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基于双特征提取网络的复杂环境车道线精准检测

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吉林大学学报（工学版） 2024年第7期54卷 1894-1902页

作者：张云佐郑宇鑫武存宇张天石家庄铁道大学信息科学与技术学院石家庄050043 石家庄铁道大学河北省电磁环境效应与信息处理重点实验室石家庄050043

为解决现有方法在复杂环境中检测精度低的问题,提出了一种基于双特征提取网络的复杂环境车道线精准检测算法。首先,搭建双特征提取网络,获取不同尺度的特征图,提取更有效的特征,提高模型在复杂环境下的特征提取能力。然后,构建跨通道联... 详细信息

为解决现有方法在复杂环境中检测精度低的问题,提出了一种基于双特征提取网络的复杂环境车道线精准检测算法。首先,搭建双特征提取网络,获取不同尺度的特征图,提取更有效的特征,提高模型在复杂环境下的特征提取能力。然后,构建跨通道联合注意力模块,提高模型对车道线细节的关注度,抑制无用信息。最后,结合改进的空洞空间金字塔池化模块扩大图像感受野,提高模型对上下文信息的利用率,以强化算法的检测能力。经实验验证,本文算法在CULane数据集上的F_(1)-measure达到了72.43%,相比于基线模型提升了4.03%,在复杂的场景中对车道线进行检测时效果提升明显。

关键词：计算机应用车道线检测双特征提取多尺度跨通道联合注意力

联合遗传算法和强化学习的虚拟网络功能映射与调度方法

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西安交通大学学报 2024年第8期58卷 175-184页

作者：刘光远曹晶仪杜婕石家庄铁道大学信息科学与技术学院石家庄050043 河北省电磁环境效应与信息处理重点实验室石家庄050043

网络功能虚拟化环境下,为满足用户不同需求并提高资源利用效率,将虚拟网络功能映射与调度联合考虑。首先,通过构建网络低时延、虚拟机资源高利用及能量低损耗的多目标优化模型,设计了一种强化学习(RL)联合第三代非支配排序遗传算法(NSGA... 详细信息

网络功能虚拟化环境下,为满足用户不同需求并提高资源利用效率,将虚拟网络功能映射与调度联合考虑。首先,通过构建网络低时延、虚拟机资源高利用及能量低损耗的多目标优化模型,设计了一种强化学习(RL)联合第三代非支配排序遗传算法(NSGAⅢ)的优化方法RL-NSGAⅢ;然后,采用两段式初始化技术求得高质量初始解,利用强化学习的优势自适应调节交叉变异参数,以保持种群多样性;最后,基于参考点的第三代非支配排序遗传算法,将虚拟网络功能映射至虚拟机并进行调度服务,得到多目标优化策略。仿真结果表明:相较于已有的NSGAⅢ、NSGAⅡ和MOPSO算法,采用RL-NSGAⅢ算法计算得到的时延降低了17%~28%,节点负荷提高了9%~19%,能量损耗降低了12%~26%,表明所提算法在提高网络速率和降低网络运营支出上的有效性。

关键词：网络功能虚拟化虚拟网络功能映射与调度强化学习第三代非支配排序遗传算法

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高速铁路运营客流量及收入集成估算系统研究

铁道学报 2024年第4期46卷 20-28页

作者：孟阳段鹏鑫邓康丽段晓晨石家庄铁道大学管理学院河北石家庄050043 河北经贸大学统计与数学学院河北石家庄050061

针对现行高速铁路决策阶段运营客流量和收入预测误差大,历史数据存在的线性、二维、来源不可靠等问题。在深入分析客流量和收入影响因素的非线性、非确定性、耦合、非平衡性等演变趋势和机理的基础上,深入挖掘历史数据,依据BPNN、改进FC... 详细信息

针对现行高速铁路决策阶段运营客流量和收入预测误差大,历史数据存在的线性、二维、来源不可靠等问题。在深入分析客流量和收入影响因素的非线性、非确定性、耦合、非平衡性等演变趋势和机理的基础上,深入挖掘历史数据,依据BPNN、改进FC、FIS、粗糙集等理论方法,建立高速铁路运营客流量和收入多维时空基础历史数据库,构建基于BIM、PYTHON的客流量和收入非线性多维智能预测系统,实现对高速铁路运营客流量和收入的准确预测和多维展现。筛选出高速铁路运营客流量和收入相关复杂性影响因素;构建高速铁路运营客流量和收入历史数据多维时空数据支持系统;构建BPNN、改进FC、FIS运营客流量和收入预测模型,提高方法拟合性和预测准确性、有效性;设计并创建基于BIM、PYTHON的高速铁路运营客流量和收入多维智能展现系统,为提升高速铁路投资决策可靠性、可视化、智能化提供了技术和方法支持。

