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期刊信息/Journal information
湖南大学学报（自然科学版）
湖南大学
湖南大学学报（自然科学版）

湖南大学

王道平

月刊

1674-2974

hdxbzkb@hnu.cn

0731-88822870

410082

湖南省长沙市岳麓区湖南大学期刊社行政办公室

湖南大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Hunan University(Natural Sciences)CSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是由教育部主管、湖南大学主办的综合性学术理论刊物，双月刊，面向国内外公开出版发行。主要报道湖南大学自然科学领域最新研究成果，也适当发表国内外同行专家的优秀学术论文。
正式出版
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    基于潜水器观测影像的深海底质图像拼接方法

    丁忠军王兴宇刘晨马广洋...
    98-106页
    查看更多>>摘要：深海潜水器的视野通常有限,仅凭单个视野的视频图像难以全面地观察周围海底情况,这为研究人员了解海底底质的整体分布增加了难度.针对上述问题,提出了一种基于深海潜水器影像的海底底质图像快速拼接方法.首先,基于通道补偿的图像增强技术对视频帧的红色通道进行校正,并进行亮度增强和CLAHE处理.接着,利用CUDA加速的SURF算法提取特征点和描述符,利用KD树算法初步匹配前后帧的特征点.然后,采用KNN分类算法消除误匹配,对筛选后的匹配点进行帧间运动估计,通过变换矩阵生成底图并拼接前后帧.最后,融合特征点坐标与帧间运动信息.重复上述过程,生成连续的拼接图像.实验验证采用"蛟龙号"在某航次获取的视频图像进行拼接处理,结果表明该方法具有较好的拼接效果,验证了其技术的可行性.

    深海潜水器海底底质图像水下图像增强快速图像拼接

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    多病害并发复杂场景下的道路病害检测RGT-YOLOv7模型

    罗向龙王彦博蒲亚亚刘若辰...
    107-118页
    查看更多>>摘要：随着我国公路网的不断扩展,道路病害检测已经成为道路养护与行车安全保障必不可少的组成部分,基于深度学习的道路病害检测已经成为该领域的研究热点.针对多种病害并发的复杂场景下道路病害识别精度不高、泛化能力不足的问题,提出了一种复杂场景下的道路病害检测模型RGT-YOLOv7(Receptive Ghost Triplet-YOLOv7).在主干网络部分引入三重注意力机制,提高病害特征在不同通道与空间的相关性,解决了特征提取效率不高的问题;将原有的全连接空间金字塔卷积模块替换为快速全连接空间金字塔卷积模块,并加入幻影卷积模块,提高冗余特征的使用率,将原有的冗余特征与新提取到的特征融合,得到包含不同尺度的特征信息;为了扩大模型感受野,在特征增强部分加入改进的感受野模块,利用不同尺寸的空洞卷积从不同方向对特征图进行提取,加强对横向和纵向特征的提取.实验结果表明,与YOLOv7相比,识别的平均正确率(mean average precision,mAP)和平衡F分数分别提升了6.9、3.9个百分点,尤其是对纵向裂缝危害识别的平均正确率提高了22.3个百分点,与Faster R-CNN、YOLOv5等模型相比也有良好的性能提升,表明RGT-YOLOv7是一种有效的复杂场景下的道路病害检测模型.

    目标检测道路病害检测深度学习YOLOv7RFB

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    基于DCNN-LSTM模型的船舶违章行为检测

    郑元洲李鑫钱龙秦瑞朋...
    119-128页
    查看更多>>摘要：桥区水域船舶违章行为的精准检测对于预控船桥碰撞至关重要.为保障船舶航行安全,提出了一种面向桥区水域的船舶违章行为检测模型.通过实时采集长江武汉段连续桥区船舶自动识别系统(AIS)数据及预处理工作,采用卷积神经网络(CNN)提取船舶行为信息,与长短时记忆神经网络(LSTM)相结合,建立深度卷积长短时记忆模型(DCNN-LSTM)学习船舶时空行为特征,并结合船舶超速、掉头、追越三种违章行为进行实验分析.结果表明,DCNN-LSTM模型相较于CNN、LSTM和支持向量机(SVM)模型表现出较强的优势,其准确率、精确率和F1分别为88.96%、96.49%和92.87%,实现了船舶违章行为的精准检测和识别.以典型水域船舶违章行为进行实例分析,进一步论证了DCNN-LSTM的有效性和优越性.为桥区水域船舶安全监管提供了可靠的理论基础,推动了船舶智能化发展.

