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融合事件数据和图像帧的车辆目标检测

计算机应用 2024年第3期44卷 931-937页

作者：郑宇亮陈云华白伟杰陈平华广东工业大学计算机学院广州510006

将事件相机与传统相机结合进行车辆目标检测,既能解决传统相机在高动态范围下的过度曝光与曝光不足、运动模糊等问题,又能解决事件相机由于纹理信息缺失导致的检测精度不高的问题。现有融合算法往往存在计算复杂度高、特征信息丢失以及... 详细信息

将事件相机与传统相机结合进行车辆目标检测,既能解决传统相机在高动态范围下的过度曝光与曝光不足、运动模糊等问题,又能解决事件相机由于纹理信息缺失导致的检测精度不高的问题。现有融合算法往往存在计算复杂度高、特征信息丢失以及融合效果不佳等问题。为此,提出一种有效融合事件相机和传统相机的车辆目标检测算法。首先,提出一种基于事件计数(EF)和时间面(TS)的时空事件表示,将事件数据编码成事件帧;然后,提出一种基于通道和空间注意力机制的特征级融合模块(FCSA),对图像帧和事件帧进行特征级融合;最后,利用差分进化搜索算法优化先验框,以进一步提高车辆检测性能。此外,由于包含图像帧和事件数据的公开数据集较为缺乏,建立了一个车辆检测数据集MVSEC-CAR。实验结果表明,在公开数据集PKU-DDD17-CAR上,所提算法的平均精度均值(mAP)比次优的ADF(Attention fusion Detection Framework)提高了2.6个百分点,且获得了较高的帧率,有效提升了车辆目标检测的准确性和对光照的鲁棒性,验证了所提出的事件表示、特征融合和先验框优化算法的有效性。

关键词：事件相机车辆目标检测注意力机制特征融合事件表示

基于速率编码的极低延迟深度脉冲神经网络研究

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控制理论与应用 2024年

作者：熊志民陈云华冯忍陈平华广东工业大学计算机学院苏州酷珈科技有限公司

脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN)具有强大的时空信息表征、异步事件处理能力,但由于脉冲发放过程不具有连续可微性,其训练是一个难题.人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)转SNN的方法,能够获得较高推理精度的深度S... 详细信息

脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN)具有强大的时空信息表征、异步事件处理能力,但由于脉冲发放过程不具有连续可微性,其训练是一个难题.人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)转SNN的方法,能够获得较高推理精度的深度SNN,但却存在SNN网络延迟和功耗过高的问题.为了降低网络延迟和功耗,本文从脉冲信息传递的异步特性入手,分析了极低延迟下SNN精度损失的主要原因,提出残余膜电位误差(Residual Membrane Potential Error, RMPE)的概念,并对其进行分析与推导,建立残余膜电位与初始膜电位和权重之间的关系模型.基于所建立的残余膜电位模型,提出一种初始膜电位和权重的分层校准算法,减少残余膜电位误差,从而解决脉冲输入序列均匀分布假设与真实分布不一致的问题.提出一种ANN-SNN的双阶段转化框架,在第一阶段,采用带有可训练分层阈值的量化截断激活函数对ANN进行二次训练,以实现量化误差与截断误差的最优化;在第二阶段,对SNN进行微调训练,以进一步缩小残余膜电位误差,使得在极低延迟下的ANN-SNN转化也能获得较高的精度.实验结果表明,本文方法推理延迟和功耗方面都优于现有的方法.

关键词：脉冲神经网络 ANN-SNN转化速率编码

大时滞不确定系统的滞后时间削弱与自抗扰控制

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控制理论与应用 2024年第2期41卷 249-260页

作者：李向阳高志强田森平哀薇自主系统与网络控制教育部重点实验室华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640 克里夫兰州立大学电气工程与计算机科学系美国俄亥俄克里夫兰44115

针对具有变时滞、变参数和扰动的大时滞不确定系统的控制问题,本文提出了滞后时间削弱与自抗扰控制方法,综合应用了前馈控制、反馈控制和自抗扰补偿控制.为了提高系统的稳定性,在前馈控制器的设计中采用了系统的边界模型确定控制器参数... 详细信息

