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融合自适应注意力的多尺度火灾检测算法

北京理工大学学报 2024年第1期44卷 91-101页

作者：梁煜陈童张为天津大学微电子学院天津300072

针对实际场景下火灾检测准确度不高的现象,根据火灾自身特征提出了一种基于Anchor-free结构的火灾检测算法.将特征提取网络残差模块设计为多分支结构,并在其基础上嵌入根据火焰特征设计的自适应注意力模块,提取出更具表达力的火焰特征.... 详细信息

针对实际场景下火灾检测准确度不高的现象,根据火灾自身特征提出了一种基于Anchor-free结构的火灾检测算法.将特征提取网络残差模块设计为多分支结构,并在其基础上嵌入根据火焰特征设计的自适应注意力模块,提取出更具表达力的火焰特征.添加亚像素融合,利用高层特征丰富的通道信息增强多尺度特征的表达能力.设计特征增强模块强化最高层特征表示,更好地利用全局空间信息.引入自适应标签分配,强化网络对火焰特征的学习效果.利用改进后的GIoU Loss损失函数对边界框精细回归.该算法在自建数据集上的检测精度达到了94.9%,在公开数据集上也有较好的检测效果,且抗干扰能力强,适用于各种环境下的火灾检测,能够满足实际场景下火灾检测任务的需要.

关键词：深度学习火灾检测自适应注意力多尺度特征增强

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改进Bi-RRT*算法的自动泊车路径规划

机械科学与技术 2024年第6期43卷 1063-1071页

作者：姚智龙张小俊王金刚河北工业大学机械工程学院天津300132

针对双向快速搜索随机树算法(Bi-RRT*)生成的泊车路径不满足车辆运动学约束、路径曲折和收敛速度慢等问题,提出了一种改进Bi-RRT*算法。基于车辆碰撞检测模型,对障碍物进行膨胀处理,确保为车辆留出安全的泊车距离;采用Reeds-Shepp(RS)... 详细信息

针对双向快速搜索随机树算法(Bi-RRT*)生成的泊车路径不满足车辆运动学约束、路径曲折和收敛速度慢等问题,提出了一种改进Bi-RRT*算法。基于车辆碰撞检测模型,对障碍物进行膨胀处理,确保为车辆留出安全的泊车距离;采用Reeds-Shepp(RS)曲线对节点进行扩展,使路径连接满足车辆运动学约束;为了提高算法的搜索效率和采样成功率,引入了避障和径向约束采样策略;对路径节点进行均匀插值,利用基于起点的RRT*树对冗余路径进行剔除,实现路径平滑优化。仿真结果表明,与原始Bi-RRT*算法相比,改进后的Bi-RRT*算法规划出的路径不仅满足避障要求和运动学约束,而且规划时间和路径质量更具有优越性。

关键词：自动泊车路径规划改进Bi-RRT~*算法 Reeds-Shepp曲线约束采样

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基于改进AMCL的AGV激光定位技术研究

激光杂志 2024年

作者：李泽龙张小俊王晓阳王瑞杨雨琛河北工业大学机械工程学院长城汽车股份有限公司

对于AGV(Automated Guided Vehicle)传统导航定位方式存在的维护成本高、鲁棒性低，以及原始AMCL(Adaptive Monte Carlo Localization)激光定位方法位姿跟踪精度低、全局定位及机器人‘被绑架’问题成功率低的问题，提出了一种基于改进A... 详细信息

对于AGV(Automated Guided Vehicle)传统导航定位方式存在的维护成本高、鲁棒性低，以及原始AMCL(Adaptive Monte Carlo Localization)激光定位方法位姿跟踪精度低、全局定位及机器人‘被绑架’问题成功率低的问题，提出了一种基于改进AMCL算法的AGV激光定位方法。首先在位姿、权重更新阶段，采用最优粒子滤波器(OPF)取代原始AMCL中用于计算粒子新姿态和权重的传统蒙特卡洛定位方法，提高位姿跟踪精度；其次在重采样阶段，在原始AMCL算法KLD(Kullback-Leibler distance)采样粒子滤波器的基础上，新添加自适应粒子滤波器(SAPF)算法，提高全局定位及机器人‘被绑架’问题成功率。最后，针对AGV工作时的特性，在真实车间环境中进行重复定位精度测试，改进后的算法比原算法均方根误差分别提高了54.5%、53.1%、44.7%，且位姿误差可以控制在4厘米、2度以内，满足实际使用要求。

