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基于YOLOv8的车辆小目标识别技术研究

太原学院学报（自然科学版） 2024年第3期42卷 72-77页

作者：史俊冰王迎敏太原学院智能与自动化系山西太原030032

针对道路周围拍摄图像中,远端目标比较小、检测难的问题,以YOLOv8为基础,提出了一种改进的小目标检测算法。首先,在特征提取网络中加入了通道先验卷积注意力模型,提高小目标特征提取能力;其次,在Neck层使用可变卷积代替卷积模块,提高目... 详细信息

针对道路周围拍摄图像中,远端目标比较小、检测难的问题,以YOLOv8为基础,提出了一种改进的小目标检测算法。首先,在特征提取网络中加入了通道先验卷积注意力模型,提高小目标特征提取能力;其次,在Neck层使用可变卷积代替卷积模块,提高目标识别能力。结果表明:在自建数据集上,该算法与原始YOLOv8算法相比,均值平均精度mAP@0.5提高了1.3%,mAP@0.5:0.95提高了0.9%。

关键词：通道先验卷积注意力可变卷积目标检测

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一种基于转发图的域内路由保护算法

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 529-538页

作者：耿海军孟卓姚姗姗杨静池浩田尹霞山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学自动化与软件学院太原030006 山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 清华大学计算机科学与技术系北京100084

业界提出利用路由保护算法来解决网络中的故障问题,然而已有的路由保护算法存在4个方面的问题:1)无法应对网络中所有可能的单故障情形;2)需要额外辅助机制的协助;3)不支持增量部署;4)每个结点存储多个到达目的地址的备份下一跳.提出一... 详细信息

业界提出利用路由保护算法来解决网络中的故障问题,然而已有的路由保护算法存在4个方面的问题:1)无法应对网络中所有可能的单故障情形;2)需要额外辅助机制的协助;3)不支持增量部署;4)每个结点存储多个到达目的地址的备份下一跳.提出一种基于转发图的域内路由保护算法(an intradomain routing protection algorithm based on forwarding graph,RPBFG)来解决这4个问题.首先建立了以最大化故障保护率为目标、以转发图包含反向最短路径树为约束条件的路由保护模型;然后提出了利用遗传算法构造满足上述目标的转发图;最后根据构造的转发图计算出所有结点到达目的结点的备份下一跳.在11个真实拓扑结构中比较了RPBFG,NPC,U-turn,MARA-MA,MARA-SPE在故障保护率和路径拉伸度的性能.实验结果表明,RPBFG可以应对网络中所有可能的单故障;在平均路径拉伸度方面,RPBFG比NPC,U-turn,MARA-MA,MARA-SPE分别降低了0.11%,0.72%,37.79%,36.26%.

关键词：路由保护网络故障故障保护率路径拉伸度有向无环图转发图

基于优化K-means算法的高校成绩聚类分析研究

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太原学院学报（自然科学版） 2024年第2期42卷 79-84页

作者：张梁杨立波张小勇史俊冰太原学院智能与自动化系山西太原030032

针对经典K均值算法在聚类中心易受异常值影响,导致聚类结果不稳定的问题,提出基于样本分布密度的优化K-means算法,以提高聚类稳定性和准确性;聚类后通过CH指数和分类区间占比总体两种方法,客观评价3种离散化方法,结果表明,优化的K-mean... 详细信息

针对经典K均值算法在聚类中心易受异常值影响,导致聚类结果不稳定的问题,提出基于样本分布密度的优化K-means算法,以提高聚类稳定性和准确性;聚类后通过CH指数和分类区间占比总体两种方法,客观评价3种离散化方法,结果表明,优化的K-means算法避免了区间分类不合理现象,更加准确地反映了成绩样本的分布特点。

关键词：均值算法分布密度聚类 K-means

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非平稳过程异常监测方法:综述与展望

中国科学：信息科学 2024年第8期54卷 1807-1826页

作者：王敏冯智彬吴德浩张景欣周东华电子科技大学自动化工程学院成都611731 中南大学自动化学院长沙410083 东南大学自动化学院南京210096 山东科技大学电气与自动化工程学院青岛266000 清华大学自动化系北京100018

