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ViE-Take:A Vision-Driven Multi-Modal Dataset for Exploring the Emotional Landscape in Takeover Safety of Autonomous Driving 认领 引用
1
作者 Yantong Wang Yu Gu +4 位作者 Tong Quan Jiaoyun Yang Mianxiong Dong Ning An Fuji Ren 《Research》 SCIE EI CSCD 2025年第4期907-925,共19页
Takeover safety draws increasing attention in the intelligent transportation as the new energy vehicles with cutting-edge autopilot capabilities vigorously blossom on the road.Despite recent studies highlighting the i... Takeover safety draws increasing attention in the intelligent transportation as the new energy vehicles with cutting-edge autopilot capabilities vigorously blossom on the road.Despite recent studies highlighting the importance of drivers’emotions in takeover safety,the lack of emotion-aware takeover datasets hinders further investigation,thereby constraining potential applications in this field.To this end,we introduce ViE-Take,the first Vision-driven(Vision is used since it constitutes the most cost-effective and user-friendly solution for commercial driver monitor systems)dataset for exploring the Emotional landscape in Takeovers of autonomous driving.ViE-Take enables a comprehensive exploration of the impact of emotions on drivers’takeover performance through 3 key attributes:multi-source emotion elicitation,multi-modal driver data collection,and multi-dimensional emotion annotations.To aid the use of ViE-Take,we provide 4 deep models(corresponding to 4 prevalent learning strategies)for predicting 3 different aspects of drivers’takeover performance(readiness,reaction time,and quality).These models offer benefits for various downstream tasks,such as driver emotion recognition and regulation for automobile manufacturers.Initial analysis and experiments conducted on ViE-Take indicate that(a)emotions have diverse impacts on takeover performance,some of which are counterintuitive;(b)highly expressive social media clips,despite their brevity,prove effective in eliciting emotions(a foundation for emotion regulation);and(c)predicting takeover performance solely through deep learning on vision data not only is feasible but also holds great potential. 展开更多
