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计算机视觉与图像的检测技术在储粮害虫监测中应用综述

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中国粮油学报 2025年

作者：甄彤王静李智慧祝玉华河南工业大学信息科学与工程学院粮食信息处理与控制教育部重点实验室(河南工业大学) 河南省粮食仓储信息智能感知与决策重点实验室(河南工业大学)

高效准确地检测粮仓管理中的储粮害虫是计算机视觉与图像处理领域的重要研究方向之一。随着深度学习和图像处理技术的迅速发展，储粮害虫检测在粮食仓储领域获得了新的解决方案。本文综述了传统与基于深度学习的目标检测技术的研究进展... 详细信息

高效准确地检测粮仓管理中的储粮害虫是计算机视觉与图像处理领域的重要研究方向之一。随着深度学习和图像处理技术的迅速发展，储粮害虫检测在粮食仓储领域获得了新的解决方案。本文综述了传统与基于深度学习的目标检测技术的研究进展及其在储粮害虫检测中的应用，涵盖数据采集与预处理、模型选择与训练及应用实例，展示了研究者们在提高害虫检测模型的准确率和鲁棒性（环境适应性）上取得的显著进展，以期为进一步提高储粮害虫检测技术的准确性，提升粮仓管理智能化水平，保障粮食安全提供参考。

关键词：粮仓管理储粮害虫检测技术深度学习

基于Transformer模型的自闭症功能磁共振图像分类

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智能系统学报 2025年

作者：潘登毕晓君哈尔滨工程大学信息与通信工程学院民族语言智能分析与安全治理教育部重点实验室中央民族大学信息工程学院

目前自闭症功能磁共振(functional magnetic resonance imaging， fMRI)图像分类模型在跨多个机构的数据集下分类精度较低，难以应用到自闭症的诊断工作中。为此，本文提出了一种基于Transformer的自闭症分类模型(autism spectrum disor... 详细信息

目前自闭症功能磁共振(functional magnetic resonance imaging， fMRI)图像分类模型在跨多个机构的数据集下分类精度较低，难以应用到自闭症的诊断工作中。为此，本文提出了一种基于Transformer的自闭症分类模型(autism spectrum disorder classification model based on Transformer， TransASD)。首先采用脑图谱模板提取fMRI数据中的时间序列输入Transformer模型，并引入一种重叠窗口注意力机制，能够更好地捕捉异构数据的局部与全局特征。其次，提出了一个跨窗口正则化方法作为额外的损失项，使模型可以更加准确地聚焦于重要的特征。本文使用该模型在公开的自闭症数据集ABIDE上进行实验，在十折交叉验证法下得到了71.44%的准确率，该模型对比其他先进算法模型取得了更好的分类效果。

关键词：深度学习 Transformer 注意力机制自闭症功能磁共振成像图像分类特征提取功能连接

基于非负稀疏编码的位置细胞反馈环路学习模型

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郑州大学学报（理学版） 2025年第1期57卷 31-39页

作者：任梦辉王东署郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001 龙门实验室智能系统科创中心河南洛阳471000

为了探究大脑导航编码的神经机制,聚焦内嗅皮层与海马体之间的神经连接进行模型研究。生理学证据显示,内嗅皮层与海马体之间存在显著的反馈回路连接,两者的空间编码细胞在导航行为中表现出高度关联性。基于这一基础,建立了反馈循环网络... 详细信息

为了探究大脑导航编码的神经机制,聚焦内嗅皮层与海马体之间的神经连接进行模型研究。生理学证据显示,内嗅皮层与海马体之间存在显著的反馈回路连接,两者的空间编码细胞在导航行为中表现出高度关联性。基于这一基础,建立了反馈循环网络模型,将内嗅皮层的栅格细胞与弱空间细胞作为网络输入,连接到海马体的位置细胞与颗粒细胞,并采用非负稀疏编码进行学习。实验结果表明:该反馈学习模型可以快速捕获细胞的空间调谐特性,仅使用弱空间细胞作为输入,也可以通过反馈环路学习到海马位置细胞对空间的单峰选择性,说明反馈编码机制在优化空间表示中发挥着关键作用。总之,该模型可能是大脑导航系统生成精确空间编码的重要细胞机制之一。

