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基于单目RGB图像的三维手部姿态估计方法

浙江大学学报(工学版) 2025年第1期59卷 18-26页

作者：杨冰徐楚阳姚金良向学勤杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 杭州电子科技大学浙江省脑机协同智能重点实验室浙江杭州310018 杭州灵伴科技有限公司浙江杭州311121

现有的三维手部姿态估计方法大多基于Transformer技术,未充分利用高分辨率下的局部空间信息,为此提出基于改进FastMETRO的三维手部姿态估计方法.引入可变形注意力机制,使得编码器的设计不再受限于图像特征序列长度;引入交错更新多尺度... 详细信息

现有的三维手部姿态估计方法大多基于Transformer技术,未充分利用高分辨率下的局部空间信息,为此提出基于改进FastMETRO的三维手部姿态估计方法.引入可变形注意力机制,使得编码器的设计不再受限于图像特征序列长度;引入交错更新多尺度特征编码器来融合多尺度特征,强化生成手部姿态;引入图卷积残差模块来挖掘网格顶点间的显式语义联系.为了验证所提方法的有效性,在数据集FreiHAND、HO3D V2和HO3D V3上开展训练及评估实验.结果表明,所提方法的回归精度优于现有先进方法,在FreiHAND、HO3D V2、HO3D V3上的普鲁克对齐-平均关节点误差分别为5.8、10.0、10.5 mm.

关键词：三维手部姿态估计 Transformer 可变形注意力机制交错更新多尺度特征编码器神经网络

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基于改进光流的三维医学图像Z轴精度增强方法

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电子科技大学学报 2025年第1期54卷 91-102页

作者：邓尔强 LOO Gowen 朱国淞肖鹏电子科技大学网络与数据安全四川省重点实验室成都610054

三维医学图像在诊断和治疗中具有重要价值,但由于切片结构导致纵轴方向分辨率较低,给三维重建等任务带来一定挑战。针对三维医学图像在z轴方向上分辨率不足的问题,提出了一种基于插帧技术的新方法。该方法通过生成中间切片来提升图像的... 详细信息

三维医学图像在诊断和治疗中具有重要价值,但由于切片结构导致纵轴方向分辨率较低,给三维重建等任务带来一定挑战。针对三维医学图像在z轴方向上分辨率不足的问题,提出了一种基于插帧技术的新方法。该方法通过生成中间切片来提升图像的连续性,间接改善三维重建的质量。设计了一个紧凑型编码器-解码器网络,融合中间光流估计和中间特征重建,旨在克服传统图像处理方法中的模型失真和分辨率限制。此外,该网络通过特征金字塔结构有效融合全局与局部信息,并采用双重损失函数优化图像重建质量和特征空间的几何一致性。实验结果显示,相比现有插帧方法,该方法在图像质量、结构相似性、绝对误差和感知质量等方面实现了明显提升,平均提高约2.7%到5.8%。这些结果表明该插帧技术在脑肿瘤数据集上表现良好,展示了在提升医学图像连续性和细节方面的潜在优势。该研究对提高临床诊断的准确性和治疗效果可以产生积极影响,为医学图像处理领域的进一步研究提供了启示。

关键词：三维医学图像图像插帧光流估计图像增强

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面向海上无人系统的边缘模型协同与数据压缩方法

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系统工程与电子技术 2025年

作者：姜俊张家瑞潘吉龙孙国林海军工程大学作战运筹与规划系电子科技大学智能计算研究院电子科技大学

在海上环境中，无人系统可以通过边缘人工智能（Artificial Intelligence，AI）模型协同实现数据采集与边缘处理任务。面向通信环境差、通信带宽有限、通信链路易被干扰等问题，首先从无人机AI模型协同的角度，提出了一种联邦互蒸馏的... 详细信息

在海上环境中，无人系统可以通过边缘人工智能（Artificial Intelligence，AI）模型协同实现数据采集与边缘处理任务。面向通信环境差、通信带宽有限、通信链路易被干扰等问题，首先从无人机AI模型协同的角度，提出了一种联邦互蒸馏的模型协同训练方法，以减少模型训练数据传输带宽要求。其次从数据去冗余压缩的角度出发，提出了一种数据差分动态压缩方法，以降低数据传输频次。仿真实验表明，所提出的联邦智能模型互蒸馏训练方法训练的模型性能明显优于分布式训练的模型的性能，且较之于集中式的模型训练方法节省大量通信带宽，提出的差分动态数据压缩方法能够大幅减少通信报文的长度与发送频率，适应于带宽受限的通信弱连接环境。

