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河海图结构蛋白质数据集及预测模型

计算机科学 2024年

作者：魏想想孟朝晖河海大学计算机与软件学院

蛋白质是一种具有空间结构的物质，蛋白质结构预测的主要目标是从已有的大规模的蛋白质数据集中提取有效的信息，来预测自然界中蛋白质的结构。目前蛋白质结构预测实验存在的一个问题是缺少能够进一步反映出蛋白质空间结构特征的数据集... 详细信息

蛋白质是一种具有空间结构的物质，蛋白质结构预测的主要目标是从已有的大规模的蛋白质数据集中提取有效的信息，来预测自然界中蛋白质的结构。目前蛋白质结构预测实验存在的一个问题是缺少能够进一步反映出蛋白质空间结构特征的数据集。当前主流的PDB蛋白质数据集虽然是经过实验测得，但没有利用到蛋白质的空间特征，而且存在掺杂核酸数据和部分数据不完整的问题。针对以上问题，本文从蛋白质的空间结构角度来研究蛋白质的预测。在原始PDB数据集的基础上提出了河海图结构蛋白质数据集(HohaiGraphicProteinDataBank)。该数据集以图结构为基础表达出了蛋白质的空间结构特征。基于传统Transformer 网络模型对新的数据集进行了相关的蛋白质结构预测实验，在HohaiGPDB数据集上预测准确率可以达到 59.38%，证明了HohaiGPDB数据集的研究价值，HohaiGPDB数据集可以作为蛋白质相关研究的通用数据集。

关键词：河海图结构蛋白质数据集蛋白质空间结构蛋白质结构预测 Transformer模型

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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

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云网融合环境下组合服务的动态重构

计算机工程 2024年

作者：刘坤张鹏程金惠颖吉顺慧河海大学计算机与软件学院南京邮电大学计算机学院

随着云计算与空天地海一体化通信网络的深度融合，各种复杂应用场景的出现使得组合服务的种类和数量急剧增多，结构也变得复杂。在云网融合环境中，用户移动设备和边缘服务器等硬件能力有限，能耗问题成为组合服务进行动态重构不可忽略... 详细信息

随着云计算与空天地海一体化通信网络的深度融合，各种复杂应用场景的出现使得组合服务的种类和数量急剧增多，结构也变得复杂。在云网融合环境中，用户移动设备和边缘服务器等硬件能力有限，能耗问题成为组合服务进行动态重构不可忽略的重要因素。此外，传统方法并未考虑身处空天地海不同场景的用户对不同QoS属性的需求具有差异性，使得组合服务的交付结果并不令人满意。为了解决上述问题，提出了一种基于多目标粒子群优化的组合服务动态重构方法。该方法首先根据重构原子服务的三维空间地理位置和功能进行聚类，避免了云网融合环境下服务规模庞大而导致的搜索空间爆炸问题。接着，通过能耗计算模型得到服务调用的综合能耗，并将其作为动态重构的优化目标之一，结合服务的多种QoS属性，进行多目标寻优，最终生成符合用户需求且能耗较低的重构方案。实验结果表明，该方法在云网融合环境下节约能耗和应对较大候选服务规模等方面具有较优性能。

关键词：云网融合多目标粒子群算法组合服务动态重构服务质量

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云网融合环境下服务组合的未来属性验证

计算机工程 2024年

作者：王湛张鹏程金惠颖吉顺慧河海大学计算机与软件学院南京邮电大学计算机学院

随着云网融合技术以及空天地一体化网络的快速发展，越来越多的服务开始在云网融合环境下运行，在云网融合环境下，用户呈现移动性特征，导致服务组合过程变得愈发复杂。因此，服务组合的验证在云网融合环境下变得尤为关键。与此同时，... 详细信息

