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面向无重叠视域的深度相机标定

计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：郝洪立陈双敏王彬李辉辛士庆吕琳屠长河青岛科技大学信息科学技术学院山东大学计算机科学与技术学院

在工业检测领域，如果2个深度相机有重叠视域，则棋盘格可作为常用的标定工具建立2个相机坐标系之间的关联，然而，在2个相机不存在重叠视域的情形下棋盘格无法发挥标定作用. 针对无重叠视域情形下的深度相机标定问题，提出“一杆... 详细信息

在工业检测领域，如果2个深度相机有重叠视域，则棋盘格可作为常用的标定工具建立2个相机坐标系之间的关联，然而，在2个相机不存在重叠视域的情形下棋盘格无法发挥标定作用. 针对无重叠视域情形下的深度相机标定问题，提出“一杆两球标定”方案，通过捕捉标定物的7～20个位姿，即可推测出2个相机坐标系之间的变换矩阵. 首先用7个变量分别表示平移、旋转和杆长，将“杆长不变”作为建立相机坐标系关联的重要线索，通过Voronoi图稳定地捕捉球心的位置; 然后建立关于球心距离偏差的目标函数，使用L-BFGS算法进行快速求解. 通过大量的模拟仿真实验，验证了所提方案的有效性; 在自行搭建的实验平台上的实验结果表明，该方案操作简单，计算高效，其平均误差0.003 1 mm，标准差为0.001 0 mm，能够满足多种工业检测场合的精度需求.

关键词：深度相机标定 Voronoi图四元数

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状态转换图制导的ARP错误检测方法

软件学报 2025年第2期36卷 469-487页

作者：林高毅崔展齐陈翔郑丽伟北京信息科技大学计算机学院北京100101 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

Android应用开发人员需要在保持应用频繁更新的同时快速检测出应用中Android运行时权限(Android runtime permission,ARP)错误.现有的Android应用自动化测试工具通常未考虑ARP机制,无法有效测试Android应用内的权限相关行为.为帮助开发... 详细信息

Android应用开发人员需要在保持应用频繁更新的同时快速检测出应用中Android运行时权限(Android runtime permission,ARP)错误.现有的Android应用自动化测试工具通常未考虑ARP机制,无法有效测试Android应用内的权限相关行为.为帮助开发人员快速检测出应用中ARP错误,提出状态转换图制导的Android应用运行时权限错误检测方法.首先,对被测应用APK文件进行权限误用分析,插桩APK文件中可能导致ARP错误的API,并对APK文件重新签名;然后,安装插桩后的APK文件,动态探索应用以生成其状态转换图(state transition graph,STG);最后,使用STG制导自动化测试,快速检测出应用中ARP错误.基于所提出方法实现原型工具RPBDroid,并与ARP错误动态检测工具SetDroid、PermDroid和传统自动化测试工具APE进行对比实验.实验结果表明,RPBDroid成功检测出17个应用中的15个ARP错误,比APE、SetDroid、PermDroid分别多14、12和14个.此外,相比于测试工具SetDroid、PermDroid和APE,RPBDroid检测ARP错误的平均用时分别减少86.42%、86.72%和86.70%.

关键词： Android应用 Android运行时权限错误权限误用自动化测试工具状态转换图

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基于分组ConvLSTM和Transformer的双分支遥感高光谱图像超分辨率网络

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计算机系统应用 2025年第03期 286-295页

作者：边太成杨锦朱习军青岛科技大学信息科学技术学院

遥感高光谱图像超分辨率(remote sensing hyperspectral image single super-resolution, HSISR)任务近年来已取得可观进展,其中使用深度卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)技术的方法得到广泛运用.然而,大多数基于CNN的超分辨模型往往会忽略遥感高光谱图像的光谱结构,同时由于卷积网络受卷积核大小限制,长距离的特征依赖关系被忽略,进而影响了重建的精度.为了解决这些问题,本文提出了一个基于分组ConvLSTM和Transformer的双分支遥感高光谱图像超分辨率网络(dual-branch remote sensing hyperspectral image super-resolution network based on grouped ConvLSTM and Transformer, DGCTNet),该方法结合了Transformer捕捉长距离依赖关系和卷积长短时记忆网络(ConvLSTM)对提取序列性特征的优势,在提取空间特征的同时保持了光谱的有序性,增强了重建图像的效果.此外, DGCTNet还设计了边缘学习网络,将边缘信息扩散到图像空间中.同时为重新校准光谱响应,加入提出的双组级通道注意力机制(dual-group level channel self-attention, DSA).在Houston数据集上的实验表明, DGCTNet方法在定量评价指标和多种场景下的视觉质量上,都优于当前最先进的对比模型.

