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YOLOv8-DEL：基于改进YOLOv8n的实时车辆检测算法研究

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计算机工程与应用 2024年

作者：古佳欣陈高华张春美太原科技大学电子信息工程学院

车辆检测是智能交通系统和自动驾驶的重要组成部分。然而，实际交通场景中存在许多不确定因素，导致车辆检测模型的准确率低实时性差。为了解决这个问题，本文提出了一种快速准确的车辆检测算法——YOLOv8-DEL。首先，使用Dynamic Group... 详细信息

车辆检测是智能交通系统和自动驾驶的重要组成部分。然而，实际交通场景中存在许多不确定因素，导致车辆检测模型的准确率低实时性差。为了解决这个问题，本文提出了一种快速准确的车辆检测算法——YOLOv8-DEL。首先，使用Dynamic Group Convolution Shuffle Transformer模块代替C2f模块来重构主干网络，以增强特征提取能力并使网络更轻量；其次，添加的P2检测层能使模型能更敏锐地定位和检测小目标，同时采用Efficient RepGFPN进行多尺度特征融合，以丰富特征信息并提高模型的特征表达能力；最后，通过结合GroupNorm和共享卷积的优点，设计了一种轻量型共享卷积检测头，在保持精度的前提下，有效减少参数量并提升检测速度。与YOLOv8相比，本文提出的YOLOv8-DEL在BDD100K数据集和KITTI数据集上，mAP50分别提高了4.8%和1.2%，具有实时检测速度（208.6fps和216.4fps），在检测精度和速度方面实现了更有利的折衷。

关键词：车辆检测 YOLOv8 DGCST Efficient RepGFPN 轻量级检测头

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参数跟踪鲁棒观测器的四旋翼无人机抑振设计

振动与冲击 2024年第9期43卷 60-68,114页

作者：王志豪文新宇曹松银周亮亮太原科技大学电子信息工程学院太原030024 扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 太原重工股份有限公司太原030024

提出一种针对四旋翼无人机振动的参数跟踪鲁棒观测器设计方法。首先构造辅助滤波器激励出振动特性,同时调节其参数降低噪声对辅助状态变量的影响,将主动振动抑制转化为与频率有关的常值参数估计问题,避免了估计值之间的耦合和冗余参数... 详细信息

提出一种针对四旋翼无人机振动的参数跟踪鲁棒观测器设计方法。首先构造辅助滤波器激励出振动特性,同时调节其参数降低噪声对辅助状态变量的影响,将主动振动抑制转化为与频率有关的常值参数估计问题,避免了估计值之间的耦合和冗余参数的运算。然后设计频率参数观测器和跟踪器的级联结构准确估计振动信息。在此基础上,通过辅助变量和频率参数对振动进行重构,设计前馈补偿的控制方法实现了系统的振动抑制。所设计的观测器不仅具有较好的鲁棒性,还避免了传统跟踪器跟踪时变信号带来的相位滞后。最后通过李雅普诺夫定理对系统的性能进行了分析,仿真算例验证了该方法的有效性。

关键词：四旋翼无人机干扰观测器正弦振动振动抑制

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YOLOV8-FD：YOLOv8改进的钢板表面缺陷检测方法

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计算机工程与应用 2024年

作者：马磊李晔王宇翔太原科技大学电子信息工程学院

钢材表面缺陷检测是缺陷检测领域中的一个重要挑战，当前仍存在漏检误检严重情况，其检测准确度直接关系到产品质量，甚至可能危及生命安全。同时，将这项技术应用到实际生产中需要考虑资源节约和成本降低。为了解决这些问题，文中引入... 详细信息

钢材表面缺陷检测是缺陷检测领域中的一个重要挑战，当前仍存在漏检误检严重情况，其检测准确度直接关系到产品质量，甚至可能危及生命安全。同时，将这项技术应用到实际生产中需要考虑资源节约和成本降低。为了解决这些问题，文中引入了一种基于轻量化检测模型YOLOv8-FD的方法。该算法采用了三大策略：（1）在C2f中增加特征提取模块，以更好地理解和利用输入图像信息，并引入DCN以增强特征提取能力，提升目标检测性能；（2）首次提出了DUFPN来更有效地融合上下文特征，大幅减少参数量和计算量，实现网络的轻量化；（3）引入W-CIOU(Weight-CIOU)作为边界框损失函数，更好地衡量目标之间的相似性，加速收敛，提高目标检测精度。实验结果显示，与基线相比，该模型的Map提高了5%，R提高了3.3%，参数量减少了29.8%，计算量减少了25.9%。此外，通过在APSPC和VOC2007数据集上的验证，证实该算法具有良好的鲁棒性。

