小型微型计算机系统

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李帅标,赵海燕,陈庆奎,曹健

2019, 40(12): 2481-2486.

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为企业提供精确高效的业务过程剩余执行时间预测对企业合理安排后续计划有重要意义.为了体现各个基本活动以及活动之间存在的依赖关系对整体结果的影响,本文结合朴素贝叶斯、支持向量回归与长短期记忆网络提出一种基于Stacking策略进行模型融合的业务过程剩余时间预测算法.为了验证模型,将该方法应用于2017年荷兰银行贷款申请真实数据集中.实验结果表明,我们的方法与相关的业务过程时间剩余预测方法相比具有更高的预测精度以及更好的预测效果.

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用于多机器人的BML人机交互框架设计与实现

李筱,韩冰心,曾志文,肖军浩,卢惠民,雷思清

2019, 40(12): 2487-2493.

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指挥与控制多机器人系统是一项富有挑战性的任务，面对不同特性的机器人，静态的控制命令很难完全满足控制要求.随着机器人数量的增多，机器人的动作级命令也难以同时满足指挥多机器人系统的需求.本文使用受限的自然语言来控制多机器人系统，提出了一种基于Battle Management Language(BML)的框架来指挥多机器人系统.基于该框架，可以动态地添加机器人的能力与名字到词典中，再根据词典将受控的自然语言转化为标准的BML命令来控制多机器人系统.通过这种方式，可以让机器人执行动作级的命令，例如移动、转向等；也能让机器人执行任务级的命令，例如围捕、防守等.实验结果表明，使用本文提出的交互框架，可以指挥不同类型的机器人组成的系统.

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距离和疏水模型辅助的蛋白质结构预测方法

王小奇,周晓根,胡俊,张贵军

2019, 40(12): 2494-2499.

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预测蛋白质结构对药物设计和疾病诊断有着重要的科学意义.针对蛋白质结构从头预测问题,在进化算法框架下,提出一种距离和疏水模型辅助的蛋白质结构预测方法(Distance and Hydrophobic Model-assisted Protein Structure Prediction Method,DHMA).首先根据亲疏水性构建氨基酸的回转半径来指导构象空间采样,达到提高搜索效率的目的;然后,利用距离谱构建距离分布估计模型和疏水概率模型,指导种群更新,缓解能量函数不精确带来的误差.在10个测试蛋白的预测结果表明,DHMA具有良好的搜索性能和预测精度,是一种有效的蛋白质结构预测方法.

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融合词预测的半监督老挝语词性标注研究

王兴金,周兰江,张金鹏,周枫,郭剑毅

2019, 40(12): 2500-2505.

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为有效对老挝语进行词性标注,提出一种融合词预测的半监督隐马尔科夫词性标注方法.首先,为解决未登录词标注问题,基于长短期记忆网络建立词预测模型,并改进维特比算法来将词预测模型融入隐马科夫模型中;其次,为提高隐马科夫模型标注的准确率与速度,使用规则与统计相结合的方法.制定了详细的老挝语法规则集,并将规则集与隐马科夫模型进行结合;再有,为扩展老挝语词性标注语料库规模,使用半监督学习方法,以得到正、反半监督隐马科夫模型;最后,为了解决隐马科夫模型未考虑后续词性对当前标注影响问题,使用正、反半监督隐马科夫模型进行词性标注,并优化了标注结果.实验结果证明,该方法可以有效标注老挝语词性,准确率达到92.55%.

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融合NSST和稀疏表示的PET和MRI图像融合

康家银,陆武,张文娟

2019, 40(12): 2506-2511.

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正电子发射断层（Positron Emission Tomography，PET）具有丰富的反映组织特性的颜色信息，但其空间分辨率低、结构信息缺乏；磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）的空间分辨率高、软组织结构信息强，但缺乏反映组织特性的彩色信息.通过影像融合将PET与MRI图像有效结合，从而更有利于对疾病的诊治.为此，提出了一种基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform，NSST）和稀疏表示（Sparse Representation，SR）的PET和MRI图像融合策略.首先，对PET和MRI图像分别利用NSST进行分解，得到各自的高频部分和低频部分.然后，将PET和MRI高频部分采用梯度值较大规则进行融合；对于二者的低频部分利用SR进行融合.最后，将融合后的高、低频部分进行NSST反变换，从而得到最终的融合图像.实验结果表明，所提方法在有效保持PET图像颜色信息的同时能够很好的集成MRI图像的结构信息.此外，相较于其它一些新近提出的方法，所提方法在主观视觉效果和客观定量评价两方面均取得了更好的融合效果.

