目前,空管各类安全管理信息化平台积累了大量非结构化文本数据,但未得到充分利用,为了挖掘空管不正常事件中潜藏的风险,研究利用收集的四千余条空管站不正常事件数据和自构建的4836个空管领域专业术语词,提出了一个基于空管专业信息词...目前,空管各类安全管理信息化平台积累了大量非结构化文本数据,但未得到充分利用,为了挖掘空管不正常事件中潜藏的风险,研究利用收集的四千余条空管站不正常事件数据和自构建的4836个空管领域专业术语词,提出了一个基于空管专业信息词抽取的双向编码器表征法和双向长短时记忆网络的深度学习模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Bidirectional Long Short-Term Memory,BERT-BiLSTM)。该模型通过对不正常事件文本进行信息抽取,过滤其中无用信息,并将双向编码器表征法(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)模型输出的特征向量序列作为双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的输入序列,以对空管不正常事件文本风险识别任务进行对比试验。试验结果显示,在风险识别试验中,基于空管专业信息词抽取的BERT-BiLSTM模型相比于通用领域的BERT模型,风险识别准确率提升了3百分点。可以看出该模型有效提升了空管安全信息处理能力,能够有效识别空管部门日常运行中出现的不正常事件所带来的风险,同时可以为空管安全领域信息挖掘相关任务提供基础参考。展开更多
行人重识别虽已取得了显著进展,但在实际应用场景中,不同障碍物引起的遮挡问题仍然是一个亟待解决的挑战。为了从被遮挡行人中提取更有效的特征,提出了一种基于可学习掩模和位置编码(Learnable mask and position encoding, LMPE)的遮...行人重识别虽已取得了显著进展,但在实际应用场景中,不同障碍物引起的遮挡问题仍然是一个亟待解决的挑战。为了从被遮挡行人中提取更有效的特征,提出了一种基于可学习掩模和位置编码(Learnable mask and position encoding, LMPE)的遮挡行人重识别方法。首先,引入了一种可学习的双路注意力掩模生成器(Learnable dual attention mask generator, LDAMG),生成的掩模能够适应不同遮挡模式,显著提升了对被遮挡行人的识别准确性。该模块可以使网络更灵活,能更好地适应多样性的遮挡情况,有效克服了遮挡带来的困扰。同时,该网络通过掩模学习上下文信息,进一步增强了对行人所处场景的理解力。此外,为了解决Transformer位置信息损耗问题,引入了遮挡感知位置编码融合(Occlusion aware position encoding fusion, OAPEF)模块。该模块进行不同层次位置编码融合,使网络获得更强的表达能力。通过全方位整合图像位置编码,可以更准确地理解行人间的空间关系,提高模型对遮挡情况的适应能力。最后,仿真实验表明,本文提出的LMPE在Occluded-Duke和Occluded-ReID遮挡数据集以及Market-1501和DukeMTMC-ReID无遮挡数据集上都取得了较好的效果,验证了本文方法的有效性和优越性。展开更多
文摘目前,空管各类安全管理信息化平台积累了大量非结构化文本数据,但未得到充分利用,为了挖掘空管不正常事件中潜藏的风险,研究利用收集的四千余条空管站不正常事件数据和自构建的4836个空管领域专业术语词,提出了一个基于空管专业信息词抽取的双向编码器表征法和双向长短时记忆网络的深度学习模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Bidirectional Long Short-Term Memory,BERT-BiLSTM)。该模型通过对不正常事件文本进行信息抽取,过滤其中无用信息,并将双向编码器表征法(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)模型输出的特征向量序列作为双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的输入序列,以对空管不正常事件文本风险识别任务进行对比试验。试验结果显示,在风险识别试验中,基于空管专业信息词抽取的BERT-BiLSTM模型相比于通用领域的BERT模型,风险识别准确率提升了3百分点。可以看出该模型有效提升了空管安全信息处理能力,能够有效识别空管部门日常运行中出现的不正常事件所带来的风险,同时可以为空管安全领域信息挖掘相关任务提供基础参考。
