北京城6区大气颗粒物质量浓度变化规律研究 被引量：17

1

作者 刘杰 杨鹏 +2 位作者 吕文生 刘阿古达木 刘俊秀 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期333-339,共7页

为较好地了解当前北京城6区大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的污染水平及变化规律,根据2013年3月11日至2014年2月28日城6区12个空气质量实时监测点连续、实时的监测结果,构建多点位、完整时间序列的颗粒物质量浓度数据资料。应用... 为较好地了解当前北京城6区大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的污染水平及变化规律,根据2013年3月11日至2014年2月28日城6区12个空气质量实时监测点连续、实时的监测结果,构建多点位、完整时间序列的颗粒物质量浓度数据资料。应用数理统计分析手段,对当前北京城6区大气颗粒物质量浓度的频数分布、相关性和逐时变化特征进行分析,并结合全年实际气象特征,对引起大气颗粒物质量浓度变化的因素进行了初步探讨。结果表明,2013年3月至2014年2月北京城6区大气颗粒物污染较为严重,且PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度具有特别显著的线性相关关系,全年相关系数达0.9,10年间无显著变化;二者年均值达91.7μg/m^3和116.9μg/m^3,分别超标162%和67%;二者质量浓度比达78.4%,10年间同比增长约20%。颗粒物质量浓度逐时变化受季节变化影响明显,总体呈现夜间最高、白天最低的趋势,变化周期为7~9 h。研究表明,影响颗粒物质量浓度变化的因素包括春季的大风和生物粒子、夏季的湿热和降雨、秋季和冬季的逆温现象和降雪等气象因素及规律性的人为源因素。 展开更多

关键词 环境学 大气颗粒物 PM(2.5) PM(10) 频数分布 相关性分析 逐时变化

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中国手语信息处理述评 被引量：7

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作者 姚登峰 江铭虎 +3 位作者 阿布都克力木.阿布力孜 李晗静 哈里旦木.阿布都克里木 夏娣娜 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期216-227,共12页

为了能够有效地对中国手语进行信息处理,需要针对中国手语的特性提出相应的信息处理方案。该文根据国内外的研究进展情况,从基于规则和基于语料库的角度,讨论了中国手语信息处理过程中遇到的有关问题,并提出可借鉴的中国手语信息处理技... 为了能够有效地对中国手语进行信息处理,需要针对中国手语的特性提出相应的信息处理方案。该文根据国内外的研究进展情况,从基于规则和基于语料库的角度,讨论了中国手语信息处理过程中遇到的有关问题,并提出可借鉴的中国手语信息处理技术,同时从中国手语自身的词法、句法出发,参考国外手语语言学的最新研究成果,讨论了中国手语信息处理中有关信息表征、理解、生成等问题。最后指出未来手语的信息处理将会更多地建立在跨学科、多模式的基础之上,该项研究将有力地促进信息无障碍技术的发展。 展开更多

关键词 中国手语 信息处理 书写系统

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融合多尺度和注意力机制的小样本目标检测 被引量：3

3

作者 李鸿天 史鑫昊 +3 位作者 潘卫国 徐成 徐冰心 袁家政 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1437-1444,共8页

现有基于微调的二阶段小样本目标检测方法对新类特征不敏感,易将新类别误判成与它相似度高的基类,影响模型的检测性能。针对上述问题,提出一种融合多尺度和注意力机制的小样本目标检测(MA-FSOD)算法。首先在骨干网络使用分组卷积和大卷... 现有基于微调的二阶段小样本目标检测方法对新类特征不敏感,易将新类别误判成与它相似度高的基类,影响模型的检测性能。针对上述问题,提出一种融合多尺度和注意力机制的小样本目标检测(MA-FSOD)算法。首先在骨干网络使用分组卷积和大卷积核提取更具类别区分性的特征,并加入卷积注意力模块(CBAM)实现特征的自适应增强;再通过改进的金字塔网络实现多尺度的特征融合,使候选框生成网络(RPN)可以准确找到感兴趣区域(RoI),从多个尺度向分类头提供更丰富的高质量正样本;最后在微调阶段采用余弦分类头进行分类,降低类内方差。在PASCAL-VOC 2007/2012数据集上与基于候选框编码对比损失的小样本目标检测(FSCE)算法相比,MA-FSOD算法对新类的AP_(50)提升了5.6个百分点;在更具挑战性的MSCOCO数据集中,与Meta-Faster-RCNN相比,10-shot和30-shot对应的AP则分别提升了0.1个百分点和1.6个百分点。实验结果表明,相较于一些主流的小样本目标检测算法,MA-FSOD算法能更有效地缓解误分类问题,实现更高精度的小样本目标检测。 展开更多

