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基于多重视觉注意力的唇语识别

模式识别与人工智能 2024年第1期37卷 73-84页

作者：谢胤岑薛峰曹明伟合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 合肥工业大学软件学院合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

唇语识别是将单个说话人嘴唇运动的无声视频翻译成文字的一种技术.由于嘴唇运动幅度较小,现有唇语识别方法的特征区分能力和泛化能力都较差.针对该问题,文中分别从时间、空间和通道三个维度研究唇语视觉特征的提纯问题,提出基于多重视... 详细信息

唇语识别是将单个说话人嘴唇运动的无声视频翻译成文字的一种技术.由于嘴唇运动幅度较小,现有唇语识别方法的特征区分能力和泛化能力都较差.针对该问题,文中分别从时间、空间和通道三个维度研究唇语视觉特征的提纯问题,提出基于多重视觉注意力的唇语识别方法(Lipreading Based on Multiple Visual Attention Network,LipMVA).首先利用通道注意力自适应校准通道级别的特征,减轻无意义通道的干扰.然后使用两种粒度不同的时空注意力,抑制不重要的像素或帧的影响.CMLR、GRID数据集上的实验表明LipMVA可降低识别错误率,由此验证方法的有效性.

关键词：唇语识别视觉语音识别注意力机制深度神经网络特征提取

MRNDA:一种基于资源受限片上网络的深度神经网络加速器组播机制研究

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电子学报 2024年第3期52卷 872-884页

作者：欧阳一鸣王奇汤飞扬周武李建华合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 合肥工业大学微电子学院安徽合肥230009

片上网络(Network-on-Chip,NoC)在多处理器系统中得到了广泛的应用.近年来,有研究提出了基于NoC的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)加速器.基于NoC的DNN加速器设计利用NoC连接神经元计算设备,能够极大地减少加速器对片外存储的访... 详细信息

片上网络(Network-on-Chip,NoC)在多处理器系统中得到了广泛的应用.近年来,有研究提出了基于NoC的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)加速器.基于NoC的DNN加速器设计利用NoC连接神经元计算设备,能够极大地减少加速器对片外存储的访问从而减少加速器的分类延迟和功耗.但是,若采用传统的单播NoC,大量的一对多数据包会极大的提高加速器的通信延迟.并且,目前的深度神经网络规模往往非常庞大,而NoC的核心数量是有限的.因此,文中提出了一种针对资源受限的NoC的组播方案.该方案利用有限数量的处理单元(Processor Element,PE)来计算大型的DNN,并且利用特殊的树形组播加速网络来减少加速器的通信延迟.仿真结果表明,和基准情况相比,本文提出的组播机制使加速器的分类延迟最高降低了86.7%,通信延迟最高降低了88.8%,而它的路由器面积和功耗仅占基准路由器的9.5%和10.3%.

关键词：片上网络深度神经网络加速器组播路由器架构多物理网络

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曙暮光影响的大气偏振模式建模方法研究

激光与光电子学进展 2024年第5期61卷 88-97页

作者：韦坤范之国金海红桂策定董万卷合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601 安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽合肥230601

针对现有大气偏振模式理论模型单独考虑太阳或月亮的影响,无法充分描述晴朗天气下黎明和黄昏过渡期间天空偏振模式的问题,提出了一种曙暮光影响的大气偏振模式建模方法。该方法引入太阳和月亮的影响,以太阳和月亮位置求解的Stokes矢量... 详细信息

针对现有大气偏振模式理论模型单独考虑太阳或月亮的影响,无法充分描述晴朗天气下黎明和黄昏过渡期间天空偏振模式的问题,提出了一种曙暮光影响的大气偏振模式建模方法。该方法引入太阳和月亮的影响,以太阳和月亮位置求解的Stokes矢量为基础,同时考虑了实际天空中大气粒子多次散射的因素,对Stokes矢量优化;分析太阳和月亮对大气偏振模式的影响,确定了太阳和月亮的影响权重;利用偏振角表征大气偏振模式。结果表明,所提模型的仿真结果与实测偏振角具有相同的分布和变化特性,且保持着较高的相似度,能够有效地表征曙暮光影响的大气偏振模式。

