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深度度量注意力混合模型表情识别方法: 1; 作者姚丽莎《计算机工程与应用》北大核心 2025年第7期245-254,共10页; 深度学习网络在人脸表情识别中已广泛采用,但因表情图像复杂多变,受光照、个体差异等各个因素的影响,现有方法的识别效果有待提高。为了提高深度学习网络的表达能力,在深度学习网络中,结合面部关键区域的位置特征,提出融合位置信息的深... 展开更多; 关键词深度注意力表情识别卷积神经网络度量学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

水下模糊目标的自适应检测方法: 2; 作者刘照龙袁宏武余倩《应用光学》北大核心 2025年第5期1024-1033,共10页; 水下环境存在光线衰弱、色彩失真、复杂背景干扰、目标尺度多样以及目标特征模糊等问题。针对目标尺度多样性和特征模糊难定位等问题,提出了一种基于Faster R-CNN(faster regionbased convolutional neural networks)改进的水下目标检... 展开更多; 关键词水下目标检测可切换空洞卷积递归特征金字塔特征模糊锚框引导建议网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SE-AGCN的工人爬梯危险行为识别研究: 3; 作者朱文锐史东辉 +1 位作者周欢黄瑞丰《传感器与微系统》北大核心 2025年第9期59-62,67,共5页; 为及时准确地检测在施工作业和日常生活攀爬梯子过程中的危险行为,现利用计算机视觉技术,提出基于挤压激励自适应图卷积网络(SE-AGCN)的工人危险爬梯行为识别模型。首先,通过在施工现场采集工人爬梯作业的相关视频,分析其中的安全与危... 展开更多; 关键词自适应图卷积网络挤压激励模块爬梯行为危险行为识别施工安全; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合空间置弃层的U-Net高分影像建筑智能解译: 4; 作者陈岩奚砚涛 +2 位作者檀明许强万家华《遥感信息》 CSCD 北大核心 2021年第5期18-24,共7页; 针对传统基于光谱和面向对象的建筑物提取方法多噪声和边缘羽化严重,标准U-Net高分遥感影像解译计算开销大等问题,提出了一种改进方法。该方法通过修改标准U-Net输入样本尺寸、卷积核数量和卷积层数量,基于Adam最优化算法,采用逐维度加... 展开更多; 关键词建筑解译高分影像 U-Net 空间置弃层特征融合复杂场景; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合实体与关系交互信息的知识感知推荐模型: 5; 作者姚静吕腾《电子测量技术》北大核心 2024年第1期9-16,共8页; 由于知识图谱包含了丰富的项目属性及其关联信息,因此在推荐系统中引入知识图谱能在一定程度上解决数据稀疏和冷启动问题。如基于传播的推荐系统就利用了知识图谱的图结构学习用户及项目表示等相关特征。但在传播过程中,往往忽略了实体... 展开更多; 关键词推荐系统知识图谱交互信息注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双支路拮抗网络的偏振方向图像融合方法被引量：1: 6; 作者凤瑞袁宏武 +1 位作者周玉叶王峰《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期288-294,共7页; 为了提升偏振方向图像融合效果,构建了一种偏振方向图像的双支路拮抗融合网络(Doublebranch Antagonism Network,DANet),该网络主要包括特征提取、特征融合和特征转化3个模块。首先,特征提取模块由低频支路和高频支路组成,将0°、45... 展开更多; 关键词图像融合深度学习偏振图像; 在线阅读下载PDF 职称材料

空间调制全偏振计算成像场景迁移超分辨率方法被引量：4: 7; 作者徐国明袁宏武 +2 位作者薛模根王峰王杰《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1440-1449,共10页; 空间调制型全偏振计算成像同时获得可见光和红外通道图像,但是受探测器限制,2个通道的图像空间分辨率不一致,给后端的图像融合及目标探测过程带来不便.为此,提出基于场景特征迁移学习的空间调制型计算成像超分辨率方法.首先在分析空间... 