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基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3305-3313页

作者：徐少平周常飞肖建陶武勇戴田宇南昌大学数学与计算机学院南昌330031

为了更好地利用红外与可见光图像中互补的图像信息,得到符合人眼感知特性的融合图像,该文采用两阶段训练策略提出一种基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络(PDNet)。具体地,在自监督预训练阶段,以大量清晰的自... 详细信息

为了更好地利用红外与可见光图像中互补的图像信息,得到符合人眼感知特性的融合图像,该文采用两阶段训练策略提出一种基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络(PDNet)。具体地,在自监督预训练阶段,以大量清晰的自然图像分别作为U型网络结构(UNet)的输入和输出,采用自编码器技术完成预训练。所获得编码器模块能有效提取输入图像的多尺度深度特征功能,而解码器模块则能将其重构为与输入图像差异极小的输出图像;在无监督融合训练阶段,将预训练编码器和解码器模块的网络参数保持固定不变,而在两者之间新增包含Transformer结构的融合模块。其中,Transformer结构中的多头自注意力机制能对编码器分别从红外和可见光图像提取到的深度特征权重进行合理分配,从而在多个尺度上将两者融合调制到自然图像深度特征的流型空间上来,进而保证融合特征经解码器重构后所获得融合图像的视觉感知效果。大量实验表明:与当前主流的融合模型(算法)相比,所提PDNet模型在多个客观评价指标方面具有显著优势,而在主观视觉评价上,也更符合人眼视觉感知特点。

关键词：红外与可见光图像图像融合自监督预训练无监督融合训练固定参数深度特征调制

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基于日志采样的流程下一事件预测方法

计算机集成制造系统 2024年第10期30卷 3621-3632页

作者：董乐乐刘聪张帅鹏倪维健任崇广曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东科技大学计算机科学与工程学院

下一事件预测任务是预测性流程监控的研究重点之一，针对现有基于深度学习的预测方法存在训练时间过长、参数量过大、对硬件要求过高等无法满足业务流程动态性的问题，提出一种基于日志采样的下一事件预测方法(SNEP)。通过计算事件重要... 详细信息

下一事件预测任务是预测性流程监控的研究重点之一，针对现有基于深度学习的预测方法存在训练时间过长、参数量过大、对硬件要求过高等无法满足业务流程动态性的问题，提出一种基于日志采样的下一事件预测方法(SNEP)。通过计算事件重要性和直接跟随活动关系重要性来衡量轨迹重要性，抽取部分重要轨迹表示原事件日志；采用One-hot编码方式对轨迹前缀重新编码，并设计了适用下一事件预测任务的三层长短期记忆网络(LSTM)预测模型。在6个真实事件日志中进行实验，探究所提方法的有效性和不同采样率对模型预测结果的影响，结果表明预先采样的下一事件预测方法在各事件日志中的预测准确率和效率均有提升，验证了该方法的优越性。

关键词：业务流程下一事件预测事件日志采样深度学习长短期记忆网络

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果蝇嗅视神经通路研究综述

电子与信息学报 2024年第6期46卷 2335-2351页

作者：章盛郑胜男沈洁殷兴辉徐立中河海大学计算机与信息学院南京211100 南京工程学院计算机工程学院南京211167

果蝇嗅觉和视觉神经系统对于自然环境中嗅觉和视觉刺激具有高度的灵敏性,高灵敏的嗅视单模态感知决策和跨模态协同决策机制为仿生应用提供一定的启示作用。该文首先以果蝇嗅觉和视觉神经系统为基础,从嗅觉和视觉信号的捕获、加工、决策... 详细信息

果蝇嗅觉和视觉神经系统对于自然环境中嗅觉和视觉刺激具有高度的灵敏性,高灵敏的嗅视单模态感知决策和跨模态协同决策机制为仿生应用提供一定的启示作用。该文首先以果蝇嗅觉和视觉神经系统为基础,从嗅觉和视觉信号的捕获、加工、决策3个部分概述了果蝇嗅觉和视觉神经单模态感知决策生理机制与计算模型的研究现状,同时对果蝇嗅觉和视觉神经跨模态协同决策生理机制与计算模型进行阐述;然后对果蝇嗅觉和视觉的单模态感知和跨模态协同的典型仿生应用进行归纳;最后总结果蝇嗅视神经通路生理机制与计算建模当前面临的难题并展望未来发展趋势,为未来相关研究工作奠定了基础。

