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航空遥感图像深度学习目标检测技术研究进展

中国图象图形学报 2023年第9期28卷 2616-2643页

作者：石争浩仵晨伟李成建尤珍臻王泉马城城西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 西安翔腾微电子科技有限公司集成电路与微系统设计航空科技重点实验室西安710068

航空遥感图像目标检测旨在定位和识别遥感图像中感兴趣的目标,是航空遥感图像智能解译的关键技术,在情报侦察、灾害救援和资源勘探等领域具有重要应用价值。然而由于航空遥感图像具有尺寸大、目标小且密集、目标呈任意角度分布、目标易... 详细信息

航空遥感图像目标检测旨在定位和识别遥感图像中感兴趣的目标,是航空遥感图像智能解译的关键技术,在情报侦察、灾害救援和资源勘探等领域具有重要应用价值。然而由于航空遥感图像具有尺寸大、目标小且密集、目标呈任意角度分布、目标易被遮挡、目标类别不均衡以及背景复杂等诸多特点,航空遥感图像目标检测目前仍然是极具挑战的任务。基于深度卷积神经网络的航空遥感图像目标检测方法因具有精度高、处理速度快等优点,受到了越来越多的关注。为推进基于深度学习的航空遥感图像目标检测技术的发展,本文对当前主流遥感图像目标检测方法,特别是2020—2022年提出的检测方法,进行了系统梳理和总结。首先梳理了基于深度学习目标检测方法的研究发展演化过程,然后对基于卷积神经网络和基于Transformer目标检测方法中的代表性算法进行分析总结,再后针对不同遥感图象应用场景的改进方法思路进行归纳,分析了典型算法的思路和特点,介绍了现有的公开航空遥感图像目标检测数据集,给出了典型算法的实验比较结果,最后给出现阶段航空遥感图像目标检测研究中所存在的问题,并对未来研究及发展趋势进行了展望。

关键词：航空遥感图像目标检测特征融合深度学习卷积神经网络(CNN) Transformer 注意力机制

Transformer驱动的图像分类研究进展

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中国图象图形学报 2023年第9期28卷 2661-2692页

作者：石争浩李成建周亮张治军仵晨伟尤珍臻任文琦西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 中山大学网络空间安全学院深圳518107

图像分类是图像理解的基础,对计算机视觉在实际中的应用具有重要作用。然而由于图像目标形态、类型的多样性以及成像环境的复杂性,导致很多图像分类方法在实际应用中的分类结果总是差强人意,例如依然存在分类准确性低、假阳性高等问题,... 详细信息

图像分类是图像理解的基础,对计算机视觉在实际中的应用具有重要作用。然而由于图像目标形态、类型的多样性以及成像环境的复杂性,导致很多图像分类方法在实际应用中的分类结果总是差强人意,例如依然存在分类准确性低、假阳性高等问题,严重影响其在后续图像及计算机视觉相关任务中的应用。因此,如何通过后期算法提高图像分类的精度和准确性具有重要研究意义,受到越来越多的关注。随着深度学习技术的快速发展及其在图像处理中的广泛应用和优异表现,基于深度学习技术的图像分类方法研究取得了巨大进展。为了更加全面地对现有方法进行研究,紧跟最新研究进展,本文对Transformer驱动的深度学习图像分类方法和模型进行系统梳理和总结。与已有主题相似综述不同,本文重点对Transformer变体驱动的深度学习图像分类方法和模型进行归纳和总结,包括基于可扩展位置编码的Transformer图像分类方法、具有低复杂度和低计算代价的Transformer图像分类方法、局部信息与全局信息融合的Transformer图像分类方法以及基于深层ViT(visual Transformer)模型的图像分类方法等,从设计思路、结构特点和存在问题等多个维度、多个层面深度分析总结现有方法。为了更好地对不同方法进行比较分析,在ImageNet、CIFAR-10(Canadian Institute for Advanced Research)和CIFAR-100等公开图像分类数据集上,采用准确率、参数量、浮点运算数(floating point operations,FLOPs)、总体分类精度(overall accuracy,OA)、平均分类精度(average accuracy,AA)和Kappa(κ)系数等评价指标,对不同方法模型的分类性能进行了实验评估。最后,对未来研究方向进行了展望。

