Search | Engineering

订阅投稿

首页工程期刊工程焦点工程成就工程前沿关于我们 English

资源类型

期刊论文 21

年份

2023 2

2022 2

2021 2

2020 2

2019 3

2018 1

2017 1

2016 1

2013 2

2012 1

2007 2

2004 1

2002 1

展开︾

关键词

CBC－MAC模式 1

CCM模式 1

CTR模式 1

F-N图 1

HY-2A卫星 1

MCDB 1

PMAC模式 1

中国 1

中国队列 1

人群建模；智能视频监控；人群稳定性 1

人群流动系数 1

人群聚集风险 1

人群计数；卷积神经网络；密度估计；语义分割；多任务学习 1

人群计数；密度估计；分割先验图；均匀函数 1

人群计数；知识蒸馏；终身学习 1

体重指数 1

全加器；传输门；计数器；乘法器；三维布局；图像融合 1

关键因子；非线性计数系统；广义高斯过程回归；敏感性分析；钢铁轧制过程 1

出口 1

地理分布 1

展开︾

检索范围：

排序：展示方式：

忘得少，数得好：一种域增量式自蒸馏终身人群计数基准 Research Article

高佳琪1,李婧琦1,单洪明2,3,曲延云4,王则5,王飞跃6,张军平1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第2期页码 187-202 doi: 10.1631/FITEE.2200380

摘要：人群计数在公共安全和流行病控制方面具有重要应用。一个鲁棒且实用的人群计数系统须能够在真实场景中不断学习持续到来的新域数据，而非仅仅拟合某一单域的数据分布。为克服这些问题，我们探索了在域增量式训练设置下一种新的人群计数任务，即终身人群计数。它的目标是通过使用单个模型持续不断地学习新域数据以减轻灾难性遗忘并提高泛化能力。具体来说，提出一种自蒸馏学习框架作为终身人群计数的基准模型（forget less，count better，FLCB），这有助于模型可持续地利用之前学到的有意义的知识来更好地对人数进行估计，以减少训练新数据后对旧数据的遗忘

关键词：人群计数；知识蒸馏；终身学习

HTML PDF 收藏

一种新的基于卷积神经网络的人群计数方法 Research Articles

黄杰浩,遆晓光,吴俊德,陈瑷玥

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第8期页码 1119-1266 doi: 10.1631/FITEE.1900282

摘要：人群密度估计是一项具有挑战性的任务，因为人群中人头大小存在大范围变化。现有方法均采用多列式结构卷积神经网络去适应这种变化，但会导致密度图上不同密度区域产生平均效应并引入额外噪声。该网络主要包括两个部分，即头部的人群前景分割神经网络和尾部的人群回归神经网络。在数据集只提供单点人头标记的情况下，采用均匀函数生成人群头部的掩膜真值图。基于该真值图，前景分割网络输出人群分割图，可有效减少密度图中无人区域噪声。将人群分割图输入人群回归网络，后者能生成高质量人群密度图并提供准确的人数估计。

关键词：人群计数；密度估计；分割先验图；均匀函数

HTML PDF 收藏

Aggregated context network for crowd counting

Si-yue Yu, Jian Pu,51174500148@stu.ecnu.edu.cn,jianpu@fudan.edu.cn

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第11期页码 1535-1670 doi: 10.1631/FITEE.1900481

摘要： has been applied to a variety of applications such as video surveillance, traffic monitoring, assembly control, and other public safety applications. Context information, such as perspective distortion and background interference, is a crucial factor in achieving high performance for . While traditional methods focus merely on solving one specific factor, we aggregate sufficient context information into the network to tackle these problems simultaneously in this study. We build a fully convolutional network with two tasks, i.e., main density map estimation and auxiliary . The main task is to extract the multi-scale and spatial context information to learn the density map. The auxiliary task gives a comprehensive view of the background and foreground information, and the extracted information is finally incorporated into the main task by late fusion. We demonstrate that our network has better accuracy of estimation and higher robustness on three challenging datasets compared with state-of-the-art methods.