关键词：缺陷检测钢板缺陷 YOLOv8 轻量化

一种基于生成对抗域的长短期记忆网络系统剩余寿命预测方法

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系统工程 2024年第5期 131-141页

作者：李可魏琦武志高樊兴乐石慧太原科技大学电子信息工程学院

针对系统监测数据存在不平衡而导致剩余寿命预测不准确的问题，本文提出一种基于生成对抗域的长短期记忆网络系统剩余寿命预测方法。首先，提取原始振动信号，构建训练数据集和测试数据集。其次，采用长短期记忆网络替换Wasserstein生... 详细信息

针对系统监测数据存在不平衡而导致剩余寿命预测不准确的问题，本文提出一种基于生成对抗域的长短期记忆网络系统剩余寿命预测方法。首先，提取原始振动信号，构建训练数据集和测试数据集。其次，采用长短期记忆网络替换Wasserstein生成对抗网络中的生成器模块，构建一个新的Wasserstein生成对抗网络框架并扩增原始数据，建立平衡数据集。最后，将数据集送入长短期记忆网络进行剩余寿命预测，并通过PHM2012公开的轴承退化数据集和航空发动机数据集进行验证。实验结果表明，Wasserstein生成对抗网络可以改善数据不平衡状态，并且利用平衡数据集训练长短期记忆网络，能够有效提高性能退化趋势预测能力和预测精确度。

关键词：剩余寿命预测长短期记忆网络 Wasserstein生成对抗网络

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空中智能反射面辅助毫米波通信系统能效优化

电讯技术 2024年

作者：席云光李素月太原科技大学电子信息工程学院

在复杂无线环境下，针对空中智能反射面（Aerial Reconfigurable Intelligent Surface， ARIS）辅助毫米波通信系统的能效优化问题，考虑加入对ARIS的朝向设计，利用深度强化学习方法对ARIS轨迹、朝向及其相移进行联合优化。在建立的系... 详细信息

在复杂无线环境下，针对空中智能反射面（Aerial Reconfigurable Intelligent Surface， ARIS）辅助毫米波通信系统的能效优化问题，考虑加入对ARIS的朝向设计，利用深度强化学习方法对ARIS轨迹、朝向及其相移进行联合优化。在建立的系统和信道模型基础上，将ARIS辅助通信任务建模为马尔可夫决策过程，对其状态和动作空间及奖励函数进行设计，分别应用竞争双深度Q网络（Dueling Double Deep Q Network， D3QN）和近端策略优化（Proximal Policy Optimization， PPO）两种算法优化系统能效。仿真结果显示，优化ARIS朝向有效提高了系统能效，且D3QN相较于PPO算法得到的单位时间能效高出约830((bit/J)/s)，表明基于D3QN的能效优化算法性能更优。

关键词：毫米波通信智能反射面无人机深度强化学习能量效率

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一种低照度下行人关键点的轻量化检测算法

控制工程 2024年

作者：石静宇何秋生曹京威太原科技大学电子信息工程学院

针对夜间低照度导致行人关键点检测准确率不高的问题，研究了一种改进的轻量化YOLOv7关键点检测算法。首先，在主干网络中增加64倍下采样层和C3r模块以解决低照度下行人关键点特征信息有限的问题，然后将CBAM注意力机制插入在特征融合... 详细信息

针对夜间低照度导致行人关键点检测准确率不高的问题，研究了一种改进的轻量化YOLOv7关键点检测算法。首先，在主干网络中增加64倍下采样层和C3r模块以解决低照度下行人关键点特征信息有限的问题，然后将CBAM注意力机制插入在特征融合网络和检测层之间，以提升算法在夜间复杂背景下的检测能力。最后采用改进的Quality Focal Loss作为分类损失函数，用于减轻数据集不平衡对模型训练和预测的影响。在COCO2017-L数据集上进行实验，结果表明，与轻量化YOLOv7检测模型相比，精度、召回率、平均精度分别提高了14.3%、1.3%、13%；与轻量化前的YOLOv7-pose模型相比，模型参数量下降了58.6%，FPS提升了35.6%，且精度、召回率、平均精度分别提高了1.2%、1.1%、2.3%。

关键词：低照度关键点检测轻量化 CBAM注意力机制

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仿生偏振光罗盘太阳位置检测方法

中国光学（中英文） 2024年第3期17卷 548-559页

作者：杨江涛王明凯刘思拓梁磊刘志郭越太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024 太原科技大学先进控制与装备智能化山西省重点实验室山西太原030024

