- 高祥;王健;段俊萍;张斌珍;余杰;
针对恶劣环境下振动信号复杂、噪声难以去除的问题,文中将改进的自适应噪声完备集合经验模态分解、模糊熵(FE)特征提取与改进的小波阈值相结合,提出一种ICEEMDAN-FE联合改进小波阈值的振动信号去噪算法。首先,将测得的振动信号经过ICEEMDAN分解为多个固有模态函数(IMF)与具有相对平滑的变化趋势的残余项(Res);其次,通过模糊熵(FE)特征提取算法计算各IMF模糊熵特征值,通过设定的IMF阈值条件对信息主导部分的IMF进行保留;然后,采用改进小波阈值对仅保留的信息主导分量的各IMF进行相应去噪处理;最后,将残余项与改进小波阈值去噪处理后的IMF进行信号重构,得到最终信号。通过建立仿真信号对滤波效果进行评估,实验结果表明,与ICEEMDAN去噪、小波阈值去噪以及ICEEMDAN-小波阈值去噪相比,所提算法信噪比(SNR)分别提高了3.233 5 dB、1.181 1 dB、1.066 3 dB,归一化互相关(NCC)分别提高了0.033 42、0.009 39、0.008 4,均方根误差(RMSE)分别降低了52.5%、23.81%、21.77%。导入实测振动信号后的去噪结果也表明,所提算法在进行去噪后有效信号更加完整,信号更为平滑,去噪效果较为理想。
2026年05期 v.49;No.700 1-7页 [查看摘要][在线阅读][下载 3144K] [下载次数:120 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] - 朱代先;吕佳昊;
针对同步定位与地图构建中前端特征提取与匹配鲁棒性不足的问题,提出一种基于量化神经网络的SLAM增强型点特征匹配方法。通过构建适应度函数并采用柯西变异策略优化卷积核权重,同时应用CLAHE算法均衡图像亮度分量,从而提升图像质量;在特征提取阶段,通过增加额外的卷积层,并设计含有跳跃连接结构的注意力机制,进一步提升ZippyPoint网络的性能;最终,通过计算欧氏距离的平方差构建距离矩阵,结合反向匹配结果批量提取匹配点,并通过张量操作验证双向一致性,从而实现精确的特征点匹配。实验结果表明,增强后的图像亮度适中,灰度分布均匀,且在复杂场景中的平均匹配精度达到70.87%,匹配时间为0.243 s,两项指标分别较ORB+BF算法提高52.07%和60.94%,具有较高的应用价值。
2026年05期 v.49;No.700 8-15页 [查看摘要][在线阅读][下载 2761K] [下载次数:89 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] - 吕卓言;黄丽亚;
传统的脑电时频信号分类方法仅关注脑电信号的局部特性,没有充分探究不同脑区之间的关联特征,无法全面捕捉大脑活动的前后时间关联,存在对大脑理解不够全面、分类准确率不高等问题。文中基于加州大学尔湾分校提供的酗酒脑电数据集,运用相位锁定值(PLV)构建功能脑网络,研究了α、β、γ、θ四个子频段和全频段的EEG脑网络拓扑特征,探究了酗酒者与健康对照者EEG脑网络的拓扑属性差异。同时,提出一种基于Fisher特征筛选和改良麻雀算法优化的BiLSTM分类算法(FisherISSA-BiLSTM),运用Fisher准则进一步筛选了脑网络特征,通过双向长短时记忆网络充分分析了脑电信号前后时序的关联性,运用改良的麻雀搜索算法(ISSA)优化BiLSTM的超参数。在原麻雀算法的基础上,引入Sobol映射的初始化方式,提升了麻雀种群的分布质量;加入搜索因子,避免算法过早地陷入局部最优;引入自适应方向因子d,优化了麻雀跟随者位置的更新方向。相比其他超参数优化算法,文中算法分类所需时间减少了约4%~5%,分类准确率达92.6%,相比传统的LSTM分类算法提升了约20%,对于运用脑电信号识别酗酒患者具有一定的实际意义。
2026年05期 v.49;No.700 16-24+29页 [查看摘要][在线阅读][下载 3551K] [下载次数:39 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] - 冉腾;何丽;杨硕;王仪豪;
