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面向视频数据的多模态情感分析

计算机工程 2024年第6期50卷 218-227页

作者：武星殷浩宇姚骏峰李卫民钱权上海大学计算机工程与科学学院上海200444 中国船舶集团海舟系统技术有限公司上海200010

多模态情感分析旨在从文本、图像和音频数据中提取和整合语义信息,从而识别在线视频中说话者的情感状态。尽管多模态融合方案在此研究领域已取得一定成果,但是已有方法在处理模态间分布差异和关系知识的融合方面仍有欠缺,为此,提出一种... 详细信息

多模态情感分析旨在从文本、图像和音频数据中提取和整合语义信息,从而识别在线视频中说话者的情感状态。尽管多模态融合方案在此研究领域已取得一定成果,但是已有方法在处理模态间分布差异和关系知识的融合方面仍有欠缺,为此,提出一种多模态情感分析方法。设计一种多模态提示门(MPG)模块,其能够将非语言信息转换为融合文本上下文的提示,利用文本信息对非语言信号的噪声进行过滤,得到包含丰富语义信息的提示,以增强模态间的信息整合。此外,提出一种实例到标签的对比学习框架,在语义层面上区分隐空间中的不同标签以进一步优化模型输出。在3个大规模情感分析数据集上的实验结果表明,该方法的二分类精度相对次优模型提高了约0.7%,三分类精度提高了超过2.5%,达到0.671。该方法能够为将多模态情感分析引入用户画像、视频理解、AI面试等领域提供参考。

关键词：多模态情感分析语义信息多模态融合上下文表征对比学习

基于MGAT-TCN模型的可解释电网虚假数据注入攻击检测方法

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电力系统自动化 2024年第2期48卷 118-127页

作者：苏向敬邓超栗风永符杨萧士渠上海电力大学电气工程学院上海市200090 上海电力大学计算机科学与技术学院上海市200090

新型电力系统背景下,快速、准确的虚假数据注入攻击(FDIA)检测对电网安全运行至关重要。但现有深度学习方法未能充分挖掘电网量测数据的时序和空间特征信息,影响了模型的检测性能;同时,深度神经网络的“黑盒”属性降低了检测模型的可解... 详细信息

新型电力系统背景下,快速、准确的虚假数据注入攻击(FDIA)检测对电网安全运行至关重要。但现有深度学习方法未能充分挖掘电网量测数据的时序和空间特征信息,影响了模型的检测性能;同时,深度神经网络的“黑盒”属性降低了检测模型的可解释性,导致检测结果缺乏可信度。针对上述问题,提出了一种基于多头图注意力网络和时间卷积网络(MGAT-TCN)模型的可解释电网FDIA检测方法。首先,考虑电网拓扑连接关系与量测数据的空间相关性,引入空间拓扑感知注意力机制,建立多头图注意力网络(MGAT)提取量测数据的空间特征;接着,利用时间卷积网络(TCN)并行提取量测数据的时序特征;最后,在IEEE 14节点系统和IEEE 39节点系统中对所提MGAT-TCN模型进行仿真验证。结果表明,所提模型相比于现有检测模型具有更高的检测准确率和效率,且通过拓扑热力图对注意力权值可视化,实现了模型在空间维度的可解释性。

关键词：电网虚假数据注入攻击图注意力时间卷积注意力机制可解释性

基于Kubernetes的工业AI项目开发平台

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计算机应用与软件 2024年第5期41卷 15-20,48页

作者：沈文枫邓荣刘政森杜雨航陆唯佳上海大学计算机工程与科学学院上海200444 联合汽车电子有限公司AI实验室上海201206 上海大学上海智能计算系统工程技术研究中心上海200444

随着人工智能(AI)成为改变世界的前沿技术,企业也迫切需要系统地开发和实现人工智能来升级新一代工业系统的基础。考虑到将人工智能应用开发集成到工业开发中存在开发流程环节多、AI项目开发人员能力背景不一等问题,以企业实际需求为背... 详细信息

随着人工智能(AI)成为改变世界的前沿技术,企业也迫切需要系统地开发和实现人工智能来升级新一代工业系统的基础。考虑到将人工智能应用开发集成到工业开发中存在开发流程环节多、AI项目开发人员能力背景不一等问题,以企业实际需求为背景设计实现了一个AI项目开发平台。探讨了人工智能项目开发平台的概念和实现,并且基于企业实际需求对其进行定制化。在传统开发流程基础上完善更多开发工作流环节。在企业内部成功进行部署和测试。结果表明:项目开发平台的功能合理、运行正常、管理便捷对AI项目开发效率、体验、规范化有积极影响,提高了计算加速部件利用率。