随着云网融合技术以及空天地一体化网络的快速发展，越来越多的服务开始在云网融合环境下运行，在云网融合环境下，用户呈现移动性特征，导致服务组合过程变得愈发复杂。因此，服务组合的验证在云网融合环境下变得尤为关键。与此同时，在云网融合环境下用户要求服务组合不仅在当前时间段内运行稳定，还需要在未来时间段内持续满足用户需求。为了解决以上问题，提出一种云网融合环境下服务组合的未来属性验证方法。该方法首先对云网融合中的服务组合过程进行形式化建模，同时考虑了用户移动导致的云网环境下服务场景的转换关系。然后，为了准确描述用户需求，对云网融合场景下的用户需求进行形式化描述。最后，为了解决云网融合环境下用户对服务组合未来时间段内的验证需求，对服务组合未来时间段的服务属性进行了预测，利用PRISM模型检验工具来进行云网融合环境下的服务组合验证，以确保在未来时间段内仍然满足性能和可用性要求。最后实验结果表明，在云网融合环境下服务数量达到1000时的验证模型构建时间以及模型检查分别为3.372s和0.075s，并且通过云网融合环境下服务组合案例说明了该方法的有效性与可行性。

关键词：云网融合服务组合马尔可夫决策过程服务质量形式化验证

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“云平台+服务”的实践教学体系研究与应用

实验室研究与探索 2024年第1期43卷 209-213,226页

作者：余宇峰张云飞邓劲柏刘颜君余霖河海大学计算机与软件学院南京210098

针对计算机专业实践教学过程中存在软硬件资源共享困难、实践教学服务能力不足和学生实践创新能力有待提高等现状,提出“云平台+服务”的实践教学体系。设计基于构思-设计-实施-运行理念的工程化实践教学内容,构建将实验(践)教学、学科... 详细信息

针对计算机专业实践教学过程中存在软硬件资源共享困难、实践教学服务能力不足和学生实践创新能力有待提高等现状,提出“云平台+服务”的实践教学体系。设计基于构思-设计-实施-运行理念的工程化实践教学内容,构建将实验(践)教学、学科竞赛和创新创业(“三位”)统一于实践教学云平台(“一体”)的教学体系,提升学生实践与创新能力,推动实践教学体系改革与创新;为新形势下高校开放实验教学模式和实践教学体系优化、改革与创新提供新的思路和应用支撑。

关键词：实践教学云平台+服务虚拟仿真实践创新创业

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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基于动态频域分解的乐队指挥动作生成

计算机应用研究 2024年第3期41卷 923-927,955页

作者：贺鑫刘凡陈德龙周睿志河海大学计算机与信息学院南京210098

近年来,音乐与人体动作之间的内在关联一直以来都在被广泛研究。然而,很少有人关注音乐驱动的乐队指挥动作生成这一任务,即以音乐为输入信号,生成与音乐节奏和语义相协调的乐队指挥动作。聚焦于这一任务,针对指挥动作多种语义成分时空... 详细信息

近年来,音乐与人体动作之间的内在关联一直以来都在被广泛研究。然而,很少有人关注音乐驱动的乐队指挥动作生成这一任务,即以音乐为输入信号,生成与音乐节奏和语义相协调的乐队指挥动作。聚焦于这一任务,针对指挥动作多种语义成分时空重合的特性,提出基于动作动态频域分解(dynamic frequency-domain motion decomposition,DFMD)的指挥动作生成方法。具体地,首先利用节拍信息构建滤波器,将指挥动作分解成高频和低频分量;接着,通过深度卷积神经网络动态地学习这些分量;最后合成最终的指挥动作。在大规模指挥动作数据集ConductorMotion100上进行的实验中,基于DFMD的指挥动作生成方法得到的低频动作分量和高频动作分量的标准差分别达到了4.4579和9.6466,与真实动作十分接近。该方法突破了现有基于时域或空间域动作分解中连贯性与协调性不可兼得的局限,并有效避免了大幅值低频动作对小幅值高频动作的影响。可视化结果证明生成的动作自然、美观、多样,且与音乐信号紧密同步。为音乐与动作之间的关联提供了新的解释,并为音乐表演领域带来了创新的应用前景。

关键词：跨模态生成人体动作生成频域分解动作分解音乐驱动生成

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