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基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型

吉林大学学报（工学版） 2024年第2期54卷 516-523页

作者：李雄飞宋紫萱朱芮张小利吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

为精准识别双时相遥感图像的变化区域,提出了一种基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型。该模型在源图像特征提取阶段构造多尺度输入金字塔,接受多层次的感受野,增强对特征信息的感知;并通过对深层差异特征进行多尺度计算,实现精准定... 详细信息

为精准识别双时相遥感图像的变化区域,提出了一种基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型。该模型在源图像特征提取阶段构造多尺度输入金字塔,接受多层次的感受野,增强对特征信息的感知;并通过对深层差异特征进行多尺度计算,实现精准定位变化区域与充分挖掘细节信息间的平衡;同时融合网络不同层级的差异特征检测结果,极大程度识别并保留语义变化信息。实验结果表明:本文模型在主观评价与客观指标上都具有良好的表现效果。

关键词：变化检测多尺度融合遥感图像深度学习

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面向三维多目标追踪的运动补偿优化方法

电子学报 2024年第2期52卷 528-539页

作者：王顺洪张昱沈江楠吉建民张燕咏中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

三维多目标追踪是自动驾驶系统中的关键模块之一,其结果的优劣主要取决于追踪模块中数据关联过程的准确度.现有的追踪方法大多从外观特征或运动特征出发计算两帧之间物体的相似度,而基于运动特征的方法通常根据当前帧和历史帧三维包围... 详细信息

三维多目标追踪是自动驾驶系统中的关键模块之一,其结果的优劣主要取决于追踪模块中数据关联过程的准确度.现有的追踪方法大多从外观特征或运动特征出发计算两帧之间物体的相似度,而基于运动特征的方法通常根据当前帧和历史帧三维包围框之间的交并比(Intersection over Union,IoU)进行关联,然而这种方式在观测点物体自身运动时存在严重缺陷.在观测点物体自身进行运动时,观测到的两帧数据将处于不同的局部坐标系,导致无法使用运动模型准确预测已追踪物体在下一帧中的位置.本文针对上述问题,通过引入观测点自身的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)或全球定位系统(Global Positioning System,GPS)数据,在一帧数据到达之后计算当前帧局部坐标系与上一帧局部坐标系之间的旋转和平移关系,并对已追踪的物体状态按得到的坐标变换关系进行运动补偿,使其抵消因观测点自身运动造成的偏移量.这种运动补偿增强了追踪模块的数据关联环节,提高追踪时三维包围框的关联成功率,降低误关联数量,改善三维多目标追踪的精度.在相关追踪框架及KITTI数据集上的原型验证表明,所提的运动补偿优化方法实现了1%左右的精度提升.

关键词：自动驾驶运动补偿三维多目标追踪运动特征全球定位系统惯性测量单元

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面向非稳态场景的生命体征监测优化方法

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 481-493页

作者：邱杰凡徐一帆徐瑞吉周栋利池凯凯浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信... 详细信息

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信号的干扰,使得该技术在非稳态场景中的应用受到限制.提出一种基于人体运动状态识别的非稳态场景体征监测方法,以best-effort方式实现了存在大幅度肢体动作的场景中对体征信息的监测,并且能够识别对应的动作类型.首先,根据运动特征计算出带有距离-主导速度信息的特征频谱图.其次,使用一种滑动窗口采样方法以采集连续样本.随后训练ResNet-18网络来识别运动状态以及分类运动类型.最后,基于运动状态分类结果,在运动间歇期提取信号的相位信息,采用变分模态分解算法进行呼吸速率和心率的提取.实验结果表明,训练后的网络可以精确地识别运动状态和运动类型,识别准确率接近97%,识别延迟小于1.1 s.对呼吸和心率的监测结果的平均绝对误差(MAD)下降到1.7 bpm和3.4 bpm.

