分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-06-06 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 调头任务是自动驾驶研究的内容之一,大多数在城市规范道路下的方案无法在非规范道路上实施。针对这一问题文中建立了一种车辆掉头动力学模型,并设计了一种多尺度卷积神经网络提取特征图作为智能体的输入。另外文中还针对调头任务中的稀疏奖励问题,结合分层强化学习和近端策略优化算法提出了分层近端策略优化算法,在简单和复杂场景的实验中,该算法相比于其他算法能够更快的学习到策略,并且具有更高的掉头成功率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-04-07 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对维度学习策略(Dimensional learning strategy,DLS)中存在的“过度开发”问题,提出了一种综合维度学习的多群协作粒子群优化算法(CDL-MCPSO),为提高种群搜索效率,算法采用基于主从范式的集群结构,将种群划分为一个主群和四个从群,主群执行综合学习策略在搜索空间进行大范围探索,从群执行综合维度学习策略(Comprehensive Dimensional Learning,CDL)在局部最优解附近进行高精度地开发,主从群通过执行具有不同职能的算法能够有效实现其在勘探和开发之间的平衡,同时为保持种群多样性,提出了一种新的解交换机制(SEM),用来在主从群独立运行各自算法若干代之后进行信息的交流与协作,以指导粒子后期进行更准确的搜索,最后,针对初始化过程随机性过高,运用拉丁超立方体采样方法对算法重建输入分布,为验证CDL-MCPSO的有效性,将其与5种粒子群算法变体在10个测试函数进行实验对比,结果表明该算法总是可以找到优于或相当于对比算法的解,在求解复杂函数时具有可行性和高效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低易受噪声影响的问题,提出一种结合核函数与马氏距离的FCM算法,即FCMKM算法。首先,将图像像素点由低维空间通过核函数非线性映射到高维空间。然后,利用马氏距离替换原有的欧式距离作为高维空间距离量度。最后,利用改进后的算法对图像进行分割。为验证FCMKM算法的性能,选取Bezdek划分系数、Xie_Beni系数、重构错误率、运行时间、迭代次数五个评测指标作为对比实验的评价标准。实验结果表明,与传统FCM算法、基于核函数的FCM算法、基于马氏距离的FCM算法相比,FCMKM算法能有效的提高模糊聚类算法的抗噪性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对遮挡情况下相关滤波算法跟踪精度下降的问题,提出了一种基于多子块联合估计的核相关滤波跟踪方法。首先依据初始帧跟踪框的几何特征对目标自适应分块,并采用KCF方法对各子块独立跟踪得到联合置信图;然后以上帧目标的位置及尺度作为先验信息对搜索区域采样,同时将样本框中置信图的权值密度作为观测值,利用粒子滤波算法实现候选目标的最优估计;最后对置信度较低的子块反向投影至上帧图像进行遮挡检测,防止模板错误更新。定性和定量实验结果表明,该方法与原始KCF算法相比跟踪精度提升约10%,具有良好的抗遮挡性,并对目标尺度变化具有一定的估计能力。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-02 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了解决粒子滤波多说话人跟踪过程中粒子易发散导致多目标跟踪精度低的问题,提出了并行粒子滤波和基于GPU的K-均值聚类的多声源定位方法。该方法首先分析了粒子滤波在实现多目标跟踪时,进行数据关联的过程产生较大的计算量,并且出现多个目标时,粒子会逐渐发散。针对计算量大和粒子发散的问题,提出了一种并行粒子滤波和K-均值聚类的方法。实验表明,随着粒子数和目标数的增加,计算量以指数增加,并且粒子发散严重,采用基于GPU的K-均值聚类方法的粒子滤波多说话人跟踪方法,相比传统粒子滤波跟踪方法具有更收敛的粒子集并且跟踪精度较高。