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基于形状语法的城市场景建模
1
作者
熊风光
李文清
+3 位作者
朱新杰
谢帅康
宋宁栋
王廷凤
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期673-681,共9页
为提高虚拟城市场景建模的灵活性和高效性,提出一种基于形状语法的过程式城市场景建模方法。该方法作用于初始大小的网格图形,使初始网格经由一系列形状规则的递推过程和路径规划等,完成路网生成和道路分级规划;实施原创性设计策略,通...
为提高虚拟城市场景建模的灵活性和高效性,提出一种基于形状语法的过程式城市场景建模方法。该方法作用于初始大小的网格图形,使初始网格经由一系列形状规则的递推过程和路径规划等,完成路网生成和道路分级规划;实施原创性设计策略,通过定义不同模型生成的形状语法规则,过程式自动生成城市场景。实验结果表明,基于形状语法的过程式城市场景建模方法可以灵活、高效构建城市场景,具有一定研究意义。
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关键词
过程式建模
形状语法
网格细分
路网生成
路径规划
三维模型生成
城市规划
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职称材料
基于自注意力和曲率的点云生成对抗网络
2
作者
申超凡
熊风光
+2 位作者
孔煜
张志强
胡明月
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第7期1890-1897,共8页
为生成更精细的三维点云数据,提高模型的训练效率,研究生成对抗网络在三维领域的应用,提出一种基于自注意力和曲率的点云生成对抗网络。该模型能够更好捕捉点云数据的全局和局部特征,提高生成器生成真实点云数据的能力。通过对比实验验...
为生成更精细的三维点云数据,提高模型的训练效率,研究生成对抗网络在三维领域的应用,提出一种基于自注意力和曲率的点云生成对抗网络。该模型能够更好捕捉点云数据的全局和局部特征,提高生成器生成真实点云数据的能力。通过对比实验验证了提出方法的有效性,相比目前最优的几个GAN模型,JSD、MMD和COV这3类指标均得到了改善。实验结果表明,所提方法在点云生成任务中取得了明显改进,为点云数据生成领域的研究和应用提供了一种思路和方法。
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关键词
三维点云
深度学习
生成对抗网络
生成模型
注意力机制
曲率
概率分布
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职称材料
基于注意力机制的传感器标定算法
3
作者
张志强
熊风光
+2 位作者
孔煜
申超凡
胡明月
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1494-1502,共9页
针对传感器标定算法当中存在的特征提取不充分、跨模态特征关联不可靠的问题,提出一种基于注意力机制的传感器标定算法。融合多尺度特征信息,增强特征的语义信息;利用注意力模块进行不同模态间的特征关联,完成特征匹配;通过参数回归模...
针对传感器标定算法当中存在的特征提取不充分、跨模态特征关联不可靠的问题,提出一种基于注意力机制的传感器标定算法。融合多尺度特征信息,增强特征的语义信息;利用注意力模块进行不同模态间的特征关联,完成特征匹配;通过参数回归模块计算旋转和平移参数,获得预测的外部参数,代表初始外在参数和真实外在参数的误差。实验结果表明,提出的算法比RegNet等方法具有更好的标定性能和泛化能力,特别是平移预测的误差平均值相较于对比方法中最好的结果提升了2.03 cm的精度。
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关键词
三维点云
RGB图像
深度学习
外部标定
激光雷达
刚体变换
注意力机制
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职称材料
基于共形几何的面部模型插值构建算法
4
作者
庞敏
张元
+2 位作者
熊风光
焦世超
霍昕恬
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第3期874-881,共8页
针对传统三维模型构建方法难以获取连续维度的高质量面部模型问题,提出一种以不同表情的多面部模型为数据源基于共形几何的面部模型插值构建技术。利用准共形映射算法将面部模型降维到二维平面;提出一种插值算法对多模型形状特征进行线...
