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基于跨通道融合与注意力机制的轻量化目标检测模型

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火力与指挥控制 2024年第3期49卷 142-150页

作者：曹瑞颖赵志诚谢新林刘宁太原科技大学电子信息工程学院太原030024 山西省信息产业技术研究院有限公司太原030012

针对当前目标检测算法模型复杂度高、实时检测图片速度较慢的难题,提出一种基于跨通道融合与注意力机制的轻量化目标检测模型,便于移动场景搭载。利用MV1模块构建主干特征提取网络,CDC模块改造多层基础卷积,提出一种基于深度可分离卷积(... 详细信息

针对当前目标检测算法模型复杂度高、实时检测图片速度较慢的难题,提出一种基于跨通道融合与注意力机制的轻量化目标检测模型,便于移动场景搭载。利用MV1模块构建主干特征提取网络,CDC模块改造多层基础卷积,提出一种基于深度可分离卷积(depthwise separable convolution,DW)的轻量化模型。在网络的颈部,三通道扩展为四通道;同时设计一种跨通道路径,融合深浅层信息,进一步加强特征提取。最后融合一种高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA),使算法聚焦图像中的目标位置。仿真实验结果表明:该算法在Pascal VOC 07+12数据集上所有类别的平均识别准确率达到91.64%,与最新的YOLOv7相比,模型参数量降低了60%,检测速度达到55.54 FPS,证明了该算法的有效性。

关键词：轻量化 YOLOv4 MobileNet 多尺度融合深度可分离卷积

基于随机几何分布的新能源蜂窝网碳排放优化研究

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中国科学：信息科学 2024年第4期54卷 788-802页

作者：李嘉宸李昆艾小猛钟祎葛晓虎华中科技大学电子信息与通信学院武汉430074 华中科技大学电气与电子工程学院武汉430074

随着无线通信系统中用户数量和通信数据量的不断增加,通信系统所消耗的能源量也在急剧增长,为了实现可持续发展并达成绿色通信目标,将可再生能源与电网能源相结合,并采用多源供电方式为蜂窝通信系统供电,成为一种具有前景的解决方案.本... 详细信息

随着无线通信系统中用户数量和通信数据量的不断增加,通信系统所消耗的能源量也在急剧增长,为了实现可持续发展并达成绿色通信目标,将可再生能源与电网能源相结合,并采用多源供电方式为蜂窝通信系统供电,成为一种具有前景的解决方案.本论文旨在针对实际场景下的太阳能生产情况,基于随机几何理论,建立精确的基站能耗模型以及新能源捕获模型.进一步,提出了一种基于非平衡最优传输的启发式基站间新能源调度算法,以达到提高新能源利用率,降低网络碳排放率的效果.该算法有效降低了通信系统对电网能源的依赖,为新能源移动通信基站的节能减排探索提供了有益的参考.

关键词：蜂窝网络可再生能源随机过程非平衡最优运输能源共享

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基于深度Q网络的海上环境智能路径规划

电子测量技术 2024年第5期47卷 77-84页

作者：李鹏程周远国杨国卿西安科技大学通信与信息工程学院西安710054 杭州电子科技大学电子信息学院杭州310018

深入研究了融合航海优先级(NP)和优先级经验回放(PER)策略的深度Q网络(DQN)算法在海上环境智能路径规划问题上的应用。不同于传统路径规划算法,本优化算法能够自主探索并学习海上环境的规律,无需依赖人工构建的海洋环境全局信息。本研... 详细信息

深入研究了融合航海优先级(NP)和优先级经验回放(PER)策略的深度Q网络(DQN)算法在海上环境智能路径规划问题上的应用。不同于传统路径规划算法,本优化算法能够自主探索并学习海上环境的规律,无需依赖人工构建的海洋环境全局信息。本研究开发了基于Gym框架的海上仿真环境,用以模拟和验证改进的DQN模型。该模型融合了航海优先级和优先级经验回放机制,通过调整学习过程中经验样本的利用频率,提升了算法对重要决策的学习效率。此外,引入新的奖赏函数,进一步增强了模型对路径规划问题的适应能力和稳定性。仿真实验结果证明,该模型在避免障碍物及寻找最佳路径方面相较于基准方法有显著提升,展现了一定的泛化性和优秀的稳定性。

关键词：改进深度Q网络海上模拟仿真环境航海优先级奖赏函数

改进生成对抗网络的雾霾天气交通标志识别算法

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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第6期38卷 203-211页

作者：董金龙贾志绚太原科技大学车辆与交通学院太原030024

为提高雾霾天气下交通标志识别的准确性,提出一种改进生成对抗网络(GAN)的雾霾天气交通标志识别算法。该算法主要分为2个部分:第1部分是多尺度GAN的图像去雾,在生成器中增加多尺度卷积和感知损失函数,多尺度卷积有利于提取特征,感知损... 详细信息

