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融合全局-局部特征的低照度图像增强方法

计算机工程与应用 2024年

作者：黄婷婷曾上游王靖广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院

受环境黑暗影响或设备性能限制，导致所拍摄的图像往往存在低对比度、低亮度、高噪声等问题，从而使图像视觉感知质量差，成像效果不理想。为了解决上述问题，提出了一种融合全局-局部特征的低照度图像增强方法，以恢复正常光照图像。... 详细信息

受环境黑暗影响或设备性能限制，导致所拍摄的图像往往存在低对比度、低亮度、高噪声等问题，从而使图像视觉感知质量差，成像效果不理想。为了解决上述问题，提出了一种融合全局-局部特征的低照度图像增强方法，以恢复正常光照图像。首先，构建特征提取模块初步提取图像的重要特征。其次，设计了一个具有方向性注意力的Transformer准确的提取全局特征并捕获长期依赖关系，在网络结构中加入了残差模块，用于提取局部特征并关注低层次细节。最后，采用信噪比图指导全局和局部特征融合。所提出的增强方法与现有的方法进行定性和定量的比较，并对网络结构进行了消融实验，实验结果表明，该方法能有效解决低照度图像曝光不足、色彩失真、噪声干扰等问题，具有一定的应用价值。

关键词：低照度图像增强特征融合 Transformer 残差网络

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基于无监督深度学习的航拍图像拼接算法

北京航空航天大学学报 2024年

作者：梁镇锋夏海英谭玉枚宋树祥广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院广西师范大学计算机科学与工程学院/软件学院

传统的图像拼接方法过度依赖于特征的准确定位或分布，导致在复杂的航拍场景下鲁棒性差。因此，提出了一个完整的无监督深度学习航拍图像拼接框架，由无监督深度单应性估计网络和无监督图像融合网络组成。首先，无监督深度单应性估计网... 详细信息

传统的图像拼接方法过度依赖于特征的准确定位或分布，导致在复杂的航拍场景下鲁棒性差。因此，提出了一个完整的无监督深度学习航拍图像拼接框架，由无监督深度单应性估计网络和无监督图像融合网络组成。首先，无监督深度单应性估计网络旨在通过学习参考图像和目标图像之间的单应性变换，为后续的拼接工作提供准确的对齐信息。接着，无监督图像融合网络用于学习航拍图像拼接的变形规则，生成最终的拼接结果。另外，为了训练该学习框架，提供了一个用于无监督航拍图像拼接的真实数据集。在所提供的无人机航拍图像数据集上比较了SIFT+Ransac、AKAZE+BEBLID、ORB+Ransac和基于深度学习的图像拼接算法，实验结果表明，结构相似性（SSIM）的值提高了39.94%，峰值信噪比（PSNR）的值提高了36.55%，均方根误差（RMSE）的值降低了66.09%。此外，所提出的方法在真实的航拍场景下相较于现有的基于深度学习和传统的图像拼接方法具有更好的视觉拼接效果和鲁棒性。

关键词：航拍图像深度单应性估计图像拼接无监督图像融合

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六阶电力系统混沌振荡的有限时间滑模控制

振动与冲击 2024年第14期43卷 156-162页

作者：曹骞韦笃取广西师范大学电子与信息工程学院广西桂林541004

电力系统作为一个典型的复杂动态系统,在实际运行过程中,特定的参数及初始值可能会使其产生混沌振荡,甚至导致整个电力系统崩溃。为了抑制电力系统的混沌,该研究为六阶电力系统设计混沌控制器。首先,利用时间序列图和相图对复杂的六阶... 详细信息

电力系统作为一个典型的复杂动态系统,在实际运行过程中,特定的参数及初始值可能会使其产生混沌振荡,甚至导致整个电力系统崩溃。为了抑制电力系统的混沌,该研究为六阶电力系统设计混沌控制器。首先,利用时间序列图和相图对复杂的六阶电力系统的基本动力学行为进行了分析,证明其存在混沌行为;然后,基于电力系统混沌振荡由能量过剩引起的思路,引入储能装置的动态模型,吸收受控系统过剩的有功功率,并提出了一种稳定的有限时间滑模控制方法来抑制系统的混沌振荡;最后,数值仿真验证了所设计控制器的有效性。

关键词：六阶电力系统混沌振荡储能装置有限时间滑模控制双曲正切函数

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头部姿态鲁棒的面部表情识别

广西师范大学学报(自然科学版) 2024年

作者：侯海燕谭玉枚宋树祥夏海英广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院广西师范大学计算机科学与工程学院

针对面部表情识别中受头部姿态干扰导致识别性能低的问题，本文提出一种双分支特征融合（dual-branch feature fusion，DFF）方法，以增强面部表情识别的头部姿态鲁棒性。首先，在表情分支中，采用特征提取模块提取高维粗糙表情特征，... 详细信息