针对传统三维模型构建方法难以获取连续维度的高质量面部模型问题,提出一种以不同表情的多面部模型为数据源基于共形几何的面部模型插值构建技术。利用准共形映射算法将面部模型降维到二维平面;提出一种插值算法对多模型形状特征进行线性插值,为构建过渡模型定义几何约束,同时提出一种自适应模型选择算法在数据源中自适应选择基础模型;通过几何约束引导准共形迭代改变基础模型形状;将变化后的二维模型转化到三维空间,构建具有过渡表情的三维面部模型。实验结果表明,该算法的有效性和运行效率都得到大幅提高。
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关键词
三维面部模型
建模
插值
降维
几何约束
共形几何
准共形迭代
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职称材料
融合混合注意力的自编码器视频异常检测
被引量:
3
5
作者
郑重
杨晓文
+3 位作者
谢剑斌
欧阳楠楠
忽欣谕
王晋涛
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第2期516-523,共8页
为提高视频异常检测的准确率,提出一种融合混合注意力的自编码器视频异常检测算法。针对自编码器网络强大的“泛化”能力可能重构异常行为问题,提出一种混合注意力模块(CSCFAM)并将其融合至编码器和解码器之间的跳跃连接层以限制异常行...
为提高视频异常检测的准确率,提出一种融合混合注意力的自编码器视频异常检测算法。针对自编码器网络强大的“泛化”能力可能重构异常行为问题,提出一种混合注意力模块(CSCFAM)并将其融合至编码器和解码器之间的跳跃连接层以限制异常行为的生成。为考虑正常样本的多样性,在编码器和解码器之间的瓶颈处引入存储记忆模块(Memory),记录正常样本潜在特征的原型模式。实验结果表明,该算法在UCSD Ped2、CUHK Avenue数据集上帧级AUC分别达到97.3%、87.0%,与当前先进的视频异常检测算法相比,异常检测能力得到有效提升。
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关键词
视频异常检测
自编码器
跳跃连接
混合注意力模块
存储记忆模块
异常行为
原型模式
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职称材料
基于空间可变形Transformer的三维点云配准方法
被引量:
2
6
作者
谢帅康
熊风光
+3 位作者
朱新杰
宋宁栋
李文清
王廷凤
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期224-232,共9页
针对低重叠场景下点云配准方法鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于空间可变形Transformer(SDT)的三维点云配准方法。设计多级分辨率特征的提取与融合方法,显式计算点云的局部空间关系。利用SDT模块增强点云空间特征的表达能力,聚...
针对低重叠场景下点云配准方法鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于空间可变形Transformer(SDT)的三维点云配准方法。设计多级分辨率特征的提取与融合方法,显式计算点云的局部空间关系。利用SDT模块增强点云空间特征的表达能力,聚合局部与全局的特征得到特征矩阵。计算两个特征矩阵的相似度矩阵并额外地为其添加边缘松弛块,有效降低了不可行匹配对配准鲁棒性的影响,同时对相似度矩阵进行归一化等计算得到软对应置信度矩阵,根据预测的对应点空间特征是否一致来寻找点云在低重叠场景下更精确的对应关系,使用直接定义在对应关系上的损失来训练网络,将软对应关系转换为一对一的硬匹配关系,最终通过随机抽样一致性刚性变换求解器执行配准。实验结果表明,在重叠率低于30%的3DLoMatch场景中,该方法的特征匹配召回率和配准召回率相比于高度关注重叠区域的成对点云配准等方法至少提高了3.7和3.9个百分点,并且具有较强的鲁棒性。
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关键词
低重叠率
多特征融合
可变形自注意力
边缘松弛块
重叠对应预测
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职称材料
题名
基于形状语法的城市场景建模
1
作者
熊风光
李文清
朱新杰
谢帅康
宋宁栋
王廷凤
机构
中北大学
计算机科学与技术学院
中北大学
山西省
视觉
信息处理及智能
机器
人工程研究中心
中北大学机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期673-681,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62272426)
山西省回国留学人员科研基金项目(2020-113)
+1 种基金
山西省科技成果转化引导专项基金项目(202104021301055)
山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”基金项目(202201150401021)。
文摘
为提高虚拟城市场景建模的灵活性和高效性,提出一种基于形状语法的过程式城市场景建模方法。该方法作用于初始大小的网格图形,使初始网格经由一系列形状规则的递推过程和路径规划等,完成路网生成和道路分级规划;实施原创性设计策略,通过定义不同模型生成的形状语法规则,过程式自动生成城市场景。实验结果表明,基于形状语法的过程式城市场景建模方法可以灵活、高效构建城市场景,具有一定研究意义。
关键词
过程式建模
形状语法
网格细分
路网生成
路径规划
三维模型生成
城市规划
Keywords
procedural modeling
shape grammar
grid subdivision
road network generation
path planning
3D model generation
urban planning
