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基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割

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遥感学报 2024年第2期28卷 481-493页

作者：张银胜吉茹童俊毅杨宇龙胡宇翔单慧琳无锡学院电子信息工程学院无锡214105 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

遥感图像因具有丰富的语义信息和空间信息,增加了语义分割的难度。然而已有提取双模态特征的分割方法采用相同的主干网络,没有考虑互补特征的差异,存在特征提取、特征融合和上采样恢复细节信息不足等问题,无法准确高效的学习高分辨率遥... 详细信息

遥感图像因具有丰富的语义信息和空间信息,增加了语义分割的难度。然而已有提取双模态特征的分割方法采用相同的主干网络,没有考虑互补特征的差异,存在特征提取、特征融合和上采样恢复细节信息不足等问题,无法准确高效的学习高分辨率遥感图像信息。因此,本文提出基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割算法。首先,针对不同模态的遥感图像设计合适的编码器,高效的提取双模态特征,并通过交互加强模块减少不同路径特征之间的差异。其次,提出双模态特征聚合模块和深层特征提取模块进一步融合和提取双模态特征,使网络能够充分学习互补信息。最后,提出多层特征上采样模块,利用语义信息丰富的高层特征对细节信息丰富的低层特征进行加权操作,逐步上采样实现特征高效恢复,提升分割性能。实验结果表明,所提算法在ISPRS Potsdam和Vaihingen数据集上的总体精度分别达到了94.52%、90.45%,能够高效的提取并融合高分辨率遥感图像的双模态特征,提高遥感图像分割的准确率。

关键词：遥感图像分割高效特征提取交互融合双模态特征聚合深层特征提取多层特征上采样

增强小目标特征的多尺度光学遥感图像目标检测

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光学学报 2024年第6期44卷 374-386页

作者：单慧琳王硕洋童俊毅胡宇翔张雁皓张银胜南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

针对光学遥感图像目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等造成目标检测精度不高、泛化能力差等问题,本文提出了一种增强小目标特征的多尺度神经网络(ESF-MNet)。首先在骨干网络中引入注意力模块构建出高效层注意力聚合结... 详细信息

针对光学遥感图像目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等造成目标检测精度不高、泛化能力差等问题,本文提出了一种增强小目标特征的多尺度神经网络(ESF-MNet)。首先在骨干网络中引入注意力模块构建出高效层注意力聚合结构,以增强特征提取能力;此外,在浅层特征图与颈部网络融合之前加入感受野增强模块,以捕获不同尺度的上下文信息。其次,使用GSConv构成颈部网络,减少网络层参数量,保持网络的特征提取能力,并通过基于内容感知的特征重组模块提高识别精度。最后,采用下采样率分别为4、8和16倍的三个下采样模块作为头部网络输入,来提高小目标的检测效果。为了证明该方法的有效性,在DOTA数据集和NWPU NHR-10数据集上进行实验,平均检测精度分别达78.6%和94.3%,计算复杂度为94.7 G,整体模型大小为26.2 M。该方法具备检测精度高、计算复杂度低、模型权重小等特点,能有效提高小目标的检测精度,进一步改善光学遥感图像小目标检测性能。

关键词：光学遥感图像目标检测感受野增强特征融合注意力机制

基于高效聚合特征增强网络的合成孔径雷达船舰检测方法

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光学学报 2024年第12期44卷 309-319页

作者：单慧琳刘文星王兴涛付相为李长帅张银胜南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

合成孔径雷达(SAR)由于散射效应以及波长和天线尺寸的分辨率限制,难以获取小尺寸目标的细节和边界信息,因此,检测准确性不高。为了提高SAR船舰检测的准确率以及降低误检率,提出了一种基于高效聚合特征增强网络的SAR船舰检测方法。首先,... 详细信息

合成孔径雷达(SAR)由于散射效应以及波长和天线尺寸的分辨率限制,难以获取小尺寸目标的细节和边界信息,因此,检测准确性不高。为了提高SAR船舰检测的准确率以及降低误检率,提出了一种基于高效聚合特征增强网络的SAR船舰检测方法。首先,在主干网络中采用空间通道注意力机制,构建出高效层卷积块作为主要的特征提取模块,以增强模型的特征获取性能,提高模型对船舰目标的识别能力;其次,特征融合部分采用Inception NeXt模块来提高算法效率;最后,在主干网络以及特征提取部分之间构建出一种全局增强特征金字塔分支结构,进一步融合全局特征,避免传输过程中的低维度特征损失,以提升网络的特征融合能力,使其即使对于复杂背景下的小目标仍然能展现出可靠的检测能力。为了证明所提网络的有效性,在SSDD数据集上作了对比实验,实验结果表明,相较于YOLOv7,所提网络的准确率提升了2.5个百分点,召回率提升了9.2个百分点,交并比(IoU)阈值为0.5时的平均精度提升了6.4个百分点,IoU为0.5∶0.95时的平均精度提升了9.9个百分点。实验结果证明,所提网络在提升SAR船舰检测精度、改善误检漏检等方面有显著优势,可作为高精度的检测方法来有效应对SAR船舰检测中存在的问题。

