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利用高光谱图像实现生菜失水率和新鲜度预测

光电子·激光 2024年

作者：邵慧杨丽娟王程陈冲胡玉霞孙龙安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽建筑大学安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心

为了验证光谱与生菜失水率、叶绿素和新鲜度之间的关系。本文利用可见光近红外(Vis-NIR)(280～1100nm)的高光谱成像系统，采集不同存放条件、不同存放时间的生菜光谱数据，同时测量其失水变化量和叶绿素含量。采用标准正态变异(SNV)、... 详细信息

为了验证光谱与生菜失水率、叶绿素和新鲜度之间的关系。本文利用可见光近红外(Vis-NIR)(280～1100nm)的高光谱成像系统，采集不同存放条件、不同存放时间的生菜光谱数据，同时测量其失水变化量和叶绿素含量。采用标准正态变异(SNV)、多元散射校正(MSC)、卷积平滑法(SG)对原始光谱进行预处理，随后采用一阶差分、二阶差分方法进行光谱分析，在此基础上以竞争自适应加权采样(CARS)算法和连续投影算法(SPA)选择特征波长。利用偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)和BP神经网络(BPNN)分别建立原始光谱和特征波长的预测模型，实现对生菜新鲜度和失水率的预测。结果表明，BPNN预测效果较好，失水率预测精度达82.5%，新鲜度预测精度高达95%。最后利用主成分分析(PCA)方法分析不同存放时间的光谱变化，提取主成分图像，可视化衰萎过程，与室温相比，泡水和冷藏存放条件下的新鲜生菜在蔫萎过程中表现出明显的延迟。此外，由于叶绿素含量在不同时间段内呈现先增加后减小的趋势，故用叶绿素含量无法正确描述生菜新鲜度。可见，高光谱成像技术可实现生菜新鲜度和失水率的有效判定。

关键词：高光谱技术失水率新鲜度预测

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巷道复合顶板离层的影响因素敏感性分析

采矿与安全工程学报 2012年第2期29卷 255-260页

作者：吴德义高航王爱兰安徽建筑工业学院土木工程学院安徽合肥230022 安徽建筑工业学院信息网络中心安徽合肥230022

为分析各种因素对复合顶板离层的影响程度,选用原岩应力、巷道宽度、复合顶板岩性、复合顶板厚度及结构面黏结力和内摩擦角6个因素5水平的正交实验数值,模拟分析了不同条件的离层值和结构面分离范围。结果表明:巷道宽度和复合顶板厚度... 详细信息

为分析各种因素对复合顶板离层的影响程度,选用原岩应力、巷道宽度、复合顶板岩性、复合顶板厚度及结构面黏结力和内摩擦角6个因素5水平的正交实验数值,模拟分析了不同条件的离层值和结构面分离范围。结果表明:巷道宽度和复合顶板厚度对层间离层值和结构面分离范围都产生显著影响,随巷道宽度增加和复合顶板厚度减小,离层值和结构面分离范围近于线性增加;一定范围内原岩应力、复合顶板岩性对结构面分离范围产生显著影响,对结构面层间离层有一定影响;结构面黏结力和内摩擦角对离层和结构面分离范围影响很小。

关键词：离层结构面分离正交试验敏感性分析

嵌入混合注意力机制的Swin Transformer人脸表情识别

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西北大学学报（自然科学版） 2024年第2期54卷 168-176页

作者：王坤侠余万成胡玉霞安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽合肥230601 安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心安徽合肥230601

人脸表情识别是心理学领域的一个重要研究方向,可应用于交通、医疗、安全和刑事调查等领域。针对卷积神经网络(CNN)在提取人脸表情全局特征的局限性,提出了一种嵌入混合注意力机制的Swin Transformer人脸表情识别方法,以Swin Transforme... 详细信息

人脸表情识别是心理学领域的一个重要研究方向,可应用于交通、医疗、安全和刑事调查等领域。针对卷积神经网络(CNN)在提取人脸表情全局特征的局限性,提出了一种嵌入混合注意力机制的Swin Transformer人脸表情识别方法,以Swin Transformer为主干网络,在模型Stage3的融合层(Patch Merging)中嵌入了混合注意力模块,该方法能够有效提取人脸面部表情的全局特征和局部特征。首先,层次化的Swin Transformer模型可有效获取深层全局特征信息。其次,嵌入的混合注意力模块结合了通道和空间注意力机制,在通道维度和空间维度上进行特征提取,从而让模型能够更好地提取局部位置的特征信息。同时,采用迁移学习方法对模型网络权重进行初始化,进而提高模型的精度和泛化能力。所提方法在FER2013、RAF-DB和JAFFE这3个公共数据集上分别达到了73.63%、87.01%和98.28%的识别准确率,取得了较好的识别效果。

