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期刊信息/Journal information
智能系统学报
中国人工智能学会　哈尔滨工程大学
智能系统学报

中国人工智能学会　哈尔滨工程大学

钟义信

双月刊

1673-4785

tis@vip.sina.com

0451-82518134

150001

哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼

智能系统学报/Journal CAAI Transactions on Intelligent SystemsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《智能系统学报》于2006年3月正式出刊，双月刊，大16开，CN 23-1538/TP，ISSN 1673-4785，邮发代号14-190。《智能系统学报》是由中国人工智能学会和哈尔滨工程大学联合主办，是中国人工智能学会会刊。主要刊登神经网络与神经计算、智能信息处理、自然语言理解、智能系统工程、机器翻译、复杂系统、机器学习、知识工程与分布式智能、机器人、智能制造、粗糙集与软计算、免疫系统、机器感知与虚拟现实、智能控制与智能管理、可拓工程、人工智能基础等内容,目前，为美国《剑桥科学文摘》、英国《科学文摘》、中文核心期刊、中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊、中国科技核心期刊等重要数据库收录。连续5年获国家自然科学基金资助，曾获得中国高校百佳科技期刊、中国科技论文在线优秀期刊一等奖、中国高校特色科技期刊、工业和信息化部优秀期刊等多项荣誉。
正式出版
收录年代

    融合体素图注意力的三维目标检测算法

    鲁斌孙洋杨振宇
    598-609页
    查看更多>>摘要：目前基于点云的三维目标检测方法未能充分利用点云局部几何特征,导致对点云稀疏的目标检测效果不佳.为此,本文提出基于原始点云体素图注意力的两阶段三维目标检测算法(voxel graph attention region-CNN,VGT-RCNN).通过多尺度体素特征插值计算网格中心点特征;在多尺度非空体素特征上构造局部图;通过图注意力机制对体素特征进行加权平均,充分提取并利用目标的局部几何特征完成检测.该算法主要针对当前二阶段算法在进行特征聚合时对不同体素特征的重要性考虑不足进行改进,引入可学习的权重矩阵,动态学习体素特性的权重,提高局部特征表达能力.本文在流行的KITTI自动驾驶数据集上进行了充分测试,取得了具有竞争力的检测效果,尤其是在对点云稀疏的汽车目标检测上,准确率有较大提高.本文还对检测效果进行了可视化分析.

    点云三维目标检测图注意力特征插值多尺度特征激光雷达体素化车辆检测

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    采用多任务特征融合的脑电情绪识别方法

    刘柯黄玉柱邓欣于洪...
    610-618页
    查看更多>>摘要：特征选择与融合是提升脑电信号情绪解码精度的重要手段之一.然而,当前脑电情绪解码中的特征选择方法常忽略了脑电信号内在数据结构的隐含信息.该文提出一种基于近邻传播聚类的多任务特征融合方法,通过L2,1范数约束实现稀疏特征选择,同时利用图拉普拉斯正则化保持不同子类间的潜在关系.该算法在不揭示真实样本标签的情况下,在子任务空间有效融合脑网络空间拓扑结构信息和微分熵信息,为高精度脑电信号情绪解码提供具有更高情绪表征能力的特征.DEAP和SEED数据集以及本实验室数据集的分析结果表明,该文提出的方法能显著提高脑电情绪解码的精度.

    情感脑机接口脑电情绪识别脑网络微分熵近邻传播聚类图拉普拉斯正则多任务特征融合稀疏特征选择

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    基于城市超车工况的智能车辆避障规划方法研究

    唐友名孙冠豫孙贵斌黄雄栋...
    619-626页
    查看更多>>摘要：在城市道路行驶中,超车驾驶既是常见的驾驶行为,也是常见的交通事故工况之一.基于改进人工势场法(artificial potential field method)与模型预测控制(model predicition control)提出了一种避障规划控制方法.首先,构建目标点引力势场函数、道路及车道线势场函数以及障碍物车辆势场函数;其次,基于势场函数建立统一化模型函数;最后,对系统进行模拟实验评估.结果表明,提出的避障规划控制方法能够生成安全、平滑的路径,其前轮转角变化范围在[-0.67°,1.02°],质心侧偏角变化范围在[-0.22°,0.32°],具有稳定的控制能力.

    自动驾驶人工势场法模型预测控制超车工况轨迹规划安全距离车辆动力学避障策略

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    基于改进蚁群优化算法的AUV三维路径规划

    蒲兴成冼文杰聂壮
    627-634页
    查看更多>>摘要：针对蚁群算法在三维路径规划时收敛速度慢且难以收敛至最优的缺点,提出一种新的改进蚁群算法,并将其应用于自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)三维路径规划.与现有算法相比,改进算法优点主要体现在 3 个方面:首先,引进伪随机状态转移概率提升算法全局搜索能力;其次,将距离和轨迹限定因子引入启发式函数,距离因子保证搜索不断趋近目标点,在轨迹限定因子约束下,轨迹累计转角更小,以此提升收敛速度和精度;最后,通过扩大信息素增量差距并逐步提高信息素衰减系数,进一步提高路径规划效率.实验结果表明,改进蚁群算法能够获得累计转角更小路径,且路径长度更小,收敛速度更快.

