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基于分层监测域人工势场法的无人驾驶车辆路径规划

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计算机集成制造系统 2024年第5期30卷 1908-1918页

作者：潘玉恒陶艺鑫鲁维佳李国燕王丽天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对传统人工势场法在路径规划中存在易陷入局部极小值点、障碍物附近目标点不可达以及固定步长下易发生碰撞的问题,提出一种基于分层监测域的自适应人工势场法(APFLMD)。设计了分层监测域模型,通过建立安全避障范围,实现无人驾驶车辆... 详细信息

针对传统人工势场法在路径规划中存在易陷入局部极小值点、障碍物附近目标点不可达以及固定步长下易发生碰撞的问题,提出一种基于分层监测域的自适应人工势场法(APFLMD)。设计了分层监测域模型,通过建立安全避障范围,实现无人驾驶车辆速度的自适应变化,以提高车辆的避障能力。为避免无人驾驶车辆陷入局部极小值点区域,利用路径点的聚集情况实现局部极小值点的检测。设计了等势圈切线点,并结合二次贝塞尔曲线对路径进行优化,且目标点位于斥力等势圈内部时,提出一种虚拟随机引导策略,以帮助车辆逃离局部极小值点。最后,在斥力场函数中添加距离因子以解决障碍物附近目标点不可达问题。仿真结果表明,在复杂环境下APFLMD算法相较于对比算法,可分别降低49.23%的车辆行驶时间、19.4%的路径长度和车辆能耗以及82.12%的路径平滑度。

关键词：无人驾驶车辆路径规划人工势场法监测域

基于动态扩展邻域蚁群算法的移动机器人路径规划

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农业机械学报 2024年第2期55卷 423-432,449页

作者：潘玉恒奥日格拉鲁维佳丛佳王世通陈阳天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对蚁群算法易陷入局部最优、路径转折点多、收敛速度慢的问题,提出一种基于动态扩展邻域蚁群算法(Dynamic extended neighbourhoods ant colony optimization,DENACO)。在蚂蚁搜索方式上采用动态扩展邻域方法,并定义新的信息素计算方... 详细信息

针对蚁群算法易陷入局部最优、路径转折点多、收敛速度慢的问题,提出一种基于动态扩展邻域蚁群算法(Dynamic extended neighbourhoods ant colony optimization,DENACO)。在蚂蚁搜索方式上采用动态扩展邻域方法,并定义新的信息素计算方式和增量规则,在取得更优收敛路径长度的同时,减少路径转折点数量及路径节点数量;引入自适应调整因子改进启发函数,提高算法的全局搜索能力,并设定迭代阈值,提升算法的收敛速度;提出一种路径节点双优化策略,对规划好的路径进一步优化,提高路径综合质量。不同复杂度及不同规模栅格地图中的仿真实验表明,DENACO算法所规划的路径更优,路径转折点数量减少,收敛速度加快,路径节点数量明显减少,表明算法具有更高的可行性和适用性。

关键词：移动机器人蚁群算法路径规划动态扩展邻域自适应启发函数

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基于多尺度特征融合的轻量化道路提取模型

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 951-959页

作者：刘毅陈一丹高琳洪姣天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对当前用于遥感图像道路提取领域的语义模型存在计算复杂度较高、道路提取效果不佳的问题,提出基于多尺度特征融合的轻量化道路提取模型(MFL-DeepLab V3+).为了减少模型参数量并降低模型的计算复杂度,骨干网络选用轻量化Mobilenet V2... 详细信息

针对当前用于遥感图像道路提取领域的语义模型存在计算复杂度较高、道路提取效果不佳的问题,提出基于多尺度特征融合的轻量化道路提取模型(MFL-DeepLab V3+).为了减少模型参数量并降低模型的计算复杂度,骨干网络选用轻量化Mobilenet V2网络代替原模型的Xception网络,在空洞空间金字塔池化(ASPP)模块中引入深度可分离卷积.为了增强模型的道路提取能力,优化对细小路段的提取效果,在解码区提出联合注意力的多尺度特征融合(MFFA).基于Massachusetts roads数据集的各项实验表明,MFL-DeepLab V3+模型的参数规模显著降低,较原模型参数量压缩了88.67%,道路提取图像完整,边缘清晰,精确率、召回率和F1分数分别达到88.45%、86.41%和87.42%,与其他模型相比取得了更好的提取效果.

