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基于多模态掩码Transformer网络的社会事件分类

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北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 579-587页

作者：陈宏钱胜胜李章明方全徐常胜郑州大学河南先进技术研究院郑州450000 中国科学院自动化研究所北京100190

多模态社会事件分类的关键是充分且准确地利用图像和文字2种模态的特征。然而,现有的大多数方法存在以下局限性:简单地将事件的图像特征和文本特征连接起来,不同模态之间存在不相关的上下文信息导致相互干扰。因此,仅仅考虑多模态数据... 详细信息

多模态社会事件分类的关键是充分且准确地利用图像和文字2种模态的特征。然而,现有的大多数方法存在以下局限性:简单地将事件的图像特征和文本特征连接起来,不同模态之间存在不相关的上下文信息导致相互干扰。因此,仅仅考虑多模态数据模态间的关系是不够的,还要考虑模态之间不相关的上下文信息(即区域或单词)。为克服这些局限性,提出一种新颖的基于多模态掩码Transformer网络(MMTN)模型的社会事件分类方法。通过图-文编码网络来学习文本和图像的更好的表示。将获得的图像和文本表示输入多模态掩码Transformer网络来融合多模态信息,并通过计算多模态信息之间的相似性,对多模态信息的模态间的关系进行建模,掩盖模态之间的不相关上下文。在2个基准数据集上的大量实验表明:所提模型达到了最先进的性能。

关键词：多模态社会事件分类社交媒体表示学习多模态Transformer网络

基于改进BlendMask模型的苹果识别与定位方法

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农业工程学报 2024年第7期40卷 191-201页

作者：白晓平蔡皓月王卓张懿文中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169

针对实际自然环境中果实被遮挡、环境光线变化等干扰因素以及传统视觉方法难以准确分割出农作物轮廓等问题,该研究以苹果为试验对象,提出一种基于改进BlendMask模型的实例分割与定位方法。该研究通过引入高分辨率网络HRNet,缓解了特征... 详细信息

针对实际自然环境中果实被遮挡、环境光线变化等干扰因素以及传统视觉方法难以准确分割出农作物轮廓等问题,该研究以苹果为试验对象,提出一种基于改进BlendMask模型的实例分割与定位方法。该研究通过引入高分辨率网络HRNet,缓解了特征图在深层网络中分辨率下降的问题,同时,在融合掩码层中引入卷积注意力机制CBAM(convolutional block attention module),提高了实例掩码的质量,进而提升实例分割质量。该研究设计了一个高效抽取实例表面点云的算法,将实例掩码与深度图匹配以获取苹果目标实例的三维表面点云,并通过均匀下采样与统计滤波算法去除点云中的切向与离群噪声,再运用球体方程线性化形式的最小二乘法估计苹果在三维空间中的中心坐标,实现了苹果的中心定位。试验结果表明改进BlendMask的平均分割精度为96.65%,检测速度34.51帧/s,相较于原始BlendMask模型,准确率、召回率与平均精度分别提升5.48、1.25与6.59个百分点;相较于分割模型SparseInst、FastInst与PatchDCT,该模型在平均精度变化不大的情况下,检测速度分别提升6.11、3.84与20.08帧/s,该研究为苹果采摘机器人的视觉系统提供技术参考。

关键词：图像识别图像分割深度学习苹果 HRNet CBAM BlendMask

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儿童青少年大脑发育及脑图谱研究综述

中国图象图形学报 2024年第6期29卷 1555-1574页

作者：李雯樊令仲宋明张瑜罗娜程禄祺蒋田仔中国科学院自动化研究所北京100190

大脑发育是神经系统结构和功能分化及成熟的一系列动态过程。大脑结构的发育包括部分脑区白质体积和完整性的增加,以及灰质体积的下降等;而这些结构的改变往往伴随着认知功能的变化,如智商、工作记忆和问题解决能力的提高以及社会认知... 详细信息

