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Discrete and Topological Correspondence Theory for Modal MeetImplication Logic and Modal MeetSemilattice Logic in Filter Semantics
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作者 Fei Liang Zhiguang Zhao 《逻辑学研究》 2025年第3期25-66,共42页
In the present paper,we give a systematic study of the discrete correspondence the-ory and topological correspondence theory of modal meet-implication logic and moda1 meet-semilattice logic,in the semantics provided i... In the present paper,we give a systematic study of the discrete correspondence the-ory and topological correspondence theory of modal meet-implication logic and moda1 meet-semilattice logic,in the semantics provided in[21].The special features of the present paper include the following three points:the first one is that the semantic structure used is based on a semilattice rather than an ordinary partial order,the second one is that the propositional vari-ables are interpreted as filters rather than upsets,and the nominals,which are the“first-order counterparts of propositional variables,are interpreted as principal filters rather than principal upsets;the third one is that in topological correspondence theory,the collection of admissi-ble valuations is not closed under taking disjunction,which makes the proof of the topological Ackermann 1emma different from existing settings. 展开更多
关键词 topological correspondence theory SEMILATTICE modal meet implication logic modal meet semilattice logic discrete correspondence theory semantic structure propositional variables filter semantics
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Using ontology and rules to retrieve the semantics of disaster remote sensing data 被引量:1
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作者 DONG Yumin LI Ziyang +1 位作者 LI Xuesong LI Xiaohui 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2024年第5期1211-1218,共8页
Remote sensing data plays an important role in natural disaster management.However,with the increase of the variety and quantity of remote sensors,the problem of“knowledge barriers”arises when data users in disaster... Remote sensing data plays an important role in natural disaster management.However,with the increase of the variety and quantity of remote sensors,the problem of“knowledge barriers”arises when data users in disaster field retrieve remote sensing data.To improve this problem,this paper proposes an ontology and rule based retrieval(ORR)method to retrieve disaster remote sensing data,and