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基于多层级视频Transformer的视觉自动定位方法

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工程科学与技术 2024年

作者：邹琦萍李博涛陈赛安郭茜张桃红广西高校人工智能与信息处理重点实验室(河池学院) 北京科技大学计算机与通信工程学院材料领域知识工程北京市重点实验室

工业自动化产线中，设备的异常检测直接决定加工质量，由机械臂和搭载于机械臂前端的工业相机构成的视觉系统可以有效监测此类异常。本文使用六轴机械臂搭载工业相机对工件表面进行成像，获取由模糊到清晰再到模糊的视频序列，以此选出... 详细信息

工业自动化产线中，设备的异常检测直接决定加工质量，由机械臂和搭载于机械臂前端的工业相机构成的视觉系统可以有效监测此类异常。本文使用六轴机械臂搭载工业相机对工件表面进行成像，获取由模糊到清晰再到模糊的视频序列，以此选出最清晰的视频帧作为自动加工中有聚焦要求的距离指导，以进行聚焦异常修正，从而实现自动定位。本文提出一种基于多层级视频Transformer算法的视频分类模型Multi-level Video Transformer用于高语义级别的视频表征学习，并最终用于选出视频序列中成像最清晰的帧。首先，提出一种具有多种感受野的token划分方法Multi-level Tokenization（MLT），能够将原始视频数据按2D Patch、3D Patch、Frame和Clip四个层级划分成token序列，并在加入位置编码之后送入本文提出的Multi-level Encoder（MLE）进行注意力的计算。为了缓解多层级的tokens带来的计算代价和收敛速度慢的问题，MLE引入一种逐层的可变形注意力机制Level-wise Learnable Attention（LWLA），以一种可学习的方式代替全局注意力进行特征相似性的计算。最终，该方法的三个版本的模型在本文的视频数据集上分别取得了87.2%、88.6%、88.9%的分类准确率，在与同参数量级的主流视频Transformer实验对比中均实现了最优的性能，有效地完成了从视频序列中选择出最清晰帧的任务，能够为下游视觉任务的性能提供强有力的保障。

关键词：视频Transformer 视频分类视觉自动定位可变形注意力

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智慧公路毫米波雷达感知精度分析与验证

中国公路学报 2024年第1期37卷 205-214页

作者：赵聪师钰鹏丁德隆暨育雄杜豫川同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804

毫米波雷达是当前智慧公路中路侧感知系统的重要组成部分,在交通流运行态势感知与智能管控、车路协同与自动驾驶中广泛应用。然而,车辆与毫米波雷达之间的相对位置、相对姿态的变化会对雷达信号回波及点云分布产生影响,导致雷达对车辆... 详细信息

毫米波雷达是当前智慧公路中路侧感知系统的重要组成部分,在交通流运行态势感知与智能管控、车路协同与自动驾驶中广泛应用。然而,车辆与毫米波雷达之间的相对位置、相对姿态的变化会对雷达信号回波及点云分布产生影响,导致雷达对车辆的感知结果出现偏差,进而影响交通系统的管控决策。分析毫米波雷达感知精度的空间特征,对于指导毫米波雷达在智慧公路中的应用至关重要。为此,基于毫米波雷达的感知原理,综合考虑毫米波雷达信号处理与点云数据处理2个阶段中的感知误差来源,通过数值仿真与实测试验相结合的方式对目标在不同位置与姿态下毫米波雷达的感知精度特征进行分析与验证。研究表明:雷达纵向感知精度主要受到与车辆相对位置的影响,当车辆与雷达纵向距离小于30 m或大于200 m时,车辆位置感知结果会向车头或车尾方向显著偏移,相应产生的纵向感知误差通常超过0.5 m;雷达横向感知精度主要受到车辆横向位置及相对姿态的影响,当车辆横向位置偏离雷达中心光束超过5 m或车辆行驶的航向角超过40°时,车辆位置感知结果会向车身侧向偏移,相应产生的横向感知误差通常超过0.5 m。得到的影响因素分析结果,可进一步为智慧公路场景中毫米波雷达感知数据的应用与感知设备的部署提供建议。

