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基于密度感知和自注意力机制的点云分割算法

激光与光电子学进展 2024年第8期61卷 115-125页

作者：鲁斌刘亚伟张宇航杨振宇华北电力大学计算机系河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室河北保定071003

针对现有三维点云语义分割算法对点间密度信息以及空间位置特征利用不充分的问题,提出一种基于密度感知和自注意力机制的三维点云语义分割算法。首先,基于自适应K近邻(KNN)算法和局部密度位置编码构建密度感知卷积模块,从而有效地提取... 详细信息

针对现有三维点云语义分割算法对点间密度信息以及空间位置特征利用不充分的问题,提出一种基于密度感知和自注意力机制的三维点云语义分割算法。首先,基于自适应K近邻(KNN)算法和局部密度位置编码构建密度感知卷积模块,从而有效地提取点间关键密度信息,加强初始输入特征的信息表达深度,提升算法捕获局部特征的能力。然后,构建空间特征自注意力模块,基于自注意力和空间注意力机制强化全局上下文信息和空间位置信息的关联性,对全局特征和局部特征进行有效聚合,从而提取更深层次的上下文特征,有效提升算法的分割性能。最后,在公开的S3DIS数据集和ScanNet数据集上进行了大量实验。实验结果表明,算法的平均交并比分别达到了69.11%和72.52%,与其他算法相比有明显提升,验证了所提算法有着良好的分割性能和泛化性能。

关键词：三维点云语义分割密度信息注意力机制密度位置编码

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摩尔纹图案自动去除技术综述

计算机研究与发展 2024年第3期61卷 728-747页

作者：亓文法刘宇鑫郭宗明北京大学王选计算机研究所北京100080

如今,数码相机和智能手机在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,已经成为人们感知世界、记录信息和沟通交流的主要工具.当使用这些设备拍摄电子屏幕时,显示设备和摄像头传感器网格之间往往会发生混叠,通常导致图片中存在不规则分布的... 详细信息

如今,数码相机和智能手机在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,已经成为人们感知世界、记录信息和沟通交流的主要工具.当使用这些设备拍摄电子屏幕时,显示设备和摄像头传感器网格之间往往会发生混叠,通常导致图片中存在不规则分布的摩尔纹干扰图案,从而严重影响了拍摄图像的视觉质量效果.因此,摩尔纹图案去除方法研究对于拍摄图像的后期处理具有重要意义.为此,详细梳理了摩尔纹去除研究的发展脉络,并根据不同的适用场景和技术实现将现有方法分为2类:基于先验知识的摩尔纹去除方法和基于深度学习的摩尔纹去除方法.鉴于深度学习网络中训练数据集的收集和对齐方式不同,该类方法又分为基于卷积神经网络(CNN)的摩尔纹去除方法和基于生成式对抗网络(GAN)的摩尔纹去除方法.在此基础上,选择相同的公开数据集,对主流的深度学习方法进行算法实现和性能对比分析,并分别总结了各类方法的优缺点.最后,对未来的研究方向进行展望.

关键词：摩尔纹图案图像恢复多尺度深度学习卷积神经网络生成式对抗网络

通信延迟下自适应容错控制及其在航天器编队中的应用

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重庆大学学报 2024年第4期47卷 104-113页

作者：李刚周尚波郭尚志孟菲重庆大学计算机学院重庆400044

为解决编队系统存在的参数模型变动范围不可预测、执行器部分失效等问题,设计提出了一种自适应鲁棒容错编队控制方法。给出航天器相对位置非线性动力学模型,设计了自适应鲁棒容错控制器,并且分别设计自适应律估计故障大小、质量和外界... 详细信息

为解决编队系统存在的参数模型变动范围不可预测、执行器部分失效等问题,设计提出了一种自适应鲁棒容错编队控制方法。给出航天器相对位置非线性动力学模型,设计了自适应鲁棒容错控制器,并且分别设计自适应律估计故障大小、质量和外界扰动上界,同时分析了闭环系统的Lyapunov稳定性,给出系统稳定所需要的条件。数值仿真结果表明,提出的控制方法能实现编队跟踪控制的目标,位置跟踪稳态误差小于1.5×10-3m,速度跟踪稳态误差小于1.8×10-5m,验证了所提出方法的有效性。

关键词：编队系统容错控制通信延迟稳定性

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基于安全强化学习的月球着陆器控制

航空学报 2024年

作者：杨敏刘关俊周子渊同济大学计算机科学与技术系

在月球着陆任务中，着陆器必须在极端环境下进行精确操作，并且通常面临着通信延迟的挑战，这些因素严重限制了地面控制的实时操作能力。针对这些挑战，研究提出了一种基于半马尔可夫决策过程（SMDP）的深度强化学习安全性提升框架，旨... 详细信息

