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基于组合代价函数的智能汽车轨迹规划

计算机应用与软件 2024年第1期41卷 49-55,63页

作者：朱凌云周宇重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400000

针对智能汽车在多车道公路场景行驶中的安全性、舒适性问题,提出一种基于组合代价函数的轨迹规划方法。利用Frenet坐标系分别求解车辆的横向和纵向运动轨迹,通过五次多项式拟合生成候选轨迹集;以危险程度和轨迹偏离程度为基准,以车辆在... 详细信息

针对智能汽车在多车道公路场景行驶中的安全性、舒适性问题,提出一种基于组合代价函数的轨迹规划方法。利用Frenet坐标系分别求解车辆的横向和纵向运动轨迹,通过五次多项式拟合生成候选轨迹集;以危险程度和轨迹偏离程度为基准,以车辆在多车道公路行驶中的安全性、舒适性为目标,设计一种新的代价函数组合,通过求解代价函数从而选择最优轨迹。仿真结果表明:该方法能够使车辆在三车道动态公路场景中实现跟车与变道。

关键词：自动驾驶动态公路场景轨迹规划轨迹选择代价函数

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基于元学习的多视图对比融合冷启动推荐算法

计算机应用研究 2024年第7期41卷 2025-2032页

作者：张子扬刘小洋重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对当前冷启动推荐模型在处理异质信息网络时难以充分挖掘结构与语义信息,以及忽略网络中用户行为属性的问题,提出了一种基于元学习的多视图对比融合冷启动推荐算法(MVC-ML)。该算法在模型层和数据层双重作用下,有效缓解了冷启动问题。... 详细信息

针对当前冷启动推荐模型在处理异质信息网络时难以充分挖掘结构与语义信息,以及忽略网络中用户行为属性的问题,提出了一种基于元学习的多视图对比融合冷启动推荐算法(MVC-ML)。该算法在模型层和数据层双重作用下,有效缓解了冷启动问题。在MVC-ML算法框架中,首先通过元路径视图提取异质信息网络的高阶语义信息;其次,利用网络模式视图捕获网络的结构特征;再接着,通过聚类视图分析用户行为属性信息;最后,运用对比学习方法,将上述三个视图中提炼的信息进行综合融合,以生成准确的表示向量。通过在DBook等三个数据集上的实验验证,MVC-ML模型在冷启动场景下相较MetaHIN等传统异质信息网络模型,在MAE上降低了1.67%,在RMSE上降低了2.06%,同时nDCG@K提高了1.48%。这些数据充分证实了MVC-ML算法的合理性和有效性。

关键词：异质信息网络对比学习网络模式冷启动

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CAG-YOLO:轻量级网球检测

计算机工程与设计 2024年第6期45卷 1822-1828页

作者：赵雨欣杨武李迎江卢玲重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

为实现智能网球回收机器人的高精度实时网球检测,提出一种轻量级网球检测算法CAG-YOLO。提出融合坐标注意力的Ghost残差块(coordinate attention ghostbottleneck, CAG),构建轻量型骨干网络CAG-Backbone,采用加权双向特征金字塔网络加... 详细信息

为实现智能网球回收机器人的高精度实时网球检测,提出一种轻量级网球检测算法CAG-YOLO。提出融合坐标注意力的Ghost残差块(coordinate attention ghostbottleneck, CAG),构建轻量型骨干网络CAG-Backbone,采用加权双向特征金字塔网络加强特征融合。采用SCYLLA-IoU计算坐标回归损失,改进非极大值抑制的后处理方法解决网球重叠问题。算法在Wtennis数据集上的实验结果表明,CAG-YOLO较基线方法的精度提高8.6%且模型体积减少31.7%,检测速度为21 ms,性能优于其它算法。CAG-YOLO能够用小规模参数提升检测精度,易于移植至移动智能设备。

