尹宝才

作品数：117被引量：1094H指数：13
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供职机构：北京工业大学更多>>
发文主题：图像字典网络卷积超图更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学理学电子电信更多>>
发文期刊：《科技创新导报》《计算机工程与应用》《中国图象图形学报》《数据采集与处理》更多>>
所获基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金国家高技术研究发展计划北京市教育委员会科技发展计划面上项目更多>>
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基于双跨视角相关性检测的多视角子空间聚类
《计算机工程》2025年第4期27-36,共10页郭继鹏 徐世龙 龙家豪 王友清 孙艳丰 尹宝才 
国家自然科学基金(62403043);国家资助博士后研究人员计划(GZC20230203);中国博士后科学基金(2023M740201);北京市自然科学基金(4244085)。
随着多媒体和数据采集技术的快速发展,多视角数据越来越常见。相比于单视角数据,多视角数据可以提供更丰富的描述信息,提高样本结构信息的挖掘效率。针对多视角子空间聚类任务,提出基于双跨视角相关性检测的多视角子空间聚类算法。首先...
关键词：多视角子空间聚类 双跨视角相关性检测 低秩张量学习 张量核范数 一致性 互补性 
区域敏感的场景图生成方法
《北京工业大学学报》2025年第1期51-58,共8页王立春 付芳玉 徐凯 徐洪波 尹宝才 
国家自然科学基金资助项目(62376014);中国高校产学研创新基金资助项目(2021JQR023)。
针对基于关系边界框提取的谓词特征粒度相对较粗的问题,提出区域敏感的场景图生成(region-sensitive scene graph generation,RS-SGG)方法。谓词特征提取模块将关系边界框分为4个区域,基于自注意力机制抑制关系边界框中与关系分类无关...
关键词：图像理解 场景图生成 物体分类 关系分类 区域感知 自注意力机制 
基于双分支多头注意力的场景图生成方法
《北京工业大学学报》2024年第10期1198-1205,共8页王立春 付芳玉 徐凯 徐洪波 尹宝才 
国家自然科学基金资助项目(62376014);中国高校产学研创新基金资助项目(2021JQR023)。
针对已有场景图生成模型获取上下文信息有限的问题,提出一种有效的上下文融合模块,即双分支多头注意力(dual-stream multi-head attention, DMA)模块,并将DMA分别用于物体分类阶段和关系分类阶段,基于此提出基于双分支多头注意力的场景...
关键词：场景图生成 上下文融合 双分支多头注意力(dual-stream multi-head attention DMA) 目标检测 物体分类 关系分类 
基于谱域超图卷积网络的交通流预测模型被引量：5
《北京工业大学学报》2024年第2期152-164,共13页尹宝才 王竟成 张勇 胡永利 孙艳丰 
国家自然科学基金资助项目(62072015,U1811463,61632006);国家重点研发计划资助项目(2018YFB1600903)。
针对传统图结构难以对节点间的隐含复杂关联关系建模的问题,利用超图对交通流数据进行高阶表示,提出基于谱域超图卷积网络的交通流预测方法。首先,通过动态超边刻画数据特征层面的关系,利用谱域超图卷积,包括基于傅里叶和图小波的超图...
关键词：图神经网络 超图理论 多元时序预测 深度学习 大数据分析 智慧交通 
基于层次结构图的多跳知识图谱问答模型被引量：1
《计算机工程》2024年第1期101-109,共9页刘昀抒 申彦明 齐恒 尹宝才 
大连市科技创新基金(2022JJ12SN052)。
知识图谱问答(KBQA)旨在理解用户的自然语言问句,在结构化的知识图谱中通过检索、推理等手段来获取答案实体。近年来,多跳KBQA备受关注,然而,复杂问句中通常存在多个关系意图,已有KBQA方法大多忽视了推理关系链的关系顺序问题。为此,提...
关键词：知识图谱问答 问答系统 多跳问答 图神经网络 动态推理 
多尺度模态感知在文本指代实例分割中的研究与应用
《图学学报》2022年第6期1150-1158,共9页刘静 胡永利 刘秀平 谭红臣 尹宝才 
第7批全国博士后创新人才支持计划(BX20220025);第70批全国博士后面上资助(2021M700303)。
文本指代实例分割(RIS)任务是解析文本描述所指代的实例,并在对应图像中分割出该实例,是计算机视觉与媒体领域中热门的研究课题。当前,大多数RIS方法基于单尺度文本/图像模态信息的融合,以感知指代实例的位置和语义信息。然而,单一尺度...
关键词：视觉与语言 文本指代实例分割 异模态融合与感知 特征金字塔 
基于交通大数据的移动模式分析综述被引量：10
《中国公路学报》2021年第12期175-202,共28页焦朋朋 赵霞 张勇 胡永利 尹宝才 
中国博士后基金项目(2021M690332);市属高校基本科研业务费项目(X21061);国家自然科学基金项目(U1811463,61632006,52172301,62072015,5170080357);北京市人才计划项目(2017A24)。
交通大数据可为揭示交通主体显性出行行为背后的深层规律(即移动模式)提供重要基础。精确掌握大数据驱动下交通主体的移动模式,可为需求预测、客流组织、土地利用、事件管理等应用提供理论依据。交通大数据主体繁多、时空多态、关联性...
关键词：交通工程 交通大数据 综述 移动模式分析 深度学习 
基于图卷积网络的交通预测综述被引量：15
《北京工业大学学报》2021年第8期954-970,共17页王竟成 张勇 胡永利 尹宝才 
国家自然科学基金资助项目(62072015,U1811463,61632006);国家重点研发计划资助项目(2018YFB1600903)。
交通预测是智能交通系统中的关键问题之一,精准的交通预测对于城市交通运营调整、物流运输产业提质增效以及公众出行规划等交通需求具有重要作用.近年来,多种用于解决交通预测问题的深度学习的框架已经被提出,其中图卷积网络(graph conv...
关键词：图卷积网络 交通预测 深度学习 人工智能 图论 智能交通系统 
基于时空上下文模型的RGB-D序列目标跟踪方法被引量：1
《北京工业大学学报》2021年第3期224-230,共7页孔德慧 荣子豪 贾思宇 王少帆 尹宝才 
国家自然科学基金面上资助项目(61772049);北京市自然科学基金资助项目(4202003)。
为了实现更为精确的视频目标跟踪,提出一种以时空上下文模型为基础的RGB-D序列目标跟踪算法.通过引入更新模板的深度信息,该模型精准地区分了输入序列的目标区域与背景区域,实现了深度权值和颜色权值的融合;基于目标序列的深度及目标动...
关键词：计算机视觉 目标跟踪 机器学习 RGB-D 时空上下文 目标动量 
基于改进k~*-means算法的不完整公交到站时间填充被引量：3
《北京工业大学学报》2018年第1期135-143,共9页赵霞 张勇 尹宝才 刘浩 张可 
北京市科学技术委员会资助项目(Z171100000517003;Z171100000517004);北京市教育委员会资助项目(KM201610005033)
为了有效填充不完整的公交到站时间信息,提出了一种基于改进k~*-means算法的不完整到站时间的填充方法.根据到站流动人数、到站所属时段、站点间距离、站点间运行时间特征加权度量站点间相似性,对现有kmeans算法进行改进以构建公交站点...
关键词：公共交通 数据填充 聚类分析 改进k*-means算法 
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