实际工业过程受多种因素(如原材料变化、负载波动、设备老化等)的影响,往往表现出非平稳特性,即过程监测数据统计特性随时间发生变化,因此非平稳过程异常监测备受关注并已成为监测领域的焦点之一.本文从监测方法的角度对非平稳过程异常... 详细信息

实际工业过程受多种因素(如原材料变化、负载波动、设备老化等)的影响,往往表现出非平稳特性,即过程监测数据统计特性随时间发生变化,因此非平稳过程异常监测备受关注并已成为监测领域的焦点之一.本文从监测方法的角度对非平稳过程异常监测相关研究成果进行了系统性的回顾:首先对非平稳过程的概念和技术难点进行了概述;其次,将非平稳过程监测方法根据原理的差异划分为五大类,并总结了各类方法的优点与不足;最后,结合当前技术发展的现状,对非平稳过程研究中的挑战进行了深入分析与展望。

关键词：非平稳过程过程监测自适应建模协整分析平稳子空间分析慢特征分析深度学习

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句子级时序卷积网络的多模态抑郁症识别方法

中北大学学报（自然科学版） 2024年第3期45卷 274-285页

作者：王烽飞卓广平周金保刘国强张光华太原师范学院计算机科学与技术学院山西晋中030619 太原学院智能与自动化系山西太原030032

针对多模态抑郁症模型在特征提取时,语句间关联性较弱,不同模态间的特征融合较为随意,在中文数据集上模型的泛化能力缺乏验证等问题,本文通过分析与抑郁症相关的音频、文本和视觉特征,提出了基于改进TCN模型的多模态抑郁症识别模型STCMN... 详细信息

针对多模态抑郁症模型在特征提取时,语句间关联性较弱,不同模态间的特征融合较为随意,在中文数据集上模型的泛化能力缺乏验证等问题,本文通过分析与抑郁症相关的音频、文本和视觉特征,提出了基于改进TCN模型的多模态抑郁症识别模型STCMN(Sentence-level Temporal Convolutional Memory Net-work),并将该模型应用于临床抑郁症辅助诊断当中。该模型首先使用残差块、GRU和Self-Attention的融合模块来提取不同模态下的句子级特征,增强了上下文联系,然后使用TCN模型来提取不同模态的全局特征,并使用Cross Attention对不同模态的全局特征以多模态融合特征为主进行融合,最后通过LogSoftmax层得到模型对抑郁症的识别结果。在DAIC-WOZ公开数据集上,本文所提出的方法对抑郁症识别的准确率达到了91.3%,精确率达到了93.6%,召回率达到了89.7%,其相关指标均优于其他方法,可以更好地满足临床医学的需求。在私有中文数据集MMD2022上,STCMN模型的识别结果仍为最优,表明该模型在中文抑郁症识别任务上具较好的泛化能力。

关键词：抑郁症时序卷积网络门控循环单元自注意力机制交叉注意力机制

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功能性填料在超重力旋转填料床中的应用和研究进展

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化工学报 2024年第4期75卷 1414-1428页

作者：程婷焦纬洲刘有智中北大学超重力化工过程山西省重点实验室山西太原030051 太原工业学院环境与安全工程系山西太原030008

填料作为旋转填料床的核心部件,是物料微观混合和传质反应过程发生的重要场所。填料的结构、材质组成、填装方式决定了填料的功能性,进而直接影响到旋转填料床的传质性能、使用寿命和应用范围,故而增强填料的功能性显得尤为重要。功能... 详细信息

填料作为旋转填料床的核心部件,是物料微观混合和传质反应过程发生的重要场所。填料的结构、材质组成、填装方式决定了填料的功能性,进而直接影响到旋转填料床的传质性能、使用寿命和应用范围,故而增强填料的功能性显得尤为重要。功能性填料通过改变常用填料的表面性质、调节形态、设计结构等手段,使填料具有如吸附、催化、疏水等的功能特性,在提高旋转填料床的性能和运行效果方面表现出优异的成效。综述了在旋转填料床中功能性填料的主要分类与特点,总结分析了近年来功能性散装填料和规整填料在旋转填料床中的应用情况,从增强传质特性和改善液体流动行为方面分析了填料功能特性的体现,并对功能性填料的发展方向和工业化前景做出了展望。

