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一种受监督热图隧道衬砌线识别算法

工程科学与技术 2024年第4期56卷 78-87页

作者：宋恒张宜声耿天宝王东杰中国中铁四局集团有限公司管理与技术研究院安徽合肥230000

衬砌线识别作为隧道缺陷检测分析的关键步骤,长期面临检测数据解析困难问题,为突破传统解析方法的局限性,提高解析结果的准确性、鲁棒性,本文对CenterNet算法进行改进,提出了受监督热图算法的隧道衬砌线关键点识别算法。该算法主要分为... 详细信息

衬砌线识别作为隧道缺陷检测分析的关键步骤,长期面临检测数据解析困难问题,为突破传统解析方法的局限性,提高解析结果的准确性、鲁棒性,本文对CenterNet算法进行改进,提出了受监督热图算法的隧道衬砌线关键点识别算法。该算法主要分为关键点检测和曲线拟合两个阶段,包括网格分类任务、外围点监督、抗噪声扰动3种改进方法。双阶段共同训练时,在关键点检测阶段,首先,新增网格分类任务,依据分类结果监督热图拟合过程,以改进CenterNet算法对于密集关键点的热图拟合能力;其次,在训练的前10轮中额外输出一定数量外围点热图,通过外围点监督热图拟合,配合网络分类任务改进热图拟合能力。曲线拟合阶段微调训练时,对该阶段的输入加入抗噪声扰动,以缓解图像噪声干扰。为验证本文算法的改进效果,构建了隧道衬砌数据集,先验证单独使用网格分类任务、外围点监督、抗噪声扰动3种具体改进方法对衬砌线识别的影响;再通过消融实验,进一步展示3种改进方法的组合对算法识别结果的影响。实验结果表明:本文算法对比CenterNet和CornerNet算法识别效果提升明显,使用网格分类任务识别的曲线间距误差均降低约0.4个像素点;训练过程前10轮使用8~10个外围点监督模型学习,识别效果提升最大;抗噪声扰动强度σ为0.08时识别效果最佳,且抗噪声扰动强度不宜过大;此外,以上3种改进方法的任意组合均能有效提升识别效果。本文提出的受监督热图隧道雷达数据衬砌线识别算法可为工程建设领域探地雷达无损检测数据解译工作提供技术支撑。

关键词：探地雷达衬砌线检测网格分类任务外围点监督抗噪声扰动

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混合约简:一种可调整的覆盖码约简算法

密码学报（中英文） 2024年第4期11卷 820-829页

作者：耿致远胡红钢中国科学技术大学网络空间安全学院合肥230027

带噪声奇偶学习问题(learning parity with noise,LPN)是密码学中的一类重要困难问题,它可以视作随机线性码译码问题的一般形式,是抗量子假设中的有力候选.在求解LPN问题前,通常需要执行约简操作,将待求实例转化为秘密长度更短的实例.... 详细信息

带噪声奇偶学习问题(learning parity with noise,LPN)是密码学中的一类重要困难问题,它可以视作随机线性码译码问题的一般形式,是抗量子假设中的有力候选.在求解LPN问题前,通常需要执行约简操作,将待求实例转化为秘密长度更短的实例.本文提出了一种新的混合约简算法Hybrid,它将经典的丢弃约简算法和覆盖码约简算法相结合,在约简过程中丢弃与码字距离超过给定界限的LPN样本,而非将所有样本直接近似到码字.这种新的约简方法可以到达权衡样本复杂度和时间复杂度的目的.从算法层面讲,丢弃约简与覆盖码约简可以视作混合约简的特例.最后,使用池化高斯算法求解经过混合约简后的LPN样本,给出了其完整的理论复杂度.数值估计的结果表明混合约简可以进一步缩减良好池化高斯算法(Well-Pooled Gauss)的样本复杂度,但需要以时间开销上升为代价.