关键词 multi modal data emotion annotations takeover safety vision driven new energy vehicles intelligent transportation autonomous driving emotion aware dataset
Data-Centric AI 认领 引用
2
作者 鄂维南 汤林鹏 张文涛 《计算》 CAS 2025年第4期6-15,共10页
本文系统阐述了人工智能正从模型为中心(Model-centric AI,MCAI)向数据为中心(Data-centric AI,DCAI)转型的趋势,并提出了面向DCAI的数据基础设施体系,包括支持多模态数据统一管理的AI数据库;DataFlow数据准备与动态训练工具。该体系突... 本文系统阐述了人工智能正从模型为中心(Model-centric AI,MCAI)向数据为中心(Data-centric AI,DCAI)转型的趋势,并提出了面向DCAI的数据基础设施体系,包括支持多模态数据统一管理的AI数据库;DataFlow数据准备与动态训练工具。该体系突破了传统数据湖和数据处理工具的局限,实现了数据与模型的高效协同。通过大模型预训练、企业知识库构建等创新应用验证,展示了DCAI基础设施在提升模型性能、降低开发门槛方面的突破性价值,为人工智能向智能化计算新范式演进提供了系统解决方案。 展开更多
关键词 数据为中心的人工智能 数据基础设施 AI数据库 多模态数据管理 数据准备 动态训练 智能计算
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DAMAGE DETECTION IN BUILDINGS USING A TWO-STAGE SENSITIVITY-BASED METHOD FROM MODAL TEST DATA 认领 引用 被引量：1
3
作者 ZhuHongping ChenXiaozhen ChenChuanyao 《Acta Mechanica Solida Sinica》 SCIE EI 2005年第2期150-156,共7页
Many multi-story or highrise buildings consisting of a number of identical stories are usually considered as periodic spring-mass systems. The general expressions of natural frequencies, mode shapes, slopes and curvat... Many multi-story or highrise buildings consisting of a number of identical stories are usually considered as periodic spring-mass systems. The general expressions of natural frequencies, mode shapes, slopes and curvatures of mode shapes of the periodic spring-mass system by utilizing the periodic structure theory are derived in this paper. The sensitivities of these mode parameters with respect to structural damages, which do not depend on the physical parameters of the original structures, are obtained. Based on the sensitivity analysis of these mode parameters, a two-stage method is proposed to localize and quantify damages of multi-story or highrise buildings. The slopes and curvatures of mode shapes, which are highly sensitive to local damages, are used to localize the damages. Subsequently, the limited measured natural frequencies, which have a better accuracy than the other mode parameters, are used to quantify the extent of damages within