2024年国家自然科学基金人工智能学科项目受理与资助情况

1

作者 谢国 张怀文 +6 位作者 王乐 廖清 张奥千 周志立 葛慧林 王志衡 吴国政 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第3期648-661,共14页

为便于广大科研人员及时了解国家自然科学基金“人工智能”学科方向项目的申请、受理和资助情况,对2024年的本学科项目情况进行了统计分析.首先介绍了2024年国家自然科学基金委员会的重要改革举措;其次,总结分析了本年“人工智能”学科(... 为便于广大科研人员及时了解国家自然科学基金“人工智能”学科方向项目的申请、受理和资助情况,对2024年的本学科项目情况进行了统计分析.首先介绍了2024年国家自然科学基金委员会的重要改革举措;其次,总结分析了本年“人工智能”学科(F06)研究系列项目与人才系列项目的申请与资助情况.重点梳理了在新的改革举措下该领域项目申请与资助的变化情况、年龄变化情况与依托单位分布情况;最后对“人工智能”领域优先发展方向进行了展望. 展开更多

关键词 国家自然科学基金委 人工智能 申请与资助情况 基金改革举措 基金申请建议

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具身智能:驱动新一轮科技革命和产业变革的核心力量 被引量：1

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作者 兰旭光 《人民论坛》 北大核心 2025年第9期40-44,共5页

具身智能既连接了“大脑—小脑”(感知、规划、决策算法)与“躯体”(物理载体),也将感知、运动、环境和社会等多维要素纳入统一考量,正成为驱动新一轮科技革命和产业变革的核心力量。随着高效算力设施的广泛部署、智能算法的不断迭代以... 具身智能既连接了“大脑—小脑”(感知、规划、决策算法)与“躯体”(物理载体),也将感知、运动、环境和社会等多维要素纳入统一考量,正成为驱动新一轮科技革命和产业变革的核心力量。随着高效算力设施的广泛部署、智能算法的不断迭代以及社会需求的持续增长,具身智能将在工厂车间、物流仓储、家庭服务、医疗康复、城市交通等各个领域持续落地,深刻改变人类生产生活方式,并孕育出全新产业形态和经济模式。 展开更多

关键词 具身智能 人工智能 智能机器人

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面向多模态皮肤病语料库的可变形分区注意力黑色素瘤识别方法

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作者 林玉萍 刘梦皎 +3 位作者 王明豪 张栋 许美凤 李策 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第5期92-99,共8页

针对黑色素瘤图像诊断问题,提出一种基于可变形分区注意力机制的黑色素瘤识别方法.该方法采用由粗到细的特征提取与识别策略准确区分黑色素瘤和普通痣并建立相应语义标签,在此基础上结合病例文本构建多模态皮肤病语料库.首先,为解决良... 针对黑色素瘤图像诊断问题,提出一种基于可变形分区注意力机制的黑色素瘤识别方法.该方法采用由粗到细的特征提取与识别策略准确区分黑色素瘤和普通痣并建立相应语义标签,在此基础上结合病例文本构建多模态皮肤病语料库.首先,为解决良性与恶性子类别间差异过大导致模型训练困难及识别效率低的问题,构建了一个从粗类到细类层级深入的学习架构;其次,针对病灶边缘模糊、分布不均以及特征提取难的问题,提出了一种融合注意力机制与可变形卷积的可变形分区注意力模块,通过由粗到细的特征提取策略实现了全局与局部特征的有效结合;此外,引入了联合损失函数优化模型识别精准性.实验结果表明,该算法在自建数据集上展现了高敏感性和高特异性,有效提升了病例文本和医学影像匹配构建多模态皮肤病语料库的准确性. 展开更多

