江苏省自然科学基金(BK2010403)
- 作品数：15 被引量：100H指数：7
- 相关作者：李新德戴先中朱博张秀龙吴雪建更多>>
- 相关机构：东南大学华中科技大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金教育部重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论更多>>
- 基于组块分析的路径自然语言语义角色标注方法被引量：3
- 2012年
- 为了进行路径自然语言研究,首先设计了路径自然语言收集方案,主要面向室内环境收集了一定的路径自然语言语料,通过手工标注建立了一个小型的语料库.其次,对路径自然语言的特征进行了一定的分析,在此基础上概括了几种常见的语义角色,主要包括关于landmark和方位转换的语义角色.路径自然语言本身具有高度规律性,语义角色相对集中,因此语义分析采用了基于组块分析的语义角色标注方法,将语义分析问题转化为序列信号的切分和分类问题.最后,利用支持向量机进行了相关的组块标注实验.实验结果表明提出的方法具有较大的潜力.
- 张秀龙李新德戴先中
- 关键词：语义角色标注组块分析支持向量机
- 一种快速分层递阶DSmT近似推理融合方法(A)被引量：18
- 2010年
- 本文提出了一种分层递阶的DSmT快速近似推理融合方法,该方法针对超幂集空间中仅单子焦元具有信度赋值的情况,利用二叉树或三叉树分组技术对其刚性分组,与此同时,对每个信息源对应的各个分组焦元进行信度赋值求和,以便实现细粒度超幂集空间向粗粒度超幂集空间映射.然后运用DSmT组合规则和比例冲突分配规则对粗化超幂集空间的两个信息源进行融合,保存该融合结果作为父子之间节点连接权值,然后对每个分组焦元信度赋值归一化处理,通过设定树的深度,来确定分层递阶的次数.最后通过从多个角度比较新、老方法,从而充分地验证了新方法的优越性.
- 李新德Jean Dezert黄心汉孟正大吴雪建
- 关键词：信息融合分层递阶THEORY
- 基于“原型”的机器人开放式室内场所感知实验研究被引量：3
- 2013年
- 在基于"原型"的场所感知算法基础上构建了一种场所感知实验平台.其中,硬件系统主要以双目立体相机作为环境感知传感器,以CPU-GPU(中央处理器–图形处理器)协同计算单元作为多种任务、复杂逻辑和密集数据的处理单元;而软件系统基于微软Robotics Developer Studio平台构建,双目视觉服务和场所感知服务为其中两大核心服务,前者利用RANSAC(随机采样一致性)和GPU版本ASIFT(仿射尺度不变特征变换)等算法在宽视角范围内实现物品识别和位姿估算,适用于拥挤室内环境,后者基于双目视觉结果和已有场所感知算法完成场所分类及区域感知并构建2D语义地图.在无人工标注的真实室内环境中开展实验,实验结果表明,基于本文实验平台的机器人能够在线鲁棒地感知活动空间中的开放式场所,实验也在一定程度上验证了已有场所感知算法的可实现性、有效性和实用性.
- 朱博戴先中李新德杨伟陈芳园
- 关键词：GPU
- 一种带有“遮罩”的ASIFT特征提取算法被引量：2
- 2015年
- 指出提高ASIFT算法效率的一种新途径:利用"遮罩"屏蔽源自视角模拟的无效像素区域,从而使较为耗时的区域运算仅作用于有效像素区域,以达到提高运算效率的目的.首先,分析无效像素区域产生根源,并定量分析此类区域在各区域运算环节占有的比例,指出增加"遮罩"的必要性,特别指出被处理图像的宽高比越大,则经"遮罩"处理后所获得的加速比越高;随后,给出带有"遮罩"的ASIFT算法结构;然后,给出"遮罩"的一种低存储空间、高访问效率的数据结构,并给出离线获取"遮罩"的一种解析方法;最后,通过实验证实使用"遮罩"能有效提高ASIFT算法中区域运算部分的效率,从而在一定程度上也提高了算法整体的运算效率,但效率提升幅度受到理想区域加速比限制.
- 朱博戴先中李新德杨伟
- 关键词：特征提取
- 一种飞机图像目标多特征信息融合识别方法被引量：32
- 2012年
- 提出了一种基于概率神经网络(Probabilistic neural networks,PNN)和DSmT推理(Dezert-Smarandache theory)的飞机图像目标多特征融合识别算法.针对提取的多个图像特征量,利用数据融合的思想对来自图像目标各个特征量提供的信息进行融合处理.首先,对图像进行二值化预处理,并提取Hu矩、归一化转动惯量、仿射不变矩、轮廓离散化参数和奇异值特征5个特征量;其次,针对DSmT理论中信度赋值构造困难的问题,利用PNN网络,构造目标识别率矩阵,通过目标识别率矩阵对证据源进行信度赋值;然后,用DSmT组合规则在决策级层进行融合,从而完成对飞机目标的识别;最后,在目标图像小畸变情形下,将本文提出的图像多特征信息融合方法和单一特征方法进行了对比测试实验,结果表明本文方法在同等条件下正确识别率得到了很大提高,同时达到实时性要求,而且具有有效拒判能力和目标图像尺寸不敏感性.即使在大畸变情况下,识别率也能达到89.3%.