关键词：嗅觉神经系统视觉神经系统单模态感知决策跨模态协同决策仿生应用

基于Trans-nightSeg的夜间道路场景语义分割方法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第2期58卷 294-303页

作者：李灿林张文娇邵志文马利庄王新玥郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450000 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

针对夜间道路场景图像亮度低及缺乏带标注的夜间道路场景语义分割数据集的问题,提出夜间道路场景语义分割方法 Trans-nightSeg.使用TransCartoonGAN,将带标注的白天道路场景语义分割数据集Cityscapes转换为低光条件下的道路场景图像,两... 详细信息

针对夜间道路场景图像亮度低及缺乏带标注的夜间道路场景语义分割数据集的问题,提出夜间道路场景语义分割方法 Trans-nightSeg.使用TransCartoonGAN,将带标注的白天道路场景语义分割数据集Cityscapes转换为低光条件下的道路场景图像,两者共用同一个语义分割标注,丰富夜间道路场景数据集.将该结果和真实的道路场景数据集一并作为N-Refinenet的输入,N-Refinenet网络引入了低光图像自适应增强网络,提高夜间道路场景的语义分割性能.该网络采用深度可分离卷积替代普通的卷积,降低了计算量.实验结果表明,所提算法在Dark Zurich-test和Nighttime Driving-test数据集上的平均交并比(m IoU)分别达到56.0%和56.6%,优于其他的夜间道路场景语义分割算法.

关键词：图像增强语义分割生成对抗网络(GAN) 风格转换道路场景

基于CSI实例标准化的域泛化人体动作识别模型

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通信学报 2024年第6期45卷 196-209页

作者：王杨许佳炜王傲夏慧娟赵传信季一木安徽师范大学计算机与信息学院安徽芜湖241002 南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

为了实现完全不依赖目标域数据的Wi-Fi跨域人体动作感知,提出了一种基于CSI实例标准化的域泛化人体动作识别模型INDG-Fi。INDG-Fi使用实例标准化去除CSI特征表示的领域信息,接着构建共享特征提取的动作分类器和域分类器,并通过动作偏向... 详细信息

为了实现完全不依赖目标域数据的Wi-Fi跨域人体动作感知,提出了一种基于CSI实例标准化的域泛化人体动作识别模型INDG-Fi。INDG-Fi使用实例标准化去除CSI特征表示的领域信息,接着构建共享特征提取的动作分类器和域分类器,并通过动作偏向学习和对抗性的域学习,将编码层提取的特征偏向人体动作引起的信号特征,同时远离领域信号影响。为了让模型关注受人体动作影响更显著的子载波信号,在编码层中加入子载波注意力模块。实现结果表明,所提INDG-Fi在不可见的用户和位置的感知性能分别为97.99%和92.73%,能够实现鲁棒的跨域感知。

关键词：信道状态信息无线感知人体动作识别域泛化

格子Boltzmann方法多层网格负载均衡算法优化研究

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电子学报 2024年第09期 3097-3110页

作者：何鹏王良军张武朱文浩上海大学计算机工程与科学学院上海大学力学与工程科学学院

基于格子Boltzmann方法的多层网格局部加密技术，通过多尺度网格计算不同层次的流动特征，避免了单层均匀笛卡尔网格中的低效率与计算资源的浪费，但仍存在并行性能上的不良影响.本文考虑并行计算中的负载均衡效应，从单层网格出发，通... 详细信息

基于格子Boltzmann方法的多层网格局部加密技术，通过多尺度网格计算不同层次的流动特征，避免了单层均匀笛卡尔网格中的低效率与计算资源的浪费，但仍存在并行性能上的不良影响.本文考虑并行计算中的负载均衡效应，从单层网格出发，通过考虑多层网格的运算特点来研究基于负载均衡的网格划分方法 .同时，将网格划分与程序实现进行分离，在单层和多层网格中均完成了任意网格划分下的并行计算.在单层网格中，以二维血管流动的不同并行策略为例，研究了负载量划分与不同进程的各自时间开销的关系.在多层网格中，首先论述了多尺度网格在运算顺序上的特征，其次以三种不同的多层网格验证二维翼型绕流的计算结果，最后在每种网格中均使用三种不同的网格划分方法进一步探讨负载均衡与时间开销的关系.在128核的高性能计算平台上进行并行性能测试，强可扩展性可达到60%左右，弱可扩展性可达到82.78%.这种高可扩展性结果表明本文通过改进负载均衡性能，明显提升了多层网格计算中的并行性能.