this method introduces ontology technology to express earthquake disaster and remote sensing knowledge,on this basis,and realizes the task suitability reasoning of earthquake disaster remote sensing data,mining the semantic relationship between remote sensing metadata and disasters.The prototype system is built according to the ORR method,which is compared with the traditional method,using the ORR method to retrieve disaster remote sensing data can reduce the knowledge requirements of data users in the retrieval process and improve data retrieval efficiency. 展开更多
关键词 remote sensing data DISASTER ONTOLOGY semantic reasoning
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Enhancing Deep Learning Semantics:The Diffusion Sampling and Label-Driven Co-Attention Approach
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作者 ChunhuaWang Wenqian Shang +1 位作者 Tong Yi Haibin Zhu 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第5期1939-1956,共18页
The advent of self-attention mechanisms within Transformer models has significantly propelled the advancement of deep learning algorithms,yielding outstanding achievements across diverse domains.Nonetheless,self-atten... The advent of self-attention mechanisms within Transformer models has significantly propelled the advancement of deep learning algorithms,yielding outstanding achievements across diverse domains.Nonetheless,self-attention mechanisms falter when applied to datasets with intricate semantic content and extensive dependency structures.In response,this paper introduces a Diffusion Sampling and Label-Driven Co-attention Neural Network(DSLD),which adopts a diffusion sampling method to capture more comprehensive semantic information of the data.Additionally,themodel leverages the joint correlation information of labels and data to introduce the computation of text representation,correcting semantic representationbiases in thedata,andincreasing the accuracyof semantic representation.Ultimately,the model computes the corresponding classification results by synthesizing these rich data semantic representations.Experiments on seven benchmark datasets show that our proposed model achieves competitive results compared to state-of-the-art methods. 展开更多
关键词 Semantic representation sampling attention label-driven co-attention attention mechanisms
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Research on Determining the Weights of Key Influencing Factors Based on Multi-Grained Binary Semantics