关键词 医学图像处理 黑色素瘤识别 可变形卷积 注意力机制 深度学习 多模态语料库

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6061铝合金轴向超声振动辅助挤出切削性能研究

4

作者 皮云云 高崇金 苏开华 《兵器材料科学与工程》 北大核心 2025年第3期42-48,共7页

轴向超声振动辅助挤出切削(axial ultrasonic vibration-assisted extrusion machining,AUV-EM)是一种新型大塑性变形工艺,是轴向超声振动与常规挤出切削工艺(extrusion machining,EM)的结合。基于EM与AUV-EM两种加工方式,通过有限元仿... 轴向超声振动辅助挤出切削(axial ultrasonic vibration-assisted extrusion machining,AUV-EM)是一种新型大塑性变形工艺,是轴向超声振动与常规挤出切削工艺(extrusion machining,EM)的结合。基于EM与AUV-EM两种加工方式,通过有限元仿真软件Deform 2D对6061铝合金的切削过程进行模拟仿真,分析加工参数对制备6061铝合金切屑带材的影响规律,并在相同参数下进行试验验证。结果表明:超声振动改变了主刀具和限制刀具的切削轨迹、刀屑间的接触状态等,使得切削温度、切削力与常规EM不同。主刀具和限制刀具切削工件的同时,沿着轴向超声振动,使得刀屑间的润滑条件改善、摩擦因数减小,最高切削温度降低。且主刀具X方向、组合刀具X方向、Y方向的平均切削力也均降低。随着切削速度和超声振幅的增大,轴向超声振动的改善效果逐渐减弱。此研究为AUV-EM加工参数的选择,提供了参考。 展开更多

关键词 轴向超声振动 切削速度 超声振幅 切削温度 切削力

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融合IGJO与TEB算法的移动机器人路径规划

5

作者 段震 袁源 +1 位作者 李原 李胜利 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期132-136,共5页

针对当前移动机器人路径规划中存在规划效率低、动态性差的问题,提出了一种融合改进金豺优化(IGJO)算法和时间弹性带(TEB)法的路径规划方法。首先,在IGJO算法种群初始化中,引入了Tent映射逆向学习,从而增强算法的寻优能力;其次,引入柯... 针对当前移动机器人路径规划中存在规划效率低、动态性差的问题,提出了一种融合改进金豺优化(IGJO)算法和时间弹性带(TEB)法的路径规划方法。首先,在IGJO算法种群初始化中,引入了Tent映射逆向学习,从而增强算法的寻优能力;其次,引入柯西突变,对最优解进行扰动和更新,从而提升算法的寻优精度。最后,引入TEB算法作为动态规划算法,帮助移动机器人避开移动障碍,同时结合IGJO算法,提升算法的综合规划性能。仿真结果表明:在不同仿真环境中IGJO-TEB算法相较其他算法在路径距离、运行时间两方面分别减短了1.37%~2.65%和10.26%~21.77%。真实场景实验果表明:本文算法能够在各类实际场景下完成路径规划任务,较其他算法具有显著的优越性。 展开更多

关键词 金豺优化算法 时间弹性带算法 路径规划 移动机器人

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联合SG滤波和扩展典型相关性分析的脑控轮椅

6

作者 潘红光 滕冰洋 +2 位作者 于欣宇 张拓 米文毓 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第4期134-150,共17页

脑控轮椅(BCW)结合脑机接口(BCI)技术与电动轮椅,使运动障碍患者能够通过意念操控电动轮椅,从而提升生活质量。然而,现有BCW系统的有效性和实用性亟待改进。文中研究结合稳态视觉诱发电位和眼电图(EOG),实现了嵌入式异步BCW系统,以提升... 脑控轮椅(BCW)结合脑机接口(BCI)技术与电动轮椅,使运动障碍患者能够通过意念操控电动轮椅,从而提升生活质量。然而,现有BCW系统的有效性和实用性亟待改进。文中研究结合稳态视觉诱发电位和眼电图(EOG),实现了嵌入式异步BCW系统,以提升其整体性能与实用性。首先,针对EOG波峰波谷明显的特征,采用斜率阈值法实时检测眨眼事件,为BCW系统提供了启动与停止的异步控制机制。其次,提出基于小波包分解的Savitzky-Golay滤波器,对EEG信号进行平滑滤波,并通过网格搜索法优化滤波器参数,消除低频运动伪迹并保留原始信息。结合扩展典型相关性分析识别特定视觉诱发活动的频率组分,通过离线数据集构建信号模板和人工生成参考信号,综合计算信号间相关性完成解码,为BCW系统提供了准确的控制指令。最后,将所提算法集成到嵌入式设备,并通过实验验证了所提嵌入式BCW系统的有效性。在线BCW评估实验结果表明,直线测试场景下的眨眼事件检测平均准确率为83.29%,在线EEG信号平均分类准确率为82.93%,任务完成率最高可达87.5%;复杂环境测试场景下的眨眼事件检测平均准确率为83.66%,在线EEG信号平均分类准确率为81.75%,任务完成率最高可达62.50%。该研究提升了BCW整体性能和实用性,为BCW的商业化和日常使用奠定了重要基础。 展开更多

