面向无人机绝对定位的遥感影像快速检索方法

针对在复杂环境下无人机景象匹配导航中的视觉绝对定位问题,提出了一种聚合深度学习特征的实时影像快速检索方法。首先,引入可训练软分配深度学习框架—NetVLAD,结合VGG16网络提取并聚合生成影像稳定的全局特征表达向量;其次,在初始检索阶段,使用KD树结构对影像全局特征向量构建检索索引,在不损失检索精度的前提下提高检索速度;最后,使用皮尔逊积矩相关系数对初始检索结果进行快速预判断,自动过滤初始检索结果,对于需要重排序的影像则采用特征学习匹配算法——图神经网络SuperGlue进行匹配重排序。所提方法在公开的夏季和冬季遥感影像数据集分组进行实验,实验结果表明:未重排序条件下,初始检索结果第一张影像平均准确率达到了58.27%,部分特征较好地区准确率达到了85%,对不同时相遥感影像也有很好的适应性,平均检索一张影像耗时3.7 s,可为无人机景象匹配导航的初始定位提供参考。

融合全局聚合与局部挖掘的建筑图像检索

针对建筑图像易受到尺度变化和局部遮挡干扰而导致检索准确率低的问题,本文提出了一种融合全局聚合与局部挖掘的建筑图像检索网络。以ResNet50为骨干网络并在其后引入多尺度特征聚合的全局分支和注意力引导特征挖掘的局部分支,再通过正交融合策略高效整合双分支互补特征。其中,多尺度特征聚合模块结合混合空洞卷积和通道注意力对全局不同尺度的目标进行自适应加权聚合,增强网络对建筑多尺度显著特征的提取;注意力引导特征挖掘模块通过信息互补注意力对最显著特征标记擦除,实现对局部区域中潜在的细节信息的挖掘。所提方法在主流建筑数据集ROxf和RPar上的平均精度均值(mAP)指标分别达到了81.54%(M)、62.43%(H)和90.28%(M)、78.35%(H)。实验结果表明,该方法有效克服了尺度变化和局部遮挡的干扰,显著提升了建筑图像检索的准确率。

眩晕病中医古今文献检索系统构建研究

从数据来源、构建方法、技术架构及功能模块等方面介绍眩晕病中医古今文献检索系统的构建情况,该系统全面采集、整理了涉及眩晕病因病机、证候分类、方药治疗等方面的历代古籍及部分现代期刊文献,可以对眩晕文献数据进行快速数据挖掘分析及可视化展示,还实现了眩晕相关古今文献的互通检索,可以为临床医生和科研人员研究提供丰富的原始资料,为进一步开展眩晕病文献相关特色分析研究提供可靠的数据支持与信息保障。

基于词向量扩展的语义信息检索研究综述及应用展望

运用词向量技术,对检索关键词进行语义相似度计算和查询扩展,得到查询扩展词集,实现更好的检索效果,提高数字学术文献信息检索的查准率和查全率,并提出基于词向量扩展的数字学术文献语义信息检索框架。

特征融合的装修案例跨模态检索方法

目前家装客服系统中主要依靠人工方式进行装修案例检索,导致该系统不能满足用户对咨询服务快捷、及时的需求而且人力成本高,故提出一种基于特征融合的装修案例跨模态检索算法。针对多模态数据的语义信息挖掘不充分,模型检索精度低等问题,对现有的风格聚合模块进行改进,在原始模块中引入通道注意力机制,以此来为每组装修案例中不同图片的特征向量添加合适的权重,从而增强包含更多有用信息的重要特征并削弱其他不重要的特征。同时,为充分利用多模态信息,设计一种适用于检索场景下的多模态特征融合模块,该模块能够自适应地控制2种不同模态的特征向量进行一系列的融合操作,以实现跨模态数据间的知识流动与共享,从而生成语义更丰富、表达能力更强的特征向量,进一步提升模型的检索性能。在自建的装修案例多模态数据集上将该方法与其他方法进行比较,试验结果表明本文方法在装修案例检索上具有更优越的性能。

从全文检索到语言计量和语言智能——语料库研究应用的三个层次及资源

20世纪中后期,随着计算机软硬件技术的快速发展,语料库在规模、深度甚至模态上都有了长足进步,实现了由全文检索到语言智能的巨大飞跃。语料库的分类一般从收录语言材料的地域、时代、语种、语体、语域等层面,或语音、词法、句法、语义、篇章等标注层级,或面向具体的研究问题等角度来划分。但更基本的、却较少关注的问题是语料库的构建和应用是面向学者的语言研究需要,还是面向计算机的语言计算建模需要。本文从语料库研究和应用的角度出发,将语料库研究划分为面向全文检索、语言计量和语言智能等三个层次,着重介绍了与后两者相关的期刊、会议和成果资源,助力研究者确定研究范式,构建和使用相匹配的标注语料库,实现多学科的交叉融合和应用。