关键词：深度学习目标检测高效聚合特征增强网络注意力机制合成孔径雷达船舰检测

一种在空气中运行稳定的界面保护型光学神经突触器件

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光学学报 2024年第14期44卷 250-257页

作者：李欣蔚杨成东苏琳琳刘逸龙南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

提出了利用在二氧化硅表面覆盖一层超薄(7 nm)致密的氮化硅来隔离空气中氧气的方法,氮化硅低的隧穿势垒能够保证电子通过并到达二氧化硅界面,形成电子捕获态。这样的器件设计极大地提高了器件在空气中的运行稳定性。此外,还模拟了突触... 详细信息

提出了利用在二氧化硅表面覆盖一层超薄(7 nm)致密的氮化硅来隔离空气中氧气的方法,氮化硅低的隧穿势垒能够保证电子通过并到达二氧化硅界面,形成电子捕获态。这样的器件设计极大地提高了器件在空气中的运行稳定性。此外,还模拟了突触可塑性行为。该设计不仅能够确保基于二氧化硅界面捕获的突触器件在空气中稳定地运行,而且能够为解决器件运行稳定性问题提供一种可行思路。

关键词：神经形态器件肖特基二极管界面捕获界面保护

电磁感应下分数阶神经网络动力学行为分析及应用

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物理学报 2024年第10期73卷 59-71页

作者：丁大为王谋媛王金杨宗立牛炎王威安徽大学电子信息工程学院合肥230601

忆阻器可以用来模拟生物神经突触和描述电磁感应效应.为了探索电磁感应作用下异构神经网络的动力学行为,本文首先使用双局部有源忆阻器耦合一个Hindmarsh-Rose (HR)和两个FitzHugh-Nagumo (FN)神经元,构成忆阻电磁感应下分数阶异构神经... 详细信息

忆阻器可以用来模拟生物神经突触和描述电磁感应效应.为了探索电磁感应作用下异构神经网络的动力学行为,本文首先使用双局部有源忆阻器耦合一个Hindmarsh-Rose (HR)和两个FitzHugh-Nagumo (FN)神经元,构成忆阻电磁感应下分数阶异构神经网络.然后利用相图、分岔图、李雅普诺夫指数谱和吸引盆等动力学分析方法,对该网络进行数值研究.结果表明该神经网络表现出丰富的动力学行为,包括共存行为、反单调现象、瞬态混沌和放电行为等,为研究人脑放电行为提供支持,随后进一步利用时间反馈控制方法实现了双稳态的控制.最后,在嵌入式硬件平台上实现了该神经网络,验证了仿真结果的有效性.

关键词：忆阻电磁感应分数阶神经网络吸引子共存反单调性

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基于自动睡眠分期的多模态残差时空融合模型

系统仿真学报 2024年第9期36卷 2065-2074页

作者：郭业才仝爽南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

高精度的睡眠分期对于正确评定睡眠情况起到了至关重要的作用。针对现有的卷积网络无法获取生理信号拓扑特征的问题,提出了一种基于多模态残差时空融合的睡眠分期算法。利用短时傅里叶变换和自适应图卷积获取时频图像和时空图像,将其转... 详细信息

高精度的睡眠分期对于正确评定睡眠情况起到了至关重要的作用。针对现有的卷积网络无法获取生理信号拓扑特征的问题,提出了一种基于多模态残差时空融合的睡眠分期算法。利用短时傅里叶变换和自适应图卷积获取时频图像和时空图像,将其转换为高维的特征向量;通过时频特征和时空特征提取模块实现特征信息流的轻量化交互;使用特征增强融合模块融合特征信息,输出睡眠分期结果。结果表明:该模型具有较高的准确率,在ISRUC-S3数据集上整体准确率为85.3%,F1分数为83.8%,Cohen's kappa为81%,N1阶段准确率达到69.81%。ISRUC-S1数据集上的实验证明了模型的普遍性。

关键词：睡眠分期多视图融合图卷积网络深度学习脑电信号

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多输入多输出雷达搜索模式下5G毫米波射频算法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 836-841页

