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基于断面水边线定向的视频测流摄像机标定

电子与信息学报 2024年第4期46卷 1428-1437页

作者：张振姜天生赵丽君程泽河海大学计算机与信息学院南京211100

针对现有基于直接线性变化法(DLT)的图像法测流技术依赖于地面控制点,存在效率低、风险高、宽断面天然河流操作难度大等问题,该文提出一种基于断面水边线定向的摄像机姿态角标定方法(CSWO)。该方法将标定过程分解为实验室内参标定和现... 详细信息

针对现有基于直接线性变化法(DLT)的图像法测流技术依赖于地面控制点,存在效率低、风险高、宽断面天然河流操作难度大等问题,该文提出一种基于断面水边线定向的摄像机姿态角标定方法(CSWO)。该方法将标定过程分解为实验室内参标定和现场外参标定两步,其中后者又被划分为摄像机定位和定向两个环节。定向环节中首先在摄像机安装时将光轴与断面方向对齐,使方位角置零。然后利用无畸变图像中人工标注的平直断面水边线的斜率计算出横滚角。接下来通过计算水边线与图像纵轴交点作为其亚像素像方坐标。最后依据透视投影成像模型,联合水位与插值断面高程求得的物方坐标解算出俯仰角。该方法应用于时空图像测速法(STIV),实现了200 m宽河流的免像控表面流速测量。结果表明:起点距的最大绝对误差为0.59 m,最大相对误差为0.45%,表面流速的最大相对误差小于6.3%。

关键词：表面流速测量 STIV 免地面控制点摄像机标定断面水边线

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基于骨骼的人体行为识别方法研究综述

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第2期36卷 173-194页

作者：黄倩崔静雯李畅河海大学计算机与信息学院南京211100

人体行为识别在视频理解中发挥了重要作用.近年来,基于骨骼的行为识别方法因其对复杂环境的干扰更具鲁棒性而受到广泛关注.文中共整理了102种基于骨骼的人体行为识别方法,并在9个公开数据集上对其进行了对比分析.按照特征学习方式的不同... 详细信息

人体行为识别在视频理解中发挥了重要作用.近年来,基于骨骼的行为识别方法因其对复杂环境的干扰更具鲁棒性而受到广泛关注.文中共整理了102种基于骨骼的人体行为识别方法,并在9个公开数据集上对其进行了对比分析.按照特征学习方式的不同,分别介绍了基于手工特征的方法和基于深度学习的方法.其中,基于手工特征的方法按特征描述符的不同分为几何描述符、动力学描述符、统计描述符3个子类;基于深度学习的方法按网络主体的不同分为循环神经网络、卷积神经网络、图卷积网络、Transformer和混合网络5个子类.通过以上分析,不仅阐述了基于骨骼的行为识别方法的发展历程,还剖析了现有方法存在的泛化能力不强、计算成本高等局限.最后,从网络结构设计、相似动作区分、领域数据集拓展、多人交互等方面对未来研究方向进行了展望.

关键词：计算机视觉行为识别骨骼数据手工特征深度学习神经网络

无人机辅助MEC车辆任务卸载与功率控制近端策略优化算法

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2361-2371页

作者：谭国平易文雄周思源胡鹤轩河海大学计算机与信息学院南京211100

无人机(UAVs)辅助移动边缘计算(MEC)架构是灵活处理车载计算密集、时延敏感型任务的有效模式。但是,如何在处理任务时延与能耗之间达到最佳均衡,一直是此类车联网应用中长期存在的挑战性问题。为了解决该问题,该文基于无人机辅助移动边... 详细信息

无人机(UAVs)辅助移动边缘计算(MEC)架构是灵活处理车载计算密集、时延敏感型任务的有效模式。但是,如何在处理任务时延与能耗之间达到最佳均衡,一直是此类车联网应用中长期存在的挑战性问题。为了解决该问题,该文基于无人机辅助移动边缘计算架构,考虑无线信道时变特性及车辆高移动性等动态变化特征,构建出基于非正交多址(NOMA)的车载任务卸载与功率控制优化问题模型,然后将该问题建模成马尔可夫决策过程,并提出一种基于近端策略优化(PPO)的分布式深度强化学习算法,使得车辆只需根据自身获取局部信息,自主决策任务卸载量及相关发射功率,从而达到时延与能耗的最佳均衡性能。仿真结果表明,与现有方法相比较,本文所提任务卸载与功率控制近端策略优化方案不仅能够显著获得更优的时延与能耗性能,所提方案平均系统代价性能提升至少13%以上,而且提供一种性能均衡优化方法,能够通过调节用户偏好权重因子,达到系统时延与能耗水平之间的最佳均衡。

关键词：无人机辅助计算移动边缘计算近端策略优化深度强化学习功率控制和任务卸载

基于大语言模型的水工程调度知识图谱的构建与应用

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计算机科学与探索 2024年第6期18卷 1637-1647页