关键词 脑机接口 稳态视觉诱发电位 异步控制 嵌入式 脑控轮椅

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基于频率感知对比学习的激光成像算法

7

作者 邓鹏超 武鹏飞 +4 位作者 马豪 张珂 王伟龙 张正义 乔欣 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第4期41-47,共7页

针对战场环境下无人机、巡飞弹等武器装备对空中低小慢飞行目标及城区地面特定军事目标高质量成像的迫切需求,提出一种基于频率感知对比学习的激光成像算法。该算法通过构建基于自动编解码器的自监督学习架构,可根据频率感知模块从引导... 针对战场环境下无人机、巡飞弹等武器装备对空中低小慢飞行目标及城区地面特定军事目标高质量成像的迫切需求,提出一种基于频率感知对比学习的激光成像算法。该算法通过构建基于自动编解码器的自监督学习架构,可根据频率感知模块从引导图中有效提取出独有的目标高频信息,并采用重建损失和对比损失约束神经网络的特征表征空间,进而依靠引导图提升场景目标的重建细节。在多个基准数据集上的实验表明,与最先进的自监督方法相比,该算法可达到更好的性能。此外,该算法无需标签数据即可进行训练,有望部署于各种缺乏数据的真实场景。 展开更多

关键词 激光成像 深度超分辨率 对比学习 频率感知

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改进YOLOv5的轻量化红外交通目标检测 被引量：4

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作者 邓楷文 葛晨阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期184-192,共9页

针对如何提高在复杂场景下红外目标检测性能以及如何平衡算法的轻量化与精确度等问题,提出了一种基于YOLOv5的轻量化红外目标检测算法。该算法设计一种融合并行卷积的Ghost特征提取模块,利用结构重参化的思想,在推理时将模型简化,降低... 针对如何提高在复杂场景下红外目标检测性能以及如何平衡算法的轻量化与精确度等问题,提出了一种基于YOLOv5的轻量化红外目标检测算法。该算法设计一种融合并行卷积的Ghost特征提取模块,利用结构重参化的思想,在推理时将模型简化,降低模型的复杂度且加快推理速度;同时对网络进行剪枝,增加了小目标检测层,提高了模型对复杂场景的检测性能;在特征融合模块设计了一种混洗Ghost模块,将Ghost特征和标准卷积特征进行混洗,尽可能减少Ghost特征对网络性能的负面影响;设计了一个解耦检测头模块,将分类与检测任务进行分解,提高了网络在复杂环境下的定位检测能力。实验结果表明,与YOLOv5s相比,提出的算法mAP提高了4.7个百分点,参数量降低了42.7%,推理延时减少了8.5%,能够在检测性能和轻量化上达到理想平衡。 展开更多

关键词 红外目标检测 YOLOv5 幽灵网络 结构重参化

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基于ToF红外图像的手部轻量化检测算法设计与优化

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作者 葛晨阳 马文彪 屈渝立 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期296-300,共5页

嵌入式设备上实现快速精准的手部检测主要面临两个挑战:一是复杂的深度学习网络很难实现实时的手部检测;二是场景复杂性导致基于RGB彩色图像的手部检测算法准确率下降。与主流基于RGB图像的检测技术不同,基于ToF红外图像的轻量化手部检... 嵌入式设备上实现快速精准的手部检测主要面临两个挑战:一是复杂的深度学习网络很难实现实时的手部检测;二是场景复杂性导致基于RGB彩色图像的手部检测算法准确率下降。与主流基于RGB图像的检测技术不同,基于ToF红外图像的轻量化手部检测算法实现了红外图像中手部的精准快速检测。首先,通过自主研发设备采集了22 419张静态红外图片,构建了用于手部检测的红外数据集;其次,通过对通用目标检测算法进行轻量化改进,设计了RetinaHand轻量化手部检测网络,其中采用了MobileNetV1和ShuffleNetV2两种不同的轻量化网络作为模型骨干网络,并提出了一种融合注意力机制的特征金字塔结构Attention-FPN;最后,在红外数据集上与常规方法进行了对比实验,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 深度学习 手部检测 红外图像 嵌入式设备

