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无锚双注意力孪生网络的视觉跟踪

控制与决策 2024年第2期39卷 633-640页

作者：郭文梁卜文丁昕苗山东工商学院计算机科学与技术学院山东烟台264005 山东工商学院信息与电子工程学院山东烟台264005

针对跟踪过程中因光照变化、快速运动及尺度变化等造成的角点定位精准度下降问题,受SiamCAR的跟踪框架启发提出一种无锚双注意力孪生网络的视觉跟踪算法.首先,算法的主干网络采用ResNet-50并结合增强多层融合特征图进行特征提取,充分利... 详细信息

针对跟踪过程中因光照变化、快速运动及尺度变化等造成的角点定位精准度下降问题,受SiamCAR的跟踪框架启发提出一种无锚双注意力孪生网络的视觉跟踪算法.首先,算法的主干网络采用ResNet-50并结合增强多层融合特征图进行特征提取,充分利用网络浅层特征的定位信息和深层次的语义信息,提高算法对目标特征的语义理解能力;然后,构建混合注意力模块缓解无锚跟踪器角点定位不准确问题,提高算法的跟踪准确性和定位精度;最后,在GOT10K、UAV123、LaSOT等数据集上进行广泛实验,并与当前的先进跟踪器进行比较,该算法可以较好地抵抗光照变化、快速运动及尺度变化等多种复杂因素带来的影响,同时,在多项评测指标上获得了良好的跟踪性能.

关键词：无锚注意力特征图双注意力孪生网络视觉跟踪

多级Transformer特征融合的三维点云目标跟踪

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计算机科学与探索 2024年

作者：李志杰梁卜文丁昕苗郭文山东工商学院计算机科学与技术学院山东工商学院信息与电子工程学院

三维点云目标跟踪的过程中时常会出现遮挡、稀疏性和随机噪音等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的多级Transformer特征融合的三维点云目标跟踪方法。该方法主要由点注意嵌入模块和点注意力增强模块组成，且这两个模块分别... 详细信息

三维点云目标跟踪的过程中时常会出现遮挡、稀疏性和随机噪音等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的多级Transformer特征融合的三维点云目标跟踪方法。该方法主要由点注意嵌入模块和点注意力增强模块组成，且这两个模块分别用于特征提取和特征匹配的过程中。首先通过将两个注意力机制相互嵌入构成点注意力嵌入模块，并将其和PTTR所提出的关系感知采样法融合，实现充分提取特征的目的。之后，本文将提取到的特征信息输入点注意力增强模块中，通过交叉注意力机制对不同层次的特征依次匹配，达到全局特征和局部特征深度融合的目标。在此基础上，为了获取判别性特征融合图，本文利用残差网络的方式对不同层的融合结果进行连接。最后，将特征融合图输入目标预测的模块中，实现对最终3D目标对象的精准预测。在KITTI数据集，nuScenes数据集和Waymo数据集上的实验验证了本文方法的有效性。若不计小样本数据，在目标跟踪的成功值中我们的方法平均提高了1.4%，在跟踪的精确值上也提高了1.4%。

关键词： 3D点云孪生网络目标跟踪 Transformer 特征融合

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带条件风险约束的发电商最优投标模型及计算

湖南大学学报（自然科学版） 2010年第9期37卷 49-54页

作者：罗可赵志学童小娇长沙理工大学计算机通信工程学院湖南长沙410076 湖南商学院计算机与电子工程学院湖南长沙410205

采用条件风险(CVaR)作为风险度量指标,建立了双层优化的发电商投标模型,上层解决社会效益最大和风险最小问题,下层解决发电商利润最大问题,设计了启发式粒子群算法(PSO)求解该复杂的双层优化模型.在4节点2机系统和9节点3机系统进行了实... 详细信息

采用条件风险(CVaR)作为风险度量指标,建立了双层优化的发电商投标模型,上层解决社会效益最大和风险最小问题,下层解决发电商利润最大问题,设计了启发式粒子群算法(PSO)求解该复杂的双层优化模型.在4节点2机系统和9节点3机系统进行了实验,说明该模型和算法具有较好的计算效果和时效性,通过实验数据比较显示CVaR比VaR更准确地度量了发电商的风险.