关键词：人群计数；卷积神经网络；密度估计；语义分割；多任务学习

HTML PDF 收藏

基于目的性的人群建模和目标驱动分析方法 Research Articles

丁宁1,3,祁卫敏2,3,钱辉环2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第10期页码 1351-1369 doi: 10.1631/FITEE.2000312

摘要：本文主要研究人群运动的多相流特性。稳定性是人群的一个重要预警因素。为评价新到达行人的行为和人群的稳定性，建立一种基于目的性的运动结构分析模型，用于描述行人追求自身目标的连续性。使用目标驱动分析方法，用自驱动粒子表示人群。这些自驱动粒子是人体图像的可跟踪特征点。然后，利用轨迹计算这些自驱动粒子的目的性，并选择高目的性轨迹估计公共目的地和人群内在结构。最后，利用这些公共目的地和人群结构评估新到达行人的行为和人群稳定性。研究表明，目的性参数是一个适于描述中等密度人群的描述符，提出的目标驱动分析方法能够描述复杂人群运动行为。

关键词：人群建模；智能视频监控；人群稳定性

HTML PDF 收藏

公共场所人群聚集社会风险的研究

李剑峰,刘茂,隋晓琳

《中国工程科学》 2007年第9卷第6期页码 88-93

摘要：

城市化进程的加快导致公共场所人群聚集事故时有发生，试图用泊松分布来描述一段时间内事故发生次数及其对应的概率，进而推导出事故灾害频率的定量模型运用F－N图就可以分析公共场所人群聚集的社会风险。以公共场所部分事故统计为参考数据，描述使用该模型的步骤，结果表明该模型具有一定的合理性和准确性。

关键词：人群聚集风险社会风险 F-N图定量风险分析

HTML PDF 收藏

基于量子点元胞自动机的低能耗、高速度和高效面积时序电路：T型锁存器和计数器研究 Research Article

Mohammad GHOLAMI1,Zaman AMIRZADEH2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第3期页码 457-469 doi: 10.1631/FITEE.2200361

摘要：基于所提T型锁存器，开发了一种新型3位计数器，与之前的最佳设计相比减少2.14%的单元数。在3位计数器的基础上，设计了4位计数器，与之前的设计相比，减少0.51%的单元数和4.16%的截面积。此外还引入两个选择性计数器，分别从0到5和从2到5进行计数。

关键词：量子点元胞自动机（QCA）；量子点；T型锁存器；T型触发器；计数器；选择性计数器；QCADesigner软件；QCAPro软件

HTML PDF 收藏

基于可观测节点信息的控制器局域网节点可靠性评估 Article

Lei-ming ZHANG, Long-hao TANG, Yong LEI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第5期页码 615-626 doi: 10.1631/FITEE.1601029

摘要：然而，由于节点内部状态的不可访问性，因此使用节点内置的错误计数器值直接评估控制器局域网节点的可靠性是难以进行的。基于网络错误日志和错误计数器值可访问的可观测节点信息，该方法可以估计网络中节点的发送错误计数器值。首先，本文基于分段马尔科夫链建立了估计节点发送错误计数器值的模型，该模型考虑了网络中错误分布的稀疏特性。然后，将该更新机制应用到网络中发送错误计数器值不可访问的节点，完成其模型估计值的更新。最后，建立了节点可靠性评估方法以预测节点的脱离总线时间。为表明文中方法的有效性，进行了多组实验。

关键词：控制器局域网；发送错误计数器；发送错误计数器值估计；贝叶斯网络；脱离总线时间

HTML PDF 收藏

用于图像融合基于混合全加器和计数器的高效华莱士树型乘法器 Research Articles

Ayoub SADEGHI, Nabiollah SHIRI, Mahmood RAFIEE, Mahsa TAHGHIGH

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第6期页码 950-965 doi: 10.1631/FITEE.2100432

摘要：

提出一种新的基于计数器的华莱士树（CBW）8×8乘法器。乘法器的计数器使用基于传输门技术的新型混合全加器单元。所提全加器、基于传输门的与门和混合半加器生成M:3（4≤M≤7）数字计数器，能够节省至少50%的面积。通过90 nm技术仿真证明所提全加器和数字计数器在不同条件下均优于当前最先进设计。

关键词：全加器；传输门；计数器；乘法器；三维布局；图像融合

HTML PDF 收藏

我国人群血脂水平现状及其对策

陈灏珠,金雪娟

《中国工程科学》 2002年第4卷第11期页码 1-6

摘要：

回顾分析50年来我国健康人群血脂水平的变化，结果显示血总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）和低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）随年龄而增高,50岁以前男女间无差别,50岁以后女性高于男性,城市居民高于农村居民

关键词：血脂流行病学预防

HTML PDF 收藏

非线性计数系统的关键因子辨识方法 Research Article

张新民,王静波,魏驰航,宋执环

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第1期页码 123-133 doi: 10.1631/FITEE.2000324

摘要：本文针对非线性计数系统，提出基于敏感性分析的广义高斯过程回归（SA-GGPR）建模方法，以识别影响系统输出的关键因子。SA-GGPR采用具有泊松似然的GGPR模型描述非线性计数系统。GGPR模型继承了非参数核学习和泊松分布的优点，可处理复杂非线性计数系统。然而，由于GGPR模型的非参数核学习架构，难以理解GGPR模型中输入和输出之间的关系。在模拟非线性计数系统和实际钢铁轧制过程的应用结果表明，SA-GGPR方法在识别精度方面优于几种先进方法。