针对偏振光导航对天空中特征点精确位置信息的需求,提出一种基于全天域偏振模式成像系统对太阳位置进行精确检测的方法。与传统的基于光斑的太阳位置检测方法相比,该方法利用大气中固有的偏振信息完成对太阳位置的精确测量,具有检测方... 详细信息

针对偏振光导航对天空中特征点精确位置信息的需求,提出一种基于全天域偏振模式成像系统对太阳位置进行精确检测的方法。与传统的基于光斑的太阳位置检测方法相比,该方法利用大气中固有的偏振信息完成对太阳位置的精确测量,具有检测方法简单、精度高且适用范围广等特点。搭建的光学采集系统由三个微小型的大视场摄像头模组和偏振片构成,使得结构更加紧凑,体积更小,高度更低。从原理出发,仿真分析太阳位置求解算法,采用搭建的光学采集系统对本算法在3种天气(晴天、遮挡、气溶胶)环境下进行验证。结果显示:当天气晴朗时,在同一天不同时刻,测量的太阳高度角和方位角的精度分别为0.024°和0.03°;当太阳被高层建筑物遮挡时,太阳的高度角和方位角的测量精度分别为0.08°和0.05°;当太阳被树木的枝叶遮挡时,太阳的高度角和方位角的测量精度分别为0.3°和0.1°。研究发现当气溶胶的浓度超过一定量时就会破坏偏振光的Rayleigh分布模式,进而会影响太阳位置的检测精度。实验结果表明,这种新型的检测方法不仅能够满足偏振光导航对太阳位置精确信息的需求,还能为喜欢探索宇宙奥秘的爱好者提供一种新的探索思路。

关键词：大气光学大气偏振模式太阳空间位置光学CCD

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基于改进DDQN的无人车路径规划算法

组合机床与自动化加工技术 2024年第8期 48-53页

作者：曹京威何秋生太原科技大学电子信息工程学院太原030024

针对DDQN算法在路径规划方面存在收敛速度慢和路径质量低等问题,基于DDQN算法研究了一种无人车路径规划算法。首先,通过获得多个时刻的奖励值,将这些奖励累加并均值处理从而充分利用奖励值信息;然后,通过优化斥力生成的方向改进人工势场... 详细信息

针对DDQN算法在路径规划方面存在收敛速度慢和路径质量低等问题,基于DDQN算法研究了一种无人车路径规划算法。首先,通过获得多个时刻的奖励值,将这些奖励累加并均值处理从而充分利用奖励值信息;然后,通过优化斥力生成的方向改进人工势场法,并用改进的人工势场法代替随机探索提升收敛速度;最后,通过判断路径与障碍物的关系移除冗余节点,并使用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理提升路径质量。仿真结果表明,在20×20的两种环境中,改进的DDQN算法相比原始DDQN算法收敛速度分别提升69.01%和55.88%,路径长度分别缩短21.39%和14.33%,并且路径平滑度更高。将改进的DDQN算法部署在无人车上进行检验,结果表明无人车能够较好完成路径规划任务。

关键词：强化学习深度Q网络人工势场路径规划

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基于密度子空间孤立森林的异常用电检测

科学技术与工程 2024年第10期24卷 4115-4123页

作者：李沛智刘立群薄轶帅太原科技大学电子信息工程学院太原030024

针对传统异常用电检测在面临高维数据中的维数诅咒,以及不相关特征对异常检测的影响,造成检测精度低等问题,提出了一种基于无监督密度子空间选择的孤立森林检测算法。首先,提出了一种有效的基于密度的紧凑数据表示方法,提高了子空间选... 详细信息

针对传统异常用电检测在面临高维数据中的维数诅咒,以及不相关特征对异常检测的影响,造成检测精度低等问题,提出了一种基于无监督密度子空间选择的孤立森林检测算法。首先,提出了一种有效的基于密度的紧凑数据表示方法,提高了子空间选择策略的效率。然后,应用最小冗余-最大相关-密度准则(min-redundancy-maximum-relevance-to-density,mRMRD),用于选择基于互信息的相关子空间。最后,在相关子空间中构建隔离树并集成孤立森林,实现对异常用电数据的检测。通过实验分析,与传统检测算法相比,所提方法在准确率、ROC曲线下面积(area under curve,AUC)、F 1指标上均有提升,提高了异常用电检测的效果。同时,灵敏性分析也验证了无监督密度子空间孤立森林检测算法的有效性。

关键词：异常用电检测互信息最小冗余-最大相关-密度子空间孤立森林

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