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利用高光谱图像实现生菜失水率和新鲜度预测

光电子·激光 2024年

作者：邵慧杨丽娟王程陈冲胡玉霞孙龙安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽建筑大学安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心

为了验证光谱与生菜失水率、叶绿素和新鲜度之间的关系。本文利用可见光近红外(Vis-NIR)(280～1100nm)的高光谱成像系统，采集不同存放条件、不同存放时间的生菜光谱数据，同时测量其失水变化量和叶绿素含量。采用标准正态变异(SNV)、... 详细信息

为了验证光谱与生菜失水率、叶绿素和新鲜度之间的关系。本文利用可见光近红外(Vis-NIR)(280～1100nm)的高光谱成像系统，采集不同存放条件、不同存放时间的生菜光谱数据，同时测量其失水变化量和叶绿素含量。采用标准正态变异(SNV)、多元散射校正(MSC)、卷积平滑法(SG)对原始光谱进行预处理，随后采用一阶差分、二阶差分方法进行光谱分析，在此基础上以竞争自适应加权采样(CARS)算法和连续投影算法(SPA)选择特征波长。利用偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)和BP神经网络(BPNN)分别建立原始光谱和特征波长的预测模型，实现对生菜新鲜度和失水率的预测。结果表明，BPNN预测效果较好，失水率预测精度达82.5%，新鲜度预测精度高达95%。最后利用主成分分析(PCA)方法分析不同存放时间的光谱变化，提取主成分图像，可视化衰萎过程，与室温相比，泡水和冷藏存放条件下的新鲜生菜在蔫萎过程中表现出明显的延迟。此外，由于叶绿素含量在不同时间段内呈现先增加后减小的趋势，故用叶绿素含量无法正确描述生菜新鲜度。可见，高光谱成像技术可实现生菜新鲜度和失水率的有效判定。

关键词：高光谱技术失水率新鲜度预测

基于新型柔性触觉传感器的摩尔斯电码分类识别研究

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传感技术学报 2024年第4期37卷 569-580页

作者：王菲露孙牛平宋杨蒋秀丽章王勇章英安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽合肥230601

触觉是人类与外界联系的重要方式,在人机交互系统中赋予机器人触觉感知能力具有重要意义。基于聚偏氟乙烯(Polyvinylidene fluoride,PVDF)的压电特性、利用3D打印技术、设计并制备了一种具有高灵敏度(15.02 mV/N)的新型压电式柔性触觉... 详细信息

触觉是人类与外界联系的重要方式,在人机交互系统中赋予机器人触觉感知能力具有重要意义。基于聚偏氟乙烯(Polyvinylidene fluoride,PVDF)的压电特性、利用3D打印技术、设计并制备了一种具有高灵敏度(15.02 mV/N)的新型压电式柔性触觉传感器。通过在传感器表面轻敲“0~9”数字的摩尔斯电码,采集3000组传感器输出的4000维电压时序信号作为实验样本集。在此基础上构建具有强大特征提取能力的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的融合网络模型CNN-GRU,用以实现对数字“0~9”摩尔斯电码的识别,其平均识别准确率为98.17%。实验结果表明,所研究的新型柔性触觉传感器能够准确感知并区分不同摩尔斯电码的敲击模式,具有优良时序记忆能力的CNN-GRU模型能够很好地应用于柔性触觉传感器不同接触模式的分类识别。

关键词：压电式柔性触觉传感器分类识别 CNN-GRU模型摩尔斯电码接触模式

改进MobileNet-SSD的电梯内电动车识别方法

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机械设计与制造 2024年

作者：章曙光张文韬刘洋唐锐安徽建筑大学电子与信息工程学院

由于电动车入户充电易造成火灾风险，传统的视频检测方法需要进行数据上传，易造成数据丢失和高延时。针对上述问题，本文提出一种可在嵌入式设备上运行的改进MobileNet-SSD方法，用于识别电梯内电动车目标。在数据预处理阶段，采用Cycl... 详细信息

由于电动车入户充电易造成火灾风险，传统的视频检测方法需要进行数据上传，易造成数据丢失和高延时。针对上述问题，本文提出一种可在嵌入式设备上运行的改进MobileNet-SSD方法，用于识别电梯内电动车目标。在数据预处理阶段，采用CycleGAN方法进行数据增强以提高模型的泛化能力，针对MobileNet网络计算量过大的问题，本文提出引入宽度乘数和分辨率乘数作为超参数以降低模型运算量，经BOHB（Hyperband-Bayesian Optimization）方法对超参数进行优化后获取最优超参数组合。同时为解决权重无法更新和信息丢失问题，用LReLU取代ReLU作为模型的激活函数。实验结果表明，本文的改进MobileNet-SSD算法能在嵌入式设备上快速、准确地识别电动车目标，改进后的MobileNet-SSD模型能将原SSD模型的map提高6%，响应延迟降低20%。

