信号分析与图像处理

  • USformer-Net:基于U-Net和Swin Transformer的脑部MRI图像质量评价方法

    李沛钊;王同罕;贾惠珍;吴通;

    针对现有的脑部MRI图像质量评价方法准确率低、难以应用于实际临床环境中的问题,提出一种基于提取感兴趣区域的脑部MRI图像质量自动评价模型USformer-Net,并创建了带有主观质量评价标签的脑部MRI图像数据集。USformer-Net模型基于U-Net和Swin Transformer模型构建并针对脑部MRI图像的特殊性进行了改进。首先,利用轻量化的U-Net网络对具有临床诊断价值的大脑主要区域进行分割,提取出感兴趣区域;其次,利用Swin Transformer的串联窗口自注意力运算(W-MSA)、滑动窗口自注意力运算(SW-MSA)以及其特征融合方式,将特征金字塔(FPN)、兴趣区域匹配(ROI Align)及全连接网络(FC)结合在Swin Transformer骨干特征提取网络中进行图像质量评价。USformer-Net模型能够忽略无关噪声,准确提取出影响诊断的主要区域并进行图像质量评价。实验结果表明,在MRI图像质量评价任务中该模型准确率为87.84%,精度为91.84%,召回率为92.05%,F1-score为91.99%,相较于其他评价方法各项指标均有不同程度提升。最终结果显示该模型能够有效保证脑部MRI图像质量评价的准确性,创建的带有主观质量评价标签的数据集也为该领域的研究提供了更好的数据支持。

    2024年07期 v.47;No.654 1-7页 [查看摘要][在线阅读][下载 1652K]
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  • 多头自注意力机制的Faster R-CNN目标检测算法

    文靖杰;王勇;李金龙;张渝;

    文中提出一种融合多头注意力机制、ROIAlign和Soft-NMS的FasterR-CNN目标检测算法,旨在解决原始Faster R-CNN目标检测网络中存在的检测精度低、漏检、误检的问题。首先,为了提高Faster R-CNN的感知能力,提取特征图中的重要特征并降低对无关特征的提取,在网络中嵌入注意力机制;接着,针对共享全连接层的降维操作导致的一些区域的细节信息被忽略,造成局部信息的丢失,采用一维卷积代替共享全连接层实现权重计算的任务,以捕捉更广泛的空间信息;然后为了提供更丰富的特征表达能力,在注意力机制中引入多头机制分别对特征的不同部分进行重要性的加权;为了减少在特征提取时原图信息的丢失,使用ROI Align替换ROI Pooling算法;最后,在算法后处理中引入Soft-NMS替换传统非极大抑制(NMS)算法以减少漏检和误检情况。实验证明,改进后的Faster R-CNN目标检测网络对感兴趣目标的定位能力得到提高,漏检和误检情况减少,平均检测精度得到显著提升。

    2024年07期 v.47;No.654 8-16页 [查看摘要][在线阅读][下载 1906K]
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  • 基于弱光环境的车辆识别研究

    张峻祎;丁冰;丁洁;

    由于图像在弱光环境下具有低曝光、前景背景融合、对比度低等问题,因此难以在弱光环境下有效、实时检测图像中的目标车辆。目前为了提高检测效果,通常需要设计较为复杂的神经网络结构或建立额外的对比数据集,但这不仅降低了网络速度,也会提升网络训练成本。为了解决这一问题,提出一种弱光环境下的车辆识别网络,在该网络中一方面设计了特征提取模块与特征融合模块以提高网络在弱光环境下的检测能力,另一方面使用模块结构重参数化的方法以提高网络的检测速度。实验表明,该网络可在保证检测速度的同时有效地识别弱光环境下的车辆。

    2024年07期 v.47;No.654 17-24页 [查看摘要][在线阅读][下载 1612K]
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  • 一种可级联的多通道实时阵列信号处理系统设计

    冯武;罗欣;孙卫杰;

