处理机调度实验系统开发及实验案例设计

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作者 张元 熊风光 +3 位作者 杨晓文 薛红新 庞敏 王丽芳 《工业和信息化教育》 2025年第3期84-89,共6页

针对目前“操作系统”课程处理机调度实验存在的不足,详细介绍了处理机调度实验系统的设计理念、系统架构和主要功能。同时,结合实验系统,阐述了处理机调度实验案例的设计理念、实验目的、实验内容,从算法分析、算法设计、源码剖析和实... 针对目前“操作系统”课程处理机调度实验存在的不足,详细介绍了处理机调度实验系统的设计理念、系统架构和主要功能。同时,结合实验系统,阐述了处理机调度实验案例的设计理念、实验目的、实验内容,从算法分析、算法设计、源码剖析和实验项目等方面介绍了教学实施步骤和考核评价方法,最后分析实验改革教学效果。 展开更多

关键词 处理机调度 操作系统 实验系统 实践案例

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基于激光雷达的室内机器人路径规划方法研究 被引量：2

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作者 韩慧妍 韩方正 +2 位作者 韩燮 况立群 曹亚明 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1028-1036,共9页

自主移动机器人在室内环境中的导航取得了重大进展,然而地图构建精度较差且路径规划欠佳,限制了这类机器人的实际应用。为了解决这些问题,提出了一种基于引导搜索的路径规划算法,即引力双向快速搜索随机树算法(GBI-RRT),该算法采用目标... 自主移动机器人在室内环境中的导航取得了重大进展,然而地图构建精度较差且路径规划欠佳,限制了这类机器人的实际应用。为了解决这些问题,提出了一种基于引导搜索的路径规划算法,即引力双向快速搜索随机树算法(GBI-RRT),该算法采用目标偏差抽样,有效地引导节点走向目标,减少无效搜索。为了进一步提高导航效率,又提出了一种消除低质量节点,提高路径曲率的路径重组策略,为了验证上述方法的有效性,将其集成到一个基于ROS系统的移动机器人中,并在仿真和真实环境实验中进行了评估。结果表明,GBI-RRT在各种室内环境下的性能均优于现有算法。 展开更多

关键词 自主移动 地图构建 路径规划 偏差抽样

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融合CNN-BiGRU和注意力机制的网络入侵检测模型 被引量：7

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作者 杨晓文 张健 +1 位作者 况立群 庞敏 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期202-208,共7页

为提高网络入侵检测模型特征提取能力和分类准确率,提出了一种融合双向门控循环单元(CNN-BiGRU)和注意力机制的网络入侵检测模型.使用CNN有效提取流量数据集中的非线性特征;双向门控循环单元(BiGRU)提取数据集中的时序特征,最后融合注... 为提高网络入侵检测模型特征提取能力和分类准确率,提出了一种融合双向门控循环单元(CNN-BiGRU)和注意力机制的网络入侵检测模型.使用CNN有效提取流量数据集中的非线性特征;双向门控循环单元(BiGRU)提取数据集中的时序特征,最后融合注意力机制对不同类型流量数据通过加权的方式进行重要程度的区分,从而整体提高该模型特征提取与分类的性能.实验结果表明:其整体精确率比双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型提升了2.25%.K折交叉验证结果表明:该模型泛化性能良好,避免了过拟合现象的发生,印证了该模型的有效性与合理性. 展开更多

关键词 网络入侵检测 卷积神经网络 双向门控循环单元 注意力机制 深度学习

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基于全局双线性注意力的红外视频行为识别 被引量：1

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作者 欧阳楠楠 况立群 +3 位作者 谢剑斌 韩慧妍 曹亚明 王飞 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期431-439,共9页

针对红外视频缺少纹理细节特征以致在人体行为识别中难以兼顾计算复杂度与识别准确率的问题,提出一种基于全局双线性注意力的红外视频行为识别方法。为高效计算红外视频中的人体行为,设计基于两级检测网络的关节点提取模块来获得人体关... 针对红外视频缺少纹理细节特征以致在人体行为识别中难以兼顾计算复杂度与识别准确率的问题,提出一种基于全局双线性注意力的红外视频行为识别方法。为高效计算红外视频中的人体行为,设计基于两级检测网络的关节点提取模块来获得人体关节点信息,创新性地将所形成的关节点三维热图作为红外视频人体行为识别网络的输入特征;为了在轻量化计算的基础上进一步提升识别准确率,提出一种全局双线性注意力的三维卷积网络,从空间和通道两个维度提升注意力的建模能力,捕获全局结构信息。在InfAR和IITR IAR数据集上的实验结果表明,该方法在红外视频行为识别中的有效性。 展开更多

