基于多尺度特征融合的人群密度检测

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基于深度学习的人群密度检测算法取得了巨大进步,但该算法在实际复杂场景中的检测准确性和鲁棒性还有很大的提升空间.复杂场景下目标尺度不一致和背景信息干扰等因素使得人群密度检测成为一项具有挑战性的任务.针对该问题,提出了一种基于多尺度特征融合的人群密度检测网络.该网络首先利用不同分辨率… …   相似文献

余梦飞  杨海波  卢鑫  贾军营 《计算机系统应用》2024,33(4):143-151

视觉显著性驱动的全景渲染图非局部降噪

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目的 传统降噪方法通常忽视人眼感知因素,对不同区域的图像块都进行同等处理。当使用传统降噪算法对全景画面滤波处理时,全景画面两极区域容易产生模糊问题,尤其是通过视口观察时,该问题更加明显。针对此问题,提出一种视觉显著性驱动的蒙特卡洛渲染生成全景图非局部均值（visual saliency driven non-local means,VSD-NLM）滤波降噪算法。方法 在VSD-NLM算法中首先使用全景图显著区域检测算法获取全景画面的显著区域;然后使用梯度幅值相似性偏差辅助的非局部均值（gradient magnitude similarity deviation assisted non-local means,GMSDA-NLM）滤波算法,降低显著区域的噪声;同时设计并行非局部均值（parallel non-local means,P-NLM）滤波算法,加快降噪处理速度,降低非显著区域噪声;最后利用改进的Canny算法提取梯度特征,同时结合各向异性扩散引导滤波来优化降噪结果。结果 采用结构相似度（structural similarity,SSIM）和FLIP作为评价指标,来对比VSDNLM算法与非局部均值滤波算法、多特征非局部均值滤波算法以及渐进式去噪算法等其他算法的性能。实验结果表明,VSD-NLM算法的降噪结果在客观评价指标上均优于对比算法,SSIM值比其他算法平均提高14.7%,FLIP值比其他算法平均降低15.2%。在视觉效果方面,VSD-NLM算法能够减轻全景画面模糊,提升视觉感知质量。本文对GMSDA-NLM和P-NLM算法的有效性进行了实验验证,相较于非局部均值滤波算法,GMSDA-NLM算法能够有效去除噪声并保持图像细节的完整性。P-NLM算法在运行速度方面相较对比算法平均提高约6倍,与串行算法生成的图像之间的SSIM值可达到0.996。结论 本文算法能够更好地用于全景图降噪,滤波效果更佳,对全景电影制作应用有重要的理论和实际意义。… …   相似文献

韩鲁光  陈纯毅  申忠业  胡小娟  于海洋 《中国图象图形学报》2024,29(4):939-952

图像去模糊研究综述

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图像模糊是指在图像捕捉或传输过程中,由于镜头或相机运动、光照条件等因素导致图像失去清晰度和细节,从而影响图像的质量和可用性。为了消除这种影响,图像去模糊技术应运而生。其目的在于通过构建计算机数学模型来衡量图像的模糊信息,从而自动预测去模糊后的清晰图像。图像去模糊算法的研究发展不仅… …   相似文献

胡张颖  周全  陈明举  崔景程  吴晓富  郑宝玉 《中国图象图形学报》2024,29(4):841-861

融合小生境机制的增强麻雀搜索算法及其应用

  

针对麻雀搜索算法SSA易陷入局部最优、算法过早收敛等问题,提出一种融合小生境的麻雀搜索算法NSSA。首先,NSSA使用一种基于发现者相似性形成自适应物种的小生境策略将麻雀种群自动划分为以发现者为中心的若干个小种群或物种,且使跟随者朝所属物种内的发现者位置移动,以保持种群的多样性。… …   相似文献

李大海  李鑫  王振东 《计算机应用研究》2024,41(4):1077-1085

基于周期图卷积与多头注意力GRU组合的交通流量预测模型

  

为了捕获交通流量数据中复杂的时空动态变化关系以及周期性变化的特征,同时避免道路突发情况引起的误差累计效应,提出一种基于周期图卷积(periodic graph convolution network, PGCN)与多头注意力门控循环单元(multi-head attention … …   相似文献

钟林岚  张安勤  田秀霞 《计算机应用研究》2024,41(4):1041-1046

基于对比学习的心电信号情绪识别方法

  

现有的机器学习和深度学习在解决基于心电信号的情绪识别问题时主要使用全监督的学习方法。这种方法的缺点在于需要大量的有标签数据和计算资源。同时,全监督方法学习到的特征表示通常只能针对特定任务,泛化性较差。针对这些问题,提出了一种基于对比学习的心电信号情绪识别方法,该方法分为预训练和微… …   相似文献

龙锦益  方景龙  刘斯为  吴汉瑞  张佳 《计算机应用研究》2024,41(4):1123-1130

基于双分支注意力U-Net网络的语音增强方法

  

针对语音增强网络对全局语音相关特征提取困难、对语音局部上下文信息的捕捉效果不佳的问题,提出了一种基于双分支注意力U-Net网络的时域语音增强方法,该方法使用U-Net编码器-解码器结构,将单通道带噪语音经过一维卷积后得到的高维时域特征作为输入。首先利用残差连接设计了基于Confo… …   相似文献

曹洁  王宸章  梁浩鹏  王乔  李晓旭 《计算机应用研究》2024,41(4)

分布式智能车载网联系统的匿名认证与密钥协商协议

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智能车载网联系统作为智慧城市建设的重要组成部分,近年来受到学术界与工业界越来越多的关注。智能车载网联系统中提升了智能车辆的行驶安全性与出行效率,但在开放的环境下数据传输容易被截取,造成敏感信息泄漏。因此需要实现匿名认证并且协商正确的会话密钥,来确保智能车载网联系统敏感信息的安全。… …   相似文献

