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遮挡条件下的步态图像时空修复网络及其应用

中国图象图形学报 2024年第1期29卷 179-191页

作者：阳强罗坚黄宇琛湖南师范大学信息科学与工程学院长沙410000

目的当前,基于视觉的步态识别方法多基于完整的步态序列图像。然而,现实场景拍摄下的行人难免被遮挡,以至于获取的步态图像不完整,对识别结果有很大影响。如何处理大面积遮挡是步态识别中一个具有挑战性且重要的问题。针对此,提出了一... 详细信息

目的当前,基于视觉的步态识别方法多基于完整的步态序列图像。然而,现实场景拍摄下的行人难免被遮挡,以至于获取的步态图像不完整,对识别结果有很大影响。如何处理大面积遮挡是步态识别中一个具有挑战性且重要的问题。针对此,提出了一种步态时空序列重建网络(gait spatio-temporal reconstruction network,GSTRNet),用于修复被遮挡的步态序列图像。方法使用基于3D卷积神经网络和Transformer的GSTRNet来修复步态序列,在修复每一帧步态图像的空间信息的同时保持帧与帧之间的时空连贯性。GSTRNet通过引入YOLOv5(you only look once)网络来检测步态图像的局部遮挡区域,并将其作为先验知识为遮挡修复区域分配更高的修复权值,实现遮挡区域的局部修复,将局部修复步态图与原始遮挡图像进行融合,生成完整的修复步态图。同时,在GSTRNet中引入三元组特征损失和重建损失组成的联合损失函数来优化修复网络,提升修复效果。最终,以修复完整的步态序列图像为特征进行身份识别。结果本文在大规模步态数据集OU_MVLP(the OU-ISIR gait database,multi-view large population dataset)中人工合成遮挡步态序列数据来进行修复实验。结果表明,该方法在面对步态轮廓大面积遮挡时,识别准确率比现有的步态修复和遮挡识别方法有一定的提升,如在未知遮挡模式时比三元组视频生成对抗网络(sequence video wasserstein generative adversarial network based on triplet hinge loss,sVideoWGAN-hinge)最高提升6.7%,非单一模式遮挡时比Gaitset等方法识别率提高40%左右。结论本文提出的GSTRNet对各种遮挡模式下的步态图像序列有较好的修复效果,使用修复后图像进行步态识别,可有效改善识别率。

关键词：步态识别步态轮廓修复先验知识三维卷积神经网络(3DCNN) Transformer

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二维光子晶体中的双波段半狄拉克锥与零折射率材料

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物理学报 2024年

作者：纪雨萱张明楷李妍曲阜师范大学物理工程学院

本文设计了一种由椭圆介电柱子组成的正方晶格光子晶体结构. 通过调节椭圆柱子的大小和放置角度，在布里渊区中心同时实现两个不同频率的双重偶然简并，并获得两个不同波段的半狄拉克锥. 更有趣的是，这两个半狄拉克锥沿椭圆柱子长轴和... 详细信息

本文设计了一种由椭圆介电柱子组成的正方晶格光子晶体结构. 通过调节椭圆柱子的大小和放置角度，在布里渊区中心同时实现两个不同频率的双重偶然简并，并获得两个不同波段的半狄拉克锥. 更有趣的是，这两个半狄拉克锥沿椭圆柱子长轴和短轴两个方向表现出的线性和非线性色散关系正好相反， k·p微扰理论也进一步证实了这种奇异的色散关系. 数值计算结果表明在两个半狄拉克点频率附近，本文所设计的正方晶格光子晶体在线性色散所在方向上等效为阻抗匹配的双零折射率材料，而在非线性色散所在方向上只能等效为单零折射率材料，即沿椭圆柱子长轴和短轴两个方向的等效零折射率展现出差异性. 而两个不同波段的半狄拉克锥所对应的这种等效零折射率的各向异性截然相反，因此可利用“Y”型光子晶体板将两种不同频率的电磁波成功分离开来.

关键词：光子晶体半狄拉克锥零折射率材料

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单层蓝磷带电点缺陷的结构稳定性及电子性质

物理学报 2024年第13期73卷 275-282页

作者：马荣荣马晨蕊葛梅郭世祺张均锋山西师范大学物理与信息工程学院海南师范大学物理与电子工程学院

作为一种新型的二维材料,蓝磷因其具有较高的载流子迁移率和较大的禁带宽度引起了研究者们极大的研究兴趣.近年来已有研究讨论了蓝磷中的结构缺陷,但是关于其缺陷带电性质的研究尚未见报道.本文利用基于密度泛函理论的第一性原理计算,... 详细信息

作为一种新型的二维材料,蓝磷因其具有较高的载流子迁移率和较大的禁带宽度引起了研究者们极大的研究兴趣.近年来已有研究讨论了蓝磷中的结构缺陷,但是关于其缺陷带电性质的研究尚未见报道.本文利用基于密度泛函理论的第一性原理计算,讨论了蓝磷SW（Stone Wales）缺陷、单空位（SV）缺陷、两种双空位缺陷（DV-1和DV-2）以及两种替位缺陷（OP和CP）的带电性质.利用带电缺陷体系能量依赖于晶胞尺寸的渐进表达式进行外推的方法,修正了蓝磷带电缺陷体系的形成能.研究结果表明,在所讨论的缺陷中,富O条件下OP具有最低的形成能,最稳定;而SV的离化能最小,最容易电离.引入的缺陷态会对蓝磷的禁带宽度产生影响.缺陷带电过程中,缺陷态位置变化导致绝大部分缺陷转变为深能级缺陷.本研究结果对缺陷工程在二维材料上的应用提供了一定的理论指导.

关键词：第一性原理计算蓝磷带电缺陷离化能

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融合BERTopic和KANO模型的在线课程用户需求挖掘研究——以Python在线课程为例

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情报科学 2024年

作者：徐振国张琳谢万里党同桐曲阜师范大学传媒学院东北师范大学信息科学与技术学院

【目的/意义】为推动慕课与在线教学创新发展、建设高质量在线课程，挖掘和分析在线课程用户的各项需求。【方法/过程】以在线课程的用户评论作为数据来源，首先基于BERTopic对在线课程的用户需求进行主题提取，并对结果进行可视化分析... 详细信息

【目的/意义】为推动慕课与在线教学创新发展、建设高质量在线课程，挖掘和分析在线课程用户的各项需求。【方法/过程】以在线课程的用户评论作为数据来源，首先基于BERTopic对在线课程的用户需求进行主题提取，并对结果进行可视化分析以确定用户需求要素。然后运用KANO模型对在线课程的用户需求进行分类，最后根据研究结论提出具有应用价值的启示和建议。【结果/结论】研究发现：在线课程的视频音质和画质、教学内容是用户的基本型需求，是课程建设者必须充分考虑的因素。用户对课程设计、教师讲解、助教团队、课程资源以及字幕、弹幕功能也有较高层次的需求。其次，在线课程用户的各项需求处于动态演变中，部分魅力型需求逐渐向期望型需求转变，而部分原来被认为能够影响线下课程用户满意度的因素正在被用户忽略。因此，在线课程建设要在保障用户基本型需求和期望型需求基础上，不断挖掘用户的隐性需求，促进在线课程的高质量发展。【创新/局限】本文提出一种融合BERTopic和KANO模型的在线课程用户需求挖掘方法，具有一定的创新性。但是，仅选取了Python在线课程进行应用，是否适用于其他在线课程有待进一步的验证。

关键词：在线课程 BERTopic KANO模型用户需求用户满意度

C_(2)+(X^(4)Σ_(g)^(-),1^(4)Σ_(u)^(+))离子体系解析势能函数、光谱常数和振动能级研究

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原子与分子物理学报 2024年第3期41卷 53-59页