在月球着陆任务中，着陆器必须在极端环境下进行精确操作，并且通常面临着通信延迟的挑战，这些因素严重限制了地面控制的实时操作能力。针对这些挑战，研究提出了一种基于半马尔可夫决策过程（SMDP）的深度强化学习安全性提升框架，旨在提高航天器自主着陆的操作安全性。为了实现状态空间的压缩并保持决策过程的关键特征，该框架通过对历史轨迹的马尔可夫决策过程（MDP）压缩成SMDP，并根据压缩后的轨迹数据构建抽象SMDP状态转移图，然后识别潜在风险的关键状态-动作对，并实施实时监控及干预，有效提高了航天器的自主着陆安全性。采用了反向广度优先搜索方法，搜索出对任务结果有决定性影响的状态-动作对，并通过搭建的状态-动作监控器实现对模型的实时调整。实验结果显示，该框架在不需增加额外传感器或显著改变现有系统配置的条件下，能够在预训练的DQN、Dueling DQN、Double DQN模型上，提升月球着陆器在模拟环境中的任务成功率高达22%，在预设的安全性评价标准下，该框架能提升最高42%的安全性。此外，虚拟环境中的模拟结果展示了该框架在月球着陆等复杂航天任务中的实际应用潜力，可以有效提升操作安全性和效率。

关键词：深度强化学习自主着陆抽象SMDP状态转移图安全性提升实时监控反向广度优先搜索

沉浸式环境中多场景视觉提示信息可视化方法综述

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中国图象图形学报 2024年第1期29卷 1-21页

作者：任洋甫李志强张松海青海大学计算机技术与应用系西宁810016 清华大学计算机科学与技术系北京100084 国防大学联合作战学院北京100091

沉浸式环境是通过虚拟现实(virtual reality,VR)等技术为用户呈现趋近于真实的环境体验。虚拟现实是通过计算机生成现实世界的模拟环境,可以为用户提供丰富的沉浸感、交互性和想象力体验。用户在虚拟现实场景中,通过视觉可以快速熟悉环... 详细信息

沉浸式环境是通过虚拟现实(virtual reality,VR)等技术为用户呈现趋近于真实的环境体验。虚拟现实是通过计算机生成现实世界的模拟环境,可以为用户提供丰富的沉浸感、交互性和想象力体验。用户在虚拟现实场景中,通过视觉可以快速熟悉环境,获取场景内外的信息,还可以通过视觉完成与场景的交互,增强用户的感知。增强现实(augmented reality,AR)会将虚拟信息放置在真实场景中,用户可以与真实场景中的虚拟信息进行交互。为了充分了解视觉提示信息在虚拟现实等不同沉浸式场景中的研究,探究视觉信息提示方法的本源,本文按照信息提示位置的不同、功能和应用的不同进行区分,首先综述近年来在普通二维场景中的方法,通过技术对比和改进深入讨论了在三维虚拟现实或增强现实环境下对视觉提示信息可视化方法的研究。分析在虚拟现实或增强现实环境下与普通二维场景中显示的异同,同时展开视觉提示信息在多场景下对用户注意力等使用功能方面的研究介绍,以及全景视频观看等实际场景中的应用研究说明。本文通过对二维和三维场景视野外、场景中标签布局和注意力引导,以及全景视频观看等实际应用中的讨论,可以更详细地展示视觉提示信息在沉浸式环境和多场景中的研究前景与发展方向。

关键词：沉浸式环境虚拟现实(VR) 增强现实(AR) 多场景视觉提示信息全景视频注意力引导

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果蝇嗅视神经通路研究综述

电子与信息学报 2024年第6期46卷 2335-2351页

作者：章盛郑胜男沈洁殷兴辉徐立中河海大学计算机与信息学院南京211100 南京工程学院计算机工程学院南京211167

果蝇嗅觉和视觉神经系统对于自然环境中嗅觉和视觉刺激具有高度的灵敏性,高灵敏的嗅视单模态感知决策和跨模态协同决策机制为仿生应用提供一定的启示作用。该文首先以果蝇嗅觉和视觉神经系统为基础,从嗅觉和视觉信号的捕获、加工、决策... 详细信息

果蝇嗅觉和视觉神经系统对于自然环境中嗅觉和视觉刺激具有高度的灵敏性,高灵敏的嗅视单模态感知决策和跨模态协同决策机制为仿生应用提供一定的启示作用。该文首先以果蝇嗅觉和视觉神经系统为基础,从嗅觉和视觉信号的捕获、加工、决策3个部分概述了果蝇嗅觉和视觉神经单模态感知决策生理机制与计算模型的研究现状,同时对果蝇嗅觉和视觉神经跨模态协同决策生理机制与计算模型进行阐述;然后对果蝇嗅觉和视觉的单模态感知和跨模态协同的典型仿生应用进行归纳;最后总结果蝇嗅视神经通路生理机制与计算建模当前面临的难题并展望未来发展趋势,为未来相关研究工作奠定了基础。