关键词：边缘计算 MobileNet-SSD 电动车识别 BOHB

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基于高光谱指数分割的草莓硬度预测与研究

激光技术 2024年第3期48卷 365-372页

作者：邵慧靳培龙王程陈冲胡玉霞刘学安徽建筑大学电子与信息工程学院合肥260601 安徽建筑大学安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心合肥230601 中华通信系统有限责任公司北京100000

为了快速无损检测草莓硬度,连续5天采集了草莓高光谱数据和硬度信息,提出一种基于高光谱多指数阈值逐层分割的硬度预测方法。首先分析各组分(果肉、霉变果肉、草莓籽和萼片)的光谱反射率差异并确定特征波段,利用特征波段构建新的归一化... 详细信息

为了快速无损检测草莓硬度,连续5天采集了草莓高光谱数据和硬度信息,提出一种基于高光谱多指数阈值逐层分割的硬度预测方法。首先分析各组分(果肉、霉变果肉、草莓籽和萼片)的光谱反射率差异并确定特征波段,利用特征波段构建新的归一化特征指数,完成分割阈值的确定,采用逐层分割的方法以排除无关部分的干扰;通过连续投影算法、主成分分析法及2次组合降维来降低光谱信息冗余度并提取特征,利用随机森林与偏最小二乘法分别对原始光谱及降维后特征建立回归模型,并确立最佳预测模型;最后利用最佳预测模型对草莓果肉部分进行硬度拟合,得到硬度分布图像,实现了草莓硬度预测结果的直观显示。结果表明,基于2次降维建立的偏最小二乘模型效果最好,测试集和预测集的相关系数分别为0.9101和0.9099,测试集均方根误差为0.1344。该研究为草莓硬度的无损检测和显示提供了参考。

关键词：光谱学指数分割草莓硬度降维硬度重建

嵌入混合注意力机制的Swin Transformer人脸表情识别

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西北大学学报（自然科学版） 2024年第2期54卷 168-176页

作者：王坤侠余万成胡玉霞安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽合肥230601 安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心安徽合肥230601

人脸表情识别是心理学领域的一个重要研究方向,可应用于交通、医疗、安全和刑事调查等领域。针对卷积神经网络(CNN)在提取人脸表情全局特征的局限性,提出了一种嵌入混合注意力机制的Swin Transformer人脸表情识别方法,以Swin Transforme... 详细信息

人脸表情识别是心理学领域的一个重要研究方向,可应用于交通、医疗、安全和刑事调查等领域。针对卷积神经网络(CNN)在提取人脸表情全局特征的局限性,提出了一种嵌入混合注意力机制的Swin Transformer人脸表情识别方法,以Swin Transformer为主干网络,在模型Stage3的融合层(Patch Merging)中嵌入了混合注意力模块,该方法能够有效提取人脸面部表情的全局特征和局部特征。首先,层次化的Swin Transformer模型可有效获取深层全局特征信息。其次,嵌入的混合注意力模块结合了通道和空间注意力机制,在通道维度和空间维度上进行特征提取,从而让模型能够更好地提取局部位置的特征信息。同时,采用迁移学习方法对模型网络权重进行初始化,进而提高模型的精度和泛化能力。所提方法在FER2013、RAF-DB和JAFFE这3个公共数据集上分别达到了73.63%、87.01%和98.28%的识别准确率,取得了较好的识别效果。

关键词：表情识别 Transformer 注意力机制迁移学习

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基于超表面的多通道窄带滤光片研究

应用光学 2024年第1期45卷 184-191页

作者：王敏孙硕李晟吴佳王康南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽合肥230601

针对传统多通道窄带滤光片存在尺寸大、通道选择性差的问题,该文设计了由分布式布拉格反射镜(DBR)和超表面微纳阵列组成的多通道窄带滤光片。利用传输矩阵法分析单侧DBR介质周期以及缺陷层折射率对透射光谱的影响,并优化了窄带滤光片结... 详细信息

针对传统多通道窄带滤光片存在尺寸大、通道选择性差的问题,该文设计了由分布式布拉格反射镜(DBR)和超表面微纳阵列组成的多通道窄带滤光片。利用传输矩阵法分析单侧DBR介质周期以及缺陷层折射率对透射光谱的影响,并优化了窄带滤光片结构。通过Comsol Multiphysics软件搭建窄带滤光片单元结构进行模拟仿真,研究了超表面以及入射角对窄带滤光片滤波特性的影响。仿真结果表明:通过调节超表面边长能够调控窄带滤光片的中心波长,在634 nm~714 nm的红光波段均可以获得一个带宽窄、透射率高的透射峰;每一个通道的的中心波长都可以通过调节超表面边长来调控,从而实现多个光谱通道的窄带滤光;入射光线小角度范围(0°~10°)内的变化对滤波性能的影响甚微。该结果为多通道窄带滤光片的设计提供了一条新的思路。