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融合可拓关联函数的密度峰值聚类算法

赵燕伟,朱芬,桂方志,任设东,谢智伟,徐晨

2019, 40(12): 2512-2518.

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针对传统密度峰值聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)簇心选择不佳、非簇心点分配不准确导致的聚类效果差问题,提出一种融合可拓关联函数的密度峰值聚类算法,通过引入平均差异度衡量样本密度选取簇心;基于k邻域思想提出雏形簇概念并建立物元模式下的节域和经典域;利用可拓关联函数定量衡量未分配点相对各雏形簇的隶属程度,从而实现精准聚类.将该算法和其他几种聚类算法在人工数据集和UCI标准数据集上分别进行对比实验,实验结果表明本文算法对任意形状任意密度数据集的聚类效果更好,优于其他算法.

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基于卷积神经网络的移动对象目的地预测

江婧,张怀峰,皮德常

2019, 40(12): 2519-2525.

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移动对象目的地预测是基于位置服务的一项基本任务.常用的基于历史轨迹的目的地预测方法会引起“数据稀疏问题”,即所要查询的轨迹很难与历史轨迹完全匹配.本文提出一种新颖的方法,在实现目的地预测的同时,有效克服了数据稀疏问题.文章首先引入参数化最小描述长度策略(PMDL)对原始轨迹进行最优分段表示,削弱相似轨迹之间的差异程度,增强不相似轨迹各自的重要特征;随后,提出轨迹的像素化表示方法(PRT),将一维轨迹序列转换成二维像素图片,以获取更多空间上的细节信息;最后,从轨迹图像中截取重要特征部位输入卷积神经网络(CNN),进行特征提取和目的地预测.本文在真实轨迹数据集上进行了大量的实验,实验结果表明,与当前先进模型2.81(105km)的预测误差相比,本文提出的方法实现了1.98(105km)的预测误差,在有效解决数据稀疏问题的同时,对目的地实现了更为准确的预测.这为解决移动对象目的地预测提供了新的可能.

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修正评分的协同过滤算法

贾俊杰,余钦科

2019, 40(12): 2526-2530.

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针对传统协同过滤算法推荐效率低、矩阵稀疏、用户异常值等问题,本文提出修正评分的协同过滤算法.算法先对用户聚类提高最近邻搜索效率,降低搜索时间.与此同时为提高算法推荐精度以及避免用户异常值问题,本文结合置信度提出修正评分代替传统算法中的加权评分衡量推荐结果.经验证,修正评分的协同过滤算法提高了推荐的准确性、有效性.

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面向深度学习训练任务的自适应任务分配方法

陈伟,陈庆奎

2019, 40(12): 2531-2537.

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随着深度学习的任务训练对计算资源的需求不断提高,采用GPU集群来训练深度学习任务成为首选.但基于集群的一些深度学习框架都需要手动设置训练方法以及环境资源,这样往往不能保证训练任务的耗时最短.本文针对该问题提出一种自适应任务分配方法,可以根据不同的训练模型,自动选择最佳的分配方案.本方法首先根据Roofline模型并结合训练模型,计算出每个计算节点的理论计算时间,然后再考虑不同训练方式过程中的通信时间和其它额外开销,最后根据组合优化的原理,从而确定深度学习任务的训练方式以及所涉及的计算节点.实验表明,本方法在异构GPU集群下训练Alexnet网络,可以表现出91.6%的高准确率.

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基于多模态深度融合模型的广告点击率预估

宋永强,王红,王露潼

2019, 40(12): 2538-2544.

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互联网广告效果的研究是网络营销的研究重点，无论是品牌广告或效果广告，合适的互联网广告设计效果将直接影响网络营销商的利益与用户的体验.现阶段，广告运营商的投放策略、广告创意优化、定向人群、媒体选择都以点击率为重要条件,精准的点击率预估可以精细化权衡和保障用户、广告、平台三方利益.为了更加准确的预估点击率本文定向研究用户行为方式，选择马尔科夫链模型处理用户行为信息，利用频繁序列挖掘用户行为特点消除用户间无差异性假设，基于在线学习方法融合特征构建深度神经网络，获得特征的高阶非线性表达，建立多模态深度融合(Multimodal Depth Integration MDI)模型用于点击率预估.实验结果表明，提出的多模态深度融合模型的表示能力和鲁棒性都优于各基线模型，取得不错的预测效果.