关键词：嗅觉神经系统视觉神经系统单模态感知决策跨模态协同决策仿生应用

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协作处理任务的多无人机辅助移动边缘计算

计算机工程与应用 2024年第4期60卷 298-305页

作者：曹慧娟余庚花陈志刚中南大学计算机学院长沙410083

随着通信技术的发展,移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)被认为是处理计算密集型和延迟敏感任务的关键技术,然而在灾难响应、紧急救援等情景中,边缘服务器无法快速部署并提供任务处理服务。无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)辅... 详细信息

随着通信技术的发展,移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)被认为是处理计算密集型和延迟敏感任务的关键技术,然而在灾难响应、紧急救援等情景中,边缘服务器无法快速部署并提供任务处理服务。无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)辅助MEC以其部署简便、机动性强的特点受到关注。但是UAV的计算资源和能量有限,如何进行资源分配成为难题。针对该问题,提出了一种高效利用资源的多UAV协作策略(LUAVs-Cor)。该策略通过多UAV协作的方式动态处理任务,为了充分利用UAV空闲的计算资源,通过搜索最优任务组合的方式确定任务传输策略。此外,通过估计UAV处理能力、任务数量及处理情况优化UAV派遣数量,实现了UAV的动态部署并减少了能量消耗。通过大量仿真实验得出,LUAVs-Cor策略的服务容量提升了约6.8%,UAV整体能耗降低了10.3%。提出的LUAVs-Cor策略中无人机的协作代价较小,实现在较低的能耗代价下为更多用户服务。

关键词：移动边缘计算无人机协作无人机派遣优化算法

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自适应异构联邦学习

中国图象图形学报 2024年第7期29卷 1849-1860页

作者：黄文柯叶茫杜博武汉大学计算机学院武汉430072

目的模型异构联邦学习由于允许参与者在不损害隐私的情况下独立设计其独特模型而受到越来越多的关注。现有的方法通常依赖于公共共享的相关数据或全局模型进行通信,极大地限制了适用性。且每个参与者的私有数据通常以不同的分布收集,... 详细信息

目的模型异构联邦学习由于允许参与者在不损害隐私的情况下独立设计其独特模型而受到越来越多的关注。现有的方法通常依赖于公共共享的相关数据或全局模型进行通信,极大地限制了适用性。且每个参与者的私有数据通常以不同的分布收集,导致数据异构问题。为了同时处理模型异构和数据异构,本文提出了一种新颖的自适应异构联邦学习方法。方法给定一个随机生成的输入信号(例如,随机噪声),自适应异构联邦学习直接通过对齐输出逻辑层分布来实现异构模型之间的通信,实现协作知识共享。主要优势是在不依赖额外相关数据收集或共享模型设计的情况下解决了模型异构问题。为了进一步解决数据异构问题,本文提出了在模型和样本层面上进行自适应权重更新。因此,自适应异构联邦学习(adaptive heteogeneous federated learning,AHF)允许参与者通过模型输出在无关数据上的差异和强调“有意义”的样本来学习丰富多样的知识。结果通过在不同的联邦学习任务上使用随机噪声输入进行通信,进行了广泛的实验,显示出比竞争方法更高的域内精确度和更好的跨域泛化性能。结论本文方法提供了一个简单而有效的基准,为异构联邦学习的未来发展奠定基础。

关键词：联邦学习(FL) 模型异构数据异构随机噪声异构联邦学习

机器学习辅助微架构功耗建模和设计空间探索综述

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计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1351-1369页

作者：翟建旺凌梓超白晨赵康余备北京邮电大学集成电路学院北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876 香港中文大学计算机科学与工程系中国香港999077

微架构设计是处理器开发的关键阶段,处在整个设计流程的上游,直接影响性能、功耗、成本等核心设计指标.在过去的数十年中,新的微架构设计方案,结合半导体制造工艺的进步,使得新一代处理器能够实现更高的性能和更低的功耗、成本.然而,随... 详细信息

微架构设计是处理器开发的关键阶段,处在整个设计流程的上游,直接影响性能、功耗、成本等核心设计指标.在过去的数十年中,新的微架构设计方案,结合半导体制造工艺的进步,使得新一代处理器能够实现更高的性能和更低的功耗、成本.然而,随着集成电路发展至“后摩尔时代”,半导体工艺演进所带来的红利愈发有限,功耗问题已成为高能效处理器设计的主要挑战.与此同时,现代处理器的架构愈发复杂、设计空间愈发庞大,设计人员期望进行快速精确的指标权衡以获得更理想的微架构设计.此外,现有的层层分解的设计流程极为漫长耗时,已经难以实现全局能效最优.因此,如何在微架构设计阶段进行精确高效的前瞻性功耗估计和探索优化成为关键问题.为了应对这些挑战,机器学习技术被引入到微架构设计流程中,为处理器的微架构建模和优化提供了高质量方案.首先介绍了处理器的主要设计流程、微架构设计及其面临的挑战,然后阐述了机器学习辅助集成电路设计,重点在于使用机器学习技术辅助微架构功耗建模和设计空间探索的研究进展,最后进行总结展望.

关键词：处理器设计自动化微架构设计功耗建模设计空间探索机器学习