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基于像素差异度注意力机制的轻量化YOLOv5行人检测算法

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计算机工程与应用 2024年

作者：陈高宇王晓军李晓航上海工程技术大学电子电气工程学院

针对实时行人检测场景存在遮挡、形态姿势不同的行人目标，YOLOv5模型对于这些目标检测有明显的漏检问题，提出一种像素差异度注意力机制(Pixel Difference Attention， PDA)，不同于传统的通道注意力机制用全局均值池化(Global Average... 详细信息

针对实时行人检测场景存在遮挡、形态姿势不同的行人目标，YOLOv5模型对于这些目标检测有明显的漏检问题，提出一种像素差异度注意力机制(Pixel Difference Attention， PDA)，不同于传统的通道注意力机制用全局均值池化(Global Average Pooling， GAP)、全局最大值池化(Global Max Pooling， GMP)来概括整张特征图的信息，全局池化将空间压缩成一个值来表征整个通道，造成了空间信息的流失，PDA将空间信息沿高和宽分别压缩，并将其分别与通道信息联系起来做注意力加权操作，同时提出一种新的通道描述指标表征通道信息，增强空间信息与通道信息的交互，使模型更容易关注到综合了空间和通道维度上的特征图的重要信息，在主干网络末端插入PDA后使模型平均精度(mean Average Precision， mAP)0.5提升了2.4%，mAP0.5:0.95提升了4.4%；针对实时检测场景的部署和检测速度要求模型拥有较少的参数量和计算量，因此提出了新的轻量化特征提取模块AC3代替原YOLOv5模型中的C3模块，该模块使插入PDA后的改进模型在仅仅损失0.2%的精度的情况下，参数量(Parameters， Param.)减少了20%左右，浮点运算量(Giga Floating-point Operations， GFLOPs)减少了30%左右。实验结果表明，最终的改进模型比YOLOv5s原模型在VOC行人数据集上mAP0.5提升了2.2%，mAP0.5:0.95提升了3.1%，且参数量减少了20%左右，浮点运算量减少了30%左右，在GTX1050上的检测速度(Frames Per Second， FPS)提升了4点。

关键词： YOLOv5 行人检测注意力机制轻量化模型通道描述指标

基于扩充参数平面法的PID控制及陷波器设计

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组合机床与自动化加工技术 2024年第4期 98-101页

作者：章国光燕波宇陈超凡王晓光湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430070

为了解决工业伺服控制系统PID控制参数设计及与滤波器的参数整定困难的问题,展开弹性传动系统模型分析与系统仿真,探讨扩充参数平面法的PID参数设计调节与应用,分析惯性比及陷波器对系统阻尼特性的影响。同时,针对呈现欠阻尼状态,在PID... 详细信息

为了解决工业伺服控制系统PID控制参数设计及与滤波器的参数整定困难的问题,展开弹性传动系统模型分析与系统仿真,探讨扩充参数平面法的PID参数设计调节与应用,分析惯性比及陷波器对系统阻尼特性的影响。同时,针对呈现欠阻尼状态,在PID控制系统的基础上引入陷波器,采用同方法对控制参数进行整定,对比引入陷波器前后的振动抑制效果,验证了传统陷波器效果及设计方法的有效性。展示的控制方法与设计方法,对高阶弹性伺服系统的振动抑制研究具有理论指导和优化设计的效果。

关键词：弹性伺服系统机械谐振抑制二惯性系统 PID控制陷波滤波器

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基于未知多智能体系统的新型增益控制策略

电光与控制 2024年

作者：闫飞云刘烨徐冬梅上海工程技术大学电子电气工程学院

针对一类具有未知状态与磁滞输入的多智能体系统稳定性问题，提出了一种基于新型时变增益的自适应控制方案。该方案包括构建新型高增益观测器、整合所有未知项并在微分控制环节中进行统一处理，以及调整时变增益信号中的补偿参数实现输... 详细信息

针对一类具有未知状态与磁滞输入的多智能体系统稳定性问题，提出了一种基于新型时变增益的自适应控制方案。该方案包括构建新型高增益观测器、整合所有未知项并在微分控制环节中进行统一处理，以及调整时变增益信号中的补偿参数实现输入信号的波形降噪与上下限约束。通过应用这一控制方案，可以实现系统的一致稳定性，还可有效降低微分控制环节中的计算量。除此之外，在系统频率响应的允许范围内调整补偿参数，可以实现输入降噪与上下限约束。仿真实验结果表明，该方法成功实现了系统输入波形的上下限约束和降噪优化，同时能够降低微分控制环节的计算量，提高系统的鲁棒性和适应性。

