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深度强化学习联合回归目标定位

自动化学报 2023年第5期49卷 1089-1098页

作者：姚红革张玮杨浩琪喻钧西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021

为了模拟人眼的视觉注意机制,快速、高效地搜索和定位图像目标,提出了一种基于循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)的联合回归深度强化学习目标定位模型.该模型将历史观测信息与当前时刻的观测信息融合,并做出综合分析,以训练... 详细信息

为了模拟人眼的视觉注意机制,快速、高效地搜索和定位图像目标,提出了一种基于循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)的联合回归深度强化学习目标定位模型.该模型将历史观测信息与当前时刻的观测信息融合,并做出综合分析,以训练智能体快速定位目标,并联合回归器对智能体所定位的目标包围框进行精细调整.实验结果表明,该模型能够在少数时间步内快速、准确地定位目标.

关键词：视觉注意机制循环神经网络深度强化学习目标定位

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一种面向城市战的无人机路径规划群智能算法

兵工学报 2023年第S02期44卷 146-156页

作者：卢颖庞黎晨陈雨思宋婉莹傅妍芳西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安710000

针对传统路径规划算法用于解决无人机战术路径规划问题时存在局部最优、慢收敛等问题,提出一种改进的群智能算法,以改变初始种群的更新方式,提升灰狼算法的全局寻优能力并加快其收敛速度。引入莱维飞行随机策略以及共生生物搜索算法,借... 详细信息

针对传统路径规划算法用于解决无人机战术路径规划问题时存在局部最优、慢收敛等问题,提出一种改进的群智能算法,以改变初始种群的更新方式,提升灰狼算法的全局寻优能力并加快其收敛速度。引入莱维飞行随机策略以及共生生物搜索算法,借助莱维飞行策略更新种群个体,利用共生生物搜索算法偏利共生阶段的交互性避免陷入局部最优问题。威胁建模是UAV路径规划的重要前提,对威胁物进行等效预处理,结合适应度函数检验算法。设计一种虚实映射仿真验证平台,通过以实映虚的手段验证算法的有效性。实验结果表明,改进后的算法改善了传统路径规划算法的局部最优和慢收敛等路径规划问题,对UAV作战能力的提升具有一定参考价值。

关键词：无人机路径规划灰狼算法莱维飞行策略共生生物搜索算法

线性树模型的Sporadic任务多核调度方法研究

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西北工业大学学报 2022年第4期40卷 935-943页

作者：黄姝娟李天森马志昊肖锋西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安710021

当前大多数的实时周期任务的调度模型都是以相互独立的固定周期任务为中心,很少考虑周期允许变化的任务模型以及处理器在调度过程中的模型。针对Sporadic实时周期任务,设计了一种基于线性树(line tree,LT)的任务模型和处理器模型,并提... 详细信息

当前大多数的实时周期任务的调度模型都是以相互独立的固定周期任务为中心,很少考虑周期允许变化的任务模型以及处理器在调度过程中的模型。针对Sporadic实时周期任务,设计了一种基于线性树(line tree,LT)的任务模型和处理器模型,并提出了任务线性树(task line tree,TLT)模型到处理器线性树(processer line tree,PLT)模型的转化算法。该算法将所有实时周期任务的最小公倍数作为层数基准,根据完整job替换法则,利用迁移job的节点替换同层的非迁移job的空节点,利用任务周期可变,job可提前发布的情况达到最优的多核调度结果。实验结果表明,所提方法相比PEDF、GEDF以及RMFF算法,不仅具有较高的核利用率和较低的时限丢失率,同时减少了上下文切换次数和迁移次数。

关键词：多核实时调度线性树调度模型调度算法

基于Fin-BERT的中文金融领域事件抽取方法

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计算机工程与应用 2023年

作者：李熠耿朝阳杨丹西安工业大学计算机科学与工程学院

事件抽取旨在从海量的非结构化的事件相关文本中抽取出人类感兴趣的内容，目前现有的事件抽取方法大多数基于通用语料，很少考虑到领域内的先验知识，并且现有的方法大多数不能很好的处理同一文档包含多个事件的情况，面对存在较多负面... 详细信息