关键词：多通道窄带滤光片分布式布拉格反射镜超表面缺陷模入射角

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基于应变影响线的桥梁模型修正试验

浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 537-546页

作者：周宇甘露一狄生奎贺文宇李宁波安徽建筑大学土木工程学院安徽合肥230601 兰州交通大学土木工程学院甘肃兰州730070 安徽建筑大学建筑健康监测与灾害预防技术国家地方联合工程实验室安徽合肥230601 合肥市城市生命线工程安全运行监测中心安徽合肥230601 合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230601

为了验证桥梁应变影响线用于模型修正的有效性,针对某三跨钢板组合连续梁桥在单辆重车移动加载下的应变时程响应进行研究.联合实测应变影响线和计算影响线构建目标函数;以影响线形态控制点处的微应变试验值作为输入层参数,以有限元模型... 详细信息

为了验证桥梁应变影响线用于模型修正的有效性,针对某三跨钢板组合连续梁桥在单辆重车移动加载下的应变时程响应进行研究.联合实测应变影响线和计算影响线构建目标函数;以影响线形态控制点处的微应变试验值作为输入层参数,以有限元模型结构几何尺寸信息与材料特征值作为输出层参数,构建反向传播(BP)神经网络进行自我学习;基于训练完毕的BP神经网络,对待修参数进行预测,开展桥梁模型修正研究.结果表明,所提出的有限元模型修正方法能够减小真实结构不确定性带来的建模误差,修正后的优化模型比初始模型更加贴近真实结构,目标函数相对误差降低29%;可以采用基于BP神经网络的模型参数修正方法对有限元模型参数进行预测.

关键词：桥梁工程模型修正应变影响线影响线识别前馈神经网络

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基于MD3QN算法的微电网能量协调优化

安徽大学学报（自然科学版） 2024年第2期48卷 46-52页

作者：李小豹赵婵娟程志友徐恒安徽大学互联网学院安徽合肥230039 安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽合肥230601

可再生能源出力的波动性、间歇性、用户电力负荷的随机不确定性,使微电网的能量调度极具挑战性.为此,该文提出激励竞争双深度Q网络(motivation dueling double deep Q-network,简称MD3QN)算法,对微电网能量进行协调优化.仿真分析结果表... 详细信息

可再生能源出力的波动性、间歇性、用户电力负荷的随机不确定性,使微电网的能量调度极具挑战性.为此,该文提出激励竞争双深度Q网络(motivation dueling double deep Q-network,简称MD3QN)算法,对微电网能量进行协调优化.仿真分析结果表明:采用MD3QN算法对微电网进行能量调度,能实现削峰填谷,使微电网的经济效益最大化;相对于其他4种算法,MD3QN算法具有更高的综合性能.因此,MD3QN算法具有有效性.

关键词：并网型微电网能量管理 MD3QN 实时电价激励机制

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基于UWB的加权同心圆聚类室内定位方法

电子测量与仪器学报 2024年第4期38卷 161-175页

作者：徐恒刘虎邵慧孙龙胡玉霞孟凡宇安徽建筑大学电子与信息工程学院合肥230601 安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心合肥230601

为了降低基于超宽带(UWB)测距中的非视距(NLoS)误差的影响,引入了一种基于遗传算法-反向传播神经网络(GA-BP)的UWB测距误差识别与优化方法,能够识别NLoS传播链路下的数据,对NLoS传播链路下测距误差和系统偏差进行校正,最后对测距结果使... 详细信息

为了降低基于超宽带(UWB)测距中的非视距(NLoS)误差的影响,引入了一种基于遗传算法-反向传播神经网络(GA-BP)的UWB测距误差识别与优化方法,能够识别NLoS传播链路下的数据,对NLoS传播链路下测距误差和系统偏差进行校正,最后对测距结果使用卡尔曼滤波(KF)优化。在此基础上,针对测距误差导致的多边定位无交点或多交点问题,提出了一种加权同心圆聚类定位(WCCGT)方法,通过加权同心圆生成(WCCG)解决无交点问题,再采用均值漂移聚类定位方法实现定位解算,以提高定位精度。实验结果表明,改进的测距优化方法有效减小了NLoS传播链路下的测距误差,基于UWB的测距精度提升了60%以上;通过静态定位实验和动态实验分析,将WCCGT方法定位结果与最小二乘(LS)方法进行了比较,本文方法能够在NLoS环境下达到10.78 cm的定位精度,定位性能提升了17.32%。

关键词： UWB测距 GA-BP神经网络卡尔曼滤波 NLoS测距误差 WCCGT定位方法