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基于多传感器融合的四旋翼UAV悬停校正

传感器与微系统 2023年第7期42卷 94-97页

作者：刘正坤潘绍明向政蓉广西科技大学电气电子与计算机科学学院广西柳州545006

针对四旋翼无人机(UAV)定点悬停时精度低且易受干扰等问题,通过结合多传感器数据融合算法与PID控制算法,设计了一种四旋翼定点悬停的控制方案。系统以STM32F407处理器作为控制核心;通过6轴姿态传感器MPU6050采集陀螺仪数据和加速度数据... 详细信息

针对四旋翼无人机(UAV)定点悬停时精度低且易受干扰等问题,通过结合多传感器数据融合算法与PID控制算法,设计了一种四旋翼定点悬停的控制方案。系统以STM32F407处理器作为控制核心;通过6轴姿态传感器MPU6050采集陀螺仪数据和加速度数据,经过互补滤波算法融合处理后解算出欧拉角;采用三阶互补滤波算法对激光传感器VL53L1X采集的数据和加速度数据进行融合,计算出高度数据。通过MPU6050解算出的欧拉角补偿光流传感器测量的数据,得到UAV实际水平速度。针对传感器融合后的数据,设计相应的串级PID控制器对UAV姿态和位置进行控制,并搭建实验平台进行验证。结果表明:本文设计的控制方案能够有效提高四旋翼UAV的定点悬停精度,抗干扰能力强且具有较好的鲁棒性。

关键词：四旋翼多传感器融合光流传感器悬停

基于局部结构保持的高维数据半监督深度嵌入聚类算法

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广西科学 2022年第5期29卷 922-929页

作者：曹超李梦利阳树洪李春贵广西科技大学电气电子与计算机科学学院广西柳州545006

聚类是机器学习和数据挖掘中的重要课题。近年来,深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)在各种聚类任务中受到广泛关注。特别是半监督聚类,在大量无监督数据中仅引入少量先验信息即可显著提高聚类性能。然而,这些聚类方法忽略了定义... 详细信息

聚类是机器学习和数据挖掘中的重要课题。近年来,深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)在各种聚类任务中受到广泛关注。特别是半监督聚类,在大量无监督数据中仅引入少量先验信息即可显著提高聚类性能。然而,这些聚类方法忽略了定义的聚类损失可能破坏特征空间,从而导致非代表性的无意义特征。针对现有半监督深度聚类的特征学习过程中局部结构保持有所欠缺的问题,本文提出一种改进的半监督深度嵌入聚类(Improved Semi-supervised Deep Embedded Clustering,ISDEC)算法,采用欠完备自动编码器在特征表达学习的同时,保持数据的内在局部结构;通过综合聚类损失、成对约束损失和重构损失,对聚类标签分配和特征表达进行联合优化。在包括基因数据在内的若干高维数据集上的实验结果表明,本方法的聚类性能比现有方法更好。

关键词：聚类半监督深度嵌入基因表达学习

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英国高校信息素养教育分析及启示

图书馆学研究 2022年第5期 85-91页

作者：李军石德万广西科技大学电气电子与计算机科学学院广西科技大学图书馆

为充分了解英国高校信息素养教育的特色,为国内高校信息素养教育提供参考,选取纳入2018年《泰晤士报》英国大学排名的129所高校为研究对象,采用网络调查、文献调研和内容分析的研究方法,对英国高校信息素养教育进行分析。结果表明:英国... 详细信息

为充分了解英国高校信息素养教育的特色,为国内高校信息素养教育提供参考,选取纳入2018年《泰晤士报》英国大学排名的129所高校为研究对象,采用网络调查、文献调研和内容分析的研究方法,对英国高校信息素养教育进行分析。结果表明:英国高校高度重视信息素养教育,把信息素养教育纳入学校的发展规划,出台相应的政策和措施,以图书馆为中心,聚合学校的优势资源,把信息素养教育走深、做实;同时,不断拓展教学内容、创新教学方式和教学手段、构建网络化的教学组织形式,尽可能地满足用户的个性化需求。我国高校的信息素养教育应该在教育规划、教育框架、教学内容、教学方式、合作模式等方面向英国高校借鉴和学习。

