检索结果-南通市图书馆

基于多重信息融合与轨迹关联修正的多目标跟踪方法

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控制与决策 2024年第6期39卷 1888-1896页

作者：田嘉意李辉李赛宇陈双敏刘云青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

一阶段多目标跟踪框架由于可以有效提升算法跟踪效率而备受关注,然而该框架在提升效率的同时忽略了检测与关联任务间信息的交互,且目标遮挡的频发会导致轨迹碎片的增加,从而影响跟踪效果.针对这些问题,提出基于多重信息融合与轨迹关联... 详细信息

一阶段多目标跟踪框架由于可以有效提升算法跟踪效率而备受关注,然而该框架在提升效率的同时忽略了检测与关联任务间信息的交互,且目标遮挡的频发会导致轨迹碎片的增加,从而影响跟踪效果.针对这些问题,提出基于多重信息融合与轨迹关联修正的多目标跟踪方法.通过无锚一阶段主干网络,在检测器上另外建立跟踪分支预测跟踪偏移量和嵌入特征信息;设计中和匹配关联模块优化跨帧特征匹配方式,协调检测与关联任务,提升两任务间信息交互能力;采用多重信息融合模块,对时空多层次特征进行融合以获得更加丰富的特征信息;提出轨迹关联修正网络处理因遮挡造成的轨迹碎片,通过改进数据关联方式评估碎片与检测低分目标关系,尝试找回遮挡目标轨迹;将提出的算法在MOT16和MOT17数据集上进行评估,并与其他优异的算法定量比较.通过分析实验结果可以发现,所提出的方法能有效缓解关键性问题,提升算法整体性能.

关键词：多目标跟踪轨迹碎片嵌入特征中和匹配多重信息融合轨迹关联修正

基于时空感知Transformer的交通流预测模型

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电子测量技术 2024年第10期47卷 85-92页

作者：鲁思源沈琴琴包银鑫高锐锋施佺南通大学交通与土木工程学院南通226019 南通大学信息科学技术学院南通226019

交通流预测是智能交通系统的一个热点研究领域,其根本挑战是对交通数据中复杂的时空相关性进行有效建模。针对大部分现有时空Transformer模型在构建时空相关性矩阵时忽略了时间趋势性和空间异质性的重要影响的问题,提出一种基于时空感知... 详细信息

交通流预测是智能交通系统的一个热点研究领域,其根本挑战是对交通数据中复杂的时空相关性进行有效建模。针对大部分现有时空Transformer模型在构建时空相关性矩阵时忽略了时间趋势性和空间异质性的重要影响的问题,提出一种基于时空感知Transformer的交通流预测模型。首先,采用改进的时空感知自注意力机制挖掘交通流数据中潜在的时间趋势性和空间异质性特征,建立精确的时空相关性矩阵以获取全局时空特征;然后,使用多尺度扩散卷积模拟交通流在路网中的多阶扩散过程,捕获节点多邻域范围的局部空间特征;最后,采用多元特征融合模块对捕获的时空特征进行自适应融合并输出预测结果。在PeMS04和PeMS08两个真实交通数据集上进行实验,结果表明,与最近提出的RPConvformer、ASTGNN、PDFormer等基于Transformer的基线模型相比,新模型的平均绝对误差分别降低了8.0%、6.5%和2.0%。

关键词：交通流预测时空相关性 Transformer 自注意力机制扩散卷积

融合信息检索和深度模型特征的软件缺陷定位方法

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软件学报 2024年第7期35卷 3245-3264页

作者：申宗汶牛菲菲李传艺陈翔李奇葛季栋骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

构建自动化的缺陷定位方法能够加快程序员利用缺陷报告定位到复杂软件系统缺陷代码的过程.早期相关研究人员将缺陷定位视为检索任务,通过分析缺陷报告和相关代码构造缺陷特征,并结合信息检索的方法实现缺陷定位.随着深度学习的发展,利... 详细信息

