特邀策划人 乔少杰 教授,四川省级人才,四川省杰青,目前担任四川省重点实验室副主任,Journal of Data Scienceand Intelligent Systems 主编。获四川省科学技术进步二等奖2 项和三等奖2 项,四川省第十九次社会科学优秀成果三等奖1 项,四川省计算机科学技术一等奖1 项,八桂人工智能科学技术奖一等奖1 项。主持四川省杰青项目、国家自然科学基金项目3 项。在国
摘 要:随着移动设备和传感器技术的快速发展,轨迹大数据已成为空间数据智能研究的关键数据源之一。该领域的研究涵盖多源轨迹数据的获取、融合、分析以及模式挖掘与知识发现的完整流程,在智慧城市、交通管理和位置服务等方面展现出巨大潜力。然而,轨迹数据的复杂性和多样性带来了处理、分析和利用方面的诸多挑战。对轨迹数据的获取与预处理、数据存储、模式识别、预测分析等核心方法进行了系统讨论,总结了其在各类应用场景中的
摘 要:时空轨迹预测在交通管理和城市规划中至关重要,但传统模型受数据稀疏性、噪声污染和非线性关系的限制,群体智能驱动的时空轨迹预测技术能够克服传统模型的不足,实现高精度、实时性的预测。对当前群体智能技术研究中常用的群体数据源进行综述,介绍了群体智能的核心优化算法,如粒子群优化和蚁群优化,同时介绍了时空轨迹的表示方式;总结基于概率和基于机器学习的时空轨迹预测方法,概述了群体智能驱动的轨迹预测技术路线
摘 要:针对遥感图像中的有向物体检测任务,提出了一种基于半监督学习的密集区域卷积神经网络(Dense RegionConvolutional Neural Network,DRCNN) 框架,以减少对大规模标注数据的依赖并提高检测精度。在该框架中,利用教师-学生模型通过稠密伪标签生成与一致性损失进行训练,结合伪标签学习与数据扰动,提升模型对无标注数据的有效利用率。针对长尾分布问题,引入了Seesa
摘 要:随着医疗需求的持续增长,深度学习技术在医学图像自动分割领域展现出巨大的潜力。空间数据智能的发展为医学图像的精确分割提供了新的解决思路。UNet 作为医学图像分割领域最具影响力的网络架构,自2015 年提出以来在各类医学影像任务中得到了广泛应用,其独特的编码器-解码器结构设计不仅为后续研究奠定了基础范式,更催生了大量改进网络。系统梳理了UNet 架构的重要发展里程碑:ResUNet 通过残差
摘 要:随着计算机技术的发展,诸多领域开始向智能化方向转型,空间数据智能技术的应用日益受到关注。电力系统是整个电网运行的重要组成部分,也是电子元器件和电子设备的工作空间,如何对电力系统的稳定性进行评估是保证其稳定运行的关键。针对电力系统的暂态评估问题,融合空间数据智能技术,对样本数据进行数据采集和特征提取模型的构建。利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM) 算法提高电
摘 要:带钢作为现代钢铁产业的核心产品,划痕检测对于确保产品质量、提升生产效率和降低成本至关重要,广泛应用于汽车制造、金属加工、电子产品生产等领域。然而,划痕形态各异且易受光照、背景和噪声等因素影响,使得检测任务极具挑战性。近年来,随着空间数据智能技术的不断进步,基于深度学习的目标检测算法(如Faster RCNN、SSD、YOLO 等) 在检测任务中表现出色,通过自动学习、特征检测和精准目标定位
摘 要:跨域图像空间数据少样本学习(FewShot Learning,FSL) 是近年来机器学习研究领域的热点,旨在利用少量的有标签图像空间源域数据训练一个可靠的模型对分布差异大的图像目标域数据进行分类。概述了近年来主要的跨域图像空间数据FSL 模型,根据模型解决问题的主要思想,将其分类为数据引入法、特征增强法、参数控制法以及混合法。将数据引入法细分为基于单源域数据、基于多源域数据和基于目标域数据
摘 要:使用面部特征和脑电(Electroencephalogram,EEG) 特征识别驾驶员的疲劳状态,对驾驶员进行疲劳提醒,可以有效降低事故发生概率。为解决单一面部特征或EEG 特征识别精度不高的问题,提出一种基于EEG 与面部特征拼接融合的疲劳识别方法。提取EEG 信号的时域、频域、非线性特征和面部特征,通过特征层信息融合的方法进行特征拼接。为提高面部特征识别速度,提出了一种改进的YOLOv
