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长时视觉跟踪中基于双模板Siamese结构的目标漂移判定网络

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1458-1467页

作者：侯志强王卓马素刚赵佳鑫余旺盛范九伦西安邮电大学计算机学院西安710121 空军工程大学信息与导航学院西安710038

在长时视觉跟踪中,大部分目标丢失判定方法需要人为确定阈值,而最优阈值的选取通常较为困难,造成长时跟踪算法的泛化能力较弱。为此,该文提出一种无需人为选取阈值的目标漂移判定网络(DNet)。该网络采用Siamese结构,利用静态模板和动态... 详细信息

在长时视觉跟踪中,大部分目标丢失判定方法需要人为确定阈值,而最优阈值的选取通常较为困难,造成长时跟踪算法的泛化能力较弱。为此,该文提出一种无需人为选取阈值的目标漂移判定网络(DNet)。该网络采用Siamese结构,利用静态模板和动态模板共同判定跟踪结果是否丢失,其中,引入动态模板有效提高算法对目标外观变化的适应能力。为了对所提目标漂移判定网络进行训练,建立了样本丰富的数据集。为验证所提网络的有效性,将该网络与基础跟踪器和重检测模块相结合,构建了一个完整的长时跟踪算法。在UAV20L, LaSOT,VOT2018-LT和VOT2020-LT等经典的视觉跟踪数据集上进行了测试,实验结果表明,相比于基础跟踪器,在UAV20L数据集上,跟踪精度和成功率分别提升了10.4%和7.5%。

关键词：长时跟踪深度学习目标漂移判定网络 Siamese结构双模板

位置敏感Transformer航拍图像目标检测模型

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光学精密工程 2024年第5期32卷 727-739页

作者：李大湘辛嘉妮刘颖西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

针对无人机视角下航拍图像小目标多且检测困难的问题,提出了一个位置敏感Transformer目标检测(PS-TOD)模型。设计了一个基于位置通道嵌入三维注意力(PCE3DA)的多尺度特征融合(MSFF)模块,即PCE3DA利用空间与通道信息的相互依赖关系生成... 详细信息

针对无人机视角下航拍图像小目标多且检测困难的问题,提出了一个位置敏感Transformer目标检测(PS-TOD)模型。设计了一个基于位置通道嵌入三维注意力(PCE3DA)的多尺度特征融合(MSFF)模块,即PCE3DA利用空间与通道信息的相互依赖关系生成三维注意力,用于加强模型对兴趣区域的特征表达能力,且基于它构造了一个自底向上的跨层MSFF方案,使得融合后的特征语义信息更加丰富;然后,设计了一种新的位置敏感自注意力(PSSA)机制,且以此构造位置敏感Transformer编-解码器,使模型在捕获图像全局上下文信息的长期依赖关系时,也可提高模型对目标的位置敏感能力。基于无人机航拍数据集VisDrone的对比实验结果表明,提出模型的AP达到28.8%,与基线模型(DETR)相比提高了4.1%。该模型在复杂背景下能对无人机航拍图像进行精确的目标检测,且改善小目标的检测效果。

关键词：目标检测无人机图像位置敏感Transformer 多尺度特征融合注意力机制

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基于残差密集网络的智能超表面信道估计算法

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 102-111页

作者：郑娟毅董嘉豪张庆珏杨溥江郭梦月杨朴真西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

信道估计是通信系统中一项关键的技术,涉及评估信号在传输过程中经历的信道特性,以便接收端能够有效地对接收到的信号进行处理和恢复。为提高视距信道遮挡通信下的通信系统质量,使用智能超表面来辅助现有通信系统。智能超表面辅助的无... 详细信息

信道估计是通信系统中一项关键的技术,涉及评估信号在传输过程中经历的信道特性,以便接收端能够有效地对接收到的信号进行处理和恢复。为提高视距信道遮挡通信下的通信系统质量,使用智能超表面来辅助现有通信系统。智能超表面辅助的无线通信系统中,除了基站和用户之间的视距信道外,同时包含基站到智能超表面和智能超表面到用户之间的级联信道。当前信道估计方法基本上利用传统算法进行估计,为了解决智能超表面辅助多用户系统中复杂统计分布的级联信道估计精度低和计算复杂度高的问题,文中提出了一种基于传统算法和深度学习算法相结合的信道估计算法。利用传统算法的可解释性和深度学习算法的高性能特性,在卷积网络基础上,提出了一种基于残差密集网络(RDN)的去噪方法。首先按照系统参数模拟生成真实环境的数据集,使用传统最小二乘法(LS)进行信道粗估计,并将信道看作二维含噪图像;其次采用密集块(RDB)充分提取噪声数据局部特征,并使用多路卷积和残差网络对数据进行特征融合;最后通过已训练模型对数据进行在线估计,并得到去噪信道。文中从信道的估计精度对所提算法进行验证,在Rician信道模型上进行理论公式推导和系统仿真分析。仿真结果表明,与传统算法相比,文中所提出的算法提高了信道估计精度。