针对具有变时滞、变参数和扰动的大时滞不确定系统的控制问题,本文提出了滞后时间削弱与自抗扰控制方法,综合应用了前馈控制、反馈控制和自抗扰补偿控制.为了提高系统的稳定性,在前馈控制器的设计中采用了系统的边界模型确定控制器参数取值范围;采用系统边界模型输出与系统实际输出的动态加权和作为反馈控制器的输入.为了提高系统控制的性能,自抗扰补偿控制回路的设计基于标称模型的补偿控制器.理论证明和仿真结果表明,所提出的方法是有效的,其在具有模型参数变化、滞后时间变化和外部扰动情况下,能保证系统的稳定性和良好的控制性能.

关键词：大时滞系统不确定系统自抗扰控制滞后时间削弱补偿控制器

海上风电场交流集电和多端柔直输电并网系统多目标优化规划

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电网技术 2024年第6期48卷 2404-2415,I0043,I0044页

作者：梁宇涛林舜江冯祥勇赖信刘明波华南理工大学电力学院广东省广州市510640 广东省绿色能源技术重点实验室(华南理工大学) 广东省广州市510630

集电和输电并网系统的优化规划对海上风电场(offshore wind farm,OWF)的投资经济性和运行可靠性有着重要影响。对于OWF中交流集电和多端柔直输电的并网方式,建立了拓扑与潮流耦合的兼顾经济性和可靠性的多目标优化规划模型。模型中利用... 详细信息

集电和输电并网系统的优化规划对海上风电场(offshore wind farm,OWF)的投资经济性和运行可靠性有着重要影响。对于OWF中交流集电和多端柔直输电的并网方式,建立了拓扑与潮流耦合的兼顾经济性和可靠性的多目标优化规划模型。模型中利用拓扑冗余度直接近似计算风机停运损失电量,并考虑了新型双边环形的交流集电系统拓扑结构和基于连通性约束的多端柔直输电系统拓扑结构,实现了对集电和输电系统拓扑连接,交流和直流海底电缆类型,海上升压换流站数量、容量、位置,和连接到海上升压换流站馈线数量的协调优化规划。并且,提出了一种直接求解多目标优化问题折中最优解的方法,通过凸化处理将原混合整数非线性规划模型转化为混合整数凸二次规划模型,以高效求解获得最优规划方案。最后,对2个分别含36台和78台风机的实际OWF算例进行分析,验证了所提出模型和方法的正确有效性。

关键词：海上风电场交流集电系统多端柔直输电系统拓扑优化多目标优化规划

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竞争环境下的供应链道德采购与披露决策

系统工程理论与实践 2024年第8期44卷 2532-2556页

作者：易余胤赖金凤暨南大学管理学院广州510632

道德采购与信息披露是供应链企业社会责任中的焦点问题.为解决企业关于道德采购与信息披露决策的权衡问题,探究企业道德采购与信息披露决策之间的互动机理,本文构建了由履行社会责任的道德供应商与存在违背社会责任风险的非道德供应商... 详细信息

道德采购与信息披露是供应链企业社会责任中的焦点问题.为解决企业关于道德采购与信息披露决策的权衡问题,探究企业道德采购与信息披露决策之间的互动机理,本文构建了由履行社会责任的道德供应商与存在违背社会责任风险的非道德供应商、两个竞争实力不一的买方企业所构成的二级供应链模型,其中,两个买方企业首先决策是否进行道德采购,然后决策是否披露采购来源.通过逆向归纳法求解博弈模型的均衡结果,并重点探讨了披露成本与市场份额之间的权衡对买方企业采购决策和披露决策的影响.研究发现,企业进行道德采购会促进企业进行信息披露,反之亦然.但随着披露成本的上升,企业将倾向于隐瞒其采购来源,企业进行道德采购的概率也随之下降,而市场声誉(道德采购所带来的市场份额增加和非道德采购被曝光的概率)则能激励企业的道德采购和信息披露行为.此外,两企业的道德采购与披露决策也受到市场竞争程度的影响.在披露成本适中时,市场竞争越激烈,双方的决策越趋同.