作者：冯钧畅阳红陆佳民唐海麟吕志鹏邱钰淳河海大学计算机与软件学院南京211100

随着水利事业的发展和信息化需求的增加,处理和表示海量水利数据变得复杂而繁琐。特别是调度文本数据通常以自然语言的形式存在,缺乏明确的结构和规范,并且处理和应用这些多样性的数据需要具备广泛的领域知识和专业背景。为此,提出了基... 详细信息

随着水利事业的发展和信息化需求的增加,处理和表示海量水利数据变得复杂而繁琐。特别是调度文本数据通常以自然语言的形式存在,缺乏明确的结构和规范,并且处理和应用这些多样性的数据需要具备广泛的领域知识和专业背景。为此,提出了基于大语言模型的水工程调度知识图谱的构建方法。通过数据层的调度规则数据收集与预处理,再利用大语言模型挖掘和抽取数据中蕴藏的知识,完成概念层本体构建和实例层“三步法”提示策略抽取。在数据层、概念层、实例层的相互作用下,实现了规则文本的高性能抽取,完成了数据集和知识图谱的构建。实验结果表明,大语言模型抽取方法F1值达到85.5%,且通过消融实验验证了模型各模块的有效性和合理性。构建的水工程调度知识图谱整合了分散的水利规则信息,有效处理非结构化文本数据,并提供可视化查询和功能追溯功能。这有助于领域从业人员判断来水情况并选择适当的调度方案,为水利决策和智能推荐等提供了重要支持。

关键词：知识图谱大语言模型(LLM) 本体构建知识抽取水工程调度

Ghost引导UNet++的高分遥感影像变化检测

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中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1460-1478页

作者：王鑫李莹莹张香梁河海大学计算机与信息学院南京211100

目的随着遥感观测技术的飞速发展,遥感影像的分辨率越来越高,如何从高分遥感影像中有效提取具有鉴别性的特征进行地物变化检测成为一个具有挑战性的问题。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域,但面向遥感影像变化检测时仍存在图像语... 详细信息

目的随着遥感观测技术的飞速发展,遥感影像的分辨率越来越高,如何从高分遥感影像中有效提取具有鉴别性的特征进行地物变化检测成为一个具有挑战性的问题。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域,但面向遥感影像变化检测时仍存在图像语义或位置信息的丢失及网络参数量过大等缺陷,导致检测性能受限。为此,提出一种新型GUNet++(Ghost-UNet++)网络,用于遥感影像的精准变化检测。方法首先,为了提取双时相遥感影像更具判别性的深度特征,设计具有多分支架构的高分辨率网络HRNet替换传统UNet++的主干网;其次,采用UNet++解码结构进行差异判别时,引入鬼影(Ghost)模块代替传统卷积模块以降低网络参量,并设计密集跳跃连接进一步加强信息传输,以减少深层位置信息的丢失;最后,设计一个集成注意力模块,将网络的多个语义层次特征进行聚合和细化,抑制语义和位置信息的丢失,进一步增强特征表征能力用于最终的精准变化检测。结果在LEVIR-CD(LEVIR change detection data set)和Google Data Set两个公开数据集上进行实验,结果表明本文算法变化检测精度高达99.62%和99.16%,且网络参数量仅为1.93 M,与现有主流变化检测方法相比优势明显。结论提出方法综合考虑了遥感图像中语义和位置信息对变化检测性能的影响,具有良好的特征抽取和表征能力,因此变化检测的精度和效率比现有同类方法更高。

关键词：高分辨率遥感影像变化检测深度学习(DL) 鬼影模块集成注意力

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处理器性能波动检测的计时方法及评价指标

计算机学报 2024年第2期47卷 456-472页

作者：廖秋承左思成王一超林新华上海交通大学高性能计算中心上海200240

超级计算机中的性能波动通常表现为软件在同一硬件上运行得忽快忽慢,或在配置相同的硬件上运行得快慢不一.在多种性能波动来源中,处理器性能波动隐蔽性强且危害巨大,可导致超级计算机整机性能急剧下降.然而,当前处理器性能波动研究面临... 详细信息

超级计算机中的性能波动通常表现为软件在同一硬件上运行得忽快忽慢,或在配置相同的硬件上运行得快慢不一.在多种性能波动来源中,处理器性能波动隐蔽性强且危害巨大,可导致超级计算机整机性能急剧下降.然而,当前处理器性能波动研究面临两大难题.首先,现有工具难以检测微小的性能波动.为了准确检测纳秒级的处理器性能波动,计时方法需要具有很高的精度和灵敏度.然而,现有工具在真实应用中用于计时测量时,计时结果波动可达数万拍,难以检测处理器性能波动.其次,现有方法难以客观评价不同工具的性能波动检测能力,缺乏量化评价指标.一次性能波动检测包含大量计时结果,其分布可能受性能波动和计时波动的共同影响.然而,现有方法无法评价这些测量结果是否真实反映了性能波动的特征.为解决第一个问题,本文对PAPI在不同缓存状态下的计时波动进行了测量和原因分析.随后,基于x86和Armv8指令集的内存屏障和序列化指令,设计了序列化屏障计时方法,用以抑制计时波动.为解决第二个问题,本研究对计时波动进行建模,首次提出了跨平台的计时方法精度和灵敏度指标及评价方法,定量评估了计时方法对微小时间波动的测量能力,为性能波动的检测和判定提供了依据.实验表明,在英特尔Xeon 6248和华为鲲鹏920-6426处理器上,与PAPI相比,序列化屏障计时方法的精度提高了2.2~30.2倍,灵敏度提高了1.9~44.8倍,并且能够检测到纳秒级别的性能波动.