大脑发育是神经系统结构和功能分化及成熟的一系列动态过程。大脑结构的发育包括部分脑区白质体积和完整性的增加,以及灰质体积的下降等;而这些结构的改变往往伴随着认知功能的变化,如智商、工作记忆和问题解决能力的提高以及社会认知的改善等。越来越多的发育研究为儿童青少年的教育干预提供了参考信息,帮助学校和家庭引导其从拥有冲动冒险心理状态的少年儿童阶段平稳过渡到心智更为成熟的成人阶段。脑图谱作为研究脑结构、脑功能及脑疾病的重要手段,是研究者对大脑进行解析的有力工具,在大脑发育研究中发挥着不可缺少的作用。本文立足于发育脑图谱,从3方面对儿童青少年大脑发育及脑图谱研究进展进行综述。首先,介绍儿童青少年发育阶段大脑特征的转变,以此来强调关注儿童青少年阶段大脑健康发育的重要性;其次,介绍现有的包括数据预处理步骤在内的发育图谱绘制的方法和手段;最后,对儿童和青少年图谱的研究进展进行描述,并分析当前研究对理解儿童青少年发育所做出的贡献以及它们的不足之处。对发育中的大脑进行研究,有利于增强对正常发育过程的了解,以针对性地对失衡的发育过程进行早期干预;通过对现有技术手段优缺点的总结,促进相关领域研究者开发更多以研究儿童青少年为导向的数据处理工具;综述具有精细划分的基于特定年龄儿童的大脑发育图谱,为未来的发育研究提供了强有力的研究工具的参考。这一综述有助于促进跨学科研究,推动儿童和青少年大脑发育领域的进展,从而为青少年的教育、健康和神经疾病研究提供更好的指导。

关键词：儿童青少年发育大脑图谱大脑模板磁共振成像(MRI) 发育数据集预处理

基于深度学习的红外成像退化模型辨识及超分辨率成像方法

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红外与激光工程 2024年第5期53卷 218-228页

作者：曹军峰丁庆海邹德鹏秦恒加罗海波中国科学院光电信息处理重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 中国科学院大学北京100049 航天恒星科技有限公司北京100086 空装驻沈阳地区第三军事代表室辽宁沈阳110016

红外成像系统由于制造工艺和成本制约,分辨率仍然较低。图像超分辨率重建技术是提高图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上获得了很好的效果,但应用于实际图像时效果不甚理想,主要原因是实际成像退化更加复杂,包括红外光... 详细信息

红外成像系统由于制造工艺和成本制约,分辨率仍然较低。图像超分辨率重建技术是提高图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上获得了很好的效果,但应用于实际图像时效果不甚理想,主要原因是实际成像退化更加复杂,包括红外光学系统像差和装配误差引起的空间非一致模糊,以及受工作温度影响导致的模糊核变化。针对上述问题,提出一种基于深度学习的红外成像退化模型辨识方法和基于退化模型约束的超分辨率重建方法,通过在不同工作温度下采集标定靶标图像,标定不同工作温度、不同空间位置的模糊核;采用卷积神经网络建立成像退化模型,并利用定标数据进行模型参数求解,为超分辨率重建提供更多先验信息;设计迭代超分辨率重建网络,交替进行退化参数估计和超分辨率重建,经过多次迭代逐步提高重建效果。实验结果表明,采用卷积神经网络求解的成像退化模型可准确描述模糊核变化规律,基于退化模型约束和退化参数在线学习的超分辨率重建方法可显著提高红外超分辨率成像的效果,具有较高的工程应用价值。

关键词：超分辨率退化模型辨识空间非一致模糊模糊核估计迭代优化红外图像

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基于可变尺度先验框的声呐图像目标检测

系统工程与电子技术 2024年第3期46卷 771-778页

作者：黄思佳宋纯锋李璇中国科学院声学研究所水下航行器信息技术重点实验室北京100190 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049 中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心北京100190