关键词：通信弱连接边缘模型协同联邦互蒸馏数据压缩

基于双模态图像融合的无人机光学小目标检测算法

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激光与光电子学进展 2025年第04期 279-293页

作者：常凯旋黄建华孙希延罗键包世涛黄焕生桂林电子科技大学信息与通信学院桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室

针对无人机小目标检测精度低、误检率较高的问题，提出了一种基于双模态图像融合的无人机小目标检测算法。首先设计了基于前端、中端和后端融合策略的红外与可见光图像融合基础框架。其次基于后端融合策略和YOLOv8目标检测框架，构建了... 详细信息

针对无人机小目标检测精度低、误检率较高的问题，提出了一种基于双模态图像融合的无人机小目标检测算法。首先设计了基于前端、中端和后端融合策略的红外与可见光图像融合基础框架。其次基于后端融合策略和YOLOv8目标检测框架，构建了双通道图像融合检测算法。本文算法通过双路特征融合模块融合红外与可见光图像的特征，并在颈部网络层引入BRA(bi-level routing attention)模块增强模型识别小目标的能力。实验结果表明，在DroneVehicle数据集上，本文方法与单一基于YOLOv8的红外和可见光图像检测结果相比，平均精度均值（mAP）分别提升了14.78%和12.99%，相比于PSFusion融合检测方法，mAP提升了7.1%。

关键词：小目标检测无人机图像处理图像融合 YOLOv8

“双减”视域下基于核心素养的小学语文作业设计策略

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教育 2025年第3期 83-85页

作者：向太宗刘晓电子科技大学附属实验小学成都高新新科学校

在“双减”政策全面推行的大背景下，减轻学生作业负担、提升教学质量成为教育工作者的重要任务。小学语文作为基础教育的重要学科，其作业设计不再仅仅是知识的巩固练习，更应成为学生核心素养提升的有力抓手。如何在“双减”视域下，...

在“双减”政策全面推行的大背景下，减轻学生作业负担、提升教学质量成为教育工作者的重要任务。小学语文作为基础教育的重要学科，其作业设计不再仅仅是知识的巩固练习，更应成为学生核心素养提升的有力抓手。如何在“双减”视域下，基于核心素养优化小学语文作业设计，成为亟待解决的问题。一、明晰作业设计的意义当前小学语文作业布置面临形式单一、内容机械重复、缺乏合作探究、评价机制单一等问题，语文作业设计需基于核心素养、着眼学生全面发展来改进。

关键词：

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面向大尺度战场的信道仿真加速算法

电子与信息学报 2025年

作者：刘畅李维实徐强时成哲邵士海电子科技大学通信抗干扰全国重点实验室

大尺度战场环境中电磁频谱作战装备测试和演训需要依靠大规模数字化电磁环境进行仿真，然而大尺度电磁信道计算复杂度较高，难以提升计算速度。针对这一问题，该文提出一种迭代时域辐射度算法。该算法通过递推方法建模信道，利用空间相... 详细信息

大尺度战场环境中电磁频谱作战装备测试和演训需要依靠大规模数字化电磁环境进行仿真，然而大尺度电磁信道计算复杂度较高，难以提升计算速度。针对这一问题，该文提出一种迭代时域辐射度算法。该算法通过递推方法建模信道，利用空间相干性复用前一时刻的信道数据，并经过修正后用于当前时刻的信道计算。同时，采用面元信道搜索方法对面元中的信道进行低复杂度近似，有效降低了计算复杂度。仿真结果表明，与传统时域辐射度算法相比，所提算法在保证计算精度的基础上计算速度提升了1个数量级。与频域辐射度算法相比，所提算法的时延分辨率更高，更适用于大规模战场环境。