关键词：表情识别 Transformer 注意力机制迁移学习

邻居信息结构实现移动IPv6快速切换的机制

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电子科技大学学报 2011年第4期40卷 602-606页

作者：张霖邱述威黄建周健安徽建筑工业学院信息网络中心合肥230022 合肥工业大学网络中心合肥230009

分析标准移动IPv6(MIPv6)快速切换机制,提出一种基于邻居信息结构的移动IPv6快速切换方案(NFMIPv6)。当MN(mobile node)从一个AP(access point)覆盖区域移出时,它进入的目标区域是有限的,且该有限目标区域可以提前预知。通过预配置和定... 详细信息

分析标准移动IPv6(MIPv6)快速切换机制,提出一种基于邻居信息结构的移动IPv6快速切换方案(NFMIPv6)。当MN(mobile node)从一个AP(access point)覆盖区域移出时,它进入的目标区域是有限的,且该有限目标区域可以提前预知。通过预配置和定时更新的办法使MN提前获取目标有限区域的邻居信息结构,通过NFMIPv6切换算法提供新发现的AP信息及邻居信息结构的实时更新,使移动节点在连接当前子网时就能更快速地检测到即将移动到的新的子网,切换过程缩短了转交地址唯一性验证时间和检测延迟时间。仿真研究表明,该机制不额外占用网络资源,减少了切换过程中的乒乓交换,降低了切换过程中切换延迟时间,是一种性能优越的移动IPv6快速切换机制。

关键词：移动IPv6 邻居信息结构快速切换

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基于应变影响线的桥梁模型修正试验

浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 537-546页

作者：周宇甘露一狄生奎贺文宇李宁波安徽建筑大学土木工程学院安徽合肥230601 兰州交通大学土木工程学院甘肃兰州730070 安徽建筑大学建筑健康监测与灾害预防技术国家地方联合工程实验室安徽合肥230601 合肥市城市生命线工程安全运行监测中心安徽合肥230601 合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230601

为了验证桥梁应变影响线用于模型修正的有效性,针对某三跨钢板组合连续梁桥在单辆重车移动加载下的应变时程响应进行研究.联合实测应变影响线和计算影响线构建目标函数;以影响线形态控制点处的微应变试验值作为输入层参数,以有限元模型... 详细信息

为了验证桥梁应变影响线用于模型修正的有效性,针对某三跨钢板组合连续梁桥在单辆重车移动加载下的应变时程响应进行研究.联合实测应变影响线和计算影响线构建目标函数;以影响线形态控制点处的微应变试验值作为输入层参数,以有限元模型结构几何尺寸信息与材料特征值作为输出层参数,构建反向传播(BP)神经网络进行自我学习;基于训练完毕的BP神经网络,对待修参数进行预测,开展桥梁模型修正研究.结果表明,所提出的有限元模型修正方法能够减小真实结构不确定性带来的建模误差,修正后的优化模型比初始模型更加贴近真实结构,目标函数相对误差降低29%;可以采用基于BP神经网络的模型参数修正方法对有限元模型参数进行预测.

关键词：桥梁工程模型修正应变影响线影响线识别前馈神经网络

基于改进YOLOv8算法的鱼眼图像下行人检测

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计算机科学与探索 2024年

作者：朱玉敏孙光灵缪飞安徽建筑大学电子与信息工程学院合肥工业大学“智能互联系统安徽省实验室”

针对现有目标检测算法在鱼眼图像下行人检测中存在定位不准确、检测精度不足等问题，提出了一种面向鱼眼图像检测的YOLOv8改进算法。该方法通过加入角度参数，设计了ProbIoU-r算法，利用缩放因子调整角度差异对损失的影响，增强模型在... 详细信息

针对现有目标检测算法在鱼眼图像下行人检测中存在定位不准确、检测精度不足等问题，提出了一种面向鱼眼图像检测的YOLOv8改进算法。该方法通过加入角度参数，设计了ProbIoU-r算法，利用缩放因子调整角度差异对损失的影响，增强模型在梯度计算中对边界框角度偏移的关注，解决了原始IoU在旋转目标检测定位不精确、边界框拟合效果差等问题，使YOLOv8网络模型具有更好感知旋转目标的能力。为提高模型对鱼眼图像失真目标的特征提取能力同时提升检测精度，提出以多尺度卷积和注意力机制为分支的Parnet-gcs模块，通过不同卷积核的DWConv提取不同尺度的特征信息，并结合CA和SA模块以增强模型特征表达能力。实验采用公开的鱼眼图像数据集WEPDTOF，改进后算法相比原始YOLOv8s检测精度mAP.5:.95增加了2.3%;相比YOLOv8m算法参数量减少了38.8%，同时精度mAP.5:.95也高出0.5%，说明基于YOLOv8s 改进后的算法能够更好适用于鱼眼图像下行人检测任务。