关键词 迁移学习 小样本目标检测 注意力机制 多尺度特征融合 余弦相似度

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改进的有源电力滤波器滞环电流控制策略 被引量：19

4

作者 肖丽平 童朝南 高润泉 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期119-124,135,共7页

针对滞环电流控制开关频率不固定、频率范围大从而产生较大损耗的问题,以提高控制精度、减少开关损耗为目标,提出一种有源电力滤波器随机变环宽滞环电流跟踪控制方法。该方法针对电力系统负荷的特点,产生预置变环宽函数,能够较合理地给... 针对滞环电流控制开关频率不固定、频率范围大从而产生较大损耗的问题,以提高控制精度、减少开关损耗为目标,提出一种有源电力滤波器随机变环宽滞环电流跟踪控制方法。该方法针对电力系统负荷的特点,产生预置变环宽函数,能够较合理地给出滞环宽度,并引入随机函数,将开关频率范围拉宽,使电流频谱分布范围更宽,从而降低谐波畸变率,减少开关损耗。仿真及实验结果均证明了其可行性,可在保持总控制精度的同时有效降低总开关损耗,同时具有良好的补偿性能。 展开更多

关键词 有源电力滤波器 随机带宽 滞环电流跟踪控制 变环宽控制 开关损耗

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手语计算30年:回顾与展望 被引量：7

5

作者 姚登峰 江铭虎 +2 位作者 鲍泓 李晗静 阿布都克力木.阿布力孜 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期111-135,共25页

手语的自然语言处理是计算机学科中的一项重要任务.目前随着信息技术的飞速发展,以文本和语音为主要载体的传统语言计算的工作重点已从编码、输入方法和字音的研究逐渐转移到语法层面,并进入深度计算的阶段.然而手语信息处理却严重滞后... 手语的自然语言处理是计算机学科中的一项重要任务.目前随着信息技术的飞速发展,以文本和语音为主要载体的传统语言计算的工作重点已从编码、输入方法和字音的研究逐渐转移到语法层面,并进入深度计算的阶段.然而手语信息处理却严重滞后,处于空白起步阶段.究其原因,主要是缺乏用于机器学习的具有一定规模的手语语料库资源,同时传统的语言计算技术也存在不足,这些都阻碍了手语机器翻译、手语问答系统、手语信息检索等信息处理的应用研究.该文首先阐述了手语计算与传统语言计算的本质差异在于空间建模,这种差异导致了前者核心任务是单信道与多信道转换,后者根本任务是消歧.从词法、句法、语义、语用、应用等层面对手语计算进行了回顾,重点介绍了手语机器翻译和分类词谓语计算,指出分类词谓语是手语计算的关键以及取得突破的切入点.从展望的角度,认为互联网时代体感设备的出现、认知神经科学的兴起、深度学习的进展等新技术为手语计算带来了新的机遇.将手语计算与传统语言计算进行比较,分析了手语计算的趋势和未来的研究方向,手语的认知计算是从手势的物理特征到语义表征的映射转换过程,其计算趋势是填补音韵特征、语义单元这样的中间步骤,避免直接从底层特征得到语义概念,关注在手语行为与语言特征的关系上进行机器学习,建立融合空间特征的统计学习模型.未来研究方向包括资源建设、文景转换、隐喻理解,其中文景转换有助于实现空间信息抽取,即物体的空间方向、位置等信息,结合知识库消除自然语言的模糊性,进而实现三维场景构建.指出手语计算正从萌芽期过渡到发展期,若取得重大突破,手语计算将扩展语言计算体系,推动人工智能的发展. 展开更多

