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题名大数据环境下面向决策全流程的应急信息融合研究
被引量：33
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作者
操玉杰
李纲
毛进
王晓
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机构
武汉大学信息资源研究中心
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出处
《图书情报知识》
CSSCI
北大核心
2018年第5期95-104,共10页
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基金
国家自然科学基金重大课题"国家安全大数据综合信息集成与分析方法"(71790612)的成果之一
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文摘
突发事件的爆发伴随着大量相关信息涌现,突发事件大数据虽然丰富了相关信息类型和规模,但造成了应急决策的信息利用障碍。面向应急决策全流程的信息需求进行突发事件大数据信息融合是提升突发事件大数据的应急决策支持力的有效途径。本文以构建面向应急决策全流程信息需求的大数据融合框架及融合路径为目的,首先依据应急决策流程从信息内容、信息特征两个方面归纳突发事件应急决策信息需求,与大数据环境下可获得的应急信息进行对比,识别出应急信息融合的具体目标及问题;进而,构建以应急数据模型为桥梁、面向应急决策服务的信息融合服务整体框架;最后,从数据层、语义层和服务层逐层剖析应急信息融合中的具体问题,并提出相应的信息融合实现路径。研究结论有助于指导突发事件大数据融合系统构建,也为面向决策的信息分析提供实践参考依据。
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关键词
大数据
应急决策流程
应急信息需求
细粒度信息融合
语义融合
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Keywords
Big data
Emergent event decision-making process
Emergency information needs
fine-grained information fusion
Semantic fusion
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分类号
G250.7
[文化科学—图书馆学]
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题名基于跨粒度特征渐进融合的细粒度锁芯孔识别
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作者
朱坤华
孙磊
廖一鹏
严欣
程飞飞
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机构
福州大学物理与信息工程学院
福州大学至诚学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2024年第18期155-166,共12页
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基金
国家自然科学基金(62271149、62271151)
福建省自然科学基金(2019J01224)。
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文摘
针对细粒度图像类间差异小、鉴别性特征难以捕捉、识别精度低等问题,提出一种基于跨粒度特征渐进融合的细粒度图像识别方法。首先,使用随机区域混淆模块(RRCM)生成不同粒度级别的图像,用于训练骨干网络ConvNeXt的不同阶段;其次,使用随机样本交换模块(RRSM)增强不同粒度图像在模型中层的表征;然后,使用渐进式多粒度训练策略、互信道损失函数进行模型训练,协同融合跨粒度信息;最后,拼接融合多粒度特征并组合分类器,获得最终识别结果。实验结果表明,所提方法在CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft等3个公开数据集上的识别精度分别为92.8%、95.5%和94.0%,优于当前主流的细粒度图像识别方法。在自行构建的Lock-Hole锁芯孔数据集上的识别精度达到97.3%,单张图像平均识别时间为0.016 s,能够实现锁芯孔图像的精准识别,满足应急开锁场景下的快速锁芯孔识别要求。
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关键词
细粒度图像
渐进多粒度训练
跨粒度信息融合
ConvNeXt
锁芯孔识别
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Keywords
fine-grained image
progressive multi-granularity training
cross-granularity information fusion
ConvNeXt
cylinder hole recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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