找到相关信息 760 条
文献
基于原型学习的裂纹方向细粒度分类方法
史伟艳;吕迎春;吕永峰;赵钧达针对原型网络将样本视为同等重要，忽略了样本的细粒度类特征，导致样本正确识别率低下的问题，文中提出一种基于原型学习的裂纹方向细粒度分类方法。该方法包含两个并列的子网：其中一个子网为主干网络，用于关注裂纹方向的细微局部类特征，并在训练过程中动态地生成细粒度原型特征；另一个子网为自适应类特征学习网络，该网络可以使原型特征自适应地收敛于正常样本的中心，并通过与主干网络的融合运算，优化原型对类别的整体表征性能。该方法从局部和整体两个方面对原型学习过程进行动态优化，改变了原型网络直接取均值生成原型的固有机制。实验结果显示，该方法在现场测试数据集上对裂纹方向的分类正确率平均为91.71%，表明该方法能够在实际中用于裂纹方向的评估。
无人机双频宽带圆极化缝隙天线
王树奇;刘香国针对无人机通信中对多频带、圆极化的需求，文中提出一种基于缺陷地结构的双频带圆极化缝隙天线。通过调整L形辐射器的尺寸，实现2.4GHz和5.0GHz频带辐射。对地板进行缺陷设计，利用辐射器和方框型地板耦合，有效拓宽天线的阻抗带宽（IBW），在地板对角线增加两个不同尺寸的矩形贴片实现双频带圆极化辐射，对地板进行切角拓展2.4GHz频带轴比带宽（ARBW），在地板左上角开圆孔进一步拓展5.0GHz频带的轴比带宽（ARBW），对地板边缘开槽，进一步缩小天线尺寸并拓展阻抗带宽（IBW），得到最佳优化尺寸为60.5mm×60.5mm×0.8mm。实测结果表明，天线的阻抗带宽为2.12~3.47GHz，3dB圆极化轴比带宽为2.27~2.91GHz，峰值增益分别达到2.65dBi和2.73dBi。该无人机天线具有结构简单以及尺寸较小和剖面高度较低的特点。
基于BO⁃XGBoost的弯道交通微波识别与预警技术研究
严程峰;熊 伦;卢永雄机器学习与微波识别技术能够为弯道预警提供更智能的方案。文中采用低成本的10.52GHz微波雷达探测道路上的移动目标，通过分析道路上汽车、两轮车、行人的雷达回波信号特性，定义并提取了信号的时频图、频幅图和瞬时多普勒频率⁃时间曲线的12个特征参数，构建特征向量。以行人、两轮车和汽车为识别对象，制作三分类数据集，并使用SMOTE算法处理不平衡数据集。文中研究了XGBoost算法模型，经过贝叶斯优化算法优化模型后，目标识别宏平均准确率达到95.1%，最后依据该微波识别技术设计了智能弯道预警方案，具有一定的实用价值。
无线供电的旋转机械部件监测系统设计
李家兴1，2;梁光胜2;刘守豹1;熊中浩3;黄 伟1，4针对旋转机械部件中监测系统因部件运行时处于旋转状态导致的供电与通信布线难题，以及现有导电滑环技术存在的易磨损、寿命短等弊病，文中设计一种无线供电的旋转机械部件监测系统。首先，对LCC⁃S型磁耦合式无线电能传输系统进行理论分析、仿真验证和硬件设计，实现了能够进行非接触式无线电能传输的无线供电子系统；其次，设计了监测子系统，可对旋转机械部件中多个点位的温度和振动数据进行实时采集，并能够通过无线通信传输至上位机；最后，通过搭建旋转实验台模拟机械部件的旋转运动，验证了该系统的有效性，为旋转机械部件的无线监测提供了一种可行的技术方案。
基于改进YOLO11的遥感图像军事伪装目标识别算法研究
李晓庆;杨 楠针对遥感图像背景复杂、目标尺度过小、低分辨率及目标前景背景混淆等问题，提出RSC⁃YOLO算法。以YOLO11算法为基础，首先对骨干网络进行改进，使用空间深度卷积（SPDConv）替换下采样，避免了传统步长卷积和池化操作导致的细粒度信息丢失问题，从而能够学习到低分辨率图像更有效的特征表示；其次在Neck层设计了双向尺度序列特征融合（BSSFF）模块，引入双向信息交互机制，使得不同尺度特征图之间的信息交流更加充分，能够更好地适应遥感图像中伪装目标的多样性和复杂性；然后设计了基于空洞卷积的通道位置注意力机制（DCPAM）模块，能够在不增加参数和计算量的前提下扩大感受野，使模型在计算位置注意力权重时，突出伪装目标的关键位置，抑制背景噪声干扰，有效增强模型对上下文信息的捕捉能力；最后构建遥感图像伪装目标数据集进行训练和测试。实验结果显示，相较于基线YOLO11，RSC⁃YOLO在参数量微增的情形下，Fωβ提升11.2%，MAE减少31.1%，速度可达35f/s。通过消融实验可知，所设计的3个模块均能有效提升算法性能，可满足小型机载设备实时部署需求。