关键词：高性能计算处理器微架构性能波动性能分析性能评测

水下振动台竖向动水附加质量特征与机理试验研究

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水力发电学报 2024年第1期43卷 134-142页

作者：郑人逢牛志伟河海大学水利水电学院南京210098 河海大学实验中心南京210098

工程结构与水体耦合抗震研究需求越来越大,推动了水下振动台的建设与发展,水下振动台竖向动水附加质量及特征直接影响其设计和自身性能。本文通过试验方法,共设计135个工况,台面负载20 t惯性质量块,分别考虑不同激励量级、不同频率、不... 详细信息

工程结构与水体耦合抗震研究需求越来越大,推动了水下振动台的建设与发展,水下振动台竖向动水附加质量及特征直接影响其设计和自身性能。本文通过试验方法,共设计135个工况,台面负载20 t惯性质量块,分别考虑不同激励量级、不同频率、不同水深,研究水下振动台竖向动水附加质量特征,并试探从机理层面进行解释。试验结果表明:激励量级与动水附加质量之间相关性较为复杂,不同频率之间存在分组现象,水深比(水深/台面直径)可作为水下振动台设计重要参数,不同水下振动台动水附加质量最小值频率拐点不同。试验研究为水下振动台设计以及模型试验可靠性等提供参考。

关键词：水下振动台动水附加质量激励方向激励幅值激励频率水深机理研究

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城市暴雨洪涝灾害链辨识及系统性风险评估

中国管理科学 2024年

作者：刘高峰李佳静王慧敏龚艳冰陶飞飞河海大学管理科学研究所河海大学商学院天津大学管理与经济学部河海大学计算机与软件学院

城市暴雨往往引发一系列次生衍生灾害，形成暴雨洪涝灾害链，科学辨识城市暴雨洪涝灾害链及其诱发的系统性风险是城市公共安全应急响应的基础和关键。现有研究侧重于单一洪涝灾害的风险分析与评估，严重低估了城市暴雨洪涝灾害带来的影... 详细信息

城市暴雨往往引发一系列次生衍生灾害，形成暴雨洪涝灾害链，科学辨识城市暴雨洪涝灾害链及其诱发的系统性风险是城市公共安全应急响应的基础和关键。现有研究侧重于单一洪涝灾害的风险分析与评估，严重低估了城市暴雨洪涝灾害带来的影响。本文基于2017—2021年有关洪涝灾害新闻报道文本数据，利用规则模板及依存句法分析抽取灾害事件对，结合事件聚类泛化及共现分析方法，构建城市暴雨洪涝灾害演化的事理知识图谱，辨识城市暴雨洪涝灾害链扩散机理；考虑灾害链连锁反应对灾情的放大作用，引入暴雨洪涝灾害链风险度指标，建立城市暴雨洪涝灾害链系统性风险评估模型。针对近年来深圳、河南、山西典型暴雨事件，对比分析其暴雨洪涝灾害链特征及演化路径，并提出了不同地区系统性风险应对策略及管理启示。

关键词：暴雨洪涝灾害链事理知识图谱共现分析系统性风险

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论数据“三维权利链”的确权模式

江苏社会科学 2024年第4期 141-150页

作者：李祎恒申松河海大学法学院河海大学水利政策法制研究与培训中心

数据通过流通来体现贯通利用、决策产出、资产赋能等无形价值。数据确权是数据价值发挥的前提和基础。虽然《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确提出三权分置的产权机制,树立了以层级性结构搭建数据... 详细信息

数据通过流通来体现贯通利用、决策产出、资产赋能等无形价值。数据确权是数据价值发挥的前提和基础。虽然《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确提出三权分置的产权机制,树立了以层级性结构搭建数据权利的思路,但在实践中,由于具体规则的缺位,数据确权仍然面临数据主体权利模糊、数据流通利益分配标准不确定以及权利公示机制不完善等困境。权利链理论有助于在数据流通中厘清数据权益归属,最大化释放数据价值。围绕数据价值释放的三个阶段,权利链理论逻辑建立起数据全主体、全流通和全价值要素的三维权利链,并针对数据开放、数据共享、数据交换和数据交易等不同应用场景,明确了数据开放的价值取向、数据共享的权能要素以及数据市场权利保障领域,从而形成三维“权利节点-子系统”对应的确权模型。

关键词：数据确权数据价值链三维权利链