关键词：语义分割道路提取 MFL-DeepLab V3+ 多尺度特征融合注意力机制

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果蝇嗅视神经通路研究综述

电子与信息学报 2024年第6期46卷 2335-2351页

作者：章盛郑胜男沈洁殷兴辉徐立中河海大学计算机与信息学院南京211100 南京工程学院计算机工程学院南京211167

果蝇嗅觉和视觉神经系统对于自然环境中嗅觉和视觉刺激具有高度的灵敏性,高灵敏的嗅视单模态感知决策和跨模态协同决策机制为仿生应用提供一定的启示作用。该文首先以果蝇嗅觉和视觉神经系统为基础,从嗅觉和视觉信号的捕获、加工、决策... 详细信息

果蝇嗅觉和视觉神经系统对于自然环境中嗅觉和视觉刺激具有高度的灵敏性,高灵敏的嗅视单模态感知决策和跨模态协同决策机制为仿生应用提供一定的启示作用。该文首先以果蝇嗅觉和视觉神经系统为基础,从嗅觉和视觉信号的捕获、加工、决策3个部分概述了果蝇嗅觉和视觉神经单模态感知决策生理机制与计算模型的研究现状,同时对果蝇嗅觉和视觉神经跨模态协同决策生理机制与计算模型进行阐述;然后对果蝇嗅觉和视觉的单模态感知和跨模态协同的典型仿生应用进行归纳;最后总结果蝇嗅视神经通路生理机制与计算建模当前面临的难题并展望未来发展趋势,为未来相关研究工作奠定了基础。

关键词：嗅觉神经系统视觉神经系统单模态感知决策跨模态协同决策仿生应用

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基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法

汽车安全与节能学报 2024年第1期15卷 121-128页

作者：张海民安徽信息工程学院计算机与软件工程学院芜湖241000

为降低道路交通事故发生率,提出了一种基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法。采用照度增强和反射分量均衡化的方法,以提高视频图像质量。将机器视觉工具箱软件用于提取疲劳驾驶人脸行为特征,并通过双流网络构建和训练深度学习模型,... 详细信息

为降低道路交通事故发生率,提出了一种基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法。采用照度增强和反射分量均衡化的方法,以提高视频图像质量。将机器视觉工具箱软件用于提取疲劳驾驶人脸行为特征,并通过双流网络构建和训练深度学习模型,实现对疲劳驾驶行为识别。选择了不同睡眠时间段参与者在全封闭路段内的驾驶行为图像,作为实验测试目标。结果表明:用该算法测试1000张疲劳驾驶行为图像时,识别时间为89 ms,精准度为97.6%,召回率为97.0%;算力需求(每秒所执行的浮点运算次数,FLOPS)≤88;该算法能够提高疲劳驾驶行为的识别精度,有助于降低道路交通事故的发生率。

关键词：疲劳驾驶行为识别深度学习模型图像增强特征提取

基于Transformer双线性网络的细粒度图像分类方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 84-89页

作者：向旭宇刘亚捷曾彬谭云中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410000 长沙学院计算机科学与工程学院湖南长沙410000

为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题,提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net).首先,将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量;然后,构建重复次数不同的编码器;最后,双网络分... 详细信息

为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题,提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net).首先,将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量;然后,构建重复次数不同的编码器;最后,双网络分支将图像表示为来自两个Transformer的特征集合,得到更加丰富的互补特征信息,从而提高细粒度分类的精度.实验结果表明:在CUB-200-2011,Cars196和Stanford Dogs数据集中,BT-Net分类准确率分别为89.4%,92.5%,94.8%,优于已有的双线性卷积神经网络.