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融合单目深度和 RTK 定位的电力线弧垂测量方法 被引量：2

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作者 郭嘉琪 景超 +3 位作者 李雪薇 王慧民 张兴忠 程永强 《电子测量技术》 北大核心 2024年第2期89-97,共9页

现有电力线路弧垂测量方法操作繁琐且智能化程度低,提出一种融合单目深度和RTK定位的电力线弧垂测量方法。首先,无人机拍摄电力线路关键点图像,将其输入构建的单目深度估计模型EleDep-Net生成对应深度图,该模型嵌入带状金字塔模块和边... 现有电力线路弧垂测量方法操作繁琐且智能化程度低,提出一种融合单目深度和RTK定位的电力线弧垂测量方法。首先,无人机拍摄电力线路关键点图像,将其输入构建的单目深度估计模型EleDep-Net生成对应深度图,该模型嵌入带状金字塔模块和边界融合注意力模块,使模型能精准地捕捉导线上下文语义信息;其次,引入深度矫正算法进一步修正深度图中的深度值,根据修正后的深度值得到关键点深度信息;最后,结合无人机RTK定位和关键点深度信息,在参考坐标系中生成关键点空间坐标进而拟合出导线抛物线公式,通过该公式计算出导线弧垂。在配网线路真实环境中进行测试,结果表明本方法在保证测量相对误差小于5%的前提下,作业效率明显提高,有较高的工程应用价值。 展开更多

关键词 单目深度估计 RTK定位 深度图 抛物线模型 弧垂测量

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基于周期注意力机制的中长期光伏发电功率预测 被引量：3

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作者 张研 景超 +2 位作者 王慧民 张佳 张兴忠 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期298-308,共11页

针对自注意力机制难以捕获光伏发电功率序列中潜在的周期信息的问题,提出一种基于周期注意力机制的光伏发电功率预测模型Periodformer。首先利用周期切片与嵌入模块对原始序列进行频域变换得到其潜在周期,并按照潜在周期对序列切片、堆... 针对自注意力机制难以捕获光伏发电功率序列中潜在的周期信息的问题,提出一种基于周期注意力机制的光伏发电功率预测模型Periodformer。首先利用周期切片与嵌入模块对原始序列进行频域变换得到其潜在周期,并按照潜在周期对序列切片、堆叠、得到一系列3D序列块;其次在编码阶段提出周期增强模块捕获序列子周期间和周期内的特征;最后在解码阶段提出周期交叉注意力模块对每个3D序列块分别进行预测,将各3D序列块的预测结果卷积融合得到预测结果。实验分析证明,所提模型能够很好地捕捉到周期内和周期间的潜在特征,具有较高的预测性能;在中长期光伏发电功率预测任务上相较基准模型仍能保持较好的效果。 展开更多

关键词 光伏发电 可再生能源 功率预测 神经网络 注意力机制

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面向多功能张量加速器的细粒度结构化稀疏设计

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作者 赵桦筝 庞善民 +4 位作者 赵英海 华高晖 李晨阳 段战胜 梅魁志 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期176-184,共9页

为解决模型压缩算法与多功能张量加速器(VTA)的适配性问题,通过改进经典的YOLObile分块剪枝方法,完成面向该加速器的自适应细粒度结构化稀疏设计及性能评估。针对VTA的多重循环维度展开特性,对模型的权重张量进行32×32大小的分块;... 为解决模型压缩算法与多功能张量加速器(VTA)的适配性问题,通过改进经典的YOLObile分块剪枝方法,完成面向该加速器的自适应细粒度结构化稀疏设计及性能评估。针对VTA的多重循环维度展开特性,对模型的权重张量进行32×32大小的分块;结合时间维度的自蒸馏与空间维度的教师蒸馏,进行多维度特征对齐;通过一阶段式迭代训练方式,改进原有的ADMM算法计算流程,在提升模型部署精度的同时减少训练成本;提出自适应层剪枝率模块,进行总剪枝率的自适应分配,实现端到端的自动化剪枝。实验结果表明:改进方法有效减少了约2.4%的浮点计算量,并在图像分类、目标检测等多项任务中提升了压缩模型的精度,最大增长百分比为2.6%。该方法为深度学习模型在VTA上的稀疏化部署提供了一种高效、轻量级的软件解决方案。 展开更多