关键词：内嗅皮层海马体栅格细胞位置细胞反馈循环非负稀疏编码

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基于持久性的多目标节点隐藏方法

计算机应用 2025年

作者：吕乐张博瀚荆军昌刘栋河南师范大学计算机与信息工程学院教育人工智能与个性化学习河南省重点实验室教学资源与教育质量评估大数据河南省工程实验室

社区检测尽管能深度揭示网络潜在的结构特征以及节点之间关系，但也产生了隐私泄露问题。社区隐藏方法能够有效对抗社区检测算法，从而实现网络节点信息的隐私保护。但传统的社区隐藏方法大多关注网络中单一目标或单一社区的隐私保护，... 详细信息

社区检测尽管能深度揭示网络潜在的结构特征以及节点之间关系，但也产生了隐私泄露问题。社区隐藏方法能够有效对抗社区检测算法，从而实现网络节点信息的隐私保护。但传统的社区隐藏方法大多关注网络中单一目标或单一社区的隐私保护，当前研究中仍然缺乏一种能够针对任意目标集合进行隐藏的方法。针对上述问题，提出一种持久性损失最大化的多目标节点隐藏（BPMNH）方法，该方法可以自由配置拟隐藏的目标节点集合，并根据网络规模自适应地给出持久性损失最大化方案，在最小的网络拓扑扰动代价下，实现不同社区的多个目标节点隐藏。实验结果表明，该方法能够有效实现多目标节点社区隐藏。

关键词：社区隐藏社区检测多目标节点持久性复杂网络

对抗性增强的图像块位平面拆分缩略图保留加密

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河南师范大学学报（自然科学版） 2025年第1期53卷 92-99页

作者：李名崔清晨王曦张静李文泽河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南师范大学河南省教育人工智能与个性化学习重点实验室河南新乡453007

随着个人图像数量日益增加,云服务开始在图像存储方面发挥重要作用.然而,将图像上传到云端将会面临隐私威胁.传统的加密方案对图像进行简单加密就可以保护图像隐私,但它牺牲了图像内容的可用性.近年来,缩略图保留加密(thumbnail preserv... 详细信息

随着个人图像数量日益增加,云服务开始在图像存储方面发挥重要作用.然而,将图像上传到云端将会面临隐私威胁.传统的加密方案对图像进行简单加密就可以保护图像隐私,但它牺牲了图像内容的可用性.近年来,缩略图保留加密(thumbnail preserving encryption,TPE)被提出,通过加密后保持缩略图不变使云中图像在不被非法第三方肉眼识别的同时能对用户具有可用性.但是现有的TPE方案没有考虑到机器学习对图像的隐私威胁.基于此,提出了一种新的TPE方案,该方案在加密过程中从对抗深度学习模型识别图像这一全新的角度出发,提高了保护图像隐私信息的能力.实验表明,所提出的方案能够在图像对用户具有可用性的同时抵抗人类肉眼和深度神经网络识别图像.

关键词：图像加密对抗性可用性隐私性

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双即插即用能谱计算机断层重建算法

光学学报 2023年第14期43卷 318-328页

作者：王毅忠蔡爱龙梁宁宁于小缓任钧儒李磊闫镔信息工程大学成像与智能处理河南重点实验室河南郑州450001

为降低X射线辐射剂量和提高成像效率,开发准确和高效的多能谱成像方法,提出一种具有双即插即用(PnP)框架的图像重建方法。该方法引入两个PnP正则化能量函数,分别对多通道图像内蕴低秩性与通道内图像稀疏性进行度量。首先以多通道图像间... 详细信息

为降低X射线辐射剂量和提高成像效率,开发准确和高效的多能谱成像方法,提出一种具有双即插即用(PnP)框架的图像重建方法。该方法引入两个PnP正则化能量函数,分别对多通道图像内蕴低秩性与通道内图像稀疏性进行度量。首先以多通道图像间的相似块构造高维张量,然后引入张量加权核范数对张量低秩性进行刻画,并结合图像梯度域L0(伪)范数对通道内图像稀疏性进行刻画,最后设计基于交替方向乘子法的高效求解算法。为验证算法的可行性,开展模拟多通道光子计数采样图像重建实验。实验结果表明:与现有代表性方法相比,所提方法的峰值信噪比提升0.067 dB~1.89 dB,时间消耗约为代表性方法的25%;所提方法具有抑制伪影干扰和改善图像质量的优势,并且计算效率得到显著提升。

关键词：能谱计算机断层成像技术低剂量采样 X射线成像即插即用框架

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基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写

