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面向视网膜血管精细分割的多层级图卷积特征融合神经编解码网络

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电子科技大学学报 2024年第3期53卷 404-413页

作者：崔少国张乐迁文浩重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

眼底视网膜血管分割可以帮助医生对眼科疾病以及心脑血管疾病进行辅助诊断。然而,由于血管拓扑结构复杂,边界不清晰,分割难度增大。针对这些问题,在U型结构的基础上提出了一种基于图卷积特征融合网络。该网络使用图卷积模块对编码器特... 详细信息

眼底视网膜血管分割可以帮助医生对眼科疾病以及心脑血管疾病进行辅助诊断。然而,由于血管拓扑结构复杂,边界不清晰,分割难度增大。针对这些问题,在U型结构的基础上提出了一种基于图卷积特征融合网络。该网络使用图卷积模块对编码器特征中像素之间的全局上下文信息进行建模,弥补普通卷积缺少全局建模的能力;然后使用多尺度特征融合模块对编码器特征与解码器特征进行融合,减少特征层中噪声信息对分割结果的影响;最后使用多层次特征融合模块将解码器每一层特征融合输出,减少下采样过程中空间信息的缺失以及对深层特征的复用。在公开数据集DRIVE、CHASEDB1以及STARE上进行验证,F1值和AUC值均优于其他两个模型。

关键词：医学图像分割视网膜血管 U型结构图卷积特征融合

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集成光波导相控阵列中心偏检测方法

吉林大学学报（工学版） 2024年第4期54卷 1099-1104页

作者：严朝军吴迪三峡大学计算机与信息学院宜昌443002 三峡大学电子与通信研究所宜昌443002

针对光波导在成像过程中阵列中心易发生偏移现象,其相控阵列的中心偏检测精度较低的问题,提出一种集成光波导相控阵列中心偏检测方法。利用光束传输法对集成光波导的光波场展开模型,根据光栅衍射理论分析集成光波导的扫描特性。当相控... 详细信息

针对光波导在成像过程中阵列中心易发生偏移现象,其相控阵列的中心偏检测精度较低的问题,提出一种集成光波导相控阵列中心偏检测方法。利用光束传输法对集成光波导的光波场展开模型,根据光栅衍射理论分析集成光波导的扫描特性。当相控阵列中心处于偏离状态时,相控阵列面之间在集成光波导中处于不平行状态,在光学自准直法的基础上结合集成光波导的扫描特性,计算相控阵列在集成光波导中的平行度,获得相控阵列面在x方向和y方向中的平行度,以此为依据检测集成光波导相控阵列中心的偏离程度。实验结果表明:本文方法在x方向和y方向中的检测误差为0.001 mm和0.002 mm,检测结果与实际结果相符,证明所提方法具有较高的检测精度。

关键词：集成光波导相控阵列光栅衍射理论光束传输法光学自准直法阵列中心偏检测

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面向车联网数据持续共享的安全高效联邦学习

计算机研究与发展 2024年

作者：乐俊青谭州勇张迪刘高向涛廖晓峰信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆大学计算机学院

车联网与人工智能结合推动了自动驾驶汽车快速发展.分散于不同车辆中的车联网数据共享并用于训练人工智能模型可实现更高效、可靠的智能驾驶服务.自动驾驶汽车可通过车载摄像头、传感器等持续采集车辆实时信息、道路图像和视频等车联网... 详细信息