关键词 红外视频 注意力 关节点 行为识别

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顾及多尺度监督的点云语义分割

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作者 文阳晖 杨晓文 +3 位作者 张元 韩燮 况立群 薛红新 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期185-192,共8页

针对复杂场景点云分割精度不高、神经网络隐藏单元缺乏直接监督,难以提取语义明确的点云特征等问题,提出了一种将多尺度监督和SCF-Net相结合的点云语义分割网络。首先构建了一个类别信息生成模块,记录编码器中隐藏单元感受野内的类别,... 针对复杂场景点云分割精度不高、神经网络隐藏单元缺乏直接监督,难以提取语义明确的点云特征等问题,提出了一种将多尺度监督和SCF-Net相结合的点云语义分割网络。首先构建了一个类别信息生成模块,记录编码器中隐藏单元感受野内的类别,用于解码器中辅助分类器的监督学习。其次将解码阶段的点云类别预测任务分解成一系列点云感受野类别预测任务,通过对解码器中每一层添加辅助分类器,预测当前阶段点云感受野类别,编码阶段生成的类别信息作为标签监督网络学习。模型从粗到细地推理点云感受野类别,最终预测得到点云语义标签。实验结果表明,该方法能够有效提取点云关键信息,提高语义分割精度。 展开更多

关键词 三维点云 语义分割 多尺度监督 深度学习 SCF-Net

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基于YOLOv8L遥感图像旋转目标检测

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作者 韩慧妍 张秀权 +2 位作者 况立群 韩燮 杨晓文 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1462-1468,共7页

针对遥感图像复杂背景下的目标(如船舶、飞机等)具有朝向任意、尺度变化较大、数量多、目标排列密集等特点,提出一种基于改进YOLOv8L的旋转目标检测算法,用带有角度的旋转框能够更加精确定位目标。首先,在网络Head部分增加解耦角度预测... 针对遥感图像复杂背景下的目标(如船舶、飞机等)具有朝向任意、尺度变化较大、数量多、目标排列密集等特点,提出一种基于改进YOLOv8L的旋转目标检测算法,用带有角度的旋转框能够更加精确定位目标。首先,在网络Head部分增加解耦角度预测头,预测目标的角度信息;其次,融合坐标注意力机制模块提高模型抑制噪声的能力;最后,在Neck部分引入自适应空间特征融合模块,抑制不同尺度特征图之间融合特征信息时的不一致性,保留有效的信息并进行融合。实验结果表明,所提算法在DOTA数据集上的检测精度达到了73.85%,较原有YOLOv8L模型提升了3.53%。 展开更多

关键词 旋转目标检测 注意力机制 解耦预测头 YOLO

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结合通道优先卷积注意力的点云配准网络

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作者 张艺旋 韩燮 +2 位作者 赵融 王松 程郴 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第6期753-763,共11页

点云配准网络在处理大规模点云和捕获局部细节特征时存在局限性,导致其对点云重叠区域配准的精度不足,本文提出了一种新的点云配准网络CR-RORNet来解决此问题。该网络结合了通道优先卷积注意力和ResPointNet模块,克服了现有方法在应对... 点云配准网络在处理大规模点云和捕获局部细节特征时存在局限性,导致其对点云重叠区域配准的精度不足,本文提出了一种新的点云配准网络CR-RORNet来解决此问题。该网络结合了通道优先卷积注意力和ResPointNet模块,克服了现有方法在应对复杂场景和不规则点云时的不足,提升了复杂点云模型的配准效果。首先,在粗配准阶段设计了ResPointNet模块,通过引入残差连接机制强化了点云模型全局特征和多层次特征的提取与融合。其次,在动态图卷积神经网络中将通道优先卷积注意力机制CPCA(Channel Prior Convolutional Attention)与跨阶段梯度聚合机制进行结合,CPCA机制利用通道先验信息加强了网络对重要特征通道和区域的关注,在处理点云重叠部分时,能有效增强网络模型对点云局部细节特征的捕捉能力并抑制低置信度区域的影响,从而显著提升配准的效果;跨阶段梯度聚合机制融合了点云模型不同深度层次的梯度信息,确保在处理微小零部件或大范围场景点云模型时,网络能充分理解点云的结构和局部细节,并使学习到的特征具有良好的表达力,从而实现了复杂场景下点云数据的高精度配准。实验表明,CR-RORNet在自采数据集上的表现优于其他点云配准方法,相比基线RORNet,CR-RORNet在RMSE(t)误差降低了39.5%,在MSE(R)误差降低了5.1%。公开数据集ModelNet40中的实验结果表明,该网络具有良好的泛化性能。 展开更多