关键词： AGV AMCL KLD采样粒子滤波器最优粒子滤波器自适应粒子滤波器

基于NSDBO算法的超声振动挤压工艺参数优化

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锻压技术 2024年第6期49卷 134-140页

作者：贾海利孙锐天津职业技术师范大学机械工程学院天津300222

为获得表面硬度和残余应力的最优组合,采用超声振动挤压工艺对304不锈钢工件进行正交实验,获取了加工数据;利用PSO-SVR算法和线性回归方法分别建立了表面硬度和残余应力的预测模型;采用NSDBO算法对加工参数(主轴转速、进给速度、超声功... 详细信息

为获得表面硬度和残余应力的最优组合,采用超声振动挤压工艺对304不锈钢工件进行正交实验,获取了加工数据;利用PSO-SVR算法和线性回归方法分别建立了表面硬度和残余应力的预测模型;采用NSDBO算法对加工参数(主轴转速、进给速度、超声功率及静挤压量)进行了多目标优化设计;最后,对求解获得的工艺参数组合进行实验并验证了其有效性。结果表明,主轴转速为115~347 r·min^(-1)、进给速度为0.056~0.130 mm·r^(-1)、静挤压量为49.8~71.7μm、超声功率为20.155~32.206 W时,可获得表面硬度和残余应力之间的最佳平衡,此时残余应力为-373.175~-487.436 MPa、表面硬度为10.837~15.689 HRS。上述方法不仅可获得最优加工参数组合、提升表面性能和寿命,同时可以缩短实验周期、降低成本,提高加工效率,也为超声振动挤压加工技术在航空航天及其他工业领域中的应用提供了理论基础和实验支持。

关键词：超声振动挤压加工表面硬度残余应力 NSDBO算法预测模型多目标优化

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基于频域注意力的水下目标检测算法研究

光电子．激光 2024年第6期35卷 604-611页

作者：张天温显斌薛彦兵袁立明徐海霞史芙蓉天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384

针对水下目标检测过程中由于水下成像模糊、目标物与背景对比度低等原因导致的水下图像特征提取与目标理解困难的问题,本文提出了一种基于频域注意力的水下目标检测算法。该方法首先将训练集图像变换到频域,并使用低频特征引导组件(low ... 详细信息

针对水下目标检测过程中由于水下成像模糊、目标物与背景对比度低等原因导致的水下图像特征提取与目标理解困难的问题,本文提出了一种基于频域注意力的水下目标检测算法。该方法首先将训练集图像变换到频域,并使用低频特征引导组件(low frequency feature guiding suite,LFGS)计算频率分量,然后该分量将作为参数被应用到低频特征提取模块(low frequency feature extraction model,LFM)来更好地提取图像的低频特征,融合了图像低频信息的特征经过进一步特征提取生成高层特征,最后将高层特征输入到检测头中进行检测。在URPC2021数据集上进行验证,平均精度均值达到了83.35%,验证了本文方法的有效性。

关键词：水下目标检测频域注意力离散余弦变换(DCT)

基于迁移学习和通道注意力的遥感图像场景分类

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光电子．激光 2024年第7期35卷 716-722页

作者：舒薪行温显斌袁立明徐海霞史芙蓉天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 中国民航科学技术研究院研发中心北京100028

针对遥感图像场景分类任务中训练样本数量少及遥感图像背景复杂等问题,本文将迁移学习和通道注意力引入到卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中,提出基于迁移学习和通道注意力的遥感图像场景分类方法。该方法首先选用经过I... 详细信息

针对遥感图像场景分类任务中训练样本数量少及遥感图像背景复杂等问题,本文将迁移学习和通道注意力引入到卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中,提出基于迁移学习和通道注意力的遥感图像场景分类方法。该方法首先选用经过ImageNet自然数据集预训练的两个CNN作为主干,同时引入通道注意力机制,自适应地增强主要特征,抑制次要特征;然后融合这两个网络提取的特征进行分类;最后采用微调迁移学习的方式实现目标域上的学习与分类。提出的方法在几个经典的公共数据集上进行了评估,实验结果证明了本文提出的方法在遥感图像场景分类中达到与其他先进方法相当的性能。