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于自注意力和曲率的点云生成对抗网络
2
作者
申超凡
熊风光
孔煜
张志强
胡明月
机构
中北大学
计算机科学与技术学院
山西省
发展和改革委员会
山西省
视觉
信息处理及智能
机器
人工程研究中心
中北大学机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第7期1890-1897,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62272426、62106238)
山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”基金项目(202201150401021)
+1 种基金
山西省自然科学基金项目(202203021212138、202303021211153、202203021222027)
山西省科技成果转化引导专项基金项目(202104021301055)。
文摘
为生成更精细的三维点云数据,提高模型的训练效率,研究生成对抗网络在三维领域的应用,提出一种基于自注意力和曲率的点云生成对抗网络。该模型能够更好捕捉点云数据的全局和局部特征,提高生成器生成真实点云数据的能力。通过对比实验验证了提出方法的有效性,相比目前最优的几个GAN模型,JSD、MMD和COV这3类指标均得到了改善。实验结果表明,所提方法在点云生成任务中取得了明显改进,为点云数据生成领域的研究和应用提供了一种思路和方法。
关键词
三维点云
深度学习
生成对抗网络
生成模型
注意力机制
曲率
概率分布
Keywords
3D point cloud
deep learning
generative adversarial network
generative model
attention mechanism
curvature
probability distribution
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于注意力机制的传感器标定算法
3
作者
张志强
熊风光
孔煜
申超凡
胡明月
机构
中北大学
计算机科学与技术学院
山西省
发展和改革委员会
山西省
视觉
信息处理及智能
机器
人工程研究中心
中北大学机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1494-1502,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62272426、62106238)
山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”基金项目(202201150401021)
+1 种基金
山西省自然科学基金项目(202203021212138、202303021211153、202203021222027)
山西省科技成果转化引导专项基金项目(202104021301055)。
文摘
针对传感器标定算法当中存在的特征提取不充分、跨模态特征关联不可靠的问题,提出一种基于注意力机制的传感器标定算法。融合多尺度特征信息,增强特征的语义信息;利用注意力模块进行不同模态间的特征关联,完成特征匹配;通过参数回归模块计算旋转和平移参数,获得预测的外部参数,代表初始外在参数和真实外在参数的误差。实验结果表明,提出的算法比RegNet等方法具有更好的标定性能和泛化能力,特别是平移预测的误差平均值相较于对比方法中最好的结果提升了2.03 cm的精度。
关键词
三维点云
RGB图像
深度学习
外部标定
激光雷达
刚体变换
注意力机制
Keywords
3D point cloud
RGB image
deep learning
extrinsic calibration
lidar
rigid transformation
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于共形几何的面部模型插值构建算法
4
作者
庞敏
张元
熊风光
焦世超
霍昕恬
机构
中北大学
计算机科学与技术学院
中北大学机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室
中北大学
计算机科学与技术学院
山西省
视觉
信息处理及智能
机器
人工程研究中心
太原理工
大学
信息与计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第3期874-881,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62272426、62106238)
山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”基金项目(202201150401021)
+1 种基金
山西省回国留学人员科研基金项目(2020-113)
山西省科技成果转化引导专项基金项目(202104021301055)。
文摘
针对传统三维模型构建方法难以获取连续维度的高质量面部模型问题,提出一种以不同表情的多面部模型为数据源基于共形几何的面部模型插值构建技术。利用准共形映射算法将面部模型降维到二维平面;提出一种插值算法对多模型形状特征进行线性插值,为构建过渡模型定义几何约束,同时提出一种自适应模型选择算法在数据源中自适应选择基础模型;通过几何约束引导准共形迭代改变基础模型形状;将变化后的二维模型转化到三维空间,构建具有过渡表情的三维面部模型。实验结果表明,该算法的有效性和运行效率都得到大幅提高。
关键词
三维面部模型
建模
插值
降维
几何约束
共形几何
准共形迭代
Keywords
3D facial model
model construction
interpolation
dimension reduction
geometry constraint
conformal geometry
quasi-conformal iteration
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合混合注意力的自编码器视频异常检测
