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任意三粒子GHZ态和W态的概率隐形传态

电子科技大学学报 2024年第2期53卷 291-298页

作者：王浩圳谭晓青许青山包戴鹏伟暨南大学信息科学技术学院广州510632

构造了一个全新的由两个多粒子部分纠缠态组成的用于量子隐形传态(QT)的量子信道。利用构造的量子信道,提出了两个任意三粒子GHZ态和W态的受控概率隐形传态的三方方案。发送者执行贝尔态测量和单粒子测量,控制者执行贝尔态测量,接收者... 详细信息

构造了一个全新的由两个多粒子部分纠缠态组成的用于量子隐形传态(QT)的量子信道。利用构造的量子信道,提出了两个任意三粒子GHZ态和W态的受控概率隐形传态的三方方案。发送者执行贝尔态测量和单粒子测量,控制者执行贝尔态测量,接收者引入一个辅助粒子并执行相应酉操作,可实现任意三粒子GHZ态和W态的概率隐形传送。两个QT方案的总成功概率都是8d^(2)n^(2)(其中d和n是量子信道的系数)。

关键词：贝尔态测量部分纠缠态量子隐形传态酉操作

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基于视觉跟踪实时引导的传送带跟随方法

计算机集成制造系统 2024年第7期30卷 2350-2363页

作者：柳宁张治国李德平张嘉欢王高暨南大学信息科学技术学院广东广州510632 暨南大学智能科学与工程学院广东珠海519070

针对滚筒输送线场景下的机器人随线质检问题,提出一种基于视觉跟踪实时引导的传送带跟随方法,即通过定位相机跟踪待测目标的运动,实时引导机器人调整动作跟随运动目标并检测。首先,通过顶部固定相机获取包含待测目标的实时视频,构建多... 详细信息

针对滚筒输送线场景下的机器人随线质检问题,提出一种基于视觉跟踪实时引导的传送带跟随方法,即通过定位相机跟踪待测目标的运动,实时引导机器人调整动作跟随运动目标并检测。首先,通过顶部固定相机获取包含待测目标的实时视频,构建多目标跟踪(MOT)算法跟踪待测目标的位置与旋转角;然后,通过图像信息解算目标的6D位姿,进一步解算对应的机器人工作点坐标;最后,根据实时工作点坐标在线调整机器人动作,保持机器人末端与工作点重合,实现跟随检测。实验结果表明,所提方法可实现滚筒输送线场景下的机器人随线检测;相较于现有的基于目标检测的跟随方法,不存在跟随偏差累积问题。

关键词：传送带机器人视觉引导多目标跟踪

联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义分割

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电子科技大学学报 2024年第3期53卷 366-375页

作者：易清明王渝石敏骆爱文暨南大学信息科学技术学院广州510632 泰斗微电子科技有限公司广州510663

语义分割是当前场景理解领域的基础技术之一。现存的语义分割网络通常结构复杂、参数量大、图像特征信息损失过多和计算效率低。针对以上问题,基于编-解码器框架和离散小波变换,设计了一个联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义... 详细信息

语义分割是当前场景理解领域的基础技术之一。现存的语义分割网络通常结构复杂、参数量大、图像特征信息损失过多和计算效率低。针对以上问题,基于编-解码器框架和离散小波变换,设计了一个联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义分割网络MLWP-Net(Multi-Link Wavelet-Pooled Network),在编码阶段利用多连接策略并结合深度可分离卷积、空洞卷积和通道压缩设计了轻量级特征提取瓶颈结构,并设计了低频混合小波池化操作替代传统的下采样操作,有效降低编码过程造成的信息丢失;在解码阶段,设计了多分支并行空洞卷积解码器以融合多级特征并行实现图像分辨率的恢复。实验结果表明,MLWP-Net仅以0.74 MB的参数量在数据集Cityscapes和CamVid上分别达到74.1%和68.2%mIoU的分割精度,验证了该算法的有效性。

关键词：实时语义分割轻量级神经网络多连接特征融合小波池化多分支空洞卷积

复杂场景下机械臂多动作协同抓取策略方法研究

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信息与控制 2024年

作者：李德平洪楷宣柳宁王高暨南大学智能科学与工程学院暨南大学信息科学技术学院

在复杂和不确定的现实场景中，被抓取物体的无序、遮挡和自遮挡关系阻碍了机器人完成场景感知和精确抓取。研究人员提出了主动视觉框架来增强场景感知能力，通过协同视点调整和抓取以完成抓取任务，旨在紧密堆叠的场景中更好地获得场景... 详细信息