构建自动化的缺陷定位方法能够加快程序员利用缺陷报告定位到复杂软件系统缺陷代码的过程.早期相关研究人员将缺陷定位视为检索任务,通过分析缺陷报告和相关代码构造缺陷特征,并结合信息检索的方法实现缺陷定位.随着深度学习的发展,利用深度模型特征的缺陷定位方法也取得了一定效果.然而,由于深度模型训练的时间成本和耗费资源相对较高,现有基于深度模型的缺陷定位研究方法存在实验搜索空间和真实情况不符的情况.这些研究方法在测试时并没有将项目下的所有代码作为搜索空间,而仅仅搜索了与已有缺陷相关的代码,例如DNNLOC方法、DeepLocator方法、DreamLoc方法.这种做法和现实中程序员进行缺陷定位的搜索场景是不一致的.致力于模拟缺陷定位的真实场景,提出了一种融合信息检索和深度模型特征的TosLoc方法进行缺陷定位.TosLoc方法首先通过信息检索的方式检索真实项目的所有源代码,确保已有特征的充分利用;再利用深度模型挖掘源代码和缺陷报告的语义,获取最终定位结果.通过两阶段的检索,TosLoc方法能够对单个项目的所有代码实现快速缺陷定位.通过在4个常用的真实Java项目上进行实验,TosLoc方法能够在检索速度和准确性上超越已有基准方法.与最优基准方法DreamLoc相比,TosLoc方法在消耗DreamLoc方法35%的检索时间下,平均MRR值比DreamLoc方法提高了2.5%,平均MAP值提高了6.0%.

关键词：缺陷定位缺陷报告信息检索深度学习检索空间

面向青花瓷碎片图像的U-Net++拼接网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 379-387页

作者：张海波寇姣姣杨兴海琳琦周明全耿国华西北大学信息科学与技术学院西安710127 北京师范大学信息科学与技术学院北京100875

针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼... 详细信息

针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼接结果;最后以图像粗拼接结果作为先验信息,在内容校正阶段改进现有的U-Net,利用U-Net++细化粗拼接结果,得到最终图像精确拼接.以青花瓷碎片图像数据集与相关经典方法进行实验的结果表明,在3个评价指标中,所提方法的峰值信噪比提高约13%,均方根误差降低约33%,均方误差降低57%左右;该方法具有较小的误差比,不仅能够提高图像拼接质量,而且表现出较好的鲁棒性.

关键词：图像拼接 U-Net++ 单应性矩阵估计内容校正青花瓷碎片

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融合稀疏约束的双向k近邻粗糙集模型

小型微型计算机系统 2024年第10期45卷 2370-2377页

作者：樊晓雪尹涛陆杨鞠恒荣丁卫平南通大学信息科学与技术学院江苏南通226019

k近邻粗糙集作为邻域粗糙集的拓展,被广泛应用于知识发现等领域.k近邻粗糙集模型的粒度构建是选取最近的k个样本.然而,传统k近邻粒度不能有效处理样本分布不均匀的数据.此外,单向粒度构建方法也会导致部分离群点被归入到粒度模型中,增... 详细信息

k近邻粗糙集作为邻域粗糙集的拓展,被广泛应用于知识发现等领域.k近邻粗糙集模型的粒度构建是选取最近的k个样本.然而,传统k近邻粒度不能有效处理样本分布不均匀的数据.此外,单向粒度构建方法也会导致部分离群点被归入到粒度模型中,增加了粒度的不确定性.为了解决上述问题,提升粒度模型的稳定性,本文提出了一种融合稀疏约束的双向k近邻粗糙集模型.首先,通过稀疏约束模型刻画样本之间联系,选取紧密关联的样本构造稀疏双向k近邻粒度.然后,基于双向互邻信息策略,剔除模型中不符合该策略的样本.最后,通过条件熵与互信息熵刻画粒度的不确定性程度.UCI数据集的实验结果证明,本文提出的融合稀疏约束的双向k近邻粗糙集模型能够降低信息的不确定性,也为k近邻粗糙集模型的改进提供了新的方向.

