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基于样本对元学习的小样本图像分类方法

电子学报 2022年第2期50卷 295-304页

作者：李维刚甘平谢璐李松涛武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

本文针对小样本图像分类问题,提出一种基于样本对的元学习(Pairwise-based Meta Learning,PML)方法.利用传递迁移学习对预训练好的Resnet50模型进行微调,得到一个更适应小样本任务的特征编码器,将该特征编码器作为元学习模型的初始特征... 详细信息

本文针对小样本图像分类问题,提出一种基于样本对的元学习(Pairwise-based Meta Learning,PML)方法.利用传递迁移学习对预训练好的Resnet50模型进行微调,得到一个更适应小样本任务的特征编码器,将该特征编码器作为元学习模型的初始特征编码器来训练模型,进一步增强了元学习模型的泛化能力;同时,本文还基于支持集与查询集样本之间的相似性提出元损失函数(Meta Loss,ML),其考虑了特征空间中查询集所有样本的相互关系,以此来缩小正样本类内距离,增加正负样本类间距离,从而提高分类精度.实验结果表明,本文的方法在1-shot、5-shot任务上分别达到了77.65%、89.65%的分类精度,较最新的元学习方法Meta-baseline分别提高7.38%、5.65%.

关键词：小样本图像传递迁移学习元学习元损失函数

基于GhostNet与注意力机制的行人检测跟踪算法

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数据采集与处理 2022年第1期37卷 108-121页

作者：王立辉杨贤昭刘惠康黄晶晶武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081

针对复杂场景下仅依靠传统的目标检测与跟踪算法进行跟踪时准确度低且速度慢的问题,提出一种基于GhostNet与注意力机制结合的行人检测与跟踪算法。首先,将YOLOv3的主干网络替换为GhostNet,保留多尺度预测部分,利用Ghost模块减少深度网... 详细信息

针对复杂场景下仅依靠传统的目标检测与跟踪算法进行跟踪时准确度低且速度慢的问题,提出一种基于GhostNet与注意力机制结合的行人检测与跟踪算法。首先,将YOLOv3的主干网络替换为GhostNet,保留多尺度预测部分,利用Ghost模块减少深度网络模型参数和计算量,在Ghost模块中融入注意力机制给予重要特征更高的权值。然后,引入目标检测的直接评价指标GIoU来指导回归任务。最后,利用Deep-Sort算法进行跟踪。在公共数据集上实验表明,改进后的模型平均精确度均值(mean Average precision,mAP)达到了92.53%,帧速率是YOLOv3模型的2.5倍;所提算法跟踪准确度优于改进前及其他算法,可以精确有效地跟踪复杂场景下的多目标行人,并具有较强的鲁棒性。

关键词：视频监控目标检测行人跟踪 YOLOv3 GhostNet Deep-Sort跟踪算法

基于自组织增量-图卷积神经网络的金相图半监督学习

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电子与信息学报 2021年第11期43卷 3301-3308页

作者：李维刚谌竟成谢璐赵云涛武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081

采用深度学习对钢铁材料显微组织图像分类,需要大量带标注信息的训练集。针对训练集人工标注效率低下问题,该文提出一种新的融合自组织增量神经网络和图卷积神经网络的半监督学习方法。首先,采用迁移学习获取图像数据样本的特征向量集合... 详细信息

采用深度学习对钢铁材料显微组织图像分类,需要大量带标注信息的训练集。针对训练集人工标注效率低下问题,该文提出一种新的融合自组织增量神经网络和图卷积神经网络的半监督学习方法。首先,采用迁移学习获取图像数据样本的特征向量集合;其次,通过引入连接权重策略的自组织增量神经网络(WSOINN)对特征数据进行学习,获得其拓扑图结构,并引入胜利次数进行少量人工节点标注;然后,搭建图卷积网络(GCN)挖掘图中节点的潜在联系,利用Dropout手段提高网络的泛化能力,对剩余节点进行自动标注进而获得所有金相图的分类结果。针对从某国家重点实验室收集到的金相图数据,比较了在不同人工标注比例下的自动分类精度,结果表明:在图片标注量仅为传统模型12%时,新模型的分类准确度可达到91%。

