基于光照感知的红外/可见光融合目标检测

  

基于红外/可见光融合的方法能够有效改善道路交通、安防监控等开放场景下的目标检测的效果。现有方法较少针对红外/可见光差异性设计特征交互机制,使得检测的精度和鲁棒性受限。因此,设计了一种基于双流结构的红外/可见光图像融合网络,充分考虑了不同模态图像间的差异,通过提取和融合不同模态图像的多层次特征信息,实现开放环境下目标的精准识别。针对可见光图像质量容易受到环境光照变化影响的问题,设计了轻量化的图像光照感知模块,通过权重分配函数动态调整红外/可见光的融合权重,提高了融合算法的适应性和准确性。同时,设计了无参数的3D注意力模块,以自动识别网络所提取特征的通道和空间重要性,并根据模态间的重要性不同分配不同的融合权重,其能够在不增加网络参数量的前提下提高网络融合的效果。此外,构建了一套近红外/可见光数据集(NRS),为开放场景的目标识别任务提供了更多源的数据。最后,在自主构建的数据集NRS和公开数据集M³FD上对模型进行了一系列测试。结果表明,所提方法检测精度分别达到93.5%,92.2%(mAP_.50),能够为开放场景中的目标精准探测识别提供支撑。… …   相似文献

程清华;鉴海防;郑帅康;郭慧敏;李越豪 《计算机科学》2025,52(2):173-182

同时透射反射可重构智能表面赋能移动边缘计算任务卸载研究

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为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足,该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先,考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束,联合设计任务卸载比例、计算资源配… …   相似文献

李斌;杨冬东 《电子与信息学报》2025,47(2):418-426

一种DeFi价格操纵攻击在线防御机制

  

价格操控攻击通过改变去中心化金融项目的数字资产存量操控资产链上价格,从而攻击其清算机制以实现不当牟利,是目前去中心化金融生态最主要的安全威胁之一. 目前主流的安全防御手段是通过预言机获取不易被操控的链下价格,但频繁将链下数据更新上链会导致预言机的维护成本高昂,因而无法满足工业界需… …   相似文献

林炼升  郑焕钦  苏申  雷凯  陈晓丰  田志宏 《计算机研究与发展》2025,62(2):443-457

面向智能网联汽车的车路协同感知技术及发展趋势

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随着感知技术的不断发展以及智能交通基础设施的完善, 智能网联汽车应用在自动驾驶领域的地位逐渐提升. 自动驾驶感知从单车智能向车路协同迈进, 近年来涌现出一批新的协同感知技术与方法. 本文旨在全面阐述面向智能网联汽车的车路协同感知技术, 并总结相关可利用数据及该方向的发展趋势. 首… …   相似文献

张新钰  卢毅果  高鑫  黄雨宁  刘华平  王云鹏  李骏 《自动化学报》2025,51(2):233-248

动态系统的实时安全性评估技术

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动态系统的实时安全性评估(Real-time safety assessment, RTSA)在防止潜在安全事故导致重大损失方面发挥着关键作用. 随着系统功能和操作环境复杂性的日益增加, 开发有效的实时安全性评估技术面临着更大的挑战. 鉴于此, 阐述动态系统实时安全性评估的概念定… …   相似文献

何潇  刘泽夷  胡嵩乔  刘畅  周东华 《自动化学报》2025,51(2):249-270

多层次图间对比增强的知识感知传播推荐算法

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传统的知识感知传播推荐算法中存在高阶特征相关度低、信息利用不平衡以及噪声引入问题. 提出一种多层次图间知识增强对比学习的知识感知传播推荐算法(MCLK-KE), 通过构建增强视图, 并利用自监督掩码重建预训练技术, 提取关键三元组的更深层信息, 有效抑制了噪声信号. 算法实现了知识与交互信号的均衡利用, 并以图间对比强化了特征表达, 捕捉到全局范围内的有效节点属性. 多任务训练通过联合训练推荐预测、对比学习和掩码重建任务, 提升模型性能. 在3个公开数据集上, MCLK-KE与最佳基线模型对比AUC指标最大提升了3.3%, F1值最高增长了5.3%.… …   相似文献

樊海玮  张朝亮  牛新阳  万青松  邓玉莲 《计算机系统应用》2025,34(2):49-60

基于上下文信息的多尺度特征融合织物疵点检测算法

  

针对纺织品疵点边缘特征弱以及极端长宽比导致检测困难的问题,提出基于YOLOv7的上下文信息多尺度特征融合织物疵点检测算法（CMFFD-YOLO）。首先,采用k均值聚类算法得到适应目标尺寸的更好锚框,并通过迁移学习引入主干权重;然后,重新设计主干网络,添加全局上下文信息（GC）模块… …   相似文献

何秋润;胡节;彭博;李天源 《计算机应用》2025,(2):640-646

面向知识推理的位置编码标题生成模型

  

义原作为最小的语义单位对于标题生成任务至关重要。尽管义原驱动的神经语言模型（SDLM）是主流模型之一,但它在处理长文本序列时编码能力有限,未充分考虑位置关系,易引入噪声知识进而影响生成标题的质量。针对上述问题,提出一种基于Transformer的生成式标题模型Tran-A-SDL… …   相似文献

王雅伦;张仰森;朱思文 《计算机应用》2025,(2):345-353

融入标签相关性先验的多视图多标签学习

  

多视图多标签学习作为一种广泛应用于图像分类、文本挖掘和生物信息学等多个领域的机器学习和数据挖掘技术,正受到研究者们的广泛关注。在此框架下,样本通常由多个视图进行表征,并且可以同时关联到多个标签。尽管已有大量方法被提出,但许多方法未能充分整合先验信息来提升学习性能,这往往导致预测性… …   相似文献

盛思柔;欧阳宵;陶红;侯臣平 《计算机科学》2025,52(2):58-66

面向小样本节点分类的图数据增强方法

  

现实中;图结构数据广泛存在;然而;在实际应用中;这些数据常面临标注数据短缺的难题。图数据的小样本学习（FSL）方法旨在以较少的标注样本实现数据的分类。尽管这些方法在小样本节点分类（FSNC）任务上获得较好的性能;但还存在以下问题:高质量的标签数据难获取;参数初始化过程泛化能力不足… …   相似文献

富坤;应世聪;郑婷婷;屈佳捷;崔静远;李建伟 《计算机应用》2025,45(2):392-402