关键词：交通工程感知精度数值仿真毫米波雷达智慧公路路侧感知

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面向不平衡数据集的语音情感识别研究

计算机工程与应用 2024年第4期60卷 122-132页

作者：张会云黄鹤鸣青海师范大学计算机学院西宁810008 藏语智能语音信息处理及应用国家重点实验室西宁810008

样本平衡对机器学习至关重要,在不平衡数据集中,虽然某些类别的样本数量可能很少,但其重要性可能更高。研究了基于不平衡数据集的语音情感识别技术。在不同信噪比下采用不同噪声对不平衡基线数据集EMODB和IEMOCAP进行扩充,构建含噪数据... 详细信息

样本平衡对机器学习至关重要,在不平衡数据集中,虽然某些类别的样本数量可能很少,但其重要性可能更高。研究了基于不平衡数据集的语音情感识别技术。在不同信噪比下采用不同噪声对不平衡基线数据集EMODB和IEMOCAP进行扩充,构建含噪数据集EMODBM和IEMOCAPM;采用SMOTE、RandomOverSampler、SMOTEENN、ADASYN、TomekLinks以及SMOTETomek等6种技术对基线数据集和含噪数据集进行重采样,实现类别样本平衡;在基线数据集和扩充数据集上分别提取21维的低级描述符特征;采用新提出的模型MA-CapsNet验证重采样技术的有效性。实验表明,重采样后各类情感样本基本平衡,使模型的学习更公平、更客观,并且模型在重采样数据集上的鲁棒性更好。

关键词：语音情感识别重采样胶囊网络数据扩充

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大倾角断层不良地质下TBM隧道稳定性分析

煤炭学报 2024年第S1期49卷 121-128页

作者：王利明隧道掘进机及智能运维全国重点实验室中铁隧道局集团有限公司

依托滇中引水大理Ⅰ段香炉山隧洞工程，利用自主研制的微型TBM掘进综合试验系统，开展了TBM穿越断层不良地质工况室内模型试验及数值模拟，研究高地应力下断层对TBM隧道稳定性的影响，分析总结隧道围岩应力应变变化规律及隧道破坏现象... 详细信息

依托滇中引水大理Ⅰ段香炉山隧洞工程，利用自主研制的微型TBM掘进综合试验系统，开展了TBM穿越断层不良地质工况室内模型试验及数值模拟，研究高地应力下断层对TBM隧道稳定性的影响，分析总结隧道围岩应力应变变化规律及隧道破坏现象，揭示断层不良地质卡机致灾机理。研究结果表明：利用微型TBM掘进综合试验平台成功实现了高地应力条件下TBM开挖大倾角断层工况相似模拟试验，隧道成型质量好。TBM掘进过程中隧道上部围岩首先产生裂缝，当TBM掘进至两种材料交接处时拱顶产生少许掉落，在TBM刀盘整体进入断层带后，拱顶产生大范围塌方，最终形成筒仓式塌落腔，隧道结构被破坏；受断层界面上方围岩滑动影响，原岩内(交界面下方)围岩压力整体呈现先增大后减小的趋势。TBM掘进时对掌子面前方围岩压力影响范围主要在0.43D～0.50D(D为洞径)，围岩压力最大增大1.19倍。隧道拱顶上方内部围岩位移随TBM掘进具有4个明显的变化阶段。上部围岩越靠近隧道轮廓线变形越大，TBM穿越断层交界面时围岩变形速率最大，对围岩内部位移影响范围主要在掌子面前方1.21D和上方1.50D以内，断层影响范围约在1.73H(H为断层交界面水平投影长度)以内。这主要是由于断层交界面上方松散围岩滑移松动，同时它极易导致TBM卡机，因此施工宜先对断层交界面处进行超前处理，降低TBM施工风险。

关键词：断层隧道稳定性室内模型试验数值分析围岩压力围岩内部位移

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不同基本单元信息融合的藏文短文本摘要生成

计算机工程 2024年

作者：夏吾吉黄鹤鸣樊永红更藏措毛范玉涛藏语智能信息处理及应用国家重点实验室青海师范大学计算机学院

能使用户快速有效地理解藏文文本内容。然而，公开的、多领域的大规模藏文摘要数据集的稀缺，使得藏文文本摘要生成的发展面临挑战；此外，藏文文本摘要生成研究借用中文和英文等以词作为基本单元的文本摘要生成技术构建模型，然而，由... 详细信息

