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基于YOLOv8改进的密集行人检测算法:MER-YOLO

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计算机工程与科学 2024年第6期46卷 1050-1062页

作者：王泽宇徐慧英朱信忠李琛刘子洋王子奕浙江师范大学计算机科学与技术学院浙江金华321004 曼彻斯特大学理工学院计算机系英国曼彻斯特M139PL

在大型人员密集的场所中,人群异常聚集情况时有发生,对自动驾驶和大型公共场所人流量监控系统等应用场景中涉及到的密集行人检测技术带来了一定挑战,新一代的密集行人检测技术要求精确度更高、计算开销更小、检测速度更快以及部署更加... 详细信息

在大型人员密集的场所中,人群异常聚集情况时有发生,对自动驾驶和大型公共场所人流量监控系统等应用场景中涉及到的密集行人检测技术带来了一定挑战,新一代的密集行人检测技术要求精确度更高、计算开销更小、检测速度更快以及部署更加方便等。针对上述需求,提出了一种基于YOLOv8改进的轻量级密集行人检测算法MER-YOLO,首先采用MobileViT作为主干网络,提升模型在总体上对行人聚集区域的特征提取能力;引入EMA注意力机制模块,对全局信息进行编码,通过维度交互来进一步聚合像素级特征,并结合160×160尺度的检测头加强小目标检测能力;使用排斥损失(Repulsion Loss)作为边界框损失函数,减少了人群密集情况下小目标行人的漏检误检的情况。实验结果表明,相较于YOLOv8n,MER-YOLO行人检测算法在Crowd Human数据集上mAP@0.5提升了4.5%,在WiderPerson数据集上mAP@0.5提升了2.1%,同时只有3.1×10^(6)的参数量和9.8 GFLOPs,满足低算力兼顾高精度的部署需求。

关键词：目标检测行人检测轻量化注意力机制

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面向业务过程的概念漂移检测技术综述

计算机集成制造系统 2024年

作者：赵海燕戎小玉曹健陈庆奎上海交通大学计算机科学与技术系上海理工大学光电信息与计算机工程学院

业务过程随着时间的推移会发生变化，这种现象在过程挖掘领域被称为业务过程概念漂移。业务过程概念漂移的分析对于实现变更的早期检测和管理至关重要。文中对业务过程概念漂移检测的现有研究进行了系统的分析，总结了目前研究实验中常... 详细信息

业务过程随着时间的推移会发生变化，这种现象在过程挖掘领域被称为业务过程概念漂移。业务过程概念漂移的分析对于实现变更的早期检测和管理至关重要。文中对业务过程概念漂移检测的现有研究进行了系统的分析，总结了目前研究实验中常用的评估指标、数据集合成方式及真实数据集，并讨论了不同方法的优缺点及其适用场景。此外，文中也对不同方法进行了实验比较。最后，对业务过程概念漂移未来的研究方向进行了展望。

关键词：业务过程概念漂移业务过程视角业务过程模型

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改进流向算法的无线传感器网络覆盖优化

深圳大学学报（理工版） 2024年第2期41卷 241-247页

作者：陈伟杨盘隆宿州职业技术学院计算机信息系安徽宿州234099 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

针对标准流向算法易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种融合莱维(Levy)飞行和入侵杂草策略的改进流向算法.首先,该算法在选择水流流向时引入Levy飞行机制,使水流沿最优水流位置方向做Levy飞行运动,避免陷入局部最优;其次,利用入... 详细信息

针对标准流向算法易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种融合莱维(Levy)飞行和入侵杂草策略的改进流向算法.首先,该算法在选择水流流向时引入Levy飞行机制,使水流沿最优水流位置方向做Levy飞行运动,避免陷入局部最优;其次,利用入侵杂草策略,对每一代水流进行繁殖、空间扩散和竞争操作,增加水流的多样性,扩大搜索范围,提高全局寻优能力.最后,将改进流向算法应用于无线传感器网络覆盖优化中,并与标准流向算法及其他改进算法进行实验对比.仿真结果表明,相比标准流向算法及其他改进算法,所提改进流向算法的覆盖性能有大幅提升,覆盖率可达98.52%,可实现更均匀的节点分布和更低的部署成本.