关键词：大气偏振模式曙暮光 Stokes矢量偏振角偏振光导航

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干扰环境下的大气偏振导航方法

激光与光电子学进展 2024年

作者：董万卷范之国金海红合肥工业大学计算机与信息学院安徽建筑大学电子与信息工程学院

仿生偏振光导航可以利用大气偏振信息进行导航和定位，在大气偏振信息测量过程中，当太阳直射镜头或视野受到遮挡时，测得的大气偏振信息会受到干扰，从而导致导航精度降低。为了解决这些受干扰区域对偏振导航精度产生的影响，本文提出... 详细信息

仿生偏振光导航可以利用大气偏振信息进行导航和定位，在大气偏振信息测量过程中，当太阳直射镜头或视野受到遮挡时，测得的大气偏振信息会受到干扰，从而导致导航精度降低。为了解决这些受干扰区域对偏振导航精度产生的影响，本文提出了一种基于偏振角信息与偏振度信息的去干扰算法，并基于瑞丽散射模型获取太阳子午线方向实现导航定向。实验结果表明，本方法不仅能够对受干扰区域进行准确划分，还能够提高偏振导航方法的精度。对于去干扰前航向角误差大于2度的数据，去干扰前航向角误差平均值为5.37度，去干扰后航向角误差平均值为1.56度。对于去干扰前航向角误差小于2度的数据，去干扰前航向角误差平均值为1.13度，去干扰后航向角误差平均值为0.59度。

关键词：大气偏振模式偏振光导航图像聚类偏振角偏振信息干扰

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无人机平台的人体呼吸率检测

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 323-329页

作者：梁帅杨学志臧宗迪合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 合肥工业大学科研院合肥230009

使用无人机载相机进行呼吸率检测是一种新兴的伤情评估手段,然而现有的视频呼吸率检测算法只适用于固定相机。在基于空间相位的呼吸信号提取技术基础上,提出一种基于无人机载视频的人体呼吸率非接触式测量方法,使用复可控金字塔提取出... 详细信息

使用无人机载相机进行呼吸率检测是一种新兴的伤情评估手段,然而现有的视频呼吸率检测算法只适用于固定相机。在基于空间相位的呼吸信号提取技术基础上,提出一种基于无人机载视频的人体呼吸率非接触式测量方法,使用复可控金字塔提取出每一帧图像的空间相位,按时间顺序排列得到相位序列;接着采用经验模态分解从相位序列中拆解出多个模态分量,并设计频率变异性分析模型从中选择出具有稳定频率的分量,也即目标呼吸信号;利用峰值检测方法检测出人体呼吸率。实验结果表明,该方法在无人机晃动干扰下的呼吸率检测平均准确率能够达到98%以上,优于现有检测方法。

关键词：无人机呼吸率经验模态分解频率变异性空间相位

基于改进YOLOv4-tiny算法的车距预警方法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 741-748页

作者：王宏志宋明轩程超解东旋长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

针对现有网络难以实时精确识别道路检测目标及车距的问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny算法的车距预警方法。首先,总结了YOLOv4-tiny算法的特征提取结构,分析了原网络结构的不足之处。其次,在原网络中增加了空间金字塔池化层SPPF进一... 详细信息

针对现有网络难以实时精确识别道路检测目标及车距的问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny算法的车距预警方法。首先,总结了YOLOv4-tiny算法的特征提取结构,分析了原网络结构的不足之处。其次,在原网络中增加了空间金字塔池化层SPPF进一步提取目标特征,增强深层次语义信息表达能力,并将特征金字塔网络(FPN)结构添加下采样通道和CSPnet层,充分融合多尺度图像特征,避免浅层信息丢失。最后,使用Mosaic数据增强方法丰富数据集训练样本,并将改进YOLOv4-tiny算法与单目测距原理相结合,依据车距大小设置3种级别的信息提示进行车距预警实验。结果表明:本文算法在PASCAL VOC数据集上的检测速度为43帧/s,平均精度达到81.25%,较YOLOv4-tiny算法提高了3.59%。可见,改进YOLOv4-tiny算法在满足检测实时性要求的同时,具备良好的目标检测精度,对提升车距预警方法的使用效果具有指导意义。

关键词：交通运输安全工程目标检测 YOLOv4-tiny算法单目测距车距预警

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基于SAC算法的多交叉口交通信号控制研究

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第1期57卷 105-111页

作者：钱立军宣亮陈健陈晨合肥工业大学汽车与交通工程学院合肥230009

针对深度Q网络(deep Q-learning network,DQN)算法在解决多交叉口交通信号配时方案由于外部环境变化和内部参数波动导致效果不佳的问题,提出了基于柔性“行动器-评判器”(soft actor-critic,SAC)的交叉口交通信号控制方法,并设计了相应... 详细信息

