检索结果-南通市图书馆

跨层细节感知和分组注意力引导的遥感图像语义分割

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中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1277-1290页

作者：李林娟贺赟谢刚张浩雪柏艳红太原科技大学电子信息工程学院太原030024 先进控制与装备智能化山西省重点实验室太原030024

目的语义分割是遥感图像智能解译的关键任务之一,遥感图像覆盖面广,背景交叉复杂,且地物尺寸差异性大。现有方法在复杂背景下的多尺度地物上分割效果较差,且分割区域破碎边界不连续。针对上述问题,提出了一种跨层细节感知和分组注意力... 详细信息

目的语义分割是遥感图像智能解译的关键任务之一,遥感图像覆盖面广,背景交叉复杂,且地物尺寸差异性大。现有方法在复杂背景下的多尺度地物上分割效果较差,且分割区域破碎边界不连续。针对上述问题,提出了一种跨层细节感知和分组注意力引导的语义分割模型用于高分辨率遥感图像解析。方法首先采用结构新颖的ConvNeXt骨干网络,编码输入图像的各层次特征。其次,设计了分组协同注意力模块,分组并行建模通道和空间维度的特征依赖性,通道注意力和空间注意力协同强化重要通道和区域的特征信息。接着,引入了自注意力机制,构建了跨层细节感知模块,利用低层特征中丰富的细节信息,指导高层特征层学习空间细节,保证分割结果的区域完整性和边界连续性。最后,以山西省太原市为研究区域,自制高分辨率遥感太原市城区土地覆盖数据集(Taiyuan urban land cover dataset,TULCD),所提方法实现了太原市城区土地覆盖精细分类任务。结果实验在自制数据集TULCD和公开数据集Vaihingen上与最新的5种算法进行了比较,所提方法在两个数据集上平均像素准确率(mean pixel accuracy,mPA)为74.23%、87.26%,平均交并比(mean intersection over union,mIoU)为58.91%、77.02%,平均得分mF_(1)为72.24%、86.35%,均优于对比算法。结论本文提出的高分辨率遥感图像语义分割模型具有较强的空间和细节感知能力,对类间差异小的相邻地物也有较强的鉴别能力,模型的整体分割精度较高。

关键词：遥感图像语义分割全卷积网络(FCN) 注意力机制分组卷积

FLM-YOLOv8:一种轻量级的口罩佩戴检测算法

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计算机工程与应用 2024年第17期60卷 203-215页

作者：高民陈高华古佳欣张春美太原科技大学电子信息工程学院太原030024 先进控制与装备智能化山西省重点实验室太原030024

针对现有的口罩佩戴检测模型无法较好平衡检测精度与速度,参数量较大,漏检和误检率高等问题,提出了一种轻量级的口罩佩戴检测算法FLM-YOLOv8。使用轻量级FasterNet替换YOLOv8n的主干特征提取网络,提升网络检测速度;融合FasterNet Block... 详细信息

针对现有的口罩佩戴检测模型无法较好平衡检测精度与速度,参数量较大,漏检和误检率高等问题,提出了一种轻量级的口罩佩戴检测算法FLM-YOLOv8。使用轻量级FasterNet替换YOLOv8n的主干特征提取网络,提升网络检测速度;融合FasterNet Block改进C2f模块,降低模型计算复杂度;提出SPPF-LSKA结构,增强模型的特征表达能力和感知能力,提高网络检测精度;设计Inner-MPDIoU边界框回归损失函数,提高回归预测精度,加快收敛速度。创建标注了一个复杂多元场景下的口罩佩戴数据集,并使用马赛克数据增强,以提高网络泛化能力。实验结果表明,该算法在正确佩戴口罩、未正确佩戴口罩和未佩戴口罩目标上的mAP@0.5达到了91.3%,FPS达到了143.6,实现了更加实时准确的口罩佩戴检测。

关键词：口罩佩戴检测 YOLOv8 FasterNet 轻量级损失函数

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两阶段模型协同搜索的昂贵多目标进化优化

控制理论与应用 2024年第9期41卷 1676-1684页

作者：刘晓彤孙超利王浩谢刚太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024 太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

近年来,昂贵多目标优化问题的求解获得了越来越多的关注.然而,随着决策空间维度的升高,模型的有效性和准确性很难保证.因此,本文提出了一种两阶段模型协同搜索的昂贵多目标进化优化.在该方法中,每轮种群进化前构建全局模型,以辅助加快... 详细信息

近年来,昂贵多目标优化问题的求解获得了越来越多的关注.然而,随着决策空间维度的升高,模型的有效性和准确性很难保证.因此,本文提出了一种两阶段模型协同搜索的昂贵多目标进化优化.在该方法中,每轮种群进化前构建全局模型,以辅助加快对最优解集的搜索.随后,利用搜索到的种群选择其邻域样本训练局部模型,对二者集成辅助算法进行进一步搜索.最后,提出基于不确定度的填充采样策略选点,进行真实评价.为了验证算法的有效性,将本文算法与4个算法分别在DTLZ和MaF测试集以及两个实际问题上进行比较,实验结果表明其具有良好的性能.