关键词：带噪声奇偶学习丢弃约简算法覆盖码约简算法池化高斯算法

LIS模式下基于双主星集合匹配的星图识别方法

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传感技术学报 2024年第2期37卷 234-240页

作者：耿旖堃陈熙源东南大学仪器科学与工程学院江苏南京210096 微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室江苏南京210096

为提高折射星图中非折射星的识别成功率,提出了一种大视场星敏感器高鲁棒性星图识别方法。首先,筛选基础星表,实现导航星库均匀化,采用分组快速搜索算法,提高星对角距特征匹配速度。其次,提出一种基于双主星集合的星点匹配算法,通过匹... 详细信息

为提高折射星图中非折射星的识别成功率,提出了一种大视场星敏感器高鲁棒性星图识别方法。首先,筛选基础星表,实现导航星库均匀化,采用分组快速搜索算法,提高星对角距特征匹配速度。其次,提出一种基于双主星集合的星点匹配算法,通过匹配、验证、确认三个阶段,多次检验星点集合中的导航星序号,提高星图识别算法的鲁棒性。仿真结果表明,在星点位置噪声、星等噪声、伪星和缺失星等干扰环境下,所提算法与传统的三角形-金字塔混合算法相比,抗干扰能力更强。在含有6颗折射星的干扰条件下,所提算法的非折射星识别成功率仍高于95.6%,较传统算法识别率提升31%。

关键词：星图识别星光折射导航星表星敏感器

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基于毫米波雷达的人体语音识别技术研究

基于毫米波雷达的人体语音识别技术研究

作者：耿永福北方工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着雷达技术的快速发展,其在人体感知和识别领域的应用受到了广泛关注。语音信号作为人体的重要生命特征之一,语音的获取和识别技术已经逐渐被国内外学术界和学者不断挖掘。毫米波雷达以其独特的高分辨率、高精度、受环境影响... 详细信息

近年来,随着雷达技术的快速发展,其在人体感知和识别领域的应用受到了广泛关注。语音信号作为人体的重要生命特征之一,语音的获取和识别技术已经逐渐被国内外学术界和学者不断挖掘。毫米波雷达以其独特的高分辨率、高精度、受环境影响小和便于保护隐私等诸多优点使其在语音识别领域有广泛的发展前景。本文致力于研究24G毫米波雷达对人体语音进行识别,并提出了一种新的模型剪枝算法对卷积神经网络进行轻量化。本文主要工作如下:1.雷达信号处理算法研究:首先通过人体生理学上的研究和电磁学建模确立了毫米波雷达对人体语音识别的可行性。基于上述的理论基础确立了毫米波雷达的人体语音信号处理流程。这个过程涵盖了数据采集、信号处理以及特征提取等步骤。通过合理设计毫米波雷达的参数设置,实现了对人体语音信号的准确捕获和采集。在特征提取阶段,利用时频分析方法提取了语音信号的特征并生成了微多普勒热图,为后续的模型训练和识别奠定了基础。为了满足神经网络训练的数据需求,本文邀请了20名志愿者在室内进行语音数据的采集,对这些数据进行处理并整理成一个自建的语音集。2.模型训练:本文采用了四种常见的卷积神经网络模型对数据集进行训练并进行对比实验分析。分别是Alex Net、VGG、Res Net以及Rep VGG神经网络。根据对比实验数据进行了分析和总结。通过比较四种模型在各项指标上的表现,分析了它们在语音识别任务中的优势和劣势,为后续的模型选择和优化提供了参考和指导。这些分析结果对于进一步提高语音识别系统的性能和效果具有重要意义,为实现更准确、更可靠的语音识别技术提供了理论基础和实践指导。3.优化模型:本文提出了一种新的模型剪枝算法,旨在对卷积神经网络进行轻量化。具体而言,该算法针对Rep VGG神经网络,采用最大相关度模型剪枝方法。与传统的根据L1范数大小排序并剔除最小范数的卷积核算法不同,本文提出了一种基于最大范数相关度的方法,即剔除相关度最高的卷积核。这一方法的核心思想是保留对其它相关度低的卷积核的特征识别力,并有效降低计算负载。通过该算法,可以实现对Rep VGG神经网络的剪枝,从而减少网络参数数量,提高模型的计算效率。本文提出的最大相关度模型剪枝算法能够更好地保留模型的特征提取能力,避免因剪枝而导致信息损失。经实验结果表明,本文所提出的最大相关度模型剪枝算法可以降低网络模型的参数量和计算量,而网络模型识别的准确率仅略有下降。

