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基于CSI实例标准化的域泛化人体动作识别模型

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通信学报 2024年第6期45卷 196-209页

作者：王杨许佳炜王傲夏慧娟赵传信季一木安徽师范大学计算机与信息学院安徽芜湖241002 南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

为了实现完全不依赖目标域数据的Wi-Fi跨域人体动作感知,提出了一种基于CSI实例标准化的域泛化人体动作识别模型INDG-Fi。INDG-Fi使用实例标准化去除CSI特征表示的领域信息,接着构建共享特征提取的动作分类器和域分类器,并通过动作偏向... 详细信息

为了实现完全不依赖目标域数据的Wi-Fi跨域人体动作感知,提出了一种基于CSI实例标准化的域泛化人体动作识别模型INDG-Fi。INDG-Fi使用实例标准化去除CSI特征表示的领域信息,接着构建共享特征提取的动作分类器和域分类器,并通过动作偏向学习和对抗性的域学习,将编码层提取的特征偏向人体动作引起的信号特征,同时远离领域信号影响。为了让模型关注受人体动作影响更显著的子载波信号,在编码层中加入子载波注意力模块。实现结果表明,所提INDG-Fi在不可见的用户和位置的感知性能分别为97.99%和92.73%,能够实现鲁棒的跨域感知。

关键词：信道状态信息无线感知人体动作识别域泛化

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结合密集连接的轻量级高分辨率人体姿态估计

中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1408-1420页

作者：高坤李汪根束阳葛英奎王志格安徽师范大学计算机与信息学院芜湖241002

目的为了更好地实现轻量化的人体姿态估计,在轻量级模型极为有限的资源下实现更高的检测性能。基于高分辨率网络(high resolution network,HRNet)提出了结合密集连接网络的轻量级高分辨率人体姿态估计网络(lightweight high-resolution... 详细信息

目的为了更好地实现轻量化的人体姿态估计,在轻量级模型极为有限的资源下实现更高的检测性能。基于高分辨率网络(high resolution network,HRNet)提出了结合密集连接网络的轻量级高分辨率人体姿态估计网络(lightweight high-resolution human estimation combined with densely connected network,LDHNet)。方法通过重新设计HRNet中的阶段分支结构以及提出新的轻量级特征提取模块,构建了轻量高效的特征提取单元,同时对多分支之间特征融合部分进行了轻量化改进,进一步降低模型的复杂度,最终大幅降低了模型的参数量与计算量,实现了轻量化的设计目标,并且保证了模型的性能。结果实验表明,在MPII(Max Planck Institute for Informatics)测试集上相比于自顶向下的轻量级人体姿态估计模型LiteHRNet,LDHNet仅通过增加少量参数量与计算量,平均预测准确度即提升了1.5%,与LiteHRNet的改进型DiteHRNet相比也提升了0.9%,在COCO(common objects in context)验证集上的结果表明,与LiteHRNet相比,LDHNet的平均检测准确度提升了3.4%,与DiteHRNet相比也提升了2.3%,与融合Transformer的HRFormer相比,LDHNet在参数量和计算量都更低的条件下有近似的检测性能,在面对实际场景时LDHNet也有着稳定的表现,在同样的环境下LDHNet的推理速度要高于基线HRNet以及LiteHRNet等。结论该模型有效实现了轻量化并保证了预测性能。

关键词：人体姿态估计轻量级网络密集连接网络高分辨率网络多分支结构

基于MG-Y激光器的三波长自适应解调声传感系统

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中国激光 2024年第14期51卷 217-224页

作者：高赉贲刘强韦传昊高玲歌汪弋平南京师范大学计算机与电子信息学院江苏南京210023

针对光纤法布里-珀罗(Fabry-Perot)声传感器容易受环境波动干扰而发生灵敏度损失的问题,提出了一种基于单个可调谐激光光源的三波长自适应强度解调技术及相应的小型化声传感系统。该解调方案包括参数校准和实时检测两个步骤。在参数校... 详细信息

针对光纤法布里-珀罗(Fabry-Perot)声传感器容易受环境波动干扰而发生灵敏度损失的问题,提出了一种基于单个可调谐激光光源的三波长自适应强度解调技术及相应的小型化声传感系统。该解调方案包括参数校准和实时检测两个步骤。在参数校准阶段,3个工作波长在同一个F-P腔中对应产生的光程差所导致的相位差为2π/3,采集工作波长相对应的反射光强的直流量,并据此计算得到灵敏区域的阈值,可用于实时检测光波传输过程中实际输出工作波长的反馈控制信号。基于宽范围、可调谐的调制光栅Y分支激光器构建小型化声传感系统,系统的检测灵敏度始终保持在最高灵敏度的0.866倍以上。该三波长自适应强度解调声传感系统无需复杂的多光路结构,反馈控制逻辑简单灵活,可在温度波动干扰环境下实现稳定、高灵敏度的多频混合声压信号检测,有望在含有温度、压力波动或者强电磁干扰的环境中进行声信号的长期、稳定性检测。