    随着数字波束形成(DBF)体制雷达的集成度要求越来越高,分体式信号处理系统架构已经很难满足要求。为了解决此问题,文中提出一种可级联的多通道实时阵列信号处理系统。首先,在同一块阵列信号处理板上采用24路的模数转换器(ADC)、现场可编程逻辑门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)等芯片,实现多通道ADC采样、下变频、波束控制、数字波束形成、信号处理等功能;然后,通过高速GTH总线、系统同步、系统校准、多级流水等技术实现级联不同数量的阵列信号处理板,可应用于不同规模的DBF体制雷达。

    2024年07期 v.47;No.654 25-32页 [查看摘要][在线阅读][下载 2456K]
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  • 一种宽带非线性信道校正方法

    刘景元;王威;

    针对高速数传解调器接收宽带高阶调制信号时因信道非线性导致的性能恶化问题,提出一种基于两层自适应均衡网络的非线性信道校正方法。该方法先利用递归最小二乘法获得Volterra非线性前置校正系数,再利用自适应基带均衡器消除信道的剩余影响,以提升解调器的捕获跟踪能力,并在高速数传解调器工程应用中实现2.4 Gb/s 16QAM信号的稳定接收。

    2024年07期 v.47;No.654 33-36页 [查看摘要][在线阅读][下载 1518K]
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  • 基于Swin Transformer的岩石岩性智能识别研究

    韩鑫豪;何月顺;陈杰;熊凌龙;钟海龙;杜萍;田鸣;

    常规卷积神经网络在识别纹理多变的岩石图像时,由于感受野和局部处理方式的局限性,识别精度不高,为解决上述问题,在复杂情况下准确识别岩石岩性,提高地质调查的效率,文中提出一种基于改进Swin Transformer的岩石识别方法。该方法增加了空间局部感知模块,并结合Transformer的自注意力结构来增强对局部相关性的提取。为增强泛化,模型中添加了Dropout层,减少对单神经元的依赖。为进一步提高网络的泛化能力,采用AugMix算法对岩石图像进行数据增强,并结合迁移学习技术对网络进行预训练从而优化网络参数。实验结果表明,该方法的识别准确率为96.4%,高于ResNet50、GoogLeNet、VGG16网络。

    2024年07期 v.47;No.654 37-44页 [查看摘要][在线阅读][下载 1772K]
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  • 基于改进光流法的视频监控中人群异常行为检测算法

    铁富珍;

    危害社会公共安全的事件频发,研究视频监控中人群异常行为对于恢复治安秩序和保障公众安全有着重要意义。由于视频监控涉及多种多样的场景,复杂环境影响了人群异常行为的准确检测。因此,为提升视频监控中人群异常行为的检测效果,提出基于改进光流法的视频监控中人群异常行为检测算法。利用改进单高斯模型在视频监控中人群视频帧内提取角点作为特征点;基于改进光流法计算特征点的运动速度与方向,提取有效特征点,得到人群运动目标图像;通过计算人群运动目标图像内光流点的方向熵、幅值熵与平均速度的乘积,确定运动混乱度;对比分析运动混乱度与设置阈值,完成人群异常行为检测。实验结果表明,该算法可有效提取人群视频帧内的角点和运动目标图像,准确检测人群异常行为,具有较好的视频监控中人群异常行为检测效果。

    2024年07期 v.47;No.654 45-48页 [查看摘要][在线阅读][下载 1380K]
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  • 基于RSSD的遥感图像目标检测算法

    吕向东;彭超亮;陈治国;孙鹏飞;赵晓楠;徐旸;

    针对SSD算法检测遥感图像目标时存在容易漏检且检测精度低的问题,提出基于残差SSD网络的遥感图像目标检测算法。该算法在SSD网络结构的基础上,将基准网络模型VGG替换为残差网络模型ResNet-50,通过增加网络深度,充分提取遥感图像小目标数据集的底层特征,引入注意力模块,使感受野更关注目标特征,增强低层网络的信息表征能力,采用特征金字塔融合方法融合网络结构的高层语义特征和低层视觉特征,增强检测目标的定位能力。实验结果表明,该算法增强了复杂背景的干扰抑制性,提高了小目标的检测精度,比传统的SSD算法具有更强的检测性能。

    2024年07期 v.47;No.654 49-53页 [查看摘要][在线阅读][下载 1494K]
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  • 轻量级空间移位MLP用于指静脉分割