针对传统红外热成像甲烷气体泄漏检测中需要先验背景、易受特征相似干扰物影响,以及受实时环境因素影响特征变化较大的问题,文中提出一种基于YOLOv5s与红外热成像的甲烷气体泄露检测方法(GAS-YOLOv5s)。首先,使用K-means算法对YOLOv5模型的锚框进行预分类优化,根据泄漏点距离和泄漏程度确定锚框大小;其次,引入坐标注意力(CA)机制,提高算法对泄漏点位置附近气体特征提取的效率。实验结果表明,改进的YOLOv5s模型相较于原始模型,精确率(P)、召回率(R)、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提高了6.5%、1.9%、4.8%、1.6%,在视频检测集上达到263 f/s的检测速度,满足实时检测要求。证明改进的YOLOv5s算法提升了使用红外热成像甲烷气体泄漏检测的准确率,实现了甲烷气体实时多级分类检测,可以部署到各类检测终端。
2026年05期 v.49;No.700 25-29页 [查看摘要][在线阅读][下载 1513K] [下载次数:75 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] - 王翔;陈里里;李荣华;贺智轩;
针对路面裂缝图像背景噪声复杂、裂缝形态复杂和误分割严重的问题,文中提出一种基于U型网络改进的路面裂缝分割算法(DCM-Net)。DCM-Net采用双编码器设计,新增加的支路减轻了由于一条支路简单堆叠卷积池化造成的信息丢失;在原有的跳跃连接中增加CoTAttention,旨在加强低级语义信息中的重要特征,减轻由于背景噪声以及车道线和井盖等杂物产生的影响,增强有用信息的特征表达能力;对原编码器中的卷积模块进行重新设计,引入膨胀卷积增大感受野,采取多维特征提取的策略,提高模型在不同裂缝形态下的特征提取能力。对比实验结果表明,在自建数据集CrackNew上,DCM-Net在Dice、平均交并比、准确率、召回率和F_1上相较于UNet分别提升了6.3%、5.7%、5.4%、1.8%、5.3%。同时,优于其他主流分割模型,在Crack500和Gaps384两个公开数据集上各个指标仍保持领先,在DeepCrack数据集上进行了消融实验,证明了各模块的有效性。对比其他分割模型,DCM-Net提高了路面裂缝的分割精度,该模型可适用于复杂环境下的道路裂缝分割。
2026年05期 v.49;No.700 30-36+43页 [查看摘要][在线阅读][下载 2177K] [下载次数:55 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] - 郝宇翔;甄国涌;储成群;
针对在雾天环境下的道路目标检测存在特征提取难度大、精度与效率难以平衡的问题,文中在YOLOv5n的基础上创新性地提出一种高效且轻量的YOLOv5n-BGF变体,该变体结合了双向特征金字塔网络(BiFPN)模型,利用双向连接的结构特点,更加有效地结合不同尺度的特征;其次,引入GELAN模块代替颈部网络中的C3结构,在减少计算量的同时增强了有效特征的提取;最后,考虑不同样本的边界框回归问题,采用Focaler-IoU来进一步提高检测性能。在本地平台针对非公开雾天道路目标检测数据集D-8800进行验证,实验结果表明,相较于基础模型YOLOv5n,改进后的YOLOv5n-BGF的mAP@0.5提升了5.3%,参数量减少了25%,GFLOPs仅为3.5,YOLOv5n-BGF凭借其卓越的性能,在雾天道路目标检测数据集D-8800上的表现优于其他目标检测模型,为雾天道路目标检测提供了高效的解决方案。
2026年05期 v.49;No.700 37-43页 [查看摘要][在线阅读][下载 1765K] [下载次数:106 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ]