基于坐标几何采样的点云配准方法

1

作者 梁杰涛 罗兵 +6 位作者 付兰慧 常青玲 李楠楠 易宁波 冯其 何鑫 邓辅秦 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期214-222,共9页

为了提高点云配准的精度、鲁棒性和泛化性,解决迭代最近点(ICP)算法容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于坐标几何采样的深度最近点(GSDCP)的点云配准方法。首先,基于每个点的周围点的坐标估计中心点曲率,并通过曲率大小筛选出能保留... 为了提高点云配准的精度、鲁棒性和泛化性,解决迭代最近点(ICP)算法容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于坐标几何采样的深度最近点(GSDCP)的点云配准方法。首先,基于每个点的周围点的坐标估计中心点曲率,并通过曲率大小筛选出能保留点云几何特征的点,从而完成点云下采样;然后,使用动态图卷积神经网络(DGCNN)配合下采样点云学习融入局部几何信息的点云特征,并通过Transformer捕获两个特征嵌入之间的上下文信息、使用软指针近似组合匹配;最后,利用一个可微的奇异值分解(SVD)层估计最终的刚性变换。在数据集ModelNet40上进行的点云配准实验结果表明,与ICP、Go-ICP (Globally optimal ICP)、PointNetLK、快速全局配准(FGR)、ADGCNNLK (Attention Dynamic Graph Convolutional Neural Network Lucas-Kanade)、深度最近点(DCP)和多特征引导网络(MFGNet)相比,在无噪声、有噪声和看不见点云类别的情况下GSDCP的配准精度和鲁棒性都最好;其中在无噪声的情况下,与MFGNet相比,GSDCP的旋转均方误差(MSE)降低了31.3%,平移MSE降低了58.3%;在有噪声的情况下,GSDCP的旋转MSE降低了33.9%,平移MSE降低了73.4%;在看不见点云类别的情况下,GSDCP的旋转MSE降低了57.7%,平移MSE降低了77.9%。除此之外,对不完整点云数据(包括随机遮挡和点云残缺),在点云完整度为75%以下时,GSDCP的旋转MSE降低了35.1%,平移MSE降低了39.8%。 展开更多

关键词 点云配准 深度学习 几何采样 特征提取 TRANSFORMER

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可定制移动数据采集系统的研究和实现 被引量：10

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作者 黄志一 周园春 +3 位作者 常青玲 沈志宏 侯元生 阎保平 《计算机系统应用》 2009年第11期11-15,32,共6页

基于个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)的数据采集系统为室外数据采集工作提供了方便快捷的工作方式。但是目前的PDA数据采集系统都是针对单一应用独立设计开发的。将介绍"可定制"移动数据采集系统的设计思路和... 基于个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)的数据采集系统为室外数据采集工作提供了方便快捷的工作方式。但是目前的PDA数据采集系统都是针对单一应用独立设计开发的。将介绍"可定制"移动数据采集系统的设计思路和实现过程。该系统的创新之处在于针对不同的应用,进行简单的定制操作,就可以满足不同用户的需求,而无需开发者的多次设计和开发工作。最后通过青海湖自然保护区动植物数据调查的实践,对该系统实施中的若干关键技术问题进行了研究试验,取得了较为满意的效果。 展开更多

关键词 PDA 可定制 移动数据采集 青海湖动植物数据调查

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一种利用模式信息的XPath测试集约简方法 被引量：1

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作者 郑黎晓 常青玲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第12期2670-2674,共5页

软件测试是保证软件质量的一种重要手段,测试数据的数量和质量决定着测试的成本和效率.在基于范畴划分的XPath测试中,存在着测试数据集规模过大、测试开销过高的问题.为此,提出一种利用XM L模式信息有效约简XPath测试集的方法.该方法首... 软件测试是保证软件质量的一种重要手段,测试数据的数量和质量决定着测试的成本和效率.在基于范畴划分的XPath测试中,存在着测试数据集规模过大、测试开销过高的问题.为此,提出一种利用XM L模式信息有效约简XPath测试集的方法.该方法首先计算XML模式中的结构约束信息,例如元素允许出现的次数、元素之间的父子关系、兄弟关系等;然后利用这些信息去除范畴划分时产生的无效选择和选择的无效组合,从而减少最终测试集中的无效XML文档.理论分析和实验表明,在揭错能力较强的两种范畴划分覆盖准则下,该方法能有效减小测试集规模,从而降低测试成本、提高测试效率. 展开更多