特邀策划人 李兴旺 博士,河南理工大学物理与电子信息学院副教授、硕士生导师。IEEE 高级会员、入选斯坦福大学全球前2% 科学奖榜单。主要从事新一代(5G 及Beyond)宽带移动通信系统的新理论及技术的研究。IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions onVehicular Technol
摘 要:针对智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS) 辅助通信系统中无源反射阵列所导致的信道估计导频开销大的问题,提出了一种低导频开销的压缩感知(Compressive Sensing,CS) 信道估计算法。根据毫米波信道的特征,分析级联信道所存在的三重结构稀疏性,即所有用户角级联信道的公共行稀疏性、不同非零行之间非零元素偏移相同和所有用户不同非零
摘 要:为了提高无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN) 的覆盖率,提出了一种基于相互学习能力和动态学习因子的改进粒子群优化(Modified Partide Swarm Optimization,MPSO) 算法。引入了拉丁超立方采样(Latin HypercubeSampling,LHS) 序列来初始化种群,增加了种群的多样性,为之后优化奠定基础;引入一种相互学
摘 要:随着低地球轨道(Low Earth Orbit,LEO) 卫星通信系统设备的大规模部署,用户终端数量呈迸发式增长。然而卫星运动会导致服务间断,大量用户需要同时发生切换,产生了大量的信令开销,致使网络性能下降。针对以上问题,提出了一种基于海量用户的属性优化分组方式的多星切换方法。该方法根据用户服务卫星向网络发送的满足用户通信需求的切换卫星信息,对用户考虑其在波位内相对位置和切换需求带宽等属性
摘 要:智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface,IRS) 能够生成反射波束,动态调整信道环境,且具有低成本、低功耗和易部署等特点,在通信领域受到广泛关注,被认为是下一代移动通信系统的关键技术之一。针对IRS 辅助的多用户多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO) 系统,在已知统计信道状态信息(Channel State
摘 要:由无源器件构成的智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS) 是未来无线通信的关键技术之一,可以有效地提高频谱效率与降低硬件成本。非正交多址接入(NonOrthogonal Multiple Access,NOMA) 技术可有效地提高频谱效率,也被认为是未来6G 的潜在关键技术。针对多IRS 辅助的下行多天线NOMA 系统开展速率最大化研究。通过求解总
摘 要:低轨卫星物联网因广覆盖的特点,受到了广泛的关注和研究。然而,目前卫星物联网中的同步随机接入体制存在终端与卫星信令交互多、时延大的问题,无法满足卫星物联网终端对低功耗、轻控制的要求。针对低轨卫星物联网异步随机接入信号的特点,引入恒虚警检测技术对异步随机接入信号进行捕获;利用捕获结果,构建信号间的相对位置矢量(Relative Position Vector,RPV) 对异步随机接入信号进行碰
摘 要:针对无人机嵌入式平台计算资源受限的挑战,为实现高准确率和轻量化的实时无人机航拍目标检测,提出了改进YOLOv8 的轻量级航拍目标检测算法。引入分离增强注意力模块(Separated and Enhancement Attention Module,SEAM) 缓解航拍图像中的目标遮挡问题;增设针对小目标的检测层,提高小目标的检测精度;将Ghost 模块融入C2f 模块,形成C2fGhost
摘 要:针对视网膜眼底血管分割结果存在的断裂、分割不足等问题,提出局部与全局双支路分割模型,局部支路先对图像进行平均分割,对分割后的图片进行局部特征信息提取,全局支路则是对全局信息进行特征提取,在2 条支路之间通过特征融合模块(Feature Fusion Module,FFM) 进行连接,使得网络之间的联系更加密切,全局、局部支路信息共享,在局部支路的最底层加入层数为6 的Transformer