关键词：毫米波雷达生命体征监测运动状态识别滑动窗口采样残差网络变分模态分解

边缘计算环境中基于规划图的服务组合修复方法

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控制与决策 2024年第7期39卷 2438-2446页

作者：高志浩李静祝铭刘彤阳鲁瑞山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 澳大利亚国立大学工程与计算机科学学院堪培拉2601

在云计算和边缘计算环境中,通过提取和组合可用的服务以满足用户需求已成为常见的做法.然而,当前的方法难以应对由于用户需求变化或外部环境变动导致的组合失效问题.为了应对这一挑战,提出一种边缘计算环境中基于规划图的服务组合及其... 详细信息

在云计算和边缘计算环境中,通过提取和组合可用的服务以满足用户需求已成为常见的做法.然而,当前的方法难以应对由于用户需求变化或外部环境变动导致的组合失效问题.为了应对这一挑战,提出一种边缘计算环境中基于规划图的服务组合及其修复方法.首先,结合移动路径模型和规划图方法完成服务组合过程,通过规划图的构建可以有效地评估和选择适合用户需求的服务组合.当服务集合发生变化或用户目标更改时,能够在现有的规划图基础上生成新的解决方案,以满足用户的需求.这种修复方法能够实时适应云边环境中的变化,提高系统的灵活性和可靠性.经过实验测试发现,所提出的修复方法相较于重新规划具有更好的性能表现,并验证了修复方法在组合失效问题上的有效性和实用性.

关键词：服务组合规划图服务组合修复边缘计算服务质量服务时延

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基于大模型的具身智能系统综述

自动化学报 2024年

作者：王文晟谭宁黄凯张雨浓郑伟诗孙富春中山大学计算机学院清华大学计算机科学与技术系

得益于近期拥有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展,基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的效果,展现出了强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景.文章对基于大模型的具身智能的工作进行了综述,首先介绍了大模型在具身智... 详细信息

得益于近期拥有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展,基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的效果,展现出了强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景.文章对基于大模型的具身智能的工作进行了综述,首先介绍了大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用,其次对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级、动作级四个级别的控制进行了较为全面的总结,随后对不同具身智能系统架构进行介绍,并总结了具目前具身智能模型的数据来源,包括模拟器、模仿学习以及视频学习,最后对基于大语言模型的具身智能系统的面临的挑战与发展方向进行讨论与总结.

关键词：大语言模型大型视觉模型基础模型具身智能机器人

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基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法

通信学报 2024年第2期45卷 225-239页

作者：张睿张鹏云孙超利太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

为进一步提高语音增强模型的自学习及降噪能力,提出基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法。该方法设计了语音信号多空间域映射及融合机制,实现信号实复数关联关系的挖掘;围绕模型卷积池化运算特点,提出了复数神经架构搜索机制,通... 详细信息

为进一步提高语音增强模型的自学习及降噪能力,提出基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法。该方法设计了语音信号多空间域映射及融合机制,实现信号实复数关联关系的挖掘;围绕模型卷积池化运算特点,提出了复数神经架构搜索机制,通过设计的搜索空间、搜索策略及评估策略,高效自动地构建出语音增强模型。实验搜索到的最优语音增强模型与基线模型的对比泛化实验中,语音质量客观评价(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)两大指标较最优基线模型均最大提升5.6%,且模型参数量最低。

关键词：语音增强模型复数空间域映射多域融合复数神经架构搜索低成本评估

基于电子舌和电子眼信息融合的贝母品种快速辨识方法

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食品工业科技 2024年第18期45卷 9-18页

作者：马景余孙涛王彦荣李鑫曾婉晴王志强山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255049

贝母是一种应用广泛的中药材,其来源复杂,品种繁多,不同品种之间具有相似的外形特征,传统方法难以分辨。为实现贝母品种的快速、客观鉴别,本文提出了一种基于电子舌和电子眼结合深度学习模型的贝母品种快速辨识方法。分别使用电子舌、... 详细信息