关键词 XPATH XML模式 范畴划分 测试集 约简

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SKS:—种科技领域大数据知识图谱平台 被引量：16

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作者 周园春 常青玲 杜一 《数据与计算发展前沿》 2019年第1期82-93,共12页

【目的】科技领域大数据知识图谱致力于为科研工作者提供更精准、更全面、更有深度和广度的检索与分析结果,进而为学科研究提供切实的、有价值的参考。【文献范围】文章重点调研国内外基于数据的科技评估方法、基于知识图谱的交叉学科研... 【目的】科技领域大数据知识图谱致力于为科研工作者提供更精准、更全面、更有深度和广度的检索与分析结果,进而为学科研究提供切实的、有价值的参考。【文献范围】文章重点调研国内外基于数据的科技评估方法、基于知识图谱的交叉学科研究,以及知识图谱构建中的关键技术方法和基于领域知识的知识图谱建设应用等。【方法】本文给出一种科技领域大数据知识图谱平台SKS,基于SKS平台的整体架构,阐述构建科技领域知识图谱的关键技术及平台工具,并给出相关关键技术及平台在不同领域的应用。【结果】SKS平台及应用在为相关领域构建资源知识管理系统的同时,为科研人员提供了精准的、多维的、相互关联的智能检索服务。【局限】科技领域大数据知识图谱在不断发展中,数据质量(数据源自身质量及数据融合产生的误差)在一定程度上影响了平台的应用效果,未来希望在数据消歧方面进行更多的探索。【结论】科技领域大数据知识图谱以其较强的语义处理能力和关系发掘能力,较好的组织了科技领域的人员、机构、成果、事件等海量异质异构数据,为科技评估提供辅助功能,其在具体项目中的应用效果均获得领域专家的认可。 展开更多

关键词 知识图谱 大数据 数据采集 汇聚融合 关联关系 可视化

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一种基于模式覆盖的XML文档自动生成方法

5

作者 郑黎晓 王成 常青玲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第1期77-82,共6页

XML文档自动生成在XML模式验证及网络环境下应用程序的测试中有广泛的应用.提出一种基于模式覆盖的XML文档自动生成方法,从给定模式中生成一组有效的且具有一定模式覆盖性的XML文档.采用正规树文法作为XML模式语言的形式模型,通过分析XM... XML文档自动生成在XML模式验证及网络环境下应用程序的测试中有广泛的应用.提出一种基于模式覆盖的XML文档自动生成方法,从给定模式中生成一组有效的且具有一定模式覆盖性的XML文档.采用正规树文法作为XML模式语言的形式模型,通过分析XML文档树与字符串之间的对应关系,将正规树文法转换为上下文无关文法,然后利用基于文法覆盖准则的句子生成算法从上下文无关文法中生成一组满足特定覆盖准则的句子,最后将句子还原为XML文档.实例分析和实验结果表明,生成的XML文档能较好地反映模式定义中的各种结构信息,可有效应用于XML模式验证及相关应用程序的功能测试. 展开更多

关键词 XML XML模式 自动生成 正规树文法 上下文无关文法

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视图确定性问题及其研究进展

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作者 郑黎晓 常青玲 徐世廷 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第14期121-126,共6页

基于视图的查询回答问题在数据管理方面有广泛的应用。为了形式化地描述一组视图V是否含有足够的信息来回答用户提出的一个查询Q,研究人员近期提出了"视图确定性"的概念。介绍了视图确定性相关的研究问题,对比其与查询重写之... 基于视图的查询回答问题在数据管理方面有广泛的应用。为了形式化地描述一组视图V是否含有足够的信息来回答用户提出的一个查询Q,研究人员近期提出了"视图确定性"的概念。介绍了视图确定性相关的研究问题,对比其与查询重写之间的关系,分析出问题的主要研究维度,总结已有的研究成果并指出存在的问题。同时,对未来的研究趋势进行了展望。 展开更多