关键词 点云配准 深度学习 注意力机制 残差网络

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基于优化LSTM网络的多区域协同流感预测方法

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作者 张玲玲 杨晓文 +2 位作者 薛红新 孟罗春子 韩慧妍 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第4期464-472,共9页

流感通常表现出季节性、急性起病和传播速度快的特点,因此对流感的准确预测至关重要。针对流感预测精度不佳和长短期记忆网络参数寻优困难导致耗时耗力的问题,提出了一种基于皮尔逊相关系数和采用蜣螂优化算法(DBO)优化长短期记忆网络(L... 流感通常表现出季节性、急性起病和传播速度快的特点,因此对流感的准确预测至关重要。针对流感预测精度不佳和长短期记忆网络参数寻优困难导致耗时耗力的问题,提出了一种基于皮尔逊相关系数和采用蜣螂优化算法(DBO)优化长短期记忆网络(LSTM)的多区域协同流感预测方法(MRC-DBO-LSTM)。该模型不仅学习本地的历史数据,还学习与其强相关的区域的历史数据。首先,通过皮尔逊相关系数筛选与预测地强相关的区域,以得到更高维度的输入特征;其次,通过LSTM的门机制衡量这些区域数据的权重来进行特征融合;最后,引入蜣螂优化算法对长短期记忆网络的超参数(如隐藏层数、隐藏层节点数和迭代次数等)寻优,进而生成预测结果。对山西省流感发病率预测的实验结果表明,学习多区域历史数据的DBOLSTM模型的均方误差(MSE)仅为0.0038,与差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型相比,MSE降低了99.6%;与季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型相比,MSE降低了98.7%;与LSTM模型相比,MSE降低了71.0%,与仅使用本地历史数据的DBO-LSTM模型相比,MSE降低了48.6%。结果证明所提模型能够有效提高流感的预测精度。 展开更多

关键词 流感预测 蜣螂优化算法 长短期记忆网络 深度学习 时间序列

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基于RGB⁃D数据耦合误差处理的CEP⁃SLAM

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作者 李林其 常敏 +2 位作者 侯晓煜 贾彩琴 庞敏 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第5期614-627,共14页

针对使用RGB-D相机的VSLAM中RGB-D数据存在耦合误差的问题、现有特征提取方法存在的边点误提取问题及恒速运动模型跟踪稳定性差的问题,基于ORB-SLAM2框架提出了CEP-SLAM算法。算法使用恒加速运动模型来设置待跟踪帧的初始位姿;使用优化... 针对使用RGB-D相机的VSLAM中RGB-D数据存在耦合误差的问题、现有特征提取方法存在的边点误提取问题及恒速运动模型跟踪稳定性差的问题,基于ORB-SLAM2框架提出了CEP-SLAM算法。算法使用恒加速运动模型来设置待跟踪帧的初始位姿;使用优化后的位姿计算帧间视觉里程计并更新恒加速运动模型,结合RGB图与深度图的采集时间差估算位姿偏移,基于该位姿偏移构建对极几何约束,使用二分法查找特征点在深度图对应像素点的位置,对特征点深度进行调整,缓解了RGB-D数据耦合误差对VSLAM的影响;提出一种基于联合方法的关键帧边点剔除算法,通过利用特征点在深度图的邻域信息对待插入关键帧中存在的不良边点进行判断和剔除。使用本文提出的CEP-SLAM算法在TUM公共数据集上进行实验,结果表明本文算法较好地剔除了不良边点,与经典算法相比有更好的鲁棒性、跟踪稳定性和更高的定位精度。 展开更多

关键词 RGB-D相机 VSLAM 恒加速运动模型 视觉里程计 耦合误差

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悬臂式掘进机位姿测量方法研究

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作者 郑瑞东 韩燮 高波 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第6期823-831,共9页