利用深度学习对声呐图像进行目标检测是近年来的研究热点,然而声呐图像存在目标尺度分布集中、数据获取难等问题,导致检测效果难以满足需求。针对该问题,提出了一种基于可变尺度先验框的目标检测方法。首先,考虑到声呐图像中目标的尺度... 详细信息

利用深度学习对声呐图像进行目标检测是近年来的研究热点,然而声呐图像存在目标尺度分布集中、数据获取难等问题,导致检测效果难以满足需求。针对该问题,提出了一种基于可变尺度先验框的目标检测方法。首先,考虑到声呐图像中目标的尺度分布具有其特殊性,基于先验统计生成可变尺度先验框。其次,为了解决声呐图像稀缺的难题,采用数据增强的方法对训练集进行扩充。最后,探索了模型的轻量化,通过删减模型的大目标检测层,在不降低模型精度的同时简化模型结构。为了评估算法的有效性,以前视声呐图像为例进行了综合试验,平均精度(mean average precision,mAP)@0.75和mAP@0.5:0.95分别达0.585和0.559,较原Yolov5网络分别提升了5.8%和3.1%,同时每秒10亿次浮点运算次数下降到14.9。结果表明,所提算法具有更高的精度和更轻量化的模型结构。

关键词：声呐图像目标检测数据增强尺度聚类轻量化模型

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语义引导下的快速二阶段三维目标检测

激光与光电子学进展 2024年第12期61卷 327-337页

作者：黄莽惠斌刘兆吉金天明中国科学院光电信息处理重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 中国科学院大学北京100049

随着激光雷达采样率不断提高,系统可以更快速地获取高分辨率的场景点云数据。密集的点云有利于提高三维目标检测的精度,但也增大了计算的负担,基于点表征的三维目标检测方法面临着如何平衡速度和精度的挑战。为提高三维目标检测多级下... 详细信息

随着激光雷达采样率不断提高,系统可以更快速地获取高分辨率的场景点云数据。密集的点云有利于提高三维目标检测的精度,但也增大了计算的负担,基于点表征的三维目标检测方法面临着如何平衡速度和精度的挑战。为提高三维目标检测多级下采样的计算效率,解决前景点召回率低和一阶段网络尺寸歧义的问题,提出基于语义引导的快速二阶段方法。在第一阶段引入语义引导下采样方法,使深度神经网络能够更高效地感知前景点。在第二阶段引入通道感知池化方法,通过添加池化点来聚合采样点的语义信息,丰富感兴趣区域特征描述,获得更准确的建议框。在KITTI数据集上的测试结果显示:相比同类型的二阶段基线方法,所提方法对汽车、行人、骑行者类别的检测准确率最高提升了4.62百分点、1.44百分点、3.91百分点;另外,推理速度达55.6 frame/s,超出最快的基准线31.1%。算法在精度和速度方面都有着良好的表现,具有一定的实际应用价值。

关键词：点云语义引导下采样通道感知池化三维目标检测

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联合线谱增强与深度神经网络的水声目标识别

声学学报 2024年第4期49卷 656-663页

作者：于学洋迟骋李淑秋李德瑞中国科学院声学研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 中国科学院先进水下信息技术重点实验室北京100190

为强化水声目标特征,提高使用深度神经网络识别水声目标的准确率,提出了一种联合线谱增强与深度神经网络的水声目标识别方法。该方法采用窄带信息增强,将自适应线谱增强滤波器与VGGish神经网络级联,水声信号经过线谱增强后输入网络提取... 详细信息

为强化水声目标特征,提高使用深度神经网络识别水声目标的准确率,提出了一种联合线谱增强与深度神经网络的水声目标识别方法。该方法采用窄带信息增强,将自适应线谱增强滤波器与VGGish神经网络级联,水声信号经过线谱增强后输入网络提取深度特征,之后使用分类器分类。使用实测水声数据集进行测试,对网络提取的水声数据的深度特征集进行主成分分析并降维,使高维深度特征可视化,结果表明线谱增强后得到的深度特征集的紧致性明显提高。该方法在测试数据集上能够实现94.83%的识别准确率,与未进行线谱增强的情况相比提升了5.48%,同时在低信噪比情况下稳定性更好。