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作者 Yun Li Weizhe Shu 《Journal of Electronic Research and Application》 2024年第6期157-161,共5页
To effectively address the complexity of the environment,information uncertainty,and variability among decision-makers in the event of an enterprise emergency,a multi-granularity binary semantic-based emergency decisi... To effectively address the complexity of the environment,information uncertainty,and variability among decision-makers in the event of an enterprise emergency,a multi-granularity binary semantic-based emergency decision-making method is proposed.Decision-makers use preferred multi-granularity non-uniform linguistic scales combined with binary semantics to represent the evaluation information of key influencing factors.Secondly,the weights were determined based on the proposed method.Finally,the proposed method’s effectiveness is validated using a case study of a fire incident in a chemical company. 展开更多
关键词 Multi-grained binary semantics EMERGENCY Key influencing factor
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基于全局相关语义重要性的语义压缩算法 被引量:1
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作者 李勇 刘志强 +1 位作者 田茂幸 贾松霖 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期795-803,共9页
为了改善传统压缩方法在保留深层语义信息方面的不足,提出新型语义压缩算法.将全局相关语义重要性(GCSI)作为语义重要性度量参数,综合考虑语义任务相关性和语义内在相关性指标,全面评估语义特征的重要性,实现有效的语义压缩.实验结果表... 为了改善传统压缩方法在保留深层语义信息方面的不足,提出新型语义压缩算法.将全局相关语义重要性(GCSI)作为语义重要性度量参数,综合考虑语义任务相关性和语义内在相关性指标,全面评估语义特征的重要性,实现有效的语义压缩.实验结果表明,在不同信道条件下,相比传统方法,所提算法的压缩性能提升超过30%;在低带宽和低信噪比环境中,所提算法的分类准确度提升超过10%.在相同带宽和性能要求下,相较于现有基于语义任务相关性的语义压缩方法,所提算法的噪声稳定性更好,显著降低了网络传输压力,提升了任务处理性能,有能力面对未来逐步增加的数据传输需求挑战. 展开更多
关键词 语义通信 图片分类 语义重要性 语义压缩 语义相似度
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面向遥感图像道路提取的多尺度上下文感知网络 被引量:3
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作者 李智杰 惠爱婷 +3 位作者 李昌华 董玮 张颉 介军 《光学精密工程》 北大核心 2025年第4期610-623,共14页
针对深度神经网络在遥感图像道路提取中面临的局部特征丢失和提取精度低的问题,本文基于SwinUnet网络提出了一种面向遥感图像道路提取的多尺度上下文感知网络。首先,在编码器中设计了一个具有上下文聚合模块的分支,以增强上下文信息提取... 针对深度神经网络在遥感图像道路提取中面临的局部特征丢失和提取精度低的问题,本文基于SwinUnet网络提出了一种面向遥感图像道路提取的多尺度上下文感知网络。首先,在编码器中设计了一个具有上下文聚合模块的分支,以增强上下文信息提取,并缓解因遮挡引起的语义模糊问题。其次,为了解决编解码器之间语义信息不匹配的问题并提高模型的空间信息提取能力,在跳跃连接中引入了空间特征提取模块,取代了SwinUnet中直接复制编码器特征的方法。最后,在下采样阶段设计了一个特征收缩模块,以减少编码器中信息丢失并增强网络的分割能力。在Massachusetts道路数据集上进行测试结果显示,该方法在F1,IoU,Pr和Re指标上分别达到了80.91%,69.40%,78.03%和65.20%。与主流方法UNet和SwinUnet相比,IoU分别提高了4.45%和2.72%,证明了所提算法通过全局建模、上下文增强和信息匹配优化,有效提升了遥感图像道路提取的精度和性能。 展开更多
关键词 遥感图像 道路提取 语义分割 SwinUnet
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智能超表面赋能语义通信系统研究综述 被引量:3