事件抽取旨在从海量的非结构化的事件相关文本中抽取出人类感兴趣的内容，目前现有的事件抽取方法大多数基于通用语料，很少考虑到领域内的先验知识，并且现有的方法大多数不能很好的处理同一文档包含多个事件的情况，面对存在较多负面样例的测试也表现不佳。该文针对上述问题提出了一种基于Fin-BERT(Financial Bidirectional Encoder Representation from Transformers)和PTPCG(Pseudo-Trigger-aware Pruned Complete Graph)的模型Fin-PTPCG，该方法充分利用Fin-BERT预训练模型的表达能力，在编码阶段融入领域内的先验知识，并且在事件检测模块采用多个二元分类器叠加的方式，保证模型可以有效识别一篇文档内存在多事件的情况并筛除掉负面样例，抽取实体之后将实体连接成完全图并通过计算相似度矩阵进行剪枝，通过选择伪触发器解决无标注触发词的问题，最后接入事件分类器实现事件抽取。该方法在ChFinAnn和Duee-fin数据集上事件抽取任务的F1值相比于基线方法分别取得了0.7%和3.7%的提升。

关键词：事件抽取事件检测信息抽取自然语言处理

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虹膜与眼周深度特征融合网络模型

工程科学与技术 2024年第3期56卷 240-248页

作者：雷松泽李永刚单奥奎张文娟西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安710021 西安工业大学基础学院陕西西安710021

虹膜识别的识别率虽然很高,但单模态识别时受环境、欺骗攻击等影响,并且在远距离或移动端、较少约束等场景下,识别率会大大下降。利用位置与虹膜相近并且被研究证明鉴别性很强的眼周生物特征,将虹膜和眼周进行双模态融合识别是较好的思... 详细信息

虹膜识别的识别率虽然很高,但单模态识别时受环境、欺骗攻击等影响,并且在远距离或移动端、较少约束等场景下,识别率会大大下降。利用位置与虹膜相近并且被研究证明鉴别性很强的眼周生物特征,将虹膜和眼周进行双模态融合识别是较好的思路。为实现精确自适应的融合识别,本文提出新颖的虹膜与眼周深度特征融合网络模型(MultipleFusionNet)。根据特征通道注意力和通道分组注意力的思想,设计自动权值生成网络,通过网络学习自动获得虹膜与眼周的权值。权值与卷积神经网络(CNN)生成的虹膜与眼周深度特征加权计算,可实现两个模态的深度特征动态精确融合,从而提高识别准确率。本文网络模型中融合部分可作为通用的深度特征融合模块使用,该模块可灵活地嵌入在任何CNN主干网络中,轻便且易于实现。在中国科学院公开的远距离虹膜库图像库CASIA-Iris-Distance和近距离光照变化虹膜图像库CASIA-Iris-Lamp上进行了实验验证,多种方法的对比实验和距离度量实验结果显示:本文的特征融合模型准确率最高为99.56%,采用余弦距离度量的等误率(EER)最低为0.002 7,优于单模态方法和相关的特征融合方法;计算复杂度方面,参数量和计算量比单模型的两倍少1.5%,计算量只比基准融合方法高1%,这表明该融合模型计算复杂度低,具有良好的性能。

关键词：双模态融合虹膜识别眼周识别深度特征融合

一种改进Cartographer算法的建图方法研究

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激光杂志 2024年

作者：徐淑萍杨定哲房嘉翔刘智平西安工业大学计算机科学与工程学院

对于传统激光雷达建图算法中存在的点云特征提取不完善、质量低，噪声影响导致的位姿数据偏差影响建图效果的问题，本文提出了一种基于改进Cartographer算法的激光建图方法。首先，在传感器信息融合部分，用自适应无损卡尔曼滤波(AUKF)... 详细信息

对于传统激光雷达建图算法中存在的点云特征提取不完善、质量低，噪声影响导致的位姿数据偏差影响建图效果的问题，本文提出了一种基于改进Cartographer算法的激光建图方法。首先，在传感器信息融合部分，用自适应无损卡尔曼滤波(AUKF)的方法，对传感器数据进行预测更新，再对噪声进行自适应优化，来减小噪声对位姿数据造成的影响；其次，在处理激光雷达采集的点云数据时，改进体素滤波的效果，通过对点云赋权过滤的方法进行点云信息的二次筛选，以降低点云的冗余，提升点云质量；最后，在真实环境进行建图测试，比较改进后算法与传统算法的建图效果，在室外环境下改进算法比原算法绝对平移误差降低了25.8%，绝对旋转误差降低了28.9%。可明显看出改进算法数据误差更小，建图效果更加精确。