关键词：高速铁路预测客流量收入多维智能

融合双阶段特征与Transformer编码的交互式图像分割

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第6期36卷 831-843页

作者：封筠张天史屹琛王辉胡晶晶石家庄铁道大学信息科学与技术学院石家庄050043 北京理工大学计算机科学与技术学院北京100081

为了快速、精确地分割用户感兴趣的前景目标,获得高质量且低成本的标注分割数据,提出一种基于双阶段特征融合与Transformer编码的交互式图像分割算法.首先采用轻量化Transformer骨干网络对输入图像提取多尺度特征编码,更好地利用上下文... 详细信息

为了快速、精确地分割用户感兴趣的前景目标,获得高质量且低成本的标注分割数据,提出一种基于双阶段特征融合与Transformer编码的交互式图像分割算法.首先采用轻量化Transformer骨干网络对输入图像提取多尺度特征编码,更好地利用上下文信息;然后使用点击交互的方式引入主观先验知识,依次通过初级与加强阶段将交互特征融入Transformer网络;最后结合空洞卷积、注意力机制和多层感知机对骨干网络获取的特征图解码.实验结果表明,所提算法在GrabCut,Berkeley和DAVIS数据集上的mNoC@90%值分别达到2.18,4.04和7.39,优于其他对比算法;且算法的时间与空间复杂度低于f-BRS-B,对交互点击位置及点击类型的扰动变化具有较好的稳定性,说明该算法能够快速、精确与稳定地分割用户感兴趣目标,提升用户交互的使用体验感.

关键词：交互式图像分割深度学习 Transformer编码交互特征融合轻量化网络

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GhostConv轻量级网络设计及故障诊断研究

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振动工程学报 2024年第1期37卷 182-190页

作者：赵志宏李春秀杨绍普石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室河北石家庄050043 石家庄铁道大学信息科学与技术学院河北石家庄050043

提出一种GhostConv轻量级网络模型并将其用于故障诊断。GhostConv利用常规卷积生成一小部分特征图,然后在生成的特征图上进行多次特征提取来生成其余特征图,最大程度地节约了常规卷积中生成冗余特征图的成本,减少了模型参数,保证了模型... 详细信息

提出一种GhostConv轻量级网络模型并将其用于故障诊断。GhostConv利用常规卷积生成一小部分特征图,然后在生成的特征图上进行多次特征提取来生成其余特征图,最大程度地节约了常规卷积中生成冗余特征图的成本,减少了模型参数,保证了模型的性能。采用连续小波变换对振动信号进行时频变换生成二维时频图,之后利用设计的GhostConv搭建轻量级网络模型进行故障诊断。采用凯斯西储大学轴承数据集进行验证,并与其他卷积结构网络模型进行参数量、计算量以及识别准确率的对比。实验结果表明,与其他模型相比,所使用的网络模型在参数量和计算量较少的条件下依旧有较高的识别精度,且具有较好的鲁棒性和泛化能力,具有一定的工程应用价值。

关键词：故障诊断滚动轴承轻量级网络 GhostConv 时频图

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先进体制激光成像雷达技术的发展与分析

激光与光电子学进展 2024年第8期61卷 53-68页

作者：杨兴雨王中华汪禧希王天雅刘阿朗赵燕铎陈丹石家庄铁道大学信息科学与技术学院河北石家庄050043 河北省电磁环境效应与信息处理重点实验室河北石家庄050043

激光成像雷达是一种综合激光技术与雷达技术于一体的主动式光电成像设备,具有探测精度高、图像信息量丰富、抗干扰能力强等优点,在科学领域和商业领域等都有广阔的发展前景。为了满足人们日益增长的实际需求,不同成像体制的先进激光成... 详细信息

激光成像雷达是一种综合激光技术与雷达技术于一体的主动式光电成像设备,具有探测精度高、图像信息量丰富、抗干扰能力强等优点,在科学领域和商业领域等都有广阔的发展前景。为了满足人们日益增长的实际需求,不同成像体制的先进激光成像雷达技术应运而生。首先介绍先进体制激光成像技术的工作原理;然后开展不同体制下先进激光成像雷达的分类,阐述国内外不同分类方式下激光成像雷达技术的关键性能,分析不同激光成像雷达系统的优势与不足;最后总结激光成像雷达技术的未来发展趋势,可为先进激光成像雷达技术的发展提供一定的借鉴和参考。