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作者 朱政宇 梁馨月 +5 位作者 孙钢灿 牛凯 楚征 杨照辉 杨光睿 郑谷寒 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第2期287-295,共9页
智能超表面(RIS)以其卓越的成本效益、低能耗及独特的可编程性,在调控无线环境方面展现出显著优势,已成为6G通信技术的关键组成部分。语义通信(SemCom)突破香农极限,同时确保关键信息的精确传递,同样被视为6G的核心技术之一。该文首先... 智能超表面(RIS)以其卓越的成本效益、低能耗及独特的可编程性,在调控无线环境方面展现出显著优势,已成为6G通信技术的关键组成部分。语义通信(SemCom)突破香农极限,同时确保关键信息的精确传递,同样被视为6G的核心技术之一。该文首先回顾了语义通信的发展历程,阐述其从理论走向实践的过程,并分析了RIS在提高通信性能方面的突出优势。接着,提出RIS赋能语义通信系统模型,展示了RIS在提升通信质量方面的显著效果。最后,对RIS赋能语义通信系统的未来发展趋势进行展望,其将迈向智能化、个性化信息传递新阶段,为6G通信技术发展奠定坚实基础,并有望成为6G核心关键技术,引导通信革命。 展开更多
关键词 智能超表面 语义通信 无线通信 第六代移动通信
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面向工业互联网的语义编码传输方法及应用 被引量:1
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作者 牛凯 鲁延鹏 董超 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 CAS 北大核心 2025年第1期51-60,共10页
通过将语义通信技术引入工业网络,构建了一个面向工业互联网的语义编码传输系统。系统中设计了语义编解码器以提取信源中的语义信息,相对于传统通信系统,基于语义信息的通信有更高的信息压缩效率与更高的符号差错容忍能力。同时引入信... 通过将语义通信技术引入工业网络,构建了一个面向工业互联网的语义编码传输系统。系统中设计了语义编解码器以提取信源中的语义信息,相对于传统通信系统,基于语义信息的通信有更高的信息压缩效率与更高的符号差错容忍能力。同时引入信源信道联合编解码器,以信源信道联合编码的方式将语义信息转化为信道符号传输,进一步提升系统对工业网络通信资源的利用效率。所有编解码器均构建在深度神经网络架构Transformer上,确保了编解码器对语义信息的理解能力及系统的泛化能力。在工业药品生产场景中,对该系统进行测试,结果显示:相较于传统通信方案,该语义编码传输系统在图像重建质量和传输处理速度方面均有显著提升。且系统对下游任务的性能影响极小,保证了工业生产中如缺陷检测等关键任务的准确性。 展开更多
关键词 工业互联网 数据压缩与传输 语义通信 深度学习
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激光三维点云在岩性语义分割中的应用综述 被引量:2
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作者 邵燕林 刘浪 +4 位作者 曾齐红 胡忠贵 魏薇 邓帆 王庆 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第4期1313-1324,共12页
激光三维扫描技术可快速获取扫描目标表面的点云数据,包括用于描述目标几何特征的空间点坐标和刻画目标材质反射率信息的激光反射强度。将激光三维点云的自动语义分割技术应用于地质勘探研究中,能为区域地质特征描绘奠定基础。为了展示... 激光三维扫描技术可快速获取扫描目标表面的点云数据,包括用于描述目标几何特征的空间点坐标和刻画目标材质反射率信息的激光反射强度。将激光三维点云的自动语义分割技术应用于地质勘探研究中,能为区域地质特征描绘奠定基础。为了展示激光三维扫描技术在地质场景大规模语义分割领域的最新进展,首先对摄影测量和激光雷达两种三维点云获取方式进行了比较,得到激光雷达在精度、泛用性、不易受光照条件影响等方面具有优势。通过阐述岩性语义分割的原理,将近年来基于几何特征或强度特征的岩性点云分割方法进行了全面的归纳和总结;介绍了常用大规模点云数据集和评价指标,并比较不同算法分割性能;最后总结了现有方法的局限性,并指出岩性语义分割任务未来研究方向进行展望。 展开更多
关键词 三维激光雷达 数字模型 点云语义分割 岩性分类
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基于改进YOLOv8的无人机红外目标检测算法 被引量:2
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作者 张瑞芳 刘占占 +1 位作者 程小辉 赵虹 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期46-54,共9页
针对无人机航拍红外图像中因为噪声干扰、光照波动和复杂背景带来的目标检测困难的问题,提出了一种基于YOLOv8的无人机红外目标检测算法SDE-YOLOv8。首先,引入了YOLOv10中的SCDown模块让每个尺度最大化地保留上下文的语义信息;其次,引... 针对无人机航拍红外图像中因为噪声干扰、光照波动和复杂背景带来的目标检测困难的问题,提出了一种基于YOLOv8的无人机红外目标检测算法SDE-YOLOv8。首先,引入了YOLOv10中的SCDown模块让每个尺度最大化地保留上下文的语义信息;其次,引入动态上采样器DySample来提升模型对于图像细节的敏感度;同时引入三重注意力机制改进C2f,来强化模型对空间和通道维度之间关系的理解和复杂数据的处理能力;最后,设计了轻量级解耦头Efficient_Head模块,确保了检测精度的同时大幅度减少了模型参数。实验结果表明,改进后的算法mAP50达到83.7%,较YOLOv8n提高了4.2%,精确率提升了1.2%,召回率提升了3.8%,浮点运算次数下降了2.5%,FPS达到了323.17 fps的检测速度,充分说明改进算法整体性能优于其他主流算法,能更好的完成无人机红外目标检测任务。 展开更多
