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基于组合变换域的彩色图像大容量零水印算法

北京航空航天大学学报 2024年第7期50卷 2093-2103页

作者：韩绍程刘欢中国民航大学工程技术训练中心天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对现有大多数彩色图像零水印方案中水印嵌入容量小且抗几何攻击鲁棒性能不佳等问题,提出一种基于组合变换域和位平面分解的大容量鲁棒零水印算法。对彩色载体图像的R、G、B通道分别进行快速有限剪切波变换(FFST),并对变换后的各低频... 详细信息

针对现有大多数彩色图像零水印方案中水印嵌入容量小且抗几何攻击鲁棒性能不佳等问题,提出一种基于组合变换域和位平面分解的大容量鲁棒零水印算法。对彩色载体图像的R、G、B通道分别进行快速有限剪切波变换(FFST),并对变换后的各低频子带进行非重叠分块置乱,将置乱后的各子带的分块离散余弦变换(DCT)系数用于构造四元数离散余弦变换(QDCT)系数矩阵;在每个QDCT系数矩阵中选取两个低频系数,利用其各个实部和虚部的符号极性构造8个二值鲁棒特征矩阵;将经过正交拉丁方置乱加密后的灰度水印图像按位分解,把位分解后的8个二值位平面分别与以上二值鲁棒特征矩阵进行异或并重组得到灰度级认证零水印。此外,在水印检测前,采用ORB算法对待认证图像进行几何校正。实验结果表明,所提算法水印嵌入容量和安全性高,且对于常规非几何攻击和几何攻击均具有较强的鲁棒性。

关键词：零水印彩色图像灰度级水印组合变换域位平面分解

基于CNN与LSTM复合深度模型的恒星光谱分类算法

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光谱学与光谱分析 2024年第6期44卷 1668-1675页

作者：李浩赵青崔辰州樊东卫张成奎史艳翠王嫄天津科技大学人工智能学院天津300457 中国科学院国家天文台北京100012

恒星光谱分类是天文学领域中非常重要的研究方向。随着科技的迅猛发展,大型巡天望远镜采集的恒星光谱数据已经达到了TB或甚至PB级别,传统的分类方法已经无法满足如此庞大数据量的处理需求。正确分类光谱对于研究恒星的物理性质以及演化... 详细信息

恒星光谱分类是天文学领域中非常重要的研究方向。随着科技的迅猛发展,大型巡天望远镜采集的恒星光谱数据已经达到了TB或甚至PB级别,传统的分类方法已经无法满足如此庞大数据量的处理需求。正确分类光谱对于研究恒星的物理性质以及演化过程具有重要意义。CNN通过卷积运算学习数据的局部特征,去除冗余信息,并通过最大池化运算对特征进行压缩。然而,由于原始CNN模型的全连接层缺乏长距离依赖挖掘的功能,如果加入LSTM网络,通过其独特的三个“门”的远距离依赖挖掘能力可提取的重要特征,并检测特征中的微小差异,恰好可以解决这个问题。因此,提出了一种基于CNN和LSTM复合的深度模型,用于对LAMOST DR8中的恒星光谱进行分类。这种模型能够更好地学习恒星光谱的特征,为恒星演化研究提供了重要的帮助。为了提高模型的收敛速度,使用了常见的Z-Score标准化方法对数据进行处理。提出的模型在F、G、K三分类实验中取得了94.56%的分类准确率。同时,与前人使用过的RBM、PILDNN、PILDNN、DBN、Inception v3、1D-SSCNN、LSTM方法进行对比,结果表明该方法具有更高的分类准确率。在十分类实验中,该方法取得了97.35%的准确率,并且相比于仅使用LSTM、1D-SSCNN方法的实验结果,该方法的结果更好,且训练时间减少了近十倍。使用F1-score对每类恒星光谱分类准确度进行说明,在三分类和十分类实验中,每类的F1值都在0.9以上。与前人在文献中的实验结果进行对比,该模型的结果更好。通过混淆矩阵的结果,可以得出该模型在光谱种类越多的实验中准确率越高,甚至可以达到100%。综上所述,所提出的基于CNN和LSTM相结合的模型可以有效地对大规模恒星光谱数据进行分类,并取得了优异的分类效果。

关键词： LAMOST 恒星光谱分类卷积神经网络长短期记忆网络 Z-Score标准化

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基于多路混合注意力机制的水下图像增强网络

电子与信息学报 2024年第1期46卷 118-128页

作者：李云孙山林黄晴井佩光广西财经学院大数据与人工智能学院南宁530003 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541000 桂林航天工业学院电子信息与自动化学院桂林541000 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