关键词：供应链企业社会责任道德采购信息披露

颜色编码液滴阵列的机器学习解码及其在多重数字化核酸分析中的应用

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分析化学 2024年第2期52卷 198-207页

作者：刘云帆蔡东洋桂林电子科技大学数学与计算科学学院华南理工大学附属第二医院检验科

为了解决数字化核酸分析的通量限制问题，在三原色组合液滴编码技术基础上，本研究发展了一种基于机器学习的颜色编码液滴阵列自动化解码方法。此方法借助机器学习赋予计算机程序自动获取液滴颜色-位置-数量信息的能力，通过关联核酸扩... 详细信息

为了解决数字化核酸分析的通量限制问题，在三原色组合液滴编码技术基础上，本研究发展了一种基于机器学习的颜色编码液滴阵列自动化解码方法。此方法借助机器学习赋予计算机程序自动获取液滴颜色-位置-数量信息的能力，通过关联核酸扩增前后液滴颜色-位置-数量信息，快速确定每种检测靶标对应的阳性液滴比例。将这种液滴解码策略用于多重数字化核酸分析，实验结果表明，本方法快速、准确，其解码流程可在2 min内完成，液滴识别准确率> 99%。基于此液滴解码方法获得的核酸定量分析结果与商品化数字PCR仪的定量分析结果具有良好的相关性（R2> 0.99）。

关键词：机器学习液滴编码解码多重数字化核酸分析

供应链部分整合对再制造产品渠道策略的影响分析

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管理工程学报 2024年第4期38卷 209-221页

作者：易余胤周婷婷暨南大学管理学院广东广州510632

再制造的研究主要聚焦于集中和分散的供应链,但在现实商业实践中部分整合的供应链十分常见。本文分别在无供应链整合、供应链部分前向整合(PFI)和供应链部分后向整合(PBI)三种情况下探讨了再制造产品的销售渠道策略选择问题。研究发现,... 详细信息

再制造的研究主要聚焦于集中和分散的供应链,但在现实商业实践中部分整合的供应链十分常见。本文分别在无供应链整合、供应链部分前向整合(PFI)和供应链部分后向整合(PBI)三种情况下探讨了再制造产品的销售渠道策略选择问题。研究发现,在无供应链整合和PFI下,直销再制造产品对于制造商而言总是占优策略,但不利于零售商,因而造成制造商赢零售商输(win-lose)的局面。在PBI下,直销再制造产品并不一定是制造商的占优策略,此时根据零售商持有股份的大小可能会出现制造商赢零售商输、双赢、制造商输零售商赢三种结果。当制造商直销再制造产品时,相较于无整合情形,在一定条件下PFI可以形成制造商赢零售商赢(win-win)的双赢局面,而PBI总是造成制造商输零售商赢(lose-win)的局面。从对环境的影响来看,由制造商直销再制造产品比零售商销售更环保,而此时不进行供应链部分整合是最环保的。

关键词：再制造供应链部分整合直销渠道分销渠道

新型1,2-二取代肼的设计合成及抗癌活性初步研究

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有机化学 2024年第6期44卷 1870-1883页

作者：胡健灵张超朱文达何业谱彭姝羚陈振强李明月刘志军陈河如暨南大学药学院中药及天然药物研究所中药现代化与创新药物研究国际合作联合实验室广州510632 广州药本君安医药科技股份有限公司广州510663 暨南大学广东省中药药效物质基础及创新药物研究重点实验室广州510632 暨南大学生物活性分子与成药性优化全国重点实验室广州510632

设计合成了13个新型1,2-二取代肼,其中包括10个2-芳基-1-(4-(N-异丙基)氨甲酰基)苄肼(9a~9j)、2个2-芳甲基-1-(4-(N-异丙基)氨甲酰基)苄肼(13a~13b)以及2-对甲基苯甲酰基-1-(4-(N-异丙基)氨甲酰基)苄肼(14).噻唑蓝法(MTT)检测发现,目标... 详细信息

