课程文献中心 更多>>

关键词： 四足机器人   快速搜索随机树算法   路径规划   体积碰撞检测   局部贝塞尔曲线  

摘要： 针对四足机器人使用RRT算法进行路径规划存在地图探索能力弱、转向角度大且不连续、不满足四足机器人运动学模型的问题,提出一种结合四足机器人自身模型约束的RRT路径规划算法:考虑四足机器人自身运动学约束与自身体积,使用局部贝塞尔曲线化对转折处进行优化;利用全局自适应步长、节点自我更新、增加目标偏置,提升算法搜索效率。四足机器人的仿真实验结果表明,改进RRT算法生成的路径可行性强、运行效率高,满足四足机器人在实际工程中对路径的要求,到达目的地的时间大幅降低。

关键词： YOLOv8s   小目标检测   无人机   注意力卷积  

摘要： 针对无人机航拍图像存在目标小、目标遮挡等问题,提出一种改进YOLOv8s的目标检测算法YOLO-RC。在骨干网络结构中引入感受野空间注意力(RFA),避免卷积核参数共享,以提高模型的图像特征提取性能。改进C2f模块,引入深度分离卷积,减少模型的计算量。新增混合注意力卷积的小目标检测层,以改善对小目标检测精度。为充分考虑预测图像几何特征,使用MPDIoU损失函数优化网络。在无人机图像数据集VisDrone2019上的实验表明,所提改进算法的mAP@0.5为44.7%,较YOLOv8s提升了5.4个百分点,在新增小目标检测层的情况下,参数量降低了1.81×106。在DOTAv1.0数据集上,mAP@0.5提高了5.6个百分点。改进后的算法具有更强的鲁棒性,适用于无人机视角目标检测任务。

关键词： 机会信号导航   低轨卫星   OFDM信号   瞬时带宽估计   隐蔽定位  

摘要： 巨型低轨通信卫星星座的快速发展,为机会信号导航(navigation via signals of opportunity,NAVSOP)技术提供了大量优质的信号资源。针对现有低轨卫星NAVSOP技术无法提供持续、稳定定位服务的问题,提出一种基于低轨卫星正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号侦测的隐蔽定位算法。所提算法可以与基于卫星信标信号的NAVSOP技术互补,提供持续、稳定的位置信息。分析了多普勒效应对低轨卫星系统OFDM信号子载波和带宽的影响,在此基础上对接收端信号进行建模;基于谱图修正的OFDM信号带宽估计算法建立基于瞬时带宽的新型观测定位方程,并利用最小二乘算法得到十米量级精度的实时解。实验结果表明,与经典的多普勒定位算法相比,所提算法在低信噪比条件下具有更高的定位精度。

关键词： 帧同步   多速率   现场可编程门阵列  

摘要： 设计了一种可靠的多速率帧同步算法,给出了具体的设计方案及其在现场可编程门阵列(FPGA)上的实现方法。设计中采用了集中式插入法的帧同步实现方案,可并行处理8种不同速率进行帧同步,并进行充分的仿真测试验证。在硬件平台上进行接收灵敏度测试,测试结果表明,实现的帧同步功能在低性噪比的情况下能够实现数据的可靠传输。

关键词： 核磁共振成像(MRI)   脑肿瘤分割   特征聚合   空洞空间金字塔   混合注意力机制  

摘要： 脑肿瘤核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)分割是脑肿瘤诊断和治疗的重要环节,针对U-Net网络结构对图像特征感受野大小有所限制、上下文信息存在鸿沟导致的分割准确率较低的问题,本文提出了一种融合多尺度特征的脑肿瘤MRI分割算法。首先,设计了一种多尺度聚合模块(multi-scale aggregation module,MAM)来替换原始U-Net网络中的常规卷积层,增加网络的深度以及宽度,来捕获特征图的边界细节信息。其次,在跳跃连接中用上下文空洞空间金字塔模块(context atrous spatial pyramid,CASP)代替直接拼接操作,扩大网络的感受野,增强对不同尺度大小的病灶的提取能力。最后,在U型的底部设计了一种多层次聚合注意力模块(multi-level aggregation attention,MAA),使网络模型关注图像分割区域有效特征,排除背景噪声。将改进算法在癌症基因组图谱(脑肿瘤数据)数据库(the Cancer Genome Atlas,TCGA)上进行实验验证,其结果表明所提算法的平均交并比(mean intersection over union,mIoU)、Dice系数、敏感性、特异性、准确率等指标分别为:91.39%、92.81%、89.14%、99.95%、95.78%。