    曾军英;田慧明;陈宇聪;顾亚谨;邓森耀;尹永宏;尤吴杭;黄国林;甘俊英;秦传波;

    基于CNN和Transformer架构图像分割网络模型参数繁多、计算复杂,需要消耗大量的内存资源,这使得它们无法满足快速、有效的指静脉图像分割需求,并且在算力有限的嵌入式平台部署非常困难。因此,提出一种基于MLP的轻量级手指静脉分割算法。首先,通过不同轴向移动特征图获取信息流来捕获局部依赖性,提高局部信息提取能力;其次,使用标记MLP块对特征图进行标记和投影卷积特征;然后,在下采样和上采样之前都添加一个轻量级注意力模块来提升分割性能,在输入到MLP的同时转移输入的通道,使网络模型更专注于学习本地依赖性。在SDU-FV、HKPU和UTFVP三个公开的手指静脉数据集中进行实验,结果表明:该方法仅使用了346.949K Params、1.835G Flops和11.023M的计算复杂度,分割性能指标Dice、AUC、Acc分别达到0.515 6、0.895 9、91.68%。在三种NVIDIA嵌入式平台上,该算法的Dice和AUC指标均取得了最优性能。

    2024年07期 v.47;No.654 54-60页 [查看摘要][在线阅读][下载 1539K]
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  • 基于传统边缘算子的车道线识别研究

    李志远;王光辉;

    车道线识别检测技术是汽车实现自动驾驶的关键技术之一,利用图像低级特征提取技术实现边缘检测是车道线识别的最佳方法之一。为解决传统车道线检测易误检、漏检、效率低等问题,利用结构化道路条件下车道线图像,在去噪、滤波等预处理后对获取的图像进行ROI区域提取。基于传统边缘检测算子边缘提取方法,发现Roberts等算子在考虑环境因素下检测结果存在细节边缘提取不足的问题。通过比较发现,利用霍夫变换改进的Canny算子边缘检测方法不仅能够有效提高检测结果的精确度,而且能够同时提升运行速度。该方法能够有效避免传统边缘检测方法检测结果误差大的问题,具有较强的鲁棒性和抗干扰性。

    2024年07期 v.47;No.654 61-65页 [查看摘要][在线阅读][下载 1492K]
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通信与信息工程

  • 某型舰载机目标的ISAR成像算法研究

    彭关弘烨;任新成;王玉清;赵晔;杨鹏举;

    逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术因其能够提供目标的高分辨率二维图像,已经成为军事侦察、地球观测和灾害监测等领域的重要工具,但是,由于目标的复杂运动,传统的ISAR成像方法往往会出现图像模糊和失真的问题。距离多普勒(RD)算法通过对雷达回波数据进行二维傅里叶变换,可以有效地抑制目标的复杂运动对ISAR图像的影响,从而获得更清晰、更精确的图像,然而,在处理目标加速度和微动方面存在局限性。文中首先说明了ISAR的成像原理,介绍了运动补偿中的包络对齐,在此基础上,提出一种改进的包络对齐方法,通过某卫星成像对该算法进行验证,证明了该方法的适用性和灵活性,运用改进的包络对齐方法对某型舰载机成像,发现该方法可以有效地提高ISAR图像的质量和分辨率。

    2024年07期 v.47;No.654 66-72页 [查看摘要][在线阅读][下载 1548K]
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  • 基于人工智能的多模态雷达自适应抗干扰优化算法

    许诚;程强;赵鹏;程玮清;

    多模态雷达系统容易受到外界环境干扰,如天气条件、电磁干扰等,而这些干扰可能会影响多模态雷达数据的准确性和稳定性。多模态雷达的抗干扰性能决定雷达的测量精度,因此,为提升多模态雷达的抗干扰能力,提出基于人工智能的多模态雷达自适应抗干扰优化算法。该算法以多模态雷达信号模型为基础,分析距离速度同步欺骗干扰、频谱弥散干扰原理,计算欺骗干扰时雷达接收的总回波信号。将计算的回波信号结果输入至人工智能的YOLOv5s深度学习模型中,通过模型的训练和映射处理,完成多模态雷达自适应抗干扰优化,实现雷达欺骗性信号干扰抑制。测试结果显示,该算法的干扰对消比结果在0.935以上,干扰输出功率结果在0.017以下,能够可靠完成多干扰和单一干扰两种干扰抑制,实现多模态雷达自适应抗干扰优化。