关键词 神经网络轻量化 模型稀疏化 深度学习 多功能张量加速器 模型部署

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基于多任务强化学习的地形自适应模仿学习方法

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作者 余昊 梁宇宸 +1 位作者 张驰 刘跃虎 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第5期1182-1191,共10页

地形自适应能力是智能体在复杂地形条件下稳定运动的基础,而由于机器人动力学系统的复杂性,传统逆动力学方法通常难以使其具备这种能力。现有利用强化学习在解决序列决策问题上的优势训练智能体地形适应能力的单任务学习方法无法有效学... 地形自适应能力是智能体在复杂地形条件下稳定运动的基础,而由于机器人动力学系统的复杂性,传统逆动力学方法通常难以使其具备这种能力。现有利用强化学习在解决序列决策问题上的优势训练智能体地形适应能力的单任务学习方法无法有效学习各类地形中的相关性。事实上,复杂地形自适应任务可以认为是一种多任务,子任务间的关系可以用不同地形影响因素来衡量,通过子任务模型的相互学习解决数据分布信息获取不全面的问题。基于此,本文提出一种多任务强化学习方法。该方法包含1个由子任务预训练模型组成的执行层和1个基于强化学习方法、采用软约束融合执行层模型的决策层。在LeggedGym地形仿真器上的实验证明,本文方法训练的智能体运动更加稳定,在复杂地形上的摔倒次数更少,并且表现出更好的泛化性能。 展开更多

关键词 多任务学习 模仿学习 强化学习 地形影响因素 LeggedGym地形仿真器

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基于集成学习的新能源发电功率预测 被引量：2

14

作者 陈运蓬 景超 +2 位作者 白静波 马江海 马飞 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期412-421,共10页

针对现有新能源发电功率预测方法难以深入挖掘多维变量时序数据特征导致预测精度不佳的问题,提出一种基于集成学习的新能源发电功率预测方法。首先结合3种相关系数与Shapley值法筛选高相关度的相关变量;其次使用扩展因果卷积网络捕捉历... 针对现有新能源发电功率预测方法难以深入挖掘多维变量时序数据特征导致预测精度不佳的问题,提出一种基于集成学习的新能源发电功率预测方法。首先结合3种相关系数与Shapley值法筛选高相关度的相关变量;其次使用扩展因果卷积网络捕捉历史发电功率时序特征,并使用双向门控循环单元网络结合时间模式注意力提取过去和未来的相关变量特征;最后依照Stacking法对不同网络输出进行集成融合。实验表明,该方法在超短期内具有优秀的预测精度,预测结果均优于其他对比模型。 展开更多

关键词 新能源 预测 集成学习 神经网络 注意力机制

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C型料场刮板机取料速度控制方法与系统开发

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作者 吉孟扬 郭宇 +1 位作者 李曦 谢祖华 《烧结球团》 北大核心 2024年第5期80-87,116,共9页

在C型料场刮板机自动化作业过程中,取料过快经常导致刮板机跳闸故障,取料过慢会导致供料不足、效率低等问题。对此,本文提出一种基于点云模型的C型料场刮板机取料速度控制方法,并在某C型料场现场试验验证,该控制方法步骤:(1)获取料堆点... 在C型料场刮板机自动化作业过程中,取料过快经常导致刮板机跳闸故障,取料过慢会导致供料不足、效率低等问题。对此,本文提出一种基于点云模型的C型料场刮板机取料速度控制方法,并在某C型料场现场试验验证,该控制方法步骤:(1)获取料堆点云数据和形状,将其转换为高度灰阶图,并采用一种新型点云过滤算法降低其噪声、提高平滑度;(2)基于刮板机链板恒定条件建立物料流量模型,结合能量转换构建刮板机电流-速度模型,将模型结果实时写入刮板机PLC中,进而实时控制刮板机取料速度。结果表明:使用该模型,料堆点云模型的内存资源降低98.64%,点与点之间形成有效的拓扑关系,计算的复杂度降低,料堆点云模型的平滑度显著提高;刮板机作业时料流的流量波动在8.29%内,刮板机的设备故障率减少5.24%,生产效率提高9.68%。本文提出的取料速度控制方法可用于替代人工调节刮板机的取料速度,减少刮板机的作业故障,提高生产效率,有效提高设备的无人化、智能化水平,并可为各种刮板机取料速度控制与作业稳定性控制提供参考。 展开更多