关键词：目标检测网球回收深度学习鬼影残差块坐标注意力机制双向特征金字塔非极大值抑制

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一种自监督掩码图像建模的遮挡目标检测方法

重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第6期38卷 186-193页

作者：冯欣胡成杭重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

为提升目标检测网络在更多遮挡场景下的适应性和检测效果,提出了一种自监督掩码图像建模方法,该方法将训练分为2个阶段:预训练阶段和微调阶段。在预训练阶段,采用局部掩码和重建的代理任务对无标签图像进行训练。在微调阶段,针对被遮挡... 详细信息

为提升目标检测网络在更多遮挡场景下的适应性和检测效果,提出了一种自监督掩码图像建模方法,该方法将训练分为2个阶段:预训练阶段和微调阶段。在预训练阶段,采用局部掩码和重建的代理任务对无标签图像进行训练。在微调阶段,针对被遮挡目标尺度变化和不同大小目标的检测问题,提出了基于视觉Transformer(vision transformer,ViT)的金字塔结构。通过在CrowdHuman和CityPersons数据集上进行对比分析,自监督掩码图像建模方法在检测被遮挡目标方面优于其他方法。

关键词：目标检测自监督局部掩码图像建模视觉Transformer

目标域特征感知与互补用户迁移的跨域推荐模型

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小型微型计算机系统 2024年第1期45卷 93-100页

作者：段乐乐李博一丁滋钊朱小飞重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

冷启动问题一直是推荐系统中十分有挑战性的问题.目前,基于映射的跨域推荐技术在解决冷启动问题上已取得了十分不错的效果,其方法主要分为两类,一类关注共性,即所有用户共享一个映射函数;另一类则关注个性,即为每个用户分别分配个性化... 详细信息

冷启动问题一直是推荐系统中十分有挑战性的问题.目前,基于映射的跨域推荐技术在解决冷启动问题上已取得了十分不错的效果,其方法主要分为两类,一类关注共性,即所有用户共享一个映射函数;另一类则关注个性,即为每个用户分别分配个性化的映射函数;然而,这两类方法均没有考虑到用户共性与个性的互补性;此外,这两类方法也忽视了目标域知识本身的挖掘.为了解决以上问题,本文提出了目标域特征感知与互补用户迁移的跨域推荐模型.一方面,提出个性-共性互补映射模块以显式建模用户个性和共性的互补信息,另一方面,提出了关系网络以挖掘目标域知识.最后,在Amazon数据集上的实验取得了目前最优的效果,验证了本文所提出模型的有效性.

关键词：跨域推荐冷启动推荐系统数据稀疏性迁移学习

具有切换特性和免疫控制的计算机病毒传播模型

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计算机应用与软件 2024年第4期41卷 313-320页

作者：刘超任禹锜刘小洋黄贤英重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对目前计算机病毒传播建模研究中没有综合考虑安全防护以及病毒持续更新的影响,提出具有切换特性和免疫控制的计算机病毒SEIR(Susceptible-Exposed-Infected-Recovery)传播模型。考虑安全防护措施和病毒更新的影响,构建切换型病毒传... 详细信息

针对目前计算机病毒传播建模研究中没有综合考虑安全防护以及病毒持续更新的影响,提出具有切换特性和免疫控制的计算机病毒SEIR(Susceptible-Exposed-Infected-Recovery)传播模型。考虑安全防护措施和病毒更新的影响,构建切换型病毒传播模型,该模型由低防护子系统和高防护子系统构成。考虑免疫控制策略,构建切换脉冲型病毒传播模型。为验证模型的有效性,分别在BA无标度网络和SW小世界网络进行数值仿真,并且进行对比分析。实验结果表明:在SW小世界网络中免疫控制策略更能有效控制病毒的传播;低防护传播期与高防护传播期的比值越小,达到平稳时潜伏节点和感染节点的密度越小;病毒的更新周期越长,潜伏节点和感染节点的峰值密度越低。