车联网与人工智能结合推动了自动驾驶汽车快速发展.分散于不同车辆中的车联网数据共享并用于训练人工智能模型可实现更高效、可靠的智能驾驶服务.自动驾驶汽车可通过车载摄像头、传感器等持续采集车辆实时信息、道路图像和视频等车联网数据，并用于优化更新智能交通模型，弥补车联网数据变化导致的模型准确度下降问题.提出面向车联网环境下数据持续共享的高效安全联邦学习方案SEFL，以解决车联网数据采集低效、数据动态更新导致的灾难性遗忘、模型训练参数导致的隐私泄露等问题.在方案SEFL中，车辆基于全局模型，只采样模型识别率较低的车联网数据，并以最大概率对应的输出作为该样本的标签，完成训练样本自动采集.由于车辆存储空间有限，采集的新样本会覆盖旧样本，导致车辆上数据是动态变化的，传统微调训练方式容易引起灾难性遗忘问题.为此，方案中设计了一种基于双重知识蒸馏的训练算法，确保模型学习到每个样本的知识，使模型保持较高的准确度.此外，为了防止车辆与服务器之间传播的模型参数泄露用户隐私，提出了一种自适应的差分隐私策略来实现客户端级的强隐私保护，同时该方案能最大限度地减少差分隐私噪声对全局模型准确度的负面影响.最后，进行了安全性分析并结合交通标志数据集GTSRB和车辆识别数据集对SEFL方案进行了性能评估.分析与实验结果表明所提出的SEFL方案能提供可靠的强隐私保护和高效的采集策略，并且在模型准确度方面要优于现有基于联邦学习的算法．

关键词：车联网数据持续共享联邦学习差分隐私隐私保护

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基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 900-907,1049页

作者：刘议丹朱小飞尹雅博重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类... 详细信息

针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类型的边,通过关系图卷积神经网络来更新图中节点的表示.提出位置感知的句子对生成器,利用旋转位置编码来建模评审段和反驳段句子间的相对位置信息.在RR-passage和RR-submission-v2数据集上进行实验,实验结果表明,提出模型的性能均优于所有的基线模型.这表明通过构建异质图区分不同的节点类型和边的类型,设计位置感知的句子对生成器,能够提升论点对抽取模型的效果.

关键词：论辩挖掘论点对抽取图神经网络旋转位置编码自然语言处理

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多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 357-367页

作者：徐明亮王政王华鲁爱国郑州大学计算机与人工智能学院郑州450000 中国船舶集团第709研究所武汉430070

针对现有公开的航母舰面保障作业视频数据碎片化、相机角度多变、像素质量低下等问题,提出一种多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建方法.该方法首先对视频中对象轨迹方向进行预测,并采用联合外观和方向相似度的跟踪方法实现视频数... 详细信息

针对现有公开的航母舰面保障作业视频数据碎片化、相机角度多变、像素质量低下等问题,提出一种多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建方法.该方法首先对视频中对象轨迹方向进行预测,并采用联合外观和方向相似度的跟踪方法实现视频数据的多目标轨迹跟踪;然后基于跟踪结果,依次采用相似度关联、特征轨迹分割、轨迹聚类提取多源数据中的保障作业对象并进行关联与融合;最后对融合得到的轨迹进行逼真三维重建.在MOT20数据集和舰面保障作业公开视频数据上,实验和用户调研数据的t检验结果表明,采用所提方法有99.5%的把握得到可信的舰面保障作业三维重建效果.

关键词：舰面保障作业多目标轨迹跟踪轨迹关联与融合三维重建

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基于物理的蒙特卡罗体渲染综述

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第4期36卷 661-674页

作者：张文潇秦红星重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆大学计算机学院重庆400044

在计算机图形学中,渲染一直是核心方向,对于真实感渲染,其最终目标就是正确地计算场景中的全局光照。针对渲染对象的不同,所采取的渲染方法也有所不同,大体上可以分为表面渲染和体渲染。通过对物理的蒙特卡罗体渲染方法的整理,描述了在... 详细信息

在计算机图形学中,渲染一直是核心方向,对于真实感渲染,其最终目标就是正确地计算场景中的全局光照。针对渲染对象的不同,所采取的渲染方法也有所不同,大体上可以分为表面渲染和体渲染。通过对物理的蒙特卡罗体渲染方法的整理,描述了在经典参与介质中如何采用蒙特卡罗方法进行渲染,介绍了近年来兴起的针对非经典参与介质的研究,对近年来渲染的高级方法做了总结,阐述了目前渲染方法所存在的问题以及未来可能的研究方向。