关键词：智能超表面信道估计深度学习残差密集网络

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融入交叉注意力编码的皮肤病变分割网络

光学精密工程 2024年第4期32卷 609-621页

作者：李大湘杨福杰刘颖唐垚西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

由于卷积操作的局限性,现有的皮肤病变图像分割网络无法对图像中的全局上下文信息建模,导致其无法有效捕获图像的目标结构信息,本文设计了一个融入交叉自注意力编码的U型混合网络,用于皮肤病变图像分割。首先,将设计的多头门控位置交叉... 详细信息

由于卷积操作的局限性,现有的皮肤病变图像分割网络无法对图像中的全局上下文信息建模,导致其无法有效捕获图像的目标结构信息,本文设计了一个融入交叉自注意力编码的U型混合网络,用于皮肤病变图像分割。首先,将设计的多头门控位置交叉自注意力编码器引入到U型网络的最后两个层级中,使其能够在图像中学习语义信息的长期依赖关系,弥补卷积操作全局建模能力的不足;其次,在跳跃连接部分引入一个新的位置通道注意力机制,用于编码融合特征的通道信息并保留位置信息,提高网络捕获目标结构的能力;最后,设计一个正则化Dice损失函数,使网络能够在假阳性和假阴性之间权衡,提高网络的分割结果。基于ISBI2017和ISIC2018数据集的对比实验结果表明,本文网络的Dice分别为91.48%和91.30%,IoU分别为84.42%和84.12%,分割精度在整体上优于其他网络,且具有较低的参数量和计算复杂度,即本文网络能够高效地分割皮肤病变图像的目标区域,可为皮肤疾病辅助诊断提供帮助。

关键词：医学图像分割皮肤病变交叉自注意力编码位置通道注意力

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能量收集下的D2D-MEC计算卸载

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 967-978页

作者：曾耀平刘月强关赛莘江伟伟夏玉婷西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

针对移动边缘计算(MEC)在能源消耗和安全性方面的问题,研究具有社会关系和能量收集(EH)的D2D-MEC物联网网络中的任务卸载和资源分配问题,提出基于李雅普诺夫优化的D2D在线决策匹配和资源分配(ODMRA)算法.将用户之间的社会关系量化为社... 详细信息

针对移动边缘计算(MEC)在能源消耗和安全性方面的问题,研究具有社会关系和能量收集(EH)的D2D-MEC物联网网络中的任务卸载和资源分配问题,提出基于李雅普诺夫优化的D2D在线决策匹配和资源分配(ODMRA)算法.将用户之间的社会关系量化为社会信任矩阵,将能源消耗、包丢失、社会信任度表述为长期随机优化问题,采用李雅普诺夫优化方法将其分解为一系列子问题后分别求解.对于D2D间的决策选择子问题,结合子模块优化和贪婪算法设计低复杂度的策略选择算法.理论分析和仿真结果表明,所提出的ODMRA算法有效地优化了卸载方案,平衡了系统服务成本和队列长度,在能量消耗、系统服务成本方面优于其他对比算法.

关键词：移动边缘计算设备对设备能量收集李雅普诺夫优化子模块优化

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融合全局特征的时空网络兴趣点推荐算法

计算机工程与应用 2024年第11期60卷 75-83页

作者：李鹏飞贺洋毋建宏西安邮电大学经济管理学院西安710061 西安邮电大学现代邮政学院西安710061

随着基于位置社交网络的迅速发展,兴趣点序列推荐逐渐成为近年来研究热点之一。针对现有推荐方法忽略签到数据中的全局信息,未充分考虑序列签到数据之间的时空间隔问题,提出一种融合全局特征的时空网络兴趣点推荐算法。该方法利用关系... 详细信息

随着基于位置社交网络的迅速发展,兴趣点序列推荐逐渐成为近年来研究热点之一。针对现有推荐方法忽略签到数据中的全局信息,未充分考虑序列签到数据之间的时空间隔问题,提出一种融合全局特征的时空网络兴趣点推荐算法。该方法利用关系图神经网络获取签到数据异构网络图的全局特征,将时空门控融入传统门控结构中,融合全局特征对用户移动行为进行建模,再引入自注意力机制学习用户偏好向量表示。在两个真实数据集上进行实验比较与分析,实验结果表明所提方法推荐性能优于同类算法,验证了算法的有效性。

