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基于树状多分支残差注意力网络的真实场景图像超分辨率重构

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控制与决策 2024年第10期39卷 3442-3450页

作者：韩玉兰顾琴崔玉杰兰朝凤哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150000

真实场景图像超分辨率重构方法的研究进一步推动了超分辨率重构的应用,成为研究的热点.针对现有方法多采用单一输出代表高分辨率图像的高频特征细节,难以保障稳定、准确高频细节的问题,提出一种基于树状多分支残差注意力网络的真实场景... 详细信息

真实场景图像超分辨率重构方法的研究进一步推动了超分辨率重构的应用,成为研究的热点.针对现有方法多采用单一输出代表高分辨率图像的高频特征细节,难以保障稳定、准确高频细节的问题,提出一种基于树状多分支残差注意力网络的真实场景图像超分辨率重构方法.该方法通过树状结构形成多分支超分辨率重构网络,增强特征表现能力,进而丰富重构图像高频细节.每条分支采用双通道残差策略对基础块进行连接,允许更多低频特征通过.进一步设计了基础块,融入密集残差结构和注意力机制,可以在加深网络的同时使网络在通道和空间上进行全局信息自适应调整.面对树状分支的多个重构结果,采用空间频率方法进行融合.实验结果表明,同当前先进的同类方法相比,所提出方法具有更佳的重构效果.

关键词：超分辨率真实场景注意力树状多分支结构双通道残差结构

基于迁移学习和降噪自编码器-长短时间记忆的锂离子电池剩余寿命预测

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电工技术学报 2024年第1期39卷 289-302页

作者：尹杰刘博孙国兵钱湘伟哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080 黑龙江大学电子工程学院哈尔滨150006

针对锂离子电池退化数据噪声大、数据量少以及不同生命时期的退化趋势不同而导致的模型预测精度低、泛化能力差等问题,从数据预处理、预测模型的构建与训练三方面展开研究:首先结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络模型(GAN)构建VAE-GA... 详细信息

针对锂离子电池退化数据噪声大、数据量少以及不同生命时期的退化趋势不同而导致的模型预测精度低、泛化能力差等问题,从数据预处理、预测模型的构建与训练三方面展开研究:首先结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络模型(GAN)构建VAE-GAN模型生成多组数据,实现电池的退化数据增强;然后结合降噪自编码器(DAE)和长短时记忆(LSTM)神经网络构建DAE-LSTM模型进行数据降噪和容量预测,为了降低模型参数,此过程中的数据降噪和预测共享同一个损失函数;最后先利用生成数据对DAE-LSTM模型进行预训练,再利用真实数据对其进行迁移训练。在CACLE和NASA公开数据集进行性能测试,实验结果表明该文所提方法精度高、鲁棒性强,能够有效提高锂离子电池剩余寿命的预测效果。

关键词：锂离子电池剩余寿命预测降噪自编码器长短时记忆神经网络迁移学习

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竞争向列相液晶中(1+2)维空间光孤子

红外与激光工程 2024年第10期 149-161页

作者：张萌浦绍质杜明欣孙莹王小孟梁影哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

基于JUNG等人提出的竞争非局域模型，研究了竞争型向列相液晶中(1+2)维空间光孤子的传输特性。利用变分法给出了孤子临界功率解析表达式，发现当热非局域程度固定时，临界功率随分子取向效应非局域程度的变化规律与随热非线性系数的变... 详细信息

基于JUNG等人提出的竞争非局域模型，研究了竞争型向列相液晶中(1+2)维空间光孤子的传输特性。利用变分法给出了孤子临界功率解析表达式，发现当热非局域程度固定时，临界功率随分子取向效应非局域程度的变化规律与随热非线性系数的变化规律一致：随着分子取向非局域程度或热非线性系数的增加，临界功率由功率不等的两个分支逐渐重合为功率相等的一支；当分子取向效应非局域程度和热非线性系数固定时，随着热非局域程度的增加，临界功率由功率相等的一支分为功率不等的两个分支。利用光束传输方法发现，只有功率不等分支上的点对应的(1+2)维空间光孤子才能稳定传输。该研究结果可为竞争非局域介质中(1+2)维空间光孤子的实验研究以及全光互联应用提供理论基础。

关键词：非线性光学竞争非局域向列相液晶空间光孤子 (1+2)维

注意力置换与通道重建的无人机城市街景实时语义分割

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控制与决策 2024年

作者：柳长源郭鹏岗兰朝凤哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

针对无人机城市街景实时语义分割任务中轻量级算法缺乏全局信息交互导致像素类别错分的问题，提出了一种注意力置换与通道重建的无人机城市街景实时语义分割网络，网络采用编码-解码结构。在编码器中，利用轻量级的置换自注意力机制来... 详细信息