关键词：多目标优化昂贵优化问题集成模型协同搜索填充采样策略

高校服务性劳动教育的内涵审视、价值意蕴与实践路径

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教育理论与实践 2024年第18期44卷 3-9页

作者：王成樊凯樊艳丽太原科技大学人文社科学院太原科技大学电子信息工程学院太原科技大学环境与资源学院山西太原030024

新时代服务性劳动教育是高校劳动教育的重要类型,也是高校劳动教育融入基层社会治理、服务社会发展需求的创新形式。对高校服务性劳动教育内涵的精准把握,需要对服务学习、志愿服务等相关教育理论进行辨析,以及在劳动教育全类型领域的... 详细信息

新时代服务性劳动教育是高校劳动教育的重要类型,也是高校劳动教育融入基层社会治理、服务社会发展需求的创新形式。对高校服务性劳动教育内涵的精准把握,需要对服务学习、志愿服务等相关教育理论进行辨析,以及在劳动教育全类型领域的深入比较中来实现。高校服务性劳动教育厚植于马克思主义劳动观的理论土壤,扎根于新时代发展实践,在涵育爱国情怀、培育美好心灵、练就过硬本领和充盈意义体验方面具有重要价值。要推动高校服务性劳动教育的持续发展,充分彰显其独特的育人价值,要强化党建引领,开拓服务性劳动教育的全新境界;对接社会需求,提升服务性劳动教育的育人实效;借助数字技术,赋能服务性劳动教育的质量提升;完善政策体系,保障服务性劳动教育的持续开展。

关键词：高校服务性劳动教育服务育人服务学习志愿服务党建引领社会需求数字技术政策体系

基于误匹配剔除和地面约束的视觉SLAM算法

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中国惯性技术学报 2024年第2期32卷 163-169,179页

作者：黄丹丹郝文豪杨阳长春理工大学电子信息工程学院长春130000

为了提高视觉同时定位与建图(SLAM)系统的鲁棒性和准确性,提出了一种基于误匹配剔除和地面约束的视觉SLAM算法。首先,在SLAM前端引入特征点对剔除机制,通过统计特征点对之间的距离以及分布特性对匹配质量进行分析,进而实现误匹配特征点... 详细信息

为了提高视觉同时定位与建图(SLAM)系统的鲁棒性和准确性,提出了一种基于误匹配剔除和地面约束的视觉SLAM算法。首先,在SLAM前端引入特征点对剔除机制,通过统计特征点对之间的距离以及分布特性对匹配质量进行分析,进而实现误匹配特征点的剔除;其次,利用RGBD相机提取地面向量,并将地面向量约束引入SLAM后端优化过程中,能够有效防止z轴过度优化以及抑制z轴漂移,提高位姿优化的准确性;最后,在公开数据集上进行实验和分析。实验结果表明,与ORB-SLAM2算法相比,使用误匹配剔除算法的绝对轨迹误差平均减少了17.62%,使用地面约束算法的绝对轨迹误差平均减少了39.20%,验证了所提算法具有更好的准确性和鲁棒性。

关键词：机器视觉同时定位与建图特征点剔除后端优化地面约束

基于两阶段域泛化学习框架的轴承故障诊断方法

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自动化学报 2024年

作者：谢刚韩秦聂晓音石慧张晓红田娟太原科技大学电子信息工程学院先进控制与工业智能山西省重点实验室(太原)

设备在实际运行过程中工况复杂多变,导致振动信号分布存在较大差异.现有的多数方法通过添加度量指标来约束特征提取过程,提取源域和目标域的相似特征以解决从单一源域到目标域的诊断问题.然而,实际运行过程往往包含多个源域数据,且目标... 详细信息

设备在实际运行过程中工况复杂多变,导致振动信号分布存在较大差异.现有的多数方法通过添加度量指标来约束特征提取过程,提取源域和目标域的相似特征以解决从单一源域到目标域的诊断问题.然而,实际运行过程往往包含多个源域数据,且目标域信息在不同源域中存在较大差异,难以有效学习不同域之间的域不变特征.针对上述问题,提出了一种基于两阶段域泛化学习框架的轴承故障诊断方法.在第一阶段,利用大尺寸卷积特征提取模型对多视图振动信号进行预训练,提取多个源域数据之间的初级故障特征.在第二阶段,将初级故障特征输入动静双态融合的时空图卷积模型中,捕捉随时间变化的动态特征和全局时空特征.通过两阶段的学习,将多个源域的数据映射到一个共有特征空间,提取判别性和泛化性特征.实验结果表明,该方法在多源域轴承故障诊断任务中具有较高的诊断精度和较强的泛化能力.