能使用户快速有效地理解藏文文本内容。然而，公开的、多领域的大规模藏文摘要数据集的稀缺，使得藏文文本摘要生成的发展面临挑战；此外，藏文文本摘要生成研究借用中文和英文等以词作为基本单元的文本摘要生成技术构建模型，然而，由于藏文受分词技术的限制，直接以词作为文本摘要生成的基本单元，对性能的影响较大。因此，首先构建了包含10523条文本-摘要对的多领域藏文短文本摘要数据集TB-SUM；其次，在研究藏文文本构成单元的基础上，提出了适用于藏文文本摘要生成的不同基本单元融合方法；最后，提出了融合不同基本单元的藏文文本摘要生成模型Fusion＿GloVe＿GRU＿Atten，该方法利用GloVe模块实现藏文文本向量化后通过Bi-GRU模块对输入向量进行编码，并用注意力机制获取输入向量的完整语义信息，使解码器更加关注与当前单词相关的编码器输出，同时将GRU作为解码器生成藏文摘要。在数据集TB-SUM和Ti-SUM上的实验结果表明：以音节和词的融合作为模型训练的基本单元，以音节作为测试的基本单元时，模型Fusion＿GloVe＿GRU＿Atten生成的短文本摘要效果更好，能得到更高的Rouge分数。

关键词：基本单元信息融合词向量数据集构建藏文短文本摘要

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划分序乘积空间约简算法研究

系统工程理论与实践 2024年

作者：徐怡陶强安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学)

多视角和多层次是粒计算(Granular Computing)中问题求解的两个基本原则．划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型，遵循多视角和多层次的原则，能够从多个视角和多个层次来描述和解决问题．但是划分序乘积空间是一种格结构，在划分... 详细信息

多视角和多层次是粒计算(Granular Computing)中问题求解的两个基本原则．划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型，遵循多视角和多层次的原则，能够从多个视角和多个层次来描述和解决问题．但是划分序乘积空间是一种格结构，在划分序乘积空间中寻找合适的问题求解层通常是一个NP难问题，特别是当视角和层次存在冗余时，会导致划分序乘积空间结构庞大且复杂．因此通过对视角和层次的约简，可以有效降低划分序乘积空间的复杂性．现有的度量指标，例如决策支持度、条件熵、最大包含度和距离度量等，不能有效的对视角、层次和属性进行约简，本文在划分序乘积空间中将距离度量、最大包含度和最大决策的概念相结合，引入了一种新的基于距离度量最大包含熵的单调不确定性度量标准．在此基础上，分别定义了视角重要度、层次重要度与属性重要度，并且分别给出了视角、层次和属性的约简算法，可以对多个视角进行约简、多个视角中的多个层次进行约简和对每个层次中的属性进行约简，有效降低了划分序乘积空间下的复杂度．实验结果证明了，所提约简算法的有效性．

关键词：多视角多层次视角约简层次约简属性约简划分序乘积空间距离度量

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基于前景理论的软件缺陷预测过采样方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2822-2831页

作者：徐彪严远亭张以文安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

在软件缺陷预测中,数据困难因子对预测性能的影响比类不平衡更为明显。然而,大多数现有软件缺陷预测过采样方法在解决类不平衡问题过程中,忽视了软件项目数据集固有的数据困难因子,从而导致预测性能不佳。针对上述问题,提出一种基于前... 详细信息

在软件缺陷预测中,数据困难因子对预测性能的影响比类不平衡更为明显。然而,大多数现有软件缺陷预测过采样方法在解决类不平衡问题过程中,忽视了软件项目数据集固有的数据困难因子,从而导致预测性能不佳。针对上述问题,提出一种基于前景理论的过采样算法(POS)。POS同时考虑局部邻域中同类和异类样本的影响来评估少数类样本的学习难度,通过基于引力的策略构建同类收益和异类损失来刻画样本的前景值,并强调异类损失来计算少数类样本的采样权重,以此降低引入数据困难因子的风险,提高合成样本的质量,进一步提升预测性能。在NASA数据集上的实验结果表明,POS算法在AUC、balance和G-mean等性能指标上均有所提升,具有更好的缺陷预测性能。

