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基于空间位置关系的轨迹数据高效降维和查询算法

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计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1771-1790页

作者：巢成蒲非凡许建秋高云君南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院南京211100 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310058

由于新型信息技术的快速发展,社会处于数字化、信息化转型的关键时期,各行业对于以数据库技术为基础的信息系统的需求也日益凸显.基于位置的服务依赖于海量实时生成的轨迹数据,在处理亿万级随时间连续变化的轨迹数据时,降维算法和查询... 详细信息

由于新型信息技术的快速发展,社会处于数字化、信息化转型的关键时期,各行业对于以数据库技术为基础的信息系统的需求也日益凸显.基于位置的服务依赖于海量实时生成的轨迹数据,在处理亿万级随时间连续变化的轨迹数据时,降维算法和查询技术一直是研究的关键,通过降低轨迹数据的规模,减少查询操作时处理数据的时间,能有效提升查询的性能,而能否实现高质量、高效率查询对于数据库而言至关重要.提出了面向轨迹数据的均匀网格编码,并在进一步优化后提出非均匀网格降维算法,将轨迹数据的坐标转化为1维字符串存储,对不符合要求的网格进行合并处理;通过空间位置映射充分保留轨迹数据间复杂的相互关系,并采用范围查询与最近邻查询对降维后的数据进行性能测试.实验使用不同城市真实轨迹数据与模拟生成轨迹数据作为数据集,将提出的均匀网格算法、非均匀网格算法与3种基准方法进行对比.实验证明,优化后的非均匀网格算法降维后数据的空间位置关系相似度可高达82.50%,范围查询时间较其他查询时间提升了至少73.86%,最近邻查询时间提升了至少52.26%,与其他基准方法相比取得了更好的效果.

关键词：轨迹数据降维算法非均匀网格空间位置关系查询技术

基于密集连接网络的航拍绝缘子旋转目标精准定位方法

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电力系统保护与控制 2024年第1期52卷 35-43页

作者：王道累张正刚张世恒朱瑞赵文彬上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306

为了实现架空线路巡检时绝缘子的精准定位和检测,提出了一种基于Dense-Block密集连接块与旋转框改进YOLOv5的绝缘子检测模型。该模型针对绝缘子长宽比较大和方向多变的特点,提出利用长边定义法为检测框增加角度信息,实现目标旋转框检测... 详细信息

为了实现架空线路巡检时绝缘子的精准定位和检测,提出了一种基于Dense-Block密集连接块与旋转框改进YOLOv5的绝缘子检测模型。该模型针对绝缘子长宽比较大和方向多变的特点,提出利用长边定义法为检测框增加角度信息,实现目标旋转框检测,有效提升绝缘子检测和定位的效果。同时为了增强特征的重新利用和传播,利用Dense-Block对模型中的残差模块进行改进,构建YOLOv5-dense检测模型。最后为了使YOLOv5-dense模型能够更加关注有效的特征信息,在主干网络尾部加入SimAM注意力模块对模型进行改进。实验之前,利用Retinex算法对输入绝缘子图像进行增强。实验结果表明,相较于原始YOLOv5算法,所提算法在平均准确率和每秒处理帧数方面都有提高。除此之外,与水平框检测算法相比,所提算法去除了检测结果中大量冗余的背景信息,实现了绝缘子区域更加精准的定位。

关键词：绝缘子目标检测数据增强 YOLOv5 旋转框密集连接块

图像语义特征引导与点云跨模态融合的三维目标检测方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第5期36卷 734-749页

作者：李辉王俊印程远志刘健赵国伟陈双敏青岛科技大学信息科学技术学院青岛266061 哈尔滨工业大学计算机学部哈尔滨150001 南开大学计算机学院天津300071

受到场景的复杂性和目标尺度变化、遮挡等影响,三维目标检测仍面临着诸多挑战.虽然跨模态特征融合图像和激光点云信息能够有效地提升三维目标检测性能,但在融合效果和检测性能上仍有待提升,为此,提出图像语义特征引导与点云跨模态融合... 详细信息

受到场景的复杂性和目标尺度变化、遮挡等影响,三维目标检测仍面临着诸多挑战.虽然跨模态特征融合图像和激光点云信息能够有效地提升三维目标检测性能,但在融合效果和检测性能上仍有待提升,为此,提出图像语义特征引导与点云跨模态融合的三维目标检测方法.首先设计图像语义特征学习网络,采用双分支自注意力并行计算方式,实现全局语义特征增强,降低目标错误分类;然后提出图像语义特征引导的局部融合模块,采用元素级数据拼接将检索的图像局部语义特征引导融合点云数据,更好地解决跨模态信息融合存在的语义对齐问题;提出多尺度再融合网络,设计融合特征与激光雷达点云交互模块,学习融合特征和不同分辨率特征间的再融合,提高网络的检测性能;最后采用4种任务损失实现anchor-free的三维目标检测.在KITTI和nuScenes数据集中与其他方法进行对比,针对三维目标检测准确率达87.15%,并且实验结果表明,文中方法优于对比方法,具有更优的三维检测性能.