关键词 红外目标检测 YOLOv8 注意力机制 语义信息 无人机
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句法扩展与语义演变琐议 被引量:1
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作者 李小军 《古汉语研究》 北大核心 2025年第2期18-31,126,共15页
句法扩展与单纯的使用范围扩大之间的区别在于词汇项语义特征是否出现变化。句法扩展与语法化及语义演变的关系大致存在三种情况:1)句法扩展本身就是语义演变的一种句法表现;2)语义驱动的演变,句法扩展到一定阶段会诱发词汇项的重新分析... 句法扩展与单纯的使用范围扩大之间的区别在于词汇项语义特征是否出现变化。句法扩展与语法化及语义演变的关系大致存在三种情况:1)句法扩展本身就是语义演变的一种句法表现;2)语义驱动的演变,句法扩展到一定阶段会诱发词汇项的重新分析,重新分析后的句法进一步变化又存在两种情况,一是单纯的使用范围扩大,二是句法扩展;3)句法驱动的演变,重新分析前不一定存在句法扩展,重新分析后的句法进一步变化与语义驱动的演变一样存在单纯的使用范围扩大和句法扩展两种情况。 展开更多
关键词 句法扩展 语义特征 语义演变
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语义三角理论视域下的土木工程专业术语探析 被引量:1
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作者 王艺霖 夏风敏 +1 位作者 刘巧玲 杨大彬 《中国科技术语》 2025年第1期64-68,共5页
为加深对土木工程专业术语的理解、促进专业知识学习,引入语义三角理论对土木工程专业术语进行了深层次的探析,构建了学习、掌握与发展土木工程专业术语的新路径。具体要点包括:语义三角形中的“外界物体/实物”对于土木工程专业可扩充... 为加深对土木工程专业术语的理解、促进专业知识学习,引入语义三角理论对土木工程专业术语进行了深层次的探析,构建了学习、掌握与发展土木工程专业术语的新路径。具体要点包括:语义三角形中的“外界物体/实物”对于土木工程专业可扩充为广义“所指”、增加考虑隐蔽型效应与假定;“语言/符号”和“概念/词义”的关系有助于更好地理解“义同形不同”术语;“语言/符号”与“物体/实物/效应/假定”的关系有助于推动专业术语的发展与改进,同时促进新术语的不断产生。 展开更多
关键词 语义三角 土木工程 实物 概念
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复杂越野场景无人履带平台3D语义占据预测方法 被引量:1
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作者 陈慧岩 司璐璐 +1 位作者 王旭睿 王文硕 《北京理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期1-10,共10页
为了理解和处理复杂越野场景中环境要素形状不规则、地形多变及路面属性复杂等问题,提出了一种基于多模态融合感知的3D语义占据预测方法.首先,基于图像和激光雷达融合网络获取初始3D语义标签;然后,对越野场景稀疏点云采用贝叶斯稠密化... 为了理解和处理复杂越野场景中环境要素形状不规则、地形多变及路面属性复杂等问题,提出了一种基于多模态融合感知的3D语义占据预测方法.首先,基于图像和激光雷达融合网络获取初始3D语义标签;然后,对越野场景稀疏点云采用贝叶斯稠密化算法补全3D语义占据标签;最后,生成包含复杂环境要素大小、位置和语义信息的3D语义占据栅格地图.试验结果表明,该方法能够有效地提取和表示复杂越野环境中的3D信息,为复杂越野环境下无人履带平台的路径规划提供了更加准确和丰富的先验信息. 展开更多
关键词 无人履带平台 多模态融合 3D语义占据预测
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ComAI:通信与智能深度融合新范式 被引量:1
14
作者 张平 马楠 +2 位作者 许晓东 董辰 秦晓琦 《无线电工程》 2025年第7期1367-1377,共11页
通信与智能融合(Communication and Artificial Intelligence,ComAI)作为通信与智能深度融合的新范式,正成为突破传统通信瓶颈、重构网络生态的核心引擎。系统探讨了ComAI的战略定位、理论框架与关键技术,提出以语义信息论为基础的新型... 通信与智能融合(Communication and Artificial Intelligence,ComAI)作为通信与智能深度融合的新范式,正成为突破传统通信瓶颈、重构网络生态的核心引擎。系统探讨了ComAI的战略定位、理论框架与关键技术,提出以语义信息论为基础的新型通信范式,通过语义熵、语义互信息等理论创新突破香农极限,构建了语义基(Semantic base,Seb)物理模型、语义知识库(Semantic Knowledge Base,SKB)、模分多址(Model Division Multiple Access,MDMA)等技术体系。ComAI通过内生智能、语义驱动和多维融合特征,赋能6G典型场景,实现通信效率、网络智能化和多智能体协同的飞跃。尽管面临理论度量、产业协同、信息安全等挑战,ComAI仍将推动通信系统从“连接万物”迈向“赋能万物”,为未来通信系统的发展提供关键路径。 展开更多