关键词：遥感图像场景分类卷积神经网络(CNN) 迁移学习通道注意力

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基于目标检测的激光雷达道路边缘检测算法

科学技术与工程 2024年第9期24卷 3519-3525页

作者：李玲星张小俊河北工业大学机械工程学院天津300401

道路边缘检测是自动驾驶车辆环境感知的重要组成部分,有效地从点云数据中提取道路边缘信息,有利于进行目标检测以及可行驶区域检测。针对点云道路边缘检测问题,提出了一种考虑车辆等道路参与者对道路边缘检测带来干扰的解决方案。首先,... 详细信息

道路边缘检测是自动驾驶车辆环境感知的重要组成部分,有效地从点云数据中提取道路边缘信息,有利于进行目标检测以及可行驶区域检测。针对点云道路边缘检测问题,提出了一种考虑车辆等道路参与者对道路边缘检测带来干扰的解决方案。首先,采用地面点云分割算法,将原始点云分割成地面点云和非地面点云;其次,根据车辆等道路参与者的固有特性,采用点云聚类算法对点云进行聚类,并将符合车辆等道路参与者特性的非地面点云进行滤除;再次,根据道路边缘点云在二维平面内,能够有效地遮挡激光发射中心点与非道路边缘点之间的连线,从而提取道路边缘点云;最后,采用随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对道路边缘点云进行多项式拟合,并使用扩展卡尔曼滤波器对道路边缘进行跟踪。实验结果表明,所提点云道路边缘检测算法能够消除车辆等道路参与则对点云道路边缘检测的影响,且算法满足实车实时性和鲁棒性要求。

关键词：边缘检测点云分割多项式拟合跟踪

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基于动态碰撞时间的自动紧急制动策略设计

汽车技术 2024年第2期 17-24页

作者：杨贺博张小俊罗耿耿奚敬哲河北工业大学天津300401 长城汽车股份有限公司保定071000 中国汽车技术研究中心汽车工程研究院天津300300

针对基于碰撞时间(TTC)的传统自动紧急制动(AEB)策略未考虑自车车速的局限性,提出了一种考虑车速的动态碰撞时间阈值模型,设计了基于动态碰撞时间阈值的AEB控制策略。为保证制动过程的舒适性与安全性,确定了两级制动策略并对减速度的变... 详细信息

针对基于碰撞时间(TTC)的传统自动紧急制动(AEB)策略未考虑自车车速的局限性,提出了一种考虑车速的动态碰撞时间阈值模型,设计了基于动态碰撞时间阈值的AEB控制策略。为保证制动过程的舒适性与安全性,确定了两级制动策略并对减速度的变化率进行限制,利用PI控制算法完成车辆减速度控制,并通过仿真确定不同车速下的TTC阈值,建立动态碰撞时间阈值模型。硬件在环仿真结果表明:在保证舒适性的前提下,相比于传统AEB策略,所设计的AEB策略避撞成功率提高了47.6%,具有更优的综合性能。

关键词：自动紧急制动碰撞时间硬件在环仿真制动过程舒适性与安全性减速度阈值模型 PI控制算法

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基于知识蒸馏的无数据个性化联邦学习算法

信息网络安全 2024年第10期 1562-1569页

作者：陈婧张健南开大学计算机学院天津300350 天津市网络与数据安全技术重点实验室天津300350 南开大学网络空间安全学院天津300350

联邦学习算法通常面临着客户端之间差异巨大的问题,这些异质性会降低全局模型性能,文章使用知识蒸馏方法缓解这个问题。为了进一步解放公共数据,完善模型性能,文章所提的DFP-KD算法使用无数据方法合成训练数据,利用无数据知识蒸馏方法... 详细信息

联邦学习算法通常面临着客户端之间差异巨大的问题,这些异质性会降低全局模型性能,文章使用知识蒸馏方法缓解这个问题。为了进一步解放公共数据,完善模型性能,文章所提的DFP-KD算法使用无数据方法合成训练数据,利用无数据知识蒸馏方法训练鲁棒的联邦学习全局模型;使用ReACGAN作为生成器部分,并且采用分步EMA快速更新策略,在避免全局模型灾难性遗忘的同时加快模型的更新速率。对比实验、消融实验和参数取值影响实验表明,DFP-KD算法比经典的无数据知识蒸馏算法在准确率、稳定性、更新速度方面都更具优势。

关键词：联邦学习异质性知识蒸馏图像生成