针对面部表情识别中受头部姿态干扰导致识别性能低的问题，本文提出一种双分支特征融合（dual-branch feature fusion，DFF）方法，以增强面部表情识别的头部姿态鲁棒性。首先，在表情分支中，采用特征提取模块提取高维粗糙表情特征，再利用空间特征增强(spatial feature enhancement，SFE) 模块增强高维表情特征在空间层面的信息交互，从而提升表情分支的表情特征提取能力。同时，在头部姿态分支中，利用预训练并固定权重的头部姿态特征提取 (head pose feature extraction，HPFE)模块，提取出输入人脸表情图像的头部姿态特征。最后，将表情分支中的表情特征与头部姿态分支中的头部姿态特征逐元素相乘融合实现特征间信息互补，得到对头部姿态鲁棒的情感表征。在RAF-DB和FERPlus数据集上针对2种头部姿态Pose(>30°)、Pose( >45°)进行实验评估：在RAF-DB数据集的上识别准确率为89.98%、89.96%，在FERPlus数据集上为89.20%、87.94%。实验结果表明，本文提出的方法提高了在头部姿态干扰下面部图像的表情识别准确率，对研究自然环境下面部表情识别具有较高价值。

关键词：表情识别头部姿态特征提取鲁棒性深度学习

基于注意力机制和CNN-LSTM融合模型的锂电池SOC预测

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电源学报 2024年第05期22卷 269-277页

作者：张帅涛蒋品群宋树祥夏海英广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院中国电源学会

为提高锂电池荷电状态SOC(state-of-charge)预测精度，提出1种基于注意力机制和卷积神经网络-长短时记忆CNN-LSTM(convolution neural network-long short-term memory)融合模型的锂电池荷电状态预测方法。该模型采用一维CNN和LSTM神经... 详细信息

为提高锂电池荷电状态SOC(state-of-charge)预测精度，提出1种基于注意力机制和卷积神经网络-长短时记忆CNN-LSTM(convolution neural network-long short-term memory)融合模型的锂电池荷电状态预测方法。该模型采用一维CNN和LSTM神经网络学习得到SOC与锂电池放电数据的非线性关系，以及SOC序列存在的长期依赖性。同时，该模型采用“多对一”的结构，将当前时刻的锂电池SOC与多个历史时刻的放电数据建立映射关系，并通过注意力机制关注到对当前时刻SOC影响较大的历史放电数据，进一步提升SOC的预测准确度。动态工况下的锂电池SOC预测实验表明，该方法在不同温度条件下的平均预测误差为0.89%，与SVM、GRU和XGBoost相比，分别降低了81.2%、66.7%和56.5%，且优于未融合注意力机制的LSTM和CNN-LSTM，具有较高的预测精度和应用价值。

关键词：锂电池荷电状态卷积神经网络长短时记忆神经网络注意力机制

忆阻Morris-Lecar神经网络的同步行为研究

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广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第1期42卷 67-78页

作者：黄微韦笃取广西师范大学电子与信息工程学院广西桂林541004

本文研究电磁感应系数和膜表面电荷尺寸对忆阻Morris-Lecar(ML)神经网络动力学行为的影响。以电荷尺寸为参数研究忆阻ML神经网络的放电行为,发现增大电荷尺寸会抑制神经元放电频率和幅度,神经元随着时间的推移进入静息状态。以电磁感应... 详细信息

本文研究电磁感应系数和膜表面电荷尺寸对忆阻Morris-Lecar(ML)神经网络动力学行为的影响。以电荷尺寸为参数研究忆阻ML神经网络的放电行为,发现增大电荷尺寸会抑制神经元放电频率和幅度,神经元随着时间的推移进入静息状态。以电磁感应系数和电荷尺寸作为变量研究神经网络的同步行为。固定电荷尺寸,增大电磁感应系数,神经网络由混沌变得有序;电磁感应系数是决定神经网络同步的关键因素,当电磁感应系数K>3.2时,能更有效地诱导和增强同步。引入同步因子和标准差分别对网络的同步程度和神经元放电程度进行量化。实验结果表明,电磁感应系数可以有效调节神经网络的同步行为,具有控制神经网络的放电模式和网络同步的作用。

关键词： Morris-Lecar 神经元电磁感应表面电荷同步放电

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结合三维交互注意力与语义聚合的表情识别

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 238-248页

作者：王广宇罗晓曙徐照兴丰芳宇许江杰广西师范大学电子与信息工程学院广西桂林541004 江西服装学院大数据学院南昌330201

针对传统卷积网络难以有效整合不同阶段人脸面部表情的特征、存在特征表征瓶颈以及无法高效利用上下文语义等问题,提出了一种结合三维交互注意力与语义聚合的面部表情识别方法。在秩扩展(ReXNet)网络的基础上对其进行优化,在消除表征瓶... 详细信息