关键词：格子Boltzmann方法多层网格大规模并行计算负载均衡

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一种快速自适应LBM多层网格生成方法

中国科学:物理学力学天文学 2024年

作者：何鹏王良军张武朱文浩上海大学计算机工程与科学学院上海大学力学与工程科学学院

基于笛卡儿网格的格子Boltzmann方法具有降低计算复杂度,易于自适应和处理复杂边界条件等优势,然而非贴体的特性导致在计算复杂几何或复杂流动时通常需要过大的网格量.为了缓解这个问题,对复杂几何进行局部的网格加密是一个有效的手段.... 详细信息

基于笛卡儿网格的格子Boltzmann方法具有降低计算复杂度,易于自适应和处理复杂边界条件等优势,然而非贴体的特性导致在计算复杂几何或复杂流动时通常需要过大的网格量.为了缓解这个问题,对复杂几何进行局部的网格加密是一个有效的手段.其中,实现局部网格加密的关键在于快速网格生成和不同尺度网格之间的映射关系.本文通过设计新的数据结构和基于射线交点算法,提出了一种新的快速网格生成算法,并将其应用在两种基本单元下的多层网格格子Boltzmann方法中,从而进一步发展高效的网格生成技术.考虑射线法的算法特性,经预处理后的射线,通过新的数据结构可大幅度减少需要检索的物面单元数量.对于两种基本单元下的几何自适应多层网格,格心格式通过叉树结构构建不同层之间的网格映射关系,格点格式通过背景网格重叠确定映射关系.在两种格式的网格结果中,格心格式的多层网格受加密次数的影响相对较小,在加密9次的千万网格点量级下达到约589万个/s网格点的生成效率.格点格式受加密次数的影响较大,但在千万量级下仍达到约66万个/s网格点的生成效率,比目前已有方法提高了约40倍的效率.最后通过二维圆柱绕流、三维圆球绕流和三维潜艇的绕流求解验证了网格算法的准确性.

关键词：格子Boltzmann方法快速网格生成多层网格数据结构

伪时空图卷积网络修复姿态引导的Transformer行人视频修复方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第4期36卷 552-564页

作者：唐福梅聂勇伟余嘉祺张青李桂清华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 中山大学计算机学院广州510006

为解决监控视频中被遮挡行人的修复问题,提出了一种基于人体姿态的行人视频修复方法,即先修复视频中残缺的行人姿态序列,然后在修补后的姿势序列的引导下修复视频帧中人体的缺失部分.该方法采用OpenPose从视频中提取被遮挡的人体姿态序... 详细信息

为解决监控视频中被遮挡行人的修复问题,提出了一种基于人体姿态的行人视频修复方法,即先修复视频中残缺的行人姿态序列,然后在修补后的姿势序列的引导下修复视频帧中人体的缺失部分.该方法采用OpenPose从视频中提取被遮挡的人体姿态序列,针对其因存在遮挡情况导致未识别出和未准确识别部分关节点的问题,提出了一种伪时空图卷积网络模型对缺失姿态进行修复,得到一个相对准确的姿态序列;基于修复后的姿态,提出了基于姿态序列引导的Transformer行人视频修复模型.在Human3.6M数据集上进行了测试,所提出的方法在4个指标PSNR,RMSE,SSIM,LPIPS上均比对比方法有提升,特别是RMSE指标提升了9.50%,LPIPS指标提升了21.67%.

关键词：深度学习图卷积神经网络 Transformer 人体姿态补全视频修复

格子Boltzmann方法多层网格负载均衡算法优化研究

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电子学报 2024年

作者：何鹏王良军张武朱文浩上海大学计算机工程与科学学院上海大学力学与工程科学学院

关键词：格子Boltzmann方法多层网格大规模并行计算负载均衡