关键词： k近邻粗糙集稀疏约束双向策略条件熵互信息熵

聚苯胺包覆的硫化锌-碳纳米管用作正极载体材料提高锂硫电池性能

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材料导报 2024年第1期38卷 10-16页

作者：周宇祥施天宇赵晨媛尹海宏宋长青郁可南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 华东师范大学物理与电子科学学院极化材料与器件教育部重点实验室上海200241

随着石油等化石燃料的逐渐枯竭,人们对绿色能源和电动汽车的需求持续增长,可循环的电能储存系统也得到了快速发展。然而,传统的锂离子电池已接近理论极限,因而寻找开发下一代电池电极材料受到了极大的关注。锂硫电池因为具备出色的理论... 详细信息

随着石油等化石燃料的逐渐枯竭,人们对绿色能源和电动汽车的需求持续增长,可循环的电能储存系统也得到了快速发展。然而,传统的锂离子电池已接近理论极限,因而寻找开发下一代电池电极材料受到了极大的关注。锂硫电池因为具备出色的理论比容量和能量密度、环境友好、成本低廉等优点而备受关注。然而,锂硫电池中活性硫及其放电产物导电性差、可溶性多硫化物在电极间穿梭、体积膨胀等问题导致电池的反应动力学缓慢、容量迅速下降。为了解决这些问题,有必要对硫正极进行合理设计,研究表明引入碳纳米结构(如碳纳米管、碳纳米纤维、介孔碳、石墨烯等)作为骨架负载硫能提高锂硫电池的性能。这些碳骨架具有多层次的交叠多孔结构、大比表面积和高电子迁移率等优势,为离子提供迁移通道的同时能形成物理屏障限制多硫化物的迁移,进而抑制穿梭效应改善电池的循环稳定性。但是由于碳纳米结构的非极性特点,多硫化物与碳骨架之间的相互作用较弱,只能通过物理相互作用抑制多硫化物的穿梭。为了提高抑制效果,可以将极性材料(如金属氧化物、硫化物等)与碳纳米结构进行耦合,这样就兼具了极性材料和碳纳米结构的优点。极性材料与多硫化物的相互作用较强,同时碳纳米结构的高导电性和物理屏障作用亦得以保留,因而能大幅减缓穿梭效应,提高锂硫电池的循环稳定性和倍率性能。此外,多种导电聚合物,如聚吡咯(PPy)、聚噻吩(PTh)和聚苯胺(PANI)等,亦能作为包覆层或导电载体改善锂硫电池的循环性能和倍率性能。其中聚苯胺(PANI)具有导电性高、易合成、共形性好等特点,作为包覆层能有效地防止多硫化物向外扩散,提高电子的迁移率,从而保证电池的长期循环稳定性。本工作制备了一种ZnS-CNTs/S@PANI正极材料来抑制上述缺陷,提高锂硫电池性能,该正极材料以ZnS修饰的CNTs为骨架来负载硫,再在外层包覆聚苯胺(PANI)导电聚合物制备而成。该正极材料中由碳纳米管构成的导电网络有利于电子的快速迁移,并能容纳循环过程中硫的体积膨胀;ZnS量子点的修饰在碳纳米管表面增加了大量极性位点,能够增强对多硫化物的吸附,进而抑制穿梭效应;外侧的聚苯胺作为极性导电包覆层有利于提高电极整体的导电性,增强对多硫化物的吸附,并且能够通过物理限制效应防止活性材料流失。因此该正极材料表现出良好的电池性能,其初始比容量在0.5 C时为952.33 mAh·g^(-1),经过150次循环后比容量为776.37 mAh·g^(-1),容量保持率为81.52%。其在2 C倍率下的放电容量为633.62 mAh·g^(-1),优于CNTs/S和ZnS-CNTs/S电极。该结果证明了ZnS-CNTs/S@PANI正极材料具备优异的锂硫电池性能,为了锂硫电池向实用化发展提供了一种正极制备方案。

关键词：锂硫电池硫化锌正极聚苯胺

基于PROSAIL模型的青贮玉米叶面积指数反演

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农业机械学报 2024年第8期55卷 205-213页

作者：汪彦龙王钧崔婷甘肃农业大学信息科学技术学院兰州730070

精准且高效地估算区域内的玉米叶面积指数(LAI),对于田间管理决策、地物产量预测以及实施精准农业具有至关重要的意义。针对多尺度、大范围遥感反演中存在的尺度效应、精度低、普适性差等问题,本文以张掖市民乐县青贮玉米实验田为研究区... 详细信息