为提高雾霾天气下交通标志识别的准确性,提出一种改进生成对抗网络(GAN)的雾霾天气交通标志识别算法。该算法主要分为2个部分:第1部分是多尺度GAN的图像去雾,在生成器中增加多尺度卷积和感知损失函数,多尺度卷积有利于提取特征,感知损失可以在图像的深度特征上保留内容、风格等高级语义信息,使去雾效果更符合人眼对图像质量的感受;第2部分是交通标志识别,在原有YOLOX-S模型的基础上增加感受野更小的160×160检测层来降低小尺度交通标志的漏检率,其次在主干网络中增加坐标注意力(CA)机制强化特征网络。实验结果表明,提出的去雾模型具有较好的效果,评价指标PSNR和SSIM的结果都优于其他代表性算法;交通标志识别算法与原模型进行比较,准确率、mAP值、召回率分别提高了2%、4%和7%,验证了模型的有效性。

关键词：多尺度卷积交通标志感知损失 YOLOX 注意力机制

新一代通用视频编码标准H.266/VVC:现状与发展

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西安交通大学学报 2024年第4期58卷 1-17页

作者：万帅霍俊彦马彦卓杨付正西北工业大学电子信息学院西安710129 皇家墨尔本理工大学工程学院澳大利亚墨尔本VIC3001 西安电子科技大学通信工程学院西安710071

相比于上一代标准,新一代通用视频编码标准(H.266/VVC)在同等质量下能够节省大约50%的码率,且适用于多种多样的视频应用场景。论文从H.266/VVC的关键技术出发,对标准的现状、实现和应用发展进行深入探讨。H.266/VVC沿用既往标准中的双... 详细信息

相比于上一代标准,新一代通用视频编码标准(H.266/VVC)在同等质量下能够节省大约50%的码率,且适用于多种多样的视频应用场景。论文从H.266/VVC的关键技术出发,对标准的现状、实现和应用发展进行深入探讨。H.266/VVC沿用既往标准中的双层码流体系和混合编码框架,针对帧内预测、帧间预测、变换、量化、环路滤波等所有主要编码模块进行了技术革新,并为屏幕内容视频等应用提供了高效的专用编码工具。H.266/VVC标准目前已处于实用化阶段,官方参考软件VTM和开源编解码器VVenC/VVdeC是目前最具代表性的软件编解码实现。对H.266/VVC的性能分析可以看出:H.266/VVC针对高分辨率视频取得的编码增益更为突出;主要编码工具对性能的贡献通常以复杂度为代价,但也有部分编码工具在提升编码性能的同时可降低整体编码复杂度。H.266/VVC的硬件实现面临诸多挑战,发展明显滞后于软件实现,现有研究主要集中在对具体编码模块的硬件加速方面。H.266/VVC标准发布之后,下一代视频编码标准的发展目前仍围绕混合编码框架进行探索,聚焦在两大方向:超越VVC的增强压缩关注更为先进的、非神经网络的编码工具,基于神经网络的视频编码则探索采用神经网络的编码工具。除此之外,部分或完全跳出现有混合编码框架的端到端视频编码也在飞速发展,未来视频编码标准与神经网络结合成为趋势,但面临着计算资源依赖和稳定结构两方面的考验。

关键词： H.266/VVC标准视频编码标准编码模块编解码器神经网络

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融入变分自编码网络的文本生成三维运动人体

中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1434-1446页

作者：李健杨钧王丽燕王永归陕西科技大学电子信息与人工智能学院西安710021 陕西科技大学文理学院西安710021

目的针对现有动态三维数字人体模型生成时不能改变体型、运动固定单一等问题,提出一种融合变分自编码器(variational auto-encoder,VAE)网络、对比语言—图像预训练(contrastive language-image pretraining,CLIP)网络与门控循环单元(ga... 详细信息

目的针对现有动态三维数字人体模型生成时不能改变体型、运动固定单一等问题,提出一种融合变分自编码器(variational auto-encoder,VAE)网络、对比语言—图像预训练(contrastive language-image pretraining,CLIP)网络与门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)网络生成运动三维人体模型的方法。该方法可根据文本描述生成相应体型和动作的三维人体模型。方法首先,使用VAE编码网络生成潜在编码,结合CLIP网络零样本生成体型与文本表述相符的人体模型,以解决蒙皮多人线性(skinned multi-person linear,SMPL)模型参数不合理而生成不符合正常体型特征的人体模型问题;其次,采用VAE网络与GRU网络生成与文本表述相符的变长时间三维人体姿势序列,以解决现有运动生成方法仅生成事先指定的姿势序列、无法生成运动时间不同的姿势序列问题;最后,将体型特征与运动特征结合,得到三维运动人体模型。结果在HumanML3D数据集上进行人体生成实验,并与其他3种方法进行比较,相比于现有最好方法,R精度的Top1、Top2和Top3分别提高了0.031、0.034和0.028,弗雷歇初始距离(Fréchet inception distance,FID)提高了0.094,多样性提高了0.065。消融实验验证了模型的有效性,结果表明本文方法对人体模型生成效果有提升。结论本文方法可通过文本描述生成运动三维人体模型,模型的体型和动作更符合输入文本的描述。