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有向无环图拓扑的DBN多口音分类方法

肖萌萌,徐志京

2019, 40(12): 2545-2549.

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为了提高带有口音的说话人的语音识别的准确率,提出一种有向无环图深度置信网络多口音分类的方法.通过提取说话人的梅尔频率倒谱系数及其一阶、二阶差分特征,获取语音参数的静态特性和动态特性.使用主成分分析对特征参数进行降维,减少了计算复杂度.使用基于有向无环图拓扑结构的深度置信网络,不仅缩短了多口音分类的测试时间,同时能够得到较高的分类精度.使用TIMIT语音库进行实验测试,分类准确率达到87.46%,和其他多口音分类方法相比该方法明显提高了分类速度以及分类准确率.

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改进粒子群算法的移动机器人平滑路径规划

陈嘉林,魏国亮,田昕

2019, 40(12): 2550-2555.

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针对粒子群（PSO）算法在解决移动机器人平滑路径规划问题中出现的早熟现象，本文提出了一种基于种群进化状态的自适应粒子群算法（ES-PSO）.本方法在不损害PSO算法快速收敛特性的前提下，通过粒子当前位置来判定种群动态进化状态，从而合理有效地评估种群进化能力.最后，根据具体应用场景，提出粒子初始化策略和带有惩罚函数的适应值函数优化策略，并应用所提改进粒子群算法和Bezier曲线方法解决移动机器人平滑路径规划问题.实验结果表明，该算法与传统算法相比较能够快速准确地寻找到机器人的平滑最优路径.

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TCCBL:基于LTE-A系统的时序型隐信道

黄洋,刘建花,欧阳纯萍,杨威

2019, 40(12): 2556-2560.

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LTE-A技术是在LTE(长期演进)技术基础上进一步提升的移动通信标准.随着LTE-A技术的快速发展,用户群日益扩大,使其成为潜在的、发展空间巨大的隐信道媒介.在本文中,我们基于LTE-A系统提出了一种新型的时序型鲁棒隐信道TCCBL(Timing Covert Channel Based on LTE-A).TCCBL利用包数据单元(PDU)头部中的序列号(SN)来选择传输隐蔽信息的数据包,然后利用所选中数据包负载中的附加位元来传输隐蔽信息.特别地,我们利用一个预先共享的哈希函数和一个独立的变量来实现不同的信息嵌入规则,保证了我们所设计隐信道的灵活性.

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XGBoost在卫星网络协调态势预测中的应用

朱明,王春梅,高翔,王静

2019, 40(12): 2561-2565.

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针对目前卫星网路协调任务存在协调成本高、协调效率较低的问题,提出基于XGBoost(eXtreme Gradient Boosting,极端梯度提升树)的卫星网络协调态势预测方法.该方法采用XGBoost算法学习高维的卫星网络协调数据,构建卫星网络协调态势预测模型,实现卫星网络协调态势的有效预测.实验结果表明,XGBoost模型在卫星网络协调态势预测方面具有较好的优越性.

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在非授权频段下实现LTE-U与Wi-Fi网络的公平共存

方双凤,高雅玙,黑晓军

2019, 40(12): 2566-2570.

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第五代移动通信技术发展所面临的挑战之一就是如何在极其稀缺的频谱资源下,满足用户日益增长的无线网络传输需求.近年来,将长期演进技术引入非授权频段已经受到了广泛的关注.其中,非授权频段下长期演进技术如何实现与Wi-Fi的公平共存成为了该领域的热点问题.本文针对这一问题,分别考虑非授权频段下长期演进技术与Wi-Fi网络之间共存的联合公平与3GPP公平,以循环占空比为共存机制,研究如何调整占空比实现相应的公平网络接入.基于一个统一马尔科夫网络分析性能模型,本文分别推导了实现联合公平和3GPP公平的最佳占空比的显式表达式.理论分析结果表明,为了实现公平共存,随着Wi-Fi网络用户数的增加,占空比应该逐渐减小.此外,通过比较共存网络在联合公平与3GPP公平状态下的网络性能差异,发现当Wi-Fi网络用户数低于某给定阈值时,联合公平下的Wi-Fi网络吞吐量比3GPP公平下更高,而相应的共存系统吞吐量更低;当Wi-Fi网络用户数高于某给定阈值时,结论发生逆转.本文开展了深入的仿真评测实验,实验结果有效支撑了以上理论模型结果.本文研究结果可为基于循环占空比机制实现非授权频段下长期演进技术与Wi-Fi的公平共存提供协议设计指导建议.