关键词：细粒度特征融合图像分类双线性 Transformer

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模糊测试中的位置自适应变异调度策略

电子与信息学报 2024年第9期46卷 3797-3806页

作者：杨智徐航桑伟泉孙浩东金舒原信息工程大学密码工程学院郑州450004 中山大学计算机学院广州510275

种子自适应变异调度策略是基于变异的模糊测试中最新的技术,该技术能够根据种子的语法和语义特征自适应地调整变异算子的概率分布,然而其存在两个问题:(1)无法根据变异位置自适应地调整概率分布;(2)使用的汤普森采样算法在模糊测试场景... 详细信息

种子自适应变异调度策略是基于变异的模糊测试中最新的技术,该技术能够根据种子的语法和语义特征自适应地调整变异算子的概率分布,然而其存在两个问题:(1)无法根据变异位置自适应地调整概率分布;(2)使用的汤普森采样算法在模糊测试场景中容易导致学习到的概率分布接近平均分布,进而导致变异调度策略失效。针对上述问题,该文提出一种位置自适应变异调度策略,通过一种自定义的双层多臂老虎机模型为变异位置和变异算子建立联系,并且采用置信区间上界算法选择变异算子,实现位置自适应的同时避免了出现平均分布的问题。基于American Fuzzy Lop(AFL)实现了位置自适应的模糊测试器(PAMSSAFL),实验结果表明位置自适应的变异调度策略能明显提升模糊测试器的bug发现能力和覆盖能力。

关键词：漏洞挖掘模糊测试变异覆盖率

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基于对话的中文正面情感风格迁移

清华大学学报（自然科学版） 2024年第5期64卷 780-788页

作者：胡玉婷左家莉刘江盛万剑怡王明文江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

文本风格迁移旨在保留文本内容的前提下,通过编辑或生成的方法使得目标文本带有某些特殊属性,如礼貌、情感、性别等。现有的情感风格迁移研究主要集中在英文数据集上,在中文数据集上的研究相对较少。该文构建了一个基于对话的中文情感... 详细信息

文本风格迁移旨在保留文本内容的前提下,通过编辑或生成的方法使得目标文本带有某些特殊属性,如礼貌、情感、性别等。现有的情感风格迁移研究主要集中在英文数据集上,在中文数据集上的研究相对较少。该文构建了一个基于对话的中文情感文本数据集,该数据集的部分原始数据源自电视连续剧《家有儿女》中的对白,并对其进行人工标注和循环模型标注。目前该数据集的负面情感文本和正面情感文本句子共30 836个。根据该数据集中大多数情感词是显性的特点,在编辑类的模型上开展了基于对话的中文正面情感风格迁移的研究。实验结果表明:在该数据集上,编辑类的模型可以较好地识别文本的情感属性,并实现文本正面情感风格迁移。

关键词：自然语言处理文本生成情感风格迁移循环模型编辑模型家庭对话

融合VAD情绪知识的文本情感分布标签增强方法

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第5期64卷 789-800页

作者：王耀琦万中英曾雪强左家莉江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

情感分布学习(emotion distribution learning, EDL)采用情感分布记录给定样本在各个情绪上的表达程度,在处理具有模糊性的多标签情绪分析任务时具有明显优势。情感分布标签增强技术将已标注的情绪单标签增强为情感分布,可以解决EDL缺... 详细信息

情感分布学习(emotion distribution learning, EDL)采用情感分布记录给定样本在各个情绪上的表达程度,在处理具有模糊性的多标签情绪分析任务时具有明显优势。情感分布标签增强技术将已标注的情绪单标签增强为情感分布,可以解决EDL缺乏已标注情感分布的实验数据集的问题。然而,已有的情感分布标签增强方法采用离散空间情绪模型表示情绪,存在情绪间的相关信息丢失和情绪表达不连续等问题。针对上述问题,该文引入基于连续维度的效价-唤醒-支配(valence-arousal-dominance, VAD)心理学情绪模型,提出融合VAD情绪知识的文本情感分布标签增强方法(VAD emotion knowledge-based text emotion distribution label enhancement, VADLE)。VADLE方法基于先验的VAD情绪模型中的情绪距离,先为英文句子的真实情绪标签和句中情感词的情绪标签分别生成先验情感分布,再通过分布叠加将2种先验情感分布统一。通过英文单标签文本情感数据集的对比实验表明:VADLE方法在情绪预测任务方面的性能优于已有的情感分布标签增强方法。

关键词：情感分布标签增强情感分布学习 VAD情绪空间情感词典