关键词：全局光照体渲染蒙特卡罗参与介质计算机图形学

自适应聚类的图像块分级DCT混合数模无线传输方法

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通信学报 2024年第1期45卷 152-166页

作者：唐述杨鹏谢显中周广义李佳庆赵瑜重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

提出了一种新颖的混合数模无线传输方法来实现高质量的图像传输。首先,从原始图像中减去先下采样后上采样的图像来得到残差层图像。其次,提出了一种自适应聚类的块分级离散余弦变换算法来有效去除残差层图像像素之间的相关性。最后,提... 详细信息

提出了一种新颖的混合数模无线传输方法来实现高质量的图像传输。首先,从原始图像中减去先下采样后上采样的图像来得到残差层图像。其次,提出了一种自适应聚类的块分级离散余弦变换算法来有效去除残差层图像像素之间的相关性。最后,提出了一种基于图像块等级的不等功率分配策略来进一步提升接收端的图像质量。大量的实验结果表明,所提方法在定性评估和定量度量两方面都明显优于现有较成功的混合数模图像无线传输方法。

关键词：混合数模传输图像无线传输伪模拟传输方法离散余弦变换不等功率分配

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内容感知的可解释性路面病害检测模型

计算机研究与发展 2024年第3期61卷 701-715页

作者：李傲葛永新刘慧君杨春华周修庄重庆大学大数据与软件学院重庆401331 重庆城市管理职业学院智能工程学院重庆401331 重庆大学计算机学院重庆400044 北京邮电大学人工智能学院北京100876

针对实际场景中高分辨路面图像难以直接作为现有卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的输入、现有预处理及下采样算法无法有效感知并保留原始路面图像中低占比的病害区域信息等问题,借助于可视化解释的技术手段,设计了一种... 详细信息

针对实际场景中高分辨路面图像难以直接作为现有卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的输入、现有预处理及下采样算法无法有效感知并保留原始路面图像中低占比的病害区域信息等问题,借助于可视化解释的技术手段,设计了一种即插即用的图像内容自适应感知模块(adaptive perception module,APM),既平衡了高分辨路面图像与CNN输入限制,又能够自适应感知激活前景病害区域,从而实现高分辨路面图像中病害类型的快速准确检测,构建可信路面病害视觉检测软件系统.APM利用大卷积核和下采样残差操作降低原始图像分辨率并获取图像浅层特征表示;通过注意力机制自适应感知并激活图像中路面病害区域信息,过滤无关的背景信息.利用联合学习的方式,无需额外监督信息完成对APM的训练.通过可视化解释方法辅助选择和设计APM的具体结构,在最新公开数据集CQUBPMDD上的实验结果表明:APM相比于现有的图像预处理采样算法均有明显提升,分类准确率最高为84.47%;在CQU-BPDD上的实验结果及APM决策效果可视化分析表明APM具备良好的泛化性与鲁棒性.实验代码已开源:https://***/Li-Ao-Git/apm.

关键词：路面病害检测可解释性自适应感知注意力机制联合学习

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一种高精度图像套准系统的设计与实现

印刷与数字媒体技术研究 2024年第2期 145-152页

作者：武博文刘志红樊浩力北京大学王选计算机研究所北京100871

在数字印后工艺生产中,介质传送误差常导致套准困难,通常需要对印刷品进行精确定位。目前,常用的定位方法是在印刷品空白处加入套印标识物,通过检测标识物进行定位。然而,这种方法在图像幅面占据整个印刷品幅面时无法使用。为了解决这... 详细信息

在数字印后工艺生产中,介质传送误差常导致套准困难,通常需要对印刷品进行精确定位。目前,常用的定位方法是在印刷品空白处加入套印标识物,通过检测标识物进行定位。然而,这种方法在图像幅面占据整个印刷品幅面时无法使用。为了解决这一问题,本研究设计并实现了一套高精度智能图像套准系统,在保证图像采集与印刷的实时性与效率的同时,通过利用预先设计好的模板,在实时采集的图像中寻找匹配程度最高的区域,从而在印刷品中未加入套印标识的情况下,仍可实现印刷套准。印刷生产环境中实验结果表明,本方法的准确性和效率等均可满足实际工业生产的需求,具有较高的泛用性与实际的生产应用价值。

关键词：数字印刷数字印后增效图像套准无标记检测技术