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李忠金: 作品数：26 被引量：122H指数：7; 供职机构：杭州电子科技大学计算机学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>

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边缘计算中协作计算卸载与动态任务调度被引量：6: 2023年; 在边缘计算场景中,通过将部分待执行任务卸载到边缘服务器执行能够达到降低移动设备的负载、提升移动应用性能和减少设备开销的目的.对于时延敏感任务,只有在截止期限内完成才具有实际意义.但是边缘服务器的资源往往有限,当同时接收来自多个设备的数据传输及处理任务时,可能造成任务长时间的排队等待,导致部分任务因超时而执行失败,因此无法兼顾多个设备的性能目标.鉴于此,在计算卸载的基础上优化边缘服务器端的任务调度顺序.一方面,将时延感知的任务调度建模为一个长期优化问题,并使用基于组合多臂赌博机的在线学习方法动态调整服务器的调度顺序.另一方面,由于不同的任务执行顺序会改变任务卸载性能提升程度,因而影响任务卸载决策的有效性.为了增加卸载策略的鲁棒性,采用了带有扰动回报的深度Q学习方法决定任务执行位置.仿真算例证明了该策略可在平衡多个用户目标的同时减少系统的整体开销.; 张斐斐葛季栋李忠金黄子峰张胜张胜陈兴国; 关键词：任务调度

新时代下“数据挖掘”课程的教学改革与探索被引量：2: 2022年; 针对“数据挖掘”课程教学中目前存在的问题展开探索,一切以学生为中心,以教授学生知识和培养学生能力为目标,优化了教学模式,贴合了时代进步,注重理论与实践相结合。一改往日教学风格,更加巩固学生的基础,更好调动学生的学习兴趣,更有利于学生将理论知识转化为实践经验,更加贴近教学目标和开展“数据挖掘”这门课的初衷。; 李忠金徐帅达; 关键词：数据挖掘教学改革教学模式

基于条件生成对抗网络的梯级表面高光去除方法被引量：1: 2022年; 针对传统高光去除方法对梯级图像高光去除表现不佳问题,提出了一种基于条件生成对抗网络的梯级图像高光去除方法(multi-scale spatial dense gradient cascade generative adversarial network,MSDGC-GAN)。该方法设计了一种空间上下文密集模块(spatial contextual feature dense block,SCFDB)能够深度提取像素行与列之间的空间背景信息。此外,设计了一种多尺度梯度级联结构以弥补网络下采样中的尺度特征损失,并且该结构能够赋予模型多尺度鉴别能力同时稳定训练梯度分布。在分析了经典双色反射模型基础上,将最大漫反射度估计应用于损失函数以监督网络训练。实验结果表明,该方法在经典高光数据集和自制梯级高光图像数据集中表现均优于对比方法。; 胡宇航胡海洋李忠金; 关键词：多尺度

特征增强和双线性特征向量融合的移动端工业货箱文本检测: 2022年; 在实际工业环境下,光线昏暗、文本不规整、设备有限等因素,使得文本检测成为一项具有挑战性的任务。针对此问题,设计了一种基于双线性操作的特征向量融合模块,并联合特征增强与半卷积组成轻量级文本检测网络RGFFD(ResNet18+GhostModule+特征金字塔增强模块(feature pyramid enhancement module,FPEM)+特征融合模块(feature fusion module,FFM)+可微分二值化(differenttiable binarization,DB))。其中,Ghost模块内嵌特征增强模块,提升特征提取能力,双线性特征向量融合模块融合多尺度信息,添加自适应阈值分割算法提高DB模块分割能力。在实际工厂环境下,采用嵌入式设备UP2 board对货箱编号进行文本检测,RGFFD检测速度达到6.5 f/s。同时在公共数据集ICDAR2015、Total-text上检测速度分别达到39.6 f/s和49.6 f/s,在自定义数据集上准确率达到88.9%,检测速度为30.7 f/s。; 胡海洋厉泽品李忠金; 关键词：文本检测

“案例分解讲演、项目实践驱动”为核心的数据库系统原理课程教学改革被引量：16: 2018年; 随着大数据时代的到来,数据库系统原理课程对于学生掌握数据理论和技术的重要作用更加凸显。本文从该课程当前教学所存在的困境出发,研究与实施了基于"案例分解课堂讲演、项目任务实践开发"为核心的教学模式。该模式从课时分配、课堂授课、实验教学、课外作业、课程考试与评价等方面对传统的课程教学实施改革,本文给出了具体的实施方案。最后通过实际的教学效果对比,表明该教学模式可有效提高学生对课程基础理论的掌握,并加强学生灵活运用所学基础知识、提升对数据库系统的使用和开发能力。; 胡海洋李忠金; 关键词：数据库系统原理课程教学改革

