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结合多尺度融合和图匹配的行人重识别

计算机工程与设计 2024年第7期45卷 2180-2186页

作者：李冬张智武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时计算重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065

由于行人遮挡、视角变化等因素影响,传统的行人重识别并不能准确表达遮挡行人的信息。针对该问题,提出一种基于多尺度融合和图匹配的网络模型。分为提取不同尺度的特征和基于拓扑结构匹配图像两个部分,将主干网络分为两个子分支分别提... 详细信息

由于行人遮挡、视角变化等因素影响,传统的行人重识别并不能准确表达遮挡行人的信息。针对该问题,提出一种基于多尺度融合和图匹配的网络模型。分为提取不同尺度的特征和基于拓扑结构匹配图像两个部分,将主干网络分为两个子分支分别提取全局特征并融合多个网络层面的局部特征;使用多头注意力机制学习相邻关键点的关系,基于拓扑结构匹配图像并预测相似度结果。使用ResNet-50作为主干网络,在Occluded-Duke数据集上的Rank-1和mAP分别是64.8%和59.9%,验证该模型在遮挡行人重识别中有一定程度的准确率提升。

关键词：行人重识别目标检测局部特征多尺度特征融合图注意力机制图匹配卷积神经网络

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基于分布式参考校正的多机器人编队控制

电子测量技术 2024年第10期47卷 93-100页

作者：伍锡如杨子儒桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林541004

针对避障、外部干扰和迟滞等实际的多机器人编队控制问题,提出了一种基于分布式参考校正的控制方法。通过采用人工势场法和干扰观测器,解决了非匹配不确定性的避障问题。定义不可达参考场景描述了多机器人在试图避开障碍物时的被动修正... 详细信息

针对避障、外部干扰和迟滞等实际的多机器人编队控制问题,提出了一种基于分布式参考校正的控制方法。通过采用人工势场法和干扰观测器,解决了非匹配不确定性的避障问题。定义不可达参考场景描述了多机器人在试图避开障碍物时的被动修正行为,并为每个机器人设计了分布式参考校正算法,减弱被动校正行为带来的不利影响,保证每个机器人位置跟踪误差的有界性。考虑已知的执行器迟滞效应,在电流控制律中添加了Bouc-Wen迟滞补偿器。利用Lyapunov稳定性理论验证了避障的有效性。最后,在MATLAB环境下基于多机器人系统进行了数值仿真和比较,以证明所提出的算法和控制器的有效性,实验结果表明该方法可以在具有外部干扰和迟滞等实际问题下形成稳定的多机器人编队控制,对路径上的障碍物进行无碰撞避障,提出的分布式参考校正算法减弱了被动校正行为,提高了系统的稳定性。

关键词：参考校正算法多机器人编队控制避障人工势场法非匹配不确定性

基于PAT-Unet的泄露电流仪表示数识读算法设计

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电子测量技术 2024年第11期47卷 182-192页

作者：漆梓渊吴浩陈伟哲骆忠强周媛四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室宜宾644005 四川轻化工大学自动化信息工程学院宜宾644005 四川航天电液控制有限公司成都610017

仪表能准确反映变电站电气设备的运行状态,为了克服人工巡检造成仪表漏读与错读等情况,提出一种基于PAT-Unet神经网络的仪表示数智能识读算法对泄露电流仪表的示数进行智能识读。首先设计PAT-Unet神经网络对仪表的指针与密集刻度进行分... 详细信息

仪表能准确反映变电站电气设备的运行状态,为了克服人工巡检造成仪表漏读与错读等情况,提出一种基于PAT-Unet神经网络的仪表示数智能识读算法对泄露电流仪表的示数进行智能识读。首先设计PAT-Unet神经网络对仪表的指针与密集刻度进行分割,网络中在编码层构建特征聚合模块与残差特征分散模块,增强特征的提取能力;设计Transformer特征浓缩模块,进行深层语义信息融合,以增强对细小目标分割精度;引入金字塔切分注意力机制,加强网络编码层与译码层之间的信息交互能力。结合轮廓检测算法与最小外接矩形算法,计算刻度分割结果的关键点,利用透视变换完成倾斜仪表的校正;再使用K-means聚类算法定位泄露电流仪表圆心;最后,根据仪表圆心利用极坐标变换将扇形表盘展开为矩形,通过分别计算零刻度与指针以及最大刻度之间的距离关系得到泄露电流仪表示数。实验证明,所提算法能对倾斜仪表盘进行校正,在保证读数准确度的同时,能对泄露电流仪表示数进行智能识读。

