基于改进Mask R-CNN的建筑钢筋尺寸检测算法

建筑施工现场钢筋图像背景复杂且干扰较多,传统图像检测算法无法有效利用特征信息,难以满足现阶段建筑智能监理行业中钢筋尺寸检测精度的验收要求。提出一种在Mask R-CNN模型基础上加入自下而上路径和注意力机制的改进模型BU-CS Mask R-CNN。在建筑工地现场拍摄图像后,整理自建钢筋数据集,并在此数据集上进行算法验证。实验结果表明,与Mask R-CNN模型相比,BU-CS Mask R-CNN模型的召回率、交并比和像素准确率分别提升了4.9%、6.8%、7.4%,钢筋直径和间距的尺寸检测精度分别提升了14.9%、4.4%,能得到更加准确的钢筋目标检测框和边缘分割掩膜,达到了行业中实际工程验收的精度要求。     

陶瓷基复合材料粘接构件超声特征研究方法

新型航天器机体外层陶瓷基复合材料隔热构件在粘贴过程中会产生缺陷,不利于航天器的飞行安全.针对一种陶瓷基多孔复合材料粘接结构构件,利用自主研制的超声C扫描自动检测系统,研究构件粘接层缺陷的超声检测特征.考虑材料多孔性和各向异性会导致超声数据多噪音,采用自适应小波阈值算法对超声信号进行去噪,从而提高透射声波的信噪比.在此基础上,提出采用Hilbert-Huang变换(HHT)和伪Wigner-Ville分布(PWVD)相结合的方法对透射声波进行时频分析,得到时间、频率和幅值的三维分布,从而获得超声透射波最大幅值和对应的时间和频率.通过对比缺陷处与非缺陷处超声透射信号的时频域分布,揭示了该类新型陶瓷基复合材料粘接缺陷对超声信号的影响特点.     

视觉问答研究综述

视觉问答是计算机视觉领域和自然语言处理领域的交叉方向,近年来受到了广泛关注.在视觉问答任务中,算法需要回答基于特定图片（或视频）的问题.自2014年第一个视觉问答数据集发布以来,若干大规模数据集在近5年内被陆续发布,并有大量算法在此基础上被提出.已有的综述性研究重点针对视觉问答任务的发展进行了总结,但近年来,有研究发现,视觉问答模型强烈依赖语言偏见和数据集的分布,特别是自VQA-CP数据集发布以来,许多模型的效果大幅度下降.主要详细介绍近年来提出的算法以及发布的数据集,特别是讨论了算法在加强鲁棒性方面的研究.对视觉问答任务的算法进行分类总结,介绍了其动机、细节以及局限性.最后讨论了视觉问答任务的挑战及展望.     

唐诗宋词中的超网络特性分析

目前,唐诗宋词在文学角度的研究成果较多,然而采用基于超图的超网络方法对唐诗宋词进行研究的成果较少,且仅有的这种研究局限于对字频和词频的研究。采用超网络数据分析方法对唐诗宋词进行分析研究有助于探索传统文学角度无法涉及的广度,也有助于发现唐诗宋词所折射出来的文学组词规律和时代背景。因此,首先基于全唐诗和全宋词这两个古文本语料库,分别建立了唐诗超网络和宋词超网络。在构建该超网络时,将一首诗或一首词作为超边,将唐诗中的字或宋词中的字作为超边内的节点。然后,对唐诗超网络和宋词超网络的拓扑指标和网络特性,如节点超度、节点超度分布、超边节点度、超边节点度分布,进行了实验分析,旨在发现唐代诗人和宋代词人的用字、用词和审美倾向。最后,基于李白诗词集、杜甫诗词集、苏轼诗词集、辛弃疾诗词集的诗词作品构建了作品集超网络,并计算了相关网络参数。分析结果表明,唐诗宋词超网络中的最大超度与最小超度相差较大,且其超度分布近似为幂律分布,该结果表明唐诗宋词超网络的无标度特性。另外,唐诗宋词超网络的超边节点度也存在明显的分布特性,具体来说,唐诗超网络的超边节点度较多分布在20~100,宋词超网络的超边节点度较多分布30~130。并且,通过分析发现作品集超网络具有较小的平均路径长度和较大的集聚系数,该结果反映作品集超网络具有小世界特性。     