关键词：关键因子；非线性计数系统；广义高斯过程回归；敏感性分析；钢铁轧制过程

HTML PDF 收藏

利用编织熵探测人群运动的相互作用/复杂程度 Research Papers

Murat AKPULAT, Murat EKİNCİ

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 849-861 doi: 10.1631/FITEE.1800313

摘要：在群体分析领域中，图像运动与非运动区域分割对理解大众行为至关重要。在许多研究中，相似的运动可根据位置、彼此邻接、方向及平均速度分割。然而，这样的分割不可能反过来表明各自区域内相同行为类型。本文目的是通过局部测量分割片段内的相互作用/复杂程度，更好地理解大众行为。为此，图像中运动的流动主要由一系列轨迹表达，且图像被分割为诸多六边形单元。根据各单元不同投影角度，可计算出有限时间编织熵（FTBE）值。该值取决于运动轨迹螺旋形结构的复杂性，并展示了行人间相互作用程度。本文将分割片段内所确定的不同复杂度的行为视作整体上的相似运动，测试了49个来自UCF和CUHK数据库的不同视频系列。

关键词：大众行为；运动分割；运动熵；群体场景分析；复杂度检测；编织熵

HTML PDF 收藏

MCDB蒙特卡罗剂量计算系统及应用

邓力,李刚,陈朝斌,叶涛

《中国工程科学》 2012年第14卷第8期页码 72-77

摘要：为了提高剂量计算的精度和缩短计算时间，MCDB发展了针对体素模型的快速粒子径迹算法，构造材料矩阵和计数矩阵，程序实现了MPI并行化。

关键词： MCDB 快速径迹算法材料矩阵计数矩阵

HTML PDF 收藏

风云三号A星微波湿度计数据处理与应用

何杰颖,张升伟

《中国工程科学》 2013年第15卷第10期页码 47-53

摘要：

主要介绍了风云三号A星（FY-3A）有效载荷之一——微波湿度计的结构、运行状态以及数据接收和数据处理的具体形式。利用神经网络算法建立反演模型，并与国外已经业务运行的先进微波探测单元B型（AMSU-B）比较，性能相当。反演北京地区2008年7—12月相对湿度和水汽密度廓线，对比探空数据，分析反演均方差。同时，分析了台风到来时不同通道的亮温显示结果，从而证明：风云三号微波湿度计不仅能全球范围内探测大气水汽等相关信息，同样在台风、热带气旋的检测和判断未来的走势中也发挥了重要作用。

关键词：微波湿度计风云三号A星神经网络算法水汽密度

HTML PDF 收藏

用于语音识别的二值神经网络 Regular Papers

Yan-min QIAN, Xu XIANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第5期页码 701-715 doi: 10.1631/FITEE.1800469

摘要：近年来，在语音识别的声学建模中，深度神经网络(DNNs)明显优于高斯混合模型。然而，推断阶段巨大的计算量使其难以部署在低功耗的嵌入式模型上。为此，稀疏性和低精度定点量化技术被广泛使用。为降低推理阶段计算量，本文开发了用于语音识别的二进制神经网络，并实现了高速的二值矩阵乘法。在中央处理器(CPU)和图形处理单元(GPU)上，二值矩阵乘法的运行速度是浮点矩阵乘法的5–7倍。针对大规模连续语音识别的声学建模，提出多种二值神经网络及相关模型优化算法。为提高二值模型的精度，探索了从浮点模型到二值模型的知识蒸馏技术。在标准的Switchboard语音识别任务上，该二值神经网络模型比浮点神经网络模型速度提高3–4倍。借助知识蒸馏技术，二值深度神经网络或卷积神经网络相对其浮点神经网络的词错误率增加可以保持在15%以内。若只二值化卷积神经网络的卷积层，词错误率增加几乎可忽略。

关键词：语音识别；二值神经网络；二值矩阵乘法；知识蒸馏；位1计数

HTML PDF 收藏

基于双重分组和密钥计数的并行认证模式

黄玉划,胡爱群,宋宇波

《中国工程科学》 2004年第6卷第7期页码 70-74

摘要： PKCB模式同并行认证模式PMAC相比，安全性和速率都有显著提高，PKCB认证模式与CTR（计数器）加密模式结合可构成分组密码算法的一种全工作模式。在此基础上提出了一种基于密钥计数的并行认证模式（KCTR－MAC）。

关键词：认证模式 CBC－MAC模式 PMAC模式 CTR模式 CCM模式