关键词：自组织增量神经网络图卷积神经网络自动标注钢材显微组织

基于Sinkhorn距离特征缩放的多约束非负矩阵分解算法

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电子与信息学报 2022年第12期44卷 4384-4394页

作者：李松涛李维刚甘平蒋林武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉430081

为了减少原始特征对非负矩阵分解(NMF)算法的共适应性干扰,并提高NMF的子空间学习能力与聚类性能,该文提出一种基于Sinkhorn距离特征缩放的多约束半监督非负矩阵分解算法。首先该算法通过Sinkhorn距离对原始输入矩阵进行特征缩放,提高... 详细信息

为了减少原始特征对非负矩阵分解(NMF)算法的共适应性干扰,并提高NMF的子空间学习能力与聚类性能,该文提出一种基于Sinkhorn距离特征缩放的多约束半监督非负矩阵分解算法。首先该算法通过Sinkhorn距离对原始输入矩阵进行特征缩放,提高空间内同类数据特征之间的关联性,然后结合样本标签信息的双图流形结构与范数稀疏约束作为双正则项,使分解后的基矩阵具有稀疏特性和较强的空间表达能力,最后,通过KKT条件对所提算法目标函数的进行优化推导,得到有效的乘法更新规则。通过在多个图像数据集以及平移噪声数据上的聚类实验结果对比分析,该文所提算法具有较强的子空间学习能力,且对平移噪声有更强的鲁棒性。

关键词：非负矩阵分解特征缩放子空间流形正则化稀疏约束聚类

基于高阶滑模速度控制器的异步电机模型预测转矩控制

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控制与决策 2021年第4期36卷 953-958页

作者：宁博文周凤星卢少武武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081

针对三相异步电机驱动系统,提出一种基于高阶滑模速度控制器的模型预测转矩控制策略.为了降低负载扰动对系统运行性能的影响,设计一种基于二阶Super-Twisting滑模技术的速度环控制器,以代替传统PI速度控制器,并应用Lyapunov稳定性理论... 详细信息

针对三相异步电机驱动系统,提出一种基于高阶滑模速度控制器的模型预测转矩控制策略.为了降低负载扰动对系统运行性能的影响,设计一种基于二阶Super-Twisting滑模技术的速度环控制器,以代替传统PI速度控制器,并应用Lyapunov稳定性理论对其稳定性和鲁棒性进行分析,得到使速度控制系统收敛的参数范围.为了提升转矩控制精度,基于异步电机的数学模型,采用模型预测转矩控制理论,以转矩和定子磁链为控制目标设计评价函数,得到最优输出电压矢量驱动电机运行.仿真结果表明,所提出的控制方法能有效提升系统对负载扰动的鲁棒性,并有效降低转矩波动,使电机具有良好的动态和静态运行性能.

关键词：异步电机 Super-Twisting滑模控制速度控制模型预测转矩控制

基于ESKF-MPC的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

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电子测量与仪器学报 2022年第7期36卷 24-32页

作者：杨艳华吕童柴利武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081

四旋翼无人机的轨迹跟踪控制容易受到风扰和测量噪声的影响,针对上述问题,提出了一种基于扩展状态卡尔曼滤波(extended state based Kalman filter,ESKF)的模型预测控制(model predictive control,MPC)方法。首先,采用牛顿-欧拉方法建... 详细信息

四旋翼无人机的轨迹跟踪控制容易受到风扰和测量噪声的影响,针对上述问题,提出了一种基于扩展状态卡尔曼滤波(extended state based Kalman filter,ESKF)的模型预测控制(model predictive control,MPC)方法。首先,采用牛顿-欧拉方法建立风扰影响下的四旋翼无人机动力学模型;然后,位置控制采用基于误差模型的MPC方法,利用ESKF估计风扰并对控制量进行前馈补偿;采用反馈线性化方法将姿态动力学模型线性化,并设计基于ESKF-MPC的姿态控制器;最后,仿真结果表明测量噪声方差为0.0001时该方法的位置跟踪均方误差比自抗扰控制方法的误差小0.013 m,当方差大于0.0001时自抗扰控制方法使得系统不稳定,而本文的方法仍可以实现较好的位置跟踪。