    深度学习内河航道CNNLSTMDCNN-LSTM

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    基于特征交互模块增强RGB-骨骼动作识别鲁棒性研究

    侯永宏刘超刘鑫岳焕景...
    129-138页
    查看更多>>摘要：恶意攻击者可以通过在自然样本中添加人类无法察觉的对抗噪声轻易地欺骗神经网络,从而导致分类错误.为了增强模型对抗扰动的鲁棒性,先前的研究大多关注单模态任务,对多模态场景的研究相对匮乏.为了提升多模态RGB-骨骼动作识别的鲁棒性,提出了一个基于特征交互模块(FIM)的鲁棒动作识别框架,提取对抗样本的全局信息并学习模态间的联合表征,以此来校准多模态特征.实验结果表明,面对CW攻击,该动作识别框架在NTURGB+D数据集上进行鲁棒性评估,其RI值达到 25.14%,平均鲁棒准确率也达到48.99%,比最新的MinSim+ExFMem方法分别提高了8.55和23.79个百分点,表明其在增强鲁棒性及平衡准确率方面都优于其他方法.

    计算机视觉多模态RGB-骨骼动作识别对抗训练

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    自适应生成卷积核的动态图注意力三维点云识别及分割

    杨军郭佳晨
    139-152页
    查看更多>>摘要：针对现有算法在对点云数据进行平移、缩放以及旋转等几何变换时网络不能充分提取局部特征,导致网络精度显著下降的问题,提出基于自适应生成卷积核的动态图注意力三维点云识别及分割算法.首先,利用感受野中心点位置信息增强邻点感知上下文信息能力,通过改进的自注意力机制重构感受野,使感受野内特征信息充分交互,增强感受野的上下文信息.其次,构造自适应生成卷积核,通过捕获变化的点云拓扑信息,自适应生成卷积核权重,进而提升网络性能.最后,构建动态图注意力卷积算子,并设计点云识别的动态网络与分割的U形网络.实验结果表明,本文算法在ModelNet40点云识别数据集的识别精度达到了94.0%,在ShapeNet Part点云部件语义分割数据集的平均交并比达到了86.2%.本文算法能够提取三维点云的关键特征信息,具有较好的三维点云识别与分割能力.

    三维点云动态图注意力卷积自适应算法模型识别语义分割

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    面向零日攻击检测的APT攻击活动辨识研究

    成翔匡苗苗严莉萍张佳乐...
    153-164页
    查看更多>>摘要：传统的攻击检测方法很难辨识出利用零日漏洞发起的高级持续性威胁(advanced persistent threat,APT)攻击活动.为此提出一种面向零日攻击检测的APT攻击活动辨识方法(APTIZDM),该方法由三个主要部分组成.第一部分态势觉察本体构建(CSPOC)方法进行物联网(IoT)系统中关键活动属性及特征的形式化描述.第二部分恶意C&C(command and con-trol)DNS响应活动挖掘(MCCDRM)方法用于辨识APT攻击情境中的恶意C&C通信活动,并可有效控制活动辨识过程的范围与起始时间,从而减小计算开销.第三部分APT攻击情境中零日攻击活动辨识(ZDAARA)方法,其基于贝叶斯网络和安全风险传播理论,对系统调用信息进行关联分析,计算出各系统调用实例的恶意概率,可有效辨识出被入侵检测系统漏报的零日攻击活动.仿真实验结果表明,作为APTIZDM的核心内容,MCCDRM方法和ZDAARA方法都实现了较高的准确率和较低的误报率,协同完成了对APT攻击活动有效辨识.

