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基于球面正则化的支持向量描述视觉异常检测

仪器仪表学报 2024年第3期45卷 315-325页

作者：邓诗卓滕达李晓红陈佳祺陈东岳东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学佛山研究生创新学院佛山528311

异常检测作为视觉领域中一项独特而关键的任务,在医疗、安保等领域具有广泛的前景。异常检测目前受限于大规模异常数据标注,因此现有方法集中在单类分类和弱监督学习,深度支持向量描述(Deep SVDD)是实现单类分类的常见方法。然而,传统De... 详细信息

异常检测作为视觉领域中一项独特而关键的任务,在医疗、安保等领域具有广泛的前景。异常检测目前受限于大规模异常数据标注,因此现有方法集中在单类分类和弱监督学习,深度支持向量描述(Deep SVDD)是实现单类分类的常见方法。然而,传统Deep SVDD在开展异常检测时往往面临球体崩塌。针对这一问题,提出了基于球面正则化的SVDD异常检测算法,通过引入软间隔损失与支持向量的思想,优化模型学习流程。进一步地,面向可标注样本,提出了基于SVDD的弱监督异常检测方法。在公开数据集MNIST和CIFAR-10上进行消融和对比实验,实验证明,相比于有监督算法,在MNIST数据集上,SR-WSVDD的性能提高了3.7%,而在CIFAR-10数据集上则提高了16.7%。此外,与其他弱监督算法相比,SR-WSVDD在CIFAR-10数据集上提升了1.8%。所提出的SR-SVDD异常检测算法,弥补Deep SVDD容易发生球体崩塌的缺陷,使模型异常检测结果更加准确。

关键词：计算机视觉单类分类弱监督学习异常检测自编码器支持向量

基于目标迁移和条件替代的高维多目标进化算法

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控制与决策 2024年第8期39卷 2530-2540页

作者：田瑾然刘建昌张伟刘圆超谭树彬东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

尽管许多高维多目标进化算法已被提出,但大多仍无法有效处理具有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题.鉴于此,提出基于目标迁移和条件替代的高维多目标进化算法(MaOEA-OTCR),在环境选择过程中利用目标迁移策略和条件替代准则协作逐一... 详细信息

尽管许多高维多目标进化算法已被提出,但大多仍无法有效处理具有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题.鉴于此,提出基于目标迁移和条件替代的高维多目标进化算法(MaOEA-OTCR),在环境选择过程中利用目标迁移策略和条件替代准则协作逐一选择收敛性和多样性好的个体进入下一代.前者首先选择位于Pareto前沿边界的极值解进入下一代,以确定Pareto前沿的范围,同时选择收敛性最好的若干个体进入下一代,以加速种群收敛;然后迁移已选解集且利用迁移解集和未迁移解集的最大距离来选择收敛性和多样性好的个体进入下一代.后者利用基于角度和收敛性评估的条件取代准则来防止前者过度强调多样性.此外,提出一个多标准决策的匹配选择策略,旨在增加具有良好收敛性和多样性种群个体结合的概率,进一步提升算法的搜索效率.为了验证MaOEA-OTCR的有效性,在3个测试集上与8个先进的高维多目标进化算法进行对比实验.实验结果表明,MaOEA-OTCR在处理高维多目标优化问题时不仅能够获得较强的竞争性能,而且有能力处理具有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题.

关键词：高维多目标优化进化算法目标迁移条件取代

基于视觉语义与激光点云交融构建的SLAM算法

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控制与决策 2024年第1期39卷 103-111页

作者：佟国峰杨宇航彭浩孟祥政殷旗君东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

激光雷达作为同时定位与地图构建(SLAM)传感器之一,因精度高、性能稳定等特点而被广泛研究使用.但其获得的点云数据较稀疏,包含特征信息少,会导致误匹配、位姿估计误差大等问题,影响SLAM的定位和建图精度.对此,提出一种将视觉语义信息... 详细信息

激光雷达作为同时定位与地图构建(SLAM)传感器之一,因精度高、性能稳定等特点而被广泛研究使用.但其获得的点云数据较稀疏,包含特征信息少,会导致误匹配、位姿估计误差大等问题,影响SLAM的定位和建图精度.对此,提出一种将视觉语义信息与激光点云数据融合的SLAM算法(VSIL-SLAM).首先,基于投影思想将聚类后的点云映射到语义检测框内,生成语义物体,解决原始激光点云特征稀缺问题;然后,在形状特征的基础上引入拓扑特征对语义物体进行表述,提出基于匹配的拓扑相似性度量方法,解决单一特征造成的误匹配问题,提高匹配准确度;最后,加入语义物体点到点的几何约束,基于几何特征和语义物体构建前端里程计,并完成后端回环检测和位姿图优化设计.实验结果表明,所提出算法在定位和建图效果上都有显著提高,改善了激光SLAM算法的性能.