    2024年07期 v.47;No.654 73-76页 [查看摘要][在线阅读][下载 1379K]
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  • 基于无人机集群的综合一体化告警自卫系统设计

    王昊;张敏;张振华;胡继军;刘平原;刘少坤;纪永刚;

    现代战争中,无人机已经成为各大军事强国的重要武器装备之一,可被应用于侦察、目标探测、情报搜集、攻击等多种作战任务中,无人机集群作为无人机发展的新方向,具有作用范围大、灵活性强、战术使用多样化等优点,能够更好地完成在复杂战场环境下的各种任务,大大提高了作战效能。传统的机载告警自卫系统功能较为单一,且智能化程度不够高,极大地限制了载机的作战能力和任务执行能力,并不能满足无人机集群的应用设想。文中基于当前无人机集群的应用方式和环境,提出一种多功能综合一体化的告警自卫系统设计架构,在满足传统告警功能的基础上额外增加了智能化和侦察对抗一体化的功能,并在硬件模块上做了一定的优化调整,基本上可以满足无人机集群的应用规划和设想。

    2024年07期 v.47;No.654 77-82页 [查看摘要][在线阅读][下载 1507K]
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  • 基于自编码器和直接序列扩频的端到端无线通信技术研究

    陆瑞;江汉;任江飞;

    基于自编码器和直接序列扩频设计实现了一种无线扩频通信系统,并采用数据驱动方式开展端到端训练、验证、测试,同时重点研究了信道规模、编码速率等超参数和干扰信号对系统块误码率性能的影响。仿真结果表明,该系统面向多种超参数具有较好的块误码率性能,且基于直接序列扩频,面向多种规格干扰信号具有较强的抗干扰能力。

    2024年07期 v.47;No.654 83-88页 [查看摘要][在线阅读][下载 1839K]
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  • 基于ADBF的多通道SAR抗干扰样本选择方法

    王远征;庄龙;王跃锟;

    针对多通道SAR抗干扰问题,可以利用空域自由度通过自适应波束形成技术达到增强期望信号、抑制干扰的目的。在波束形成过程中,计算各阵元的最优权矢量时,需要通过选取干扰和噪声的数据样本估算干扰加噪声协方差矩阵。若选择的数据样本中掺杂目标信号,则目标信号将会被误判为干扰并被抑制。针对多通道SAR抗干扰过程中需要注意的样本选择问题,通过消除方位向频域中主杂波宽度内的目标分量,得到干扰加噪声数据样本,继而计算协方差矩阵,并进行波束形成。通过实测数据成像结果及干噪比和信噪比指标验证了提出的自适应样本选择方法的有效性。与直接样本选择方法相比,自适应样本选择方法在信噪比上提高了近8 dB,干噪比下降了近6 dB,说明了该方法有效地保留了目标信号,抑制了干扰信号。

    2024年07期 v.47;No.654 89-94页 [查看摘要][在线阅读][下载 1428K]
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  • 模拟稀布矩阵的相位加权低副瓣设计

    赵鹏;王琰;刘成;

    低副瓣是相控阵雷达的重要指标,发射时受限于硬件条件,阵面无法进行幅度加权,对于收发通用的低副瓣设计,只能依靠稀布阵元或相位加权实现。针对上述问题,文中提出模拟稀布矩阵的相位加权低副瓣设计。首先,给出了相位加权的理论依据;之后分别给出基于遗传算法的唯相位加权和稀布矩阵的降副瓣效果;再设计一种相位加权模拟稀布阵元的理论公式和仿真结果,最终给出了稀布阵元和相位加权相结合的降副瓣结果,设备实测结果和仿真结果相近。

    2024年07期 v.47;No.654 95-99页 [查看摘要][在线阅读][下载 1506K]
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网络与信息安全

