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1. chinaXiv:201901.00001 [pdf]

基于压缩感知法对法拉第色散函数的重构

于衍川; 孙晓辉
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

观测到的偏振量与法拉第色散函数之间是傅里叶变换对,而法拉第色散函数反映 了辐射区域和辐射传播途径的磁场结构。如何通过这一关系精确重构出法拉第色散函数对于 研究银河系及河外星系磁场具有重要的作用。目前已提出了基于压缩感知的法拉第色散函数 重构方法,模拟结果要优于传统方法,然而是否具有实用性仍然未知。本文主要探究该方法 应用于实际观测频率范围时是否依然可行,并进行了大样本统计学实验。结果表明:其重构 结果受到各种因素的影响,具有很大的随机性,我们对其重构结果在峰值附近再次进行了最 小二乘拟合后,其重构出的法拉第深度更接近真实值。

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2. chinaXiv:201901.00002 [pdf]

LAMOST数据流与光谱质量控制研究

郭炎鑫 ; 罗阿理
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

郭守敬望远镜(LAMOST)每日产生海量观测数据,数据处理涉及观测计划生成、二 维和一维数据分析、参数测量、质量控制和光谱释放等诸多环节。为了更高效地获取、处理、分析数据和发布数据以及及时解决数据处理过程中出现的问题,开展了LAMOST数据流与光谱质量控制研究。首先,深入研究LAMOST系统数据流和工作流程,结合关系型数据库进行数据建模,实现基于Linux的MySQL数据库系统,将数据处理和发布各个环节有机串联并融合在一起;然后,基于该数据库系统,定义光谱质量控制模型,建立光谱质量控制系统,严格控制光谱质量和光谱产出各个环节,从而为优质的光谱资源的释放提供保障。该数据流与光谱质量控制系统可以很好的满足LAMOST数据处理和数据管理的需要,是可以扩展至同类望远镜系统进行数据处理的一种有效方案。

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3. chinaXiv:201901.00003 [pdf]

边缘计算网络中面向负载均衡的调度机制

董谦; 马宇翔; 李俊
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

在边缘计算的应用场景中,资源的部署和分配是重要问题。针对边缘计算网络中的负载均衡需求,提出一种基于集中控制的调度机制。首先决定在哪些网络节点部署边缘计算功能,再针对用户的数据和请求,在满足相关负载均衡约束的前提下通过调度尽量降低流量的平均端到端延迟。评估结果表明,边缘计算节点的数量、计算资源和网络资源的负载均衡程度均可能影响流量的平均端到端延迟。只需选择少量合适的节点作为边缘计算节点,再将计算资源和网络资源的负载均衡调配到合适程度即可有效降低平均端到端延迟。

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4. chinaXiv:201901.00004 [pdf]

一种双水平集模型分割左心室膜的方法

李林; 李军华; 邵晓宇
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对目前左心室内外膜分割方法,存在分割出的轮廓正则性差、分割心室膜模糊边缘不完全和分割效率低等问题。提出新双阱势函数和各向异性梯度矢量流(AGVF)改进水平集模型能量函数,用融合0水平集和k水平集的双水平集,同时分割左心室内外膜的方法。首先,用改进Hough变化圆检测算法,定位心室内外膜初始位置;然后利用双水平集模型同时分割内外膜。观察和对比分析实验结果,该方法能够分割出平滑的左心室内外膜轮廓;能够分割出的符合临床定义的左心室内外膜轮廓,且分割MRI图像左心室内外膜轮廓重叠率平均提高到0.9569。

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5. chinaXiv:201901.00005 [pdf]

基于深度时空卷积神经网络的人群异常行为检测和定位

胡学敏; 陈钦; 杨丽; 余进; 童秀迟
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对公共场合人群异常行为检测准确率不高和训练样本缺乏的问题,提出一种基于深度时空卷积神经网络的人群异常行为检测和定位的方法。首先针对监控视频中人群行为的特点,综合利用静态图像的空间特征和前后帧的时间特征,将二维卷积扩展到三维空间,设计面向人群异常行为检测和定位的深度时空卷积神经网络;为了定位人群异常行为,将视频分成若干子区域,获取视频的子区域时空数据样本,然后将数据样本输入设计的深度时空卷积神经网络进行训练和分类,实现人群异常行为的检测与定位。同时,为了解决深度时空卷积神经网络训练时样本数量不足的问题,设计一种迁移学习的方法,利用样本数量多的数据集预训练网络,然后在待测试的数据集中进行微调和优化网络模型。实验结果表明,该方法在UCSD和Subway公开数据集上的检测准确率分别达到了99%和93%以上。