在复杂和不确定的现实场景中，被抓取物体的无序、遮挡和自遮挡关系阻碍了机器人完成场景感知和精确抓取。研究人员提出了主动视觉框架来增强场景感知能力，通过协同视点调整和抓取以完成抓取任务，旨在紧密堆叠的场景中更好地获得场景信息并分离对象。然而，目前大多数主动视觉与抓取动作都是自上而下的，这限制了机器人对场景的感知能力。本文提出了一种6自由度(DoF)姿态空间中主动视觉感知和抓取协同策略。该策略基于深度强化学习构建视点调整网络(VNet)、4DoF抓取网络(4GNet)和6DoF抓取网络(6GNet)来学习最优协作策略，并根据Q函数和约束选择合适的原始动作。为了将多个视点所捕获的信息融合，还提出了一种视点调整后场景融合方法，通过将多个视点捕获的场景信息集成到固定大小的高度图中来提高机器人的感知面积和质量。仿真结果表明，与自上而下的视点调整动作相比，单次视点调整的情况下，该方法获取到的场景面积增大了8.93%。为抓取提供了更全面的场景信息。在包含10个目标对象的杂乱场景中，抓取成功率达到了89.53%，与先进算法VPG相比，本文提出的方法在抓取成功率上提升了12.02%。

关键词：深度强化学习机械臂抓取主动感知视点融合

大数据驱动的快消品终端拜访“云-边”联动决策与优化

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机械工程学报 2024年第6期60卷 58-68页

作者：赵阔王皂琦潘臻信潘扬华张中飞屈挺暨南大学智能科学与工程学院珠海519070 暨南大学信息科学技术学院广州510000 暨南大学物联网与物流工程研究院珠海519070 暨南大学管理学院广州510000

随着我国的快消品消费市场快速增长,快消品公司的终端拜访成本显著增加,同时终端拜访场景面临着终端信息的实时获取、动态的决策与客户需求动态响应的问题。提出针对快消品终端拜访问题的“云边联动信息架构”,设计“动态云边联动机制”... 详细信息

随着我国的快消品消费市场快速增长,快消品公司的终端拜访成本显著增加,同时终端拜访场景面临着终端信息的实时获取、动态的决策与客户需求动态响应的问题。提出针对快消品终端拜访问题的“云边联动信息架构”,设计“动态云边联动机制”,同时结合深度强化学习算法优化系统决策。经试验仿真结果表明,有效地减少终端拜访人员的在途里程数。针对快消品终端拜访场景,能有效地提高公司终端拜访人员的服务水平,维系客情关系,从而达到提高销量、提升订单转化率等目的。

关键词：终端拜访联动决策强化学习

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利用可逆网络的音频藏图算法

西安电子科技大学学报 2024年第4期51卷 226-238页

作者：张晓虹项世军黄红斌暨南大学信息科学技术学院广东广州510632

可逆网络因其具有天然可逆的结构,非常适用于信息隐藏领域。图像能以生动直观、有层次的方式传递信息,而音频是一种广泛传播和使用的媒体文件,具有较大的嵌入容量,因此在音频中隐藏图像具有较高的研究和应用价值。在音频藏图任务中,如... 详细信息

可逆网络因其具有天然可逆的结构,非常适用于信息隐藏领域。图像能以生动直观、有层次的方式传递信息,而音频是一种广泛传播和使用的媒体文件,具有较大的嵌入容量,因此在音频中隐藏图像具有较高的研究和应用价值。在音频藏图任务中,如何表征音频和图像数据以及如何在减少音频失真的同时提高重建图像的质量是两个重要的问题。针对这两个问题,提出了一种基于可逆网络的音频藏图算法。对于数据特征表示,受到JPEG图像压缩中数据处理方法的启发,提出了图像特征提取与表示模块,该模块对彩色图像依次进行分块离散余弦变换、锯齿扫描和高低频分离操作,提取出图像的频域特征并得到其一维表示。此外,为了减少音频失真并提高重建图像的质量,利用小波变换分离音频的高低频分量并引入可逆网络将秘密图像嵌入到载体音频的高频区域中。实验结果表明,所提出的算法在实现高嵌入率的同时,能生成质量更高的隐写音频以及重建出更加还原的彩色图像,且算法具有较高的安全性。

关键词：隐写图像隐藏可逆网络小波变换离散余弦变换

基于CNN计算局部复杂度的可逆信息隐藏算法

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计算机学报 2024年第4期47卷 776-789页

作者：胡润文项世军李晓龙欧博暨南大学信息科学技术学院/网络空间安全学院广州510632 北京交通大学信息科学研究所北京100044 湖南大学信息科学与工程学院长沙410082

在可逆信息隐藏领域,选择较小的预测误差有助于减少信息嵌入过程引起的失真.现有选择方法主要计算预测误差的局部复杂度,将信息嵌入到局部复杂度小的预测误差中.这些局部复杂度计算方法只使用部分相邻像素计算局部复杂度,且计算方法与... 详细信息

