蒋云良
- 作品数：11 被引量：5H指数：2
- 供职机构：浙江师范大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生更多>>
- 一种基于ARIH-Net算法的红外多目标探测方法
- 本发明公开了一种基于ARIH‑Net算法的红外多目标探测方法，涉及红外多目标检测技术领域。包括：S1数据获取步骤：获取开源的FLIR_ADAS_V2红外数据集，作为初始数据集；S2数据预处理步骤：清洗初始数据集并构造，得...
- 朱信忠徐慧英司云中黄晓李洪波蒋云良
- 一种复杂环境下轻量级CASL-YOLO跌倒检测方法及系统
- 本发明公开了一种复杂环境下轻量级CASL‑YOLO跌倒检测方法及系统涉及跌倒检测技术领域，首先获取若干张跌倒图像；对YOLOv8模型进行改进，引入SPD‑Conv模块、LSKNet模块和Coordinate Attent...
- 朱信忠徐慧英赵蕊黄晓蒋云良
- 一种基于分类学习的相似图像彩色化处理方法
- 本发明公开了一种基于分类学习的相似图像彩色化处理方法，包括以下步骤：收集样本图像，然后提取图像灰度共生矩阵属性利用AP算法将这些样本图像分为5个类，分别计算目标图像和参照图像的超像素，然后从参照图像迁移色彩到目标图像，之...
- 蒋云良罗育宏刘勇范婧
- 文献传递
- 一种鱼苗检测方法及系统
- 本发明公开了一种鱼苗检测方法及系统，涉及农业自动化、水产养殖和渔业技术领域，包括：获取鱼苗图像，建立鱼苗数据集；建立改进的YOLOv8模型，通过鱼苗数据集训练改进的YOLOv8模型；在改进的YOLOv8模型中，采用Fas...
- 朱信忠徐慧英王泽宇黄晓梁佳杰李琛蒋云良
- 基于混合图卷积的多通道时空交通流预测模型被引量：3
- 2023年
- 针对交通流预测模型没有考虑道路上下文相关性和空间依赖关系动态性的问题,提出一种基于混合图卷积的多通道时空交通流预测模型(MHGCN)。该模型采用三明治结构(即中间多通道空间模块,两边时间模块)提取时空特征,多通道空间模块又分为静态图卷积模块和动态图卷积模块。静态图卷积模块同时从拓扑空间结构、语义空间结构及其组合中提取特定和公共的特征;动态图卷积模块对不同的特征分配不同的权重,从未知的图结构中提取动态的空间特征。时间模块中采用多头注意力机制提取全局时间特征,采用时间门控机制提取局部时间特征。该模型从不同的空间结构中提取空间信息,从不同时间间隔提取时间信息,建立全局、全面的时空关系。实验结果表明,MHGCN模型在4个公开数据集上的性能优于现有的交通流预测模型。
- 张雄涛郑景玉申情孙丹枫孙丹枫
- 关键词：智能交通多通道
- 基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法
- 2024年
- 为了缓解传统微调算法的灾难性遗忘问题,本文提出了一种基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法Mix-Tuning。Mix-Tuning通过预训练、微调的二阶段训练方式,实现跨领域知识迁移。预训练阶段,Mix-Tuning使用源域数据初始化模型参数,挖掘源域数据潜在信息。微调阶段,Mix-Tuning通过域间Mixup,生成域间插值数据微调模型参数。域间Mixup数据增强策略引入源域数据潜在信息,缓解传统微调算法在样本稀疏场景下的灾难性遗忘问题,提高模型的泛化性能。Mix-Tuning被进一步应用于运动想象脑电信号分类任务,实现了跨被试正向知识迁移。Mix-Tuning在BMI数据集的运动想象任务达到了85.50%的平均分类准确率,相较于被试–依赖和被试–独立训练方式的预测准确率58.72%和84.01%,分别提高26.78%和1.49%。本文分析结果可为跨被试运动想象脑电信号分类算法提供参考。
- 蒋云良蒋云良张雄涛苗敏敏张雄涛
- 关键词：脑电信号卷积神经网络正则化
- 基于时空交并比约束的目标跟踪对抗防御方法
- 2024年
- 随着深度学习在视觉跟踪领域的广泛应用,对抗攻击逐渐成为影响方法性能的关键因素之一,然而针对对抗攻击的防御方法研究还处于初始阶段.因此,文中提出基于时空交并比约束的目标跟踪对抗防御方法.首先,在对抗样本上随机添加高斯噪声约束.然后,根据噪声等高线的切线方向,选择噪声等级相同且时空交并比分数最高的切线约束.通过其法线约束使防御目标向原始图像的方向更新,并将法线约束和切线约束进行正交组合优化.最后,经过不断迭代,选择具有最高时空交并比分数且噪声等级最低的组合向量作为最佳约束,添至对抗样本图像中,同时传递给下一帧图像,从而实现时序防御.在VOT2018、OTB100、GOT-10k、LaSOT跟踪数据集上的实验验证文中方法的有效性.