针对深度Q网络(deep Q-learning network,DQN)算法在解决多交叉口交通信号配时方案由于外部环境变化和内部参数波动导致效果不佳的问题,提出了基于柔性“行动器-评判器”(soft actor-critic,SAC)的交叉口交通信号控制方法,并设计了相应的系统采样策略和回报函数.与原采样策略相比,新采样策略将相邻智能体的策略信息加入到系统状态中,使当前智能体能够得到更多的交叉口交通分布和合作策略信息.与原回报函数相比,新回报函数中引入空间折扣因子,缩小了相邻智能体的观察和回报值,使当前智能体更加关注和改善当前交通状况.随后在此基础上分别应用DQN和SAC算法设计交通信号控制方法.Webster配时法是利用相位流量数据开发的一种基于周期的固定相位长度交通信号方法,与DQN和SAC算法相比,其优化目标是降低交叉口延迟时间,不考虑交叉口排队长度.在城市交通模拟软件(simulation of urban mobility,SUMO)中构建一个时变交通流交通网络,并在其中分别对基于DQN、SAC和Webster配时法的信号配时控制方法进行仿真测试.仿真结果表明:基于SAC算法的交通信号控制方法与基于DQN算法和Webster配时法的交通信号控制方法相比,能够显著减少交叉口排队长度和平均延迟时间,具体来说,车辆平均排队长度分别减少了17.8%和28.2%,平均延迟分别减少了26.8%和36.3%,说明所提出的方法具有更好的控制效果.

关键词：智能交通交通信号控制信号交叉口深度Q网络柔性“行动器-评判器”

车联网边缘场景下基于免疫算法的计算卸载优化

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吉林大学学报（工学版） 2024年第1期54卷 221-231页

作者：朱思峰蔡江昊柴争义孙恩林天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384 天津工业大学计算机科学与技术学院天津300387

为了解决如何在降低车载终端计算时延的同时保证服务器的低能耗和负载均衡问题,本文首先构建了基于车对车通信的系统模型、时延模型、负载均衡模型、能耗模型和目标优化模型;然后提出了一种基于多目标免疫优化算法的计算卸载方案;最后... 详细信息

为了解决如何在降低车载终端计算时延的同时保证服务器的低能耗和负载均衡问题,本文首先构建了基于车对车通信的系统模型、时延模型、负载均衡模型、能耗模型和目标优化模型;然后提出了一种基于多目标免疫优化算法的计算卸载方案;最后将本文方案与多种卸载方案进行了对比实验。实验结果表明,本文方案能够有效降低用户的平均卸载时延,优化服务器之间的工作负载并有效降低能耗,且性能较各卸载方案有所提升。

关键词：车联网边缘计算计算卸载车对车通信免疫算法

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基于四维非线性串扰模型的单跨无中继光传输多维调制设计

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电子学报 2024年第8期 2563-2570页

作者：梁志伟陈斌凌未雷艺合肥工业大学计算机与信息学院

随着光通信速率需求的不断提高，光纤中的非线性效应成为了限制信道容量增长的主要因素.针对该问题，本文基于四维（Four-Dimensional,4D）非线性串扰模型和几何整形，提出了抗非线性4D调制设计方法 .通过在加性高斯白噪声信道（Additiv... 详细信息

随着光通信速率需求的不断提高，光纤中的非线性效应成为了限制信道容量增长的主要因素.针对该问题，本文基于四维（Four-Dimensional,4D）非线性串扰模型和几何整形，提出了抗非线性4D调制设计方法 .通过在加性高斯白噪声信道（Additive White Gaussian Noise,AWGN）和单跨无中继光纤传输系统中的仿真，详细比较了四类不同调制格式（包括分别针对AWGN信道和光纤信道设计的2D和4D调制格式）的传输性能.数值仿真结果表明，基于4D非线性串扰模型和4D空间联合优化的调制格式不仅有较高的线性整形增益还具有较好的非线性容忍性.以5通道的波分复用传输系统为例，优化得到的NL-4D-1024调制与传统正交幅度调制（QAM）和2D整形调制相比，可以分别减少0.8 dB和0.4 dB的发射功率.

关键词：多维度调制格式几何整形非线性串扰模型光纤信道相位噪声

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