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基于双流自适应时空增强图卷积网络的手语识别 被引量：1
1
作者 金彦亮 吴筱溦 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期189-199,共11页
针对提取手语特征过程中出现的信息表征能力差、信息不完整问题,设计了一种双流自适应时空增强图卷积网络(two-stream adaptive enhanced spatial temporal graph convolutional network,TAEST-GCN)实现基于孤立词的手语识别。该网络使... 针对提取手语特征过程中出现的信息表征能力差、信息不完整问题,设计了一种双流自适应时空增强图卷积网络(two-stream adaptive enhanced spatial temporal graph convolutional network,TAEST-GCN)实现基于孤立词的手语识别。该网络使用人体身体、手部和面部节点作为输入,构造基于人体关节和骨骼的双流结构。通过自适应时空图卷积模块生成不同部位之间的连接,并充分利用其中的位置和方向信息。同时采用残差连接方式设计自适应多尺度时空注意力模块,进一步增强该网络在空域和时域的卷积能力。将双流网络提取到的有效特征进行加权融合,可以分类输出手语词汇。最后在公开的中文手语孤立词数据集上进行实验,在100类词汇和500类词汇分类任务中准确率达到了95.57%和89.62%。 展开更多
关键词 骨架数据 双流结构 自适应时空图卷积模块 自适应多尺度时空注意力模块 特征融合
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共享单车需求量的自适应时空图卷积网络预测
2
作者 罗兆杰 《长江信息通信》 2024年第9期36-39,共4页
为解决共享单车分布不平衡问题,基于纽约市Citi Bike共享单车数据,构建无先验道路空间信息的自适应时空图卷积网络(AG-TCNBiLSTM)用于共享单车需求量预测。模型首先构建连通图和交互图表达长期依赖关系,通过多头图注意力网络挖掘短期依... 为解决共享单车分布不平衡问题,基于纽约市Citi Bike共享单车数据,构建无先验道路空间信息的自适应时空图卷积网络(AG-TCNBiLSTM)用于共享单车需求量预测。模型首先构建连通图和交互图表达长期依赖关系,通过多头图注意力网络挖掘短期依赖关系,融合长短期依赖图得到最优图结构;其次,整合ChebNet、TCN和Bi-LSTM捕捉时空依赖性。利用共享单车数据集对需求量的预测结果表明,AG-TCNBiLSTM相较于其它基线模型,预测效果最佳,验证了其在捕捉交通网络动态变化的有效性。 展开更多
关键词 共享单车 需求量预测 图注意力网络 自适应时空图卷积
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基于卷积自适应降噪网络的自动调制识别方法
3
作者 陈昊 郭文普 +1 位作者 康凯 施昊 《无线电工程》 2025年第2期291-297,共7页
针对自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)方法在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)条件下识别准确率较低的问题,提出了一种基于卷积自适应降噪(Adaptive Noise Reduction,ANR)网络的AMR方法。相位变换用于降低相位... 针对自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)方法在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)条件下识别准确率较低的问题,提出了一种基于卷积自适应降噪(Adaptive Noise Reduction,ANR)网络的AMR方法。相位变换用于降低相位偏移对调制识别的影响;卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)分别用于提取信号的空间特征和时间特征;在CNN后加入ANR模块,用于在不同SNR条件下对卷积特征进行自适应软阈值处理,提升网络鲁棒性。在基准数据集RML2016.10a上的仿真结果表明,提出的模型较其他网络模型,在SNR大于-8 dB时识别准确率得到了较好的提升。 展开更多