贝母是一种应用广泛的中药材,其来源复杂,品种繁多,不同品种之间具有相似的外形特征,传统方法难以分辨。为实现贝母品种的快速、客观鉴别,本文提出了一种基于电子舌和电子眼结合深度学习模型的贝母品种快速辨识方法。分别使用电子舌、电子眼采集不同品种贝母的味觉指纹信息以及视觉图像信息。针对电子舌采集信号,采用基于因果注意力机制改进的Transformer编码器提取信号中的时间序列特征,提高对局部特征的提取能力。针对电子眼采集图像,采用基于坐标注意力机制改进的ShuffleNetV2网络提取图像不同区域的形态特征并抑制其背景噪声。提出一种特征加权融合分类模块,对电子舌和电子眼提取的特征信息进行自适应加权融合,并实现对融合特征的分类识别。结果表明,基于信息融合方法相较于单独采用电子舌和电子眼具有更好的分类效果,其测试准确率达到了98.4%。本研究为贝母品种的快速鉴别提供了一种新方法,并可为其它中药材的品种分类和溯源分析提供研究思路。

关键词：电子舌电子眼 ShuffleNetV2 Transformer 注意力机制贝母

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局部加全局视角遮挡人脸表情识别方法

计算机工程与应用 2024年第13期60卷 180-189页

作者：南亚会华庆一西北大学信息科学与技术学院西安710127 吕梁学院计算机科学与技术系山西吕梁033001

实际场景中各种遮挡增加了表情识别难度。为此,提出一种滑块局部加权卷积注意力和全局注意力池化的视觉Transformer结合的方法来解决遮挡问题。利用主干网络提取表情特征图,将表情特征图裁剪成多个区域块,利用局部Patch注意力单元通过... 详细信息

实际场景中各种遮挡增加了表情识别难度。为此,提出一种滑块局部加权卷积注意力和全局注意力池化的视觉Transformer结合的方法来解决遮挡问题。利用主干网络提取表情特征图,将表情特征图裁剪成多个区域块,利用局部Patch注意力单元通过自适应计算局部特征的注意力权重来感知被遮挡的区域,提取表情局部特征。同时,表情特征图转换成Patch块,通过Patch级和Token级注意力池化的视觉Transformer,从全局角度捕获Patch块之间的相互作用和相关性。引导模型强调最具区别性的特征,而忽略遮挡减少不相关特征的影响。在三个表情数据集及其遮挡子集和一个遮挡数据集上进行实验,结果表明所提模型在遮挡表情识别上优于现有方法。

关键词：遮挡人脸表情识别滑块局部卷积注意力 Patch注意力池化 Token注意力池化 vision Transformer

基于类别对抗联合学习的跨提示自动作文评分方法

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计算机研究与发展 2024年

作者：张春云赵洪焱邓纪芹崔超然董晓琳陈竹敏山东财经大学计算机科学与技术学院山东省数字媒体重点实验室(山东财经大学) 山东大学计算机科学与技术学院

自动作文评分能够有效减轻教师的作文评阅负担并为学生提供客观、及时的反馈，是自然语言处理在教育领域的一项重要应用.跨提示自动作文评分旨在学习一个可迁移的自动评分模型，使之能够有效为目标提示的作文评分.然而，现有的跨提示自... 详细信息

自动作文评分能够有效减轻教师的作文评阅负担并为学生提供客观、及时的反馈，是自然语言处理在教育领域的一项重要应用.跨提示自动作文评分旨在学习一个可迁移的自动评分模型，使之能够有效为目标提示的作文评分.然而，现有的跨提示自动作文评分大都是面向目标提示数据可见的场景，通过将源提示和目标提示的特征分布进行对齐学习提示不变特征表示来学习可迁移到目标提示的评分模型，但是这类方法无法应用于目标提示数据不可见的场景.面向目标提示数据不可见的场景，提出一种基于类别对抗联合学习的跨提示自动作文评分方法.一方面，通过对分类和回归联合任务进行联合建模学习2个任务的共享特征，从而实现二者性能的相互促进；另一方面，不同于现有方法采用提示无关特征来提升模型泛化性能，针对不同提示的类别分布差异引入类别对抗策略，通过对不同提示进行类别级特征对齐学习不同提示间的细粒度不变特征表示，从而提升模型泛化性能.将所提出方法用于自动学生评估奖（ASAP）和ASAP++数据集，分别对作文的总体评分和属性评分进行预测.实验结果表明，与6种经典方法相比，在平方卡帕指标上取得最好的实验效果.

关键词：自动作文评分跨提示类别对抗联合建模领域泛化