关键词：人工智能无线传感器网络流向算法莱维飞行入侵杂草算法节点分布覆盖优化

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基于深度学习单阶段算法的䗴类化石检测

地球科学 2024年第3期49卷 1154-1164页

作者：奚园园王永茂芦碧波邢智峰侯广顺河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003 河南理工大学资源环境学院河南焦作454003

䗴化石是石炭纪、二叠纪重要的标准化石,其详细的鉴定工作对确定地质时代和划分石炭系‒二叠系具有重要意义.鉴于目前䗴类化石检测方法的局限性,提出一种基于深度学习单阶段算法的䗴类化石检测.以䗴类化石为研究对象,对原始模型进行分析,之... 详细信息

䗴化石是石炭纪、二叠纪重要的标准化石,其详细的鉴定工作对确定地质时代和划分石炭系‒二叠系具有重要意义.鉴于目前䗴类化石检测方法的局限性,提出一种基于深度学习单阶段算法的䗴类化石检测.以䗴类化石为研究对象,对原始模型进行分析,之后联合优化权重损失函数和BN层尺度因子的L1正则化等方式进行通道剪枝,再使用知识蒸馏使剪枝后模型恢复检测性能.实验结果表明,该方法可实现薄片图像中䗴类所在区域的定位和分类,平均精度均值达到98.1%,满足实时检测模型的要求,并且剪枝后参数量压缩了74.1%,解决了真实场景中存在的算力缺乏等问题.该方法能够有效保证䗴类化石的检测效果,同时扩展了该模型在嵌入式设备的适用范围,为深度学习在古生物化石图像的智能识别方面提供更多可能性.

关键词：䗴类化石深度学习目标检测石炭系-二叠系知识蒸馏地层学

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基于语言推理与认知记忆的自动驾驶决策模型

吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：王祥谭国真彭衍飞任浩李健平大连理工大学计算机科学与技术学院清华大学精密仪器系

针对传统自动驾驶安全性能和学习效率低下等问题，提出了一种可持续学习和理解语言信息的自动驾驶安全决策模型。参考人类驾驶过程中推理决策和经验积累的过程，利用大型语言模型(Large Language Model，LLM)作为决策智能体将思维链推... 详细信息

针对传统自动驾驶安全性能和学习效率低下等问题，提出了一种可持续学习和理解语言信息的自动驾驶安全决策模型。参考人类驾驶过程中推理决策和经验积累的过程，利用大型语言模型(Large Language Model，LLM)作为决策智能体将思维链推理、两阶段注意力机制和认知记忆存储与检索整合到驾驶过程上下文安全学习中，利用运动学模块将LLM决策转化为可操作的驾驶命令，实现对安全驾驶经验的持续学习。实验结果表明：提出的决策模型相对于基于规则、强化学习和知识的方法在安全效率方面有显著提升，并具备持续学习和根据人类指令变化驾驶行为的能力，为类人自动驾驶提供参考。

关键词：车辆工程自动驾驶持续学习大语言模型思维链推理两阶段注意力机制

基于因果推断的业务流程时间异常根因分析方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：郭娜刘聪李彩虹欧阳春倪维健曾庆田山东理工大学电气与电子工程学院山东理工大学计算机科学与技术学院昆士兰科技大学信息系统系山东科技大学计算机科学与工程学院

流程的执行时间通常是关键的业务考核指标，未在规定执行时间内完成的案例和活动均可视为流程时间异常，可能造成超时、客户投诉等风险。因此，剖析流程时间异常的根本原因可有针对性的提出整改方案和干预措施。然而，导致时间异常的潜... 详细信息

流程的执行时间通常是关键的业务考核指标，未在规定执行时间内完成的案例和活动均可视为流程时间异常，可能造成超时、客户投诉等风险。因此，剖析流程时间异常的根本原因可有针对性的提出整改方案和干预措施。然而，导致时间异常的潜在原因繁多难以全面提取，逐一分析严重影响执行效率，并且根本原因分析的准确性难以保证。针对上述问题，为探究业务流程时间异常的根本原因，本文提出一种基于因果推断的业务流程时间异常根因溯源分析框架。首先，扩展事件日志的时间信息和工作负载，提供丰富的候选原因。其次，生成案例和活动执行时间异常因果假设，确定对应的潜在原因，建立案例与活动间的联系以便于根因溯源。然后，应用基于元学习的因果推断方法，估计因果效应以确定因果关系。最后，在5个真实事件日志上与最新方法进行比较，并可视化根因结果。实验结果表明，本文方法可有效提高流程时间异常根因的分析效率，得到更合理的原因。

关键词：业务流程因果推断根本原因时间异常元学习

基于机器视觉技术的高精度光学仪器表面动态变形测量研究

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激光杂志 2024年第7期45卷 271-275页

作者：张燕史汝川南阳理工学院信息工程学院河南南阳473004 上海交通大学感知科学与工程学院上海200240

伴随着光学仪器精度的逐渐提高,其表面动态变形事件发生频率也呈现急剧增加的趋势,是影响与制约光学仪器发展与应用的主要因素之一。为了满足光学仪器的应用需求,提出基于机器视觉技术的高精度光学仪器表面动态变形测量方法。采用机器... 详细信息