关键词：激光雷达成像体制精度高抗干扰

强噪声工况下滚动轴承的CDAE-ResBiLSTM故障诊断方法

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郑州大学学报(理学版) 2024年

作者：马新娜李沂阳梁秀刘勤清汤宇郑雪鹏石家庄铁道大学信息科学与技术学院

滚动轴承运行的强噪声环境为数据特征的提取带来难度。针对强噪声工况下的滚动轴承故障诊断的问题,使用残差网络(ResNet)、半软阈值函数(SSTF)、APReLU激活函数和SENet注意力机制构建改进的残差收缩单元(IRSBU),提出了一种卷积降噪自编... 详细信息

滚动轴承运行的强噪声环境为数据特征的提取带来难度。针对强噪声工况下的滚动轴承故障诊断的问题,使用残差网络(ResNet)、半软阈值函数(SSTF)、APReLU激活函数和SENet注意力机制构建改进的残差收缩单元(IRSBU),提出了一种卷积降噪自编码器(CDAE)与改进的残差收缩双向长短期记忆网络(ResBiLSTM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对一维原始信号加入高斯噪声来模仿强噪声工况,将加噪数据集输入到CDAE中进行特征提取;然后将编码器编码后隐含层的低维降噪特征输入到ResBiLSTM中进行故障诊断;采用凯斯西储大学轴承数据集(CWRU)以及西安交通大学轴承数据集(XJTU-SY)对所提方法进行实验验证。实验结果表明,CDAEResBiLSTM模型具有良好的特征提取能力以及抗噪性。

关键词：滚动轴承故障诊断强噪声工况卷积降噪自编码器双向长短期记忆网络残差收缩单元

基于双特征提取和注意力机制的图像超分辨率重建

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郑州大学学报(工学版) 2024年

作者：薄阳瑜武永亮王学军石家庄铁道大学信息科学与技术学院

针对图像超分辨率重建过程中忽略图像高频特征,导致特征提取不充分,重建图像纹理细节模糊的问题,提出了一种基于双特征提取和注意力机制的图像超分辨率重建方法。首先,该方法采用双分支网络进行特征提取,以解决图像重建过程中高频特征... 详细信息

针对图像超分辨率重建过程中忽略图像高频特征,导致特征提取不充分,重建图像纹理细节模糊的问题,提出了一种基于双特征提取和注意力机制的图像超分辨率重建方法。首先,该方法采用双分支网络进行特征提取,以解决图像重建过程中高频特征和多尺度特征无法有效提取和一致融合的问题;其次,为了使网络提取到更加精确的高频特征,提出了局部空间注意力模块,并与通道注意力模块结合构建残差融合注意力模块,提高网络对高频特征的定位能力;最后,设计了空洞金字塔模块,扩大网络感受野,使网络多尺度提取特征。在4个基准数据集上的测试结果表明:尤其是超分辨率倍数为4时,所提方法较目前若干主流模型中的最佳峰值信噪比分别提升了0.16、0.08、0.03、0.20 dB。所提方法在视觉效果和定量分析方面均有较好提升。

关键词：图像超分辨率重建局部空间注意力残差融合注意力空洞金字塔双分支网络

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融合异质性和动态性的社区发现研究综述

计算机工程与应用 2024年

作者：武永亮窦世卯李景辉董家浩魏丹石家庄铁道大学信息科学与技术学院

随着社交网络的发展，图结构成为数据处理的关键技术。社区发现是图结构研究的热点领域，旨在识别连接紧密的结点组（即社区）。由于图结构具有异质性和动态性特征，异质图和动态图中的社区发现成为当前研究难点。已有综述大都针对单一... 详细信息

随着社交网络的发展，图结构成为数据处理的关键技术。社区发现是图结构研究的热点领域，旨在识别连接紧密的结点组（即社区）。由于图结构具有异质性和动态性特征，异质图和动态图中的社区发现成为当前研究难点。已有综述大都针对单一特性开展，对于异质性和动态性特征关注较少。基于此，从图的异质性和动态性两方面进行深入调研，总结社区发现领域的研究进展。首先介绍社区发现相关的基础知识，并针对异质性和动态性特征汇总了相关数据集和评价指标。然后，针对社区发现算法不同的目标对象，将现有社区发现研究分为静态同质图社区发现、静态异质图社区发现、动态同质图社区发现和动态异质图社区发现，并分别进行文献综述及优缺点分析。最后，总结社区发现算法的应用领域和未来研究方向，并展望了社区发现研究的未来发展趋势。

关键词：图结构社区发现异质性动态性