被引量:
3
5
作者
郑重
杨晓文
谢剑斌
欧阳楠楠
忽欣谕
王晋涛
机构
中北大学
计算机科学与技术学院
中北大学机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室
山西省
视觉
信息处理及智能
机器
人工程研究中心
湖南中科助英智能科技研究院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第2期516-523,共8页
基金
山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”基金项目(202201150401021)
国家自然科学基金项目(62106238、62272426)
+1 种基金
山西省回国留学人员科研基金项目(2020-113)
山西省科技成果转化引导专项基金项目(202104021301055)。
文摘
为提高视频异常检测的准确率,提出一种融合混合注意力的自编码器视频异常检测算法。针对自编码器网络强大的“泛化”能力可能重构异常行为问题,提出一种混合注意力模块(CSCFAM)并将其融合至编码器和解码器之间的跳跃连接层以限制异常行为的生成。为考虑正常样本的多样性,在编码器和解码器之间的瓶颈处引入存储记忆模块(Memory),记录正常样本潜在特征的原型模式。实验结果表明,该算法在UCSD Ped2、CUHK Avenue数据集上帧级AUC分别达到97.3%、87.0%,与当前先进的视频异常检测算法相比,异常检测能力得到有效提升。
关键词
视频异常检测
自编码器
跳跃连接
混合注意力模块
存储记忆模块
异常行为
原型模式
Keywords
video anomaly detection
autoencoder
skip connection
hybrid attention module
memory module
abnormal beha-vior
prototype pattern
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于空间可变形Transformer的三维点云配准方法
被引量:
2
6
作者
谢帅康
熊风光
朱新杰
宋宁栋
李文清
王廷凤
机构
中北大学
计算机科学与技术学院
中北大学
山西省
视觉
信息处理及智能
机器
人工程研究中心
中北大学机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期224-232,共9页
基金
国家自然科学基金(62272426)
山西省回国留学人员科研基金(2020-113)
+1 种基金
山西省科技成果转化引导专项基金(202104021301055)
山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”项目(202201150401021)。
文摘
针对低重叠场景下点云配准方法鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于空间可变形Transformer(SDT)的三维点云配准方法。设计多级分辨率特征的提取与融合方法,显式计算点云的局部空间关系。利用SDT模块增强点云空间特征的表达能力,聚合局部与全局的特征得到特征矩阵。计算两个特征矩阵的相似度矩阵并额外地为其添加边缘松弛块,有效降低了不可行匹配对配准鲁棒性的影响,同时对相似度矩阵进行归一化等计算得到软对应置信度矩阵,根据预测的对应点空间特征是否一致来寻找点云在低重叠场景下更精确的对应关系,使用直接定义在对应关系上的损失来训练网络,将软对应关系转换为一对一的硬匹配关系,最终通过随机抽样一致性刚性变换求解器执行配准。实验结果表明,在重叠率低于30%的3DLoMatch场景中,该方法的特征匹配召回率和配准召回率相比于高度关注重叠区域的成对点云配准等方法至少提高了3.7和3.9个百分点,并且具有较强的鲁棒性。
关键词
低重叠率
多特征融合
可变形自注意力
边缘松弛块
重叠对应预测
Keywords
low overlap rate
multi-feature fusion
deformable self-attention
edge slack block
overlap correspondence prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于形状语法的城市场景建模
熊风光
李文清
朱新杰
谢帅康
宋宁栋
王廷凤
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于自注意力和曲率的点云生成对抗网络
申超凡
熊风光
孔煜
张志强
胡明月
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
3
基于注意力机制的传感器标定算法
张志强
熊风光
孔煜
申超凡
胡明月
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
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职称材料
4
基于共形几何的面部模型插值构建算法
庞敏
张元
熊风光
焦世超
霍昕恬
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
0
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职称材料
5
融合混合注意力的自编码器视频异常检测
郑重
杨晓文
谢剑斌
欧阳楠楠
忽欣谕
王晋涛
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
3
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职称材料
6
基于空间可变形Transformer的三维点云配准方法
谢帅康
熊风光
朱新杰
宋宁栋
李文清
王廷凤
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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