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基于边缘引导和动态可变形Transformer的遥感图像变化检测
1
作者 雷涛 翟钰杰 +2 位作者 许叶彤 王营博 公茂果 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期107-117,共11页
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和Transformer的混合架构能够有效建模图像的局部与全局特征,已成为遥感图像变化检测任务的主流网络.然而这类网络仍面临着一些挑战. CNN分支中的卷积和池化运算通常会抑制遥感图像中的... 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和Transformer的混合架构能够有效建模图像的局部与全局特征,已成为遥感图像变化检测任务的主流网络.然而这类网络仍面临着一些挑战. CNN分支中的卷积和池化运算通常会抑制遥感图像中的高频信息,降低目标边界的精度;此外,Transformer分支对图像像素进行等同长程依赖关系建模,忽略了变化目标的形状及语义关联信息,导致网络对变化目标特征的表达不足.为解决上述问题,提出了基于边缘引导和动态可变形Transformer的遥感图像变化检测网络.在CNN分支中设计了边缘信息引导模块,利用高频信息增强目标区域的边缘信息,从而改善变化目标的轮廓精度.同时设计了一种新颖的动态可变形Transformer,能够自适应地匹配形状不同的变化目标,选择与变化相关的特征建模长程依赖关系,以提高网络的特征表达能力.实验结果表明,提出的方法在三个公开数据集LEVIR-CD、CDD和DSIFN-CD上显著提高了检测精度,在变化目标的边界精度和内部完整性方面都明显优于当前的主流网络. 展开更多
关键词 遥感图像 变化检测 高频信息 边缘信息 动态可变形Transformer
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无人机集群任务分配的多目标算法研究
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作者 高卫峰 王琼 +2 位作者 李宏 谢晋 公茂果 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期1-12,共12页
针对目标识别场景下的无人机集群协同任务分配问题,建立了以识别代价和识别收益为目标的优化模型,设计了基于分解的多目标差分进化算法求解该模型。首先,提出了精英初始化方法,在保证所得非支配解分布均匀的基础上,筛选初始解以提高解... 针对目标识别场景下的无人机集群协同任务分配问题,建立了以识别代价和识别收益为目标的优化模型,设计了基于分解的多目标差分进化算法求解该模型。首先,提出了精英初始化方法,在保证所得非支配解分布均匀的基础上,筛选初始解以提高解集的质量;其次,结合模型特性构造整数编码下的多目标差分进化算子,提高算法的收敛速度;最后,设计了带限制的禁忌搜索策略,使得算法具有跳出局部最优的能力。该算法为问题的求解提供一组非支配解集,使得可以根据实际需求选择更加合理的最优解。通过上述方法获得分配方案后,基于拍卖算法设计任务重分配策略,进一步调整分配方案,以应对无人机损毁的突发情况。仿真实验验证了所提算法在求解小、中、大规模任务分配问题上的有效性。相比于其他算法,文中算法所得非支配集具有更高的质量,可以消耗更少的识别代价来获取更高的识别收益,说明算法具有一定的优越性。 展开更多
关键词 任务分配 无人机 多目标算法 进化算法 禁忌搜索
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基于混合蚁群贪婪算法的路面区域多裂缝修补路径规划研究
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作者 于静 郭嘉伟 +1 位作者 邢立宁 鲁巍巍 《湖南交通科技》 2023年第4期48-52,共5页
面对日益繁重的公路养护任务,亟需通过公路养护的自动化与智能化提升公路养护效率,保障通行安全。为了使路面裂缝自动修补技术精准服务于实际应用,对基于混合蚁群贪婪算法的路面区域多裂缝修补路径规划进行了研究。首先,以修补车最短修... 面对日益繁重的公路养护任务,亟需通过公路养护的自动化与智能化提升公路养护效率,保障通行安全。为了使路面裂缝自动修补技术精准服务于实际应用,对基于混合蚁群贪婪算法的路面区域多裂缝修补路径规划进行了研究。首先,以修补车最短修补路径为优化目标,构建了最短冗余路径下的路面区域多裂缝修补路径规划数学模型;然后,基于该数学模型以混合蚁群贪婪算法(AC-GA)实现问题求解。为了验证研发算法效果,针对包含40条裂缝的待修补区域,通过引入传统蚁群算法(AC)与AC-GA相比较,探究AC-GA的可行性与有效性。实验结果表明:AC-GA在求解效果、求解效率两方面都优于AC算法,面向双向两车道路面区域包含40条裂缝的场景,可实现10 s内获取较好的多裂缝修补方案。 展开更多
关键词 路面裂缝 自动化修补 路径规划 优化算法
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