红层平推式滑坡滑带土自愈合效应试验研究

滑带土力学特性是复活型滑坡是否会再次启滑的关键因素之一,以往研究认为滑带土的残余强度是一个静态参数,但近年来不少研究发现滑带土强度在稳定期会产生自愈合现象,导致剪切强度的提高。对于可能发生复活启滑的平推式滑坡,自愈合效应在滑坡稳定性分析中应予以考虑。通过对红层平推式滑坡滑带土进行“剪切-固结-剪切”试验,研究滑带土的残余强度在不同法向应力与不同固结时间下的愈合情况,并进行相应的分析与讨论。试验结果表明：平推式滑坡滑带土存在自愈合效应,滑坡复活启动强度介于其峰值强度和残余强度之间;滑带土的强度恢复率与固结时间成正比,与法向应力成反比;平推式滑坡滑带土的触变性是其强度愈合机制的主要因素,矿物特征则对该机制起了某种程度的强化作用。以此提出,滑带土的强度愈合机制对平推式滑坡的复活启滑具有重要影响。     

基于点线特征融合的视觉惯性SLAM算法

针对目前视觉SLAM方法鲁棒性差、耗时高,使系统定位不够精确的问题,提出了一种基于点线特征融合的视觉惯性SLAM算法。首先通过短线剔除和近似线段合并策略改进LSD（line segment detection）提取质量,以提高线特征检测的速率和准确度;然后在后端优化中有效融合了点、线和IMU数据,建立最小化目标函数进行优化,得到更精确的相机位姿;最后在EuRoC数据集和现实走廊场景进行了实验验证。实验表明,所提算法可以有效提升线特征提取的质量和速度,同时有效提高了SLAM系统的定位精度,获得更为丰富的点线结构地图。     

一种等量约束聚类的无监督蒸馏哈希图像检索方法

为了进一步降低无监督深度哈希检索任务中的伪标签噪声,提出了一种等量约束聚类的无监督蒸馏哈希图像检索方法。该方法主要分为两个阶段,在第一阶段中,主要对无标签图像进行软伪标签标注,用于第二阶段监督哈希特征学习,通过所提等量约束聚类算法,在软伪标签标注过程中可以有效降低伪标签中的噪声;在第二阶段中,主要对学生哈希网络进行训练,用于提取图像哈希特征。通过所提出的无监督蒸馏哈希方法,利用图像软伪标签指导哈希特征学习,进一步提高了哈希检索性能,实现了高效的无监督哈希图像检索。为了评估所提方法的有效性,在CIFAR-10、FLICKR25K和EuroSAT三个公开数据集上进行了实验,并与其他先进方法进行了比较。在CIFAR-10数据集上,与TBH方法相比,所提方法检索精度平均提高12.7%;在FLICKR25K数据集上,与DistillHash相比,所提方法检索精度平均提高1.0%;在EuroSAT数据集上,与ETE-GAN相比,所提方法检索精度平均提高16.9%。在三个公开数据集上进行的实验结果表明,所提方法能够实现高性能的无监督哈希检索,且对各类数据均有较好的适应性。     

语义线特征辅助的动态SLAM

动态环境干扰是视觉同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）领域内一个亟待解决的问题,场景中的运动对象会严重影响系统定位精度。结合语义信息和几何约束更强的线特征辅助基于传统ORB特征的SLAM系统来解决动态SLAM问题。首先采用深度学习领域的优秀成果SOLOv2作为场景分割网络,并赋予线特征语义信息;完成物体跟踪和静态区域初始化后,使用mask金字塔提取并分类特征点;再使用极线约束完成动态物体上点线特征的剔除;最后融合静态点线特征完成位姿的精确估计。在TUM动态数据集上的实验表明,提出的系统比ORB-SLAM3的位姿估计精度提高了72.20％,比DynaSLAM提高了20.42％,即使与近年来同领域内的优秀成果相比也有较好的精度表现。     

融合多头自注意力的问答社区专家推荐算法

专家推荐是在线问答社区的研究热点之一,但现有的算法大多关注用户的静态兴趣和问题信息的匹配,忽视了对用户的动态兴趣表征信息的有效捕捉,从而导致推荐的准确度不足。针对上述问题,提出了融合多头自注意力的问答社区专家推荐算法。首先,构造由卷积神经网络和注意力机制组成的问题编码器,来处理目标问题和用户历史回答问题,提取对应的问题表征;其次,将用户历史回答问题序列当作时间序列,利用多头自注意力机制学习序列中所蕴涵的动态兴趣表征,结合用户的静态兴趣表征,获取用户的综合兴趣表征;最后,将目标问题表征和用户综合表征进行相似性计算产生推荐结果。利用来自知乎问答社区的真实数据进行了不同参数配置及不同算法的对比实验,实验结果表明该算法性能要明显优于目前较流行的深度学习专家推荐算法。     

