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基于深度光流网络的光学气体成像中气体流速估计

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光学学报 2024年第18期 320-330页

作者：顾笑宇谷小婧丁杰顾幸生华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室

聚焦于提升光学气体成像技术中气体流速估计的精度。首先，提出一种基于物理仿真的气体光流数据生成方法，构建真实且多样的气体光流数据集。此外，针对气体运动的特点设计一种基于梯度的损失函数，增强网络对气体边缘和内部微小运动的... 详细信息

聚焦于提升光学气体成像技术中气体流速估计的精度。首先，提出一种基于物理仿真的气体光流数据生成方法，构建真实且多样的气体光流数据集。此外，针对气体运动的特点设计一种基于梯度的损失函数，增强网络对气体边缘和内部微小运动的关注。最后，使用所提方法在合成数据上定量评估气体速度。结果表明，在气体光流估计任务中，经气体光流数据集微调的光流网络的性能提升较为显著，真实红外图像上的测试进一步证实所提方法在真实场景中的有效性。定量分析表明，使用所提方法估计得到的气体截面速度场准确率提升22百分点。所提方法不仅能够提高光学气体成像技术中气体流速估计的精度，也为类似应用的深度学习模型提供重要的技术支持。

关键词：光学气体成像速度估计光流法合成数据梯度约束

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基于红外视频的VOCs泄漏源定位与气羽实例分割

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华东理工大学学报(自然科学版) 2024年

作者：江逸远谷小婧顾幸生华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室

为实现对基于红外视频的挥发性有机化合物（VOCs）的自动化检测，提出了一种泄漏源定位和气羽实例分割的协同建模方法，既保证了模型对气羽实例的区分，也保证了每个实例只预测一个泄漏源，并支持单支路网络通过单次前向推理同时进行泄... 详细信息

为实现对基于红外视频的挥发性有机化合物（VOCs）的自动化检测，提出了一种泄漏源定位和气羽实例分割的协同建模方法，既保证了模型对气羽实例的区分，也保证了每个实例只预测一个泄漏源，并支持单支路网络通过单次前向推理同时进行泄漏源定位和实例分割。考虑到泄漏源附近的气羽逸散特性，使用泄漏源位置作为气羽在嵌入空间的聚类中心，并根据泄漏气羽的时空分布选取高斯分布概率密度函数的协方差变量，对嵌入空间内的像素进行聚类，得到不同实例的泄漏源定位和实例分割结果。将泄漏源定位问题定义为具有单一关键点的关键点检测问题并给出定量评价指标。此外，通过合成数据集获得更加精确且易于获取的标注。实验结果表明，本文提出的方法可以对泄漏气羽进行较为准确的泄漏源定位和实例分割，综合定量指标高于其它同类方法，且在真实视频中具有良好的泛化性。

关键词：红外气体成像气体泄漏检测泄漏源定位实例分割合成数据

考虑不确定性的红外视频气羽分割及其在VOCs泄漏检测中的应用

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石油学报(石油加工) 2024年

作者：张宇霖谷小婧顾幸生华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室

针对红外气体成像实现泄漏检测自动化存在的安全问题，提出一种可同时进行视频气羽分割与不确定性估计的挥发性有机物（VOCs）泄漏检测框架。通过分析视频帧判断泄漏位置与范围，并将深度模型的不确定性结果作为检测结果的可靠性指标，... 详细信息

针对红外气体成像实现泄漏检测自动化存在的安全问题，提出一种可同时进行视频气羽分割与不确定性估计的挥发性有机物（VOCs）泄漏检测框架。通过分析视频帧判断泄漏位置与范围，并将深度模型的不确定性结果作为检测结果的可靠性指标，为后续决策提供参考，以增强算法使用中的安全性。通过记忆模块来关联视频时序信息，实现快速高效的视频气羽分割与不确定性评估，提升了检测结果的准确性和连续性。为缓解VOCs视频数据稀缺问题，使用真实与合成数据混合训练。结果表明，该方法在给出泄漏检测结果的同时，可以输出模型置信度评价，避免对深度模型的盲目依赖，为人工决策和修复方案的制定提供更多依据。