关键词：光纤法布里-珀罗声传感器调制光栅Y分支激光器三波长自适应解调强度解调

基于计算重用的无人机辅助边缘计算系统能耗优化

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 2740-2747页

作者：李斌蔡海晨赵传信王俊义南京信息工程大学计算机学院南京210044 安徽师范大学计算机与信息学院芜湖241002 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004

针对复杂地形下时延敏感任务对终端用户的计算需求激增问题,该文提出一种无人机(UAV)辅助的移动边缘计算可重用任务的协同计算卸载方案。首先,通过联合优化用户卸载策略、用户传输功率、无人机上服务器分配、用户设备的计算频率和无人... 详细信息

针对复杂地形下时延敏感任务对终端用户的计算需求激增问题,该文提出一种无人机(UAV)辅助的移动边缘计算可重用任务的协同计算卸载方案。首先,通过联合优化用户卸载策略、用户传输功率、无人机上服务器分配、用户设备的计算频率和无人机服务器的计算频率以及无人机的飞行轨迹,构建满足时延约束下最小化系统平均总能耗的系统模型。其次,通过深度强化学习求解该优化问题,并提出了基于柔性动作-评价(SAC)的优化算法。该算法采用最大熵的策略来鼓励探索,以增强算法的探索能力并加快训练的收敛速度。仿真结果表明,基于SAC的算法能有效降低系统的平均总能耗,并具有较好的收敛性。

关键词：无人机移动边缘计算计算重用资源分配柔性动作-评价算法

顺序主导和方向驱动下基于点边特征的人体动作识别方法

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控制与决策 2024年第9期39卷 3090-3098页

作者：苏本跃郭梦娟朱邦国盛敏安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246133 铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244061 安庆师范大学数理学院安徽安庆246133

人体运动是肢体运动方向、关节活动顺序以及动作幅度相互协调的过程.然而,现有方法往往直接对原始3D骨骼关节点信息进行建模,容易忽略肢体关节活动的顺序关系、运动方向性以及动作幅度变化影响.因此,提出一种顺序主导和方向驱动下基于... 详细信息

人体运动是肢体运动方向、关节活动顺序以及动作幅度相互协调的过程.然而,现有方法往往直接对原始3D骨骼关节点信息进行建模,容易忽略肢体关节活动的顺序关系、运动方向性以及动作幅度变化影响.因此,提出一种顺序主导和方向驱动下基于点边特征的骨骼卷积神经网络,通过刻画人体关节点运动顺序、帧间距离和骨骼边方向向量等特征对人体动作分类识别.该网络包含顺序主导单元和方向驱动单元.顺序主导单元对骨骼边末端关节点进行建模,利用关节点的排列方式、帧间距离信息对关节活动顺序和肢体变化幅度进行表征.方向驱动单元利用骨骼边方向向量信息表征肢体运动的方向性.最后,将顺序主导单元与方向驱动单元进行特征融合,对人体日常行为动作进行分类识别.实验结果表明,在两个大型数据集NTU-RGB+D60和NTU-RGB+D120上的实验结果分别较基准方法提升了2.6%、3.5%和5.9%、6.1%.因此,所提出方法能有效利用多特征之间的协同互补性对人类日常行为运动进行深层次刻画,提高人体动作识别的精度.

关键词：人体动作识别骨骼数据骨骼边方向向量有序关节点帧间距离卷积神经网络

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门控卷积和高频特征融合的红外小目标检测

计算机工程与应用 2024年

作者：刘奎唐慧萍苏本跃安庆师范大学计算机与信息学院铜陵学院数学与计算机学院

针对在远距离复杂场景下红外小目标尺寸和形状差异大，检测精度欠佳的问题，提出了一种基于门控卷积和高频特征融合的红外小目标检测模型。首先，为了解决复杂场景下目标尺寸差异的问题，通过在U-Net下采样过程中使用门控快速傅里叶卷积... 详细信息

针对在远距离复杂场景下红外小目标尺寸和形状差异大，检测精度欠佳的问题，提出了一种基于门控卷积和高频特征融合的红外小目标检测模型。首先，为了解决复杂场景下目标尺寸差异的问题，通过在U-Net下采样过程中使用门控快速傅里叶卷积（Gated Fast Fourier Convolution， GFFC）模块提取多尺度的全局和局部特征，为提升模型在不同复杂程度数据集上的训练效果，利用超参数门控调节网络对目标全局和局部特征的权重，平衡网络对全局和局部特征的需求。其次，为解决红外小目标形状差异的问题，采用了高频特征融合（High-frequency Feature Fusion， HFF）模块，进一步提取高频子带特征，增强红外小目标细节纹理信息。最后，在SIRST和IRSTD数据集上的实验结果表明，相比基准方法，提出的方法在两个数据集的评价指标下分别提升了0.83%、0.40%和5.18%、0.23%，证明了该方法的有效性。