关键词：优化粒子群优化算法投标策略

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基于前景优化的视觉目标跟踪算法

电子学报 2022年第7期50卷 1558-1566页

作者：谢青松刘晓庆安志勇李博山东工商学院计算机科学与技术学院山东烟台264000 山东工商学院信息与电子工程学院山东烟台264000

将目标分割技术引入跟踪领域是当前的研究热点.目前,基于分割的跟踪算法往往根据分割结果计算最小外接矩形,以此作为跟踪框,但复杂的目标运动使得跟踪框内包含较多背景,从而导致精度下降.针对该问题,本文提出了一种基于前景优化的视觉... 详细信息

将目标分割技术引入跟踪领域是当前的研究热点.目前,基于分割的跟踪算法往往根据分割结果计算最小外接矩形,以此作为跟踪框,但复杂的目标运动使得跟踪框内包含较多背景,从而导致精度下降.针对该问题,本文提出了一种基于前景优化的视觉目标跟踪算法,将跟踪框的尺度和角度优化统一于前景优化框架中.首先评估跟踪框内的前景比例,若小于设定阈值,则对跟踪框分别进行尺度和角度优化;在尺度优化模块中,结合回归框计算跟踪框的条件概率,根据条件概率的结果分情形进行尺度优化;角度优化模块中,针对跟踪框设定多个偏移角度,利用前景IoU(Intersection over Union)极大策略选择最优跟踪框角度.结果证明,将本文方法应用于SiamMask算法,精度在VOT2016,VOT2018和VOT2019数据集分别提升约3.2%,3.7%和3.6%,而EAO分别提升约1.8%,1.9%和1.6%.另外,本文的方法针对基于分割的跟踪算法具有一定的普适性.

关键词：目标分割目标跟踪前景优化尺度优化角度优化

PSR-SQUARES:基于程序空间约简器的SQL逆向合成系统

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通信学报 2023年第11期44卷 249-259页

作者：窦全胜张顺潘浩王荟贤唐焕玲山东工商学院信息与电子工程学院山东烟台264005 喀什大学计算机科学与技术学院新疆喀什844006

针对SQUARES程序空间增长过快,导致程序合成效率偏低的问题,在SQUARES的基础上,增加了以深度神经网络为核心的程序空间约简器,将给定的示例表示成二维张量,作为深度神经网络的输入,网络的输出是关于目标SQL语句合成规则的相关性标记向... 详细信息

针对SQUARES程序空间增长过快,导致程序合成效率偏低的问题,在SQUARES的基础上,增加了以深度神经网络为核心的程序空间约简器,将给定的示例表示成二维张量,作为深度神经网络的输入,网络的输出是关于目标SQL语句合成规则的相关性标记向量。约简器根据神经网络的输出结果,采用末N位淘汰策略,删除与目标SQL语句相关性弱的合成规则,以减少候选SQL语句的生成和验证,提升系统合成效率。对约简器中深度神经网络的结构设计、训练样本集的生成方法和网络训练过程进行了详细描述。同时将PSR-SQUARES与当前有代表性SQL逆向合成系统进行实验对比,实验结果表明,PSR-SQUARES的综合性能不同程度地优于其他合成系统,平均合成时间由SQUARES的251 s降低至130 s,目标程序合成成功率由80%提升至89%。

关键词：程序合成 SQL逆向合成 SQUARES 程序空间约简器领域特定语言

基于多Agent及多方法集成的复杂工艺优化模型

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中南大学学报（自然科学版） 2009年第3期40卷 767-773页

作者：刘跃华蒋伟进李超良湖南商学院计算机与电子工程学院湖南长沙410205

针对复杂工艺中涉及多因子、高噪声、非线性过程关系和模糊对象问题,提出一种集成多种智能计算方法的优化模型。该模型以多Agent技术来组织,划分为决策支持层、系统重构层和数据集成层,Agent间以Ontology来实现信息传递。在建模过程中,... 详细信息