关键词：视频语义分割气体泄漏检测不确定性估计合成数据

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前瞻2024人工智能四大趋势

瞭望 2024年第1期 54-57页

作者：谭笑间中国现代国际关系研究院科技与网络安全研究所

据消息人士称,OpenAI正在训练下一代的人工智能,暂名“Q*”(读作Q-star)。新的一年,OpenAI下一代产品可能发布.数据瓶颈指的是可用于训练AI的高质量数据的有限性,合成数据有望打破这一瓶颈。除了对大量高质量数据的需求导致合成数据受... 详细信息

据消息人士称,OpenAI正在训练下一代的人工智能,暂名“Q*”(读作Q-star)。新的一年,OpenAI下一代产品可能发布.数据瓶颈指的是可用于训练AI的高质量数据的有限性,合成数据有望打破这一瓶颈。除了对大量高质量数据的需求导致合成数据受到追捧以外,对数据安全的考量也是重要原因作为全球性能最强的AI,ChatGPT已遇到算力等方面的瓶颈。在此背景下,讨论量子计算机在人工智能领域的应用就成为一种颇具潜力的未来解决方案。

关键词：人工智能量子计算机数据安全 Open 质量数据数据瓶颈合成数据 Chat

“AI版”资源之战:大模型的“燃料”还能烧多久？

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“AI版”资源之战:大模型的“燃料”还能烧多久？

发展AI不能仅靠芯片系统创新更重要 011

IT时报

作者：贾天荣

AI时代,高质量、规模庞大且安全可靠的语料库已成为构建强大AI模型的基石。近日有外媒报道,OpenAI使用所有公开可用的数据来训练ChatGPT,包括来自互联网的书籍和文章。在大模型发展如火如荼的当下,任何大模型公司对于高质量语料的需求... 详细信息

AI时代,高质量、规模庞大且安全可靠的语料库已成为构建强大AI模型的基石。近日有外媒报道,OpenAI使用所有公开可用的数据来训练ChatGPT,包括来自互联网的书籍和文章。在大模型发展如火如荼的当下,任何大模型公司对于高质量语料的需求从未停止。谷歌、Meta、OpenAI、Anthropi......

关键词：大模型自动化标注人工智能合成数据数据需求

来源： cnki报纸评论

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发展AI不能仅靠芯片系统创新更重要

21世纪经济报道

作者：白杨

“人工智能可能是我们这一辈子面临的最大的产业机遇。”浪潮信息董事长彭震在近日举办的浪潮信息生态伙伴大会上表示。在其看来，人工智能对整个社会生产力带来了根本性改变。“人工智能改变了生产力三要素，使得劳动者不仅仅是人，... 详细信息

“人工智能可能是我们这一辈子面临的最大的产业机遇。”浪潮信息董事长彭震在近日举办的浪潮信息生态伙伴大会上表示。在其看来，人工智能对整个社会生产力带来了根本性改变。“人工智能改变了生产力三要素，使得劳动者不仅仅是人，而是变成了‘人+人工智能’;生产资料从传

关键词：人工智能领域合成数据系统创新芯片性能

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基于生成对抗网络的差分隐私数据发布方法

电子学报 2020年第10期48卷 1983-1992页

作者：方晨郭渊博王娜甄帅辉唐国栋信息工程大学河南郑州450001 中国人民解放军93808部队甘肃兰州730000 中国人民解放军75775部队广东广州510000

机器学习的飞速发展使其成为数据挖掘领域最有效的工具之一,但算法的训练过程往往需要大量的用户数据,给用户带来了极大的隐私泄漏风险.由于数据统计特征的复杂性及语义丰富性,传统隐私数据发布方法往往需要对原始数据进行过度清洗,导... 详细信息