基于视觉识别的液压拉伸器四轴对准装置
高 升1;李锐鹏1;潘双英2;石文波2螺栓螺母为重型工业中重要的紧固件，螺栓拉伸器由于其布力均匀，可精准控制螺栓预紧力，被大量用于螺栓预紧工作中，但拉伸器工作时对于定位精度要求较高，需要保持拉伸器轴线与螺栓对齐。文中设计了基于视觉识别的拉伸器对准装置，将深度相机的图像输入到YOLOv5中获取子图像，再进行图像增强和基于退火算法的阈值分割，之后进行基于霍夫变换的六边形拟合，得到螺栓精确位姿和中心坐标，最后将坐标信息传输到执行机构上以驱动电机定位。通过实验结果验证，所提方法的图像定位精度和装置定位精度能达到1.5mm以内，对目标的识别准确率达到90%以上，设计的机械结构能高质量完成对准工作。
面向密集人群场景的多径聚合姿态估计网络研究
米泰航;郭晨霞;杨瑞峰针对密集人群场景下人体姿态估计存在特征提取困难、小目标识别精度低等挑战，文中设计了多径聚合模块（MPA⁃Block），利用多分支卷积协同增强密集人群背景下的特征提取能力，提升了多层次特征的表征维度，避免原始框架中C3k2特征提取能力不足的问题；设计多尺度膨胀注意力模块（MDA⁃Block），通过多尺度膨胀注意力（MDA）机制改进空间注意力（C2PSA）模块的方式，提高扩张率的可选择数量，使模型能够对细微局部特征自适应聚焦，具体来说，使两个扩张率专注于小目标，提升密集场景中对于小目标的识别精度。所提方法选择YOLO算法作为基础框架，通过实验比较，选择效果最好的YOLOv11算法作为基准模型，设计了一种面向复杂场景的多尺度姿态估计网络（MSA⁃PoseNet）。在CrowdPose数据集上的实验结果表明，所提方法在mAP@0.5与mAP@0.5：0.95上分别达到77.7%和47.7%，较原YOLOv11模型在mAP@0.5和mAP@0.5：0.95上分别提升2%和2.3%，证明了其在复杂人群姿态估计任务中的有效性。
基于合作博弈的联邦学习聚合算法
刘 滢1，2;李 勇1，3;温 明2;何贞贞1针对联邦学习中客户端数据异构以及潜在恶意客户端导致的模型训练挑战，文中提出一种基于合作博弈的联邦学习聚合算法。该方法融合了个性化联邦元学习与合作博弈Shapley值优化策略，旨在提升全局模型的性能与稳健性，并降低通信和计算成本。首先，通过收集客户端软标签，采用最大熵判断方法精选出对全局模型贡献大的客户端；其次，设计了基于TMC⁃Shapley值的快速估计策略，以有限次采样高效估算客户端的边际贡献，避免了指数级计算复杂度；最后，依据客户端Shapley值及数据分布特性进行加权聚合。实验结果表明，该方法在真实数据集分类任务上性能优异，相较于基线方法，显著提高了准确性，降低了计算成本，尤其在客户端数量多且数据异构性显著的场景下优势更突出。
复杂场景下监控视频异常场景监测
黄 磊;马昱弘为有效处理监控视频中的非线性数据，适应复杂场景的变化，文中提出一种复杂场景下监控视频异常场景监测方法。提取监控视频中对象的运动轨迹特征和外接矩形框宽高比特征，以全面描述移动对象的运动状态和姿态变化。在此基础上，采用支持向量数据描述（SVDD）算法寻找特征空间中的最小超球体，并使其包含所有正常样本，利用核函数处理复杂场景的非线性数据，通过求解优化问题，确定超球的位置和形状，根据未知场景样本到球心的距离与超球半径的差值，判断其是否异常。实验结果表明：该方法提取的前景目标轮廓完整、细节丰富，几乎无断裂和冗余区域，能够准确捕捉并标注出如打架斗殴等异常事件，是一种有效的监控视频异常场景监测方法。
云服务器通信串口多标签数据安全采样研究
张 波;李 毅为适应云服务器复杂的运行环境，有效避免数据泄露风险，提升云服务器安全运行与数据保护能力，文中提出云服务器通信串口多标签数据安全采样方法。明确云服务器通信串口多标签数据特性和安全需求，设计结合身份密码机制和匿名保护机制的加密算法，确保授权用户访问和传输数据，增强数据安全性。结合加密算法多标签数据安全采样结构，满足云服务器通信串口多标签数据安全采样需求，最终实现多标签数据安全采样。实验验证结果表明，该方法中正确密钥的相关系数曲线能够被错误密钥的曲线有效掩盖，难以区分，具有良好的加密效果。在多标签数据安全采样过程中，传输误码率能够稳定在2%以下，串口服务器稳定度和恶意攻击预防率分别稳定在95%、98%以上，能够实现良好的云服务器通信串口多标签数据安全采样，有效提升云服务器通信串口多标签数据采样稳定性。