    零日攻击边缘计算贝叶斯网络C&C

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    多特征加权图卷积网络的情感三元组抽取方法

    韩虎徐学锋赵启涛范雅婷...
    165-175页
    查看更多>>摘要：方面级情感分析(aspect-based sentiment analysis,ABSA)旨在识别文本中用户对于特定方面所表达的观点信息,涉及方面词、意见词、情感极性等多种元素.现有研究大多关注独立任务,忽略了各元素间的特征交互,存在错误传播问题.基于多特征加权图卷积网络提出的情感三元组抽取方法将多个子任务联合建模;采用双仿射注意力模块捕捉词对间的关系概率分布,将文本语义、句法、位置等先验信息编码为多特征向量;利用图卷积操作实现多特征融合,最终实现方面术语-意见术语-情感极性的联合抽取.基于两组基准数据集进行评估实验,实验结果表明,多特征加权图卷积网络的情感三元组抽取方法有效缓解了流水线方法错误传播的状况,提升了三元组各元素间的特征交互,处理三元组抽取任务的能力显著优于现有基准模型.

    情感分析图神经网络网格标记双仿射注意力联合抽取

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    基于强化学习的舞台多轴同步系统预测维护策略研究

    李炜王洁莹毛海杰
    176-185页
    查看更多>>摘要：针对舞台多轴同步系统因执行器退化导致无法满足控制任务时限要求,现有维护策略难以达优的问题,提出一种基于强化学习的舞台多轴同步系统预测维护策略.首先将强化学习以串级方式引入,构建具有寿命预测与自主维护能力,能以不同采样率分而治之的控制架构;其次,聚焦介入维护策略及多源不确定性对执行器退化过程的影响,基于卡尔曼(Kalman)滤波、期望最大化和固定间隔平滑等算法,通过对执行器退化状态的实时感知、估计及退化模型的自适应更新,确保多轴同步系统剩余寿命预测精度;结合系统期望工作时限与剩余寿命预测的偏差、执行器实时退化状态等构建Q-learning算法的目标函数,通过不断试错对维护控制量做出最优调整,以获得最大的寿命延长奖励,从而实现了舞台多轴同步系统智能优化维护.通过舞台多轴同步系统仿真实验验证了所提方法的有效性,提高了系统维护效能.

    舞台多轴同步执行器退化剩余寿命预测强化学习预测维护

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    多道次搅拌摩擦加工制备生物可降解β-TCP/WE43复合材料

    滕杰王昕苏金龙蒋福林...
    186-194页
    查看更多>>摘要：通过多道次搅拌摩擦加工(MP-FSP)制备了医用可降解β-TCP/WE43复合材料,通过金相、扫描电子显微镜和能谱分析对β-TCP/WE43复合材料的显微组织进行了表征,并对该复合材料的力学性能、耐蚀性能和腐蚀摩擦磨损性能进行了测试分析.研究结果表明,在三道次搅拌摩擦加工后,β-TCP颗粒在镁基体中分散性较好,且搅拌区晶粒细小.多道次搅拌摩擦加工可以有效改善β-TCP颗粒在镁基体内的分布和细化晶粒,从而同时提高复合材料的机械性能、耐蚀性能和耐腐蚀磨损性能.该研究结果可为生物降解的镁基植入物的开发提供重要指导.

    搅拌摩擦加工镁基复合材料β-TCP生物可降解腐蚀摩擦磨损

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    CO2响应型聚合物光催化剂的制备及其活性研究

    李润方静李宇航
    195-202页
    查看更多>>摘要：报道了两种CO2响应型聚合物光催化剂DTS-LP1和BT-LP2,这两种光催化剂可以在CO2的调节下改变亲水性,实现在水溶液中均匀分散.与此同时,反应后通过排出CO2可以快速分离出光催化剂,从而实现光催化剂的回收利用.另外,通过电化学测试分析了两种聚合物的光电流响应和电化学阻抗,其中,DTS-LP1具有更大的光电流响应强度和较低的电荷转移电阻.采用循环伏安法测试得到了两种聚合物的能带结构,结果显示均满足光催化硫化物氧化条件.当采用DTS-LP1和BT-LP2为光催化剂时,10 h内光催化硫化物氧化的转化率分别为97%和42%,表明聚合物光催化剂具有优异的催化性能.

    硫化物氧化CO2响应共轭聚合物光催化剂回收

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