机器学习的飞速发展使其成为数据挖掘领域最有效的工具之一,但算法的训练过程往往需要大量的用户数据,给用户带来了极大的隐私泄漏风险.由于数据统计特征的复杂性及语义丰富性,传统隐私数据发布方法往往需要对原始数据进行过度清洗,导致数据可用性低而难以再适用于数据挖掘任务.为此,提出了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的差分隐私数据发布方法,通过在GAN模型训练的梯度上添加精心设计的噪声来实现差分隐私,确保GAN可无限量生成符合源数据统计特性且不泄露隐私的合成数据.针对现有同类方法合成数据质量低、模型收敛缓慢等问题,设计多种优化策略来灵活调整隐私预算分配并减小总体噪声规模,同时从理论上证明了合成数据严格满足差分隐私特性.在公开数据集上与现有方法进行实验对比,结果表明本方法能够更高效地生成质量更高的隐私保护数据,适用于多种数据分析任务.

关键词：差分隐私生成对抗网络隐私数据发布合成数据数据挖掘

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删失回归模型的加权Bootstrap逼近

北京理工大学学报 2008年第7期28卷 648-651页

作者：赵树然徐兴忠任培民北京理工大学理学院北京100081 青岛大学经济学院山东青岛266071

研究带删失数据的回归模型.基于合成数据,运用加权Bootstrap方法获得回归系数样本分布的近似估计,并对一般权序列,证明了这种分布近似的有效性及回归系数的加权Bootstrap估计的相合性.据此构造回归系数的加权Bootstrap置信域.数值模拟... 详细信息

研究带删失数据的回归模型.基于合成数据,运用加权Bootstrap方法获得回归系数样本分布的近似估计,并对一般权序列,证明了这种分布近似的有效性及回归系数的加权Bootstrap估计的相合性.据此构造回归系数的加权Bootstrap置信域.数值模拟结果表明,就覆盖率而言,加权Bootstrap置信域优于传统的渐近正态置信域.

关键词：线性回归模型置信区间加权Bootstrap推断合成数据

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基于Transformer结构的遥感影像敏感目标自动隐藏方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2022年第8期47卷 1287-1297页

作者：李鹏程白文浩信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 61363部队陕西西安710000

遥感影像敏感目标隐藏是保证遥感资源安全共享的关键。针对传统方法存在的目标检测不完全、补全结果不可靠的问题,提出了一种基于Transformer结构的遥感影像敏感目标自动隐藏方法。首先利用以Swin Transformer为主干网络的Cascade Mask ... 详细信息

遥感影像敏感目标隐藏是保证遥感资源安全共享的关键。针对传统方法存在的目标检测不完全、补全结果不可靠的问题,提出了一种基于Transformer结构的遥感影像敏感目标自动隐藏方法。首先利用以Swin Transformer为主干网络的Cascade Mask R-CNN(region-based convolutional neural network)实例分割优化模型检测敏感目标并生成掩膜区域,同时设计了RSMosaic(remote sense Mosaic)合成数据方法减少人工标注数据;然后,基于色相-饱和度-明度(hue-saturation-value,HSV)空间的阴影检测模型扩展掩膜区域;最后,引入MAE(masked autoencoders)模型实现目标背景生成。以飞机目标为例,与Partial-Connvolutios和EdgeConnec进行了对比实验。结果表明,相比传统方法,该方法在敏感目标实例分割中的边界框与像素掩膜AP值分别提升了13.2%与11.2%;在使用RSMosaic合成数据后,边界框与像素掩膜AP值可分别再提升9.39%与14.16%,且图像修补中的平均绝对误差和最大平均差异提升80%以上,实现了结构合理、纹理清晰的敏感目标自动隐藏效果。

关键词：遥感影像敏感目标隐藏深度学习 Transformer结构合成数据