关键词：仪表读数神经网络特征融合透视变换极坐标转换

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基于动态视场的深度启发改进3维A*算法

机器人 2024年第5期46卷 513-523页

作者：黄书峤伍锡如黄国明桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

针对A*算法在山地场景下因启发函数建模不准确导致搜索效率低的问题,提出基于动态视场的深度启发改进3维A*算法。该改进A*算法以一种深度启发网络构建启发函数模型,并从泛化能力和建模精度两方面优化模型的性能。在提高泛化能力方面,设... 详细信息

针对A*算法在山地场景下因启发函数建模不准确导致搜索效率低的问题,提出基于动态视场的深度启发改进3维A*算法。该改进A*算法以一种深度启发网络构建启发函数模型,并从泛化能力和建模精度两方面优化模型的性能。在提高泛化能力方面,设计一种局部动态视场模型,增强深度启发网络对关键地形信息的抓取能力,进而使其适应各种不同地形场景;在提高建模精度方面,设计一种基于距离权重因子的损失函数模型,缩小3维场景下深度启发网络对远距离路径的代价估计偏差。仿真实验表明,所提出的算法相比于现有基于深度学习法改进的A*算法,在3维场景下的路径代价预测精度平均提高45.2%,平均搜索效率提升12.8%,平均路径质量提升1.2%;对比现有基于经验建模法改进的A*算法,搜索效率亦有明显提高。

关键词： 3维路径规划 A*算法启发函数动态视场山地移动机器人

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人工智能赋能高校科学研究范式创新：价值、风险与进路

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重庆高教研究 2024年

作者：赵晓伟王小雨王艺蓉沈书生南京师范大学教育科学学院

高等学校是科学研究的主阵地。高校研究者作为基础研究与重大科技突破的主力军，肩负着加快形成新质生产力的重要使命。新一轮科技革命的浪潮下，人工智能技术在科学研究各环节中广泛应用与深度融合，不仅重塑了科学研究的基本过程，更... 详细信息

高等学校是科学研究的主阵地。高校研究者作为基础研究与重大科技突破的主力军，肩负着加快形成新质生产力的重要使命。新一轮科技革命的浪潮下，人工智能技术在科学研究各环节中广泛应用与深度融合，不仅重塑了科学研究的基本过程，更引领着科学研究范式向第五范式——AI4S（智能科学研究范式）转型。从逻辑实证主义视角出发，探讨人工智能赋能高校科学研究范式创新的多重价值，包括增强科学研究中的数据采集、加速科学假设的生成与验证、实现实验模拟与自动化，以及激发科学洞察与创意涌现，有助于理解AI赋能科学研究范式的广泛价值与深远影响。基于此，审视当前科研范式转型过程中遭遇的诸多挑战与风险，如括人的边缘化风险（“人在旁路”现象）、数据偏见与误导性主张的双重困境（“数据陷阱”问题）、算法透明度的缺失（“算法黑箱”问题）以及由此引发的信任危机等，提出高校科学研究范式转型，应紧密依托新一轮科技变革，根植中国科学研究实践土壤，立足已有范式寻求创变，探索并开辟出一条符合我国国情、具有鲜明中国特色的高校科学研究道路，进而提出一系列针对性策略：加强跨学科合作与协同创新、规范数据使用标准、推动可解释性AI的发展，以及建立健全科研伦理审查机制等，旨在为高校科研范式创新提供坚实的理论支撑与行动指南。

关键词：科学研究范式 AI4S AI4R 智能科学研究范式人工智能

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自我相关刺激的意识通达优先性

华南师范大学学报（社会科学版） 2024年第1期 56-74,206页

作者：秦鹏民赖芊途孟明华南师范大学脑认知与教育科学教育部重点实验室/心理学院/心理应用研究中心广州510631 广东省心理健康与认知科学重点实验室广州510631

自我相关刺激的加工优势体现于多种心理加工过程,然而自我相关刺激是否具有意识通达的优先性,还需对以往研究进行系统梳理。采用降级刺激强度、视觉掩蔽、双眼竞争、连续闪烁抑制、非注意盲、注意瞬脱作为意识阻碍的实验方法,同时将睡... 详细信息

自我相关刺激的加工优势体现于多种心理加工过程,然而自我相关刺激是否具有意识通达的优先性,还需对以往研究进行系统梳理。采用降级刺激强度、视觉掩蔽、双眼竞争、连续闪烁抑制、非注意盲、注意瞬脱作为意识阻碍的实验方法,同时将睡眠、麻醉与严重意识障碍条件作为研究手段,考查自我相关刺激在以上范式和条件中是否具有意识通达优势。部分研究发现了自我信息具有意识通达优先性的证据,并提出了诸多不同甚至冲突的假设,如:注意瞬脱和非注意盲通过中断注意过程阻碍视觉意识,那么是注意早期选择理论还是晚期选择理论能够更准确地解释自我相关刺激在两种范式中的加工优势。因此,未来需要进一步研究不一致的现象,探讨其背后的神经机制。