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6. chinaXiv:201901.00006 [pdf]

基于降维Gabor特征和决策融合的高光谱图像分类

杨秀杰; 高丽
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对传统高光谱图像分类算法忽略空间特征这个问题,提出一种基于Gabor特征和决策融合的高光谱图像分类算法。首先,通过系数相关矩阵智能地对相邻和高相关光谱带进行分组; 接着,在PCA投影子空间中提取每组中的Gabor特征,以量化局部方向和尺度特征; 然后,结合保留非负矩阵分解的局部性以减少这些特征子空间的维度; 最后,对降维特征进行高斯混合模型分类,并使用对数分类池决策融合规则将分类结果合并。实验结果表明,所提算法优于传统和现有的共计8种先进的分类算法。

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7. chinaXiv:201901.00007 [pdf]

基于自适应权重的遮挡信息立体匹配算法

张雅妮; 刁勤晴; 朱凌云
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对传统局部立体匹配算法在深度不连续区域误匹配率高的问题,提出一种基于自适应权重的遮挡信息立体匹配算法。首先,采用左右一致性检测算法检测参考图像与目标图像的遮挡区域;然后利用遮挡信息,在代价聚合阶段降低遮挡区域像素点所占权重,在视差优化阶段采用扫描线传播方式选择水平方向最近点填充遮挡区域的视差;最后,根据Middlebury数据集提供的标准视差图为视差结果计算误匹配率。实验结果表明,基于自适应权重的遮挡信息匹配算法相对于自适应权重算法误匹配率降低了16%,并解决了局部立体匹配算法在深度不连续区域误匹配率高的问题,提高了算法的匹配精确性。

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8. chinaXiv:201901.00008 [pdf]

基于特征重标定生成对抗网络的图像分类算法

姜代红; 张三友; 刘其开
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对传统鉴别器的损失策略和结构难以提取到更抽象以及任务相关的鲁棒性特征,从而导致半监督图像分类表现不足,提出了基于特征重标定的生成对抗网络。为了学习到任务相关的特征,在现有半监督GAN的基础上,为鉴别器引入模型在不同状态下的无监督均方差损失正则项,对训练样本中两个分支的同一输入对应得到的不同输出进行参数惩罚,从而指导特征重标定的优化方向。此外,在鉴别器中加入压缩激活模块来优化传统鉴别器的卷积池化结构。该模块自动学习每一个特征通道的重要程度,能够提取任务相关的特征抑制任务无关的特征,实现特征的重标定功能,从而提高半监督图像分类的表现。

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9. chinaXiv:201901.00009 [pdf]

基于改进FasterRCNN的安全帽佩戴检测研究

徐守坤; 王雅如; 顾玉宛; 李宁; 庄丽华; 石林
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对已有安全帽佩戴检测算法对部分遮挡、尺寸不一和小目标存在检测难度大,准确率低的问题,提出了基于改进的Faster RCNN和多部件结合的安全帽佩戴检测方法。在原始Faster RCNN上运用多尺度训练和增加锚点数量增强网络检测不同尺寸目标的鲁棒性,并引入防止正负样本不均衡的在线困难样本挖掘策略,然后对检测出的佩戴安全帽工人和安全帽等采用多部件结合方法剔除误检目标。实验表明,相比于原始Faster RCNN,检测准确率提高了7%,对环境的适应性更强。

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10. chinaXiv:201901.00010 [pdf]

融合背景估计与U-Net的文档图像二值化算法

熊炜; 王鑫睿; 王娟; 刘敏; 曾春艳
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对低质量文档图像存在页面污渍、墨迹浸润、背景纹理等多种退化因素,提出一种融合背景估计与U型卷积神经网络(U-Net)的文档图像二值化算法。该算法首先进行图像对比度增强,然后通过形态学闭操作来估计文档图像背景,并利用全卷积网络,即U-Net对背景减除图像进行前景背景分割,最后采用全局最优阈值处理方法获得最终二值图像。实验结果表明,在2016和2017年国际文档图像二值化竞赛中本文算法的F值(F-measure,FM)、伪F值(pseudo F-measure,p-FM)、峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)、距离倒数失真度量(distance reciprocal distortion,DRD)比性能次优的经典算法最高有5.58%、2.47%、0.86dB、1.19%的性能提升。

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