关键词： Transformer 自注意力机制深度学习图像分类可扩展位置编码

基于WRF模式的无定河流域极端气候特征分析

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干旱区地理 2024年第9期 1482-1495页

作者：张顺伟周自翔熊炫晨周杰西安科技大学测绘科学与技术学院

在气候变化背景下，黄土高原半干旱区域的极端气候事件尚有诸多不确定问题亟待解决。利用静态地理数据和FNL(Final operational global analysis)全球再分析数据，结合天气研究与预报模式WRF(Weather research and forecasting model)... 详细信息

在气候变化背景下，黄土高原半干旱区域的极端气候事件尚有诸多不确定问题亟待解决。利用静态地理数据和FNL(Final operational global analysis)全球再分析数据，结合天气研究与预报模式WRF(Weather research and forecasting model)模拟了2011—2022年无定河流域气候情况，并利用流域内4个气象监测站点实测数据对模拟结果进行验证，以分析模型的适用性。在此基础上，选取11个极端天气指标，利用Sen趋势+Mann-Kendall(M-K)检验，分析无定河流域极端降水和极端气温在年际和季节尺度上的空间分布特征和时空趋势变化。结果表明：（1）流域极端降水事件东部多于西部，单日最大降水量（RX1day）、雨日降水总量（PRCPTOT）的年际和季节空间分布特征均为东高西低。（2）流域极端降水事件进一步增多，降水量和强度进一步增强，但降水的持续性和干旱程度都有所减少，具体为四季降水增多但秋季东部降水减少。（3）流域的极端气温事件东部多于西部，极端最低气温（TNn）、极端最高气温（TXx）的年际和季节空间分布特征均为东高西低。（4）流域极端气温事件进一步增多，高温和低温的频率与强度在东西方向上呈现相反的变化，具体表现为夏季气温下降、春季气温上升。

关键词： WRF 极端降水极端气温时空变化特征无定河流域

凝胶聚合物电解质在超级电容器中的研究现状与发展趋势

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复合材料学报 2024年

作者：肖婉彤雷西萍赵新晨张泽伟于婷西安建筑科技大学材料科学与工程学院湖北汽车工业学院汽车工程学院

新型固态超级电容器具有更高的机械稳定性、易操作性和耐温耐候性，既无传统固态电解质易泄露、不便于携带的缺点，也无液态聚合物电解质易腐蚀、易爆炸的风险，是极具市场前景的高功率储能型超级电容器。固态超级电容器需要电解质离子... 详细信息

新型固态超级电容器具有更高的机械稳定性、易操作性和耐温耐候性，既无传统固态电解质易泄露、不便于携带的缺点，也无液态聚合物电解质易腐蚀、易爆炸的风险，是极具市场前景的高功率储能型超级电容器。固态超级电容器需要电解质离子流动性好、导电率高、活性好和机械稳定性高。凝胶聚合物电解质因其具有安全性高、稳定性好和天然无污染性等特点，是目前固态聚合物电解质中适配度最高的一种电解质。根据电解质基底来源不同可以分为天然型和合成型两类聚合物电解质，复合聚合物电解质主要由聚合物基体、添加剂和电解质盐组成。复合聚合物电解质在超级电容器中既充当了导电介质，也起着隔膜的作用。本文综述了不同聚合物电解质的特点，阐述了聚合物电解质对超级电容器储能及电化学性能的影响与作用机制，最后提出了构建高效储能系统所面临的挑战和未来发展的聚焦点。

关键词：凝胶聚合物电解质天然型合成型超级电容器储能

基于导纳控制的社交机器人伴随与避障控制策略

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机器人 2024年第3期46卷 305-316页

作者：廖哲霖彭建伟姚瀚晨苏泽凡戴厚德福建农林大学机电工程学院福建福州350002 中国科学院福建物质结构研究所福建福州350005

目前社交机器人与目标人体并排行走(人体伴随与避障)时的运动控制策略的研究相对缺乏。为提升陪伴任务中用户的舒适度、机器人的运动柔顺度及其安全避障能力,本文提出了一种基于导纳控制的人体伴随与避障控制策略。首先,基于人机交互空... 详细信息