关键词 视图确定性 查询回答 复杂度 查询语言

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基于点云的室内结构三维重建综述 被引量：8

7

作者 任飞 常青玲 +3 位作者 刘兴林 杨鑫 李敏华 崔岩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S02期351-361,共11页

室内结构三维重建本质上是一个还原室内布局的多任务问题,可以进一步对墙体细节和家具进行重建和语义分割。主要介绍基于点云数据的室内结构三维重建。首先概述了室内结构三维重建常用的数据集;然后对基于点云的室内结构3维重建的主要... 室内结构三维重建本质上是一个还原室内布局的多任务问题,可以进一步对墙体细节和家具进行重建和语义分割。主要介绍基于点云数据的室内结构三维重建。首先概述了室内结构三维重建常用的数据集;然后对基于点云的室内结构3维重建的主要方法展开叙述和讨论,并分析总结了3种类型重建方法的优缺点;最后对当前室内结构三维重建研究所面临的困难和挑战进行阐述,并对未来的研究趋势做出展望。可以得出,目前大部分重建模型所针对的场景和完成任务的多样性较为贫乏,利用不同角度的冗余信息共同优化的多任务协调方案在室内结构重建中具有较大潜力。此外,模型对于室内外环境的无缝融合以及实现内外建筑的充分表现仍需要进行改善。 展开更多

关键词 室内结构 三维重建 布局估计 多任务 点云

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基于BERT知识蒸馏的情感分析模型

8

作者 孙杨杰 常青玲 《计算机科学与应用》 2023年第10期1938-1947,共10页

目前,BERT预训练语言模型在文本分析领域得到普遍应用,在情感分析任务上更是取得了SOTA级别的表现,但是在边缘设上部署BERT模型仍具有挑战性。而一般用于解决情感分析的传统的机器学习模型(SVM,NB和LR)较易部署,但精度不如BERT模型。本... 目前,BERT预训练语言模型在文本分析领域得到普遍应用,在情感分析任务上更是取得了SOTA级别的表现,但是在边缘设上部署BERT模型仍具有挑战性。而一般用于解决情感分析的传统的机器学习模型(SVM,NB和LR)较易部署,但精度不如BERT模型。本文旨在实现对两种不同方法的优势进行融合,训练出一个精度高且易部署的模型并用于解决情感分析任务。先前的工作大多是将BERT模型蒸馏进一个浅层的神经网络结构,这种方法能够减少BERT模型的参数,但依然保留了上百万的参数,难以在边缘设备上部署。本文提出将已经训练好的BERT模型设定为教师模型,将传统机器学习模型(SVM,NB和LR)设定为学生模型,并在输出层面完成知识转移。训练学生模型使用教师模输出的软标签和logits,并证明了学生模型在软标签上进行训练可以简化学生模型的学习过程,同时强调了从教师模型获得的所有文本特征之间的关系是平等的,并用蒸馏后的学生模型在IMDB数据集上进行验证。实验结果表明,蒸馏了BERT预训练语言模型知识的传统机器学习模型在测试数据上的性能得到明显提升,相比较于基线模型精度都提高了1%以上,且参数量维持在BERT模型的1/10水平。 展开更多

关键词 BERT 知识蒸馏 机器学习 情感分析 文本分类

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基于交叉记忆注意力的视觉问答模型

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作者 文必成 常青玲 +1 位作者 刘兴林 崔岩 《计算机科学与应用》 2023年第6期1188-1198,共11页