关键词：高增益观测器降噪处理未知磁滞效应输出反馈

基于知识图谱与SCD文件的智能变电站二次检修安全措施自动生成技术研究

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电力系统保护与控制 2024年第2期52卷 129-142页

作者：俞伊丽张展耀接晓霞甄钊戴涛李康平国网浙江省舟山供电公司浙江舟山316000 华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003 上海交通大学智慧能源创新学院上海200030

智能站采用光纤传递数字和模拟信号,使常规站基于“短电流、断电压、拆跳闸”方式的二次安全措施理论不再适用于智能站。为解决传统人工拟票方式编制效率低、错误率高等问题,提出基于知识图谱与智能变电站配置描述文件(substation confi... 详细信息

智能站采用光纤传递数字和模拟信号,使常规站基于“短电流、断电压、拆跳闸”方式的二次安全措施理论不再适用于智能站。为解决传统人工拟票方式编制效率低、错误率高等问题,提出基于知识图谱与智能变电站配置描述文件(substation configuration description, SCD)的二次检修安全措施自动生成技术。首先,基于SCD文件和知识图谱构建配置数据库,并按照设定规则实现虚回路与软压板的半自动关联。其次,依据智能站规范中的二次安措编制准则,构建安措规则库并引入安措执行优先级编码字段。最后,由二次安措自动生成技术基于配置数据库与安措规则库完成检修设备二次信息的规则匹配,用于自动生成二次安措票。仿真结果表明,该技术能够根据现场检修任务自动正确生成二次安措票,提高智能变电站技改、消缺和校验的工作效率,降低人工编制错误率,为实现智能化运检一体提供参考。

关键词：智能站知识图谱 SCD文件配置数据库安措规则库二次安措票

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考虑双重SOC的混合储能系统功率协调控制

控制工程 2024年第2期31卷 309-316页

作者：金俊喆武鹏葛传九董祥祥陈蓓上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

为了降低直流微网系统中负载变化或者多源出力变化引起的功率波动,提出一种同时考虑蓄电池和超级电容荷电状态(state of charge,SOC)的混合储能协调控制策略。首先,分析直流微网系统协调控制原理,在此基础上,通过低通滤波器对所需平抑... 详细信息

为了降低直流微网系统中负载变化或者多源出力变化引起的功率波动,提出一种同时考虑蓄电池和超级电容荷电状态(state of charge,SOC)的混合储能协调控制策略。首先,分析直流微网系统协调控制原理,在此基础上,通过低通滤波器对所需平抑功率进行分频,低频功率由蓄电池承担,高频功率及系统开关的高频纹波由超级电容承担,根据频率响应确定了滤波器的时间常数调整原则;然后,将超级电容和蓄电池各自的SOC实时状态作为反馈观测量,根据两者的SOC状态并结合实际功率需求,将系统划分成11个工作模式,分析了不同工作模式下的功率需求,依据不同工作模式下的功率需求进行功率调整,进而实现功率二次分配;最后,将所提策略在4种典型情况下进行仿真验证,实验结果验证了该策略的有效性。

关键词：直流微网混合储能低通滤波功率分配荷电状态

引入注意力机制的LSTM-FCN海上风电功率预测

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太阳能学报 2024年第6期45卷 444-450页

作者：张昊立张菁倪建辉陈龙高典上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

提出一种注意力机制与LSTM-FCN网络结合的海上风电预测模型,在数据中引入风切变物理量来更准确地预测海上风电发电功率。选用公共数据集网站Zenodo内某海上风电场数据中2组风力机数据进行分析和预测验证。对数据集进行标准化预处理后,用... 详细信息

提出一种注意力机制与LSTM-FCN网络结合的海上风电预测模型,在数据中引入风切变物理量来更准确地预测海上风电发电功率。选用公共数据集网站Zenodo内某海上风电场数据中2组风力机数据进行分析和预测验证。对数据集进行标准化预处理后,用AMLSTM-FCN网络和CNN网络、LSTM网络、LSTM-FCN网络进行对比实验,其中AMLSTM-FCN网络在2份风力机数据预测中,RMSE、MAPE、MAE分别为:5号风力机:6.9434、14.01%、48.6636,6号风力机:2.6933、7.12%、17.2536,在相同时段上采用去除风切变的数据训练网络,得到的预测结果从4个指标中看出预测准确度下降。实验表明AMLSTM-FCN网络在海上风电功率预测中有更高的预测精度,以及风切变也对海上风电功率有显著影响。