关键词 手语计算 分类词谓语 机器翻译 空间建模 多信道 空间隐喻

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基于音系学模型的手语理解 被引量：2

6

作者 姚登峰 江铭虎 +2 位作者 阿布都克力木.阿布力孜 李晗静 哈里旦木.阿布都克里木 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期59-67,共9页

该文试图模拟人脑处理手势信号的过程,设计了一个混合的深层神经网络模型来解决基于音系学模型的手语理解问题,即手语音韵信息到文本转换的问题。为此该文首先综合了手语语言学里同时性和序列性这两个观点的长处,提出了一个手语音系学... 该文试图模拟人脑处理手势信号的过程,设计了一个混合的深层神经网络模型来解决基于音系学模型的手语理解问题,即手语音韵信息到文本转换的问题。为此该文首先综合了手语语言学里同时性和序列性这两个观点的长处,提出了一个手语音系学的改进模型,并针对难点设计了基于音系学模型的手语理解算法。直接从语言学的音韵特征推断手语文本,相比从视觉特征推断出手语文本是一个很大的飞跃。实验验证了该认知计算技术的有效性,为实现类人智能奠定了技术基础。 展开更多

关键词 音韵参数 手语 深度学习 音系学模型

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基于HOG特征的交通信号灯实时识别算法研究 被引量：12

7

作者 周宣汝 袁家政 +1 位作者 刘宏哲 杨睿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第7期313-317,共5页

针对无人驾驶汽车的交通信号灯识别,提出了一种基于HOG特征和SVM的交通信号灯实时识别算法。该算法首先提取视频中的红绿色区域,筛选出符合条件的区域,提取各类信号灯的HOG特征,然后运用SVM构建对应类别信号灯的分类器,之后依据判决函... 针对无人驾驶汽车的交通信号灯识别,提出了一种基于HOG特征和SVM的交通信号灯实时识别算法。该算法首先提取视频中的红绿色区域,筛选出符合条件的区域,提取各类信号灯的HOG特征,然后运用SVM构建对应类别信号灯的分类器,之后依据判决函数对当前信号进行实时判决,从而得到准确的信号灯信息。实验结果表明该算法有良好的准确率和实时性。 展开更多

关键词 HOG特征 SVM 交通信号灯识别

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一种基于图像匹配的地面交通标志实时识别方法 被引量：7

8

作者 王棚飞 刘宏哲 +1 位作者 袁家政 陈丽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第6期317-323,共7页

地面交通标志检测识别是智能驾驶领域的一个研究方向,实时性、准确率是该研究的重点。图像匹配的方法是常用的模式识别方法。文中介绍了一种结合先验知识和图像匹配的地面交通标志检测识别方法。算法包括两部分:预处理和检测识别。预处... 地面交通标志检测识别是智能驾驶领域的一个研究方向,实时性、准确率是该研究的重点。图像匹配的方法是常用的模式识别方法。文中介绍了一种结合先验知识和图像匹配的地面交通标志检测识别方法。算法包括两部分:预处理和检测识别。预处理阶段包括图像压缩、感兴趣区域提取、形态学处理、中值滤波和逆透视等步骤,实现图像降噪和正畸,为检测识别做准备。检测识别阶段包括轮廓提取、面积过滤、图像匹配等步骤,目的是判断待测图像是否含有地面交通标志及其种类。实验证明,该算法实时性好、鲁棒性强、准确率高。 展开更多

关键词 地面交通标志 检测 图像匹配 识别

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一种基于H-CrCb颜色空间的肤色检测算法研究 被引量：6