设计合成了13个新型1,2-二取代肼,其中包括10个2-芳基-1-(4-(N-异丙基)氨甲酰基)苄肼(9a~9j)、2个2-芳甲基-1-(4-(N-异丙基)氨甲酰基)苄肼(13a~13b)以及2-对甲基苯甲酰基-1-(4-(N-异丙基)氨甲酰基)苄肼(14).噻唑蓝法(MTT)检测发现,目标化合物对大鼠脑胶质瘤细胞(C6)、小鼠黑色素瘤复苏细胞(K1735)、人肝癌细胞(HepG-2)、人结肠癌细胞(SW620)、人乳腺癌细胞(MDA-MB-231)和人恶性黑色素瘤(A357)共六株肿瘤细胞大致显示出比阳性对照药丙卡巴肼(Pcb)更好的抗肿瘤活性.Pcb对小鼠黑色素瘤细胞(B16)敏感,在孵育48 h条件下,2-(4-甲氧基)苯基-1-(4-(N-异丙基)氨甲酰基)苄肼(9a)、2-(6-甲氧基-2-基)萘基-1-(4-(N-异丙基)氨甲酰基)苄肼(9b)和2-(3-溴)苯基-1-(4-(N-异丙基)氨甲酰基)苄肼(9i)均表现出比Pcb更强的抗癌活性;9a对除C6和SW620外的其它五株肿瘤细胞展现出最强的抗癌活性,其中,对MDA-MB-231细胞的IC50值为(10.8±0.9)μmol/L;13b对C6的抑制活性最强,IC50值为(15.9±3.1)μmol/L;9e则对SW620的抑制活性最高,IC50值为(62.7±1.4)μmol/L.对于化合物9a~9j,当芳基Ar上的取代基为吸电子效应基团时,通常处于间位比处于对位的抗癌活性要高(9g>9f,9i>9h);而当取代基为供电子效应的基团时,就没有这样的规律性;对于SW620而言,芳环上有弱的供电子诱导效应取代基对提高增殖抑制活性有利.化合物9a、9b、13a和13b对小鼠胚胎成纤维细胞(3T3)的增殖抑制活性较高,尤其是化合物9a和13a,在孵育48 h条件下IC50值分别为(24.9±1.2)和(13.9±1.7)μmol/L.

关键词： 1,2-二取代肼抗肿瘤烷化剂前药药物设计合成

基于ViT-改进YOLOv7的稻田杂草识别

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农业工程学报 2024年第10期40卷 185-193页

作者：陈学深吴昌鹏党佩娜张恩造陈彦学汤存耀齐龙华南农业大学工程学院广州510642

为解决光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似等复杂环境导致稻田杂草识别效果不理想问题,该研究提出一种基于组合深度学习的杂草识别方法。引入MSRCP(multi-scale retinex with color preservation)对图像进行增强,以提高图像亮度及对... 详细信息

为解决光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似等复杂环境导致稻田杂草识别效果不理想问题,该研究提出一种基于组合深度学习的杂草识别方法。引入MSRCP(multi-scale retinex with color preservation)对图像进行增强,以提高图像亮度及对比度;加入ViT分类网络去除干扰背景,以提高模型在复杂环境下对小目标杂草的识别性能。在YOLOv7模型中主干特征提取网络替换为GhostNet网络,并引入CA注意力机制,以增强主干特征提取网络对杂草特征提取能力及简化模型参数计算量。消融试验表明:改进后的YOLOv7模型平均精度均值为88.2%,较原YOLOv7模型提高了3.3个百分点,参数量减少10.43 M,计算量减少66.54×109次/s。识别前先经过MSRCP图像增强后,与原模型相比,改进YOLOv7模型的平均精度均值提高了2.6个百分点,光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似的复杂环境下平均精度均值分别提高5.3、3.6、3.1个百分点,加入ViT分类网络后,较原模型平均精度均值整体提升了4.4个百分点,光线遮蔽、藻萍干扰一级稻叶尖形状相似的复杂环境下的平均精度均值较原模型整体提升了6.2、6.1、5.7个百分点。ViT-改进YOLOv7模型的平均精度均值为92.6%,相比于YOLOv5s、YOLOXs、MobilenetV3-YOLOv7、YOLOv8和改进YOLOv7分别提高了11.6、10.1、5.0、4.2、4.4个百分点。研究结果可为稻田复杂环境的杂草精准识别提供支撑。

关键词：机器视觉深度学习 YOLOv7 ViT 稻田杂草识别