  • 弱关联节点强化下网络泛洪攻击检测方法研究

    李晓粉;张兆娟;

    由于网络中泛洪攻击生成的恶意流量常与正常流量在一定程度上具有相似性,使得传统方法将正常流量认定为恶意攻击,定位准确性较低。为此,研究弱关联节点强化下网络泛洪攻击检测方法。构建网络弱关联节点分布模型,结合已知节点和未知节点位置关系,建立弱关联节点快速定位方程,以定位节点位置;将弱关联节点接收报文的周期性作为特征,检测泛洪攻击;通过在检测到泛洪攻击的弱关联节点伪造报警包的方式强化节点,遵循泛洪攻击报文发送的路径回溯,完成泛洪攻击防御。实验结果表明,该方法定位弱关联节点测度指标值均高于0.9,可检测到泛洪攻击,并实现泛洪攻击防御。

    2024年07期 v.47;No.654 100-103页 [查看摘要][在线阅读][下载 1321K]
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  • 基于电力通信网的高可靠性SDN架构及数据保护策略

    郭莎莎;杨柳;刘颖彤;吴頔;李雅莉;

    针对变电站中传统电力通信网在各类故障、攻击或突发事件下容易出现网络延时增长、数据质量下降、数据丢失等问题,文中设计了一种以SDN架构为核心技术方案的高可靠性电力通信网数据保护策略。该策略在电力通信控制环路中引入SDN技术,并设计了SDN集中控制架构,以提高在故障发生时的数据保护能力,从而避免了数据资源的浪费、缺失以及耗时过长等问题。同时,还在SDN控制架构的基础上设计了一套ODL控制方案,通过采用该控制方案使得控制环路得到再次优化,由此有效提高了数据质量。最后,对所设计SDN架构下的电力通信控制系统保护策略进行了数据仿真测试验证,通过模拟SDN架构方案的仿真工况,验证了所设计控制保护策略的正确性与可行性。

    2024年07期 v.47;No.654 104-108页 [查看摘要][在线阅读][下载 1388K]
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  • 基于FPGA的ICN名字解析缓存加速系统

    李雪彤;陈晓;宋磊;

    名字解析服务是ICN网络中获取信息内容的关键。为提升名字解析服务的效率,降低名字解析系统的负载,设计并提出一种基于FPGA的ICN名字解析缓存加速系统。该系统在网络节点的数据面上利用FPGA卸载名字解析功能,实现标识到网络地址的映射存储,处理需要查找网络地址的转发数据包,同时,该系统支持控制面动态配置映射关系,保证映射存储的更新。实验测试结果表明,该系统在10 Gb/s的测试流量下,对小包的转发率达到4.6 Mpps,并且请求延时低于1.5μs,相较于传统软件实现的键值存储系统处理速度提高了27倍,与使用DPDK内核旁路进行优化的软件相比处理速度提高了4倍。

    2024年07期 v.47;No.654 109-114页 [查看摘要][在线阅读][下载 1474K]
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  • 基于DS证据理论的多源网络安全数据融合模型

    黄智勇;林仁明;刘宏;朱举异;李嘉坤;

    网络安全态势感知涉及大量的多源数据,其信息抽取难度高,是当前急需解决的问题。文中结合现有的网络安全实践,针对流量传感器产生的数据,研究了基于DS证据理论的多源网络安全数据融合方法。该方法通过设计有效的融合模型,降低数据冗余性,实现关联性分析,并从时间、空间和事件等维度分析网络安全事件之间的关联性,形成关联后的融合数据,提高网络安全态势数据的有效性。提出的融合模型不仅有效提取了关键信息,增强了网络安全态势数据的有效性,为网络安全监管提供了有力支持,而且在网络事件可能存在误报或漏报的情况下依然能够保持较高的有效性,具有重大的实际应用价值和推广意义。

    2024年07期 v.47;No.654 115-121页 [查看摘要][在线阅读][下载 1491K]
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测控与自动化技术

  • 面向工业机器人的非线性手眼标定方法研究

    胡宇鹏;蒋年德;