关键词：目标检测 YOLOv8 注意力机制鱼眼图像

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基于UWB的加权同心圆聚类室内定位方法

电子测量与仪器学报 2024年第4期38卷 161-175页

作者：徐恒刘虎邵慧孙龙胡玉霞孟凡宇安徽建筑大学电子与信息工程学院合肥230601 安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心合肥230601

为了降低基于超宽带(UWB)测距中的非视距(NLoS)误差的影响,引入了一种基于遗传算法-反向传播神经网络(GA-BP)的UWB测距误差识别与优化方法,能够识别NLoS传播链路下的数据,对NLoS传播链路下测距误差和系统偏差进行校正,最后对测距结果使... 详细信息

为了降低基于超宽带(UWB)测距中的非视距(NLoS)误差的影响,引入了一种基于遗传算法-反向传播神经网络(GA-BP)的UWB测距误差识别与优化方法,能够识别NLoS传播链路下的数据,对NLoS传播链路下测距误差和系统偏差进行校正,最后对测距结果使用卡尔曼滤波(KF)优化。在此基础上,针对测距误差导致的多边定位无交点或多交点问题,提出了一种加权同心圆聚类定位(WCCGT)方法,通过加权同心圆生成(WCCG)解决无交点问题,再采用均值漂移聚类定位方法实现定位解算,以提高定位精度。实验结果表明,改进的测距优化方法有效减小了NLoS传播链路下的测距误差,基于UWB的测距精度提升了60%以上;通过静态定位实验和动态实验分析,将WCCGT方法定位结果与最小二乘(LS)方法进行了比较,本文方法能够在NLoS环境下达到10.78 cm的定位精度,定位性能提升了17.32%。

关键词： UWB测距 GA-BP神经网络卡尔曼滤波 NLoS测距误差 WCCGT定位方法

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基于MD3QN算法的微电网能量协调优化

安徽大学学报（自然科学版） 2024年第2期48卷 46-52页

作者：李小豹赵婵娟程志友徐恒安徽大学互联网学院安徽合肥230039 安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽合肥230601

可再生能源出力的波动性、间歇性、用户电力负荷的随机不确定性,使微电网的能量调度极具挑战性.为此,该文提出激励竞争双深度Q网络(motivation dueling double deep Q-network,简称MD3QN)算法,对微电网能量进行协调优化.仿真分析结果表... 详细信息

可再生能源出力的波动性、间歇性、用户电力负荷的随机不确定性,使微电网的能量调度极具挑战性.为此,该文提出激励竞争双深度Q网络(motivation dueling double deep Q-network,简称MD3QN)算法,对微电网能量进行协调优化.仿真分析结果表明:采用MD3QN算法对微电网进行能量调度,能实现削峰填谷,使微电网的经济效益最大化;相对于其他4种算法,MD3QN算法具有更高的综合性能.因此,MD3QN算法具有有效性.

关键词：并网型微电网能量管理 MD3QN 实时电价激励机制

基于DSCI-Yolov8的纺织品材质分类方法

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电子测量技术 2024年

作者：王敏许永琪曹小萌曹冉欧翔南京信息工程大学电子与信息工程学院安徽建筑大学电子与信息工程学院

为了实现工厂的无人化生产，需要高效地对纺织品进行分类。针对传统纺织品生产厂的人工分类方法存在着效率低下、难以满足大规模生产需求的问题。将人工智能和计算机视觉先进技术应用到纺织品材质分类中，提出了一种基于DSCI-Yolov8的... 详细信息

为了实现工厂的无人化生产，需要高效地对纺织品进行分类。针对传统纺织品生产厂的人工分类方法存在着效率低下、难以满足大规模生产需求的问题。将人工智能和计算机视觉先进技术应用到纺织品材质分类中，提出了一种基于DSCI-Yolov8的纺织材质分类算法。在Yolov8模型原有分类网络的基础上添加坐标信息注意力模块，增强模型对不同尺度纺织品材质特征的提取能力，提高了网络分类的准确率，同时减少了计算所需的一部分计算量和参数量；其次将分布偏移卷积加入到C2f网络模块，改进了分类神经部分的网络结构，从而存储器的使用得到降低，计算速度也得到提高。实验结果表明，在自制的纺织品材质分类数据集FMCD上进行测试，改进后的模型相较于Yolov8模型准确率提高了2.09个百分点，每秒处理图片数提高13.5%。大幅减少计算成本的同时，有效提高了纺织品材质分类的精度和速度。可以满足纺织工业对产品类别分类和质量的检测需求。

关键词：深度学习纺织品分类注意力机制 Yolov8 分布偏移卷积