关键词：兴趣点推荐门控循环单元关联图神经网络自注意力机制

基于面部全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合的抑郁强度识别

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 2249-2263页

作者：孙强李正何浪西安理工大学自动化与信息工程学院通信工程系西安710048 西安理工大学自动化与信息工程学院电子工程系西安710048 西安邮电大学计算机学院西安710121

现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中,主要存在两大挑战:(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息,(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此,... 详细信息

现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中,主要存在两大挑战:(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息,(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此,该文提出一种全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合(PLEGDF-FGLSCF)的抑郁强度识别深度模型。首先,设计了全局抑郁特征局部感知力增强(PLEGDF)模块,用于提取面部局部区域之间的语义相关性信息,促进不同局部区域与抑郁相关的信息之间的交互,从而增强局部抑郁特征驱动的全局抑郁特征表达力。然后,提出了全局-局部语义相关性特征融合(FGLSCF)模块,用于捕捉全局和局部语义信息之间的关联性,实现全局和局部抑郁特征之间的语义一致性描述。最后,在AVEC2013和AVEC2014数据集上,利用PLEGDF-FGLSCF模型获得的识别结果在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)指标上的值分别是7.75/5.96和7.49/5.99,优于大多数已有的基准模型,证实了该方法的合理性和有效性。

关键词：抑郁强度人脸图像局部感知力增强全局和局部特征融合语义一致性

基于情感增强和知识融合的在线健康社区情感分析研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 53-62页

作者：张伟徐宗煌蔡鸿宇韩普石进南京大学信息管理学院南京210023 南京邮电大学管理学院南京210003 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

【目的】利用在线健康社区文本依存句法结构中蕴含的情感知识进行情感分析,提出一种基于情感增强和知识融合的在线健康社区情感分析模型WoBEK-GAT。【方法】首先,采用WoBERT Plus实现动态词嵌入;其次,利用卷积神经网络(CNN)和双向长短... 详细信息

【目的】利用在线健康社区文本依存句法结构中蕴含的情感知识进行情感分析,提出一种基于情感增强和知识融合的在线健康社区情感分析模型WoBEK-GAT。【方法】首先,采用WoBERT Plus实现动态词嵌入;其次,利用卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)提取语义特征;最后,通过情感增强和知识融合策略将剪枝依存句法树中的关键句法信息与外部情感知识充分融合,并输入图注意力网络(GAT)中进而输出情感类别。【结果】在构建的中文数据集上进行对比实验,实验结果表明WoBEK-GAT模型MacroF1值达到88.48%,较基准模型CNN、BiLSTM和GAT分别提升15.49、14.15和13.15个百分点。【局限】未考虑图片和语音等多模态信息中的情感知识。【结论】依存句法信息的加入以及情感增强策略和知识融合策略的结合能够有效提升模型的情感分析能力。

关键词：在线健康社区情感分析情感增强知识融合图注意力网络

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基于时间序列异常检测的热点事件发现

数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 131-142页

作者：杨欣谊马海云朱恒民南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023 南京邮电大学管理学院南京210003

【目的】研究发现信息话题并找到激发公众讨论的现实事件。【方法】构建共词网络检测社团表示话题,基于文档词与话题社团词的重合度计算文档话题向量并依据文档时间计算话题热度时间序列,借助STL分解时间序列并利用3σ原则检测异常,结... 详细信息

【目的】研究发现信息话题并找到激发公众讨论的现实事件。【方法】构建共词网络检测社团表示话题,基于文档词与话题社团词的重合度计算文档话题向量并依据文档时间计算话题热度时间序列,借助STL分解时间序列并利用3σ原则检测异常,结合异常时点话题的高频词与高相关文档发现激发讨论的现实事件。【结果】以新浪微博河南暴雨的相关发帖为例,发现涉及灾情态势、应急管理以及社会响应等方面的话题。异常检测与分析表明,灾情态势类话题的公众关注度最高,雨情预警及相应防汛行动等是热点事件;应急管理中的抢险救援工作与事故调查情况能够激发讨论;在社会响应方面,受灾者互救事迹、公益捐赠事迹易引发关注。【局限】数据集较小,因而在异常时点检测的阈值判断中使用人工观察设定阈值的方式,在面对较大数据集时需要使用自动阈值确定方法。【结论】话题热度时间序列的异常检测能够发现社平台的热点事件,且在舆情响应中,管理部门需要从救援、预防和恢复三方面出发,及时发布预警信息,公开救灾情况及事故调查情况等回应公众关切,并通过救援、互助、捐赠等事迹的宣传引导积极健康的舆论走向。

关键词：异常检测话题热度时间序列社团检测在线社交平台