针对传统卷积网络难以有效整合不同阶段人脸面部表情的特征、存在特征表征瓶颈以及无法高效利用上下文语义等问题,提出了一种结合三维交互注意力与语义聚合的面部表情识别方法。在秩扩展(ReXNet)网络的基础上对其进行优化,在消除表征瓶颈的情况下,融合上下文特征,使其更适配表情识别任务。为捕获判别性人脸表情细粒度特征,结合非本地块与跨维度信息交互理论构建了三维交互注意力。为充分利用表情的浅中层底层特征与高层语义特征,设计了语义聚合模块,将多级全局上下文特征与高级语义信息进行聚合,达到同一类别的表情语义相互增益、增强类内一致性的目的。实验表明,该方法在公开数据集RAF-DB、FERPlus和AffectNet-8上的准确率分别为88.89%、89.53%与62.22%,展现了该方法的先进性。

关键词：人脸表情识别表征瓶颈三维交互注意力上下文语义

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轻量化音频信号处理算法与FPGA实现

电子测量技术 2024年第6期47卷 157-163页

作者：龙彪杨军陈惠萍陈光润赵培阳广西师范大学电子与信息工程学院桂林541004

为了解决语音通信系统中音频信号处理的数据量大,杂散信号多,以及调频接收机在接收到的音频信号忽大忽小的问题,提出了一种轻量化音频信号处理算法,并基于此算法在现场可编程门阵列(FPGA)平台上实现了音频信号的接收与自动增益控制。该... 详细信息

为了解决语音通信系统中音频信号处理的数据量大,杂散信号多,以及调频接收机在接收到的音频信号忽大忽小的问题,提出了一种轻量化音频信号处理算法,并基于此算法在现场可编程门阵列(FPGA)平台上实现了音频信号的接收与自动增益控制。该算法结合数字下变频技术、多级抽取滤波技术及自动增益控制技术(AGC),应用于音频信号处理系统中,将从上级天线接收的射频模拟信号通过模数转换以及数字下变频转换为基带音频信号,经四级抽取滤波将基带信号中的杂散信号滤除,降低了系统的复杂性和功耗,同时AGC对基带音频信号进行控制调整,输出较为稳定的音频信号。经过实验证明:该算法能够有效地将信息速率从102.4 MHz降至32 kHz、减少计算负担、提高信号质量、降低了FPGA的资源利用率;并且实现音频信号的自动增益控制调整,其调整时间仅为12.8μs,满足接收机的功率稳定时间。

关键词：音频信号数字下变频多级抽取滤波自动增益控制

木薯种茎精密播种过程中机械碰撞损伤有限元分析

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华南农业大学学报 2024年第3期45卷 427-436页

作者：陈林涛蓝莹窦文淼刘兆祥马旭陈睿广西师范大学职业技术师范学院广西桂林541001 广西师范大学化学与药学学院广西桂林541001 桂林信息科技学院电子工程学院广西桂林541004 华南农业大学工程学院广东广州510642

【目的】明确木薯种茎在播种过程中的碰撞损伤机制,寻求较小损伤的播种方式。【方法】利用三维扫描技术逆向建立木薯种茎的三维模型,通过基于Hyper Mesh和LS-DYNA的种茎碰撞有限元分析,研究播种性能的主要影响因素(跌落高度、振动板安... 详细信息

【目的】明确木薯种茎在播种过程中的碰撞损伤机制,寻求较小损伤的播种方式。【方法】利用三维扫描技术逆向建立木薯种茎的三维模型,通过基于Hyper Mesh和LS-DYNA的种茎碰撞有限元分析,研究播种性能的主要影响因素(跌落高度、振动板安装倾斜角度及振动板振动频率)下种茎碰撞损伤过程,明确不同试验因素水平下种茎种芽−播种部件斜面接触等效应力、种芽−茎秆交接处等效应力、种芽−茎秆交接处应变及种芽−播种部件斜面接触应变变化规律;在单因素试验基础上,通过二次旋转正交组合试验研究,结合非线性多目标优化计算方法,对影响因素进行优化,以验证所建立回归模型的合理性。【结果】当跌落高度为167.83 mm、振动板安装倾斜角度为22.18°、振动频率为66.96 Hz时,种芽−播种部件斜面接触等效应力为32.64 MPa、种芽−茎秆交接处等效应力为17.08 MPa、种芽−茎秆交接处应变为0.094、种芽−播种部件斜面接触应变为1.049,模型预测结果与实际仿真结果相近,证明了回归模型的可靠性。【结论】本研究结果为揭示木薯种茎碰撞机制及播种装置优化等提供了理论依据。

关键词：木薯种茎碰撞损伤有限元分析播种器数值模拟

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