光线在水下被吸收或者散射使得水下图像成像出现色偏、模糊遮挡等问题,影响水下视觉任务。传统的图像增强方法分别采用直方图均衡、伽马矫正和白平衡方法较好地增强水下图像。然而,3种方法融合增强水下图像的互补性和相关性方面的研究... 详细信息

光线在水下被吸收或者散射使得水下图像成像出现色偏、模糊遮挡等问题,影响水下视觉任务。传统的图像增强方法分别采用直方图均衡、伽马矫正和白平衡方法较好地增强水下图像。然而,3种方法融合增强水下图像的互补性和相关性方面的研究较少。因此,该文提出一种基于多路混合注意力机制的水下图像增强网络。首先,提出多路特征提取模块,对图像进行直方图均衡支路、伽马矫正支路和白平衡支路的多路特征提取,提取图像的对比度、亮度和颜色特征;然后,融合直方图均衡、伽马矫正和白平衡3支路特征,增强3支路特征融合的互补性;最后,设计混合注意力学习模块,深度挖掘3支路在对比度、亮度和颜色的相关性矩阵,并引入跳跃连接增强图像输出。在多个数据集上的实验结果表明,该方法能够有效恢复水下图像色偏、模糊遮挡和提高图像明亮度。

关键词：水下图像增强深度学习注意力机制跳跃连接

基于改进自适应阈值EIT算法的CFRP损伤检测

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计量学报 2024年第5期45卷 730-737页

作者：马敏山雨泽中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

电阻抗层析成像(EIT)具有快速、无辐射等众多优点,但EIT的逆问题严重的病态性导致FISTA等算法的重建图像中存在损伤边缘信息缺失的现象。针对该问题引入了一种与解向量稀疏度相关的自适应阈值算子和一种可变阈值函数,解决了软阈值函数... 详细信息

电阻抗层析成像(EIT)具有快速、无辐射等众多优点,但EIT的逆问题严重的病态性导致FISTA等算法的重建图像中存在损伤边缘信息缺失的现象。针对该问题引入了一种与解向量稀疏度相关的自适应阈值算子和一种可变阈值函数,解决了软阈值函数边缘处不可导的问题。仿真实验表明改进算法与传统的算法相比,FIMSTA算法的表现最好,尤其是对于传统算法图像重建效果较差的中心裂纹损伤,FIMSTA算法的相关系数达到0.7038,较表现最好的FISTA算法提升了51.08%。

关键词：无线电计量电阻抗层析成像 CFRP 损伤检测稀疏正则化算法图像重建自适应阈值算子可变阈值函数

一种引入注意力机制的多尺度高光谱图像特征提取方法

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激光与光电子学进展 2024年第4期61卷 567-577页

作者：许张弛郭宝峰吴文豪尤靖云苏晓通杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018

近年来,随着深度学习的发展,基于深度学习的特征提取方法在高光谱图像领域表现出良好的发展前景。提出了一种引入注意力机制的多尺度高光谱图像特征提取方法,包括光谱特征提取网络和空间特征提取网络两个部分,并使用一种得分融合策略进... 详细信息

近年来,随着深度学习的发展,基于深度学习的特征提取方法在高光谱图像领域表现出良好的发展前景。提出了一种引入注意力机制的多尺度高光谱图像特征提取方法,包括光谱特征提取网络和空间特征提取网络两个部分,并使用一种得分融合策略进行融合。在光谱特征提取网络中,引入注意力机制来缓解因光谱维数过高导致的梯度消失问题,以提取多尺度的光谱特征。在空间特征提取网络中,引入注意力机制作用于网络主干,使其关注邻域内的重要部分,帮助分支网络提取关键信息。将5种光谱特征提取方法、3种空间特征提取方法以及3种空间-光谱联合特征提取方法在3个数据集上进行对比实验,实验结果表明,所提方法能够稳定、有效地提升高光谱图像的分类准确率。

关键词：高光谱图像长短期记忆网络注意力机制特征提取深度学习

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飞机地面除冰保障过程动态预测

北京航空航天大学学报 2024年第1期50卷 224-233页

作者：李彪邢志伟王立文中国民航大学航空工程学院天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对冰雪气象下除冰保障过程的精细化管理及预测精度低下的问题,提出了一种基于时空关联动态贝叶斯网络的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。在系统性分析除冰保障过程的基础上,设计了面向离港除冰队列的时空关联节点判别方法,基于K最... 详细信息

针对冰雪气象下除冰保障过程的精细化管理及预测精度低下的问题,提出了一种基于时空关联动态贝叶斯网络的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。在系统性分析除冰保障过程的基础上,设计了面向离港除冰队列的时空关联节点判别方法,基于K最近邻算法简化关联节点并构建了变结构动态贝叶斯网络模型。基于核注意力机制的除冰保障节点先验概率密度估计方法,结合条件概率更新结果构建了面向不同状态的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。实验结果表明:所提方法在考虑除冰保障演化不确定性的基础上实现了各节点的动态预测,平均绝对误差为2.34 min,整体精度相比静态贝叶斯网络方法最大提升8.66%,为地面除冰运行战术组织及决策控制提供了有效依据。