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过往策略偏向选择机制对合作的影响研究

盛津芳,沈玉鹏,王凯,孙泽军

2019, 40(12): 2571-2577.

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在演化博弈论中,博弈个体常通过随机的方式选择邻居进行博弈,但通常情况下不同的邻居对当前个体拥有不同的吸引力,偏向选择邻居进行博弈显得更加现实.本文提出了一种基于个体记忆以及个体过往策略相似度的偏向选择机制.为此提出了偏向参数α来表示偏向选择概率和策略相似度之间的关系,同时提出了记忆区长度M表示个体的记忆能力.并研究了该偏向选择机制对合作水平的影响,结果表明当α>0且M>0,即个体偏向于选择过往策略更相似的邻居时,合作水平有非常明显的提高.而当α<0且,M<0,即个体偏向于选择过往策略差异更大的邻居时,合作水平会降低.对于给定的α,存在一个记忆区长度M使合作水平达到最大值.同时,不同的α和M对演化博弈过程也有不同的影响.

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结合关注事件的时间自动机语言包含模型检测

王婷,苏琪,陈铁明

2019, 40(12): 2578-2584.

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时间自动机是实时系统形式化建模和验证的主要手段,能够对系统各个组件能否正确交互及通信进行验证.系统模型和待验证属性都用时间自动机表示,时间自动机语言包含模型检测方法能够验证系统模型是否满足带有时间要求的属性.目前相关工作中没有完善的能够应用于实际的语言包含检测方法,因为该方法要求系统模型和验证属性具有相同的事件集合,但在实际问题中,系统模型往往包含大量事件,而属性模型一般只关注少数的事件.因此,本文改进了已有的时间自动机语言包含算法,使其在运行时只需考虑关注事件,并总结了时间自动机描述的常用属性模式,以帮助用户更好地建模.此外,本文将该方法用于一个水位控制系统的建模和验证,得出了有效结论.

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基于配对t检验的侧信道泄露评估优化研究

鹿福祥,李伟键,黄娴

2019, 40(12): 2585-2590.

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以t检验为理论基础的TVLA方法具有简单、快捷、可靠,并且不需要掌握密码算法实现细节的优点,已成为密码算法的侧信道泄露评估标准.为减少环境噪声波动的影响、提高评估效率,研究者引入了配对t检验.本文针对非特定配对t检验的侧信道泄露评估进行了研究,发现了两个问题:(1)配对功耗轨迹组间采样点相关性系数小于0时出现第I类错误;(2)可能会出现死区.针对以上问题,提出了一种非特定配对t检验的侧信道泄露评估优化方案.对AES算法的侧信道泄露评估实验表明,本文方法比传统分组t检验的评估方法减少70%功耗轨迹数量和45%的计算时间.

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复杂加权供应链网络级联抗毁性研究

赵志刚,周根贵,杜辉

2019, 40(12): 2591-2596.

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本文研究能够体现节点局部和全局特征优势的级联失效模型,它是结合节点度、节点强度、节点介数和邻居节点的度加权和,以及邻居节点强度加权和的综合负载容量模型.由于考虑了邻居节点信息对节点负载的影响,比单纯以度或以介数等衡量节点初始负载更加全面.通过调节负载容量模型中的参数,探讨了网络抗毁性的变化情况.在网络容量资源一定的情况下,当节点失效时,根据失效节点的相邻节点的实时剩余负载量进行负载重分配,可获得比单纯按相邻节点容量进行负载重分配更好的效果,避免进一步的级联失效.仿真实验验证了模型和失效节点负载重分配方法的有效性.从而提高了网络的抗毁性,以便为更好地保护网络提供了一定的研究思路.

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一种异构WSN复合型栅栏覆盖方法研究

王涌,黄留信,纪专凯,沈鹏飞,朱涛涛

2019, 40(12): 2597-2602.