作者：陈治础岳现房孟凡华满忠晓曲阜师范大学物理工程学院曲阜273165 济宁学院物理科学与智能工程学院曲阜273155

采用多参考组态相互作用(MRCI)方法,结合aug-cc-pV6Z(AV6Z)基组,计算了C_(2)+(X^(4)Σ_(g)^(-),1^(4)Σ_(u)^(+))的势能曲线,计算过程中考虑了Davidson修正和相对论效应,并将结果外推至完备基组(CBS)的极限.基于得到的单点能量,用最小... 详细信息

采用多参考组态相互作用(MRCI)方法,结合aug-cc-pV6Z(AV6Z)基组,计算了C_(2)+(X^(4)Σ_(g)^(-),1^(4)Σ_(u)^(+))的势能曲线,计算过程中考虑了Davidson修正和相对论效应,并将结果外推至完备基组(CBS)的极限.基于得到的单点能量,用最小二乘法方法进行了Murrell-Sorbie函数拟合,得到了势能函数解析式(APEF).基于APEF,计算了C_(2)+(X^(4)Σ_(g)^(-),1^(4)Σ_(u)^(+))离子体系的离解能De,平衡核间距Re,光谱常数ωe,ωeχe,Be,αe,结果与实验和其他理论计算值符合较好.通过求解双原子分子核运动的Schr?dinger方程,得到了C_(2)+(X^(4)Σ_(g)^(-),1^(4)Σ_(u)^(+))在j=0时的振动能级.分别计算了每个振动态的惯性转动常数B_(v)及6个离心畸变常数D_(v),H_(v),L_(v),M_(v),N_(v),O_(v),画出了振动能级图像.该工作可以为后续研究工作提供数据参考.

关键词：解析势能函数光谱常数振动能级

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面向非独立同分布数据的车联网多阶段联邦学习机制

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计算机研究与发展 2024年第9期61卷 2170-2184页

作者：唐晓岚梁煜婷陈文龙首都师范大学信息工程学院北京100048

车联网在智慧城市建设中扮演着不可或缺的角色,汽车不仅仅是交通工具,更是大数据时代信息采集和传输的重要载体.随着车辆采集的数据量飞速增长和人们隐私保护意识的增强,如何在车联网环境中确保用户数据安全,防止数据泄露,成为亟待解决... 详细信息

车联网在智慧城市建设中扮演着不可或缺的角色,汽车不仅仅是交通工具,更是大数据时代信息采集和传输的重要载体.随着车辆采集的数据量飞速增长和人们隐私保护意识的增强,如何在车联网环境中确保用户数据安全,防止数据泄露,成为亟待解决的难题.联邦学习采用“数据不动模型动”的方式,为保护用户隐私和实现良好性能提供了可行方案.然而,受限于采集设备、地域环境、个人习惯的差异,多台车辆采集的数据通常表现为非独立同分布(non-independent and identically distributed,non-IID)数据,而传统的联邦学习算法在non-IID数据环境中,其模型收敛速度较慢.针对这一挑战,提出了一种面向non-IID数据的车联网多阶段联邦学习机制,称为FedWO.第1阶段采用联邦平均算法,使得全局模型快速达到一个基本的模型准确度;第2阶段采用联邦加权多方计算,依据各车辆的数据特性计算其在全局模型中的权重,聚合后得到性能更优的全局模型,同时采用传输控制策略,减少模型传输带来的通信开销;第3阶段为个性化计算阶段,车辆利用各自的数据进行个性化学习,微调本地模型获得与本地数据更匹配的模型.实验采用了驾驶行为数据集进行实验评估,结果表明相较于传统方法,在non-IID数据场景下,FedWO机制保护了数据隐私,同时提高了算法的准确度.