作者：黄志祥彭照楠侯学师陈谦安徽大学电子信息工程学院合肥230601

为提升毫米波在射频传输中的传输安全,提出了多输入多输出(MIMO)雷达搜索模式下5G毫米波射频算法。根据5G毫米波的传输特性,获取了MIMO雷达搜索模式的雷达截获因子,建立了毫米波射频隐身模型并获取目标函数,计算了雷达搜索模式的射频截... 详细信息

为提升毫米波在射频传输中的传输安全,提出了多输入多输出(MIMO)雷达搜索模式下5G毫米波射频算法。根据5G毫米波的传输特性,获取了MIMO雷达搜索模式的雷达截获因子,建立了毫米波射频隐身模型并获取目标函数,计算了雷达搜索模式的射频截获概率。基于毫米波信道稀疏性结果结合贝叶斯算法获取了毫米波射频通道的最佳估计值,从而计算出射频通道最佳值,利用估计后的信号传输隐身后的射频实现射频传输。实验结果表明,本文方法在毫米波射频传输时间为140 s时,信纳比ρ高达0.83。证明使用该方法开展毫米波射频传输时,毫米波传输质量高,不易发生相位幅值的变形,可实现5G毫米波射频的高质量传输。

关键词：多输入多输出雷达搜索模式 5G毫米波射频算法射频隐身贝叶斯算法

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基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法

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农业机械学报 2024年第3期55卷 252-262页

作者：张艳车迅汪芃汪玉凤胡根生安徽大学电子信息工程学院合肥230601

传统茶叶病害分类主要依赖人工方法,此类方法费工费时,同时茶叶病害样本较少使得现有的机器学习方法的模型训练不充分,病害分类准确率不够高。针对茶炭疽病、茶黑煤病、茶饼病和茶白星病4类病害,提出一种基于双节点-双边图神经网络的茶... 详细信息

传统茶叶病害分类主要依赖人工方法,此类方法费工费时,同时茶叶病害样本较少使得现有的机器学习方法的模型训练不充分,病害分类准确率不够高。针对茶炭疽病、茶黑煤病、茶饼病和茶白星病4类病害,提出一种基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法。首先通过两分支卷积神经网络提取RGB茶叶病害特征和灰度茶叶病害特征,两分支均采用ResNet12作为骨干网络,参数独立不共享,两类特征作为图神经网络的两个子节点,以获得不同域样本所包含的病害信息;其次构建相对度量边和相似性边两类边,从而强化节点对相邻节点所含病害特征的聚合能力。最后,经过双节点特征和双边特征更新模块,实现双节点和双边交替更新,提高边特征对节点距离度量的准确性,从而实现训练样本较少条件下对茶叶病害的准确分类。本文方法和小样本学习方法进行了对比实验,结果表明,本文方法获得更高的准确率,在miniImageNet和PlantVillage数据集上5way-1shot的准确率分别达到69.30%和88.42%,5way-5shot准确率分别为82.48%和93.04%。同时在茶叶数据集TeaD-5上5way-1shot和5way-5shot准确率分别达到84.74%和86.34%。

关键词：茶叶病害分类图神经网络双节点相对度量边相似性边

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一种基于三轴正交接收线圈的磁感应透地通信方案

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中南大学学报（自然科学版） 2024年第3期55卷 973-981页

作者：王羿帆杨维戴蒙天北京交通大学电子信息工程学院北京100044

为提高磁感应透地通信系统的灵活性和覆盖范围,提出了一种新型透地通信方案,该方案采用单轴空气线圈作为地面发射机天线,用3个相同参数的空气线圈作为接收机天线。首先,对通信信号进行空间分集接收,使通信系统的井下接收机能够以任意姿... 详细信息

为提高磁感应透地通信系统的灵活性和覆盖范围,提出了一种新型透地通信方案,该方案采用单轴空气线圈作为地面发射机天线,用3个相同参数的空气线圈作为接收机天线。首先,对通信信号进行空间分集接收,使通信系统的井下接收机能够以任意姿态地摆放于巷道之中,并能实现更广范围的信号覆盖;其次,为消除因接收线圈间近场耦合作用而产生的信号干扰,将接收机3个天线设置成共用1个圆心且两两相互正交的空间结构;最后,以远距离通信场景下收发线圈间的弱耦合情况为依据,建立一套与接收方案相对应的等效电路模型,并搭建仿真实验平台,分析提出的方案的通信性能。研究结果表明:三轴正交磁感应透地通信接收方案的信号接收强度可达到同等通信距离下理想信号强度的57.7%以上,接收功率可达到最优接收功率的33.33%以上。本文提出的方案解决了单轴线圈接收方案中的通信盲区问题,且有效提高了远距离磁感应透地通信系统的覆盖范围和对应急救援场景的适应性。

关键词：透地通信磁感应远距离应急通信