视觉问答是一项涉及图像和文本的多模态任务,给定一个图像和一个用自然语言表达的问题,视觉问答系统需要对视觉和文本信息同时进行复杂的理解,提供关于图像的这个问题的准确答案。现有的视觉问答模型在获取与问题相关的图像区域时,不能... 视觉问答是一项涉及图像和文本的多模态任务,给定一个图像和一个用自然语言表达的问题,视觉问答系统需要对视觉和文本信息同时进行复杂的理解,提供关于图像的这个问题的准确答案。现有的视觉问答模型在获取与问题相关的图像区域时,不能有效利用文本与图像信息的多层次特征信息,因此,我们使用自注意记忆层,使得所得特征的每一层包含之前的先验知识。同时利用交叉记忆模块,在解码端的所有引导注意力层中输入编码端的各级加权特征,通过引导注意力,融合低层次与高层次信息,使用多层次信息更好地关注图像特征中的关键区域。本文在VQA v2.0数据集上进行了对比实验,表明该模型能充分利用图像和文本的多层次特征信息,与当前主流模型相比更具优越性。 展开更多

关键词 视觉问答 注意力机制 特征融合

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中文大规模谜语问答数据集构建与评测方法研究

10

作者 李建华 陈涛 +1 位作者 贾旭东 常青玲 《五邑大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第4期38-46,共9页

为解决目前因谜语问答数据集缺乏导致机器无法很好回答谜语的问题,本文构建了一种中文大规模多类型谜语问答数据集,并对其进行评测.首先从谜语网站上爬取大量中文谜语,然后经过数据清洗、筛选和分类,采用人工结合自动生成的方式为每条... 为解决目前因谜语问答数据集缺乏导致机器无法很好回答谜语的问题,本文构建了一种中文大规模多类型谜语问答数据集,并对其进行评测.首先从谜语网站上爬取大量中文谜语,然后经过数据清洗、筛选和分类,采用人工结合自动生成的方式为每条谜语问答对生成了4个干扰选项,最后得到一个包含1 000个中文脑筋急转弯问答、300个中文数字谜语问答和16 766个中文汉字谜语问答的谜语问答数据集.在多个基准问答模型上的实验结果显示,现有智能问答模型在该数据集上的准确率最高可达37.56%,与人类77.33%的准确率还有较大差距.该数据集的提出有助于推动谜语智能问答模型的发展. 展开更多

关键词 谜语 智能问答 多项选择 自然语言理解

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基于改进U-Net的PET-CT双模态头颈部肿瘤分割

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作者 朱雅琳 陈宇骞 +1 位作者 常青玲 陈涛 《集成技术》 2023年第3期94-104,共11页

放射肿瘤学领域中,头颈部被认为是轮廓绘制最困难且最耗时的疾病部位之一。目前,在临床中头颈部轮廓绘制通常由人工完成,耗时且费力,因此,开发一种自动的医学图像分割方法十分必要,可在节省人力和时间的同时,避免由于不同医师的主观因... 放射肿瘤学领域中,头颈部被认为是轮廓绘制最困难且最耗时的疾病部位之一。目前,在临床中头颈部轮廓绘制通常由人工完成,耗时且费力,因此,开发一种自动的医学图像分割方法十分必要,可在节省人力和时间的同时,避免由于不同医师的主观因素导致的诊断结果差异。该文使用正电子发射断层成像/计算机断层扫描双模态的数据对头颈部的肿瘤进行分割,利用不同模态之间的信息互补,实现了更加精确的分割。整个网络基于传统U-Net架构,在编码器中增加Inception模块,在解码器中增加Dense模块以及空间注意力来对网络进行改进。在头颈部肿瘤数据集上,将该模型与不同的U-Net架构进行对比,结果表明,该文提出的方法多个指标均较优。该网络的Dice相似度系数为0.782,召回率为0.846,Jaccard系数为0.675,较原始U-Net分别提升6.8%、13.4%和9.8%;95%豪斯多夫距离为5.661,较原始U-Net下降了1.616。对比实验结果表明,该文提出的Inception Spatial-Attention Dense U-Net分割模型在头颈部肿瘤数据集上有效改善了分割结果,较标准的U-Net具有更高的性能,提高了分割的准确率。 展开更多

关键词 头颈部肿瘤 多模态图像分割 PET-CT图像 U-Net

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