目前社交机器人与目标人体并排行走(人体伴随与避障)时的运动控制策略的研究相对缺乏。为提升陪伴任务中用户的舒适度、机器人的运动柔顺度及其安全避障能力,本文提出了一种基于导纳控制的人体伴随与避障控制策略。首先,基于人机交互空间理论设计了交互力模型以构建人机动态交互关系,避免机器人侵犯目标人的亲密区域以提升目标人的舒适度;其次,将导纳控制模型与交互力模型结合,通过设置合理的导纳参数提升机器人运动控制的柔顺度;最后,引入行为动力学模型模拟人类的避障行为,以保障人体伴随任务的安全性。此外,提出了一组评价指标以验证伴随控制器的性能。根据仿真实验结果,在柔顺度方面,相较于PID法和虚拟弹簧模型(VSM)法,本方法下速度变化量分别降低69.6%和67.1%;在舒适度方面,机器人未给目标人带来不适;在安全性方面,本方法的避障失败率仅为10%,优于人工势场(APF)法和VSM法的40%和50%。实物实验中,机器人的柔顺度和舒适度指标均较好,避障失败率仅为5%,有效实现了安全友好的人体伴随与避障控制。

关键词：人机共融伴随导纳控制行为动力学社交机器人避障

融合多源图特征的Kcore-GCN反欺诈算法研究

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计算机科学 2024年第S1期51卷 893-899页

作者：刘炜宋友卓佩妍仵伟强廉鑫北京航空航天大学软件学院北京100191 渤海银行天津300070

金融欺诈行为给社会带来了许多负面影响,针对金融欺诈行为,多种人工智能与金融反欺诈算法被提出并应用于实际反欺诈业务场景,取得了不错的成绩。这些反欺诈算法或从用户个体的角度进行欺诈检测,或从节点与网络的拓扑关系的角度进行欺诈... 详细信息

金融欺诈行为给社会带来了许多负面影响,针对金融欺诈行为,多种人工智能与金融反欺诈算法被提出并应用于实际反欺诈业务场景,取得了不错的成绩。这些反欺诈算法或从用户个体的角度进行欺诈检测,或从节点与网络的拓扑关系的角度进行欺诈检测,或通过学习节点的图嵌入式表示进行欺诈检测,出发角度较为局限,无法进行完备的欺诈检测分析。针对上述问题,设计了一种基于融合多源图特征的Kcore图卷积神经网络反欺诈算法,该算法的创新性在于能够高效挖掘网络中节点层级的拓扑关系与全局网络层次的拓扑关系来构建宽领域的特征体系,并通过基于Kcore算法的图卷积神经网络完成深层次图结构特征的传播与聚合,最终完成欺诈风险的检测。实验效果表明,该方法相较于相关机器学习算法与图神经网络算法在相关评价指标上均有较大的提升,其中较LightGBM算法有12%的AUC值提升,较GCN算法有6%的AUC值提升。

关键词：机器学习图表示学习图神经网络金融欺诈检测

垂向及水平前后向激励下座椅频响函数的有限元建模研究

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振动工程学报 2024年

作者：张筱璐王新伟余培锦宋希晨北京工业大学汽车结构部件先进制造技术教育部工程研究中心北京工业大学机械与能源工程学院

低频振动对驾乘舒适性的影响一直是NVH领域的研究重点之一，本文采用有限元建模方法预测和分析不同激励环境下的人体-座椅系统振动传递特性，通过分别构建人体、座椅有限元模型以及两者的接触属性建立人体-座椅整体有限元简化模型，并... 详细信息