the potential damaged locations. The experimental results of a 3-story experimental building demonstrate that the single or multiple damages of buildings, either slight or severe, can be correctly localized by using only the slope or curvature of mode shape in one of the lower modes, in which the change of natural frequency is the largest, and can be accurately quantified by the limited measured natural frequencies with noise pollution. 展开更多
关键词 damage localization damage quantification sensitivity modal test data
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基于VMD重构数据增强的不平衡少样本轴承故障识别方法 认领 引用 被引量：6
4
作者 张锐 赵锦钰 +5 位作者 郭洪飞 王燕 杨思妍 刘婷婷 周卫斌 游国栋 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期339-354,共16页
滚动轴承在机械设备中至关重要,其健康状态直接关系到机械设备安全运行和整体性能,然而,实际运行中获取足够的故障样本进行研究是一项挑战。因此,针对实际工况下故障样本数量缺少、与正常样本数量相比形成类不平衡的情形,提出一种基于... 滚动轴承在机械设备中至关重要,其健康状态直接关系到机械设备安全运行和整体性能,然而,实际运行中获取足够的故障样本进行研究是一项挑战。因此,针对实际工况下故障样本数量缺少、与正常样本数量相比形成类不平衡的情形,提出一种基于变分模态分解(VMD)重构数据增强的故障识别模型。首先,通过VMD分解和滤波调整将轴承故障信号重构为平衡数据集。其次,建立各故障类型样本特征参数与不同故障尺寸间关联性,实现生成样本特征评估。最后,通过深度学习YOLOv8算法对各不平衡比例数据集进行深入分析。分析实验结果表明,所提方法能有效扩充少样本场景下的轴承故障数据,提高故障识别精度,从数据层面解决类不平衡问题,对于轴承不平衡样本故障识别具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 故障识别 不平衡样本 变分模态分解 数据增强 滚动轴承
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基于多模态数据融合的水稻幼苗施氮水平识别模型研究 认领 引用 被引量：1
5
作者 唐七星 李惠康 +2 位作者 李琪 廖娟 邹禹 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第7期308-316,共9页
水稻生长过程中,氮肥的合理施用对其生长发育和产量提升具有决定性影响。传统单模态数据(如光谱或图像)难以全面捕捉水稻幼苗的复杂生理状态与氮素响应机制。本研究构建了多模态数据融合网络(Multi-modal fusion network,MMFN),以满足... 水稻生长过程中,氮肥的合理施用对其生长发育和产量提升具有决定性影响。传统单模态数据(如光谱或图像)难以全面捕捉水稻幼苗的复杂生理状态与氮素响应机制。本研究构建了多模态数据融合网络(Multi-modal fusion network,MMFN),以满足施氮水平识别需求。通过采集近红外光谱数据、叶片图像数据和水稻幼苗在不同施氮浓度条件下的生长指标,构建一个多模态数据集。通过引入改进的通道注意力机制(Improved channel attention mechanism,ICAM)和Concatenate机制,构建基于MMFN的识别模型,实现物理生长指标与图像特征信息等多模态数据融合。试验结果表明,融合模型在施氮水平识别中,准确率为97.55%,召回率为95.34%,精度为95.87%,F1分数为95.72%,显著优于单一模态。本研究提出的模型为水稻氮素的精准监测与肥力调控提供了技术支持。 展开更多
关键词 水稻幼苗 近红外光谱 氮肥施用量 多模态数据融合 图像
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面向低空网络的信道知识地图构建与应用 认领 引用 被引量：1
6
作者 胡泽杨 张泽中 +2 位作者 游昌盛 王锐 贡毅 《移动通信》 2026年第2期26-34,共9页