    路径规划改进蚁群算法启发函数信息素更新收敛速度三维路径规划自主水下机器人转移概率

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    基于改进的Yolov5的无人机图像小目标检测

    何宇豪易明发周先存王冠凌...
    635-645页
    查看更多>>摘要：为了解决无人机航拍图像小目标检测算法检测速度与精度无法兼顾的问题,在Yolov5 的基础上,提出了针对于无人机图像小目标检测的Yolov5_GBCS算法.在新的算法中,添加一个额外的检测头,以便增强对小目标的特征融合效果;在主干网络中分别采用GhostConv卷积模块、GhostBottleneckC3 模块替换部分Conv模块和C3 模块用以提取丰富特征和冗余特征以提高模型效率;引入加权双向特征金字塔网络(bidirectional fea-ture pyramid network,BiFPN)结构,用以提高对小目标的检测精度;在主干网络和颈部网络中引入轻量化的卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),关注重要特征并抑制不必要的特征,增强小目标特征表达能力;使用Soft-NMS算法来替换NMS,因此降低了小目标在密集场景下的漏检率.通过在VisDrone2019数据集上的实验结果表明,集成了所有改进的方法后的Yolov5_GBCS算法,不仅提高了检测精度,而且有效地提高了检测速度,模型的mAP从 38.5%提高到 43.2%,检测速度也从 53 f/s提高到 59 f/s.Yolov5_GBCS算法可以有效地实现无人机航拍图像中小目标识别.

    图像处理GhostConv卷积模块双向特征金字塔网络卷积块注意力模块Soft双向特征金字塔网络轻量化模型小目标检测VisDrone数据集

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    2024全球人工智能技术大会

    645页
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    广义二型模糊系统的自组织规则生成方法

    范轶博赵涛解相朋
    646-652页
    查看更多>>摘要：针对广义二型模糊系统在复杂情况中因缺乏专家经验而难以构建合适模糊规则的问题,提出了一种基于输入数据的激活强度来生成广义二型模糊集以及模糊规则的方法.通过数据驱动自组织构建广义二型模糊系统模糊规则,并且使用迭代最小二乘法和梯度下降法优化系统前后件参数.最后,分别在无扰动和施加噪声情况下进行了非线性系统的跟踪仿真,实验结果证明了自组织规则生成的广义二型模糊系统的有效性,并能够以较高精度跟踪参考轨迹.

    自组织学习模糊控制广义二型模糊系统隶属函数结构学习误差驱动增量学习递归最小二乘法

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    基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法

    胡丹丹张忠婷
    653-660页
    查看更多>>摘要：在复杂道路场景中检测车辆、行人、自行车等目标时,存在因多尺度目标及部分遮挡易造成漏检及误检等情况,提出一种基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法.首先,利用深度可分离卷积替换部分普通卷积,减少模型的参数量以提升检测速度.其次,在特征融合网络中引入基于感受野模块(re-ceptive field block,RFB)改进的RFB-s,通过模仿人类视觉感知,增强特征图的有效感受野区域,提高网络特征表达能力及对目标特征的可辨识性.最后,使用自适应空间特征融合(adaptively spatial feature fusion,ASFF)方式以提升PANet对多尺度特征融合的效果.实验结果表明,在PASCAL VOC数据集上,所提算法检测平均精度均值相较于YOLOv5s提高 1.71 个百分点,达到 84.01%,在满足自动驾驶汽车实时性要求的前提下,在一定程度上减少目标检测时的误检及漏检情况,有效提升模型在复杂驾驶场景下的检测性能.

    YOLOv5s自动驾驶目标检测算法深度可分离卷积感受野模块自适应空间特征融合PANet多尺度特征融合

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    基于事件触发的预设时间航天器轨迹跟踪控制

    郝勇贾登辉李晨洋李俊...
    661-669页
    查看更多>>摘要：针对通信受限条件下的航天器轨迹跟踪问题,提出了一种基于事件触发的预设时间控制算法.为了满足不同任务场景下对航天器快速性的要求,本文设计了一种预设时间轨迹跟踪控制算法.结合反步控制理论及预设时间动态增益,最终实现轨迹跟踪系统的预设时间收敛.作为一种典型的网络化控制系统,航天器在执行任务过程中可能会受到自身通信能力的限制,造成通信阻塞、时延和丢包等问题.为此,本文提出了一种基于动态参数的事件触发算法,在保证系统控制精度的同时,一定程度上避免了控制中心与航天器本体间不必要的通信资源消耗.相比于传统的静态事件触发算法,文中基于动态参数的事件触发算法在减少通信频率方面更具优势.通过理论分析和仿真实验验证所提控制算法的有效性.

    通信受限轨迹跟踪事件触发预设时间反步控制动态增益网络化控制系统动态参数

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    借助弱纹理匹配的TEDS车底故障区域定位算法

    黄粤豫周航陈业泓陆鑫...
    670-678页
    查看更多>>摘要：针对当前动车组运行故障动态图像检测系统(trouble of moving EMU detection system,TEDS)故障识别准确率低的问题,本文提出一种借助弱纹理匹配的动车底部潜在故障区域定位方法.首先,采用拓扑交叉数检测大量弱纹理区域特征点;然后,以特征点为中心的环形区域内各像素点的拓扑交叉数值筛选特征点,构建相应特征向量进行弱纹理特征匹配;最后,对配准后的图像进行比对定位潜在故障区域.实验结果表明,该算法保证了匹配精度,能检测出大部分潜在故障区域,弱纹理区域的特征匹配准确率超过 80%且所有图像对均存在特征匹配对,为以后的精准故障分类提供了有利条件.

    图像配准特征匹配弱纹理特征潜在故障区域定位拓扑交叉数均值漂移特征筛选

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