针对复杂地质条件下煤矿巷道施工中悬臂掘进机位姿检测精度的提升难题,本文提出了一种基于激光投影与机器视觉的掘进机位姿检测算法。该算法聚焦于克服高粉尘、强震动环境下位姿测量的不稳定性,确保掘进机的精确导航与控制。测量系统集... 针对复杂地质条件下煤矿巷道施工中悬臂掘进机位姿检测精度的提升难题,本文提出了一种基于激光投影与机器视觉的掘进机位姿检测算法。该算法聚焦于克服高粉尘、强震动环境下位姿测量的不稳定性,确保掘进机的精确导航与控制。测量系统集成了激光发射装置和工业级防爆摄像机,其利用摄像机捕获激光线序列图像,然后通过图像处理技术计算掘进机的航向角,实现行进方向的即时校正。倾角传感器用于协助测量摄像机拍摄时的倾斜角度,同时运用三角测量法来准确测定掘进机的水平位移。该设计采用在掘进过程中随机抽样图像的策略,有效抑制了强震动干扰;同时,高粉尘环境反而增强了激光线亮度,提高了检测性能。通过建立模拟巷道进行了仿真测试,结果表明,该技术在水平位移测量时的航向角误差≤0.5°。通过分析科达自控公司提供的实际矿井数据,证明了算法在真实工况下的稳健性和有效性。与现行技术相比,本算法不仅保持了一定的检测精度,还简化了实施步骤,增强了采矿作业的安全性与效率。 展开更多

关键词 悬臂式掘进机 位姿检测 三角测量法 机器视觉 特征提取

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基于改进特征融合和区域生成网络的Mask R-CNN的管件分拣研究 被引量：1

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作者 韩慧妍 吴伟州 +1 位作者 王文俊 韩燮 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期840-854,共15页

针对管件分割任务中各类管件区分难度大,光线和阴影对分割精度存在干扰等问题,提出了一种改进的掩膜区域卷积神经网络(mask region-convolutional neural network,Mask R-CNN)的管件分拣算法。通过增加低层特征图以改进特征融合网络,提... 针对管件分割任务中各类管件区分难度大,光线和阴影对分割精度存在干扰等问题,提出了一种改进的掩膜区域卷积神经网络(mask region-convolutional neural network,Mask R-CNN)的管件分拣算法。通过增加低层特征图以改进特征融合网络,提高小型管件的识别率;根据管件尺寸比例改进区域生长网络的生成框,以加快模型收敛速度;增加通道和空间注意力模块,提升管件识别精度及掩膜效果。将改进后的Mask R-CNN用于四类管件的分拣任务,实验结果表明,改进后Mask R-CNN的掩膜检测平均精度均值(mean average precision, mAP)和平均召回率(mean recall, mRecall)值分别提高了1.5%和1.7%,对管件位置、类型和尺寸的判别能力更强,能够满足实际生产中机器人分拣管件的精度要求。 展开更多

关键词 管件分拣 低层特征 区域生成网络 混合注意力机制 实例分割

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基于多尺度双通道网络的人脸活体检测

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作者 任拓 况立群 +1 位作者 谢剑斌 薛红新 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期325-332,共8页

人脸活体检测在人脸识别系统的安全保护中发挥着重要作用。现有基于频率域处理人脸活体检测问题的方法是从高频信息中提取边缘和纹理信息,进而获取伪造痕迹特征,但是频域方法对光照环境和传感器采集设备变化的适应性差,鲁棒性较差。针... 人脸活体检测在人脸识别系统的安全保护中发挥着重要作用。现有基于频率域处理人脸活体检测问题的方法是从高频信息中提取边缘和纹理信息,进而获取伪造痕迹特征,但是频域方法对光照环境和传感器采集设备变化的适应性差,鲁棒性较差。针对该问题,提出了基于多尺度双通道神经网络的人脸活体检测方法,构建了频率域通道和空间域通道,分别从频率域图像和RGB图像中提取多尺度频率域特征和多尺度空间域特征,并采用注意力机制进行双通道的特征融合,增强了网络的特征提取能力。与同类方法相比,本文方法在Oulu-NPU和Siw数据集上的检测错误率最低,并且在Idiap Replay Attack数据集上的准确率可达99%以上,验证了本文所提出的多尺度双通道网络的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 人脸活体检测 频率域 多尺度 注意力机制

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