关键词：信道仿真室外传播辐射度算法

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边缘辅助的自适应稀疏联邦学习优化算法

电子与信息学报 2025年

作者：陈晓仇洪冰李燕龙桂林电子科技大学信息与通信学院

联邦学习中，高模型贡献率的无线网络设备通常由于算力不足、能量有限成为掉队者，进而增加模型聚合时延并影响全局模型精度。针对此问题，该文设计了联合边缘服务器辅助训练和模型自适应稀疏联邦学习架构，并提出了基于边缘辅助训练的... 详细信息

联邦学习中，高模型贡献率的无线网络设备通常由于算力不足、能量有限成为掉队者，进而增加模型聚合时延并影响全局模型精度。针对此问题，该文设计了联合边缘服务器辅助训练和模型自适应稀疏联邦学习架构，并提出了基于边缘辅助训练的自适应稀疏联邦学习优化算法。首先，引入边缘服务器为算力不足或能量受限的设备提供辅助训练。构建了辅助训练和通信、计算资源分配的优化模型，并采用多种深度强化学习方法求解优化的辅助训练决策。其次，基于辅助训练决策，在每个通信轮次自适应地对全局模型进行非结构化剪枝，进一步降低设备的时延和能耗开销。实验结果表明，所提算法极大地减少了掉队设备，其模型测试精度优于经典联邦学习的测试精度；利用深度确定性策略梯度(DDPG)优化辅助资源分配的算法有效地减少了系统训练时延，提升了模型训练效率。

关键词：联邦学习边缘服务器自适应稀疏深度强化学习非结构化剪枝

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面向零样本图像分类的交互式类属性构建方法

计算机辅助设计与图形学学报 2025年第02期 243-253页

作者：刘真徐景胜颜菁徐润森吴向阳杭州电子科技大学计算机学院

零样本图像分类解决了训练和测试数据类别不相交的问题,人类标注属性是一种常用的实现零样本图像分类的辅助知识.为协助专家设计类属性矩阵,提出了一种交互式构建方法,简化了烦琐且缺乏指导的流程.首先,通过一种基于概念的深度学习可解... 详细信息

零样本图像分类解决了训练和测试数据类别不相交的问题,人类标注属性是一种常用的实现零样本图像分类的辅助知识.为协助专家设计类属性矩阵,提出了一种交互式构建方法,简化了烦琐且缺乏指导的流程.首先,通过一种基于概念的深度学习可解释性方法,在训练集图像数据中提取出可理解的属性信息;然后,采用多视图协作的交互方式,探索和分析已提取属性的重要性.系统提供了全局和局部2种方式,辅助用户设计测试集数据类别的属性值;最后,通过在数据集Animals with Attributes2上进行的案例分析,以及采用李克特量表的用户评估实验,验证了设计方法的有效性和实用性,可以帮助专家用户高效且便捷地完成类属性构建工作.

关键词：零样本学习零样本图像分类可视分析可解释人工智能人机协作

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对面向四边面片笼子中值坐标计算效率的改进

计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：骆恒安王志好邓重阳杭州电子科技大学理学院

针对面向四边面片笼子中值坐标(mean value coordinates for quad cages in 3D， QMVC)计算效率低的问题，对QMVC进行改进. 改进分为两部分，第一部分是对四边面片参数化的改进: 随着采样点与四边面片间的相对距离由远及近，将四边... 详细信息

针对面向四边面片笼子中值坐标(mean value coordinates for quad cages in 3D， QMVC)计算效率低的问题，对QMVC进行改进. 改进分为两部分，第一部分是对四边面片参数化的改进: 随着采样点与四边面片间的相对距离由远及近，将四边面片分别视作两个三角形、有理双线性曲面和标准双线性曲面，当四边面片被视作两个三角形时，其顶点权重的计算速度更快，而有理双线性曲面的引入能让两个三角形在几何上平滑地过渡为标准双线性曲面，同时过渡的位置和速度可由预定义的参数自由控制; 第二部分是对数值积分方法的改进: 对四边面片进行剖分时采用了更高效的策略，进一步提高计算效率. 分别对4个不同模型在同一参数以及同一模型在不同参数下做变形实验，结果表明通过选取合适的参数，改进方法可以平衡计算时间和变形效果. 在改进方法的默认参数下，钉盒模型可以达到和QMVC几乎相同的变形效果，但计算时间从7 579秒缩短至3 808秒.

关键词：中值坐标广义重心坐标网格变形有理双线性曲面