张晓均  唐浩宇  张楠  王文琛  薛婧婷 《电子与信息学报》2024,46(4):1333-1342

基于视觉强化学习的数字芯片全局布局方法

  

在数字芯片后端设计中,全局布局需要同时兼顾线长与合法化,是一个组合优化问题。传统的退火算法或者遗传算法耗时且容易陷入局部最优,目前强化学习的解决方案也很少利用布局的整体视觉信息。为此,提出一种融合视觉信息的强化学习方法实现端到端的全局布局。在全局布局中,将电路网表信息映射为多个图… …   相似文献

徐樊丰  仝明磊 《计算机应用研究》2024,41(4):1270-1274

结合卷积神经网络与多层感知机的渐进式多阶段图像去噪算法

  

现有基于深度学习的图像去噪方法中,在网络架构层面存在单阶段网络特征表达能力不足而难以在复杂场景下重构清晰图像,以及多阶段网络内部特征连接不紧密而容易丢失原始图像细节的问题.在基础构建块层面,存在卷积层难以处理较大噪声级别下的跨层次特征,以及全连接层难以捕获图像邻域空间细节的问题.… …   相似文献

薛金强  吴秦 《计算机科学》2024,51(4):243-253

基于交替注意力机制和图卷积网络的方面级情感分析模型

  

方面级情感分析旨在预测给定文本中特定目标的情感极性.针对忽略方面词和上下文之间的句法关系和平均池化带来的注意力差异性变小的问题,提出一种基于交替注意力(AA)机制和图卷积网络(GCN)的方面级情感分析模型(AA-GCN).首先,利用双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络对上下文和方… …   相似文献

杨先凤  汤依磊  李自强 《计算机应用》2024,44(4):1058-1064

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《计算机科学技术学报》2024,39(4)

移动边缘网络中的多目标缓存优化方法

  

随着5G时代的到来,各类移动应用蓬勃发展,用户量快速增长,大量的通信流量对移动边缘网络造成了巨大的压力,缓存资源紧张的问题逐渐凸显.为此,本文提出了一种基于多目标优化算法的移动边缘网络缓存放置策略,考虑包含一个宏基站和若干小基站的边缘网络,通过分析边缘网络缓存中不同利益相关方的需… …   相似文献

吴越  薛钊煜  郭婉婉  崔志华 《小型微型计算机系统》2024,(4):894-901

RISC-V特权架构配置的硬件实现影响研究

  

RISC-V指令集的模块化设计,能够适用于从低功耗设备到高性能处理器等多个领域.RISC-V特权架构涵盖了系统中除非特权指令集以外的所有内容,包括特权指令以及运行操作系统和连接外部设备所需的附加功能.基于特权架构,分为32位和64位两类,涵盖特权等级、异常处理、物理内存保护、基于… …   相似文献

闫润  黄立波  成元虎  杨凌  兰孟桥  张京 《小型微型计算机系统》2024,(4):1018-1024

改进YOLOv5s的铁路异物入侵检测算法

  

行人、车辆等异物侵入铁路界线,严重威胁行人安全和铁路交通安全.针对传统铁路异物入侵检测方法精度低、时效性差等问题,提出改进YOLOv5s算法的铁路异物入侵检测模型SD-YOLO.本文提出SSA混合注意力机制,加强模型的局部表征能力,提高小目标识别效果;提出DW-Decoupled… …   相似文献

孟彩霞  王兆楠  石磊  高宇飞  卫琳 《小型微型计算机系统》2024,(4):879-886

Face Anti-Spoofing with Unknown Attacks:A Comprehensive Feature Extraction and Representation Perspective

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《计算机科学技术学报》2024,39(4)

Towards Effective Author Name Disambiguation by Hybrid Attention

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《计算机科学技术学报》2024,39(4)

基于3D-Ghost卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割算法3D-GA-Unet

  

脑胶质瘤是由于大脑和脊髓胶质癌变产生的、最常见的原发性颅脑肿瘤,其中恶性脑胶质瘤占比大且致死率高。利用磁共振成像（MRI）图像对脑胶质瘤定量分割和分级是目前诊治脑胶质瘤的主要方法。为提升脑胶质瘤的分割精度与速度,提出一种基于3D-Ghost卷积神经网络（CNN）的脑胶质瘤MRI图… …   相似文献

许立君  黎辉  刘祖阳  陈侃松  马为駽 《计算机应用》2024,44(4):1294-1302

基于门控膨胀卷积循环网络的单声道语音增强

  

上下文信息的使用在语音增强任务中具有重要作用。针对全局语音利用不充分的问题,提出一种用于复数频谱映射的门控膨胀卷积循环网络（GDCRN）。GDCRN包含编码器、门控时间卷积模块（GTCM）和解码器这3部分,编码器和解码器是非对称的网络结构。首先,编码器利用门控膨胀卷积模块（GDC… …   相似文献

尤昕源  王恒 《计算机应用》2024,44(4):1317-1324

基于注意力机制和全局特征优化的点云语义分割

  

在基于深度学习的三维点云语义分割算法中,为了加强提取局部特征细粒度能力和学习不同局部邻域之间的长程依赖性,提出一种基于注意力机制和全局特征优化的神经网络。首先,通过加性注意力的形式设计单通道注意力（SCA）模块和点注意力（PA）模块,前者通过自适应调节单通道中各点特征加强对局部特… …   相似文献

张鹏飞  韩李涛  冯恒健  李洪梅 《计算机应用》2024,44(4):1086-1092