伴随着光学仪器精度的逐渐提高,其表面动态变形事件发生频率也呈现急剧增加的趋势,是影响与制约光学仪器发展与应用的主要因素之一。为了满足光学仪器的应用需求,提出基于机器视觉技术的高精度光学仪器表面动态变形测量方法。采用机器视觉设备获取高精度光学仪器表面图像,对表面图像进行灰度化处理、去噪处理与增强处理,以此为基础,应用SURF特征检测算法提取表面图像的特征点,通过FLANN算法匹配相邻图像的特征点,利用Delaunay三角化在表面图像区域形成三角网格,进一步计算表面图像特征点的位移与应变,从而实现高精度光学仪器表面动态变形的测量。实验数据显示:在横坐标为1μm时,应用提出方法获得的表面动态变形位移纵坐标为1.8μm,与实际位移基本保持一致,在实验组别为6时,应用提出方法获得的光学仪器表面动态变形应变数值为3μm,与实际应变数值保持一致,充分证实了提出方法具备较好的应用性能。

关键词：动态变形高精度光学仪器变形测量机器视觉技术仪器表面表面图像

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时空语义驱动的渐进多视角行为去偏置研究

计算机工程 2024年

作者：钟忺陈亮刘文璇叶舒江奎王正林嘉文武汉理工大学计算机与人工智能学院哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院武汉大学计算机学院台湾清华大学电机工程系

在实际应用中，单视角摄像头采集数据由于物体存在遮挡而失去对某些区域的可见性，因此结合多个视角下的数据进行行为分析对于维护社会稳定及民生安全至关重要。针对多视角行为识别中存在偏置问题，即不同视角下空间语义不一致导致的视... 详细信息

在实际应用中，单视角摄像头采集数据由于物体存在遮挡而失去对某些区域的可见性，因此结合多个视角下的数据进行行为分析对于维护社会稳定及民生安全至关重要。针对多视角行为识别中存在偏置问题，即不同视角下空间语义不一致导致的视角间行为表征差异以及同一行为执行过程中的时序语义不一致的行为表征差异，提出了一种渐进去偏置的多视角方法。首先在多视角下的同一行为样本中以证据理论为引导，结合不同视角下的行为同构性进行视角间行为去偏置，优化不同视角下关注的行为特征权重，以获得更全面的无偏行为表示。其次结合多粒度解耦策略，分析不同粒度对行为特征无偏表达的影响，准确分离与行为相关和行为无关特征，以避免视角内行为无关信息扰乱行为表征导致的显著差异。最后，在时序维度上构建不同行为特征权重，增强同一视角内行为特征一致性，减弱同一行为的行为表征差异。在多个数据集上验证了所提方法的有效性，其中在N-UCLA和NTU-RGB+D数据集的跨视角准确率分别达到了97.4%和96.4%，本文的方法在满足多视角下对行为识别进行准确分析应用需求的同时，从一种新的去偏置思路为多视角行为识别问题提供了一种有效的解决方案。

关键词：多视角行为识别渐进式去偏置证据理论解耦多粒度

基于渐进式多尺度Transformer的图像去雾算法

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计算机科学 2024年第5期51卷 117-124页

作者：周宇陈志华盛斌梁磊华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 上海交通大学计算机科学与技术系上海200240

现有的去雾方法难以在复原图像细节的同时保持全局信息。为了解决此问题,文中提出了一种基于渐进式多尺度Transformer(Multi Scale Progressive Transformer,MSP-Transformer)的图像去雾算法。该模型能够有效提取和利用不同尺度的雾相... 详细信息

现有的去雾方法难以在复原图像细节的同时保持全局信息。为了解决此问题,文中提出了一种基于渐进式多尺度Transformer(Multi Scale Progressive Transformer,MSP-Transformer)的图像去雾算法。该模型能够有效提取和利用不同尺度的雾相关特征,实现了特征和图像的多尺度学习和融合,渐进式地从有雾图像中复原清晰图像。所提出的MSP-Transformer分为编码、解码和复原3个阶段。在编码阶段,利用基于Transformer模块的编码器将输入图像分解为不同尺度的雾图像特征,以全面表征真实有雾图像的信息损失。在解码阶段,考虑到有雾图像的不同区域存在不同尺度的信息丢失,设计了一个包含多尺度注意力机制的特征聚合模块,利用通道注意力和多尺度空间注意力来融合不同尺度的特征信息。复原阶段包含了复原模块和融合模块,首先基于多尺度特征融合的复原模块聚合不同尺度的雾相关特征以增加不同尺度特征的联系,并在每个尺度复原出清晰的无雾图像,然后将每个尺度的复原图像送入融合模块以获得最终的去雾结果。定性和定量的实验结果表明,所提出的MSP-Transformer在真实图像和合成数据集上能够实现雾的有效去除,具有良好的鲁棒性。在公开的RESIDE数据集上与11种去雾方法进行定量和定性比较,MSP-Transformer取得了最高的PSNR(39.53db)和SSIM(0.9954),并获得了良好的视觉效果。此外,消融实验也证明了MSP-Transformer中所提出的模块的有效性。

关键词：图像去雾多尺度 Transformer 注意力机制特征融合