精准且高效地估算区域内的玉米叶面积指数(LAI),对于田间管理决策、地物产量预测以及实施精准农业具有至关重要的意义。针对多尺度、大范围遥感反演中存在的尺度效应、精度低、普适性差等问题,本文以张掖市民乐县青贮玉米实验田为研究区,选取青贮玉米为研究对象,基于Landsat-8高光谱和Modis多光谱遥感影像,并结合地面实测数据。通过对PROSAIL模型的输入参数进行局部和全局敏感性分析,构建出青贮玉米在多个生育期内的冠层反射率-LAI的查找表和最小寻优代价函数的反演策略,确定研究区域的最佳LAI反演模型,并利用青贮玉米不同生育期内的实测值完成了反演结果的精度验证及线性拟合。结果表明:LAI反演结果总体较好,拟合精度较高,与实测值之间有较强的相关性,拔节期、抽雄期、成熟期最优决定系数R2分别为0.85、0.91、0.90;均方根误差(RMSE)分别为0.35、0.58、0.51。因此,基于多源高光谱遥感数据结合PROSAIL模型的反演策略可为作物参数反演提供新的科学依据和方法。

关键词：青贮玉米叶面积指数 PROSAIL模型反演策略高光谱数据

基于改进ShuffleNet V2的室内可见光指纹定位算法

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中国激光 2024年第13期51卷 191-203页

作者：曲佳王旭东吴楠大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

为增强室内可见光定位系统准确性及实时性,提出了基于改进ShuffleNet V2神经网络的可见光指纹定位算法。该算法使用参考节点的接收信号强度和到达角度作为联合指纹特征,并使用接收器坐标作为训练标签来创建指纹数据库。通过消融实验,改... 详细信息

为增强室内可见光定位系统准确性及实时性,提出了基于改进ShuffleNet V2神经网络的可见光指纹定位算法。该算法使用参考节点的接收信号强度和到达角度作为联合指纹特征,并使用接收器坐标作为训练标签来创建指纹数据库。通过消融实验,改进了ShuffleNet V2网络结构,将指纹数据库引入改进ShuffleNet V2网络训练,实现不同数据通道之间的信息交流,提高了神经网络的特征提取能力。为比较和分析其他多种可见光室内定位算法的性能,体现所提算法的技术优势,进行了仿真实验,在室内5 m×5 m×3 m的定位场景下,提出的定位算法平均定位时间为174 ms,平均定位误差为2.30 cm,同时针对室内不同高度的定位精度也达到厘米级。

关键词：光通信室内可见光定位 ShuffleNet V2网络指纹定位接收信号强度到达角度

NDN-AdHoc网络中基于多属性决策的可靠转发策略

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通信学报 2024年第5期45卷 151-164页

作者：韩江萍汪浩东杨佳宇薛开平李健中国科学技术大学网络空间安全学院安徽合肥230027 中国科学技术大学信息科学技术学院安徽合肥230027

为了应对传统自组织网络高度动态拓扑、短寿命连接等特性导致的传输失效问题,基于命名数据网络(NDN)架构,设计了一种联合链路稳定性和内容可达性的可靠转发(RF-LSCA)策略。该策略基于多属性决策方法,综合考虑链路持续时间、节点间距离... 详细信息

为了应对传统自组织网络高度动态拓扑、短寿命连接等特性导致的传输失效问题,基于命名数据网络(NDN)架构,设计了一种联合链路稳定性和内容可达性的可靠转发(RF-LSCA)策略。该策略基于多属性决策方法,综合考虑链路持续时间、节点间距离和内容可达性3个关键属性,从而更加精确地选择最优转发节点,提升了内容传输性能;此外,鉴于单一最优路径可能存在的不稳定性,该策略进一步将决策模型与概率转发思想相结合,设计了兼具低开销与高可靠性的冗余转发机制。这一设计充分利用了NDN的多路径特性,以保障移动环境下的内容传输性能。通过仿真实验验证,所提RF-LSCA在内容获取平均时延、平均跳数、内容满足率等多个关键性能指标上优于现有策略,充分证明了其在提高NDN-AdHoc网络传输效率方面的优越性。

关键词：命名数据网络转发策略多属性决策概率转发