在可逆信息隐藏领域,选择较小的预测误差有助于减少信息嵌入过程引起的失真.现有选择方法主要计算预测误差的局部复杂度,将信息嵌入到局部复杂度小的预测误差中.这些局部复杂度计算方法只使用部分相邻像素计算局部复杂度,且计算方法与预测部分使用的预测器无关,因此其选择性能有待提高.本文提出了一种基于CNN的局部复杂度计算方法LCCN,该方法与预测部分的预测器相关,可以使用更多的相邻像素计算局部复杂度,提高局部复杂度与预测误差的相似性.与现有的局部复杂度计算方法相比,所提LCCN利用了CNN的多感受野特性和深度学习的全局优化能力,能使用更多相邻像素计算局部复杂度,从而选择更多数值较小的预测误差,提高嵌入算法性能.此外,我们还提出了一种适用于LCCN的两阶段RDH方案,该方案可以将LCCN应用于多种嵌入方法.实验结果表明,与现有的几种局部复杂度计算方法相比,本文所提方法在标准测试图像和Kodak数据集上嵌入性能更好,在基于LPVO的嵌入技术中,本文所提LCCN模型嵌入10000bits后图像Lena的PSNR为62.09dB,分别高于LV、FV、EE和LAE算法1.05dB、1.02dB、0.78dB和0.90dB.与现有的先进RDH算法比较,本文所提LCCN模型在不同图像上均取得较好效果.

关键词：可逆信息隐藏局部复杂度深度学习卷积神经网络预测误差隐私计算

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一种MCT门量子可逆线路分解与优化方法

电子科技大学学报 2024年第1期53卷 155-160页

作者：张苏嘉管致锦杨雪婷仰恩大学工程技术学院泉州362014 南通大学信息科学技术学院南通226019

为提高可逆线路中MCT门的分解和优化效率,提出了一种MCT门的优化分解方法,根据该方法得出MCT分解模板并验证了正确性。基于该模板给出了相应的分解与优化算法,算法对MCT门分解出的Toffoli线路进行分类,使用优化分解模板将其分解为NCV线... 详细信息

为提高可逆线路中MCT门的分解和优化效率,提出了一种MCT门的优化分解方法,根据该方法得出MCT分解模板并验证了正确性。基于该模板给出了相应的分解与优化算法,算法对MCT门分解出的Toffoli线路进行分类,使用优化分解模板将其分解为NCV线路。该算法的时间复杂度为O(m),优于传统算法的复杂度O(m2)。通过对控制位m∈{3,10}的MCT门与Benchmark可逆线路的实验,验证了该算法优化和分解的有效性。

关键词：电路优化 MCT门 NCV门量子电路可逆逻辑综合

面向部分工序无序加工的柔性作业车间批量调度方法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第10期52卷 51-63页

作者：柳宁华天标王高陈法明暨南大学信息科学技术学院广东广州510632 暨南大学智能科学与工程学院广东珠海519070

实际的车间调度问题往往具有更高的复杂度,调度算法需要考虑更多的约束条件,因此增加了问题的求解难度。为解决柔性作业车间批量调度场景中不同批次、不同工序之间可以无序加工的难题,进而突破现有车间机器使用率低、同类型机器负载不... 详细信息

实际的车间调度问题往往具有更高的复杂度,调度算法需要考虑更多的约束条件,因此增加了问题的求解难度。为解决柔性作业车间批量调度场景中不同批次、不同工序之间可以无序加工的难题,进而突破现有车间机器使用率低、同类型机器负载不均衡的难点,文中构建了一种面向部分工序无序加工的柔性作业车间等量分批调度模型。首先,基于广泛使用的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),提出了一种融合批次、批量和工序排序信息的两段编码结构,采用优先级规则方法获得初始种群,并以最小化完工时间、机器负载均衡率、机器总负荷为优化目标,采用贪心算法求解模型最优值,进而动态构建不同批次的加工路径;然后,对优化目标函数进行排序,再逐步加入非支配排序过程,以解决多个优化目标函数之间难以同时优化的问题,提高求解效率;最后,以某印刷包装企业的木制品加工车间为例,面向现场作业信息,采用仿真手段实现调度过程。结果表明,与优先级调度规则相比,文中所提方法的完工时间平均缩短了6.6%、机器负载均衡方差平均减小了10.7%,文中所提方法的机器负载均衡方差比遗传算法平均减小了53.3%,从而验证了文中方法的可行性,且该方法可以满足印刷包装企业柔性作业车间的高性能调度需求。

关键词：工序无序加工批量划分柔性作业车间多目标优化 NSGA-Ⅱ