关键词：毫米波雷达人体语音识别卷积神经网络模型剪枝

基于四波混频和自发辐射相干的非互易光反射及放大研究

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基于四波混频和自发辐射相干的非互易光反射及放大研究

作者：耿玥海南师范大学

学位级别：硕士

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黄河流域产业集聚对碳排放效率的影响研究

黄河流域产业集聚对碳排放效率的影响研究

作者：耿思凡兰州财经大学

学位级别：硕士

面对全球气候变暖问题,中国展现大国担当,于2020年提出“30·60”的减碳目标,经验表明,提高碳排放效率是实现该目标的有效途径。在产城融合背景下,产业集聚日益成为影响一个地区经济增长和碳排放的重要因素。同时,考虑到黄河流域作为能... 详细信息

面对全球气候变暖问题,中国展现大国担当,于2020年提出“30·60”的减碳目标,经验表明,提高碳排放效率是实现该目标的有效途径。在产城融合背景下,产业集聚日益成为影响一个地区经济增长和碳排放的重要因素。同时,考虑到黄河流域作为能源流域,是我国减排降碳的重点区域。因而本文聚焦于黄河流域,采用理论分析和实证检验相结合的研究方法,对产业集聚与碳排放效率之间的关系进行深入研究。通过动态面板计量模型,结合替换被解释变量、缩短样本时间窗口的稳健性检验方法,验证了产业集聚与碳排放效率之间的关系。并通过中介效应模型检验了劳动力蓄水池效应、中间投入共享效应和知识溢出效应路径的存在性。进一步,从资源—非资源型城市视角分析了产业集聚对碳排放效率的异质性影响,以及政府干预和市场化水平在产业集聚影响碳排放效率中的调节作用。经深入研究与实证检验,本文主要的研究结论如下:一是,产业集聚对碳排放效率的改善具有显著的促进作用,这主要是源于多样化集聚,专业化集聚则抑制碳排放效率的提高。二是,专业化集聚通过抑制劳动力蓄水池效应、中间投入共享效应和知识溢出效应,导致碳排放效率下降,而多样化集聚通过促进劳动力蓄水池效应、中间投入共享效应和知识溢出效应进而改善碳排放效率。三是,非资源型城市适合多样化集聚,而资源型城市的专业化集聚为正,但不显著;政府过度干预显著抑制产业集聚、多样化集聚的碳减排效应,而市场化水平能够显著提高产业集聚和专业化集聚的碳减排效应,但对多样化集聚的促进作用不显著。基于以上研究结论,本文从加强黄河流域多样化集聚、人力资本积累、分区域管理、构建有效市场、打造有为政府等视角,提出促进黄河流域产业集聚经济发展和碳减排的建议。

关键词：黄河流域产业集聚碳排放效率中介效应

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基于毫米波雷达的智能安防目标检测技术

基于毫米波雷达的智能安防目标检测技术

作者：耿岳天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

随着生活水平的不断提高,人们对安全的认识也在不断提升,尤其是在重点地区安防检测的要求越来越高。传统的入侵检测方法有很多缺陷,毫米波雷达以其高精度、高速度分辨能力,已被广泛应用于智慧家庭、区域安保等领域。针对当前安全领域对... 详细信息