关键词：计算机病毒传播模型切换安全防护病毒更新免疫控制

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深度掩膜布朗距离协方差小样本分类方法

计算机应用研究 2024年第7期41卷 2229-2234页

作者：苟光磊朱东华李小菲韩岩奇重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对小样本学习中,布朗距离协方差通过改善特征嵌入提升分类精度,但未聚焦分类中样本相关性特征的问题,提出了深度掩膜布朗距离协方差方法。该方法通过每对查询集与支持集之间的高维语意关系,生成查询引导掩膜,并将掩膜后的布朗距离协... 详细信息

针对小样本学习中,布朗距离协方差通过改善特征嵌入提升分类精度,但未聚焦分类中样本相关性特征的问题,提出了深度掩膜布朗距离协方差方法。该方法通过每对查询集与支持集之间的高维语意关系,生成查询引导掩膜,并将掩膜后的布朗距离协方差矩阵用作图像特征表示。分别在5way-1shot和5way-5shot情形下,对CUB-200-211、Mini-ImageNet及Tiered-ImageNet数据集进行评估验证,实验表明,深度掩膜布朗距离协方差方法取得了更优的分类精度。

关键词：小样本学习掩膜布朗距离协方差图像识别

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融合视觉信息的协同知识注意力网络推荐模型

小型微型计算机系统 2024年第2期45卷 327-334页

作者：陶佳黄贤英高钰澜重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

推荐系统中将知识图谱作为辅助信息能有效缓解协同过滤算法中的稀疏性和冷启动问题.然而,现有的基于知识图谱的推荐模型往往忽略了视觉信息以及用户和物品历史交互序列中不同物品对当前任务的重要性.由此提出了一种融合视觉信息的协同... 详细信息

推荐系统中将知识图谱作为辅助信息能有效缓解协同过滤算法中的稀疏性和冷启动问题.然而,现有的基于知识图谱的推荐模型往往忽略了视觉信息以及用户和物品历史交互序列中不同物品对当前任务的重要性.由此提出了一种融合视觉信息的协同知识注意力网络推荐模型(CKVI).该模型使用注意力机制动态地捕获用户和物品历史交互数据中蕴含的用户历史偏好信息.同时将知识图谱作为辅助信息,进一步丰富用户和物品的表示,增强模型的可解释性.其次考虑到与物品相关的图像,如电影海报中蕴涵着丰富的视觉信息,设计了一种图像聚合方法,聚合用户的历史行为图像,捕获用户的视觉偏好.最后将几种信息融合,用于推荐.为了验证模型有效性,在MovieLens和Book-crossing两个数据集上进行了实验,结果表明CKVI相比其他对比的模型推荐效果有较大提升.

关键词：视觉信息知识图谱推荐系统注意力机制协同信息

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结合最大内接圆的图像对抗样本生成算法

小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1436-1443页

作者：冯博刘万平南海重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

深度学习算法已经广泛应用于对抗样本领域.针对图像领域模型生成对抗样本,是发掘图像领域模型的弱点并完善对抗样本检测方法的关键.本文提出一种结合最大内接圆的图像对抗样本生成算法,通过作决策边界的最大内接圆计算出最近决策边界与... 详细信息

深度学习算法已经广泛应用于对抗样本领域.针对图像领域模型生成对抗样本,是发掘图像领域模型的弱点并完善对抗样本检测方法的关键.本文提出一种结合最大内接圆的图像对抗样本生成算法,通过作决策边界的最大内接圆计算出最近决策边界与该圆的切点即为对抗样本点,有效提升了生成对抗样本的成功率和欺骗性.实验使用ImageNet和Cifar10数据集对ResNet18,GoogLeNet,VGG16,MobileNetV2模型生成对抗样本.在本文选取的样本中,ImageNet数据集对这4个模型生成的平均对抗扰动量分别降低了0.1093、0.1697、0.0952、0.0905,Cifar10数据集对这4个模型分别降低了0.0045、0.0049、0.0072、0.0041.这体现了本文方法的优越性与普遍适用性.

关键词：黑盒攻击最大内接圆黑盒决策边界攻击对抗扰动量对抗样本