基于融合矩阵的文本相似度计算实现检索结果聚类

目的/意义弥补医学文本语义表示方面的不足,实现PubMed数据库检索结果聚类。方法/过程采用Jaccard系数和TF-IDF构建融合矩阵方法,建立短语间、文档间、短语与文档内容间的相似性关系融合矩阵,训练聚类算法,将PubMed数据库检索结果集合分组,随后生成类别标签,描述每一类簇文档的含义。结果/结论基于融合矩阵的聚类效果较好,提取出描述类别的高频词能很好地区分类别含义,对检索结果文本聚类任务有效。

基于细粒度特征的面料图像检索

面料图像检索对于纺织工厂面料库存和样品管理意义重大,但面料外观的多样性以及织物纹理的精细性,使得在面料检索时面料的特征提取较困难。该研究提出一种基于细粒度特征的面料图像检索算法。该算法使用坐标注意(coordinate attention,CA)模块来提取图像的精准位置信息,并将缩放系数法用于在宽度和高度方面整体缩放MobileNetV3的网络结构以减少模型参数数量,达到减少网络训练时间的目的。据此筛选出提取面料图像细粒度特征的最佳模型,在面料图像数据集(fabric image dataset,FID)上进行面料检索实验。结果表明,该算法有效提高了面料图像细粒度特征提取的准确性,检索精度达到91.82%,浮点运算数达到175.34 MB。检索精度比MobileNetV3原模型提高了13.49个百分点,同时减少了网络训练时间,速度提高了25.14%。该算法具有实际应用价值。

基于互信息量均方差提取关键帧的激光视频图像检索研究

为保证激光视频图像检索结果中不存在重复性冗余图像,提出了基于互信息量均方差提取关键帧的激光视频图像检索方法。基于互信息量均方差的关键帧提取方法,以激光视频图像颜色的互信息量均方差最大化,为激光视频图像关键帧的聚类中心设置标准,以此聚类提取不重复的视频图像关键帧;通过基于关键帧的激光视频图像检索方法,将所提取关键帧作为激光视频图像检索的核心判断内容,提取与所需图像关键帧相似度显著的激光视频图像,完成激光视频图像检索。实验结果显示:此方法使用后,提取的激光视频图像关键帧冗余度仅有0.01,激光视频图像检索结果的MAP指标测试值高达0.98,检索结果中不存在重复性冗余图像。

专利审查中合理利用移动互联网检索工具

在专利审查的过程中,检索是必要的基本步骤,是核心的一环。审查员通过检索,了解专利涉及的技术领域,本申请的背景技术和当前的技术问题,领悟本申请的发明构思;进而才能找到最接近的现有技术,判断本申请的新颖性/创造性。由于现有技术资料如烟波浩渺,彻底、完全的检索是客观上无法达成的。因此目前在审查工作中,主要是采用智能化检索系统,它集成了世界专利文摘翻译库和国内外专利中文翻译全文库,多个非专利库等,具有语义分析功能,可以自动地按照内容相关性进行排序,极大提升了审查员的检索效率。

可撤销云安全多用户密文检索设计与实验分析

针对现有多用户密文检索方案的安全隐患,提出了一种可撤销的云安全多用户密文检索方案。陷门包含长期私钥和时间私钥,用户对时间私钥进行周期性更新,当用户想要撤销对云服务器的授权时,仅需停止分发时间私钥。同时,所提方案可以通过公共信道传输时间私钥,极大地减少了信道建立的代价。最后,给出了性能和仿真实验分析。结果表明,所提方案在实现授权撤销功能的同时,具有安全性高、检索速度快等优点。

基于多异构属性和不完全权重信息的案例检索方法

针对多异构属性和不完全权重信息的案例检索问题,提出了一种基于后悔理论的案例检索方法。通过定义基于属性相似度和后悔理论(RT)的感知效用函数,并基于线性规划技术的多维偏好分析(LINMAP),构建了确定属性权重的数学规划模型。在此基础上,计算感知效用,并确定一组类似的历史案例,计算相似历史案例的综合效用,得到相似历史案例的排序,从而获得最适合的历史案例。最后,以瓦斯爆炸案例验证该方法的可行性与有效性。结果表明:该方法可以在计算案例相似性和综合效用时提供更客观、准确的结果。

考虑舆情演化态势影响的突发事件两阶段应急案例检索方法

针对突发事件衍生的舆情信息及其演化态势影响应急处置决策的问题,本文提出一种考虑舆情演化态势影响的突发事件两阶段应急案例检索方法。首先,通过计算舆情信息热度值,判断舆情演化态势的影响程度,并确定案例检索阶段;其次,通过融入决策者风险感知偏好,计算事件属性及事件的相似度,并构建第一阶段案例检索过程;在此基础上,通过计算和集结舆情信息属性及舆情信息的相似度,得到案例的综合相似度,并构建第二阶段案例检索过程;最后,通过案例应用和方法对比验证了所提方法的可行性及有效性。结果表明,所提方法不仅能够反映决策者风险感知偏好在应急案例检索中的重要作用,还能够体现事件衍生的舆情信息及其演化态势对决策结果的影响。

