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基于Transformer改进的YOLOv5+DeepSORT的车辆跟踪算法

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汽车技术 2024年第7期 9-16页

作者：何水龙张靖佳张林俊莫德赟桂林电子科技大学桂林541004 桂林航天工业学院桂林541001

针对传统目标检测跟踪算法检测精度低、全局感知能力差、对遮挡和小目标物体的识别能力差等问题,提出了一种基于轻量化Transformer改进的YOLOv5和DeepSORT算法的车辆跟踪方法。首先,利用EfficientFormerV2模型改进YOLOv5算法模型,增强... 详细信息

针对传统目标检测跟踪算法检测精度低、全局感知能力差、对遮挡和小目标物体的识别能力差等问题,提出了一种基于轻量化Transformer改进的YOLOv5和DeepSORT算法的车辆跟踪方法。首先,利用EfficientFormerV2模型改进YOLOv5算法模型,增强车辆的目标检测能力;然后,利用移位窗口(Swin)模型的优点改进DeepSORT多目标跟踪算法中的重识别(Re-Identification)模块,提高车辆的跟踪能力和精度;最后,通过数据集KITTI和VeRi开展对比试验和消融实验。结果表明,在复杂工况下,该方法的性能在车辆遮挡和小目标识别方面显著提高,平均准确度达到96.7%,目标跟踪准确度提高了9.547%,编号(ID)切换总次数减少了26.4%。

关键词： YOLOv5 车辆检测 DeepSORT Transformer

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基于多路混合注意力机制的水下图像增强网络

电子与信息学报 2024年第1期46卷 118-128页

作者：李云孙山林黄晴井佩光广西财经学院大数据与人工智能学院南宁530003 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541000 桂林航天工业学院电子信息与自动化学院桂林541000 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

光线在水下被吸收或者散射使得水下图像成像出现色偏、模糊遮挡等问题,影响水下视觉任务。传统的图像增强方法分别采用直方图均衡、伽马矫正和白平衡方法较好地增强水下图像。然而,3种方法融合增强水下图像的互补性和相关性方面的研究... 详细信息

光线在水下被吸收或者散射使得水下图像成像出现色偏、模糊遮挡等问题,影响水下视觉任务。传统的图像增强方法分别采用直方图均衡、伽马矫正和白平衡方法较好地增强水下图像。然而,3种方法融合增强水下图像的互补性和相关性方面的研究较少。因此,该文提出一种基于多路混合注意力机制的水下图像增强网络。首先,提出多路特征提取模块,对图像进行直方图均衡支路、伽马矫正支路和白平衡支路的多路特征提取,提取图像的对比度、亮度和颜色特征;然后,融合直方图均衡、伽马矫正和白平衡3支路特征,增强3支路特征融合的互补性;最后,设计混合注意力学习模块,深度挖掘3支路在对比度、亮度和颜色的相关性矩阵,并引入跳跃连接增强图像输出。在多个数据集上的实验结果表明,该方法能够有效恢复水下图像色偏、模糊遮挡和提高图像明亮度。

关键词：水下图像增强深度学习注意力机制跳跃连接

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特征可分性显式建模的跨数据库脑电解码方法

电子测量技术 2024年第7期47卷 95-105页

作者：李易张本鑫莫云路仲伟李智桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林541004 桂林航天工业学院电子信息与自动化学院桂林541004

目前,在运动想象解码领域,研究主要集中在被试依赖和被试独立解码两种方法上。然而,这两种解码方式在脑机接口(BCI)系统的实际使用中存在较大局限性。被试依赖和被试独立解码都依赖于同一中心数据集,当解码模型应用于其他中心的数据集时... 详细信息

目前,在运动想象解码领域,研究主要集中在被试依赖和被试独立解码两种方法上。然而,这两种解码方式在脑机接口(BCI)系统的实际使用中存在较大局限性。被试依赖和被试独立解码都依赖于同一中心数据集,当解码模型应用于其他中心的数据集时,性能将显著下降,无法满足BCI系统跨中心使用的需求。为提升运动想象脑电跨数据库解码性能,基于领域泛化的方法框架,提出了一种基于Fisher准则正则化的稀疏选择模型。在最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)模型的基础上,引入Fisher准则正则项,以在特征选择过程中显式建模特征的可分性。这有助于提高领域泛化的表示学习能力,从而增强分类模型在不同数据集上的泛化性能。采用两个公开的运动想象脑电数据集,并使用滤波器组共空间模式(FBCSP)和多时频共空间模式(MTFCSP)两种特征提取方法,验证了所提方法的有效性,进一步使用自采集的数据也证实了该方法在实际应用中同样有效。与现有的方法相比,所提方法取得了最高平均分类准确率,达到67.26%。实验结果表明,所提方法在运动想象跨数据库解码中具有更好的泛化能力、更高的特征可分性、更好的鲁棒性。所提方法有望促进BCI系统跨中心使用,提高通用性。