关键词：海上风电功率预测注意力机制人工神经网络风切变

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基于注意力机制和多粒度特征融合的跨视角匹配模型

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计算机应用 2024年第3期44卷 901-908页

作者：蔡美玉朱润哲吴飞张开昱李家乐上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

跨视角景象匹配是指从不同平台(如无人机、卫星等)发现同一地理目标的图像。然而,不同图像平台会导致无人机(UAV)定位和导航任务精度较低,现有方法通常只关注图像的单一维度,忽略了图像的多维特征。针对上述问题,提出一种全局注意力和... 详细信息

跨视角景象匹配是指从不同平台(如无人机、卫星等)发现同一地理目标的图像。然而,不同图像平台会导致无人机(UAV)定位和导航任务精度较低,现有方法通常只关注图像的单一维度,忽略了图像的多维特征。针对上述问题,提出一种全局注意力和多粒度特征融合(GAMF)深度神经网络以改进特征表示,提高特征可区分度。首先,GAMF模型结合无人机视角和卫星视角的图像,在统一的网络架构下延展为3个分支,从3个维度提取图像的空间位置、通道和局部特征;然后,建立空间全局关系注意力模块(SGAM)和通道全局注意力模块(CGAM),引入空间全局关系机制和通道注意力机制捕获全局信息,从而更好地进行注意力学习;其次,为了融合局部感知特征,引入局部划分策略,以更好地增强模型提取细粒度特征的能力;最后,联合3个维度的特征作为最后的特征对模型训练。在公开数据集University-1652上的实验结果表明,GAMF模型在无人机视觉定位任务上的平均精准率(AP)达到了87.41%,在无人机视觉导航任务中召回率(R@1)达到了90.30%。验证了GAMF模型能够有效聚合图像的多维特征,提高无人机定位和导航任务的准确性。

关键词：无人机景象匹配定位视觉定位度量学习全局关系注意力深度学习

融合部首特征和BERT的汽车生产设备故障领域命名实体识别

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小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1370-1375页

作者：倪骥王宇嘉赵博上海工程技术大学电子电气工程学院上海201600

针对汽车生产设备故障领域命名实体识别过程中存在内在语义信息缺失,传统字向量抽取特征单一的问题,提出一种融合部首特征和BERT的汽车生产设备故障领域命名实体识别模型.首先创建汽车生产设备故障领域拆字字典,实现部首特征提取,融合B... 详细信息

针对汽车生产设备故障领域命名实体识别过程中存在内在语义信息缺失,传统字向量抽取特征单一的问题,提出一种融合部首特征和BERT的汽车生产设备故障领域命名实体识别模型.首先创建汽车生产设备故障领域拆字字典,实现部首特征提取,融合BERT预训练模型生成的动态字向量从而得到联合字向量;然后将联合字向量输入到双向长短期记忆(bidirectional long-short term memory,BiLSTM)进行双向编码,获得长序列语义特征;最后通过条件随机场(conditional random field,CRF)进行序列解码,学习标签之间的依赖关系,得到全局最优序列.将该方法在真实汽车生产设备故障领域数据集上进行实验,得到的精确率、召回率、F1值分别为88.4%、90.2%、89.3%.

关键词：命名实体识别特征融合预训练模型部首特征深度学习

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集改进图卷积和多层池化的点云分类模型

激光与红外 2024年第2期54卷 193-201页

作者：周锐闯田瑾闫丰亭朱天晓上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

针对基于图卷积的点云分类模型在提取点云不同语义区域的特征信息以及高效利用聚合的高维特征方面存在的问题,本文提出了一种新的点云分类模型,该模型采用了动态自适应图卷积和多层池化相结合的方法。具体而言,本文采用了残差结构来构... 详细信息

针对基于图卷积的点云分类模型在提取点云不同语义区域的特征信息以及高效利用聚合的高维特征方面存在的问题,本文提出了一种新的点云分类模型,该模型采用了动态自适应图卷积和多层池化相结合的方法。具体而言,本文采用了残差结构来构建更深层的卷积,以学习不同语义区域点对特征中不同层次的特征信息,从而生成动态自适应调整卷积核,针对不同的点对动态更新边的特征关系,从而提取更为精确的局部特征。同时,本文将聚合的高维特征输入到多层最大池化模块中,回收利用第一次最大池化后丢弃的特征信息进行多层最大池化,从而获取更为丰富的高维特征,提高分类模型的精度。实验结果表明,在ModelNet40数据集上,本文提出的分类模型的总体精度达到93.3%,平均精度为90.7%,明显优于目前主流的点云分类模型,并具有较强的鲁棒性。

关键词：深度学习图卷积神经网络多层池化点云分类