关键词：信息素养教育高校图书馆英国高校教学组织教学方式

基于ResNet网络与离散变分自编码器的精细轮廓检测方法

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广西科技大学学报 2022年第3期33卷 8-13,28页

作者：王衢林川陈永亮广西科技大学电气电子与计算机科学学院广西柳州545616

传统的基于卷积神经网络的轮廓检测方法多为由编码网络和解码网络构成的编解码结构,存在轮廓定位不准确、输出轮廓模糊的问题。为解决这一问题,提出一种基于离散变分自编码器的轮廓检测方法。该方法舍弃了解码网络,利用离散变分自编码... 详细信息

传统的基于卷积神经网络的轮廓检测方法多为由编码网络和解码网络构成的编解码结构,存在轮廓定位不准确、输出轮廓模糊的问题。为解决这一问题,提出一种基于离散变分自编码器的轮廓检测方法。该方法舍弃了解码网络,利用离散变分自编码器的编码器和解码器分别配合编码网络进行训练和轮廓输出,并设计了带有动态权重的损失函数,用于解决本文方法在训练过程中遇到的类别分布极不均衡的问题。基于BIPED数据集,本文的轮廓精细度实验表明本文方法在更严格的评估标准下优于最新方法DexiNed。在一般的评估标准下,本文方法的ODS F-measure能够达到0.889,比最新方法DexiNed提高了3.0%。研究结果表明,对离散变分自编码器的利用不仅能帮助模型提高轮廓精细度,也能显著提高模型的轮廓检测性能。

关键词：轮廓检测深度学习离散变分自编码器计算机视觉交叉熵损失函数

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巡检用机器地图边界的自适应优化算法

传感器世界 2022年第5期28卷 29-35页

作者：吴书坤王世刚马凯广西科技大学电气电子与计算机科学学院广西柳州545616

机器地图是机器人进行自动巡检的重要依据,但是由于受到建图平台的传感器精度、建图操作人操作的准确性、建图环境本身的限制,机器地图的边界有时会产生不连续、不完整等问题。本文提出的算法针对机器地图边界,以结构元素大小自适应的... 详细信息

机器地图是机器人进行自动巡检的重要依据,但是由于受到建图平台的传感器精度、建图操作人操作的准确性、建图环境本身的限制,机器地图的边界有时会产生不连续、不完整等问题。本文提出的算法针对机器地图边界,以结构元素大小自适应的断点连接算法为核心,通过地图的初步处理、边界断点自适应连接、边界的提取与处理、边界替换等步骤,将不连续、不完整的机器地图边界进行优化,从而得到质量更高的巡检用机器地图。经过对多种不同场景机器地图进行的优化实验验证,本文提出的算法可以对不同场景的机器地图进行有效的边界优化。

关键词：巡检机器人机器地图自适应结构元素形态学边界优化

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基于EEMD的融安方言语音合成算法研究

传感器世界 2022年第6期28卷 25-29,36页

作者：王学松王世刚郭毅峰广西科技大学电气电子与计算机科学学院广西柳州545616

针对在采用线性预测系数(LPC)进行融安方言语音合成时合成效果差的问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的融安方言语音合成算法。语音是一种非线性信号,传统特征提取算法对非线性信号的处理能力较弱。因此,提出在传统算法过程中先... 详细信息

针对在采用线性预测系数(LPC)进行融安方言语音合成时合成效果差的问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的融安方言语音合成算法。语音是一种非线性信号,传统特征提取算法对非线性信号的处理能力较弱。因此,提出在传统算法过程中先运用EEMD算法将语音信号分解成若干个线性分量,从而提高语音信号的划分精度;再对所有分量分别进行快速傅里叶变换(FFT);最后对所有分量进行频率求和,利用求和后的频率数据对融安方言语音进行合成。实验结果表明,利用文章算法合成的融安方言语音MFCC参数的均方根误差(RMSE)与传统算法相比降低了7.38%,合成效果更好。从合成后的语音波形图可以看出,文章算法能够更多地保留融安方言语音的细节信息。