    手眼标定是机器人视觉领域中的一个关键技术,主要包括眼在手上和眼在手外两种标定方式。标定的目的是得到相机坐标系与机器人坐标系之间的位姿关系,根据相机获取的图像重构三维场景,求出两个坐标系之间的转换参数,其结果将直接影响到机器人精准作业。受当前镜头工艺水平和机器误差限制,相机采集的图像存在非线性畸变,原有的手眼标定方法存在精确度不足的缺点。针对这个问题,文中提出面向工业机器人的非线性手眼标定方法,通过卷积原理使矩阵参数适应镜头下不同区域畸变的方法,减小相机镜头畸变影响。通过实验验证表明,该方法能够提高手眼标定结果的精确度,标定后的平均误差为0.4 mm,稳定性更强,可满足更多场景需求。

    2024年07期 v.47;No.654 122-126页 [查看摘要][在线阅读][下载 1327K]
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  • 基于要素关联图的汉越跨语言事件检索方法

    赵周颖;余正涛;黄于欣;陈瑞清;朱恩昌;

    汉越跨语言事件检索旨在根据输入的中文事件查询短语,检索出相关的越南语新闻事件文档。由于查询文档的新闻文本较长,中文事件查询短语与越南语的查询文档长度不一,表达差异较大,且查询文档中往往会包含大量与其描述的核心事件无关的噪声文本,现有的模型不能很好地捕获事件匹配特征,匹配效果欠佳。基于此,文中提出基于要素关联图的汉越跨语言事件检索方法。首先,预训练一个汉越双语词嵌入来解决跨语言问题;然后,抽取查询文档中的关键信息(关键词和实体)以构建要素关联图;最后,通过引入一个图编码器对构建的要素图进行编码,生成结构化的事件信息来增强传统的事件检索模型。实验结果表明文中提出的方法优于传统的基线方法。

    2024年07期 v.47;No.654 127-132页 [查看摘要][在线阅读][下载 1529K]
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  • 基于逆强化学习与行为树的机械臂复杂操作技能学习方法

    宋越杰;马陈昊;孟子晗;刘元归;

    现有分层强化学习方法不仅在学习过程中存在样本效率低、奖励稀疏以及学习时间过长等问题,而且大多基于仿真环境,导致学习策略在机器人真实操作环境中部署困难。针对上述问题,提出一种基于逆强化学习与行为树的机械臂复杂操作技能学习方法。在对复杂操作任务进行分割的基础上,首先,根据专家演示轨迹确定分割后每个子任务的强化学习参数及其对应的专家策略;其次,根据子任务专家策略并使用生成对抗模仿学习算法进行预训练,得到每个子任务的奖励函数;再次,运用每个子任务的奖励函数并基于SAC算法做进一步训练,获取到每个子任务的最优策略;最后,将子任务最优策略从仿真环境部署到真实环境,并将部署后的每个子任务作为叶节点构建行为树,实现机械臂复杂任务规划。实验结果表明,所提方法能较好地学习机械臂复杂操作技能,并在性能上优于其他传统强化学习算法。

    2024年07期 v.47;No.654 133-139页 [查看摘要][在线阅读][下载 1785K]
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  • 基于深度卷积神经网络的汽车图像分类算法与加速研究

    黄佳美;张伟彬;熊官送;

    在非法占用公交车道违规车辆等领域的边缘计算与识别中,针对基于深度卷积神经网络的图像物体分类算法模型算力需求大与边缘设备部署后有限资源的突出矛盾,如何设计边缘计算设备的加速单元以保证分类算法的精度与实时性具有重要意义。针对上述问题,提出一种基于深度卷积神经网络的公交分类算法,该方法在现场可编程逻辑门阵列上实现了公交车图像分类算法的加速。通过基于迁移学习方法对ResNet50预训练模型进行微调,采用嵌入式端的推理加速实现对模型的推理,并对FPGA加速方案进行推理部署实现。结果表明,该算法具有硬件配置灵活、信息处理加速快的优点,这为实现神经网络在嵌入式平台的高效、高速应用提供了有效解决方案。