展开更多; 关键词全偏振超分辨率计算成像迁移学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名深度度量注意力混合模型表情识别方法: 1; 作者姚丽莎; 机构安徽新华学院大数据与人工智能学院; 出处《计算机工程与应用》北大核心 2025年第7期245-254,共10页; 基金安徽省高校自然科学重点研究项目(KJ2020A0782) 2023年度安徽省科研编制计划重点科研项目(2023AH051806)。; 文摘深度学习网络在人脸表情识别中已广泛采用,但因表情图像复杂多变,受光照、个体差异等各个因素的影响,现有方法的识别效果有待提高。为了提高深度学习网络的表达能力,在深度学习网络中,结合面部关键区域的位置特征,提出融合位置信息的深层注意力反馈机制卷积神经网络模型。同时,由于表情特征的类间差异小,为了提高分类器的分类学习能力,引入度量学习方法增强特征的判别性,使同类之间的距离减小,异类之间的距离加大。通过度量学习将面部表情图像的特征映射到具有表情判别性的新的特征空间中,由此判断各表情样本的表情类别。对原图进行人脸检测,确定人脸裁剪出人脸关键区域,去除头发、背景等因素的干扰;通过深层注意力反馈机制的CNN模型对人脸关键区域进行特征学习,学习获得面部表情深度特征,之后引入判别性度量学习方法,通过度量矩阵将特征向量映射为新的学习后的特征向量;将提取的样本表情特征送入全连接层并通过Softmax分类器识别划分到预先定义好的7种基本表情。在CK+和RAF-DB数据库的实验表明,该方法取得了98.69%和87.68%的平均识别率,提高了分类器的分类学习能力。; 关键词深度注意力表情识别卷积神经网络度量学习; Keywords depth attention expression recognition convolutional neural network metric learning; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名水下模糊目标的自适应检测方法: 2; 作者刘照龙袁宏武余倩; 机构安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽新华学院大数据与人工智能学院; 出处《应用光学》北大核心 2025年第5期1024-1033,共10页; 基金安徽省自然科学基金资助项目(2108085MF230) 安徽省高校自然科学研究重点项目(2022AH051867) 安徽省高校优秀科研创新团队项目(2022AH010099)。; 文摘水下环境存在光线衰弱、色彩失真、复杂背景干扰、目标尺度多样以及目标特征模糊等问题。针对目标尺度多样性和特征模糊难定位等问题,提出了一种基于Faster R-CNN(faster regionbased convolutional neural networks)改进的水下目标检测算法。首先,在特征提取中引入可切换的空洞卷积,解决了特征提取过程中图像全局上下文信息丢失而导致的特征损失问题;其次,使用递归特征金字塔使高层特征与底层特征多次交互融合,增强模型对水下小目标以及复杂形状目标的检测能力;最后,引入了一种基于引导锚框的建议网络,该网络根据图像的语义特征,动态生成锚点更为稀疏且形状自适应的锚框,显著地提高了模型对水下目标检测的准确性及定位能力。实验表明:改进后的算法在水下数据集DUO上mAP(mean average precision)提高了5.7%,并且在通用目标检测数据集VOC上也有较好的表现。; 关键词水下目标检测可切换空洞卷积递归特征金字塔特征模糊锚框引导建议网络; Keywords underwater object detection switchable atrous convolution recursive feature pyramid feature blur region proposal by guided anchoring; 分类号 TN202 [电子电信—物理电子学] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SE-AGCN的工人爬梯危险行为识别研究: 3; 作者朱文锐史东辉周欢黄瑞丰; 机构安徽新华学院大数据与人工智能学院安徽建筑大学电子与信息工程学院中国科学技术大学先进技术研究院涌现科技智能媒体计算联合实验室; 出处《传感器与微系统》北大核心 2025年第9期59-62,67,共5页; 基金安徽省教育厅高校自然科学重点研究资助项目(KJ2021A1160)。; 文摘为及时准确地检测在施工作业和日常生活攀爬梯子过程中的危险行为,现利用计算机视觉技术,提出基于挤压激励自适应图卷积网络(SE-AGCN)的工人危险爬梯行为识别模型。首先,通过在施工现场采集工人爬梯作业的相关视频,分析其中的安全与危险行为,来构建爬梯行为数据集;其次,通过姿态估计算法,提取工人行为的人体骨骼信息,并将其作为行为识别模型的输入;最终,构建通过挤压激励模块(SE Block)改进的自适应图卷积网络(AGCN)用于行为识别。