低空网络作为支撑低空经济发展的关键基础设施,其可靠通信面临复杂传播环境的严峻挑战。传统信道知识地图主要面向地面蜂窝网络,在空域及动态场景下存在显著局限性。旨在系统探讨面向低空网络的信道知识地图构建方法。首先对信道知识地... 低空网络作为支撑低空经济发展的关键基础设施,其可靠通信面临复杂传播环境的严峻挑战。传统信道知识地图主要面向地面蜂窝网络,在空域及动态场景下存在显著局限性。旨在系统探讨面向低空网络的信道知识地图构建方法。首先对信道知识地图的基本概念与发展现状进行了梳理,进而聚焦低空网络在频域、空域和时域的多维特性,结合低空车联网、无人机集群干扰协调、精准定位导航及网络优化等具体应用场景,提出了分层分级的针对性信道地图构建方案,分析了各类地图的构建思路与协同机制,凸显了任务导向的地图设计原则。最后对低空网络信道知识地图在多层级体系构建与多模态数据融合等方面的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 信道知识地图 低空网络 多模态数据融合 信道建模 射线追踪 深度学习
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大规模数据流的在线众数估计 认领 引用 被引量：1
7
作者 韩忠成 林金官 赵彦勇 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2026年第1期136-146,共11页
大规模数据流是指高速、高频率、大量产生的数据流,需要实时或近实时地进行处理和分析。大规模数据的统计推断方法可分为两类,即子抽样方法和分而治之法。其中,子抽样方法是通过构建样本的概率抽样方案,基于子样本进行统计推断。分而治... 大规模数据流是指高速、高频率、大量产生的数据流,需要实时或近实时地进行处理和分析。大规模数据的统计推断方法可分为两类,即子抽样方法和分而治之法。其中,子抽样方法是通过构建样本的概率抽样方案,基于子样本进行统计推断。分而治之法是将完整的数据集分为若干块,对每块数据进行统计推断,再通过简单平均得到全局估计量。然而,这两类方法在处理大规模数据时均基于完整历史数据,无法直接应用于无限连续、高速产生、大量累积的数据流。为克服这一限制,本文针对大规模数据流研究线性模型的在线众数估计方法,并推导估计量的渐近性质。与传统的分而治之法相比,新方法只需从新产生的数据块中提炼有限特征,可对原有估计结果进行快速更新,在确保结果准确性的同时降低计算时间。大量的数值模拟结果表明,在处理大规模数据流的场景中,新方法的表现和适用范围优于基于完整数据集的众数估计,且具有良好的有限样本性质。此外,联合循环发电厂净电能输出影响因素的实证研究,进一步验证了新方法在处理大规模数据流方面的优势。 展开更多
关键词 数据流 众数 稳健估计
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基于“场景词袋”方法的历史街区访客行为数据多模态分析与人本更新应用 认领 引用 被引量：1
8
作者 肖竞 付梦姣 +2 位作者 陶建宇 曹珂 钱笑 《西部人居环境学刊》 CSCD 北大核心 2026年第1期149-155,共7页
针对存量时期城乡遗产保护由防御保控“物本”逻辑向文化传承“人本”逻辑转变的现实背景,以及历史街区访客行为研究分析模态系统性不足、数据模态可公度性不足的技术瓶颈,文章基于人本更新视角,结合“场景理论”与“词袋模型”建构了... 针对存量时期城乡遗产保护由防御保控“物本”逻辑向文化传承“人本”逻辑转变的现实背景,以及历史街区访客行为研究分析模态系统性不足、数据模态可公度性不足的技术瓶颈,文章基于人本更新视角,结合“场景理论”与“词袋模型”建构了历史街区访客行为数据多模态分析方法,用以解析历史街区空间—访客行为互动机理。该方法建立了以数据模态为输入模态、分析模态为输出模态的多源数据系统归口与开放式研究框架,以及基于人群类别、行为类别、时间周期和空间属性四维场景要素的“词袋标签”和“单词语义”模型。基于样本研究,揭示出历史街区访客行为趋同从众、赶逐匆促、外骛表浅、交互性弱的现实问题和重商轻文、平悠假促、昼游夜览的时空分异规律,以及不同性别、来源地、年龄访客行为在独立性、目的性、活力度方面的分异表现。据此提出靶点空间干预、流态场景组构、差异场景营造的人本更新策略,以期丰富、拓展既有历史街区访客行为理论,推动历史街区文化传承与人本更新实践范式创新。 展开更多
关键词 历史街区 访客行为 场景词袋 人本更新 数据模态 分析模态
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新型电力系统下的负荷预测挑战与展望 认领 引用
9
作者 张兴华 鲁南 +5 位作者 王阳 康重庆 李德智 李建锋 陈宋宋 蔡高乐 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2026年第6期2231-2243,共13页