融合位置信息的观点三元组情感分析模型

方面级情感分析主要有两大类任务：a)抽取任务,旨在抽取出语句中的方面词及观点词;b)分类任务,旨在分析情感极性。在这两种复合任务的基础上,针对目前方面词与观点词耦合性较差,导致分类任务出错这一问题,提出了融合位置信息的观点三元组情感分析模型OTPM。该模型利用双向长短时记忆网络获得文本表示,接着利用自注意力机制来增强方面词与情感词之间的关联性,之后在多任务框架中进行观点三元组的抽取,同时将抽取出的表示与位置信息进行加权融合,最后利用biaffine评分器分析加权后的方面词与观点词之间的情感依赖关系,并利用stop-on-non-I算法对三元组进行解码输出三元组。在Lap14、Rest14、Rest15、Rest16四个数据集上进行大量实验,结果表明所提模型优于一系列基线模型。     

移动无线物联网感知层传感控制定位算法研究

为了提高感知层传感控制定位的准确性和稳定性,提出移动无线物联网感知层传感控制定位算法.以DV-hop定位算法获取的移动无线物联网感知层通信区域内所有节点到各个锚节点的距离和跳数信息为基础,提出了基于跳数修正的DV-hop定位算法,对锚结点间跳数和未知结点跳数进行修正,计算出每个锚结点与各结点之间的距离,利用二维双曲线定位算法得到未知结点的位置坐标,实现移动无线物联网感知层传感控制定位.实验结果说明:所提算法在不同总节点个数和节点通信半径下定位误差始终保持最低,稳定性强;当跳数修正系数为2时该算法的定位精度最高,效果最佳;可选择较大的锚节点比例和较小的偏离因子,进一步提升定位效果.     

虚拟手术缝合线实时打结仿真研究

针对虚拟手术中缝合线打结仿真时存在的实时性、逼真度较差等问题,采用质点弹簧系统(Mass Spring System,MSS)方法建模,并结合物体非线性及弯曲特性对其进行受力分析.采用Verlet法数值求解模型动力学方程,并基于跟踪控制点方法实现缝合线运动模拟.提出一种基于层次包围球的模拟受力方法解决缝合线打结过程中的自碰撞检测与响应.仿真结果表明,跟踪控制点方法能有效地完成缝合线的动态仿真,并且通过模拟受力方法能够实现缝合线的打结操作,增加了缝合线运动模拟的逼真度和实时性,提高了仿真效率.     

偏振光实时定位的标识线导航路径图像识别

针对传统方法存在图像噪声免疫性弱、识别偏差大、导航路径实时性较差的问题,提出基于偏振光实时定位的标识线导航路径图像识别方法.通过选取四个偏振光的偏振方向向量、时间信息、太阳方向向量判定方式与地磁信息,获取当地的地理坐标,完成偏振光实时定位.采用中值滤波技术实现图像的降噪与边缘处理,通过目标、背景区域与整体路径图像的关系,利用Otsu方法在直方图灰度变化区间内选取一个阈值,令该阈值满足类内方差极小、类间方差极大的条件,从而获得最佳阈值.再使用架构的判定函数验证阈值,根据抽行扫描法获得标识线的中心像素方位,并对其拟合,最后依据数学形态学实现对标识线的有效识别.实验结果表明,所提方法可以有效去除图像中存在的噪声点,在路径识别中能有效识别出各类标识物,识别效果较好.     

基于变分自编码器的非规则缺失图像修复仿真

目前的非规则缺失图像修复方法,连接图像的非规则缺失对角元素,导致修复图像所需时间长,修复后的图像的信噪比较低,修复误差较大,只能修复规则缺失图像,为此提出基于变分自编码器的非规则缺失图像修复仿真.利用变分自编码器,提取非规则缺失图像局部信息,预测图像非规则缺失部分,完成非规则缺失图像缺失部分填充;采用循环矩阵和特普利兹矩阵,重建非规则缺失图像;设计非规则缺失图像修复仿真流程,完成非规则缺失图像修复.实验结果表明,所设计的非规则缺失图像修复方法,修复图像中存在的不规则缺失,产生的信噪比较高、修复误差较小,修复所需时间较短,具有较高的不规则图像缺失修复性能,较优的图像修复效果.