关键词： 电力系统   电力调度   遗传算法   优化   目标函数  

摘要： 为改善现有混合配电网调度方法未同时考虑碳价格波动和风电不确定性等问题,提出一种基于改进遗传算法的电力调度辅助决策模型。考虑风电不确定性和发电碳排放对风电集成系统中功率平衡的影响,建立电力调度成本和碳排放目标函数以及功率输出约束、功率平衡约束、发电机组爬坡率约束函数;应用决策空间降维、初始化种群和基因操作等策略,提高算法执行效率及模型鲁棒性;以IEEE 33节点测试馈线系统对所提电力调度模型进行了分析和验证。结果表明:当碳价格从低变化到高时,碳排放总量分别减少0.029%和0.197%,总发电成本分别增加0.003%和0.055%。模型为电力调度辅助决策发展提供了一定借鉴作用。

关键词： Exemplar Transformer   目标跟踪   特征增强   外观变化  

摘要： 近年来目标跟踪在学术研究和实际应用中具有巨大潜力,受到越来越多的关注并成为计算机视觉的热点研究方向。针对现有的目标跟踪算法在光照变化、遮挡和快速运动复杂背景条件下跟踪精度较低这一问题,提出一种结合多注意力机制的Transformer跟踪算法——TrKYS。引入多注意力模块捕捉目标在空间和通道维度中的特征,实现对目标特征上下文依赖关系的建模;通过多个不同空洞率的平行空洞卷积对特征图进行采样,以获得图像的多尺度特征,增强局部特征表达能力;构建Exemplar Transformer模块,利用模板化的空间信息和目标特征建立了外观跟踪模型。为了适应外观变化,该跟踪算法在连续帧中跟踪目标物体时会实时更新跟踪模板特征向量、运动参数和空间信息,提高跟踪定位的精度。在LaSOT、VOT2018、NFS、OTB-2015、TrackingNet和GOT-10k数据集上实验结果表明,与其他主流目标跟踪算法相比,所提算法具有更好的跟踪性能,特别是在TrackingNet上的跟踪算法(TrKYS)相对于基准跟踪算法(KYS)成功率提高了3个百分点。

关键词： 大规模凸约束非线性方程组   共轭梯度法   全局收敛性   信号恢复  

摘要： 提出一种方向重启改进的共轭梯度算法,旨在优化凸约束非线性方程组和稀疏信号恢复问题的求解过程。通过修正经典的共轭参数设计新的搜索方向,并结合投影技术与无导数线搜索技术来更新迭代点。新的搜索方向在不依赖于任何线搜索下具备充分下降性与信赖域特征,且在合理的假设下证明了新算法的全局收敛性质。数值实验结果表明,新算法在求解凸约束非线性方程组和信号恢复的应用场景中,相比同类算法具有更优的性能和更广泛的应用潜力。

关键词： 恶意流量分类   深度学习   卷积神经网络   双向门控循环单元  

摘要： 网络入侵检测是一项重要的网络安全技术,恶意流量识别分类是网络入侵检测的基础。利用端口检测技术、深度包检测技术、特征工程机器学习算法检测技术在当前网络环境下进行流量识别分类已失效或不易实施,因此文中提出了结合卷积神经网络和循环神经网络改进简化模型门控循环单元的恶意流量识别分类算法模型CNNBiGRU,运用卷积神经网络CNN提取网络流结构特征和空间特征,双向门控循环单元BiGRU提取序列特征,符合网络流兼具空间结构和序列特征的特点。在CIC-IDS2017公开数据集上进行了测试和模型优化与参数选择,实验结果表明所提算法比经典机器学习算法在分类效果上有一定的优势而且不需要特征工程,与单一神经网络算法相比也具有更好的识别效果,与融合神经网络算法在同等准确率目标衡量下又有一定的学习迭代次数优势,具有更高的学习效率。

关键词： 负责任创新   人工智能   算法歧视   责任价值   外部性治理  

摘要： 负责任创新旨在科学和技术创新过程中的社会行动者和创新者之间实现彼此负责,同时考虑创新过程中的伦理问题及创新产品的可接受性、可持续性和社会需求,其内涵分为行政定义和学术定义。算法作为人工智能核心技术之一,在推动产业经济发展与方便人类生活的同时,亦带来严重的算法歧视问题,包括算法不公、算法欺骗、信息不对称等。通过对算法歧视肇因追本溯源可知,算法歧视乃技术性、非技术性、人类对算法数据使用认识的有限性所导致的结果。算法歧视作为技术领域的治理问题,在借鉴负责任创新理念的同时需要从国家、科学共同体、公众个体层面进行算法歧视规避,并通过建立健全责任价值嵌入机制、预防性协商评估机制、知识共享机制、长效反馈机制、协同履责机制来落实治理策略,以达到对算法歧视治理的同频共振的效果。