- 李新德杨伟东DEZERT Jean
- 关键词：信息融合目标识别概率神经网络
- 一种快速分层递阶DSmT近似推理融合方法(B)被引量：17
- 2011年
- 针对Dezert-Smarandache Theory(DSmT),随着鉴别框架中焦元数目的增多,其组合推理运算成指数增长,已成为制约该理论广泛应用与发展的瓶颈问题.为了解决这个难题,本文在进一步深入研究仅单子焦元赋值几个关键问题的基础上,主要针对超幂集空间中部分单子和冲突焦元具有信度赋值的情况,通过比例分配原则,把冲突焦元的信度赋值分配到相应的单子焦元上,然后根据仅单子焦元情形下的近似推理方法进行处理,即利用二叉树分组技术对单子焦元进行刚性分组,实现细粒度超幂集空间向粗粒度超幂集空间映射.最后通过从计算效率、信息损失和相似度的角度分别比较新、老方法,比较结果充分地验证了新方法的优越性.
- 李新德杨伟东吴雪建Jean Dezert
- 关键词：信息融合分层递阶THEORY
- 一种快速分层递阶DSmT近似推理融合方法(C)被引量：4
- 2011年
- 针对超幂集空间中部分不确定焦元或者混合焦元具有信度赋值的情形,将混合焦元转化为统一形式;根据纯不确定焦元平分原则进行平分信度赋值,并将新的或固有的冲突焦元的信度赋值分配到相应的单子焦元上;利用二叉树分组技术对单子焦元进行刚性分组,实现细粒度超向粗粒度超幂集空间的映射;运用DSmT组合规则和比例冲突分配规则对粗化超幂集空间的多个信息源进行融合,保存该融合结果作为父子之间节点连接权值;对每个分组焦元信度赋值归一化处理,通过设定树的深度,来确定分层递阶的次数;最后从计算效率、信息损失和相似度的角度分别就新、老方法进行比较,结果验证了新方法的优越性.
- 李新德杨伟东Jean Dezert
- 关键词：信息融合分层递阶DEZERT-SMARANDACHE理论
- 一种基于受限自然语言处理的移动机器人视觉导航方法被引量：9
- 2011年
- 本文在研究汉语自然语言路径重建描述(NLRP)语言规律的基础上,通过建立移动机器人导航意像图,设计了室内环境下基于受限自然语言的视觉导航算法.首先,从受限汉语文本中提取出路标,以及路标之间的大致方位和距离关系,并将其映射到建立的导航意像图上,然后从中提取路径关键引导点,实现机器人运行路径规划,且根据关键引导点将路径分成多段.在机器人每段运行过程中,计算参考目标的实时图像与数据库中样本图像的SURF特征点的匹配度,并融合里程计信息,实现机器人粗定位.再后,根据获得的机器人大致位置,计算下一段的运行方向,继续下一段运行,以此类推,直至运动到最后一段,最后实验结果充分证明了该方法的可行性、有效性和鲁棒性.
- 李新德张秀龙戴先中
- 关键词：受限汉语智能机器人视觉导航
- 基于立体视觉的一般物体识别方法被引量：1
- 2013年
- 为了使计算机具有与人类相似的在复杂背景下识别一般物体的视觉处理能力,提出了一种基于立体视觉的一般物体识别方法.该方法的核心在于融合二维图像信息和双目相机获取的深度信息,对视野中的环境进行物体定位、图像分割、特征描述以及物体识别.通过双目相机获取环境的三维点云信息,并利用mean-shift算法进行聚类,剔除干扰点,从而实现物体在二维图像上的定位与分割.利用含有空间关系的BoW模型对分割后独立区域内的物体进行识别,得出判别结果.此外,在利用sift算法进行特征点提取以及利用mean-shift算法进行聚类的环节中,采用CUDA环境下的GPU进行加速处理,提高了处理速度.实验结果表明,所提方法具有较好的识别效果和鲁棒性.
- 李新德张晓朱博
- 关键词：立体视觉图像分割GPU加速
- 一种面向室内智能机器人导航的路径自然语言处理方法被引量：13
- 2014年
- 为了实现通过自然语言指导机器人导航的目的,提出了一种利用描述路径的自然语言直接绘出机器人运行路径的方法.为了提高机器人对路径自然语言的理解,采用了基于组块的分析方法.首先深入地研究了收集到的路径描述的自然语言语料库,总结出了语义和句法的对应关系.在此基础上,构造了层叠条件随机场,通过采用组块分析方法,先进行名词短语组块的提取,然后提取语义组块.为了解决名词短语的解析问题,引入了名词实体关系推理方法.并且在提取出的语义组块的基础上逐个建立路径单元,组成完整的路径信息.最后,给出了自然语言处理各个环节的实验结果,并结合具体语句展示了从文字到机器人导航地图的映射过程,对开展人机交互式和谐导航具有重要意义.
- 李新德张秀龙
- 关键词：自然语言处理机器人导航层叠条件随机场贝叶斯推理