在我国新型电力系统建设背景下,电力负荷成分更加复杂、不确定性增强,为负荷预测带来一系列全新的要求与挑战。传统的负荷预测方法缺乏对多模态数据融合、自适应性、交互性等的考虑,难以应对日趋复杂化的应用场景。因此,文章提出一种新... 在我国新型电力系统建设背景下,电力负荷成分更加复杂、不确定性增强,为负荷预测带来一系列全新的要求与挑战。传统的负荷预测方法缺乏对多模态数据融合、自适应性、交互性等的考虑,难以应对日趋复杂化的应用场景。因此,文章提出一种新型电力系统负荷预测理论体系,以期支撑新型电力系统的建设。首先,重点关注传统负荷预测方法在观测空间、映射关系、预测目标及与人交互等方面的不足,结合新型电力系统特点,总结了负荷预测所面临的挑战与要求。然后,分别从数据、算法与算力3个角度,深入分析了数字化转型下负荷预测发展新机遇。最后,研究了如何将新机遇应用于新的负荷预测理论体系的构建,对新型电力系统下负荷预测的关键技术细节进行了总结与展望。 展开更多
关键词 新型电力系统 负荷预测 人工智能 多模态数据融合 分布偏移 交互式预测
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基于卫星云图与场站空间分布的光伏超短期多步功率预测 认领 引用
10
作者 崔杨 朱晗 +3 位作者 张节潭 王茂春 赵钰婷 杨茂 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第8期3285-3297,I0018,共13页
在基于卫星云图的光伏功率预测研究中,捕捉干扰光伏发电的云层特征可有效提高功率预测精度。然而,当前方法存在以下不足:1)光伏电站空间信息有限导致光伏电站的空间建模不够精细;2)通过经验计算的遮挡云层位置存在显著偏差,使模型易获... 在基于卫星云图的光伏功率预测研究中,捕捉干扰光伏发电的云层特征可有效提高功率预测精度。然而,当前方法存在以下不足:1)光伏电站空间信息有限导致光伏电站的空间建模不够精细;2)通过经验计算的遮挡云层位置存在显著偏差,使模型易获得无效的干扰云层特征。为此,该文引入光伏电站的空间分布信息,并提出端到端的光伏功率预测模型,代替干扰云层位置的经验计算。在该模型中,提出一种双阶段云特征动态编码模块,利用交叉注意力机制构建多模态数据之间的耦合关系,引导模型学习空间中云层的遮蔽影响;然后,将所提取的云层特征送入前馈神经网络,生成描述光伏发电受干扰程度的干扰因子,并与其他因素构成多变量时间序列,通过混合神经网络捕捉序列中的依赖关系,实现功率的精确预测。仿真结果表明,相较于其他先进方法,提前15 min模型的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别平均减小了15.22%、15.28%,决定系数(R2)平均提高了3.17%。 展开更多
关键词 卫星云图 光伏功率预测 遮挡云层 空间分布 交叉注意力机制 多模态数据
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电算协同:数据中心电源配置、负荷建模与预测、电力调度 认领 引用
11
作者 王志新 邹怡寒 +3 位作者 王简 陈辉 钱进 龚春阳 《电子测量与仪器学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第5期1-14,共14页
随着人工智能(artificial intelligence,AI)普及应用,数据中心(data center,DC)规模和算力负荷快速增长,其能耗管理成为当前能源电力领域关注的核心问题。DC负荷与运行特性具有特殊性,能耗主要源自信息技术(information technology,IT)... 随着人工智能(artificial intelligence,AI)普及应用,数据中心(data center,DC)规模和算力负荷快速增长,其能耗管理成为当前能源电力领域关注的核心问题。DC负荷与运行特性具有特殊性,能耗主要源自信息技术(information technology,IT)设备与冷却系统,负荷呈现高度的非线性与多源耦合特征,为DC能耗精准预测与电力调度带来挑战。系统阐述了DC电源配置,负荷建模与能耗预测方法,重点对比分析了统计模型、机器学习模型及深度学习模型在IT负荷与冷却能耗预测中的适用条件、特征构建方式与建模效果,总结了多源监测数据驱动下的关键特征选择与模型适配规律。同时,综述了基于负荷与能耗预测结果的DC参与电力系统调度的研究路径,从时间与空间两个维度分析了预测精度对需求响应、灵活调节能力挖掘及电-算协同运行的影响机制。最后,针对实际应用中面临的多源数据融合不足、模型可解释性有限及实时预测能力受限等问题,归纳了当前研究的主要挑战与发展趋势,并提出支撑DC数智化能耗管理与电算协同调度的关键研究方向与实施建议。 展开更多
关键词 数据中心 负荷建模 能耗预测 电力调度 多源数据融合
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基于Mamba的轻量级多模态脑肿瘤MRI图像分割 认领 引用
12
作者 侯向宁 黄孝斌 +1 位作者 徐草草 姚捃 《现代电子技术》 北大核心 2026年第9期32-37,共6页