关键词：故障诊断域泛化多源域多视图时空关系

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DS/FH信号跟踪的频率相位修正技术

国防科技大学学报 2024年第3期46卷 195-204页

作者：王屹伟张波黄智刚北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191

直序/跳频(direct sequence/frequency hopping,DS/FH)扩频信号的跟踪受到多普勒效应和电离层效应的严重影响,使其难以应用于卫星导航的抗干扰领域。为了解决该问题,提出将递归最小二乘滤波修正的方法应用在DS/FH信号跟踪上。将处于不... 详细信息

直序/跳频(direct sequence/frequency hopping,DS/FH)扩频信号的跟踪受到多普勒效应和电离层效应的严重影响,使其难以应用于卫星导航的抗干扰领域。为了解决该问题,提出将递归最小二乘滤波修正的方法应用在DS/FH信号跟踪上。将处于不同通道中心频率的多普勒频率估计转化到DS/FH信号的整体中心频率进行并滤波,在频率捷变时对载波数控振荡器进行修正。根据对频率跳变前后载波相位和码相位突变的观察,实时估计电离层的电子密度,在频率捷变时修正载波相位和码相位。仿真实验证明,所提方法能够有效地消除DS/FH信号跟踪中的频率相位不连续问题,其跟踪精度与直序扩频信号度基本是相同量级。

关键词：直序/跳频扩频跟踪抗干扰电离层效应多普勒效应

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基于注意力机制的多尺度融合人群计数算法

计算机工程 2024年第3期50卷 290-297页

作者：谢新林尹东旭张涛源谢刚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

针对人群计数图像人头尺度变化大、背景噪声高等问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合人群计数算法,以充分聚合多尺度信息,并有效区分背景噪声。构建基于残差连接的空洞空间金字塔池化,通过残差结构以及多个不同扩张率的空洞卷积在... 详细信息

针对人群计数图像人头尺度变化大、背景噪声高等问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合人群计数算法,以充分聚合多尺度信息,并有效区分背景噪声。构建基于残差连接的空洞空间金字塔池化,通过残差结构以及多个不同扩张率的空洞卷积在捕获多尺度头部目标特征的同时融入浅层特征图的空间细节信息,提高特征图质量;构建跨层多尺度特征融合模块,融合浅层和深层分支不同大小的边缘细节信息和上下文语义信息,并设计基于多分支的特征融合模块,融合不同感受野大小的多尺度信息以缓解大规模人头尺度变化的问题;构建基于矩阵相似运算的通道和空间注意力机制模块提取像素级特征权重,加强网络对于背景和人头目标的判别能力,自适应矫正位置信息。实验结果表明,相比11种对比算法的最优值,所提算法在SHA数据集上的平均绝对误差和均方根误差指标降低1.4%、4.2%,在UCF_CC_50数据集上降低4.9%、1.8%,能够精确地预测人群分布状态和估计人群数量,生成高质量的人群密度图。

关键词：人群计数多尺度融合注意力机制卷积神经网络密度图

基于皮尔逊相关系数选择的完全广义空间调制可见光通信系统

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光学学报 2024年第4期44卷 108-116页

作者：赵黎王小港王宁王昊西安工业大学电子信息工程学院陕西西安710021

针对传统天线选择算法在完全广义空间调制(FGSM)系统中运用会出现局限性且误码性能不理想等问题,提出一种基于皮尔逊(Pearson)相关系数的选择算法,其基本原理是根据不同位置的光电探测器与发光二极管组合之间的Pearson系数相关性进行天... 详细信息

针对传统天线选择算法在完全广义空间调制(FGSM)系统中运用会出现局限性且误码性能不理想等问题,提出一种基于皮尔逊(Pearson)相关系数的选择算法,其基本原理是根据不同位置的光电探测器与发光二极管组合之间的Pearson系数相关性进行天线选择,能够提升FGSM系统性能及扩大使用范围。结果表明:当误码率为10-3时,在发射天线数量为4、调制方式为脉幅调制的情况下,FGSM系统的传输速率相较于广义空间调制增加了1 bpcu(bit per channel use);采用基于Pearson相关系数选择算法后的完全广义空间调制-多输入多输出(FGSM-MIMO)系统相较于随机选择算法所需信噪比改善了5.1 dB,相较于最大范数选择算法改善了0.8 dB。综上所述,在同一时刻发送相同信息的情况下,基于Pearson相关系数选择算法的FGSM-MIMO系统在光空间通信领域具有更好的发展前景。

关键词：光通信多输入多输出完全广义空间调制天线选择算法皮尔逊相关系数误码率