关键词：自我意识意识通达自我优势

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基于YOLOv5s的无人机图像车辆检测

计算机与现代化 2024年第8期 108-113页

作者：王涛黄丹刘禅奕朱桃四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川宜宾644002 四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室四川宜宾644002

无人机拍摄的车辆图像存在背景复杂、目标尺度变化大的问题,导致现有的网络模型在进行车辆检测时很难检测出小目标物体,容易造成小目标物体误检和漏检。为此,本文基于YOLOv5s网络进行改进。首先,用K-means++算法对数据集进行聚类,得到... 详细信息

无人机拍摄的车辆图像存在背景复杂、目标尺度变化大的问题,导致现有的网络模型在进行车辆检测时很难检测出小目标物体,容易造成小目标物体误检和漏检。为此,本文基于YOLOv5s网络进行改进。首先,用K-means++算法对数据集进行聚类,得到更优的锚框参数;其次,结合SPD-Conv小目标检测模块,降低误检漏检率,以提高车辆检测时的精度;最后,将原网络的检测头模块替换为检测头解耦模块,对分类和回归任务进行解耦,从而进一步提高分类精度。本文采用无人机拍摄图像数据集VisDrone-2019-DET来进行车辆检测,改进之后的网络均值平均检测精度(mAP)达到53.0%,相比于YOLOv5s模型提高了6.3个百分点,能够有效降低小目标误检漏率,从而能更加精准地进行车辆检测。

关键词： YOLOv5s 小目标车辆检测 K-means++ SPD-Conv 检测头解耦模块

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应用残差网络的微地震事件五分类检测方法

石油地球物理勘探 2024年第3期59卷 392-403页

作者：潘禹行田宵甘兆龙张雄张伟江西省防震减灾与工程地质灾害探测工程研究中心(东华理工大学) 江西南昌330013 广东省地球物理高精度成像技术重点实验室(南方科技大学) 广东深圳518055 上海佘山地球物理国家野外科学观测研究站上海200062

常规的微地震事件检测方法通常需要人工选取阈值,在处理大量连续记录数据时效率较低,难以适应实时监测的需求。为此,提出一种基于残差网络的微地震事件五分类检测方法,将样本分为噪声、完整的微震事件、只含有P波、只含有S波以及多个微... 详细信息

常规的微地震事件检测方法通常需要人工选取阈值,在处理大量连续记录数据时效率较低,难以适应实时监测的需求。为此,提出一种基于残差网络的微地震事件五分类检测方法,将样本分为噪声、完整的微震事件、只含有P波、只含有S波以及多个微震事件五类。该方法只需将连续记录的波形数据等分,并通过时窗调整获得完整的微震记录。通过一系列数据增广方法实现小规模实际数据样本集的模型训练,模型精度高达99%。将该方法与二分类方法同时应用于微地震监测数据检测,并通过P波、S波到时拾取和震源定位评估检测效果。研究结果表明,基于残差网络的五分类检测方法检测到了更多数量的微震事件,且具有较高的运算效率,满足实时监测的需求。

关键词：微地震监测事件检测数据增广残差网络深度学习

人工智能赋能教师数字素养提升:策略、场景与评价反馈机制

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现代教育技术 2024年第7期34卷 23-31页

作者：刘邦奇尹欢欢西北师范大学教育技术学院甘肃兰州730000 讯飞教育技术研究院安徽合肥230000

人工智能赋能教师数字素养提升,既是人工智能助推教师队伍建设的重要内容和拓展深化,也是夯实教育数字转型软实力、推动高质量教师队伍建设的关键路径。在此背景下,文章首先梳理了人工智能时代教师数字素养提升的必要性与关键特征;之后... 详细信息

人工智能赋能教师数字素养提升,既是人工智能助推教师队伍建设的重要内容和拓展深化,也是夯实教育数字转型软实力、推动高质量教师队伍建设的关键路径。在此背景下,文章首先梳理了人工智能时代教师数字素养提升的必要性与关键特征;之后,文章提出人工智能赋能教师数字素养提升应遵循“需求导向、标准引领、场景落地、评价反馈”这一总体策略,并在此基础上,对智能化教育环境、数字化培训课程、多元化研修活动、生成式教学实践等人工智能赋能教师数字素养提升的典型场景进行了详细阐述;最后,文章从数字画像、微能力认证、大模型应用等角度,探讨了人工智能助力数字素养评价反馈机制。文章的研究可为人工智能时代教师数字素养提升提供可行的解决方案,并有助于加快推进教育数字化转型升级。

关键词：教师数字素养人工智能数智驱动素养提升素养评价