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郑州大学学报(理学版) 2025年

作者：段新涛徐凯欧白鹿伟张萌保梦茹武银行秦川河南师范大学计算机与信息工程学院教育人工智能与个性化学习河南省重点实验室上海理工大学光电与计算机工程学院

针对图像隐写中不可感知性差、安全性不足和隐写容量低的问题,提出一种基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写方案。首先,改进后的深度可分离卷积模块可以学习到更为细节的图像特征信息;其次,设计一种新型的空间域和频域信息融... 详细信息

针对图像隐写中不可感知性差、安全性不足和隐写容量低的问题,提出一种基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写方案。首先,改进后的深度可分离卷积模块可以学习到更为细节的图像特征信息;其次,设计一种新型的空间域和频域信息融合方式来提高图像的不可感知性和安全性;最后,采用多个损失函数对网络进行级联约束。实验结果表明,相比其他隐写方案,所提方案在峰值信噪比上平均提高3～4 dB,结构相似性和学习感知图像块相似度的平均值分别为0.99和0.001;抗隐写分析能力更接近50%,具有更高的安全性,且大容量隐藏时仍具有较好效果。

关键词：图像隐写深度可分离卷积空间域频域安全性大容量

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基于深度强化学习的视觉导航方法综述

计算机工程与应用 2025年

作者：高宇宁王安成赵华凯罗豪龙杨子迪李建胜信息工程大学地理空间信息学院智慧中原地理信息技术河南省协同创新中心智慧地球重点实验室北京卫星导航中心

传统的视觉导航方法对高精度地图的依赖性较高，且存在难以避免的误差积累问题，在面对复杂动态环境中的导航任务时往往表现不佳。基于深度强化学习的视觉导航方法通过模拟人类自身的导航方式，能够直接根据视觉信息以端到端的方式实现... 详细信息

传统的视觉导航方法对高精度地图的依赖性较高，且存在难以避免的误差积累问题，在面对复杂动态环境中的导航任务时往往表现不佳。基于深度强化学习的视觉导航方法通过模拟人类自身的导航方式，能够直接根据视觉信息以端到端的方式实现指定目标的安全导航，是视觉导航领域新兴的研究热点。为探讨深度强化学习视觉导航方向的最新研究问题，直观对比该方向最新方法，首先介绍了深度强化学习导航方法的背景和理论，然后聚焦近五年该方向的主要研究问题从数据利用、策略优化和场景泛化三个方面对重要方法进行了总结分析，最后给出了对于此类方法目前研究情况和未来研究问题的思考，在总结最新研究动态的同时为相关方法未来的研究提供参考。

关键词：视觉导航深度强化学习样本效率泛化计算机视觉

ResCalib:基于几何监督深度网络的激光雷达和相机动态联合标定

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雷达学报 2025年

作者：柴家辉李明磊李敏魏大洲陈广永南京航空航天大学电子信息工程学院雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室中国航空无线电电子研究所

激光雷达缺乏纹理色彩信息，相机缺乏深度信息，激光雷达和相机的信息具有高度的互补性，融合二者能获得丰富的观测数据，能提高环境感知的精准度和稳定性。而对两类传感器的外部参数进行精确的联合标定是数据融合的前提。目前，绝大多... 详细信息

激光雷达缺乏纹理色彩信息，相机缺乏深度信息，激光雷达和相机的信息具有高度的互补性，融合二者能获得丰富的观测数据，能提高环境感知的精准度和稳定性。而对两类传感器的外部参数进行精确的联合标定是数据融合的前提。目前，绝大多数的联合标定方法需要借助校准靶标物和人工选点的方式处理，导致其无法在动态的应用场景中使用。该文提出一种ResCalib深度神经网络模型用于解决激光雷达与相机的在线联合标定问题，该方法以激光雷达点云、单目图像和相机内参数矩阵作为输入以实现参数解算，而方法对外部特征物或靶标的依赖度低。ResCalib是一个几何监督深度神经网络，通过实施监督学习使输入图像和点云的几何和光度一致性最大化，利用单次迭代网络，自动估计激光雷达和相机之间的6自由度外参关系。实验表明该文方法能够纠正旋转±10°和平移±0.2 m的错误标定，标定解算结果的旋转分量的平均绝对误差为0.35°，平移分量为0.032 m，且单组标定所需时间为0.018 s，为实现动态环境下的自动化联合标定提供了技术支撑。

关键词：激光雷达异源融合动态联合标定 ResCalib 深度学习