关键词：门控快速傅里叶卷积高频特征融合红外小目标检测

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基于多模态图学习的自闭症检测方法

北京航空航天大学学报 2024年

作者：姚友贵李书杰谌章义薛峰合肥工业大学计算机与信息学院合肥工业大学软件学院安徽师范大学计算机与信息学院

得益于图神经网络在处理非欧几里得结构数据上的优势，基于患者关系图的自闭症谱系障碍预测方法被证实为一种有效手段。现有的方法往往没有充分地利用到多模态数据之间的复杂联系和患者之间的差异性信息，从而导致模型未能充分学习患者... 详细信息

得益于图神经网络在处理非欧几里得结构数据上的优势，基于患者关系图的自闭症谱系障碍预测方法被证实为一种有效手段。现有的方法往往没有充分地利用到多模态数据之间的复杂联系和患者之间的差异性信息，从而导致模型未能充分学习患者病情的丰富信息，进而影响诊断效果。为解决这一问题，提出了一种多模态分步自适应图学习方法，该方法引入了带有自保存的双向交叉注意力机制，不仅能够学习并捕捉不同模态之间的关联，而且在自适应生成患者关系图时考虑到患者间差异性。具体来说，首先通过交叉注意力机制整合来自不同模态的信息，然后通过分步自适应图学习得到患者关系图，最后将患者关系图作为图神经网络的输入得到疾病预测结果。在自闭症ABIDE数据集上的实验结果表明，MMSGL-CA模型达到了92.19%的正确率，优于现有的自适应图学习方法。

关键词：自闭症预测交叉注意力分步自适应图学习多模态图神经网络

聚类与信息共享的多智能体深度强化学习协同控制交通灯

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 538-545页

作者：杜同春王波程浩然罗乐曾能民安徽师范大学计算机与信息学院芜湖241008 哈尔滨工程大学经济管理学院哈尔滨150001

该文提出一种适用于多路口交通灯实时控制的多智能体深度循环Q-网络(MADRQN),目的是提高多个路口的联合控制效果。该方法将交通灯控制建模成马尔可夫决策过程,将每个路口的控制器作为智能体,根据位置和观测信息对智能体聚类,然后在聚类... 详细信息

该文提出一种适用于多路口交通灯实时控制的多智能体深度循环Q-网络(MADRQN),目的是提高多个路口的联合控制效果。该方法将交通灯控制建模成马尔可夫决策过程,将每个路口的控制器作为智能体,根据位置和观测信息对智能体聚类,然后在聚类内部进行信息共享和中心化训练,并在每个训练过程结束时将评价值最高的值函数网络参数分享给其它智能体。在城市交通仿真软件(SUMO)下的仿真实验结果表明,所提方法能够减少通信的数据量,使得智能体之间的信息共享和中心化训练更加可行和高效,车辆平均等待时长少于当前最优的基于多智能体深度强化学习的交通灯控制方法,能够有效地缓解交通拥堵。

关键词：交通信号灯协同控制集中训练分散执行强化学习智能体聚类生长型神经气深度循环Q网络

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融合球空间下旋转角度编码的人体动作识别

系统仿真学报 2024年第6期36卷 1433-1441页

作者：苏本跃朱邦国郭梦娟盛敏铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244061 安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246133 安庆师范大学数理学院安徽安庆246133

针对现有的人体动作识别方法较多考虑骨架结构的坐标和位移等平移信息,较少关注代表骨架结构的运动趋势以及代表关节、骨骼运动方向的旋转信息,提出一种融合球空间下旋转角度编码的时空卷积神经网络方法。通过人体动作在三维球空间中的... 详细信息

针对现有的人体动作识别方法较多考虑骨架结构的坐标和位移等平移信息,较少关注代表骨架结构的运动趋势以及代表关节、骨骼运动方向的旋转信息,提出一种融合球空间下旋转角度编码的时空卷积神经网络方法。通过人体动作在三维球空间中的映射,获取具有尺度不变性的角度信息,提取其动态角速度信息作为角度编码,表征动作轨迹中关节点和骨骼边的旋转信息;构建了时空特征提取与共现模块来更好地捕获数据的时空特征;用合适的融合策略对平移特征和旋转特征进行运动特征融合。实验结果证明了旋转角度编码有利于提升运动表征的准确性,以及时空特征提取与共现模块的有效性。

关键词：人体动作识别骨架数据旋转角度编码 3D球空间时空特征