关键词 自动调制识别 卷积神经网络 自适应降噪模块 软阈值
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基于实时滑动分解的融合时空图卷积流量预测研究
4
作者 牛帅 王景升 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期4002-4013,共12页
为解决目前数据分解方法存在的信息泄露以及训练和测试时分量个数不一致的问题,提出一种新颖的模型−无信息泄露的实时滑动自适应噪声完备集合经验模态分解和注意力机制的融合时空图卷积,称之为EASTGCN。在模型输入前端,提出一种实时滑... 为解决目前数据分解方法存在的信息泄露以及训练和测试时分量个数不一致的问题,提出一种新颖的模型−无信息泄露的实时滑动自适应噪声完备集合经验模态分解和注意力机制的融合时空图卷积,称之为EASTGCN。在模型输入前端,提出一种实时滑动分解方法,此方法使得训练集随着时间轴动态变化,在每次分解过程中使用的均是实时和历史信息并未使用未来信息,更加符合实时预测任务需求。紧接着,利用自适应噪声完备集合经验模态分解技术将交通流数据进行分解得到一系列本征模态函数分量,将分量分别按照邻近、日和周相关等时段构建多尺度输入以表达时序数据的时间相似性;然后,构建一个时空融合网络有向图,有向图由表示时间相似性的时间图和反映空间连通流向性的空间图组成,用以表达路网节点所包含的时空相似性信息;同时,在模型训练过程中通过引入时空注意力机制使得模型自适应为时空关系分配不同的权重以便关注相似性更强的关键节点来提高模型预测精度。最后,为了验证EASTGCN模型的稳定性和鲁棒性,分别设计了多因素输入实验和多步长对比实验,并在公开的数据集上进行了实例验证。研究结果表明,EASTGCN模型在多步长预测任务中指标增幅跨度最小且性能最稳定;多因素输入的EASTGCN模型在PEMS04数据集的MAE、RMSE指标上相对于单因素输入模型来说分别降低3.83%~27.03%、4.24%~12.77%,在PEMS08数据集的MAE、RMSE指标上降低0.91%~38.69%、0.07%~31.21%。总的来说,EASTGCN模型不论是在长期预测任务还是在预测精度上均有更好的表现,实时滑动分解方法为“分解+预测”组合模型提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 流量预测 时空图卷积 自适应噪声完备集合经验模态分解 多尺度输入 实时滑动
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基于可解释深度卷积网络的空时自适应处理方法
5
作者 廖志鹏 段克清 +2 位作者 何锦浚 邱梓洲 王永良 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期917-928,共12页
在实际应用中,空时自适应处理(STAP)算法的性能受限于足够多独立同分布(IID)样本的获取。然而,目前可有效减少IID样本需求的算法仍面临一些问题。针对这些问题,该文融合数据驱动和模型驱动思想,构建了具有明确数学含义的多模块深度卷积... 在实际应用中,空时自适应处理(STAP)算法的性能受限于足够多独立同分布(IID)样本的获取。然而,目前可有效减少IID样本需求的算法仍面临一些问题。针对这些问题,该文融合数据驱动和模型驱动思想,构建了具有明确数学含义的多模块深度卷积神经网络(MDCNN),实现了小样本条件下对杂波协方差矩阵快速、准确、稳定估计。所构建MDCNN网络由映射模块、数据模块、先验模块和超参数模块组成。其中,前后端映射模块分别对应数据的预处理和后处理;单组数据模块和先验模块共同完成一次迭代优化,网络主体由多组数据模块和先验模块构成,可实现多次等效迭代优化;超参数模块则用来调整等效迭代中可训练参数。上述子模块均具有明确数学表述和物理含义,因此所构造网络具有良好的可解释性。实测数据处理结果表明,在实际非均匀杂波环境下该文所提方法杂波抑制性能优于现有典型小样本STAP方法,且运算时间较后者大幅降低。 展开更多
关键词 多模块深度卷积神经网络 空时自适应处理 稀疏恢复 非均匀杂波 杂波抑制
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鬼影卷积自适应视网膜血管分割算法 被引量：6
6