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WSN栅栏主要应用于各个领域的入侵检测,然而传统的栅栏覆盖方法未充分考虑天气对栅栏功能的影响.针对该问题提出一种异构WSN复合型栅栏覆盖方法(A Heterogeneous WSN with Compounded Barrier Coverage Method,HCBC),该方法能够满足晴雨天不同天气状况下的入侵监测要求.通过在监测区域内部署两类传感器节点,首先利用普通传感器节点构建晴天适用的栅栏,然后派遣增强节点根据普通栅栏的框架完成雨天栅栏的构建,使得构建的栅栏具有较好的鲁棒性,且保证在两种栅栏的构建过程中能耗优先.仿真实验结果表明该方法构建的复合型栅栏能够在晴天和雨天场景中有效发挥入侵监测功能且平均覆盖率比传统方法提高了55.35%.

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基于自适应权重的无线传感器网络分簇路由协议

刘宏,关业欢,吕孟伟

2019, 40(12): 2603-2607.

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针对无线传感器网络分簇路由协议存在的能耗不均衡及“热区”问题,设计了基于自适应权重的无线传感器网络分簇路由协议.协议首先选择节点剩余能量、邻居节点集合以及与汇聚节点距离等做为簇头待选指标,通过这些待选指标设定指标影响度进行簇头选举;然后在节点入簇阶段选择节点和簇头的剩余能量、簇内成员节点数以及节点与簇头间距离等做为入簇指标,并设计了自适应权重系数,动态调整入簇指标的权重系数,优化入簇条件;最后簇头采用多跳传输方式完成数据的传送.仿真结果表明:协议较好地均衡了网络内节点的能耗,提高了网络生命周期.

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NLOS环境下基于粒子滤波的动态更新信道模型定位系统

张殿臣,魏国亮,田昕,朱凯群

2019, 40(12): 2608-2613.

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本文利用粒子滤波(Particle Filter,PF)融合基于信号强度指示器(Received Signal Strength Indicator,RSSI)定位系统与惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的位置信息,进行室内行人的定位.首先,针对PF的粒子贫化问题,在重采样阶段,对部分粒子添加随机量,增加粒子多样性,避免陷入局部最优,减小定位误差.然后,利用改进的粒子滤波算法融合两种定位方式获得的位置信息,迭代更新路径损耗因子,得到非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)环境下的动态更新信道模型定位系统.通过仿真和实验证明了提出的定位系统可以有效缓解NLOS的影响,提升定位性能,实现在NLOS环境下的精确定位,且定位误差在2.2m以下.

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一种改进的粒子群算法的路径规划研究

王文丰,宋勇,韩龙哲,包学才,刘天元,徐灯

2019, 40(12): 2614-2618.

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采用Graham算法对环境边界和障碍物建立凸多边形模型以简化环境模型,提高算法运行效率.基于链接图法建立海洋环境模型,再利用单源最短路径Dijkstra算法在所建立的环境模型上规划出初始路径.其次,在利用线性递减惯性权重粒子群算法进行路径规划后,采用删除冗余点的方法进行平滑优化处理以增强路径的实用性.针对线性递减惯性权重粒子群算法存在的问题,本文在该算法的基础上提出了改进方法.引入混沌理论,通过混沌序列对种群进行初始化,保证初始粒子的质量和分布的均匀性;建立多种群机制平衡种群的全局搜索能力和局部搜索能力,加快算法的收敛速度,提高解的精度.实验结果表明改进的算法具有更好的性能,特别是在复杂环境下进行船舶路径规划时,可快速完成全局路径规划,而且所得路径更优.

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面向I/O密集型应用的分离执行模型的实现与优化

颜秉辉,安虹,梁伟浩,陈俊仕

2019, 40(12): 2619-2623.

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在众多科学大数据计算应用中，I/O性能已逐渐成为制约应用程序性能的主要瓶颈.然而随着硬件设备的更新与发展，现有高性能计算系统的计算性能与I/O性能差距逐渐增大.传统的以计算为中心的执行模型旨在利用内存和CPU的性能来解决I/O瓶颈问题.本文面向I/O密集型的科学大数据应用，实现并优化了新的执行模型——分离执行模型.该模型通过分离应用的计算操作与I/O操作，对I/O操作予以统一的管理和调度，以此来解决当前HPC系统上具有挑战性的应用I/O瓶颈问题.分离执行模型在架构上增加专门负责I/O操作的中间节点；在实现上利用消息传递模型（MPI）的I/O操作接口，重新定义并划分I/O操作流程.实验表明，该模型有效减少数据在网络中的传输，加快计算过程对数据的访问，从而提升10%至20%的I/O性能.其以数据为中心的架构模型思想对我国下一代高性能超级计算机系统结构研发设计具有参考意义.