关键词：车联网联邦学习非独立同分布数据隐私保护传输控制

基于事件触发策略的输出受限磁悬浮系统的有限时间镇定

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控制与决策 2024年第3期39卷 861-866页

作者：李娇娇韩芝菲孙宗耀谭庆全孟庆华曲阜师范大学自动化研究所山东曲阜273165 曲阜师范大学教育学院山东曲阜273165 北京市地震局北京100080 杭州电子科技大学机械工程学院杭州310018

研究输出受限磁悬浮系统基于事件触发机制的有限时间稳定控制问题.借助具有时变阈值的有限时间触发策略和正切型障碍函数,设计一个新的事件触发控制器,不仅确保磁悬浮系统的悬浮气隙被限制在一个指定范围,其状态还在有限时间内收敛到原... 详细信息

研究输出受限磁悬浮系统基于事件触发机制的有限时间稳定控制问题.借助具有时变阈值的有限时间触发策略和正切型障碍函数,设计一个新的事件触发控制器,不仅确保磁悬浮系统的悬浮气隙被限制在一个指定范围,其状态还在有限时间内收敛到原点.创新之处在于实现有输出约束和无输出约束控制设计与理论分析的统一,最后通过仿真表明控制策略的有效性.

关键词：磁悬浮系统有限时间镇定障碍函数事件触发输出约束

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智能指示标志在提高人群疏散效率中的应用研究

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系统仿真学报 2024年

作者：牛恒韩延彬李梁陈威霖牛四杰侯清涛济南大学信息科学与工程学院山东师范大学信息科学与工程学院浪潮软件股份有限公司

为了解决密闭空间内密集人群应急疏散效率低下的问题，构建了基于智能引导标志的人群疏散引导模型，提出了基于均衡拥堵策略的指示标志布局优化方法和基于社交网络搜索的指示标志引导权重优化方法，用以提高疏散效率。仿真实验证明：优... 详细信息

为了解决密闭空间内密集人群应急疏散效率低下的问题，构建了基于智能引导标志的人群疏散引导模型，提出了基于均衡拥堵策略的指示标志布局优化方法和基于社交网络搜索的指示标志引导权重优化方法，用以提高疏散效率。仿真实验证明：优化后的智能指示标志布局可以有效缓解疏散过程中的局部拥堵，减少行人由拥堵引起的时间消耗；优化后的智能指示标志引导权重可进一步均衡出口利用率，有利于充分利用环境资源，进一步提升人群疏散效率。

关键词：智能指示标志疏散引导交互速度障碍社交网络搜索

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面向交通标识的改进RT-DETR检测算法

小型微型计算机系统 2024年

作者：谢竞邓月明湖南师范大学信息科学与工程学院

针对交通标识检测过程中，驾驶车速过快或光照等外界环境因素导致交通标识发生形变、模糊而造成的检测精度与速度下降的问题，本文提出一种面向交通标识的改进RT-DETR检测算法。首先在算法的主干网络中引入了DCNv2可变形卷积并设计了MCC... 详细信息

针对交通标识检测过程中，驾驶车速过快或光照等外界环境因素导致交通标识发生形变、模糊而造成的检测精度与速度下降的问题，本文提出一种面向交通标识的改进RT-DETR检测算法。首先在算法的主干网络中引入了DCNv2可变形卷积并设计了MCCA注意力机制，进而提出DCNv2att可变形注意力卷积块，有效的生成了偏移量，根据目标对象的形状变化自适应地选择采样位置并更准确的捕捉物体边界的细节信息；然后针对原算法Transformer编码器位置编码方式中存在的周期性缺陷问题，采用一种可学习的位置编码，模型可以自主的学习并适应输入序列特点的位置信息表示，从而提高模型的性能；最后将原GIoU损失函数替换为MPDIoU损失函数，以直接最小化预测边界框和地面实况边界框之间的左上和右下点的距离，缓解了当预测的边界框完全被地面实况边界框覆盖时，损失函数无法优化锚框位置与尺寸的问题。改进的算法在TT100K数据集上与原RT-DETR算法相比，综合平均精度提高了3.0个百分点，计算量下降了18%，FPS提高了12帧，轻量化的同时提高了检测精度与检测速度，显著优于同类对比算法，可实际应用于交通标识检测场景。

关键词： RT-DETR 交通标识位置编码注意力机制 MPDIoU Loss