9

作者 王鼎 沈辉 娄海涛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第S2期223-226,共4页

针对不同人种和光线变化对肤色像素在颜色空间上分布的影响,提出一种基于H-CrCb颜色空间的肤色检测模型。该模型综合了肤色像素在YCrCb和HSV颜色空间上的分布特征,结合强光下使用"灰度世界假设"彩色均衡法进行光照补偿辨别肤... 针对不同人种和光线变化对肤色像素在颜色空间上分布的影响,提出一种基于H-CrCb颜色空间的肤色检测模型。该模型综合了肤色像素在YCrCb和HSV颜色空间上的分布特征,结合强光下使用"灰度世界假设"彩色均衡法进行光照补偿辨别肤色与非肤色像素点。实验表明,该方法能有效检测人体肤色,提高肤色检测的准确率。 展开更多

关键词 H-CrCb 肤色检测 颜色空间

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基于时空注意力图卷积网络模型的人体骨架动作识别算法 被引量：20

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作者 李扬志 袁家政 刘宏哲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第7期1915-1921,共7页

针对现有的人体骨架动作识别算法不能充分发掘运动的时空特征问题,提出一种基于时空注意力图卷积网络(STA-GCN)模型的人体骨架动作识别算法。该模型包含空间注意力机制和时间注意力机制:空间注意力机制一方面利用光流特征中的瞬时运动... 针对现有的人体骨架动作识别算法不能充分发掘运动的时空特征问题,提出一种基于时空注意力图卷积网络(STA-GCN)模型的人体骨架动作识别算法。该模型包含空间注意力机制和时间注意力机制:空间注意力机制一方面利用光流特征中的瞬时运动信息定位运动显著的空间区域,另一方面在训练过程中引入全局平均池化及辅助分类损失使得该模型可以关注到具有判别力的非运动区域;时间注意力机制则自动地从长时复杂视频中挖掘出具有判别力的时域片段。将这二者融合到统一的图卷积网络(GCN)框架中,实现了端到端的训练。在Kinetics和NTU RGB+D两个公开数据集的对比实验结果表明,基于STA-GCN模型的人体骨架动作识别算法具有很强的鲁棒性与稳定性,与基于时空图卷积网络(ST-GCN)模型的识别算法相比,在Kinetics数据集上的Top-1和Top-5分别提升5.0和4.5个百分点,在NTURGB+D数据集的CS和CV上的Top-1分别提升6.2和6.7个百分点;也优于当前行为识别领域最先进(SOA)方法,如Res-TCN、STA-LSTM和动作-结构图卷积网络(AS-GCN)。结果表示,所提算法可以更好地满足人体行为识别的实际应用需求。 展开更多

关键词 图卷积网络 人体骨架行为识别 注意力机制 人体关节点 视频行为理解

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基于实例分割的车道线检测及自适应拟合算法 被引量：17

11

作者 田锦 袁家政 刘宏哲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期1932-1937,共6页

车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分。传统车道线检测方法高度依赖手动选取特征,工作量大,在受到物体遮挡、光照变化和磨损等复杂场景的干扰时精度不高,因此设计一个鲁棒的检测算法面临着很大挑战。为了克服这些缺点,提出了一种基... 车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分。传统车道线检测方法高度依赖手动选取特征,工作量大,在受到物体遮挡、光照变化和磨损等复杂场景的干扰时精度不高,因此设计一个鲁棒的检测算法面临着很大挑战。为了克服这些缺点,提出了一种基于深度学习实例分割方法的车道线检测模型。该模型基于改进的Mask R-CNN模型,首先利用实例分割模型对道路图像进行分割,提高车道特征信息的检测能力;然后使用聚类模型提取离散的车道线特征信息点;最后提出一种自适应拟合的方法,结合直线和多项式两种拟合方法对不同视野内的特征点进行拟合,生成最优车道线参数方程。实验结果表明,该方法提高了检测速度,在不同场景下都具有较好的检测精度,能够实现对各种复杂实际条件下的车道线信息的鲁棒提取。 展开更多

关键词 车道线检测 智能驾驶 深度学习 实例分割 自适应拟合

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