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面向概念漂移数据流的自适应增量集成分类算法

吕艳霞,刘波男,王翠荣,王聪,万聪

2019, 40(12): 2624-2630.

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利用集成模型可以应对实时数据流分类问题中的概念漂移.许多经典集成算法都是通过对数据采样,或者通过对概念漂移的检测从而进行集成模型的更新来应对数据流种产生的概念漂移问题的.如何使得模型可以及时的在当前的概念上迅速建立模型一直是在线数据流学习关注的问题.本文使用增量学习和迁移学习的思想提出了一种新的历史模型自适应概念漂移的数据流集成分类算法HAEL,在集成模型中引入注意力机制,可以始终优先关注当前的数据来构建和更新分类模型,并且提出通过利用准确率比较范围参数来调整模型对当前数据的关注程度,从而使得模型更好的应对概念漂移.通过在四种类型的概念漂移数据集上的实验表明,HAEL与传统算法相比均表现出更高的分类准确率.

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一种基于IABC-RF的ICU患者心衰死亡率预测模型

郭汉,帅仁俊,张欣,李文煜,李鑫

2019, 40(12): 2631-2636.

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每年有将近5%的重症加强护理病房(Intensive Care Unit,ICU)患者入院是与心力衰竭相关的,针对ICU监测技术、治疗设备先进以及医疗资源高度集中,但患者死亡率仍然较高这一现象,已有研究主要利用多种危重病评分系统,评估ICU患者严重程度并预测患者死亡率用以辅助治疗.随着电子病历的发展,为了获得更优的预测性能,本文将大量重症监护数据库利用起来,结合了随机森林和改进蜂群优化算法,并考虑到不同合并症会加剧心衰的死亡率,提出了一种有效的ICU患者心衰死亡率预测模型(IABC-RF),在真实ICU病患数据集进行实验,结果表明,该方法能够对ICU患者死亡率进行有效的预测,有助于医生迅速判断病情潜在的风险、降低医疗周期,最终服务患者.

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一种基于DBN-LR集成学习的异常检测模型

连超,李华,刘亚,韩家茂,阮宏玮

2019, 40(12): 2637-2643.

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目前企业所面临的运维环境往往是复杂系统的整合，因此，对多种数据源进行有效综合分析和异常检测，做到故障规避、及时止损，是企业在数字化转型道路上的关键.本文在分析云环境异常检测特点的基础上，提出了一种基于深度置信网络集成学习的异常检测模型.该模型解决了运维数据集正负样本不平衡问题，同时利用深度置信网络良好的特征提取功能，对多源时序KPI数据进行有效降维，并结合逻辑回归和受限玻尔兹曼机实现了异常检测，单个弱分类器对异常的识别率在99%以上.将多个弱分类器进行多数投票集成，提高了模型整体的泛化性，使异常检测模型的平均准确率达到了98.35%.

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一种基于知识图谱的实时系统语义约束性实现方法

刘畅,王彬,薛洁,程序,詹威威,熊新

2019, 40(12): 2644-2649.

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在基于模型驱动方法的实时系统设计过程中,由于源模型到目标模型的语义差异较大,在模型转换过程中难以保证转换前后的语义一致性.针对实时语义体系结构复杂及关系繁琐的特点,本文提出了一种基于知识图谱的实时系统语义约束性实现方法.首先提取实时系统设计过程中的知识实体及关系,构造基于知识实体的本体属性模型,并在此基础上采用图数据库技术实现了实时语义体系的知识图谱.实时语义知识图谱通过对知识实体之间属性和关系的定义,不但可以实现不同建模本体之间严格的语义约束,并且可以实现实时语义的关联、检索和推理,为实时系统模型转换过程中的语义一致性保持问题提供了一个有效的解决方案.

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用户相关反馈下的空间关键字语义查询方法

孟祥福,赵路路,张霄雁,李盼

2019, 40(12): 2650-2656.