关键词：四旋翼无人机 ESKF 模型预测控制轨迹跟踪

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基于语义导向的光场图像深度估计

电子与信息学报 2022年第8期44卷 2940-2948页

作者：邓慧萍盛志超向森吴谨武汉科技大学信息科学与工程学院武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081

光场图像的深度估计是3维重建、自动驾驶、对象跟踪等应用中的关键技术。然而,现有的深度学习方法忽略了光场图像的几何特性,在边缘、弱纹理等区域表现出较差的学习能力,导致深度图像细节的缺失。该文提出了一种基于语义导向的光场图像... 详细信息

光场图像的深度估计是3维重建、自动驾驶、对象跟踪等应用中的关键技术。然而,现有的深度学习方法忽略了光场图像的几何特性,在边缘、弱纹理等区域表现出较差的学习能力,导致深度图像细节的缺失。该文提出了一种基于语义导向的光场图像深度估计网络,利用上下文信息来解决复杂区域的不适应问题。设计了语义感知模块的编解码结构来重构空间信息以更好地捕捉物体边界,空间金字塔池化结构利用空洞卷积增大感受野,挖掘多尺度的上下文内容信息;通过无降维的自适应特征注意力模块局部跨通道交互,消除信息冗余的同时有效融合多路特征;最后引入堆叠沙漏串联多个沙漏模块,通过编解码结构得到更加丰富的上下文信息。在HCI 4D光场数据集上的实验结果表明,该方法表现出较高的准确性和泛化能力,优于所比较的深度估计的方法,且保留较好的边缘细节。

关键词：光场图像深度估计语义感知注意力机制

一种基于混合运动参数的移动自组织网AODV协议

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传感技术学报 2023年第6期36卷 954-961页

作者：吴文斌马娅婕李东涛丁治惠陈书豪武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

在移动自组织网中由于节点的移动性引起网络拓扑变化,成为影响网络性能优劣的关键因素。在反应式路由算法的基础上,提出了一种基于节点位置、速度与方向混合参数的路由协议AODV-PVD(AODV Routing Protocol based on Node Position,Veloc... 详细信息

在移动自组织网中由于节点的移动性引起网络拓扑变化,成为影响网络性能优劣的关键因素。在反应式路由算法的基础上,提出了一种基于节点位置、速度与方向混合参数的路由协议AODV-PVD(AODV Routing Protocol based on Node Position,Velocity and Direction)以衡量链路稳定性并预测链路持续时间。在路由发现阶段,根据节点的混合运动信息,使用节点筛选机制排除相对不稳定的链路,并通过节点相对移动速度预测链路持续时间,为数据传输选取稳定且路径较短的路由。NS2仿真结果显示,相较于按需距离矢量路由AODV(Ad Hoc On-demand Distance Vector)及现有改进协议,AODV-PVD路由协议可以获得更好的分组投递率、端到端传输时延和吞吐量性能。

关键词：移动自组织网链路稳定性混合参数 AODV 链路持续时间

复杂协同攻击下一类非线性系统的分布式一致性滤波器设计

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控制与决策 2024年第1期39卷 189-195页

作者：高霞吴怀宇郑秀娟武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081

针对复杂协同攻击下一类非线性系统的状态估计问题,提出一种分布式一致性递推滤波算法.首先,将拒绝服务攻击(denial of service, DoS)和虚假数据注入攻击(false data injection, FDI)现象描述为两个随机Bernoulli序列,并利用统一的框架... 详细信息

针对复杂协同攻击下一类非线性系统的状态估计问题,提出一种分布式一致性递推滤波算法.首先,将拒绝服务攻击(denial of service, DoS)和虚假数据注入攻击(false data injection, FDI)现象描述为两个随机Bernoulli序列,并利用统一的框架建立包含DoS和FDI的复杂协同攻击模型;然后,基于一致性理论设计具有分布式结构的递推滤波器,计算最优滤波器增益,并推导该滤波器估计误差满足均方有界的充分必要条件;最后,利用室内机器人的定位问题进行验证,仿真结果验证了所提出滤波器算法的有效性.

关键词：一致性滤波器状态估计 FDI攻击 DoS攻击室内机器人定位