关键词：超重力旋转填料床功能性填料传质催化

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基于TDM-EfficientPhys的人脸视频HR检测方法

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光电子．激光 2024年第4期35卷 388-395页

作者：成向北张俊生王玉王明泉贺文靖商奥雪中北大学信息与通信工程学院山西太原030051 太原工业学院电子工程系山西太原030051

为了实现高精度的人脸视频心率(heart rate,HR)检测,本文提出了一种基于改进EfficientPhys网络的人脸视频HR检测方法:TDM-EfficientPhys。首先,引入时间导数网络(temporal derivative network,TDM-Net),有效地保留了远程光电容积脉博波... 详细信息

为了实现高精度的人脸视频心率(heart rate,HR)检测,本文提出了一种基于改进EfficientPhys网络的人脸视频HR检测方法:TDM-EfficientPhys。首先,引入时间导数网络(temporal derivative network,TDM-Net),有效地保留了远程光电容积脉博波描记术(remote photoplethysmography,rPPG)信号的时间特征。然后,调整EfficientPhys的Dropout参数,嵌入残差结构,有效地避免梯度消失和网络退化问题,并且将TDM-Net和改进后的EfficientPhys网络以跳跃连接的方式实现时序和空间信息的特征融合,提高检测精度。最后,使用两个公开的数据集PURE和UBFC-rPPG来验证本文所提出模型的有效性,实验表明,本文方法测试的均方根误差(RMSE)降低至2.387,平均绝对误差(MAE)降低至2.040,与现有的模型相比,本文方法显示了更好的网络性能和更精准的HR。

关键词：心率(HR)检测深度学习残差结构卷积神经网络

基于电磁感应原理的金属类型检测电路的设计与研究

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电工技术 2024年第13期 105-106,109页

作者：籍明慧薛欣太原学院智能与自动化系山西太原030032

工业生产中,金属表面的磨损、污锈等情况会导致难以分辨其具体类型。为此提出了一种利用电磁感应原理检测金属类型的方法,设计了以STM32单片机为核心的检测电路,将被测金属与加交变电流的线圈抽象为空气变压器模型,通过LC驱动电路放大... 详细信息

工业生产中,金属表面的磨损、污锈等情况会导致难以分辨其具体类型。为此提出了一种利用电磁感应原理检测金属类型的方法,设计了以STM32单片机为核心的检测电路,将被测金属与加交变电流的线圈抽象为空气变压器模型,通过LC驱动电路放大变压器原边电压,利用峰值检波电路保持信号峰值并传输至单片机进行识别,从而判断金属类型。

关键词： STM32 电磁感应金属类型检测

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双通道周期信号分离装置的设计与实现

工业仪表与自动化装置 2024年第1期 18-21页

作者：曹胜陈嘉强李佳豪高红霞薛欣太原学院智能与自动化系山西太原030032

基于解决现代工业生产中复杂信号分析难题的目标,该研究采用了创新性的“双通道周期信号分离装置”。该装置在工业仪表、控制系统和传感器等领域广泛应用,能高效精准地分离多频率、多波形混合信号。面对工业环境中频率和波形多样的挑战... 详细信息

基于解决现代工业生产中复杂信号分析难题的目标,该研究采用了创新性的“双通道周期信号分离装置”。该装置在工业仪表、控制系统和传感器等领域广泛应用,能高效精准地分离多频率、多波形混合信号。面对工业环境中频率和波形多样的挑战,该研究结合STM32平台,成功实现对周期信号A和B的准确分离和还原。装置工作原理简明清晰,信号经过预处理模块消除直流成分后,经STM32智能核心板时域离散采样和傅里叶变换等处理,实现对信号频谱特征的识别。信号再构模块则采用频率相位可编程信号发生器,对信号进行再构,最终实现双通道周期信号的精确分离。经过实验测试,装置在叠加信号测试中表现出色,成功分离多种信号组合,验证了其高效性与精确性。

关键词：周期信号分离装置工业应用 STM32 信号处理频谱分析