针对复杂工艺中涉及多因子、高噪声、非线性过程关系和模糊对象问题,提出一种集成多种智能计算方法的优化模型。该模型以多Agent技术来组织,划分为决策支持层、系统重构层和数据集成层,Agent间以Ontology来实现信息传递。在建模过程中,利用Chebyshev多项式的正交性质和递推性质,将过程输入变量正交化、线性化后,再应用偏最小二乘回归法计算模型参数,优化Agent在交互方式下通过变异的遗传算法来获取模糊工艺的最优解。以MOLDFLOW软件获取的注塑数据来训练BP(Back propagation)神经网络。结果表明:该优化系统的平均预测精度较BP神经网络提高3.23%。

关键词：多代理系统偏最小二乘法回归遗传算法工艺优化

基于Transformer双线性网络的细粒度图像分类方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 84-89页

作者：向旭宇刘亚捷曾彬谭云中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410000 长沙学院计算机科学与工程学院湖南长沙410000

为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题,提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net).首先,将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量;然后,构建重复次数不同的编码器;最后,双网络分... 详细信息

为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题,提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net).首先,将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量;然后,构建重复次数不同的编码器;最后,双网络分支将图像表示为来自两个Transformer的特征集合,得到更加丰富的互补特征信息,从而提高细粒度分类的精度.实验结果表明:在CUB-200-2011,Cars196和Stanford Dogs数据集中,BT-Net分类准确率分别为89.4%,92.5%,94.8%,优于已有的双线性卷积神经网络.

关键词：细粒度特征融合图像分类双线性 Transformer

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基于纹理的自适应提升小波框架的图像增强

计算机应用与软件 2014年第3期31卷 191-194页

作者：李广琼余绍黔陈荣元湖南商学院计算机与电子工程学院湖南长沙410205

经典二维小波变换仅在图像的水平和垂直方向进行变换,对图像的纹理信息表示能力不足,基于小波变换的图像增强的效果还不尽人意。为了更好地表示图像的纹理信息,提出一种基于纹理的自适应提升小波的图像增强方法,根据图像的局部特征预测... 详细信息

经典二维小波变换仅在图像的水平和垂直方向进行变换,对图像的纹理信息表示能力不足,基于小波变换的图像增强的效果还不尽人意。为了更好地表示图像的纹理信息,提出一种基于纹理的自适应提升小波的图像增强方法,根据图像的局部特征预测图像的纹理方向,沿纹理方向应用小波变换,使图像的纹理信息表示更准确,而且小波变换法在抑制噪声方面性能优良,将其应用于图像增强,仿真及实验结果表明该方法具有有效性和实用性。

关键词：图像纹理经典小波变换提升小波变换自适应提升小波变换图像增强

知识图谱与教育大数据协同驱动的自适应学习模式研究

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高等工程教育研究 2022年第1期70卷 163-168页

作者：宋丹丰霞何宏王宁湖南工程学院湖南工程学院计算机与通信学院

为了有机融入领域知识的内在信息与关联,将知识图谱引入智慧教学过程,构建了知识图谱与教育大数据协同驱动的自适应学习模式。通过对多源、异构的大数据进行数据采集与数据分析,认知学生的学习行为特征,为自适应学习构筑重要前提;将课... 详细信息

为了有机融入领域知识的内在信息与关联,将知识图谱引入智慧教学过程,构建了知识图谱与教育大数据协同驱动的自适应学习模式。通过对多源、异构的大数据进行数据采集与数据分析,认知学生的学习行为特征,为自适应学习构筑重要前提;将课程的知识体系化,构建多维度下的知识图谱,其拓扑结构蕴含领域专家经验、知识关联与学习路径,为基于课程内容的自适应学习奠定基础;将知识图谱与教育大数据进行深度融合,为学生的自适应学习提供量化的、实时的决策支持。新模式实现了规模化教育与个性化培养的有机结合,提供了具有泛化能力的新型智慧教学思路,有利于开展自适应学习资源推送、自适应学习路径规划与自适应学习预警等智慧教学应用与实践。

关键词：智慧教学知识图谱教育大数据自适应学习模式