关键词：运动想象脑电解码稀疏正则化领域泛化跨数据库

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基于PXI总线的校靶测试模拟系统研制

计算机应用与软件 2024年第7期41卷 342-349页

作者：张逸龙李智刘均华桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 桂林航天工业学院电子信息与自动化学院广西桂林541004

为满足某型飞行器校靶测试系统的研制调试需求,提出一种基于虚拟仪器与PXI总线技术的校靶测试模拟系统研制方法。分析模拟系统的功能需求,选用符合要求的功能模块和外部设备,并设计转接适配器;对部分特殊信号进行特征分析并构建合理的... 详细信息

为满足某型飞行器校靶测试系统的研制调试需求,提出一种基于虚拟仪器与PXI总线技术的校靶测试模拟系统研制方法。分析模拟系统的功能需求,选用符合要求的功能模块和外部设备,并设计转接适配器;对部分特殊信号进行特征分析并构建合理的信号模型;按照模拟系统软件的功能需求,结合线程同步技术在Visual Studio软件开发环境下完成系统软件研制;测试结果表明,模拟系统信号输出稳定可靠,电压输出精度优于±0.01 V,频率输出精度优于0.1 Hz,时间控制精度优于0.01 s,满足校靶测试系统调试需求,可有效辅助测试系统研制调试,缩短研发周期,降低调试成本。

关键词：虚拟仪器 PXI总线模拟系统线程同步信号模拟

基于解码转发CR-NOMA协同系统物理层安全性能分析

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电讯技术 2024年第1期64卷 139-148页

作者：吕铄嵇建波桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 桂林航天工业学院电子信息与自动化学院广西桂林541004

分析了认知无线电(Cognitive Radio,CR)非正交多址(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)网络中的物理层安全性能。考虑到现有窃听者,支持NOMA的CR通过Nakagami-m信道以解码转发协作模式传输数据。为了分析CR-NOMA物理层安全性能,通过... 详细信息

分析了认知无线电(Cognitive Radio,CR)非正交多址(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)网络中的物理层安全性能。考虑到现有窃听者,支持NOMA的CR通过Nakagami-m信道以解码转发协作模式传输数据。为了分析CR-NOMA物理层安全性能,通过连接中断概率和安全中断概率的闭式表达式来评估CR-NOMA的安全性能。此外,通过蒙特卡罗模拟仿真以验证推导出的分析结果,并深入分析了参数对系统性能的影响。

关键词：认知无线电非正交多址接入物理层安全性能连接中断概率安全中断概率解码转发

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数字化转型、内部控制与企业风险承担水平

会计之友 2024年第12期 92-98页

作者：于世海汤红杰张景新桂林理工大学商学院桂林航天工业学院外语外贸学院广西师范大学

数字化转型作为数字经济的微观体现，在企业的长远发展中发挥了显著的作用，为深入探讨数字化转型与企业风险承担水平之间的关系，文章选取2010—2022年沪深A股上市公司作为研究样本，经过实证研究发现：数字化转型对企业风险承担水平... 详细信息

数字化转型作为数字经济的微观体现，在企业的长远发展中发挥了显著的作用，为深入探讨数字化转型与企业风险承担水平之间的关系，文章选取2010—2022年沪深A股上市公司作为研究样本，经过实证研究发现：数字化转型对企业风险承担水平具有显著的提高作用，内部控制在二者之间存在负向调节作用，而且这一表现在非国有企业以及成长期企业中表现更加明显。该结论经稳健性检验仍然成立。另外，机制检验表明，数字化转型可以通过提升企业创新水平和治理能力来提高风险承担水平。研究结论为企业进行数字化转型决策、健全内部控制体系提供了有力的参考，对促进企业高质量发展具有重要的借鉴意义。

关键词：数字经济数字化转型内部控制风险承担水平

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人工智能项目式综合实验教学平台设计与实践

实验室研究与探索 2024年第9期 135-141页

作者：覃阳谢慧明李玉洁谭本英孙邵华桂林电子科技大学人工智能学院桂林航天工业学院工程综合训练中心

为满足人工智能领域对高级工程实践人才的需求，基于OBE的教学理念构建了以项目为驱动的人工智能综合实验教学平台。该平台通过“验证性实验→设计性实验→综合实践性实验”的递进式教学，强化学生的人工智能专业理论知识，培养学生主... 详细信息