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现有的空间关键字查询方法通常根据查询关键字在空间对象文本信息中的出现频率进行文本相关度评估，没有考虑用户对不同查询关键字的偏好程度，并且也没有考虑语义相关性.为解决上述问题，本文提出一种基于用户相关反馈的空间关键字个性化语义查询方法.该方法分为离线处理和在线处理两个阶段，在离线处理阶段，采用Gibbs算法估计空间对象文本信息的主题概率分布，进而利用LDA模型对空间数据集进行语义扩展.在线查询处理阶段，对于用户的初始查询条件，首先利用IR-tree混合索引结构从扩展后的空间数据库中获得候选查询结果；然后，用户根据个人偏好在候选集中明确标注出相关的查询结果（即相关反馈），根据用户的反馈信息，采用Rocchio算法对用户初始查询条件进行更新，使得新的查询条件更贴近用户实际需求和偏好；利用更新后的查询条件再进行检索，从而得到新的候选集，重复执行反馈过程，直到查询结果令用户满意为止.实验结果表明，本文提出的基于用户相关反馈的空间关键字语义查询方法可以有效捕获用户隐式偏好并体现语义相关性，在一定程度上提高了空间关键字查询结果的个性化程度和准确率.

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可学习的硬性渗出病变点标注方法

刘蒙蒙,郭松,高颖琪,李涛,

2019, 40(12): 2657-2661.

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眼底图像的定期筛查对许多疾病的早期诊断治疗具有重要意义，但患者数量的急剧增加对医护人员造成了巨大的压力，阅片工作占用了眼科医生大量的时间，疲劳审阅、情绪等因素都会影响医生的诊断结果.计算机辅助诊断工具的出现可以缓解医生阅片的压力，提高医生的诊断效率和准确率.视网膜辅助诊断工具的研究需要大量精细标注的眼底图像，在眼底数据集的图片数量无法满足研究需求时，本文提出了一种具有学习能力的硬性渗出病变点标注方法，使用形态学和机器学习的方法分割硬性渗出，将分割结果作为用户的预标注，用户只需简单点击校对标注结果，就能够在短时间内完成像素级的标注，大大提高了眼底图像的标注速度.

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分块Gabor结合梯度直方图的特征提取算法

林克正,张元铭,李昊天

2019, 40(12): 2662-2666.

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针对单一HOG特征提取方式会丢失图像局部特征的问题,本文提出了一种基于分块Gabor的梯度直方图特征提取算法.该方法首先将待识别的人脸图像通过Gabor特征提取方法得到图不同尺度和方向的图像Gabor特征,然后对Gabor特征按照尺度和方向两方面进行融合,之后再对融合后的Gabor特征进行分块,最后对分块后的图像特征再进行HOG特征提取,对提取到的HOG特征进行PCA降维,得到新的H-G特征.实验结果表明,该算法相较于其他传统单一的特征提取识别方法具有更高的识别精度和准确度,并且对于人脸在光照、姿态表情等干扰因素下均具有良好的有效性和鲁棒性.

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移动GPU上基于轻量级卷积神经网络的道路拥堵检测方法

全美娟,陈庆奎

2019, 40(12): 2667-2672.

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随着城市移动设备的日益普及,基于移动图形处理器(GPU)的任务处理需求也与日剧增.针对城市道路交通拥堵检测问题,提出在功耗和计算性能受限的移动GPU平台上实现基于车辆密度的道路拥堵检测方案.首先使用改进的SqueezeNet网络模型在移动GPU上训练出图像分类模型,其次利用该分类模型检测出路口各车道在各时刻的车辆密度分类状态序列,最后利用基于红绿灯信号周期的拥堵状态判断模型,结合历史分类状态时间序列和当前分类状态,综合判断各车道实时拥堵状态.基于红绿灯信号周期的拥堵状态判断模型能够减少道路因车辆等待绿灯而被误判为拥堵状态的影响,使道路拥堵误判率大幅降低.经过实验,改进的SqueezeNet网络模型对车辆密度的分类准确率维持在90%以上,同时提出的道路拥堵判断模型对各车道道路拥堵检测的准确率高于85%.该方案解决了传统道路拥堵检测安装难、成本高、实时性低的问题,对现在的智能交通监控系统具有一定的应用价值.

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卷积自编码融合网络的红外可见光图像融合

杨勇,刘家祥,黄淑英,张迎梅,吴嘉骅,李露奕

2019, 40(12): 2673-2680.

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可见光图像能够充分反映场景的细节信息，红外图像能够反映目标的热度信息，利用两者的互补信息进行融合，可以得到具有目标信息和场景细节的图像.本文提出一种基于卷积自编码融合网络的红外与可见光图像融合的方法.首先利用卷积编码网络从两类源图像中提取相应特征，产生在不同维度上包含源图像各项信息的特征图；接着对两类图像的特征图利用等权重相加的融合规则将其进行融合，得到包含两类源图像信息的特征图，然后利用卷积解码网络对其进行重建，最终得到一张包含两类源图像信息的融合图像.通过对多组红外与可见光图像进行实验，实验结果证明本文提出的方法可以得到较好的融合结果.该方法的融合结果无论从主观视觉效果还是客观定量评价，都优于一些主流的红外与可见光图像融合方法.