关键词：三维目标检测跨模态语义特征点云无锚

SDN中基于统计与集成自编码器的DDoS攻击检测模型

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计算机科学 2024年第11期 389-399页

作者：李春江尹少平池浩田杨静耿海军山西大学自动化与软件学院山西大学大数据科学与产业研究院山西大学计算机与信息技术学院

软件定义网络(Software-defined Networking, SDN)是一种提供细颗粒集中网络管理服务的新型网络体系结构，主要有控制与转发分离、集中控制和开放接口基本特征。SDN由于控制层的集中管理逻辑，控制器被攻击者作为理想的分布式拒绝服务攻... 详细信息

软件定义网络(Software-defined Networking, SDN)是一种提供细颗粒集中网络管理服务的新型网络体系结构，主要有控制与转发分离、集中控制和开放接口基本特征。SDN由于控制层的集中管理逻辑，控制器被攻击者作为理想的分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial-of-Service, DDoS)目标。然而，传统的基于统计的DDoS攻击检测算法常存在误报率高、阈值固定等问题；基于机器学习模型的检测算法常存在计算资源消耗大、泛化性差等问题。为此，文中提出了一种基于统计特征与集成自编码器的DDoS攻击双层检测模型。基于统计的方法提取Rényi熵特征，设置动态阈值判断可疑流量；基于集成自编码器算法对可疑流量进行更精确的DDoS攻击判断。双层检测模型不仅提升了检测效果，解决了误报率高的问题，同时还有效地缩短了检测时间，从而减少了计算资源的消耗。实验结果表明，该模型在不同网络环境下都有较高的准确率，不同数据集检测的F1值最低都达到了98.5%以上，表现出了很强的泛化性。

关键词：软件定义网络分布式拒绝服务攻击 Rényi熵动态阈值自编码器

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基于图滤波与自表示的无监督特征选择算法

吉林大学学报（理学版） 2024年第3期62卷 655-664页

作者：梁云辉甘舰文陈艳周芃杜亮山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 四川大学计算机学院成都610065 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

针对现有方法未考虑数据的高阶邻域信息而不能完全捕捉数据内在结构的问题,提出一种基于图滤波与自表示的无监督特征选择算法.首先,将高阶图滤波器应用于数据获得其平滑表示,并设计一个正则化器联合高阶图信息进行自表示矩阵学习以捕捉... 详细信息

针对现有方法未考虑数据的高阶邻域信息而不能完全捕捉数据内在结构的问题,提出一种基于图滤波与自表示的无监督特征选择算法.首先,将高阶图滤波器应用于数据获得其平滑表示,并设计一个正则化器联合高阶图信息进行自表示矩阵学习以捕捉数据的内在结构;其次,应用l_(2,1)范数重建误差项和特征选择矩阵,以增强模型的鲁棒性与稀疏性选择判别的特征;最后,用一个迭代算法有效地求解所提出的目标函数,并进行仿真实验以验证该算法的有效性.

关键词：图滤波自表示稀疏无监督特征选择

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近邻密度辅助模糊优化孪生支持向量机的钢板表面缺陷分类

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计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 1115-1126页

作者：侯政通胡鹰乔磊明邓志飞太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169

为提升钢板表面缺陷分类精度,提出一种选择性弱化样本的分类模型。首先,在图像预处理阶段引入显著性检测算法来减少二值化后图像出现失真的影响;其次,为了降低不利的边缘样本点对模型的影响,同时又能提高有利的边缘样本点对模型的贡献,... 详细信息

为提升钢板表面缺陷分类精度,提出一种选择性弱化样本的分类模型。首先,在图像预处理阶段引入显著性检测算法来减少二值化后图像出现失真的影响;其次,为了降低不利的边缘样本点对模型的影响,同时又能提高有利的边缘样本点对模型的贡献,构造了一种新的密度模糊隶属度函数对样本进行权重赋值;最后,在孪生支持向量机(TWSVM)的基础上,将构造的密度模糊隶属度函数作为优化条件嵌入模型内,提出了近邻密度辅助模糊优化的TWSVM算法,以提高分类效果。在数据集NEU上的实验结果表明,引入显著性检测算法后,重新设计的特征在整体准确率上提高了1.66%,同时采用优化后的算法进行缺陷分类,准确率达到98.33%,进一步提高了分类性能。