针对现有的3D U-Net模型在处理三维医学影像数据时存在计算复杂度较高、精度低,难以满足临床实时诊断需求的问题,为解决传统深度学习模型在多模态脑肿瘤MRI图像分割中的计算复杂度与精度问题,文中提出一种基于3D U-Net结合Mamba的轻量... 针对现有的3D U-Net模型在处理三维医学影像数据时存在计算复杂度较高、精度低,难以满足临床实时诊断需求的问题,为解决传统深度学习模型在多模态脑肿瘤MRI图像分割中的计算复杂度与精度问题,文中提出一种基于3D U-Net结合Mamba的轻量级技术架构,利用Mamba的线性复杂度自注意力机制优化3D U-Net模型,以降低计算复杂度并提升推理速度和分割精度。具体方法是在3D U-Net模型的基础上引入LWM模块及注意力桥接模块。LWM模块采用并行Mamba架构,通过降低输入通道数量减少模型参数量,在进行全局信息提取的同时,极大地降低计算复杂度和内存消耗,实现了低参数量下的高效分割。LWM还通过引入SE模块,进一步提升了细粒度肿瘤核心的分割性能。在BraTS2020数据集上的实验结果表明,所提方法显著提升了肿瘤分割精度,大幅降低了训练与推理时间,展现出良好的实际应用潜力。 展开更多
关键词 多模态数据融合 脑肿瘤 轻量级架构 3D U-Net Mamba SE模块
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果园叶片病害巡检机器人的设计与试验 认领 引用
13
作者 孟庆山 许宁 +3 位作者 武文璇 卢绪振 张兴国 张明宇 《农机化研究》 北大核心 2026年第11期53-61,共9页
针对传统果园病害人工巡检效率低、误诊率高等问题,设计了一种融合高精度导航与多模态数据协同分析的叶片病害智能巡检机器人。巡检机器人配备了电源动力系统、控制主机系统、无线通信系统、导航避障系统和参数采集系统,通过集成3D SLA... 针对传统果园病害人工巡检效率低、误诊率高等问题,设计了一种融合高精度导航与多模态数据协同分析的叶片病害智能巡检机器人。巡检机器人配备了电源动力系统、控制主机系统、无线通信系统、导航避障系统和参数采集系统,通过集成3D SLAM建图、RTK-GPS/NDT点云匹配与基于多模态数据协同构成的五维表型矩阵模型,可实现复杂果园环境下的精准导航与快速病害识别。在苹果果园田间环境中开展炭疽叶片病害巡检试验,定点导航试验结果表明,巡检机器人以1.0 m/s的速度工作时,RTK融合NDT点云匹配的横向定位误差不超过2 cm,航向定位误差不超过0.42°;苹果炭疽叶片病害识别田间试验中,在0.5 m/s的速度下,模型组基于多光谱、热辐射和三维几何特征构建的五维表型矩阵,与人工组相比显著提升了病害检测鲁棒性,早期检出率91.7%,误报率降低16.6个百分点,系统单树检测耗时仅45 s,效率提升10倍以上,且病害预警时间提前3.8 d,验证了多模态数据融合与边云协同架构在果园智能化管理中的实用性,为规模化推广提供技术支撑。 展开更多
关键词 果园叶片病害 巡检机器人 五维表型矩阵模型 多模态数据融合 苹果炭疽叶片病害
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堤防溃口封堵数据底板快速构建方法研究 认领 引用
14
作者 郝思佳 闫舒霖 +1 位作者 闫新庆 刘俊国 《人民黄河》 CAS 北大核心 2026年第8期131-136,共6页
堤防溃口对人民群众生命财产安全构成严重威胁。封堵作业作为抢险救灾的核心环节,其方案的智能生成与决策指挥,需要数据底板的坚实支撑。而如何高效汇聚与深度融合多源多模态数据,实现数据的安全存储与高效检索,是构建数据底板的关键。... 堤防溃口对人民群众生命财产安全构成严重威胁。封堵作业作为抢险救灾的核心环节,其方案的智能生成与决策指挥,需要数据底板的坚实支撑。而如何高效汇聚与深度融合多源多模态数据,实现数据的安全存储与高效检索,是构建数据底板的关键。面向堤防溃口封堵中水利对象的全面信息描述,提出了数据底板快速构建方法:针对不同数据源,采用网络连接、数据总线、文件及数据库同步等接入方式,实现多源数据快速汇聚融合;针对数据不同模态,设计关系型数据库、非关系型数据库与对象存储结合的综合存储方案,保障结构化、半结构化及非结构化数据高效存储与检索。以2024年7月湖南团洲垸堤防溃口封堵为例,构建数据底板,基于该数据底板,对溃口的发生和封堵过程进行复演,同时绘制团洲垸溃口的演化过程,对比实时监测记录可以看出,门口宽度变化过程与实际变化过程基本相符。 展开更多
关键词 数据底板 多源多模态数据 水利对象描述 堤防溃口封堵
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高速公路不合格绿通车知识抽取及致因分析 认领 引用
15
作者 陈娇娜 张静 +1 位作者 张瑾 靳引利 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第6期1863-1872,共10页