摘 要:水域图像分割常应用于洪灾监测、地表水资源勘察等工作。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像常常带有阴影和干扰斑,导致现有的水域分割结果容易出现水域连通性差、水域边缘粗糙等问题。为了更好地利用目标的边缘信息解决这些问题,分别独立采用语义分割和超像素分割得到水域预测结果与超像素聚类掩码,利用假设检验模型融合2 种方法的分割结果。在UNet、SegNet、D
摘 要:针对现有的目标检测模型对复杂天气下的交通标志检测存在漏检与错检的情况,提出了一种改进YOLOv5s 的交通标志识别算法。为提高算法在各种复杂场景下的适应性,设计了一种基于重参数化(ReParameterized,ReP) 的C3 模块,将其命名为C3_DB;在网络的Neck 部分引入上下文聚合模块,使得算法可以聚焦于重点区域的特征,减少复杂背景造成的混淆,从而提升模型的特征提取能力;引入高
摘 要:近年来,深度学习(Deep Learning,DL) 在调制识别算法上的研究表明了其较传统方法的优越性。通过提取信号的空间或时间特征进行分类通常具有较高准确率,然而针对高阶调制的分类精度却存在一定偏差。为此,研究并实现了一种基于时空联合特征注意力机制的调制识别算法。该算法在提取信号时空联合特征的基础上加入了一种自注意力机制,有效提升了高阶调制的识别准确率,具有很高的分类精度。同时,基于GN
摘 要:多模态大模型的出现和发展带来了无人机系统智能化的方向,将其高效集成进无人机系统能够显著提升无人机智能体的自主性和灵活性,在多个领域发挥无人机的作用。为促进相关研究,说明了多模态大模型和无人机系统集成的重要性,详细介绍了多模态大模型的发展和应用现状,列举了多模态大模型能为无人机系统提供的人机交互、智能感知、自主决策和群体协同上的革新能力,阐明了其应用范围和面临的挑战,为无人机智能化发展提供了
摘 要:物联网技术的发展和天基网络的成熟催生了天基物联网的概念。国家新型基础设施建设的提出为天基物联网的建设奠定了政策基础。自然资源调查、时空信息保障、应急抢险救灾等为天基物联网提供了广阔的应用空间。虽然天基物联网已经具备了良好的建设基础,但是其基本概念、能力目标、应用场景还不够清晰,不解决这些基本问题将对天基物联网的良性发展产生影响。梳理了天基物联网与其他相关概念之间的关系,探讨相关概念对天基物
摘 要:无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV) 集群通信与网络亟需解决频谱效率、可靠性、低时延等一系列基础问题,应用深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL) 来优化UAV 集群通信网络是目前较好的解决方法。面向UAV 集群通信与网络中的资源优化调度问题,进行了较为全面的调研,归纳总结了通信与网络领域采用DRL 方法进行资源优化调度的研
摘 要:针对北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS) 多频点信号搭配和多星座组合的特点,为研究北斗系统支持下不同双频组合长基线精密相对定位的精度,使用加米特(GAMIT) 对连续27 d 多星座实验(MultiGNSS Experiment,MGEX) 跟踪站组成的长基线进行不同双频组合解算,对比北斗二号(BDS2) B1IB2I、B1IB3
摘 要:为实现无线检测金属结构裂纹的宽度和深度,设计了一款无芯片射频识别(Radio Frequency Identification,RFID) 金属裂纹传感器。该设计采用开口环谐振器(Split Ring Resonators,SRR)、电耦合LC 谐振器(ELC 谐振器) 作为主要传感单元,在2 ~ 4. 5 GHz 的工作频带内实现双谐振。利用双谐振频率f1 和f2 在裂纹宽度和深度检测中
摘 要:闪存信道是用来描述和评估闪存等非易失性存储器件信道的一类重要模型。位翻转(Bit Flipping,BF) 算法是低密度奇偶校验(LowDensity ParityCheck,LDPC) 码在闪存信道下的一类重要译码算法。相对LDPC 码置信传播(Belief Propagation,BP) 迭代译码算法,BF 算法的复杂度有所降低,但是性能也有所下降。针对这一问题,提出了一种改进BF 算