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多算法融合的视盘分割方法

傅迎华,王雅静,付东翔,杨振宇

2019, 40(12): 2681-2685.

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视盘准确地定位与分割是视网膜相关研究的基础，为了提高算法的自适应性，避免受不同病变的影响，本文提出了融合多种传统分割算法的视盘分割方法.首先对视网膜图像进行主成分分析得到灰度图片，再利用形态学方法去除血管.接着采用改进的霍夫圆变换的方法定位视盘，并将得到的视盘中心作为标记进行分水岭变换分割视盘得到初始曲线.最后利用CV模型将曲线演化到正确的视盘边界.本文在两个公开的眼底图像数据集（MESSIDOR，DRIONS-DB）上进行了算法验证，实验结果表明该算法对视盘的定位具有较高的准确度（ACC）：98%和100%，视盘分割的重叠率（OP）为92.0%和94.4%.与其他算法进行对比，该方法可以有效地避免病灶的干扰，具有很好的定位和分割效果.

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一种改进的基于孪生卷积神经网络的目标跟踪算法

任珈民,宫宁生,韩镇阳

2019, 40(12): 2686-2690.

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目标跟踪是计算机视觉的一个重要研究方向.为了对视频序列中单个目标进行准确定位和实时跟踪,本文采用孪生卷积神经网络解决深度神经网络模型更新不及时和训练数据不足的问题;同时在孪生卷积神经网络的特征提取子模块中加入SE-Net,先利用卷积层提取图像的空间特征信息,再利用特征通道间的相互依赖关系建模,强化有效通道特征,进一步提升网络的特征表征能力,从而提升特征提取的效果;最后通过区域推荐网络进行目标定位和边框微调.本文使用OTB2015数据集进行实验,以平均覆盖率和OPE方法作为评估标准,实验结果表明平均覆盖率为66.6%,OPE准确率图和成功率图也均显示跟踪效果优于其他算法.

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基于智能目标检测的HEVC感兴趣区域编码方法

朱威,王东洋,欧全林,郑雅羽,

2019, 40(12): 2691-2697.

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现有的感兴趣区域编码方法主要是利用运动信息等低级视觉特征检测感兴趣区域(ROI),易受图像噪声干扰、复杂场景下的检测效果不佳并且没有检测具体内容的能力.为了能够利用高级视觉特征指导视频编码,本文提出了一种基于智能目标检测的HEVC感兴趣区域编码方法.首先利用深度卷积神经网络检测用户感兴趣的目标对象,然后根据检测结果确定以编码树单元(CTU)为基本单位的ROI区域和非ROI区域,再通过分析视频图像中每个像素的方向属性,进而判别CTU是否为平坦纹理、结构化纹理和随机纹理,并生成纹理感知图,最后对非ROI区域的CTU按纹理感知权重值进行DCT频率系数分级压制,以减少非ROI区域的码率消耗,对ROI区域的CTU按纹理感知权重下调编码量化参数(QP),以保证ROI区域的图像质量,从而实现智能视频编码.实验结果表明,与HEVC参考方法相比,本文方法在定QP条件下平均降低5.67%左右的码率;在定码率条件下,ROI区域的PSNR平均提高0.61dB,并且主观图像质量明显提升.

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用于智能车的棒状像素场景表达方法研究

陈磊,黄影平,胡兴,慈文彦

2019, 40(12): 2698-2704.

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可视化

交通场景的视觉感知问题是自动驾驶领域的重点研究内容.针对自由空间的检测容易受地形条件影响的问题,提出一种新颖简单的方法来构建棒状像素(Stixel)模型,实现交通场景表达.区别于传统的棒状像素提取方法,本文方法不估算地平面模型,而是根据U视差的性质,直接将地面相关点和背景相关点从U视差空间中去除,得到的U视差图被重新投影回视差图,从而确定前景障碍物的基点和顶点.U视差空间中相关点的压缩、剔除、重投影的过程,能够消除视差偏差点带来的影响,使得距离估计更加准确.实验结果表明,提出的方法在多类场景下可以准确构建棒状像素模型,棒状像素提取精度及运行速度较传统方法有提高,而且不受地形条件和对象类别的约束.

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