关键词： Kubernetes 机器学习平台工作流

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基于图游走和图注意力的点云分类与分割

郑州大学学报（工学版） 2024年第2期45卷 33-41页

作者：李文举姬倩倩沙利业储王慧崔柳上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418 上海普利森配料系统有限公司上海201108

针对点云特征提取中远距离特征和局部几何结构信息欠缺的问题,提出了一种基于图游走和图注意力的点云分类与分割网络。首先,利用带有导向性的图游走算法,对点云全局特征补充额外的几何信息和远距离特征信息;其次,嵌入图注意力机制,使模... 详细信息

针对点云特征提取中远距离特征和局部几何结构信息欠缺的问题,提出了一种基于图游走和图注意力的点云分类与分割网络。首先,利用带有导向性的图游走算法,对点云全局特征补充额外的几何信息和远距离特征信息;其次,嵌入图注意力机制,使模型聚焦于点云的关键区域,提升网络的特征提取能力;最后,在初始点云中提取距离特征作为初始残差嵌入到网络中,避免网络过平滑。在ModelNet40数据集、ScanObjectNN数据集进行了点云分类实验,在ShapeNetPart数据集与Toronto-3D数据集上分别进行了点云部件分割与点云语义分割实验,实验结果表明:相较于基准网络DGCNN,分类精度分别提升了1.3百分点、5.6百分点;分割精度分别提升了1.2百分点、33.1百分点。通过在ModelNet40-C数据集上进行稳健性分析,验证了所提网络具有较强的鲁棒性。

关键词：点云分类点云分割图神经网络图游走图注意力机制

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基于全维动态卷积的交通标志识别

计算机工程与应用 2024年第18期60卷 316-323页

作者：李文举于杰沙利业崔柳杨红喆上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418 上海普利森配料系统有限公司上海201108

针对现有交通标志识别算法对于小目标和遮挡目标的识别精度不高,且识别速度较慢的问题,通过改进YOLOv5网络,设计一种基于全维动态卷积(ODConv)的交通标志识别算法。将主干网络中的部分卷积替换为全维动态卷积,以便在特征提取过程中获取... 详细信息

针对现有交通标志识别算法对于小目标和遮挡目标的识别精度不高,且识别速度较慢的问题,通过改进YOLOv5网络,设计一种基于全维动态卷积(ODConv)的交通标志识别算法。将主干网络中的部分卷积替换为全维动态卷积,以便在特征提取过程中获取更丰富的信息,提高网络对小目标的敏感度;为了减少上采样过程中信息的丢失,在特征融合网络中使用亚像素卷积模块替换原有的最近邻插值上采样模块,并使用高效层聚合模块替换原有的跨阶段层次模块,提高特征融合效率,延长梯度最短路径,改善小目标检测效果;使用SIoU函数计算回归损失,解决真实框与预测框之间方向不匹配的问题,进一步提高对道路交通标志的检测精度。在TT100K数据集上测试本模型,平均精度(mAP@0.5)达到了93.85%,召回率(Recall)达到了90.73%,与基准网络YOLOv5n相比分别提高了3.90%和5.69%,帧处理速度达到89.29。

关键词：交通标志识别 YOLOv5 全维动态卷积亚像素卷积模块高效层聚合模块

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一种自适应数据交易软件模型设计技术

华东理工大学学报（自然科学版） 2024年第1期50卷 137-145页

作者：汤奇峰虞慧群范贵生邵志清华东理工大学计算机科学与工程系上海200237 上海数据交易所有限公司上海200131

在大数据时代,以数据为基本生产要素的数据经济成为推动社会经济发展的创新动力。数据交易是支撑数据流通和创造数据价值的关键环节。然而,如何设计可靠和可维护的数据交易系统面临许多技术挑战性问题。针对这些挑战,本文提出一种自适... 详细信息

在大数据时代,以数据为基本生产要素的数据经济成为推动社会经济发展的创新动力。数据交易是支撑数据流通和创造数据价值的关键环节。然而,如何设计可靠和可维护的数据交易系统面临许多技术挑战性问题。针对这些挑战,本文提出一种自适应数据交易软件模型设计和验证方法。在分析数据交易业务需求的基础上,提出了一种基于Petri网的形式化数据交易自适应软件建模方法,基于Petri网和模型库方法建立数据交易业务流程的形式化模型和控制策略实施技术,Petri网的形式化语义能够有效支持数据交易系统的性质分析。最后,通过仿真实验说明所提方法的有效性和可行性。