实验结果表明,该方法具有较好的爬梯行为识别效果。同时,该方法将有助于保障施工人员人身安全,实现爬梯过程中的安全风险信息化预警。; 关键词自适应图卷积网络挤压激励模块爬梯行为危险行为识别施工安全; Keywords AGCN SE Block ladder climbing behavior risky behavior recognition construction safety; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合空间置弃层的U-Net高分影像建筑智能解译: 4; 作者陈岩奚砚涛檀明许强万家华; 机构合肥学院人工智能与大数据学院合肥学院中德应用优化研究所中国矿业大学资源与地球科学学院安徽新华学院大数据与人工智能学院; 出处《遥感信息》 CSCD 北大核心 2021年第5期18-24,共7页; 基金安徽省教育厅高校自然科学基金项目(KJ2020A0658) 合肥学院科学研究发展基金项目(20ZR03ZDA) +1 种基金中国博士后科学基金项目(2020M681989)。; 文摘针对传统基于光谱和面向对象的建筑物提取方法多噪声和边缘羽化严重,标准U-Net高分遥感影像解译计算开销大等问题,提出了一种改进方法。该方法通过修改标准U-Net输入样本尺寸、卷积核数量和卷积层数量,基于Adam最优化算法,采用逐维度加和特征融合取代沿通道维度联合特征融合,并首次将空间置弃层引入标准U-Net中用于提高模型效率和改善目标边缘精度。定量分析和实验结果表明:空间置弃层有助于缓解因数据特征分布不均衡导致的精度变异问题;融合空间置弃层的改进U-Net模型可以有效改善椒盐噪声和建筑物边缘羽化问题,提高面向复杂场景高分遥感影像解译精度,加快模型训练收敛速度,减少模型参数数量和模型训练时间。; 关键词建筑解译高分影像 U-Net 空间置弃层特征融合复杂场景; Keywords intelligent interpretation of building high-resolution image U-Net spatial dropout feature fusion complex scene; 分类号 TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合实体与关系交互信息的知识感知推荐模型: 5; 作者姚静吕腾; 机构安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽新华学院大数据与人工智能学院; 出处《电子测量技术》北大核心 2024年第1期9-16,共8页; 基金安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2021A1157)资助。; 文摘由于知识图谱包含了丰富的项目属性及其关联信息,因此在推荐系统中引入知识图谱能在一定程度上解决数据稀疏和冷启动问题。如基于传播的推荐系统就利用了知识图谱的图结构学习用户及项目表示等相关特征。但在传播过程中,往往忽略了实体与关系之间的交互信息对特征表示的贡献,由此提出一种融合实体与关系交互信息的知识感知推荐模型。首先,将协同信息和知识关联整合,采用异构传播方式传播并扩展用户和项目的表示。其次,在传播过程中用注意力机制强化实体与关系之间的交互信息,增强语义关联,保证用户和项目基于知识的高阶交互的有效性。然后采用知识感知注意力机制来区分每层中实体邻居的重要性,更精确地生成用户和项目的表示。最后通过聚合器将多个表示结合得到用户和项目的最终表示,从而预测用户与项目进行交互的概率。通过添加KL散度损失函数对模型进行优化,以对齐模型的预测分布和真实分布之间的差异。在Last.FM、Book-Crossing和MovieLens-20M 3个数据集上进行的实验结果表明该模型在CTR预测性能中比其他基线模型有较大提升。; 关键词推荐系统知识图谱交互信息注意力机制; Keywords recommendation system knowledge graph interaction information attention mechanism; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双支路拮抗网络的偏振方向图像融合方法被引量：1: 6; 作者凤瑞袁宏武周玉叶王峰; 机构安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽新华学院大数据与人工智能学院偏振光成像技术安徽省重点实验室; 出处《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期288-294,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61906118) 安徽省自然科学基金资助项目(2108085MF230) 偏振光成像技术安徽省重点实验室开放基金(KFJJ-2020-2)。