关键词 无线通信 AI 语义信息论 语义通信 通信与智能融合 6G
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基于大语言模型的气象数据语义智能识别算法研究 被引量:1
15
作者 酆薇 肖文名 +2 位作者 田征 梁中军 姜滨 《信息网络安全》 北大核心 2025年第7期1163-1171,共9页
气象数据作为典型的时空大数据,在赋能经济社会发展的同时面临严峻的数据安全挑战。针对当前气象数据安全监测中存在的语义理解不足、数据特征识别准确率低和泛化能力差等问题,文章提出一种基于大语言模型的气象数据语义智能识别算法。... 气象数据作为典型的时空大数据,在赋能经济社会发展的同时面临严峻的数据安全挑战。针对当前气象数据安全监测中存在的语义理解不足、数据特征识别准确率低和泛化能力差等问题,文章提出一种基于大语言模型的气象数据语义智能识别算法。该算法通过构建高质量的训练数据集和领域知识库,融合检索增强生成(RAG)与低秩适应(LoRA)轻量化模型技术,应用思维链(CoT)进行微调,选择近端策略优化(PPO)算法作为强化学习算法,持续优化气象数据识别大模型的识别性能。实验结果表明,文章所提算法能有效提高气象数据特征识别的准确率。 展开更多
关键词 大语言模型 数据安全 语义智能识别 RAG COT
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基于交叉融合自注意力的点云语义分割 被引量:1
16
作者 舒军 王帅 +1 位作者 杨莉 陈宇 《中南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2025年第1期96-106,共11页
针对目前点云语义分割算法通常采用简单的串联三维原始坐标信息方式建模几何信息,导致建模不完整问题.提出了交叉融合自注意力网络,在该网络的编码层中设计了交叉融合自注意力机制模块,通过交互学习坐标和特征信息,提高局部细粒度特征... 针对目前点云语义分割算法通常采用简单的串联三维原始坐标信息方式建模几何信息,导致建模不完整问题.提出了交叉融合自注意力网络,在该网络的编码层中设计了交叉融合自注意力机制模块,通过交互学习坐标和特征信息,提高局部细粒度特征描述能力,使得几何信息建模更加完整.同时为了更好地结合浅层与高层特征,提出了一种层级特征融合模块,通过自适应地连接网络不同层,实现不同层的特征整合.在S3DIS、Semantic3D和SemanticKITTI数据集上实验表明:该算法优于RandLA-Net等先进算法. 展开更多
关键词 点云 语义分割 交叉融合自注意力 层级特征融合
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特征级语义感知引导的多模态图像融合算法 被引量:1
17
作者 张梅 金叶 +1 位作者 朱金辉 贺霖 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2909-2918,共10页
在自动驾驶领域,红外和可见光的融合图像因其能够提供显著目标和丰富的纹理细节而备受关注。然而现有的大部分融合算法单方面关注融合图像的视觉质量和评价指标,而忽略了高级视觉任务的需求。另外,虽然一些融合方法尝试结合高级视觉任务... 在自动驾驶领域,红外和可见光的融合图像因其能够提供显著目标和丰富的纹理细节而备受关注。然而现有的大部分融合算法单方面关注融合图像的视觉质量和评价指标,而忽略了高级视觉任务的需求。另外,虽然一些融合方法尝试结合高级视觉任务,但是其效果受限于语义先验和融合任务之间的交互不足且没有考虑到不同特征差异性的影响。因此,该文提出了特征级语义感知引导的多模态图像融合算法,使语义先验知识与融合任务进行充分交互,提高融合结果在后续的分割任务中的性能。对于语义特征和融合图像特征两者的差异性,提出了双特征交互模块,以实现不同特征的充分交互和选择。对于红外和可见光两种不同模态特征的差异性,提出了多源空间注意力融合模块,以实现不同模态信息的有效集成和互补。该文在3个公共数据集上进行了实验,结果表明该方法的融合结果优于其他方法且泛化能力较好,而且在各种融合算法联合分割任务的性能比较实验中也表明了该方法在分割任务中的优越性。 展开更多
关键词 图像融合 联合分割任务 语义感知 特征级引导
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基于证据增强和局部语义交互的多模态虚假新闻检测 被引量:2
18
作者 钟将 高晋鹏 +1 位作者 黄敬旺 杨钰铭 《计算机学报》 北大核心 2025年第3期556-571,共16页
多模态虚假新闻检测的目标是判断新闻中图像和文本内容的真实性。现有虚假新闻检测方法主要存在以下两种问题:(1)现有方法通常从整体语义角度融合图文特征,忽略了图文局部语义之间的联系,导致模型不能有效捕捉图文局部语义差异性;(2)新... 多模态虚假新闻检测的目标是判断新闻中图像和文本内容的真实性。现有虚假新闻检测方法主要存在以下两种问题:(1)现有方法通常从整体语义角度融合图文特征,忽略了图文局部语义之间的联系,导致模型不能有效捕捉图文局部语义差异性;(2)新闻的真实性往往基于可靠的证据和事实,现有方法仅依赖新闻本身的图像和文本难以判断其真假。鉴于此,本研究提出了一种基于证据增强和局部语义交互的多模态虚假新闻检测模型。针对新闻缺乏事实依据的问题,该模型引入证据文本并设计了一种证据增强方法,该方法通过证据文本筛选网络,剔除证据文本中的冗余信息,并利用自注意力模块实现新闻文本的证据增强。同时,为了增强图像语义信息,该模型先从图像块中提取局部特征,再通过双向GRU图像语义增强网络,捕获图像序列特征的上下文关系,并利用自注意力模块将图像中嵌入的文字作为新闻背景信息融入图像特征。最后,针对局部语义信息交互问题,该模型使用交叉注意力模块,学习证据增强后的文本特征和语义增强后的图像特征之间的互补信息,增强细粒度的局部语义交互,实现多模态虚假新闻的精确检测。在Weibo数据集与MR2中英文数据集上的实验结果表明,本文提出的模型性能优于基线方法,在各数据集的准确率上分别提高了0.8%、2.4%、4.9%。此外,在IKCEST第五届“一带一路”国际大数据竞赛中,使用该模型指定的方案从全球3809个方案中取得第一的成绩,证实了该方案的有效性。 展开更多