高速公路绿通车查验业务记录呈现货物别名多样、文本简练、风格异质等特点,挖掘跨模态数据中深层语义是揭示不合格绿通车致因机理的关键。针对以上问题,提出一种融合结构化与文本数据的绿通车查验知识抽取与推理方法。构建货物、车辆、... 高速公路绿通车查验业务记录呈现货物别名多样、文本简练、风格异质等特点,挖掘跨模态数据中深层语义是揭示不合格绿通车致因机理的关键。针对以上问题,提出一种融合结构化与文本数据的绿通车查验知识抽取与推理方法。构建货物、车辆、司机三维度查验知识本体模型表征查验要素和耦合关系。利用预训练和深度学习混合模型进行实体和关系抽取,并通过五折交叉和消融实验验证模型性能。结果表明,BERT-BiLSTM-DGCNN-Attention-CRF实体抽取模型和BERT-BiGRU-Attention关系抽取模型表现最优,F1值分别达96.57%和99.83%。分析查验知识图谱探讨不合格绿通车致因链路与内在规律,利用Neo4j实现可视化。研究成果实现隐式业务经验的显式表示,有助于查验人员和司机理解绿通车查验标准从而提升查验效率。 展开更多
关键词 高速公路绿通车 查验知识 跨模态数据 知识抽取 实体抽取 关系抽取 致因分析
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基于跨域深度神经网络的多模态传感数据融合算法 认领 引用
16
作者 张志东 任瑞仙 段海英 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第7期1618-1623,共6页
利用多种不同类型的传感器采集多模态传感数据,其数据分布、统计特性和知识表示存在显著的差异,增加了数据处理的难度。为有效整合多个模态传感数据,提供可靠的数据感知结果,提出基于跨域深度神经网络的多模态传感数据融合算法。通过编... 利用多种不同类型的传感器采集多模态传感数据,其数据分布、统计特性和知识表示存在显著的差异,增加了数据处理的难度。为有效整合多个模态传感数据,提供可靠的数据感知结果,提出基于跨域深度神经网络的多模态传感数据融合算法。通过编码处理去除时间冗余,利用差分因子构建压缩解析式。采用三元组损失函数监督跨域网络训练,引入跨域学习机制实现知识迁移。算法运用一致性测度评估数据差异,结合采样均值方差估计,在训练中学习数据样本的方差与一致性,有效融合多模态数据。实验结果表明:所提算法的数据压缩比高达9.7,标准化互信息值始终在0.95以上,且容错率高于90%,能显著提高多模态传感数据融合效果,实现多模态传感数据的精准融合。 展开更多
关键词 数据融合 多模态传感数据 跨域深度神经网络 数据压缩 一致性测度
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高比例新能源系统谐振稳定性研究 认领 引用
17
作者 刘静佳 赵璐璐 +3 位作者 褚景春 朱海涛 金翼 余一平 《广东电力》 北大核心 2026年第8期1-10,共10页
针对高比例新能源地区谐振稳定性问题风险高、新能源并网变流器白盒模型获取难等难题,为提升新能源场站的稳定性,提出基于模型-数据融合驱动的新能源稳定分析及改进方案。该方案突破传统模态分析对完整白盒模型的依赖及阻抗判据局限于源... 针对高比例新能源地区谐振稳定性问题风险高、新能源并网变流器白盒模型获取难等难题,为提升新能源场站的稳定性,提出基于模型-数据融合驱动的新能源稳定分析及改进方案。该方案突破传统模态分析对完整白盒模型的依赖及阻抗判据局限于源-荷等效的缺陷,首先结合网络拓扑、输电线路分布参数和新能源并网变流器特性,采用复频域模态分析法开展高比例可再生能源并网系统谐振稳定性研究,给出振荡模式的频率、阻尼系数、参与因子以及稳定裕度的计算方法;其次,基于阻抗扫描数据构建变流器的频率等效阻抗,建立“机理模型约束+数据驱动补全”的一体化模态分析算法框架,解决工程中变流器模型缺失的核心痛点;最后通过修改的IEEE 2区4节点系统验证高比例跟网型光伏接入时的高振荡风险节点,并据此提出采用构网型储能的稳定性改进措施,仿真结果验证了方法的准确性与工程实用性。 展开更多
关键词 新能源并网系统 谐振稳定性 节点导纳矩阵 模态分析 数据驱动
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多模态智能手机传感器人体动作识别技术研究综述 认领 引用
18
作者 艾达 周琳杰 +2 位作者 王殿伟 冯超林 赵新 《西安邮电大学学报》 2026年第4期90-101,共12页
随着智能手机的普及,利用智能手机内置传感器的人体行为识别技术正成为智慧医疗、智能安防等领域的新应用方向。对近年来最新的内置传感器数据采集和处理方法、信号特征的提取和融合方法,以及多模态融合的动作行为识别算法及其优化策略... 随着智能手机的普及,利用智能手机内置传感器的人体行为识别技术正成为智慧医疗、智能安防等领域的新应用方向。对近年来最新的内置传感器数据采集和处理方法、信号特征的提取和融合方法,以及多模态融合的动作行为识别算法及其优化策略进行归纳总结,并搜集和整理该领域内常用的公开数据集。研究发现,多模态传感器融合较单一传感器显著提升了对复杂行为的识别性能,但传感器异构性、高标注成本及边缘计算效率瓶颈仍是当前主要挑战。最后,从文献计量学角度分析和展望了利用传感器识别人体动作行为的技术发展趋势。 展开更多