关键词：水声目标识别线谱增强神经网络深度特征

多孔碳陶瓷化改进反应熔渗法制备陶瓷基复合材料研究进展

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无机材料学报 2024年第6期39卷 623-633页

作者：赵日达汤素芳中国科学院金属研究所前沿材料研究部沈阳110016

连续纤维增强陶瓷基复合材料具有高强韧、耐氧化的特性,现已成为航空航天领域重要的高温结构候选材料。反应熔渗法可实现陶瓷基复合材料的大规模、短周期和低成本制备,是目前最具有商业化前景的技术之一。然而,传统反应熔渗法制得陶瓷... 详细信息

连续纤维增强陶瓷基复合材料具有高强韧、耐氧化的特性,现已成为航空航天领域重要的高温结构候选材料。反应熔渗法可实现陶瓷基复合材料的大规模、短周期和低成本制备,是目前最具有商业化前景的技术之一。然而,传统反应熔渗法制得陶瓷基复合材料存在着基体碳残留、纤维刻蚀等问题,导致材料力学与氧化-烧蚀性能不佳。为突破传统碳基体陶瓷化程度低的局限性,相关研究人员采用碳基体孔结构构筑方法,通过多孔碳基体取代传统熔渗预制体中致密碳基体,以促进碳基体的陶瓷化转变及反应熔体的消耗,进而实现陶瓷基复合材料的性能优化。本综述介绍了采用多孔碳陶瓷化策略制备SiC陶瓷、SiC/SiC复合材料、C/SiC复合材料及超高温陶瓷基复合材料的相关研究进展,并且通过与传统反应熔渗法对比,验证了多孔碳陶瓷化策略的优势,同时总结了相关多孔碳基体制备方法的发展演变过程,最后针对先进陶瓷基复合材料的基础理论与工艺技术需求,对多孔碳陶瓷化改进反应熔渗法的未来发展方向进行了展望。

关键词：陶瓷基复合材料反应熔渗法多孔碳陶瓷化综述

冷轧中锰钢的再结晶调控及其对力学性能的影响

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金属学报 2024年第2期60卷 189-200页

作者：胡宝佳郑沁园路轶贾春妮梁田郑成武李殿中中国科学院金属研究所沈阳材料科学国家研究中心沈阳110016 中国科学技术大学材料科学与工程学院沈阳110016 中国科学院金属研究所中国科学院核用材料与安全评价重点实验室沈阳110016

为探究铁素体再结晶对冷轧中锰钢微观组织与力学性能的影响规律,以0.15C-5Mn(质量分数,%)冷轧中锰钢为研究对象,采用两步临界区退火的热处理方法,利用SEM、TEM和EBSD等表征手段和力学性能测试方法,研究了铁素体再结晶调控对冷轧中锰钢... 详细信息

为探究铁素体再结晶对冷轧中锰钢微观组织与力学性能的影响规律,以0.15C-5Mn(质量分数,%)冷轧中锰钢为研究对象,采用两步临界区退火的热处理方法,利用SEM、TEM和EBSD等表征手段和力学性能测试方法,研究了铁素体再结晶调控对冷轧中锰钢多样化残余奥氏体形成及其力学性能的影响。结果表明,通过在不同温度预先调控冷轧中锰钢中的铁素体再结晶,可获得由不同比例的等轴状再结晶铁素体和马氏体组成的双相细晶组织。经常规退火处理后,在终态组织中形成了不同体积分数的超细晶再结晶铁素体和呈等轴状/板条状形貌的多样化细晶残余奥氏体,使中锰钢在拉伸变形过程中表现出多样化的TRIP效应,在提升冷轧中锰钢强塑性能的同时,其Lüders变形也获得改善。

关键词：冷轧中锰钢铁素体再结晶残余奥氏体 TRIP效应力学性能