- 盛晶晶张大伟蔡听依肖昕郑忠龙郑忠龙
- 关键词：目标跟踪
- 多路动态注意力图卷积网络
- 2024年
- 图卷积网络在处理网络数据的各种任务上有很多应用,特别是异构图卷积网络更是得到了广泛应用.但是,现有的工作中大多只设计单一关系的异构网络,这在处理那些含有多类型节点并且节点间具有多重网络关系的复杂异构网络时,很难准确捕获到跨不同关系的节点的特征,因此,这些异构网络的效果自然是不能令人满意的.为了应对这一挑战,提出了一种处理异构网络嵌入的多路动态注意力图卷积网络(MDAGCN).MDAGCN首先通过动态聚合同一节点对之间多种关系的信息,然后通过注意力机制得到不同长度元路径注意力权重,最后使用多层卷积结合注意力权重充分获取不同长度元路径上的信息来学习节点表示.在3个真实的数据集上进行实验.结果表明:MDAGCN模型可以通过动态权重以及注意力充分学习异构网络上的节点信息,以此提升节点分类和链路预测的效果.
- 俞颖杰张雄涛蒋云良
- 关键词：网络嵌入链路预测
- 基于视角-规则的深度TSK模糊分类器及其在多元癫痫脑电信号识别中的应用
- 2024年
- 在癫痫脑电信号分类检测中,传统机器学习方法分类效果不理想,深度学习模型虽然具有较好的特征学习优势,但其“黑盒”学习方式不具备可解释性,不能很好地应用于临床辅助诊断;并且,现有的多视角深度TSK模糊系统难以有效表征各视角特征之间的相关性.针对以上问题,提出一种基于视角-规则的深度Takagi-SugenoKang(TSK)模糊分类器(view-to-rule Takagi-Sugeno-Kang fuzzy classifier,VR-TSK-FC),并将其应用于多元癫痫脑电信号检测中.该算法在原始数据上构建前件规则以保证模型的可解释性,利用一维卷积神经网络(1-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)从多角度抓取多元脑电信号深度特征.每个模糊规则的后件部分分别采用一个视角的脑电信号深度特征作为其后件变量,视角-规则的学习方式提高了VR-TSK-FC表征能力.在Bonn和CHB-MIT数据集上,VR-TSK-FC算法模糊逻辑推理过程保证可解释的基础上达到了较好分类效果.
- 张雄涛李水苗翁江玮胡文军蒋云良
- 关键词：可解释性
- 国际数字化转型框架研究:比较与镜鉴被引量：2
- 2024年
- 数字化转型框架是转型实践中的理论模型和方法工具,有利于引导组织机构明确战略愿景、核心使命,以及实现转型目标的核心场景、动力机制和关键能力,最终帮助组织机构制定转型行动计划。以国际上75个有关企业(37个)、政府(15个)和教育(23个)三类数字化转型框架为研究样本,采用NVivo12质性分析软件分别对三类数字化转型框架进行编码。在词频和聚类编码分析、比较的基础上,探讨了三类数字化转型框架的共性和个性特征。研究发现,三类数字化转型框架的共同关键行动域是“数字战略和规划、数字技术和数据、数字人才和文化、数字信息安全与伦理、数字生态系统”;在个性特征方面,企业数字化转型框架关注客户需求和创新商业模式;政府数字化转型框架注重利用数据革新公共服务模式及其流程;教育数字化转型框架聚焦在培养师生数字素养方面。镜鉴国际经验,基于数字文明时代、转型内涵、框架特征、行动要素、实践逻辑五大视域构建了教育数字化转型框架,框架应用的成效和转型智慧的涌现,必须彰显“使用者设计”,遵循“自发秩序原理”和教育数字化转型的底层逻辑。
- 钟志贤杨佳张义蒋云良