低频振动对驾乘舒适性的影响一直是NVH领域的研究重点之一，本文采用有限元建模方法预测和分析不同激励环境下的人体-座椅系统振动传递特性，通过分别构建人体、座椅有限元模型以及两者的接触属性建立人体-座椅整体有限元简化模型，并分别结合坐垫及靠背处静态体压分布实验数据和垂向激励下的座椅频响函数实验结果校核模型参数。结果表明，校核后的整体系统有限元模型在水平前后向激励下预测的座椅频响函数与实验数据拟合度较好，但在共振频率处的响应幅值存在偏差。同时，模型预测得出的座椅频响函数共振频率随激励幅值增加而降低，且与实验测试结果变化趋势基本一致，所构建的模型能够较为准确第反映不同工况下的人体-座椅系统振动响应，可为座椅优化设计提供有益参考。

关键词：人-椅系统座椅频响函数有限元模型振动幅值非线性

基于水电站储能技术的可再生能源并网策略研究

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储能科学与技术 2024年第2期13卷 677-679页

作者：李天晨尹建政张大伟刘小恒国能青海黄河玛尔挡水电开发有限公司青海果洛814099 国能智深控制技术有限公司北京102299

本文旨在深入研究水电站储能技术在可再生能源并网中的应用策略。通过介绍可再生能源的快速发展趋势及储能技术在解决波动性问题中的关键作用。分析探讨水电站储能技术在可再生能源并网中的地位,并提出优化策略以提高系统的稳定性和经... 详细信息

本文旨在深入研究水电站储能技术在可再生能源并网中的应用策略。通过介绍可再生能源的快速发展趋势及储能技术在解决波动性问题中的关键作用。分析探讨水电站储能技术在可再生能源并网中的地位,并提出优化策略以提高系统的稳定性和经济性。重点讨论了水电站储能技术在提高可再生能源利用率、支持电力系统调度、动态调度策略和系统集成方面的应用。通过对技术挑战的识别,本文探讨了克服问题的潜在创新方案,同时展望了水电站储能技术在未来的发展趋势。本研究为深化可再生能源并网策略提供了理论基础和实践指导。

关键词：水电站储能技术可再生能源

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家具供应链碳减排的影响因素

中南林业科技大学学报 2024年第3期44卷 159-166,178页

作者：龙晨庞燕王擎天王忠伟中南林业科技大学湖南长沙410004 岳阳职业技术学院岳阳现代物流产业发展研究院湖南岳阳414000 湖南中南智能装备有限公司湖南长沙410116

【目的】家具作为木材供应链的终端产品积累了最主要的碳流,为减轻家具制造业高污染环节对环境造成的极大负担,分析家具供应链碳减排的关键影响因素,构建家具供应链碳减排影响因素结构层次模型,为推动家具产业降碳减排提供决策支持。【... 详细信息

【目的】家具作为木材供应链的终端产品积累了最主要的碳流,为减轻家具制造业高污染环节对环境造成的极大负担,分析家具供应链碳减排的关键影响因素,构建家具供应链碳减排影响因素结构层次模型,为推动家具产业降碳减排提供决策支持。【方法】运用文献研究法筛选家具供应链碳减排关键影响因素,运用决策实验室方法和解释结构模型组合方法开展影响因素分析,分析各影响因素之间关联,确定影响因素层级。【结果】1)低碳能源供给、低碳材料供给、低碳设备供给、低碳生产技术位于家具供应链碳减排影响因素结构层次模型第一层,为直接影响因素,对家具供应链碳减排产生直接影响。2)政府技术补贴、低碳运输位于家具供应链碳减排影响因素结构层次模型第二层,低碳产品设计、低碳产品促销、回收策略、低碳包装位于结构层次第三层,均为中间影响因素,通过影响直接因素间接对家具供应链碳减排产生影响。3)低碳产品宣传、低碳产品偏好、消费补贴、回收渠道建设位于家具供应链碳减排影响因素结构层次模型第四层,为深层影响因素,对家具供应链碳减排产生根本影响。【结论】家具供应链涉及众多行业,碳减排不止受到单一因素作用,需从供应链整体视角综合考虑供应链碳减排措施。建议从家具供应链碳减排影响因素深层因素入手,构建再制造闭环供应链运作模式,优化废弃家具回收渠道。同时推动家具供应链间协同减排,构建供应链降碳协调契约,引入区块链等降碳新技术,推动家具供应链绿色高效发展。

关键词：家具供应链供应链碳减排影响因素识别 DEMATEL-ISM