关键词 C型料场 点云模型 速度控制 均匀料流 刮板机速度

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“大模型技术及应用”专栏序言

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作者 高新波 孙宏滨 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第3期501-501,共1页

生成式AI与具身智能正在成为新一轮人工智能发展的热潮,其背后的核心技术就是大模型。自2022年11月美国OpenAI公司发布聊天机器人应用程序ChatGPT以来,其强大的自然语言生成能力与广泛适用性引起了全世界范围的关注。随后,大模型在场景... 生成式AI与具身智能正在成为新一轮人工智能发展的热潮,其背后的核心技术就是大模型。自2022年11月美国OpenAI公司发布聊天机器人应用程序ChatGPT以来,其强大的自然语言生成能力与广泛适用性引起了全世界范围的关注。随后,大模型在场景分析、视频生成、常识推理、行为决策等方面也有突出表现。国内也相继发布了文心一言、ChatGLM、百川、千问等大模型产品。学术界和产业界都在探索利用大模型解决更多、更具挑战性的问题与潜在应用。2023年,美国科技公司Palantir推出的军事人工智能平台(AIP)和Scale AI公司推出的“多诺万(Donovan)”军事决策辅助系统等也对大模型军事应用进行了初步探索。 展开更多

关键词 自然语言生成 人工智能 聊天机器人 常识推理 应用程序 场景分析 决策辅助系统 OPEN

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基于点特征传递的电力设备部件激光点云补全网络

17

作者 裴佳慧 景超 +3 位作者 王慧民 李雪薇 张兴忠 程永强 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期870-877,共8页

针对电力场景下因激光雷达扫描范围有限、电力设备部件相互遮挡等因素导致电力设备部件点云缺失的问题,提出了基于点特征传递的电力设备部件激光点云补全网络PPC-Net(PowerPointcloudCompleteNet)。该网络使用多尺度特征融合编码器提取... 针对电力场景下因激光雷达扫描范围有限、电力设备部件相互遮挡等因素导致电力设备部件点云缺失的问题,提出了基于点特征传递的电力设备部件激光点云补全网络PPC-Net(PowerPointcloudCompleteNet)。该网络使用多尺度特征融合编码器提取不同尺度输入残缺点云的全局和局部特征,以避免多维度映射特征导致的电力设备部件细节特征丢失问题,并引入EdgeConv加强对点云邻域信息提取;在精细完整点云生成阶段提出DT模块整合父级点到子级点的特征传递,以保留生成点云的局部特征;设计平滑优化模块,经三级平滑采样算法输出分布均匀、表面平滑的电力设备部件完整点云。在自建电力设备部件点云数据集ELE及公开数据集PCN上实验表明,PPC-Net对残缺的电力设备部件点云有较好的补全效果,并在一般形状点云上有良好泛化性。 展开更多

关键词 图像处理 点云补全 电力设备部件 多尺度特征 点特征传递

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MRTP:时间-动作感知的多尺度时间序列实时行为识别方法 被引量：3

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作者 张坤 杨静 +3 位作者 张栋 陈跃海 李杰 杜少毅 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期22-32,共11页