基于循环神经网络的电信行业容量数据预测方法

在电信运维的容量预测过程中,存在容量指标和部署业务种类繁多的问题。现有研究未考虑指标数据类型的差异,对所有类型的数据使用同种预测方法,使得预测效果参差不齐。为了提升指标预测效率,提出一种指标数据类型分类方法,利用该方法将数据类型分为趋势型、周期型和不规则型。针对其中的周期型数据预测,提出基于双向循环神经网络（BiRNN）的周期型容量指标预测模型,记作BiRNN-BiLSTM-BI。首先,为分析容量数据的周期特征,提出一种忙闲分布分析算法;其次,搭建循环神经网络（RNN）模型,该模型包含一层BiRNN和一层双向长短时记忆网络（BiLSTM）;最后,充分利用系统忙闲分布信息,对BiRNN输出的结果进行优化。与传统的三次指数平滑、差分自回归移动平均（ARIMA）模型和反向传播（BP）神经网络模型进行比较的实验结果表明,在统一日志数据集和分布式缓存数据集上,提出的BiRNN-BiLSTM-BI模型的均方误差（MSE）分别比对比模型中表现最优的模型降低了15.16%和45.67%,可见预测准确率得到了很大程度的提升。     

受天气与交通事故影响的安全路线选择模型

为完善安全为第一因素的路线规划导航系统,突出“以人为本”的理念,基于OD（Origin-Destination）的路段选择,综合考虑贵阳市交通事故数据和天气数据两大影响线路风险系数的因素。建立泊松分布模型和马尔可夫模型,分析区域内交通事故易发点在晴天、阴天、雨天发生交通事故点概率和路线概率,构建风险系数指标。针对模型求得的路线安全系数采用最大决策法选出最优安全路线。结果表明,贵阳市不同天气下发生的交通事故频率有差异,检验每个地点发生交通事故数服从泊松分布;现有导航软件推荐的第一路线并不是最优路线,第二条路线才是安全系数最大的路线。基于泊松分布模型和马尔可夫模型计算交通事故发生概率,为现有导航软件中增添了安全系数为第一参考值的人性化设置,有较好的社会价值和推广性。     

小说人物的分布表示及其应用研究

小说是以刻画人物为中心,通过完整的故事情节和具体的环境描写反映社会生活的一种文学体裁。对小说人物进行建模,是小说文本理解和小说文本挖掘的基础性工作。该文构建了大规模的小说语料库,抽取人物及其依存特征,提出基于skip-gram的人物向量训练方法,以人物为目标,以依存特征为上下文,基于训练出的人物向量,探索了小说人物相似度计算、小说人物聚类分析及小说人物画像等应用。实验结果表明,小说人物的分布表示有较好的应用效果。     

动态调整概率的双重布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法是一种新兴的仿生智能算法,存在着求解精度低、易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出了动态调整概率的双重布谷鸟搜索算法(DECS)。首先,在自适应发现概率P中引入了种群分布熵,通过算法的所处迭代阶数和种群分布情况,动态改变发现概率P的大小,有利于平衡布谷鸟算法局部寻优和全局寻优的能力,加快收敛速度;其次,在布谷鸟寻窝的路径位置更新公式中,采用了一种新型步长因子更新寻优方式,形成Levy飞行双重搜索模式,充分搜索空间;最后,在随机偏好游走的更新公式引入非线性对数递减的惯性权重策略,使得算法有效克服易陷入局部最优的缺陷,提高寻优搜索能力。与4种算法相比和19个测试函数的仿真结果表明:改进布谷鸟算法的寻优性能明显提高,收敛速度更快,求解精度更高,具有更强的全局搜索能力和跳出局部最优能力。     

流速分布规律在横向声学多普勒流量测验系统中的应用

横向声学多普勒剖面流速仪(H-ADCP)因其测验的自动高效和信息传输的快捷在流量测验中得到广泛应用。针对现状代表流速选取存在水文物理含义不明的缺点,根据垂线流速分布理论模型,结合实测垂线流速资料,提出平原区不同类型河道指数、一元多项式流速分布模型,并实际应用于百渎口站 H-ADCP 测验系统的单断关系率定。应用结果表明：基于指数流速的分布模型能够用于 H-ADCP 层流速到垂线流速的转化,率定的单断关系精度可靠,为 H-ADCP 测流系统流速率定单断关系提供新的方法。     

基于像素聚类的空间变化表面材质建模

针对空间变化表面材质的反射属性提出了一种基于图像的轻量化建模方法。仅需利用消费级手 机,在环境光和点光源下分别对平面材质样本拍摄一幅图像,即可计算重建其表面的双向反射分布函数 (svBRDFs)参数图、法向量图、切向量图等材质属性。其中对 BRDF 参数的拟合采用了一种基于像素聚类的策 略,即假定具有相似外观和结构特征的像素属于同种材质、共用一组参数,从而大幅降低参数拟合的难度。 在此基础上,通过一种新的迭代多步优化方案对全局和空间变化的参数进行拟合,产生高分辨率的 BRDF 参 数纹理图。该方法不依赖特殊设备,也无需采集海量数据,就能够为包括金属材质、各向异性材质等在内的 多种类表面材质产生高质量的 BRDF 参数图,以及高真实感的基于物理的绘制结果,因此更易于实现和应用。