关键词 人体行为识别 智能手机传感器 多模态数据融合 深度学习 轻量化模型 公共安全
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基于无人机多光谱影像和冠层形态的冬小麦叶绿素含量监测研究 认领 引用
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作者 王文辉 田超 +4 位作者 鲁圣权 安月颖 王晓琦 赵松阳 袁盛华 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期404-412,共9页
为了明确冠层形态和其他模态信息的耦合对冬小麦叶绿素含量(leaf chlorophyll content,LCC)监测的影响,以小麦品种石农086和和麦2020为材料,通过设置4个施氮水平(0、120、240、360 kg·hm-2)的冬小麦大田试验,应用低空无人机遥... 为了明确冠层形态和其他模态信息的耦合对冬小麦叶绿素含量(leaf chlorophyll content,LCC)监测的影响,以小麦品种石农086和和麦2020为材料,通过设置4个施氮水平(0、120、240、360 kg·hm-2)的冬小麦大田试验,应用低空无人机遥感平台搭载的多光谱影像机获取冬小麦关键生育时期光谱数据,结合数字高程模型(digital elevation model,DEM)计算冠层形态效应,并应用随机森林回归(random forest regression,RF)、分类提升决策树(categorical boosting,Catboost)和极端梯度提升决策树(eXtreme gradient boosting,XGBoost)3种机器学习算法分析光谱信息、植被指数信息和冠层形态相结合的多模态数据对冬小麦LCC监测的贡献。结果表明,相较于光谱和植被指数特征,冠层形态特征可以提高LCC的监测精度(r2=0.66),且DEM对模型估测的影响优于坡度。相较于RF和XGBoost,利用Catboost构建的LCC模型在单一特征、多源特征耦合、多生育时期的情况下均可获得较高的监测精度,尤其是以单一冠层形态特征作为输入变量的情景下。多源特征耦合并不能够显著提高LCC的监测精度,但冠层形态特征与其他特征耦合在一定程度上可以提高监测精度。 展开更多
关键词 无人机遥感系统 冬小麦 叶绿素含量 冠层形态 多模态数据
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人工智能在有杆采油系统生产动态预测中的应用与展望 认领 引用
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作者 赵岩龙 岳雷舒 +4 位作者 郑天慧 袁亚龙 李喧喧 张傲雪 魏宇恒 《石油机械》 北大核心 2026年第4期1-12,共12页
近年来,人工智能技术在有杆采油系统的智能化管理中展现出巨大潜力。为此,聚焦于人工智能在抽油机井故障诊断、检泵周期及产量预测三大核心场景的应用进展,对当前主流方法进行了系统性归纳与分类。在故障诊断方面,围绕示功图分析、电气... 近年来,人工智能技术在有杆采油系统的智能化管理中展现出巨大潜力。为此,聚焦于人工智能在抽油机井故障诊断、检泵周期及产量预测三大核心场景的应用进展,对当前主流方法进行了系统性归纳与分类。在故障诊断方面,围绕示功图分析、电气参数监测以及多模态融合3类方法展开,并使用UniRepLKNet-BiGRU-GAM(通用感知大核卷积网络-双向门控循环单元-全局注意力机制)的多模态模型对新疆油田某区块油井的采油系统进行故障诊断,可实现96.35%的故障识别准确率;检泵周期预测方面,归纳了基于设备状态与生产数据的检泵周期预测方法,使用BiLSTM(双向长短期记忆网络)对某区块1000口井进行检泵周期预测,模型平均准确率达85.60%,有效支撑预防性维护策略的制定;在产量预测领域,综述了数据驱动模型与物理约束预测方法,采用TCN-BiLSTM(时域卷积网络-双向长短期记忆网络)融合架构,结合油田生产参数的局部时间特征与长期波动趋势,对某井100 d产油量进行预测,预测精度R2为0.99。随着各大油田加速推进数字化转型,未来,有杆采油系统生产动态预测模型研究将聚焦于大数据处理技术升级、神经网络结构优化、差异化模型构建等方向,进一步提升模型泛化能力与工程适用性,可为油气行业高质量、智能化发展提供坚实技术支撑。 展开更多
关键词 人工智能 有杆采油 故障诊断 检泵周期 产量预测 示功图 多模态融合
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