针对无人机城市街景实时语义分割任务中轻量级算法缺乏全局信息交互导致像素类别错分的问题，提出了一种注意力置换与通道重建的无人机城市街景实时语义分割网络，网络采用编码-解码结构。在编码器中，利用轻量级的置换自注意力机制来构建注意力分支，提取全局上下文信息的同时保持较高的计算效率；利用分裂-变换-融合的策略设计了通道重建模块对注意力分支的输入进行融合压缩，减小无关特征带来的计算量和对分割结果的影响。在解码器阶段，利用空间权重加权构建空间特征融合模块，实现对有效特征最大程度上的利用；利用置换自注意力机制和非对称卷积构建全局信息感知模块来克服无人机航拍图像中复杂背景的干扰。实验结果表明所提模型在UAVid验证集上平均交并比达到72.3%，相较于UNetFormer提升了2.3%，分割速度达到每秒105.8帧。在保证模型分割速度的前提下，取得了较好的分割精度。

关键词：实时语义分割无人机航拍置换自注意力通道重建空间特征融合全局信息感知

采用深度感知Swin Transformer的单目三维目标检测方法

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北京工业大学学报 2024年

作者：柳长源高阁君刘金凤哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

针对单目三维目标检测算法中复杂的网络结构所带来的计算负担、检测结果不准确的问题，提出一种采用深度感知Swin Transformer的单目三维目标检测方法。首先，在主干网络中引入卷积模块注意力机制，自适应地学习全局信息和局部信息，从... 详细信息

针对单目三维目标检测算法中复杂的网络结构所带来的计算负担、检测结果不准确的问题，提出一种采用深度感知Swin Transformer的单目三维目标检测方法。首先，在主干网络中引入卷积模块注意力机制，自适应地学习全局信息和局部信息，从而获取更丰富的特征信息；其次，为改善利用深度估计器引入深度信息所导致检测精度不准确的问题，利用精确的深度图作为辅助监督进行多尺度特征提取并融合来增强深度感知特征；最后，采用深度感知Swin Transformer集成上下文特征和深度感知特征，利用图像的局部性和平移性提高检测准确性，并减少计算开销。在KITTI数据集上实验表明，该方法在不同难度下对汽车类别的检测效果获得提升，从而验证了其在三维目标检测任务中的有效性。

关键词：单目三维目标检测深度感知 Swin Transformer 注意力机制上下文特征深度估计

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基于图像的道路裂缝分割及量化方法研究

仪器仪表学报 2024年

作者：于天河徐博超侯善冲赵思诚刘珂鑫哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

针对当前道路裂缝检测与量化领域中高成本与高精度之间的矛盾，本文提出了一种低成本高精度的道路裂缝自动分割量化系统。首先，该系统采用添加跳跃级往返多尺度融合模块与注意力门机制的卷积神经网络进行分割预测，并命名为SW-Net。随... 详细信息

针对当前道路裂缝检测与量化领域中高成本与高精度之间的矛盾，本文提出了一种低成本高精度的道路裂缝自动分割量化系统。首先，该系统采用添加跳跃级往返多尺度融合模块与注意力门机制的卷积神经网络进行分割预测，并命名为SW-Net。随后，通过结合MCO、DFS以及不同方向上像素统计曲线的变化趋势对裂缝进行分类。最后，为了克服裂缝量化的不连续性和传统形态学骨架量化算法的局限性，本文通过结合A*算法并对其进行扩展，以计算裂缝的最短长度和最大宽度。实验对比结果表明，该系统在Crack500数据集上取得了所有对比模型中最佳的准确率(93.68%)和F1分数(0.8965)。改进后分类算法的平均分类精度达到99.29%，分类速度为109 张/s。其量化最短长度和最大宽度的相对误差分别为12.34%和15.85%，较传统骨架方法的平均量化误差降低了5.16%。这些结果表明，该系统在裂缝的分割、分类和量化方面取得了显著进展。

关键词：裂缝分割裂缝分类裂缝量化 A*算法

具有竞争非线性损耗介质中非局域光孤子的研究

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光子学报 2024年第9期53卷 258-270页

作者：杜明欣浦绍质张萌孙莹王小孟哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080

利用JUNG P S等提出的竞争非局域模型,研究了高斯光束在竞争非局域非线性损耗介质中的传输特性。利用变分法得到孤子参数之间的解析关系式,在此基础上给出无损耗情况下亮孤子临界功率和亮孤子势能函数。利用势能函数分析了无损耗情况下... 详细信息