针对行为识别中时空信息分布不均衡以及对长时间跨度信息表征获取难的问题,提出了一种时间-动作感知的多尺度时间序列实时行为识别方法MRTP。以RGB视频为输入,使用两个并行的感知路径在不同的时间分辨率上对视频进行空间特征与动作特征... 针对行为识别中时空信息分布不均衡以及对长时间跨度信息表征获取难的问题,提出了一种时间-动作感知的多尺度时间序列实时行为识别方法MRTP。以RGB视频为输入,使用两个并行的感知路径在不同的时间分辨率上对视频进行空间特征与动作特征提取。在空间路径中,使用基于特征差分的动作感知寻找并加强通道动作特征表征;在动作路径中,基于动作感知的权重对通道进行筛选,并加入通道注意力和时间注意力加强关键特征;在两个路径提取出特征后,对特征进行融合,融合后的特征通过激活函数映射出样本在各个类别的得分,取得分最高的类别为最终识别结果。实验结果表明:所提方法在UCF101数据集上达到了95.6%的准确率,优于未使用时间注意力的方法;在AVA2.2数据集上的平均精度达到了28%,优于未使用动作感知和时间注意力的方法。与目前主流的基于光流法的双流网络、以Slowfast为代表的3D卷积网络、Transformer等方法进行了准确率、参数量、处理速度对比,结果表明所提方法具有更良好的识别效果和鲁棒性。 展开更多

关键词 行为识别 双路径网络 特征差分 动作感知 时间注意力

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采用超复数小波生成对抗网络的活体人脸检测算法 被引量：6

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作者 李策 李兰 +2 位作者 宣树星 杨静 杜少毅 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期113-122,共10页

为了提升人脸识别系统判别图像真实性的能力,针对较难检测到未知的活体人脸攻击问题,提出了一种采用超复数小波生成对抗网络的活体人脸检测算法。采用4个不同类型的数据集,随机选择3个作为训练集,另一个作为测试集,形成训练时未知的活... 为了提升人脸识别系统判别图像真实性的能力,针对较难检测到未知的活体人脸攻击问题,提出了一种采用超复数小波生成对抗网络的活体人脸检测算法。采用4个不同类型的数据集,随机选择3个作为训练集,另一个作为测试集,形成训练时未知的活体人脸。训练集视为3个源域,输入到超复数小波生成对抗网络中,使一个特征生成器与3个判别器进行对抗,当特征生成器成功欺骗过3个判别器时,形成具有3个源域共享且区别于3个源域的特征空间,能够检测到不同于源域的人脸特征。在判别器上设置了域间和域内的三元组约束函数,以此提高判别器的性能,将超复数小波的细节子带图与卷积网络联合,学习图像多个方向的细节纹理特征,用来提升判别器鉴定活性人脸特征的能力。由于真假人脸的远程光电体积描记术和深度图都具有较大的差异,所以将其嵌入到特征空间中,增强生成特征空间检测人脸特征的泛化性能,形成通用的特征空间。在该特征空间中使用测试集进行判别分类,得到真假人脸识别结果。实验结果表明,在CASIA-FASD、Replay-Attack和NUAA数据集上,所提算法的接受者操作特性曲线下的面积分别为84.65%、86.06%、91.21%,半错误率分别为24.05%、21.05%、15.01%,均高于对比算法的结果。 展开更多

关键词 活体人脸检测 超复数小波 生成对抗网络

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切屑压缩比对超细晶纯铜组织与性能影响的研究 被引量：1

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作者 高崇金 皮云云 王鸿博 《兵器材料科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期64-69,共6页

用有限元软件对纯铜进行大应变挤出切削(LSEM)仿真,通过改变切屑压缩比得到等效应变、等效应变率、温度分布的变化规律。进行LSEM试验,借助电子背散射衍射仪和维氏硬度计对比分析了不同切屑压缩比下纯铜切屑的显微组织和表面平均硬度。... 用有限元软件对纯铜进行大应变挤出切削(LSEM)仿真,通过改变切屑压缩比得到等效应变、等效应变率、温度分布的变化规律。进行LSEM试验,借助电子背散射衍射仪和维氏硬度计对比分析了不同切屑压缩比下纯铜切屑的显微组织和表面平均硬度。结果表明:切屑压缩比为1.5~2.5时,参考点沿给定轨迹线的等效应变随切屑压缩比增大而增大,而等效应变率的变化规律正好相反。同时,切屑压缩比越大,晶粒细化效果越好,拉长晶占比减小,出现等轴晶,且切屑表面平均硬度也越大。 展开更多

关键词 大应变挤出切削(LSEM) 切屑压缩比 显微组织 电子背散射衍射(EBSD) 硬度

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