    2024年07期 v.47;No.654 140-144页 [查看摘要][在线阅读][下载 1507K]
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  • 遥感卫星在侧视和偏航导引模式下太阳帆板光照角变化分析

    白勇;姜婷婷;李瑞琴;康永鹏;仲兆宇;

    遥感卫星通常工作在太阳同步轨道,姿态控制较为复杂。卫星可采用姿态侧视来扩大成像载荷探测范围,并通过姿态偏航导引来消除或补偿成像畸变。上面两种模式的姿态机动对太阳帆板光照角产生了较大影响,使得卫星一年当中不同时段太阳电池阵光照角差异很大,这对卫星电源系统设计有很大影响。文中通过分解卫星姿态和帆板安装位置影响因素,分析二者的影响,并利用坐标矩阵转换将光线矢量和帆板法线映射到同一坐标系下进行解算,从而得到光照角关系式。经过仿真验证该计算方法对光照角分析的有效性。

    2024年07期 v.47;No.654 145-149页 [查看摘要][在线阅读][下载 1472K]
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  • 基于改进WOA参数优化的反应釜PID控制器

    徐文光;麦鴚;杨开明;幸响云;谭建所;王洪亮;

    为了解决工业中传统PID控制算法对于大时滞、非线性系统较难取得良好的控制效果的问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)的PID控制器整定算法。该算法考虑均衡算法的探查以及开发能力,引入非线性收敛因子;为了提高算法的勘察能力,避免陷入局部最优的情况,引入正余弦扰动因子改进位置更新策略;最后以化工反应中反应釜温度为被控对象,对其PID控制器进行参数自整定实验,并将结果与WOA算法、Z-N整定算法、PSO算法进行对比,验证了IWOA算法在优化PID控制器工程上的优越性。

    2024年07期 v.47;No.654 150-153页 [查看摘要][在线阅读][下载 1398K]
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电子技术及应用

  • 基于统计称重的陶瓷天线馈针检测装置设计

    何海森;钱璐帅;柴瑞武;陈乐;

    馈针作为一种有效增加陶瓷天线工作带宽的元件,其尺寸偏差可能导致其天线谐振点偏移,从而引发天线性能损失,损失达到原本带宽的40%。传统的陶瓷天线馈针初检通常依赖人工操作,效率低且容易漏检,进而导致检测结果不准确。为解决这一问题,文中首先从理论上分析了陶瓷天线馈针尺寸与质量大小之间的关系,然后进行了实验验证。借助STM32微处理器设计了一种基于统计称重的陶瓷天线馈针检测装置。该装置安置于振动盘物料下落处,可完成记数和称重操作,从而获得当前批次陶瓷天线馈针的平均质量大小,实现初步检测,同时在上位机显示当前检测的陶瓷天线馈针的检测数据。实验结果表明,设计的装置对于落入其中的陶瓷天线馈针具有高度敏感性,通过统计称重方式能够实现自动批量检测,且称重误差仅为±0.025 g。

    2024年07期 v.47;No.654 154-160页 [查看摘要][在线阅读][下载 1636K]
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  • 基于双语词典的远距离语对无监督神经机器翻译方法

    黄孟钦;

    为了缓解大型平行语料库稀缺性对机器翻译质量的影响,无监督方法在神经机器翻译领域备受关注,但其在远距离语言对上的翻译表现仍有待提高。因此,文中引入了翻译语言模型(TLM)并提出了Dict-TLM方法。该方法的核心思想是结合单语语料和无监督双语词典训练语言模型。具体而言,模型首先接受源语言句子作为输入,然后,不同于传统TLM只接受平行语料,Dict-TLM模型还接受源语言句子通过无监督双语词典处理后的数据作为输入,在这种输入中,模型将源语言句子中在双语词典中出现的单词替换为相应的目标语言翻译词,重要的是,该方法中的双语词典是无监督获得的。实验表明,Dict-TLM相对于传统无监督机器翻译在中英语言对上提高了3个BLEU分数。

    2024年07期 v.47;No.654 161-164页 [查看摘要][在线阅读][下载 1330K]
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  • 基于深度学习的指针式压力表读数方法研究

    林鸿正;张斌;赵成龙;戴杰;湛敏;