关键词：遥感高光谱图像超分辨率边缘增强 ConvLSTM

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基于混合注意力和动态采样的遥感图像目标检测

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计算机系统应用 2025年第03期 171-179页

作者：蔡清王净雨梁宏涛青岛科技大学信息科学技术学院

针对遥感图像目标检测中的复杂背景干扰,目标密集堆积导致遥感图像目标检测模型效果差的问题,通过对YOLOv5s目标检测模型进行改进.首先使用混合注意力机制对CBAM (convolutional block attention module)加以改进并添加至骨干网络中,使... 详细信息

针对遥感图像目标检测中的复杂背景干扰,目标密集堆积导致遥感图像目标检测模型效果差的问题,通过对YOLOv5s目标检测模型进行改进.首先使用混合注意力机制对CBAM (convolutional block attention module)加以改进并添加至骨干网络中,使得模型所提取到的特征含有局部信息和全局信息,以加强模型识别复杂背景下目标的能力;其次使用超轻量级的动态上采样器DySample结构,减少模型参数并提高检测效率,最后使用EIoU损失函数提高对于待检测目标的定位水平.在RSOD和DIOR数据集上进行了实验验证,结果表明,改进后的YOLOv5s在遥感图像目标检测中的准确度要比原始模型高7.8%,同时能够满足遥感图像实时目标检测的需求;此外与其他目标检测模型相比,改进模型也能保有一定优势.

关键词：机器学习损失函数遥感图像目标检测注意力机制

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基于大语言模型的机器人人机交互系统研究

计算机测量与控制 2025年

作者：刘文韬孙燕芹陈彦泽马兴录青岛科技大学信息科学技术学院

人机交互的流畅度与智能化程度影响着机器人作业效率与操作员的操作体验，为提高机器人人机交互的流畅度和对操作员命令语句的理解能力，提出了一套基于大语言模型的人机交互系统设计方法；该方法主要对大语言模型结合机器人自动控制进... 详细信息

人机交互的流畅度与智能化程度影响着机器人作业效率与操作员的操作体验，为提高机器人人机交互的流畅度和对操作员命令语句的理解能力，提出了一套基于大语言模型的人机交互系统设计方法；该方法主要对大语言模型结合机器人自动控制进行了研究，针对传统的语音识别模块可识别的命令语句数量有限，对命令的语法复杂程度以及语句长度有着严苛要求的问题，引入了大语言模型作为命令理解的核心；针对传统人机交互流程存在交互过程冗杂死板的问题，提出了大语言模型配合解码器生成子任务序列的人机交互流程方式；经仿真测试发现：该方法可以有效提高人机协作任务性能，预训练的大语言模型可以详尽的理解操作员命令并给出相应回馈，这有助于构建更自然、更直观的人机交互。

关键词：自动控制大语言模型人机交互智能硬件自动生成

Android程序设计课程产教融合教学模式创新与实践

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计算机教育 2025年第2期 85-91页

作者：赵成刚王富荣于洪芳青岛科技大学信息科学技术学院

针对传统教学方式存在的问题，提出“二维三阶四环”产教融合教学模式和“课·练·战·赛·创”一体化链式人才培养体系，通过重塑教学目标、优化教学流程、构建三阶教学设计等措施，促进学生学习能力、创新能力、就业能力全方位提升。

关键词：目标导向面向过程项目驱动实践创新课证融合多元评价德智双培协同育人

基于多尺度特征加权融合注意力的密集人群计数算法

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计算机系统应用 2025年第03期 210-219页

作者：时东亮葛艳徐慕君青岛科技大学信息科学技术学院

针对人群计数面临的人头尺寸不统一、人群密度分布不均匀、背景复杂干扰等问题,提出一种解决多尺度变化加强关注人群区域的卷积神经网络模型(multi-scale feature weighted fusion attention convolutional neural network, MSFANet).... 详细信息