随着生活水平的不断提高,人们对安全的认识也在不断提升,尤其是在重点地区安防检测的要求越来越高。传统的入侵检测方法有很多缺陷,毫米波雷达以其高精度、高速度分辨能力,已被广泛应用于智慧家庭、区域安保等领域。针对当前安全领域对检测精度和实时性的需求,利用卷积神经网络在文本、语音、图像等多个方面的优势,研究基于卷积神经网络的目标检测方法,实现对目标的检测与识别。本课题以毫米波雷达为对象的安全探测应用为背景,进行以下方面的研究:(1)建立关于目标检测的雷达回波数据集。确定常见的目标种类,并在操场、校门等多个室外场景采集数据,后续对雷达回波信号进行处理,构建距离多普勒图,得到的图像用作实验数据集,采用深度学习的方法进行目标检测。(2)分析了经典目标检测算法并解决了多目标检测时的目标遮蔽问题。对两种二维检测窗进行了对比,分析两种窗在实测雷达目标数据上检测效果,实验证明在小噪声处,矩形窗能更好地估计噪声。同时提出将OS-CFAR和CA-CFAR两种算法结合成OSCA-CFAR算法,用以解决一维和二维CFAR存在的目标遮蔽问题,并通过仿真实验验证了该算法的有效性。(3)采用深度学习技术,提出通过对比分析多个目标之间的距离-多普勒图像关系,实现对感兴趣目标的快速检测。在雷达回波中,通常包含多类目标,这很难找到需要的某一类目标。为了解决这个问题,本文提出基于预处理的目标检测。在预处理中,设计了一种基于CFAR的滑动窗,能够更有效的关注目标区域并裁剪,得到所需要的数据集;在后续实验中,对不同目标的距离多普勒图进行检测分类测试,将待检测的目标送入Dense Net网络,用深度学习的思想,将各类目标在图像上进行辨识。为了减小网络本身的误差,将网络进行了改进,最后准确率高达96.65%。而后训练好的网络能够高效的识别各类目标,以此达到将所需目标检测出来的效果。(4)构建改进YOLOv7的雷达目标检测算法,能够直接高效检测到雷达目标并确认类别。首先对得到的距离多普勒目标进行打标,然后对YOLOv7进行改进,将YOLOv7中主干提取网络的E-ELAN层改进加入SE模块,使用SIo U替代原边框回归损失函数,改进模型的m AP提升2.9个百分点,召回率Recall提升4.5个百分点,有效的进行了端对端的雷达目标检测与识别。最后将传统目标检测和改进方法进行对比,可以看出本文改进的方法降低了虚警率,提高了检测效率。

关键词：目标检测距离多普勒图毫米波雷达恒虚警检测技术注意力机制深度神经网络

富硒糙米储藏过程中脂质-蛋白质氧化互作机制研究

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富硒糙米储藏过程中脂质-蛋白质氧化互作机制研究

作者：耿连欣河南工业大学

学位级别：硕士

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复兴与重构：“铁西三剑客”的东北叙事

复兴与重构：“铁西三剑客”的东北叙事

作者：耿天娇黑龙江大学

学位级别：硕士

以双雪涛、班宇、郑执为代表的“铁西三剑客”通过网络和杂志以及影视化等途径进入大众视野,在当代文坛异军突起,成为一种文学热点,受到了广泛的关注。他们的作品以独特的视角和别致的笔法展现国企改革时期的东北下岗工人以及他们的子女... 详细信息

以双雪涛、班宇、郑执为代表的“铁西三剑客”通过网络和杂志以及影视化等途径进入大众视野,在当代文坛异军突起,成为一种文学热点,受到了广泛的关注。他们的作品以独特的视角和别致的笔法展现国企改革时期的东北下岗工人以及他们的子女,三位作家共同的时代背景驱使他们以共同体内部的视角,去审视父辈在国企工人群体面临瓦解的危急时刻,所遭遇的身份困惑和精神危机,试图重构东北下岗工人的真实形象。本文以“铁西三剑客”这一整体出发,围绕他们的出场方式、叙事手法和作品中展现的东北地域特色,来探究双雪涛、班宇、郑执在作品中如何塑造工人形象,挖掘性格属性,重构东北历史,复兴东北文化。

关键词： “铁西三剑客” 东北叙事叙事策略