

关键词：轻量化处理矢量控制库星上智能处理矢量匹配高分辨率光学遥感卫星