关键词：人体动作合成自然语言处理(NLP) 深度学习蒙皮多人线性模型变分自编码器网络

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跷跷板系统自适应超螺旋滑模控制策略研究

控制工程 2024年

作者：姜堃张井岗太原科技大学电子信息工程学院山西晋中理工学院智能制造与车辆学院

为提高跷跷板系统在外部干扰下的平衡控制性能，提出一种基于观测器干扰补偿的参数自适应超螺旋滑模控制算法。设计了一种指数收敛干扰观测器，对系统受到的外部扰动等不确定因素进行估计补偿。针对跷跷板这类强耦合欠驱动系统，设计了... 详细信息

为提高跷跷板系统在外部干扰下的平衡控制性能，提出一种基于观测器干扰补偿的参数自适应超螺旋滑模控制算法。设计了一种指数收敛干扰观测器，对系统受到的外部扰动等不确定因素进行估计补偿。针对跷跷板这类强耦合欠驱动系统，设计了一种基于分层滑模面的超螺旋算法，并引入了线性项和一种新的参数自适应律，该算法提升了收敛速度且不需要未知扰动的边界信息或对未知扰动做出假设。利用类二次型李雅普诺夫函数证明了系统在有限时间内的收敛性，并最终将基于干扰补偿的自适应超螺旋算法和传统超螺旋算法应用于跷跷板系统做了仿真和实验对比，验证了所设计的自适应算法在实现跷跷板系统平衡控制的同时，能够提升抗扰能力和收敛速度，且克服了人为选择参数时的保守性。

关键词：跷跷板系统超螺旋滑模指数收敛干扰观测器干扰补偿参数自适应

基于自适应DBSCAN和XGBoost的雷电临近预测

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电瓷避雷器 2024年

作者：薄轶帅刘立群李沛智太原科技大学电子信息工程学院

雷电严重威胁着电力系统和输电线路的安全和稳定运行，为了改善雷电预警的被动性，提出了一种基于雷电定位系统历史和实时数据，对雷云进行识别、跟踪和预测的方法。提出多密度自适应DBSCAN聚类，能够根据雷电数据集自身空间分布特性生... 详细信息

雷电严重威胁着电力系统和输电线路的安全和稳定运行，为了改善雷电预警的被动性，提出了一种基于雷电定位系统历史和实时数据，对雷云进行识别、跟踪和预测的方法。提出多密度自适应DBSCAN聚类，能够根据雷电数据集自身空间分布特性生成邻域半径和密度阈值参数，减少了人为主观设定参数对聚类结果产生的影响。对实时雷电定位数据聚类形成雷云，计算雷云质心，用雷云质心来代替雷云的位置，引入XGBoost学习历史雷云运动规律动态预测雷云移动趋势，反距离权重法计算雷云范围。以2018年的一次强雷暴活动进行仿真分析。结果表明：该方法预测结果准确，平均偏移误差在2km以内，预测准确率在80%以上，虚警率在40%以下。为主动性防雷和雷电预警提供了参考依据。

关键词：雷电定位临近预测自适应DBSCAN XGBoost

基于多尺度卷积注意力机制的输电线路防振锤缺陷检测

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电工技术学报 2024年第11期39卷 3522-3537页

作者：张烨李博涛尚景浩黄新波翟鹏超西安工程大学电子信息学院西安710048 西安微电子技术研究所西安710000

作为输电线路中的重要金具部件,防振锤的缺陷将对输电线路构成严重威胁。针对由于防振锤缺陷样本数量稀少、背景复杂、区域形状尺寸不一造成的防振锤缺陷识别能力不足的问题,提出一种基于多尺度卷积注意力机制的防振锤缺陷检测方法。首... 详细信息

作为输电线路中的重要金具部件,防振锤的缺陷将对输电线路构成严重威胁。针对由于防振锤缺陷样本数量稀少、背景复杂、区域形状尺寸不一造成的防振锤缺陷识别能力不足的问题,提出一种基于多尺度卷积注意力机制的防振锤缺陷检测方法。首先,通过统计不同缺陷的防振锤尺寸,设计适应不同类别的多尺度卷积注意力机制,使网络重点关注图像中的防振锤区域;其次,引入结构重参数化方法,以将网络中的多分支结构无损失地转换为单分支结构,在提高网络检测性能的同时维持检测速度在较高水平;最后,以渐进式特征金字塔网络结构(AFPN)为基础,融合更多的浅层网络,提高了网络检测防振锤小目标的能力。实际收集的防振锤缺陷数据集实验结果表明,设计的检测方法可显著提升防振锤缺陷检测的性能,检测精度mAP0.5达到了91.9%,在TITAN XP平台下检测速度达60.88帧/s,可为输电线路防振锤智能化巡检提供参考。

关键词：防振锤深度学习注意力机制实时缺陷检测

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