关键词：语音合成集合经验模态分解梅尔频率倒谱系数融安方言

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基于综合赋权法的齿轮箱运行状态评估

润滑与密封 2023年第1期48卷 156-161页

作者：董婉李英顺张杨隋欢欢高悦琪广西科技大学电气电子与计算机科学学院广西柳州545000 沈阳顺义科技有限公司辽宁沈阳110027

为科学合理地评估齿轮箱运行状态,提出一种基于博弈论综合赋权的运行状态评价模型。该模型首先从润滑油各个主要监测指标出发,建立齿轮箱运行状态评估指标体系;然后运用改进的层次分析法和熵权法对评价指标进行主客观赋权,并采用博弈论... 详细信息

为科学合理地评估齿轮箱运行状态,提出一种基于博弈论综合赋权的运行状态评价模型。该模型首先从润滑油各个主要监测指标出发,建立齿轮箱运行状态评估指标体系;然后运用改进的层次分析法和熵权法对评价指标进行主客观赋权,并采用博弈论思想得到最优综合权重;最后构建齿轮箱运行状态模糊综合评判模型。运用该模型对某型装甲车底盘系统齿轮箱运行状态进行评估。结果表明:该模型的计算方法简便,求得的综合权重精确,其评价结果与实际运行情况基本一致,能够为视情维修提供理论依据。

关键词：齿轮箱油液监测综合赋权模糊综合评判状态评估

手势图像边缘检测——基于多方向和最佳阈值的Canny算法

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广西科技大学学报 2022年第1期33卷 71-77页

作者：黄林彩王智文符晓彪刘美珍广西科技大学电气电子与计算机科学学院广西柳州545616

图像边缘包含大量信息,提取这些图像边缘在图像处理和目标识别等计算机视觉方面有着重要作用。针对传统Canny算法在提取图像边缘时存在抗噪能力弱、梯度信息提取不全面造成边缘缺失等问题,提出基于多方向和最佳阈值的Canny算法手势图像... 详细信息

图像边缘包含大量信息,提取这些图像边缘在图像处理和目标识别等计算机视觉方面有着重要作用。针对传统Canny算法在提取图像边缘时存在抗噪能力弱、梯度信息提取不全面造成边缘缺失等问题,提出基于多方向和最佳阈值的Canny算法手势图像边缘检测。采用中值滤波和双边滤波作为混合滤波器代替高斯滤波,采用八方向模板的Sobel算子计算梯度幅值,用迭代法选取最佳阈值检测和连接边缘。实验结果表明,改进的Canny算法提取的手势图像边缘自适应性强,边缘定位准确,抗噪性能好,为手势识别提供了保障。

关键词：图像边缘检测 Canny算法 Sobel算子混合滤波器八方向模板阈值

基于深度学习的轮廓检测模型的交互式解码网络

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广西科技大学学报 2022年第1期33卷 46-53页

作者：乔亚坤林川张贞光广西科技大学电气电子与计算机科学学院广西柳州545616

基于深度学习的轮廓检测模型通常由编码和解码2个部分组成,其中编码部分负责提取、分离图像特征,解码部分则解析、表征图像特征。为了尽可能利用每一个卷积层的信息,设计了一种高性能轮廓检测模型。首先,将编码网络的输出分为2组进行逐... 详细信息

基于深度学习的轮廓检测模型通常由编码和解码2个部分组成,其中编码部分负责提取、分离图像特征,解码部分则解析、表征图像特征。为了尽可能利用每一个卷积层的信息,设计了一种高性能轮廓检测模型。首先,将编码网络的输出分为2组进行逐级解码;然后引入交互式连接,2组网络分别互换部分卷积层进行特征交互以获取更多的特征信息;最后,2组网络的输出传入加法层进行融合得到最终输出。在BSDS500和NYUD-v2数据集上对该神经网络模型进行实验,结果与近几年的研究相比,有着显著的提升。通过消融实验进一步证明,采用交互式解码方法的F值(ODS)由0.816提升至0.819,提高了0.003。

关键词：轮廓检测深度学习逐级解码交互式连接