基于图像检索技术的受载煤样裂隙演化规律

在煤岩试样破坏过程中进行计算机断层(computed tomography,CT)扫描测试,可实现煤岩试样内部裂隙结构可视化表征,但是在加载过程中,因试样位移变形会引起CT扫描层定位误差,进而影响试验结果准确性。为了解决这一问题,利用图像相似性检索技术,检索出受载试样在不同应力水平下的最相似的CT图像,从而更加准确地描述受载煤样裂隙演化规律。研究结果表明:在三轴压缩破坏过程中,试样应力应变曲线分为5个明显的阶段,即初始压密阶段、线弹性变形阶段、塑性屈服阶段、峰值破坏阶段以及残余变形阶段。基于感知哈希算法的图像检索技术能够准确识别并定位不同应力阶段相似度最高的CT图像,且CT图像相似度随着轴向荷载不断增大而逐渐降低。在整个三轴加载过程中,CT图像的相似度绝对差均值表现出两个明显的变化阶段:缓慢增加阶段和快速增加阶段。分形维数可以定量描述裂隙演化,受载样品破坏过程中分形维数主要经历了缓慢减小、缓慢增大和快速增大3个阶段。

信息检索课程快速转型实作

高校图书馆长期承担信息检索课程,已经具备一定的教学资源和知识储备,新的信息环境下,面临如何借助原有资源快速实现课程转型的挑战。本文分析信息检索课程现状,尝试调整、重组教学内容,使用多种教学辅助方式促进教学效果,为将来可能的变化留下发展和规划空间。

生成式AI在科技文献信息检索中的信息偏差及干预策略

生成式AI对科技文献信息检索产生了重大影响。文章探讨了ChatGPT在科技文献检索中的重要价值,通过具体案例对ChatGPT与文献数据库系统进行了比较,分析了ChatGPT在文献检索中可能出现的信息偏差问题,并从用户角度提出了信息偏差应对策略,旨在提高使用ChatGPT检索科技文献的准确性和可靠性。

基于主客观组合权重的编队对海作战案例检索方法研究

针对舰艇编队对海作战案例检索存在属性权重确定困难的问题,提出依据改进的群组AHP法确定主观权重,改进的熵权法确定客观权重,再通过乘积组合模型确定主客观相结合的组合权重的方法,用于编队对海作战案例检索。仿真实验验证了该方法能提高案例检索精度。

基于数据挖掘的智慧图书馆信息自动化检索系统设计

由于检索系统信息种类检索准确性低,提出基于数据挖掘的智慧图书馆信息自动化检索系统。优化中央控制器的开发板和芯片,选定NAND Flash芯片构建系统数据存储器。采用MAX232芯片完成信息传输电路。通过数据挖掘算法计算图书信息中的关键词相似性并进行滤波处理,使用数据挖掘算法中的关联规则算法优化信息分类模块,实现图书馆信息自动化检索系统。实验表明,系统信息检索精确度较高,有效提高了信息种类检索准确性。

基于transformer的线条图图像检索

图像检索在计算机视觉中至关重要,在许多领域有着广泛的应用。但是在专利中,图片通常以线条图形式存在。由于线条图没有色彩和纹理信息,对线条图进行检索,仍面临巨大挑战。基于Transformer的线条图检索模型,充分利用Transformer长距离依赖建模的优点,有效的提取线条图全局特征。该模型将输入的线条图切分为n个Patch块,在Patch间通过自注意力机制提取特征,通过对特征进行处理得到100维的增强特征,最终根据图像特征的余弦相似度进行检索。通过实验表明与基于卷积神经网络的GoogleNet和ResNet50相比,基于transformer的模型能达到更好的效果。

基于注意力机制和软匹配的多标签遥感图像检索方法

针对卷积神经网络对于多标签遥感图像特征提取能力弱、不能准确反映遥感图像多标签复杂性的问题,提出基于注意力机制和软匹配的多标签遥感图像检索方法。在特征提取阶段,以密集卷积神经网络模型为基础,在每个密集块(Dense Block)后添加CBAM(Convolutional Block Attention Module)层,实现对多标签图像区域特征提取。在模型训练时,利用区分硬匹配与软匹配的联合损失函数,学习图像的哈希编码表示。通过评估遥感图像哈希编码间的汉明距离,实现相似图像的检索。实验结果表明,所提方法在数据集NUS-WIDE和多标签遥感图像数据集DLRSD上与其他基于全局特征的深度哈希方法相比,明显提升了检索准确率。