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融合暗通道先验的去雾目标跟踪算法

计算机工程与应用 2023年第8期59卷 239-246页

作者：常家顺孙力帆杨哲张金锦付主木河南科技大学信息工程学院河南洛阳471023

针对雾霾场景下,拍摄图像出现质量下降和背景信息模糊导致的跟踪漂移问题。在孪生网络框架下,融合暗通道先验提出一种新的去雾目标跟踪算法。通过对输入的模板图像和搜索区域图像去雾,继而利用卷积神经网络对其进行特征提取,根据其特征... 详细信息

针对雾霾场景下,拍摄图像出现质量下降和背景信息模糊导致的跟踪漂移问题。在孪生网络框架下,融合暗通道先验提出一种新的去雾目标跟踪算法。通过对输入的模板图像和搜索区域图像去雾,继而利用卷积神经网络对其进行特征提取,根据其特征相似度匹配程度估计目标位置。此外,针对有雾场景数据集不足问题,在已有测试数据集OTB100的基础上人工合成有雾数据集(OTB-H、OTB-M、OTB-L),最后在各数据集上与现有算法进行对比实验。实验结果表明该算法在雾霾场景下有着更出色的跟踪性能,在数据集OTB-H下跟踪精确度为0.713,跟踪成功率为0.519,相比于SiamFC跟踪精确度提升了35.6%,成功率提升了33.4%,且满足实时性的要求。

关键词：目标跟踪图像去雾孪生网络大气散射模型暗通道先验

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融合对比预测编码的深度双Q网络

计算机工程与应用 2023年第6期59卷 162-170页

作者：刘剑锋普杰信孙力帆河南科技大学信息工程学院河南洛阳471023

在模型未知的部分可观测马尔可夫决策过程(partially observable Markov decision process,POMDP)下,智能体无法直接获取环境的真实状态,感知的不确定性为学习最优策略带来挑战。为此,提出一种融合对比预测编码表示的深度双Q网络强化学... 详细信息

在模型未知的部分可观测马尔可夫决策过程(partially observable Markov decision process,POMDP)下,智能体无法直接获取环境的真实状态,感知的不确定性为学习最优策略带来挑战。为此,提出一种融合对比预测编码表示的深度双Q网络强化学习算法,通过显式地对信念状态建模以获取紧凑、高效的历史编码供策略优化使用。为改善数据利用效率,提出信念回放缓存池的概念,直接存储信念转移对而非观测与动作序列以减少内存占用。此外,设计分段训练策略将表示学习与策略学习解耦来提高训练稳定性。基于Gym-MiniGrid环境设计了POMDP导航任务,实验结果表明,所提出算法能够捕获到与状态相关的语义信息,进而实现POMDP下稳定、高效的策略学习。

关键词：部分可观测马尔可夫决策过程表示学习强化学习对比预测编码深度双Q网络

基于模糊关联维数和最大熵粒子滤波的滚动轴承退化阶段预测

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航空动力学报 2024年

作者：程立马文锁高作斌河南科技大学机电工程学院河南科技大学信息工程学院

针对使用硬阈值函数计算关联维数导致边界扰动问题，提出模糊关联维数方法，并将其用于提取滚动轴承退化特征。针对滚动轴承退化阶段小样本预测特点以及传统粒子滤波缺乏预测结果的置信区间估计问题，提出最大熵粒子滤波方法。试验研究... 详细信息

针对使用硬阈值函数计算关联维数导致边界扰动问题，提出模糊关联维数方法，并将其用于提取滚动轴承退化特征。针对滚动轴承退化阶段小样本预测特点以及传统粒子滤波缺乏预测结果的置信区间估计问题，提出最大熵粒子滤波方法。试验研究结果表明，模糊关联维数与滚动轴承振动信号的演变趋势具有一致性，能够准确提取滚动轴承振动性能退化特征。同时，所提最大熵粒子滤波的平均相对误差显仅为1.31%，平均绝对误差仅为6.94，显著低于传统粒子滤波和GM模型，并且增加的区间预测功能使其预测结果更加丰富多样。

关键词：滚动轴承退化阶段预测关联维数粒子滤波最大熵

自适应调整燃料电池混合动力汽车能量管理策略

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控制理论与应用 2024年

作者：付江涛胡喆强志尧苑学广河南科技大学信息工程学院

针对燃料电池混合动力汽车(FCHEV),提出一种基于庞特里亚金最小原理(PMP)优化的自适应调整的分层能量管理策略(EMS).首先,提出的EMS利用马尔可夫链Metropolis-Hastings(MC-MH)采样估计未来功率需求;其次,根据超级电容器(SC)的充电状态(S... 详细信息