关键词 多模态虚假新闻检测 证据增强 局部语义交互 证据文本筛选 图像语义增强
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基于要素信息补全的自动驾驶复杂场景语义理解 被引量:1
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作者 赵树恩 袁亮 赵东宇 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第4期295-305,共11页
针对自动驾驶复杂交通场景精准感知与理解过程中路侧设施及交通参与者二维视觉图像几何特征信息不全、场景语义信息缺乏等问题,构建一种基于要素信息补全的自动驾驶复杂场景语义理解模型。首先,运用稠密连接网络(DenseNet)提取视觉图像... 针对自动驾驶复杂交通场景精准感知与理解过程中路侧设施及交通参与者二维视觉图像几何特征信息不全、场景语义信息缺乏等问题,构建一种基于要素信息补全的自动驾驶复杂场景语义理解模型。首先,运用稠密连接网络(DenseNet)提取视觉图像多尺度二维特征,通过特征视线投影模块(FLoSP)将体素逆向映射至三维空间,采用维度分解残差(DDR)模块构建3D UNet,提取场景目标三维特征,实现单帧视觉图像二维特征向三维特征的转换,再在3D UNet编码器与解码器之间引入三维上下文先验层(3D CRP),并通过空洞空间金字塔池化(ASPP)与Softmax层输出场景语义补全结果,以增强语义补全模型的空间语义理解能力。同时,运用图像描述生成技术,构建基于改进VGG-16编码器和长短时记忆网络(LSTM)解码器的上下文语义嵌入场景理解语言描述模型,其中改进VGG-16编码器将不同尺度的交通场景特征进行融合与拼接,并通过投影矩阵输入到LSTM解码器,建立场景目标图像与谓词关系的语义表示,进而自动生成目标检测结果及自动驾驶决策规划建议自然语言描述。最后,运用Semantic KITTI数据集及实车实验,对所提出的复杂场景语义理解算法进行验证。结果表明,该算法相较于JS3C-Net算法平均交并比(mIoU)相对提升了11.27%,通过语义补全实现了自动驾驶复杂场景的准确感知与语义理解,为自动驾驶决策规划提供可靠依据。 展开更多
关键词 自动驾驶 场景语义补全 图像描述 场景语义理解
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基于改进DeepLabv3+的马铃薯幼苗与杂草识别方法 被引量:2
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作者 祝诗平 林曦 +2 位作者 冯川 周杰 李博鑫 《农业工程学报》 北大核心 2025年第10期147-156,共10页
针对自然环境下农作物与杂草相互交织,杂草种类繁多,难以准确识别等问题,该研究以马铃薯幼苗及其伴生杂草为研究对象,提出了一种改进DeepLabv3+模型的杂草识别方法。首先以DeepLabv3+语义分割模型为基准,将其主干网络替换为MobileNetV2... 针对自然环境下农作物与杂草相互交织,杂草种类繁多,难以准确识别等问题,该研究以马铃薯幼苗及其伴生杂草为研究对象,提出了一种改进DeepLabv3+模型的杂草识别方法。首先以DeepLabv3+语义分割模型为基准,将其主干网络替换为MobileNetV2,构成轻量化DeepLabv3+模型,随后为了提升模型的非线性能力,提出了一种基于注意力机制的激活函数(attention activate function,AAF),并将其融入到AAF-Conv卷积里,取代轻量化DeepLabv3+语义分割模型中主干网络MobileNetV2的第一个3×3Conv,建立AAF-DeepLabv3+模型。使用AAF-DeepLabv3+模型获取马铃薯幼苗的形态边界,采用图像学的方法识别图像中杂草区域。在轻量化DeepLabv3+模型基础上,AAF激活函数与常见激活函数进行对比试验,平均交并比(mean intersection over Union,mIoU)分别比ReLU6、SiLU、CeLU提升了1.58、1.31、1.99个百分点,平均像素识别准确率(mean pixel accuracy,mPA)分别提升了1.47、0.6、1.26个百分点,表现出良好的性能。AAF-DeepLabv3+模型在消融试验和与其他常见语义分割模型对比中,表现出了显著的性能优势,mIoU和m PA分别为90.82%和95.56%,比原始DeepLabv3+模型提升了1.07和1.15个百分点,帧率为69.21帧/s,比原始模型提高了30.77帧/s,模型大小为22.56 MB,比原始模型降低了185.96 MB。结果表明在同一试验环境下,该模型整体性能优于UNet、PSPNet、HrNet、DeepLabv3、FCN等主流的语义分割网络模型。该杂草识别方法不仅降低了前期图片标注工作量,还有效地解决了杂草与农作物目标交叠且杂草种类繁多带来的识别难题,为移动端设备进行农田杂草识别及研制智能化除草装置提供了技术参考。 展开更多
关键词 马铃薯幼苗 杂草识别 语义分割 激活函数 AAF-DeepLabv3+
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