针对人群计数面临的人头尺寸不统一、人群密度分布不均匀、背景复杂干扰等问题,提出一种解决多尺度变化加强关注人群区域的卷积神经网络模型(multi-scale feature weighted fusion attention convolutional neural network, MSFANet).该网络前端采用改进的VGG-16模型对输入人群图像做第1步的粗粒度特征提取,中间加入多尺度特征提取模块提取图像的多尺度特征信息.随后添加注意力模块对多尺度特征进行特征加权.后端利用锯齿状空洞卷积模块增大感受野,以提取图像的细节特征,生成高质量的人群密度图.对该模型在3个公开数据集上进行实验,结果显示,在Shanghai Tech Part B数据集上MAE (平均绝对误差)达到7.8, MSE (均方误差)达到12.5.在Shanghai Tech Part A数据集上MAE达到64.9, MSE达到108.4.在UCF＿CC＿50数据集上MAE达到185.1, MSE达到249.8.实验结果证实该模型有较好的准确度和鲁棒性.

关键词：人群计数深度学习多尺度特征提取注意力机制密度图

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基于改进YOLOv7的密集褐菇检测算法研究

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计算机测量与控制 2025年

作者：谭善恒许宗华青岛科技大学信息科学技术学院

在褐菇种植工业化的复杂环境下，针对采摘机器人在密集生长的褐菇群的实时检测精度与速度低、误检率高等问题，提出一种基于改进YOLOv7的密集褐菇检测算法；为了防止网络退化，提高网络的检测精度与速率，降低网络的计算成本，引入ELAN... 详细信息

在褐菇种植工业化的复杂环境下，针对采摘机器人在密集生长的褐菇群的实时检测精度与速度低、误检率高等问题，提出一种基于改进YOLOv7的密集褐菇检测算法；为了防止网络退化，提高网络的检测精度与速率，降低网络的计算成本，引入ELAN＿PS模块替换原ELAN模块；使用AFPN网络代替原网络的Neck 部分进行多尺度融合，为特征图分配不同的空间权重，提高模型对密集目标的划分能力；引入MDIoU损失函数作为算法的边界框损失函数，优化网络训练的收敛速度，提高模型对密集褐菇个体的检测精度；将改进后的算法在自建的工业化种植褐菇数据集上进行训练与测试，与原YOLOv7相比，模型检测速度提高了2.1%，检测精确度提高了4.9%，平均精度mAP@0.5提高了9.1%。

关键词：褐菇密集目标检测 YOLOv7 AFPN ELAN_PS MPDIoU

基于半监督学习和条件概率的膝关节软骨MRI图像分割

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计算机系统应用 2025年第1期34卷 100-109页

作者：马春帅程远志青岛科技大学信息科学技术学院青岛266061

本文提出了一种基于半监督学习和条件概率的膝关节软骨分割方法,旨在解决医学图像分割中标注样本数量不足和质量差的问题.现有的标签树嵌入深度学习模型难以对网络输出间的层次关系进行有效建模,而本文提出了一种条件到无条件的混合训... 详细信息

本文提出了一种基于半监督学习和条件概率的膝关节软骨分割方法,旨在解决医学图像分割中标注样本数量不足和质量差的问题.现有的标签树嵌入深度学习模型难以对网络输出间的层次关系进行有效建模,而本文提出了一种条件到无条件的混合训练与任务级一致性结合的方法,有效地利用了标签之间的层次关系和相似性,提高了分割精度.具体来说,本文使用一个联合预测像素级分割图和目标的几何感知水平集表示的双任务深度网络.通过可微分的任务变换层,将水平集表示转换为近似的分割映射.同时,本文在标签和未标记数据上引入了基于水平线的分割映射与直接预测的分割映射之间的任务级一致性正则化.在两个公共数据集上的大量实验表明,本文的方法可以通过包含未标记的数据来显著提高性能.

关键词：膝关节软骨图像分割多标签分类半监督学习标签相关性

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