    为了降低指针式压力表的误读率,减轻人工读数压力,提高仪表读数的精度,设计了一种基于深度学习的指针式压力表读数方法。通过在DBNet网络结构基础上增加主干网络ResNet-18各个卷积层的通道数来提高模型的鲁棒性,重新设计了更适应指针式压力表刻度值检测的损失函数,在刻度值精准检测识别的基础上设计了极坐标展开的方法,将弧形的刻度值展开成一条直线,提高了读数的准确率。实验结果表明,最大误差仅1.05%,平均误差仅0.725%。相较于常用的Hough直线检测与ORB结合或DBNet+CRNN检测的方法,读数识别的平均误差大幅降低,为指针式压力表的自动读数提供了新的思路。

    2024年07期 v.47;No.654 165-169页 [查看摘要][在线阅读][下载 1468K]
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  • 基于深度学习模型及组合模型的沙漠面积预测研究

    陈省;张建杰;

    沙漠化是全球性的环境问题,影响着许多国家和地区。准确地预测沙漠面积对于制定有效的沙漠化防治策略至关重要。文中使用不同的模型对沙漠面积进行预测,试图找到一种预测准确度高且性能优良的模型。以新疆若羌县东部地区沙漠为研究对象,分别采用ARIMA、RNN、LSTM、GRU、ARIMA-RNN、ARIMA-LSTM、ARIMA-GRU模型对沙漠面积进行预测,使用均方误差、均方根误差和平均绝对误差评估模型的性能。实验发现:ARIMA模型预测准确度最低且模型性能最差,深度学习模型的预测准确度最高可达约96.74%;组合模型的预测准确度最低可达约93.08%,其中ARIMA-GRU组合模型的预测准确度最高约为97.46%。实验表明,深度学习模型在沙漠面积预测中预测准确度高且性能良好,组合模型能够提高沙漠面积预测的准确性和稳定性,能避免单一模型预测的局限性和风险性。

    2024年07期 v.47;No.654 170-176页 [查看摘要][在线阅读][下载 1504K]
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  • 基于人脸识别的服药模拟装置

    吴双娥;冉贵龙;王锦荣;程子源;杨雨欣;赵雁伟;李元;康懿;

    老龄群体伴随着全国老龄化速度的加快而逐渐扩大,老年人容易患有各种疾病,每天需要吃各种各样的药物,时常会有忘记吃药、吃错药或反复吃药的状况。当前市场上的服药提醒器缺少集人脸识别出药、红外检测、WiFi信息传输于一体的装置。为解决上述问题,文中设计了基于人脸识别的服药模拟装置。该装置使用OpenMV摄像头实现对人脸对象的识别,识别成功后输出人脸序列号,依据人脸序列号控制舵机出药。红外检测药物取服情况,WiFi模块将服药信息传输到对应网址上,用户可以自己使用手机登录网址查看用药信息。该装置能够有效地解决老人不能按时服药、服错药等问题,并且其结构简单、成本低廉,适用于家庭、养老院、社区等多个场景,能充分满足当前智能药盒市场的需求。

    2024年07期 v.47;No.654 177-180页 [查看摘要][在线阅读][下载 1471K]
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  • 基于改进的蚁群算法的目标物流车辆路径优化

    曾胜;王兵;戴贤君;

    随着冷链物流发展,物流车的路径优化已逐渐显现在大众的视野中,但是运输成本与路径一直困扰着物流公司,针对此类情况,文中提出冷链物流车的路径优化。主要设计以下两个方面:通过建立冷链物流模型,从碳排放成本与车辆运输成本进行模型建立;通过改进的蚁群算法研究,引入最优最差蚁群算法与启发因子算法对其路径优化建立模型。通过传统蚁群算法的研究与改进后的蚁群算法可以缩短车辆行驶路径,改进后的蚁群算法可以提升收敛性,优化了车辆行驶路径。结果表明,基于改进的蚁群算法可以优化路线、降低运输成本,优于传统的蚁群算法路径优化,提高了公司运输效率。

    2024年07期 v.47;No.654 181-186页 [查看摘要][在线阅读][下载 1544K]
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