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面向边缘车联网系统的智能服务迁移方法

系统仿真学报 2025年第2期37卷 379-391页

作者：黄思进文佳陈哲毅福州大学计算机与大数据学院福建福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350002 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福建福州350116

针对车辆移动过程中服务质量(QoS)下降的问题,提出了一种基于凸优化使能深度强化学习的服务迁移(service migration via convex-optimization-enabled deep reinforcement learning,SeMiR)方法。将优化问题分解为两个子问题并分别求解;... 详细信息

针对车辆移动过程中服务质量(QoS)下降的问题,提出了一种基于凸优化使能深度强化学习的服务迁移(service migration via convex-optimization-enabled deep reinforcement learning,SeMiR)方法。将优化问题分解为两个子问题并分别求解;针对服务迁移子问题,设计了一种基于改进深度强化学习的服务迁移方法,以探索最优迁移策略;针对资源分配子问题,设计了一种基于凸优化的资源分配方法,以推导给定迁移决策下每台MEC服务器的最优资源分配,提升服务迁移的性能。实验结果表明:与基准方法相比,SeMiR方法能够有效提升车辆的QoS,在各种场景下均展现出更加优越的性能。

关键词：移动边缘计算车联网服务迁移资源分配深度强化学习凸优化

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基于区块链的可信分布式工业数据治理方案

浙江大学学报(工学版) 2025年第2期59卷 269-277页

作者：黄荣杨文琴宋志刚福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州350003 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350108 福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福建福州350108

针对当前工业系统缺乏统一的产品数据共享服务,限制了用户获取可信的产品追溯信息的问题,基于区块链设计可信分布式工业数据治理方案,实现高效、安全的产品数据共享与治理.产品数据生成者将数据提交到区块链系统之前,在离链状态下对产... 详细信息

针对当前工业系统缺乏统一的产品数据共享服务,限制了用户获取可信的产品追溯信息的问题,基于区块链设计可信分布式工业数据治理方案,实现高效、安全的产品数据共享与治理.产品数据生成者将数据提交到区块链系统之前,在离链状态下对产品数据进行压缩和加密.为了在离链过程中使产品数据可用,系统通过2种类型的区块链交易(生成者交易和数据交易)支持离链/链上数据访问.提供混合访问控制机制用于加密产品数据,将秘密密钥仅提供给经过授权的数据用户.该方案能够有效地保护产品数据的隐私性,提供细粒度的访问控制,能够对产品数据生成的全流程进行溯源.系统性能的测试结果表明,在secp256k1椭圆曲线上(提供128 bit安全性),密钥生成阶段的计算和通信开销不高于81.592 ms和2.83 kB,数据提交阶段不高于50.251 ms和3.59 kB,数据更新时间不超过251.596 ms,数据读取时间不高于311.104 ms.与同类方案的性能比较结果证实了该方案的高效性.

关键词：区块链数据可信治理隐私保护细粒度访问控制全流程溯源

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面向多源数据的多区域尺度协同高分遥感图像语义分割

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小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 158-166页

作者：林易丰陈光剑陈浩翁谦林嘉雯福州大学计算机与大数据学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350116 福建省地质测绘院福州350116

在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多... 详细信息

在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多分支语义分割网络,以有效提取多源特征,充分利用多源数据之间的互补信息;一个轻量级的协同注意力特征融合模块,用于在特征融合阶段有效地融合多分支特征;一种多区域尺度协同的数据增强方法,引导网络捕获长距离依赖信息.在ISPRS提供的公开数据集Vaihingen和Potsdam上的实验结果表明,与同类型主流方法对比,本文提出的方法具有更优的分割性能,且得到的地物细节信息更加完整,参数量也更小.

关键词：语义分割高分遥感图像数字表面模型多源数据融合协同注意力

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基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台

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小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 189-199页

作者：林哲旭陈汉林刘漳辉陈星莫毓昌福州大学计算机与大数据学院福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 华侨大学计算科学福建省高校重点实验室福建泉州362021

现今社会上数据的规模和种类变得越来越庞大和多样化,如何安全可信地共享异构数据资源成为了亟待解决的问题.为实现大数据的可信互联,提出基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台.首先,针对数据异源异构的问题,定义了数据架构的转换... 详细信息

现今社会上数据的规模和种类变得越来越庞大和多样化,如何安全可信地共享异构数据资源成为了亟待解决的问题.为实现大数据的可信互联,提出基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台.首先,针对数据异源异构的问题,定义了数据架构的转换规则;然后,以数据提供方和数据需求方之间的数据共享全过程为导向,提出了数据可信追溯机制,保证了数据共享的真实性和完整性;此外,文中设计了一种数据处理即服务的数据共享框架,在确保数据可信的前提下,支撑数据调用、数据训练和数据匹配操作.通过对执行效率和智能合约性能进行验证分析,证明了本平台的有效性和实用性.

关键词：区块链智能合约 Hyperledger Fabric 数据共享可信凭证

福建全省海洋藻类养殖区高精度智能提取方法研究

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海洋环境科学 2025年第1期44卷 116-125页

作者：陈红梅吴婷林万强陈芸芝罗冬莲福建省水产研究所福建厦门361013 福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州350108 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350108 卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福建福州350108

为建立适合省级尺度的海洋藻类养殖区高精度智能提取方法,推进海洋藻类养殖面积的准确测算和变化监测,本文基于国产高分辨率遥感影像,对海洋藻类养殖区遥感智能提取方法进行研究。对比U-Net模型、DeepLab V3+模型、MSUResUnet模型在典... 详细信息

为建立适合省级尺度的海洋藻类养殖区高精度智能提取方法,推进海洋藻类养殖面积的准确测算和变化监测,本文基于国产高分辨率遥感影像,对海洋藻类养殖区遥感智能提取方法进行研究。对比U-Net模型、DeepLab V3+模型、MSUResUnet模型在典型海洋藻类养殖区提取的结果,MSUResUnet模型提取的准确率(accuracy)、召回率(recall)、平均交并比(m IoU)、F1分数(F1-score)较U-Net模型提高0.14%、0.84%、0.34%、0.32%,较DeepLab V3+模型提高0.18%、0.88%、0.40%、0.36%,因此,选择MSUResUnet模型进行福建全省海洋藻类养殖区自动化提取。经提取结果统计,2022年7月至2023年5月,福建全省海洋藻类养殖面积约为345.6912 km^(2)。

关键词：三沙湾海洋藻类养殖深度学习高分辨率遥感影像

基于改进YOLOx模型的无人机影像城市树种识别

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测绘与空间地理信息 2025年第2期48卷 46-49页

作者：王全福唐丽玉焦怀瑾何建国福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350108 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福建福州350108

利用高分辨率无人机遥感影像,结合深度学习算法,提出一种城市棕榈树树种识别的解决方法。以YOLOx-s模型为基础,在主干特征网络引入一种混合注意力机制模块CBAM;在Neck部分特征金字塔结构中加入Bottom-up结构;并改进IoU损失的计算方式,... 详细信息

利用高分辨率无人机遥感影像,结合深度学习算法,提出一种城市棕榈树树种识别的解决方法。以YOLOx-s模型为基础,在主干特征网络引入一种混合注意力机制模块CBAM;在Neck部分特征金字塔结构中加入Bottom-up结构;并改进IoU损失的计算方式,增大对网络误判的惩罚来优化模型。分别与Faster R-CNN、SSD、YOLOv3和原始YOLOx-s模型对实验区进行棕榈树识别,并对实验结果进行对比分析。实验结果表明,本文方法在基于高分辨率无人机影像的棕榈树识别中具有更高的精度,相较于原始的YOLOx-s有一定的提升。本文提出的改进后的YOLOx-s模型,实现了可见光影像的树种识别,可为城市棕榈树识别提供一定参考。

关键词：无人机遥感影像 YOLOx-s 棕榈树树种识别注意力机制

结合空谱结构与改进局部密度的高光谱图像波段选择

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遥感学报 2025年第1期 247-265页

作者：翁谦安远陈光剑吴瑞姣林嘉雯福州大学计算机与大数据学院空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建省地质测绘院

波段选择是高光谱遥感图像降维的一项重要任务，其目标是选择包含较少冗余信息、较大信息量和具有类别可分性的波段子集。为解决基于近邻子空间划分的波段选择方法没有考虑地物空间分布和计算聚类中心时忽略噪声波段影响的问题，本文提... 详细信息

波段选择是高光谱遥感图像降维的一项重要任务，其目标是选择包含较少冗余信息、较大信息量和具有类别可分性的波段子集。为解决基于近邻子空间划分的波段选择方法没有考虑地物空间分布和计算聚类中心时忽略噪声波段影响的问题，本文提出了一种结合空谱结构与改进局部密度的高光谱图像波段选择方法。该方法首先对高光谱图像进行基于熵率的图像分割获得高光谱图像同质区域，综合同质区域相关系数矩阵获得图像区域级近邻波段相关系数向量；其次，用高斯核平滑全局近邻波段相关系数向量以降低噪声波段的影响，并根据极值点进行波段分组；然后，最大化改进局部密度和波段信息熵的乘积作为选取代表性波段的标准；最后，在Indian Pines、Botswana和Salinas高光谱图像数据集上，通过SVM、KNN和LDA分类器上进行分类实验。结果表明：（1）对比像素级相关系数划分方法，利用区域级相关系数使得近邻波段分组更为合理，降低波段冗余性，同时还保留了部分潜在特征波段，在3个数据集上的分类性能分别提高了2.63%,0.68%,0.16%;(2)对比仅使用信息熵的波段衡量方法，本文提出的最大化改进的局部密度和信息熵乘积的方法是有效的，在3个数据集上OA分别提高了4.13%、0.5%和0.21%;(3)对比其他6种先进波段选择方法，本文方法在3个数据集上的OA分别从62.34%提高到75.03%、86.74%提高到88.28%和86.04%提高到92.36%。此外，所选择的波段子集在分布上较为分散，主要集中在信息熵较高的区域，同时避免了选择噪声波段。综上，本文提出的波段选择方法所得波段子集具有较低的冗余性、丰富的信息量、强的类别可分性，并且对噪声具有较强的鲁棒性，能够有效地解决高光谱图像波段选择的问题。

关键词：遥感高光谱图像波段选择子空间划分峰值密度局部密度信息熵分类

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资源化影像刚性定位互操作模型研究

测绘与空间地理信息 2025年第2期48卷 7-12页

作者：刘甫余劲松弟吴升邵远征郑智嘉佟瑞菊李德友魏丹丹罗帅米佩福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350116 福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州350116 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 福建工程学院智慧海洋与工程研究院福建福州350118

地球剖分网格作为传统地理坐标参考的有效补充,具有形状近似、空间无缝不重叠、尺度连续、全球统一的刚性定位等优势,与REST(Representational State Transfer)Web服务的结合可完成空间区域位置标识下的影像数据互操作。基于此,本研究... 详细信息

地球剖分网格作为传统地理坐标参考的有效补充,具有形状近似、空间无缝不重叠、尺度连续、全球统一的刚性定位等优势,与REST(Representational State Transfer)Web服务的结合可完成空间区域位置标识下的影像数据互操作。基于此,本研究基于地球剖分网格探索遥感影像数据REST资源化方法,定义了面向资源架构(Resource-Oriented Architecture,ROA)的URI标识模型,从面向资源的角度设计互操作协议函数,采用地球剖分网格单元的地址编码代替传统地理坐标以刚性定位资源化影像。最后,以北斗网格作为参考网格,开发分析就绪(Analysis-Ready)资源化影像服务原型系统,并开展互操作案例研究,验证了影像数据资源刚性定位互操作模型用于影像资源共享互操作的可行性和有效性。

关键词：地球剖分网格资源化互操作协议函数刚性定位

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集聚型空间点模式结构信息提取研究(英文)

测绘学报 2007年第2期36卷 181-186页

作者：毛政元福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室

空间点模式是一个2维离散点集,点集中的每一个元素代表地球表面一个点状目标的空间位置。当2维离散点集具有集聚特征时,称其为集聚型空间点模式,它与空间聚类、制图综合和空间分析的许多具体应用紧密相关。如何提取集聚型空间点模式的... 详细信息

空间点模式是一个2维离散点集,点集中的每一个元素代表地球表面一个点状目标的空间位置。当2维离散点集具有集聚特征时,称其为集聚型空间点模式,它与空间聚类、制图综合和空间分析的许多具体应用紧密相关。如何提取集聚型空间点模式的结构信息(集聚子群的个数和对应的集聚中心)是其中尚未彻底解决的问题。作者以几何概率为理论基础,提出测度正方形区域内2维离散点集分布特征的H函数并推导其解析表达式,运用H函数设计和实现了集聚型2维离散点集结构信息提取的通用算法。利用该算法处理一个由居民地坐标数据得到的具有集聚特征的空间点模式,提取出其结构信息并进行可视表达。分别以该空间点模式中的各离散点为顶点和发生元生成Delaunay三角网和Voronoi图,在Delaunay三角网中保留面积最小的前1/10、前1/100三角形的顶点,在Voronoi图中保留面积最小的前1/10、前1/100邻近多边形的发生元,将可视表达的点集结构信息分别与依据Delaunay三角网和Voronoi图得到的结果进行对比分析。结果表明,运用H函数能够有效地提取出集聚型空间点模式的全局性结构信息,而Delaunay三角网和Voronoi图虽然能够反映其局部密度,但在提取全局结构信息时存在局限性。

关键词：空间点模式空间分布聚类几何概率