针对燃料电池混合动力汽车(FCHEV),提出一种基于庞特里亚金最小原理(PMP)优化的自适应调整的分层能量管理策略(EMS).首先,提出的EMS利用马尔可夫链Metropolis-Hastings(MC-MH)采样估计未来功率需求;其次,根据超级电容器(SC)的充电状态(SOC)估计调整低通滤波器的参数;最后,基于庞特里亚金最小原理的优化实现最佳的燃料经济性.通过仿真和台架实验验证了所提出的EMS的有效性,并将结果与采用动态规划(DP)方法的全局等效燃料消耗量EMS进行比较.结果表明,本文所提出的EMS能够充分发挥SC的功能,在仿真和台架实验中分别提高0.3%和8.8%的燃料经济性.

关键词：燃料消耗燃料电池混合动力汽车能量管理策略 Metropolis-Hastings采样庞特里亚金最小原理优化

融合二阶池化注意力的类边界均衡小样本红外目标检测

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计算机工程与应用 2024年

作者：司起峰刘刚徐红鹏陈会祥河南科技大学信息工程学院

针对红外目标检测存在复杂背景干扰下已有的小样本目标检测模型无法充分挖掘支持信息导致检测性能下降的问题，提出了融合二阶池化注意力的类边界均衡小样本目标检测算法。类边界均衡算法通过类边界对抗最小-最大正则化来实现新类之间... 详细信息

针对红外目标检测存在复杂背景干扰下已有的小样本目标检测模型无法充分挖掘支持信息导致检测性能下降的问题，提出了融合二阶池化注意力的类边界均衡小样本目标检测算法。类边界均衡算法通过类边界对抗最小-最大正则化来实现新类之间边界平衡，解决了小样本目标检测任务中由于基类和新类特征原型分布混乱造成的检测性能下降的问题。但是，由于复杂背景干扰，类边界均衡算法直接用于红外目标检测无法充分利用支持集图像的有效信息。提出二阶池化注意力机制来抑制背景干扰，增强对支持图像有效信息的学习，进而加强利用支持信息对查询信息调节的功能。该机制沿通道维度计算输入特征图各个通道之间的协方差，来获取各个通道之间的统计依赖性进而捕获重要通道的高阶特征信息。同时沿通道维度计算输入特征图各个通道的标准差，并将两个通道的协方差除以两个通道的标准差以减弱噪声对协方差估计的影响，增强协方差计算的准确性。在类边界均衡算法权重模块中融入二阶池化注意力机制，来引导检测算法将特征学习聚焦在目标及其邻域，并抑制复杂背景的干扰。实验结果表明，相对于经典算法，提出的小样本目标检测算法在10-shot任务上获得了最佳性能，在自制的红外目标数据集的新类别上的平均mAP达到了56.4%。

关键词：红外目标检测小样本类边界均衡二阶池化注意力协方差

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改进型深度确定性策略梯度的无人机路径规划

系统仿真学报 2024年

作者：张森代强强河南科技大学信息工程学院

针对无人机在复杂环境下进行路径规划时，存在收敛性差和无效探索等问题，提出一种改进型深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient， DDPG）算法。为解决DDPG算法的收敛性差问题，采用双经验池分别存储数据；为减少无... 详细信息

针对无人机在复杂环境下进行路径规划时，存在收敛性差和无效探索等问题，提出一种改进型深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient， DDPG）算法。为解决DDPG算法的收敛性差问题，采用双经验池分别存储数据；为减少无效探索，改善动态动作选择策略，引入人工势场法为规划增加引导项，并通过设计组合奖励函数解决奖励稀疏问题。实验证明，该算法的奖励和成功率能够得到显著提高，且能够在更短的时间内达到收敛。

关键词：无人机深度强化学习路径规划深度确定性策略梯度人工势场法

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适应性安全的离线证据加密

软件学报 2023年第2期34卷 884-898页

作者：刘牧华王琳朱军龙邢玲张明川吴庆涛河南科技大学信息工程学院河南洛阳471023 河南科技大学数学与统计学院河南洛阳471023

离线证据加密通过将复杂的计算移到初始化算法提升加密算法的效率,相比证据加密具有更广泛的应用.然而,已有的离线证据加密方案大多满足选择安全性,即敌手在得到公共参数之前必须输出一对挑战明文(m0,m1)和一个命题实例x.Chvojka等人通... 详细信息