双视图三维卷积网络的工业装箱行为识别被引量：1: 2022年; 目的在自动化、智能化的现代生产制造过程中,行为识别技术扮演着越来越重要的角色,但实际生产制造环境的复杂性,使其成为一项具有挑战性的任务。目前,基于3D卷积网络结合光流的方法在行为识别方面表现出良好的性能,但还是不能很好地解决人体被遮挡的问题,而且光流的计算成本很高,无法在实时场景中应用。针对实际工业装箱场景中存在的人体被遮挡问题和光流计算成本问题,本文提出一种结合双视图3D卷积网络的装箱行为识别方法。方法首先,通过使用堆叠的差分图像(residual frames, RF)作为模型的输入来更好地提取运动特征,替代实时场景中无法使用的光流。原始RGB图像和差分图像分别输入到两个并行的3D ResNeXt101中。其次,采用双视图结构来解决人体被遮挡的问题,将3D ResNeXt101优化为双视图模型,使用一个可学习权重的双视图池化层对不同角度的视图做特征融合,然后使用该双视图3D ResNeXt101模型进行行为识别。最后,为进一步提高检测结果的真负率(true negative rate, TNR),本文在模型中加入降噪自编码器和two-class支持向量机(support vector machine, SVM)。结果本文在实际生产环境下装箱场景进行了实验,采用准确率和真负率两个指标进行评估,得到的装箱行为识别准确率为94.2%、真负率为98.9%。同时在公共数据集UCF(University of Central Florida)101上进行了评估,以准确率为评估指标,得到的装箱行为识别准确率为97.9%。进一步验证了本文方法的有效性和准确性。结论本文提出的人体行为识别方法能够有效利用多个视图中的人体行为信息,结合传统模型和深度学习模型,显著提高了行为识别准确率和真负率。; 胡海洋潘健李忠金

生产环境下基于遗传算法的实时任务卸载算法: 2023年; 移动边缘计算(MEC)模式的出现使得移动设备(MD)可以将移动应用任务卸载至部署在网络边缘的演进型基站(eNB)上执行,从而有效降低MD的能耗与任务的延时。然而,不合理的任务卸载同样会造成MD的高能耗和任务的高延时。基于此,提出了一种实时任务卸载(RTO)算法,该算法能够在满足任务截止时间的限制条件下,最小化MD能耗。RTO在遗传算法(GA)的基础上,引入了动态电压调节技术(DVFS),并在编码策略中考虑了任务的执行位置和MD的计算频率。通过仿真实验,证明了RTO算法的可行性与有效性。; 胡海洋李前辉李忠金; 关键词：遗传算法

基于在线教学平台的“Java程序设计”教学改革被引量：2: 2022年; 本文是针对“Java程序设计”课程的教学改革,根据在线教学平台的快速发展,以及计算机专业教学中的实际需要,并结合当下互联网时代的现状,对“Java程序设计”课程进行改革与探索。首先,本文分析了Java课程教学的特点与在线教学平台的现实情况。其次,本文提出了网络在线教学平台的建设方法,从多个角度分析利用在线平台,提高课程教学质量。最后,分析总结了本文提出的线上教学改革,建立Java程序设计智慧课堂,为计算机专业教育提供一种高效有力的教学新模式。; 李忠金吴迪; 关键词：JAVA程序设计教学改革计算机专业

点云多尺度编码的单阶段3D目标检测网络: 2024年; 目的自动引导运输小车(automatic guided vehicles,AGV)在工厂中搬运货物时会沿着规定路线运行,但是在靠近障碍物时只会简单地自动停止,无法感知障碍物的具体位置和大小,为了让AGV小车在复杂的工业场景中检测出各种障碍物,提出了一个点云多尺度编码的单阶段3D目标检测网络(multi-scale encoding for single-stage 3D object detector from point clouds,MSE-SSD)。方法首先,该网络通过可学习的前景点下采样模块来对原始点云进行下采样,以精确地分割出前景点。其次,将这些前景点送入多抽象尺度特征提取模块进行处理,该模块能够分离出不同抽象尺度的特征图并对它们进行自适应地融合,以减少特征信息的丢失。然后,从特征图中预测出中心点,通过多距离尺度特征聚合模块将中心点周围的前景点按不同距离尺度进行聚合编码,得到语义特征向量。最后,利用中心点和语义特征向量一起预测包围框。结果MSE-SSD在自定义数据集中进行实验,多个目标的平均精度(average precision,AP)达到了最优,其中,在困难级别下空AGV分类、简单级别下载货AGV分类比排名第2的IASSD(learning highly efficient point-based detectors for 3D LiDAR point clouds)高出1.27%、0.08%,在简单级别下工人分类比排名第2的SA-SSD(structure aware single-stage 3D object detection from point cloud)高出0.71%。网络运行在单个RTX 2080Ti GPU上检测速度高达77帧/s,该速度在所有主流网络中排名第2。将训练好的网络部署在AGV小车搭载的开发板TXR上,检测速度达到了8.6帧/s。结论MSE-SSD在AGV小车避障检测方面具有较高的精确性和实时性。; 韩俊博胡海洋李忠金李忠金王利红

基于主动对象的实时数据分析系统设计与实现: 2018年; 现场态势分析是现代社会信息化管理的重要手段,数据分析平台是现场态势分析系统的核心关键。采用主动对象技术设计开发了一个支持多数据格式的现场态势数据分析平台。该平台不仅支持用户单点登录和实时多维度数据态势分析,而且还允许用户在实时态势分析中,根据实际需求进行动态定制。研发的数据服务平台软件已有实例监所勤务系统投入工程使用。开发的系统能够较好地实现对监所勤务子系统数据的存储、分析及上报,实现对数据的实时动态态势分析。; 胡德凯陈洁胡海洋李忠金; 关键词：数据分析

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