关键词：视觉语义信息点云聚类融合算法拓扑相似性度量前端里程计激光SLAM

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一种轻量级多模态车辆轨迹预测算法

西安交通大学学报 2024年第6期58卷 14-23页

作者：李贞妮孙晖郝梓彤肖冬东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

针对自动驾驶汽车车载嵌入式计算平台存储和计算资源有限、车辆未来轨迹具有不确定性、周围环境信息复杂多变的问题,提出了一种基于MobileNeXt搭建的轻量级多模态车辆轨迹预测算法(CAM-MobileNeXt)。首先,利用MobileNeXt轻量级框架,构... 详细信息

针对自动驾驶汽车车载嵌入式计算平台存储和计算资源有限、车辆未来轨迹具有不确定性、周围环境信息复杂多变的问题,提出了一种基于MobileNeXt搭建的轻量级多模态车辆轨迹预测算法(CAM-MobileNeXt)。首先,利用MobileNeXt轻量级框架,构建了参数量和计算量均较少的车辆轨迹预测模型;其次,通过将单模态轨迹预测调整为多模态轨迹预测,以预测目标车辆可能存在的多条未来轨迹;最后,引入注意力机制,使其具备从众多输入信息中筛选出重要信息的能力,从而高效分配有限的存储和计算资源。在L5级别自动驾驶车辆轨迹数据集Lyft上开展轨迹预测实验,结果表明:所提算法具备较低的参数量和计算量,预测性能优于Lyft基线方法ResNet50;与MobileNeXt相比,所提算法在Lyft数据集上的损失值降低了11.9%,最终位移误差降低了7.4%,平均位移误差降低了11.4%。所提算法适合部署在自动驾驶汽车的车载嵌入式计算平台上,在对自动驾驶汽车的周围车辆进行准确多模态轨迹预测,以保证自动驾驶汽车安全行驶方面具有良好的应用前景。

关键词：车辆轨迹预测轻量级网络多模态注意力机制

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基于激光超声的轨道钢表面裂纹双侧扫描检测

中国激光 2024年第14期51卷 134-143页

作者：冯沐祺徐启明战宇刘常升东北大学材料科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学理学院辽宁沈阳110819

为实现轨道钢表面裂纹的快速原位定位定量检测,提出基于激光超声技术的双侧扫描成像方法。在裂纹两侧进行了激光超声线扫描检测,采用小波包变换的方法对波形数据进行了降噪处理,对降噪后的数据进行B扫描成像处理,并对整体裂纹进行了成... 详细信息

为实现轨道钢表面裂纹的快速原位定位定量检测,提出基于激光超声技术的双侧扫描成像方法。在裂纹两侧进行了激光超声线扫描检测,采用小波包变换的方法对波形数据进行了降噪处理,对降噪后的数据进行B扫描成像处理,并对整体裂纹进行了成像。针对线扫描成像法检测裂纹长度误差较大的问题,提出了绘制扫查位置-最大幅值差图的方法以确定裂纹的起始和终止位置,从而实现裂纹长度信息的获取,提高裂纹长度检测的精度。结果表明,双侧扫描成像法可直观地得到裂纹的位置、长度和宽度信息。其中,该方法检测裂纹位置的相对误差不超过0.83%,检测裂纹宽度的相对误差为1.56%,检测裂纹长度的相对误差为8%。绘制扫查位置-最大幅值差图的方法检测裂纹长度的相对误差不超过4%,明显高于双侧扫描成像法。所提方法在金属表面裂纹的快速成像检测方面具有可行性,且为激光超声检测裂纹长度提供了更精确的数据处理方案。

关键词：测量激光超声缺陷检测 B扫描小波包降噪

基于回音壁模式的空芯光纤光流控DNA传感器

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光学学报 2024年第9期44卷 191-199页

作者：张洪鑫李雪刚周雪张亚男赵勇东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

针对原位DNA传感的测量需求,提出了一种基于空芯光纤回音壁模式(WGM)的光流控光纤传感器。从仿真和实验两个方面对提出的DNA传感器进行探究。通过仿真探究得到锥形光纤的尺寸、空芯光纤谐振腔的厚度以及锥形光纤和空芯光纤谐振腔的耦合... 详细信息

针对原位DNA传感的测量需求,提出了一种基于空芯光纤回音壁模式(WGM)的光流控光纤传感器。从仿真和实验两个方面对提出的DNA传感器进行探究。通过仿真探究得到锥形光纤的尺寸、空芯光纤谐振腔的厚度以及锥形光纤和空芯光纤谐振腔的耦合间距对WGM的作用规律,在仿真规律的指导下设计和完成实验。实验结果表明,减小谐振腔的厚度可以提高传感器灵敏度,谐振腔厚度为2μm时的折射率灵敏度可达206 nm/RIU,是厚度为4.5μm谐振腔的灵敏度的1.4倍,满足由于DNA分子杂交而在光纤表面产生的局部折射率变化的检测灵敏度要求。通过将探针DNA固定在空芯光纤谐振腔的微流通道,可以实现互补DNA的浓度梯度检测。所提出的传感器的线性检测范围为10~100 nmol/L,灵敏度为0.56 pm/(nmol/L),线性度为0.994。此外,所提出的基于WGM的DNA光纤传感器具有很好的特异性,为原位DNA检测在医学诊断和预后中的应用提供基础。