关键词：软件缺陷预测类不平衡数据困难因子过采样前景理论

基于激光雷达与RGB相机融合的玉米作物行检测算法研究

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农业机械学报 2024年第10期 263-274页

作者：江庆安东韩华宇刘京辉郭延超陈黎卿杨洋安徽农业大学工学院智能绿色农业装备安徽省联合共建学科重点实验室智能农业动力装备全国重点实验室

针对单一传感器在面对复杂田间环境适应性差的问题，本文提出了一种基于固态激光雷达(LiDAR)与RGB相机融合的玉米作物行检测方法。首先，研究了固态激光雷达和RGB相机联合标定方法，同步获取玉米作物行图像和点云数据并进行数据预处理... 详细信息

针对单一传感器在面对复杂田间环境适应性差的问题，本文提出了一种基于固态激光雷达(LiDAR)与RGB相机融合的玉米作物行检测方法。首先，研究了固态激光雷达和RGB相机联合标定方法，同步获取玉米作物行图像和点云数据并进行数据预处理。然后，将预处理后的图像数据和点云数据融合，实现点云“着色”,基于点云“着色”提出聚类感兴趣密度区域算法。利用“着色”点云完成聚类，并结合作物种植农艺标准(行距),分别验证点云信息和颜色信息的可用性，能够选择最优信息完成作物行感兴趣区域聚类。最后，通过划分点云水平条带的方式确定目标点云的特征点聚类区域，取作物行特征点，并利用最小二乘法拟合作物行检测线。仅需调整行距参数，算法可实现全生命周期的作物行检测，利用正常工况下玉米苗期、前期、中期和后期数据开展算法验证，作物行中心线平均误差不大于1.781°,准确率不小于92.69%,平均耗时不超过102.7 ms。此外，为验证算法鲁棒性，开展了复杂农田背景环境，如高杂草背景、断行、苗期杂草高度与玉米高度相近以及玉米完全封行4种工况作物行检测，算法平均误差不大于1.935°,准确率不小于91.94%,平均耗时不超过108.3 ms。通过讨论阐述了基于点云“着色”开展作物行中心线提取的优越性，本文算法可为作物行中心线可靠检测提供参考。

关键词：玉米作物行识别激光雷达 RGB相机联合标定点云“着色”

复杂环境下电磁目标信号认知处理架构与应用研究

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电子科技大学学报 2024年第1期53卷 40-49页

作者：张伟李想翟志凯张谦邵怀宗孟建电子科技大学电磁认知与应用研究中心成都611731 电子信息控制重点实验室成都610036 电磁空间认知与智能控制技术实验室北京100089

针对现代电磁频谱设备或终端具有网络化、捷变性、多功能、自适应、种类复杂多样和使用环境复杂多变等特性给认知电磁频谱战系统的信号分析与处理带来的巨大挑战的问题,提出了一种结合人工智能、适合复杂电磁环境下电磁目标信号认知处... 详细信息

针对现代电磁频谱设备或终端具有网络化、捷变性、多功能、自适应、种类复杂多样和使用环境复杂多变等特性给认知电磁频谱战系统的信号分析与处理带来的巨大挑战的问题,提出了一种结合人工智能、适合复杂电磁环境下电磁目标信号认知处理与分析的架构。在该架构下电磁目标信号分析与处理被分为目标信号参数估计、目标信号类型分类、辐射源个体识别和目标信号的特征建库与知识图谱[1-3]的构建等4个层次,可以很好适应闭集和开集电磁目标信号的分析与处理;此外,在此架构下提出了未知辐射源辨识、跨模态辐射源智能识别和电磁辐射源的个体识别的算法框架,在实测数据集上的验证实验表明,该算法在闭集和开集电磁信号分析中有效可行。

关键词：电磁频谱战认知处理架构电磁目标知识图谱与推理辐射源个体识别