; 文摘为了提升偏振方向图像融合效果,构建了一种偏振方向图像的双支路拮抗融合网络(Doublebranch Antagonism Network,DANet),该网络主要包括特征提取、特征融合和特征转化3个模块。首先,特征提取模块由低频支路和高频支路组成,将0°、45°、90°和135°偏振方向图像连接输入到低频支路,提取图像能量特征,将2组拮抗图像差分输入到高频支路,提取图像细节特征;其次,将得到的能量特征和细节特征进行特征融合;最后,将融合后的特征转化整合为融合图像。实验表明,通过此网络得到的融合图像,其视觉效果和评价指标均有较为显著的提升,与合成强度图像I、偏振拮抗图像S_(d)、S_(dd)、S_(h)、S_(v)相比,在平均梯度、信息熵、空间频率和图像灰度均值上,分别至少提升了22.16%、9.23%、23.44%和38.71%。; 关键词图像融合深度学习偏振图像; Keywords image fusion deep learning polarization image; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名空间调制全偏振计算成像场景迁移超分辨率方法被引量：4: 7; 作者徐国明袁宏武薛模根王峰王杰; 机构安徽大学互联网学院安徽新华学院大数据与人工智能学院陆军炮兵防空兵学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1440-1449,共10页; 基金国家自然科学基金(61379105) 安徽省自然科学基金(2108085MF230,1908085MF208) +2 种基金陆军装备部十三五预研子课题安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0587,KJ2019A0906).; 文摘空间调制型全偏振计算成像同时获得可见光和红外通道图像,但是受探测器限制,2个通道的图像空间分辨率不一致,给后端的图像融合及目标探测过程带来不便.为此,提出基于场景特征迁移学习的空间调制型计算成像超分辨率方法.首先在分析空间调制计算成像的相同场景异源图像特点基础上,构建场景特征迁移模型;然后建立改进场景迁移卷积神经网络结构并选择修正线性激活函数,同时增加空间分辨率一致性约束;再设计最优光谱迁移响应学习策略,并作为前端输入加到超分辨率网络;最后将光谱迁移响应优化与全偏振超分辨率重建的参数联合学习,获得高分辨率偏振图像.利用实际成像系统的仿真数据及系统数据进行2倍和3倍超分辨率实验,从主观视觉效果、客观量化评价指标和偏振参量解析结果3个方面对多个指标进行评价.结果表明,文中方法在视觉效果上能够保持目标轮廓并抑制噪声干扰,在16个客观指标对比数据上取得了10个优于、3个相同和3个低于的结果,验证了该方法的有效性,为成像系统定标校正提供数据支持.; 关键词全偏振超分辨率计算成像迁移学习; Keywords full polarization super resolution computing imaging transfer learning; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	深度度量注意力混合模型表情识别方法	姚丽莎	《计算机工程与应用》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	水下模糊目标的自适应检测方法	刘照龙袁宏武余倩	《应用光学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于SE-AGCN的工人爬梯危险行为识别研究	朱文锐史东辉周欢黄瑞丰	《传感器与微系统》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	融合空间置弃层的U-Net高分影像建筑智能解译	陈岩奚砚涛檀明许强万家华	《遥感信息》 CSCD 北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	融合实体与关系交互信息的知识感知推荐模型	姚静吕腾	《电子测量技术》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于双支路拮抗网络的偏振方向图像融合方法	凤瑞袁宏武周玉叶王峰	《红外技术》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	空间调制全偏振计算成像场景迁移超分辨率方法	徐国明袁宏武薛模根王峰王杰	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料