为满足人工智能领域对高级工程实践人才的需求，基于OBE的教学理念构建了以项目为驱动的人工智能综合实验教学平台。该平台通过“验证性实验→设计性实验→综合实践性实验”的递进式教学，强化学生的人工智能专业理论知识，培养学生主动学习能力和在真实应用情境中的实践技能。平台设计了人工智能算法仿真实验，嵌入式及AI边缘计算实验，人工智能综合创新实验的教学案例，覆盖了从基础理论到高级应用的全方位教学内容。教学实践表明，该平台有效地促进了学生在人工智能领域的专业成长，提高了学生解决实际问题的能力和创新思维，帮助学生更好地适应人工智能产业的快速发展和不断升级的需求。

关键词： OBE理念人工智能项目式教学综合实验教学平台

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杂交链式反应太赫兹超表面传感器检测miRNA-92a浓度

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中国激光 2024年第15期 211-218页

作者：杨墨林上君陈洁胡放荣北华航天工业学院机电工程学院桂林电子科技大学电子工程与自动化学院

由于结直肠癌潜伏期长、发展缓慢，早期很难得到准确诊断。外泌体中的microRNA（简称miRNA）是包含18到22个核苷酸的非编码RNA，参与转录抑制和转录后调控，与肿瘤细胞的增殖与迁移过程息息相关。因此，可以通过检测外泌体中的miRNA浓... 详细信息

由于结直肠癌潜伏期长、发展缓慢，早期很难得到准确诊断。外泌体中的microRNA（简称miRNA）是包含18到22个核苷酸的非编码RNA，参与转录抑制和转录后调控，与肿瘤细胞的增殖与迁移过程息息相关。因此，可以通过检测外泌体中的miRNA浓度实现对结直肠癌的早期诊断。以太赫兹超表面传感器为检测元件，结合杂交链式反应（HCR）信号放大策略，提出一种高灵敏度检测miRNA-92a浓度的方法。实验结果表明，超表面传感器谐振频率的频移量与miRNA-92a的浓度之间具有良好的线性关系，检测灵敏度达6.26 GHz/lg CmiRNA-92a。所提方法具有快速、检出限低和灵敏度高等优点，适用于对癌症相关外泌体浓度的快速检测和疾病早期诊断。

关键词：太赫兹光谱技术超表面传感器杂交链式反应结直肠癌诊断外泌体microRNA

自适应迁移鲁棒特征的个性化联邦医学图像分类

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中国图象图形学报 2024年第3期29卷 798-810页

作者：陆森良冯宝徐坤财陈业航陈相猛桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林541004 桂林航天工业学院智能检测与信息处理实验室桂林541004 江门市中心医院医学影像智能计算及应用实验室江门529000

目的针对联邦学习中多中心医学数据的异质性特征导致全局模型性能不佳的问题,提出一种基于特征迁移的自适应个性化联邦学习算法(adaptive personalized federated learning via feature transfer,APFFT)。方法首先,为降低全局模型中异... 详细信息

目的针对联邦学习中多中心医学数据的异质性特征导致全局模型性能不佳的问题,提出一种基于特征迁移的自适应个性化联邦学习算法(adaptive personalized federated learning via feature transfer,APFFT)。方法首先,为降低全局模型中异质性特征信息影响,提出鲁棒特征选择网络(robust feature selection network,RFS-Net)构建个性化本地模型。RFS-Net通过学习两个迁移权重分别确定全局模型向本地模型迁移时的有效特征以及特征迁移的目的地,并构建基于迁移权重的迁移损失函数以加强本地模型对全局模型中有效特征的注意力,从而构建个性化本地模型。然后,为过滤各本地模型中异质性特征信息,利用自适应聚合网络(adaptive aggregation network,AANet)聚合全局模型。AA-Net基于全局模型交叉熵变化更新迁移权重并构建聚合损失,使各本地模型向全局模型迁移鲁棒特征,提高全局模型的特征表达能力。结果在3种医学图像分类任务上与4种现有方法进行比较实验,在肺结核肺腺癌分类任务中,各中心曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.7915,0.7981,0.7600,0.7057和0.8069;在乳腺癌组织学图像分类任务中,各中心准确率分别为0.9849、0.9808、0.9835、0.9826和0.9834;在肺结节良恶性分类任务中,各中心AUC分别为0.8097,0.8498,0.7848和0.7923。结论所提出的联邦学习方法,降低了多中心的异质性特征影响,实现基于鲁棒特征的个性化本地模型自适应构建和全局模型自适应聚合,模型性能有较大提升。

关键词：特征迁移联邦学习异质性特征鲁棒特征选择网络自适应聚合网络医学图像分类