离线证据加密通过将复杂的计算移到初始化算法提升加密算法的效率,相比证据加密具有更广泛的应用.然而,已有的离线证据加密方案大多满足选择安全性,即敌手在得到公共参数之前必须输出一对挑战明文(m0,m1)和一个命题实例x.Chvojka等人通过引入可穿孔加密构造了半适应安全的离线证据加密方案,该安全性允许敌手适应性选择挑战密文,但是敌手得到公共参数(ppe,ppd)之前需要输出挑战密文对应的命题实例x,将构造完全适应安全的离线证据加密方案作为“Open Problem”提了出来.首次构造了满足完全适应安全的离线证据加密方案.初始化算法输出一对公共参数(ppe,ppd),其中加密密钥ppe包含两个公钥,一个公共参考串和一个承诺,解密密钥ppd是一个混淆电路.该算法只需运行一次,公共参数可以使用任意多次.加密算法利用密钥封装机制和证据不可区分证明系统构造一个Naor-Yung形式的密文.通过提前选定封装的密钥解决在选择安全性中敌手需要提前输出挑战明文的问题.另外,所提构造可以直接转化为适应性安全的离线函数证据加密,密钥生成阶段将函数f嵌入到解密私钥中,可以实现针对函数f解密私钥的可重复使用.

关键词：适应性安全密钥封装机制公钥加密不可区分的混淆承诺方案

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面向单阶段目标检测的损失函数优化设计

电光与控制 2023年

作者：刘龙哲刘刚徐红鹏权冰洁田慧河南科技大学信息工程学院

在基于深度学习的单阶段目标检测中，从交并比出发的边界框回归损失对边界框位置关系变化敏感度不够，当预测框与真值框处于不同包含关系时，已有损失无法精确区分。针对上述问题，提出基于交并比（Intersection over Union，IoU）的回... 详细信息

在基于深度学习的单阶段目标检测中，从交并比出发的边界框回归损失对边界框位置关系变化敏感度不够，当预测框与真值框处于不同包含关系时，已有损失无法精确区分。针对上述问题，提出基于交并比（Intersection over Union，IoU）的回归位置关系敏感度损失（Regression Position Relationship Sensitivity IoU，RPIoU）。该损失设计强化了预测框和真值框相对位置关系的敏感度，首先在IoU后添加惩罚项，使两框的角点无限靠近，解决中心点重合时IoU退化的问题；其次引入非重叠区域面积与真值框面积比值为参数的指数函数作为惩罚项，解决损失无法区分预测框和真值框存在不同包含关系的问题，更精准的指导边框回归的位置。考虑到单阶段目标检测算法总损失各部分对于训练结果的贡献度不同，以平均精度均值作为适应度函数，利用遗传算法对训练总损失进行优化，得到分类、回归、置信度损失的各自最佳权重。将设计的损失应用于单阶段目标检测算法YOLOv5，分别在公开可见光公开数据集VisDrone和自制红外飞机数据集上进行验证。在可见光公开数据集上的mAP达到44.7%，比原始YOLOv5提升3.7%。在红外飞机数据集的mAP达到96.6%，比原始YOLOv5提升1.4%。

关键词：目标检测单阶段 IoU损失 RPIoU损失

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单种群自适应异构蚁群算法的机器人路径规划

计算机科学与探索 2022年第12期16卷 2820-2831页

作者：张松灿孙力帆司彦娜普杰信河南科技大学信息工程学院河南洛阳471023 河南科技大学电气工程学院河南洛阳471023

针对多种群蚁群算法存在结构复杂、优化速度慢及适应性不足等问题,提出一种单种群自适应异构蚁群算法,并用于机器人路径规划。该算法采用单种群结构,避免多蚁群算法结构复杂的问题;种群内每只蚂蚁都有自己的控制参数,实现蚂蚁的行为异构... 详细信息

针对多种群蚁群算法存在结构复杂、优化速度慢及适应性不足等问题,提出一种单种群自适应异构蚁群算法,并用于机器人路径规划。该算法采用单种群结构,避免多蚁群算法结构复杂的问题;种群内每只蚂蚁都有自己的控制参数,实现蚂蚁的行为异构,增加种群的多样性;在首次迭代时,仅用启发因子构建候选解,提高了初始化种群的质量;根据蚁群优化过程中种群信息熵的变化,自适应确定信息交换周期;所设计的信息交换策略将最优蚂蚁的控制参数传递给最差蚂蚁,增强最优蚂蚁的引导作用;参数突变操作有助于在更大的参数空间探索更优的控制参数,提高算法逃离局部最优的能力。仿真实验与统计检验的结果验证了所提算法的有效性、稳定性和优越性。

关键词：蚁群算法种群信息熵移动机器人路径规划自适应信息交换周期状态转移规则参数突变