作者 梁礼明 周珑颂 +2 位作者 陈鑫 余洁 冯新刚 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期49-63,共15页
针对视网膜血管分割存在主血管轮廓模糊、微细血管断裂和视盘边界误分割等问题,提出一种鬼影卷积自适应视网膜血管分割算法。算法一是用鬼影卷积替代神经网络中普通卷积,鬼影卷积生成丰富的血管特征图,使目标特征提取充分进行。二是将... 针对视网膜血管分割存在主血管轮廓模糊、微细血管断裂和视盘边界误分割等问题,提出一种鬼影卷积自适应视网膜血管分割算法。算法一是用鬼影卷积替代神经网络中普通卷积,鬼影卷积生成丰富的血管特征图,使目标特征提取充分进行。二是将生成的特征图进行自适应融合并输入至解码层分类,自适应融合能够多尺度捕获图像信息和高质量保存细节。三是在精确定位血管像素与解决图像纹理损失过程中,构建双路径注意力引导结构将网络底层特征图与高层特征图有效结合,提高血管分割准确率。同时引入Cross-Dice Loss函数来抑制正负样本不均问题,减少因血管像素占比少而引起的分割误差,在DRIVE与STARE数据集上进行实验,其准确率分别为96.56%和97.32%,敏感度分别为84.52%和83.12%,特异性分别为98.25%和98.96%,具有较好的分割效果。 展开更多
关键词 视网膜血管 鬼影卷积 自适应融合模块 双路径注意力引导结构
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基于GPA+CBAM的域自适应水下目标检测方法
7
作者 刘麒东 沈鑫 +2 位作者 刘海路 丛璐 付先平 《水下无人系统学报》 2024年第5期846-854,共9页
针对水下目标检测易出现域偏移而导致检测精度下降的现象,文中提出了基于图诱导原型对齐(GPA)的域自适应水下目标检测方法。该方法通过区域建议之间基于图的信息传播得到图像中的实例级特征,导出每个类别的原型表示用于类别级域对齐,从... 针对水下目标检测易出现域偏移而导致检测精度下降的现象,文中提出了基于图诱导原型对齐(GPA)的域自适应水下目标检测方法。该方法通过区域建议之间基于图的信息传播得到图像中的实例级特征,导出每个类别的原型表示用于类别级域对齐,从而聚合水下目标的不同模态信息,以此实现源域和目标域的对齐,减少域偏移带来的影响;同时添加了卷积块注意模块(CBAM),使神经网络能够专注于不同水域分布下的实例级特征。实验结果证明该方法能够有效提高发生域偏移时的检测精度。 展开更多
关键词 水下目标检测 图诱导原型对齐 域自适应 卷积块注意模块
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红外弱光下多特征融合与注意力增强铁路异物检测
8
作者 陈永 王镇 +1 位作者 卢晨涛 张娇娇 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1884-1895,共12页
针对红外弱光环境下铁路异物检测时存在目标特征提取不充分、检测精度及实时性低的问题,在CenterNet目标检测模型的基础上,提出了一种红外弱光下多特征融合与注意力增强的无锚框异物检测深度学习模型。在红外目标多尺度特征提取的基础上... 针对红外弱光环境下铁路异物检测时存在目标特征提取不充分、检测精度及实时性低的问题,在CenterNet目标检测模型的基础上,提出了一种红外弱光下多特征融合与注意力增强的无锚框异物检测深度学习模型。在红外目标多尺度特征提取的基础上,引入自适应特征融合(ASFF)模块,充分利用目标高层语义与底层细粒度特征信息,提升红外目标特征提取能力。通过提出的空洞卷积增强注意力模块(Dilated-CBAM)进行关键特征提取,扩大注意力模块感受野范围,克服了原始CenterNet卷积块感受野映射区域变窄、无法检测弱小目标的问题,提升了无锚框网络的检测精度。使用Smooth L1损失函数进行训练,克服了L1损失函数在网络训练过程收敛速度慢及训练不稳定解的问题。通过铁路红外数据集及现场实验测试,结果表明:所提方法较原始CenterNet模型平均检测精度提高了8.03%,检测框置信度提升了31.23%,平均检测速率是Faster R-CNN模型的9.6倍,所提方法在红外弱光环境下能够更加快速准确地检测出铁路异物,主客观评价均优于对比方法。 展开更多
关键词 机器视觉 红外弱光 异物检测 自适应特征融合 空洞卷积增强注意力模块 无锚框网络
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