关键词：数据交易软件模型设计 Petri网验证性能分析

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基于动态联合加权的带钢表面缺陷分类方法

计算机工程 2024年

作者：王亚甘青松沈琦宋余庆刘毅韩凯刘哲江苏大学计算机科学与通信工程学院上海宝信软件股份有限公司宝山钢铁股份有限公司

带钢表面质量是钢铁产品质量的重要指标之一，针对全流程表面缺陷分类研究，以减少表面缺陷的发生，同时能提升表面缺陷信息捕获的准确性。在实际生产过程中带钢缺陷样本的精准类别标签往往难以获取，无监督分类方法成为研究热点。现有... 详细信息

带钢表面质量是钢铁产品质量的重要指标之一，针对全流程表面缺陷分类研究，以减少表面缺陷的发生，同时能提升表面缺陷信息捕获的准确性。在实际生产过程中带钢缺陷样本的精准类别标签往往难以获取，无监督分类方法成为研究热点。现有传统机器学习无监督分类方法对噪声数据鲁棒性差，而基于深度学习的无监督方法对数据量依赖性较强。本文将传统的机器学习算法和深度学习算法相结合，提出了一种无监督动态加权联合的带钢表面缺陷分类方法（Dynamic Weight Joint Classification， DWJC）。首先，根据纹理特征聚类算法为缺陷图像分配初始类别标签；然后，通过卷积神经网络提取图像的深度特征；最后，基于KL散度提出了一种动态加权重标注方法，联合初始类别标签、Softmax和约束聚类多个分类方法在模型训练过程中不断地修正初始类别标签以获取更加稳定且精准的缺陷分类结果。在NEU公共数据集和上海宝钢缺陷数据集进行了大量实验，分别取得了99.5%和94.3%的平均精度。

关键词：表面缺陷分类无监督分类纹理特征聚类算法动态权重

基于预训练的并发业务过程实例剩余执行时间预测方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：倪维健姜隆曾庆田刘彤徐兴宗上海天天基金销售有限公司山东科技大学计算机科学与工程学院

现有的基于深度学习的业务流程剩余时间预测方法大多针对单一执行实例构建预测模型，无法感知到同时执行的其他并发实例在资源竞争等方面的影响，并且对于实例嵌入表示缺少深入探究，导致现有方法的预测效果还有较大提升空间。针对现有... 详细信息

现有的基于深度学习的业务流程剩余时间预测方法大多针对单一执行实例构建预测模型，无法感知到同时执行的其他并发实例在资源竞争等方面的影响，并且对于实例嵌入表示缺少深入探究，导致现有方法的预测效果还有较大提升空间。针对现有方法的不足，提出了基于包注意力的并发多实例剩余时间预测方法，并引入了基于自监督学习的实例嵌入表示方法以提升实例表示的质量。首先，给出了并发实例数据集的构建方法，并在事件活动的基础上添加事件属性，丰富了后续模型的信息输入；之后，通过预训练的方式得到实例属性嵌入表示；最后，将流程实例属性以多通道卷积的形式进行编码，并通过注意力机制对并发实例进行融合。实验结果表明，所提方法与传统的方法相比有效提升了剩余时间预测的准确性。

关键词：业务流程管理剩余执行时间预测并发多实例深度学习

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数字孪生多模态视觉推理的神经-符号系统

计算机集成制造系统 2024年第5期30卷 1571-1586页

作者：郑杭彬刘天元郑汉垚左戴悦鲍劲松王森东华大学机械工程学院上海201620 上海宝信软件股份有限公司上海201900

面对数字孪生在多模态视觉数据融合中的异质性和动态性挑战,提出一种结合深度学习与符号智能的方法。该方法通过深度神经网络对视觉数据进行实时解析,并借助符号系统存储的知识和事件响应规则,实现对复杂推理过程的自主管理。为提高系... 详细信息

面对数字孪生在多模态视觉数据融合中的异质性和动态性挑战,提出一种结合深度学习与符号智能的方法。该方法通过深度神经网络对视觉数据进行实时解析,并借助符号系统存储的知识和事件响应规则,实现对复杂推理过程的自主管理。为提高系统对物理世界变化的适应性,提出一种融合多模态信息和外部知识的增强推理机制,该机制能有效地整合来自传感器的实时数据和历史知识库中的信息,以支持更加准确和合理的决策制定。以退役锂电池拆解过程为案例验证表明,该方法不仅能够在多模态数据环境中实现高准确率的识别和分析,还能够基于推理机制生成合理且逻辑一致的操作建议,有效提升了拆解效率和安全性。

关键词：数字孪生多模态视觉推理神经符号系统锂电池拆解