关键词： Cartographer算法传感器融合自适应无损卡尔曼滤波改进体素滤波

面向移动应用自动化测试的同构用户界面视觉判断方法

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西北工业大学学报 2022年第4期40卷 804-811页

作者：薛峰武君胜张涛王威成静西北工业大学计算机学院陕西西安710072 西北工业大学软件学院陕西西安710072 西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安710021

当前快速增长的移动应用程序迫切需求自动化测试技术以保证其质量。移动应用的自动化测试与其图形用户界面(GUI)的识别与判断紧密相关,但移动应用却通常存在大量的样式与内容有差异而结构与功能相类似的同构GUI。在自动化测试中,同构GU... 详细信息

当前快速增长的移动应用程序迫切需求自动化测试技术以保证其质量。移动应用的自动化测试与其图形用户界面(GUI)的识别与判断紧密相关,但移动应用却通常存在大量的样式与内容有差异而结构与功能相类似的同构GUI。在自动化测试中,同构GUI容易引发应用状态空间的爆炸问题,进而导致测试的低效或失败。针对传统自动化识别同构GUI的局限性,提出一种基于视觉特征信息的GUI相似度判断方法。通过目标检测技术识别GUI组件元素进而抽象出GUI结构框架;采用卷积自编码器提取出GUI结构视觉特征;对比GUI视觉特征的相似度完成同构GUI判断。经过实验验证,所提方法能够屏蔽GUI的样式、内容等影响,从而更精确地完成同构GUI识别,优化自动化测试效率。

关键词：移动应用测试 GUI视觉特征同构GUI GUI相似判断

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复杂场景下遥感船舶的检测与分割定位

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第3期32卷 472-485页

作者：杨浩琪姚红革王诚喻钧王飞纳钦西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021

遥感图像船舶识别是目标识别的一个重要领域,在海防和救援方面具有重大应用价值.但遥感图像中的船舶普遍存在云雾遮挡、陆地背景干扰和体积小等因素所造成的识别难的问题.为了能准确识别复杂场景下船舶目标,在网络的特征提取部分加入了... 详细信息

遥感图像船舶识别是目标识别的一个重要领域,在海防和救援方面具有重大应用价值.但遥感图像中的船舶普遍存在云雾遮挡、陆地背景干扰和体积小等因素所造成的识别难的问题.为了能准确识别复杂场景下船舶目标,在网络的特征提取部分加入了视觉注意机制,增强网络提取船舶特征信息的能力;并采用多级特征提取和去量化操作的学习方法来解决船舶体积小的问题;采用难样本重学习的学习策略来弱化云雾遮挡和陆地背景的干扰.通过上述方法,船舶识别的综合准确率达到了92.56%,召回率达到了89.26%,与相同实验环境(PyTorch)下其他常见目标检测算法相比,精确率和召回率都有明显提升.实验结果表明,文中方法在一定程度上解决了复杂场景下船舶分割和识别难的问题.实验中所使用代码和部分结果详见https://***/curioyang/First_paper.

关键词：遥感图像目标识别复杂场景多级特征难样本重学习

高利用率集合Sporadic实时任务调度方法研究

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电子科技大学学报 2021年第4期50卷 572-579页

作者：黄姝娟肖锋曹子建西安工业大学计算机与工程学院西安710021

该文提出一种基于最少迁移度和分割度的任务调度方法。该方法将各个实时周期任务分比例执行在不同处理器核上,并规定任务调度时的优先顺序,然后根据相应的实时调度流程对实时周期任务进行调度。并与已有的高利用率集合调度的准划分调度... 详细信息

该文提出一种基于最少迁移度和分割度的任务调度方法。该方法将各个实时周期任务分比例执行在不同处理器核上,并规定任务调度时的优先顺序,然后根据相应的实时调度流程对实时周期任务进行调度。并与已有的高利用率集合调度的准划分调度算法EDF-os、EDF-fm进行对比。结果表明该方法在保证系统利用率的同时,减少了任务分割和迁移的数量和不必要的任务切换开销。

关键词：嵌入式系统多核调度算法调度模型实时任务