关键词：图像处理显著性检测缺陷分类孪生支持向量机密度函数 K近邻

基于多模板提示调优和知识增强的事件因果关系识别方法

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中文信息学报 2024年第9期38卷 48-57页

作者：张虎李壮壮王宇杰李茹山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

事件因果关系识别(Event Causality Identification,ECI)是自然语言处理领域的一项重要研究任务,旨在识别文本中事件之间的因果关系。现有方法大都基于微调范式,不能较好发挥预训练语言模型的作用,难以有效捕获隐式因果关系识别的线索... 详细信息

事件因果关系识别(Event Causality Identification,ECI)是自然语言处理领域的一项重要研究任务,旨在识别文本中事件之间的因果关系。现有方法大都基于微调范式,不能较好发挥预训练语言模型的作用,难以有效捕获隐式因果关系识别的线索。为此,该文提出了一种基于多模板提示调优和知识增强的事件因果关系识别方法。针对ECI任务设计独特的总提示模板,对显式和隐式事件因果关系分别设计不同的种子提示模板,集成训练所有提示模板,形成适应于ECI任务的提示调优方式。通过引入ConceptNet、Oxford Dictionaries等外部知识库,丰富事件的解释性知识和事件之间的关系性知识,将不同的知识融入提示模板,强化隐式因果关系线索。在EventStoryLine和Causal-TimeBank两个广泛使用的数据集上的实验结果表明,该文方法性能优于现有方法。

关键词：事件因果关系识别知识增强提示调优因果关系

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群体决策可靠性的分层反馈与多级度量

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第3期36卷 543-552页

作者：庞继芳寇斌宋鹏王宝丽山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学经济与管理学院太原030006 运城学院数学与信息技术学院山西运城044000

为了提高群体决策质量,获得更加可靠的决策结果,结合语言环境下考虑专家自信度的异构多属性群决策问题,建立了群体决策可靠性的分层反馈机制与多级度量模型。利用三支决策思想将各方案各属性下对应子群体中的专家按照自信度的高、中、... 详细信息

为了提高群体决策质量,获得更加可靠的决策结果,结合语言环境下考虑专家自信度的异构多属性群决策问题,建立了群体决策可靠性的分层反馈机制与多级度量模型。利用三支决策思想将各方案各属性下对应子群体中的专家按照自信度的高、中、低划分成三类,进而,依次从子群体的专家构成、自信度以及共识度3个层次对决策可靠性进行量化分析,建立由粗到细、逐层细化的反馈机制,为决策过程的可靠性调整和控制提供途径;综合考虑子群体中高、中自信度专家的占比以及自信度和共识度等影响因素,构建多级可靠性度量模型,并形成针对方案级决策和整体决策的两级可靠性判定规则,有效提升决策结果的可解释性。在此基础上,提出一种可靠性驱动的异构多属性群决策方法,通过供应商选择实例分析并验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：多属性群决策专家自信度决策可靠性群体共识度三支决策

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高低频通道特征交叉融合的低光人脸检测算法

智能系统学报 2024年第2期19卷 472-481页

作者：许皓钱宇华王克琪刘畅李俊霞山西大学大数据科学与产业研究院山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

低光条件下捕获的人脸图像存在着噪声严重、对比度低等不足,极大影响了现有人脸检测器的准确性,另外,现有的低光图像检测算法欠缺小区域人脸信息的提取能力。为此,提出一种基于深度学习的两阶段人脸检测算法,即利用现有的低光图像增强... 详细信息

低光条件下捕获的人脸图像存在着噪声严重、对比度低等不足,极大影响了现有人脸检测器的准确性,另外,现有的低光图像检测算法欠缺小区域人脸信息的提取能力。为此,提出一种基于深度学习的两阶段人脸检测算法,即利用现有的低光图像增强算法对人脸图像进行增强后再进行检测。为提升检测算法对人脸信息的提取能力,设计一种新型的高低频通道特征交叉融合方法,该方法首先使用高低频通道特征可分离模块分离出不同尺度特征的高低频信息,然后对上述信息进行交叉融合,提升网络提取高频细节信息和低频色域信息的能力,进而提高检测网络的性能。对比试验和消融试验验证了该研究方法的有效性,试验结果表明该方法优于基准方法4.0%mAP。

关键词：低光人脸检测高低频通道特征低光增强多尺度特征融合计算机视觉图像处理深度学习频率域分析