利用JUNG P S等提出的竞争非局域模型,研究了高斯光束在竞争非局域非线性损耗介质中的传输特性。利用变分法得到孤子参数之间的解析关系式,在此基础上给出无损耗情况下亮孤子临界功率和亮孤子势能函数。利用势能函数分析了无损耗情况下亮孤子宽度和入射功率的关系。当损耗较小时,入射功率在小于、等于和大于临界功率情况下,亮孤子均以准呼吸子形式传输,在传输过程中光束宽度逐渐增大。该变分结论与数值结论相符。最后,利用平方算子迭代法求出无损耗时的孤子解,并把该孤子解作为分步傅里叶算法的初始输入仿真了小损耗和小增益时的光束传输特性。当有小增益时,亮孤子也以准呼吸子形式传输,传输过程中光束宽度逐渐减小。研究结果表明,损耗或增益的存在对光束传输影响的效果很明显,可以利用材料的损耗或增益对光束整形。

关键词：竞争非局域有损介质高斯孤子传输特性光束整形

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面向火电厂煤粉尘浓度的预测评估算法的研究

安全与环境学报 2024年第5期24卷 1768-1777页

作者：王博商宇航姚立超蒋永清哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080

火力发电的主要能源来自煤炭,而由于燃煤发电过程中产生的煤尘扩散是引起火电厂粉尘爆炸风险和尘肺职业病的主要根源之一,因此必须进行实时有效的检测和控制。当前粉尘检测方法仅使用单一的粉尘质量浓度指标来评估粉尘污染整体状况,缺... 详细信息

火力发电的主要能源来自煤炭,而由于燃煤发电过程中产生的煤尘扩散是引起火电厂粉尘爆炸风险和尘肺职业病的主要根源之一,因此必须进行实时有效的检测和控制。当前粉尘检测方法仅使用单一的粉尘质量浓度指标来评估粉尘污染整体状况,缺乏对多种复合因素影响的考量,依靠单一阈值设定进行报警,易出现误报、漏报等现象,以及忽略粉尘爆炸这一重要事故场景,不能建立粉尘污染全面客观的评价方法。研究建立了一种粉尘质量浓度预测模型,基于金豺优化算法对极限学习机的最优初始权重进行寻优,再使用极限学习机对样本数据进行训练学习,提高神经网络模型的精度,可较为准确地预测30 min以内任意时间间隔的粉尘质量浓度,并将现场数据及模拟仿真数据与建立的粉尘质量浓度预测模型进行对比分析。结果显示:建立的粉尘质量浓度预测模型准确度良好,与现场数据及模拟仿真数据对比误差分别为0.72%和2.1%,可加强对火电厂粉尘环境进行预测预警,从而及时采取合理的粉尘控制策略,确保火电厂的生产安全并降低粉尘对作业人员的职业危害。

关键词：安全工程粉尘防爆粉尘危害粉尘质量浓度在线检测工厂环境劳动者安全危险预知

基于双路径递归网络与Conv-TasNet的多头注意力机制视听语音分离

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 1005-1012页

作者：兰朝凤蒋朋威陈欢赵世龙郭小霞韩玉兰韩闯哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080 哈尔滨工大卫星技术有限公司哈尔滨150023 中国舰船研究设计中心武汉430064

目前的视听语音分离模型基本是将视频特征和音频特征进行简单拼接,没有充分考虑各个模态的相互关系,导致视觉信息未被充分利用,分离效果不理想。该文充分考虑视觉特征、音频特征之间的相互联系,采用多头注意力机制,结合卷积时域分离模型... 详细信息

目前的视听语音分离模型基本是将视频特征和音频特征进行简单拼接,没有充分考虑各个模态的相互关系,导致视觉信息未被充分利用,分离效果不理想。该文充分考虑视觉特征、音频特征之间的相互联系,采用多头注意力机制,结合卷积时域分离模型(Conv-TasNet)和双路径递归神经网络(DPRNN),提出多头注意力机制时域视听语音分离(MHATD-AVSS)模型。通过音频编码器与视觉编码器获得音频特征与视频的唇部特征,并采用多头注意力机制将音频特征与视觉特征进行跨模态融合,得到融合视听特征,将其经DPRNN分离网络,获得不同说话者的分离语音。利用客观语音质量评估(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)及信噪比(SNR)评价指标,在VoxCeleb2数据集进行实验测试。研究表明,当分离两位、3位或4位说话者的混合语音时,该文方法与传统分离网络相比,SDR提高量均在1.87 dB以上,最高可达2.29 dB。由此可见,该文方法能考虑音频信号的相位信息,更好地利用视觉信息与音频信息的相关性,提取更为准确的音视频特性,获得更好的分离效果。

关键词：语音分离视听融合跨模态注意力双路径递归网络 Conv-TasNet