关键词：航空运输动态预测时空关联动态贝叶斯网核注意力机制地面除冰保障过程

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基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型

振动．测试与诊断 2024年第2期44卷 330-336,412页

作者：郭晓静贠玉晶徐晓慧中国民航大学航空工程学院天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合的深度学习模型。首先,分析多元高维的运行参数与RUL之间的协方差相关性,实现数据降维... 详细信息

为提高航空发动机剩余寿命(remaining useful life,简称RUL)预测能力,构建了一种注意力机制与长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)融合的深度学习模型。首先,分析多元高维的运行参数与RUL之间的协方差相关性,实现数据降维,优化模型权重;其次,利用运行参数的时序退化特性提高模型的回归预测效果。在NASA发动机数据集上实验的均方根误差(root mean square error,简称RMSE)范围为[4.83,13.66],与卷积神经网络(convolutionneuralnetworks,简称CNN)、LSTM和双向长短期记忆网络(bi-directionallongshort-term memory,简称Bi-LSTM)方法相比,极大地提高了预测的准确度,实现了超前预测。合并样本的方法提高了模型的泛化性,对不同类型的发动机RUL预测具有指导意义。

关键词：航空发动机剩余寿命预测协方差分析注意力机制长短期记忆网络

基于双自由度转台的全向空间单目视觉室内定位测量方法

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中国光学（中英文） 2024年第3期17卷 605-616页

作者：吴军王豪爽单腾飞郭润夏张晓瑜陈玖圣中国民航大学航空工程学院天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对传统单目视觉测量系统测量视场有限的问题,本文提出一种基于双自由度旋转平台的全向空间单目视觉测量方法。首先,对双自由度旋转平台的转轴参数进行标定,用副相机拍摄固定在双自由度转台上的棋盘格标定板,提取棋盘格角点的位置坐标... 详细信息

针对传统单目视觉测量系统测量视场有限的问题,本文提出一种基于双自由度旋转平台的全向空间单目视觉测量方法。首先,对双自由度旋转平台的转轴参数进行标定,用副相机拍摄固定在双自由度转台上的棋盘格标定板,提取棋盘格角点的位置坐标,并将其转化到同一相机坐标系下。利用PCA(主成分分析)平面拟合得到初始位置转轴参数中的方向向量,使用空间最小二乘圆拟合方法得到初始位置下转轴参数中的位置参数。然后,通过转台转动的角度以及罗德里格斯公式将不同位置下相机获取的数据进行坐标系统一,实现水平和竖直方向全向空间下的目标测量。最后,通过高精度激光测距仪验证了本方法的测量精度,并通过与双目视觉测量系统、wMPS测量系统进行比对实验,验证了本方法的全向空间测量能力。实验结果表明,本方法测量精度基本达到双目视觉测量系统水平,但测量范围远大于双目视觉测量,可以满足全向空间测量要求。

关键词：双自由度转台单目视觉全向空间测量室内定位

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基于STM32的视觉识别导盲机器人设计

自动化仪表 2024年第2期45卷 101-105页

作者：刘梦禹田志宏朱涛天津科技大学电子信息与自动化学院天津300222 天津科技大学人工智能学院天津300457

针对现阶段导盲产品功能单一、不易携带等问题,对导盲机器人领域进行了研究。采用传感器与视觉识别技术,设计了一种智能化移动式导盲机器人。在传统避障功能的基础上,创新性地添加了定位与图像识别功能。机器人以STM32为主控制器,采用... 详细信息

针对现阶段导盲产品功能单一、不易携带等问题,对导盲机器人领域进行了研究。采用传感器与视觉识别技术,设计了一种智能化移动式导盲机器人。在传统避障功能的基础上,创新性地添加了定位与图像识别功能。机器人以STM32为主控制器,采用伺服系统运动设计,在前进途中获取超声波传感器反馈的障碍物信息以实现避障。同时,可通过串口与全球定位系统(GPS)通信获取经纬度信息。搭载的Jetson Nano采用你只看一次(YOLO) v3算法对摄像头扫描得到的图像进行识别,达到GPS定位精度为2.5 m、摄像头平均检测准确率为88.33%的性能指标。以木箱避障与计算机端图像检测为试验案例,验证设计软硬件方案的可行性。该设计能够提高盲人出行的安全系数。

关键词：自动化技术导盲机器人 STM32 Jetson Nano 避障视觉识别