关键词：医用光学光流控光纤传感器回音壁模式原位DNA传感

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跨模LDA融合的多模态数据主题分析方法

控制与决策 2024年第4期39卷 1325-1332页

作者：赵越郝琨时彩云解胜震王之琼信俊昌东北大学医学与生物信息工程学院沈阳110169 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169

随着互联网的高速发展,社会大众可以通过网络对医疗事件以及医患关系自由地发表个人意见和观点言论,这对于引导公众正确的价值导向有着重大研究意义.然而,仅考虑单模态数据的主题分析算法不能精准地把握整个舆情事件的真相,存在主题提... 详细信息

随着互联网的高速发展,社会大众可以通过网络对医疗事件以及医患关系自由地发表个人意见和观点言论,这对于引导公众正确的价值导向有着重大研究意义.然而,仅考虑单模态数据的主题分析算法不能精准地把握整个舆情事件的真相,存在主题提取不准确、个人情感先入为主等问题.提出一种基于LDA的多模态数据主题分析算法MD_LDA(multimodal data topic analysis based on LDA).通过对各模态主题分析结果进行决策级融合来计算多模态的主题分析结果,进而解决传统方法对多模态数据考虑不全面的缺陷.实验结果表明,针对多模态舆情事件,在主题词的提取效果上,所提出的MD_LDA算法优于单一模态数据进行主题分析的算法.而相对于传统的关键词提取算法TF_IDF与TextRank和MD_LDA算法的准确率以及主题词提取效率均有所提高,验证了结合多模态数据进行主题分析的MD_LDA算法的有效性.

关键词：主题分析多模态 LDA主题模型网络舆情

IPv6中一种基于卷积的DDoS攻击两阶段防御机制

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软件学报 2024年第5期35卷 2522-2542页

作者：王郁夫王兴伟易波黄敏东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

针对IPv6快速普及背景下分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁不断增长的现状,提出一种两阶段的DDoS攻击防御机制,包括初期实时监控DDoS攻击发生的预检测阶段,以及告警后精准过滤DDoS攻击流量的深度检测阶段.首先,分析IPv6报文格式并解析PCAP... 详细信息

针对IPv6快速普及背景下分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁不断增长的现状,提出一种两阶段的DDoS攻击防御机制,包括初期实时监控DDoS攻击发生的预检测阶段,以及告警后精准过滤DDoS攻击流量的深度检测阶段.首先,分析IPv6报文格式并解析PCAP流量捕获文件中的16进制头部字段作为样本元素.其次,在预检测阶段,引入轻量化二值卷积神经网络(BCNN),设计一种二维流量矩阵作为模型输入,整体感知网络在混杂DDoS流量后出现的恶意态势作为告警DDoS发生的证据.告警后,深度检测阶段介入,引入一维卷积神经网络(1DCNN)具体区分混杂的DDoS报文,从而下发阻断策略.在实验中,自建IPv6-LAN拓扑并基于NAT 4to6技术重放CIC-DDoS2019公开集生成纯IPv6-DDoS流量源测试.结果证明,所提机制提升针对DDoS攻击的响应速度、准确度和攻击流量过滤效率,当DDoS流量出现仅占总网络6%和10%时,BCNN就能以90.9%和96.4%的准确度感知到DDoS攻击的发生,同时1DCNN能够以99.4%准确率区分DDoS报文并过滤.

关键词： DDoS防御两阶段 DDoS攻击监控 DDoS流量过滤 BCNN和1DCNN IPv6

基于LU分解的安全外包求解线性代数方程组方法

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第4期45卷 457-463,506页

作者：冯达周福才吴淇毓李鲍东北大学软件学院辽宁沈阳110169

由于现有协议的安全性为基于某种安全假设的计算安全,依赖于敌手的计算能力,因此,本文针对恶意敌手模型,使用矩阵伪装技术对方程的系数矩阵进行隐藏,结合矩阵的LU分解(lower-upper decomposition)算法,提出一种新的信息论安全外包求解... 详细信息

由于现有协议的安全性为基于某种安全假设的计算安全,依赖于敌手的计算能力,因此,本文针对恶意敌手模型,使用矩阵伪装技术对方程的系数矩阵进行隐藏,结合矩阵的LU分解(lower-upper decomposition)算法,提出一种新的信息论安全外包求解线性代数方程组(information-theoretically secure outsourcing of linear algebraic equations,ITS-OutsLAE)方法 .与之前的研究相比,在保持计算和通信复杂度与现有最优方案保持一致的同时,首次将方程组唯一解的安全性提升至信息论安全(完美保密).给出了形式化的安全性证明,并通过理论分析和实验证明了所提方法的实用性.

关键词：线性代数方程组信息论安全安全外包 LU分解恶意敌手模型

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