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人机协同巡检下绝缘子分类及故障检测方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 91-98,111页

作者：王少飞吴琼水田猛王先培武汉大学电子信息学院湖北武汉430072

针对目前电网人机协同巡检过程中数据收集量、来源面和复杂度增加,导致绝缘子目标小、遮挡严重、背景复杂、故障难以识别等问题,提出一种基于Yolov5-TBT模型的绝缘子分类及故障检测算法.首先构建了多目标(3种类别+2种故障)的人机协同巡... 详细信息

针对目前电网人机协同巡检过程中数据收集量、来源面和复杂度增加,导致绝缘子目标小、遮挡严重、背景复杂、故障难以识别等问题,提出一种基于Yolov5-TBT模型的绝缘子分类及故障检测算法.首先构建了多目标(3种类别+2种故障)的人机协同巡检数据集,为模型训练提供充足的绝缘子图像,提高模型的鲁棒性和泛化能力.然后,以Yolov5模型为基础,增加Transformer编码器,减少复杂背景的干扰;使用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)学习不同层级输入特征的重要性,进行更有效的特征聚合;增加小目标预测分支,提高对小目标的检测效果.实验结果表明:改进模型效果优于Yolov5模型,对伞裙破损故障的检测精度提高了19.4%,整体性能提高3.6%.

关键词：电网巡检绝缘子分类故障检测 Yolov5模型 Transformer编码器

基于法布里-珀罗腔的可调谐连续域束缚态及应用

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物理学报 2024年第17期73卷 194-204页

作者：任洋李振雄张磊崔巍吴雄雄霍亚杉何智慧延安大学物理与电子信息学院光电信息与转换中心延安716000

优异的光学吸收器一直具备着高品质因数和完美吸收的特性,然而,这类吸收器通常会受到传统表面等离子体共振带来的欧姆损耗,制约其在实际应用中的吸收性能.本文提出了一种基于法布里-珀罗腔的可调谐连续域束缚态(bound state in the cont... 详细信息

优异的光学吸收器一直具备着高品质因数和完美吸收的特性,然而,这类吸收器通常会受到传统表面等离子体共振带来的欧姆损耗,制约其在实际应用中的吸收性能.本文提出了一种基于法布里-珀罗腔的可调谐连续域束缚态(bound state in the continuum,BIC),通过调整模型的参数,可将BIC可以转变为准BIC,在连续谱中实现了100%的完美吸收.在本文中,采用干涉理论探究了影响完美吸收的因素,用耦合模理论和阻抗匹配理论对准BIC进行理论计算,采用电场和磁场理论解释了吸收器完美吸收的物理机制.与传统吸收器相比,该吸收器具有优异的结构参数鲁棒性和广泛的BIC调控范围.更重要的是,该吸收器具有出色的传感性能,其最大灵敏度可达34 nm/RIU,最大品质因数为9.5.最后,该吸收器还实现了双频的开光性能,其中双频开关的最大调制深度和最小插入损耗分别为99.4%和0.0004 dB.这些研究结果在光子学、光通信、传感器技术等领域具有重要意义.

关键词：连续域束缚态完美吸收耦合模理论传感

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结合局部全局特征与多尺度交互的三维多器官分割网络

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中国图象图形学报 2024年第3期29卷 655-669页

作者：柴静雯李安康张浩马泳梅晓光马佳义武汉大学电子信息学院武汉430072

目的高度适形放射治疗是常用的癌症治疗方法,该方法的有效性依赖于对癌组织和周边多个危及器官(organ at risk,OAR)解剖结构的精确刻画,因此研究三维图像多器官的高精度自动分割具有重要意义。以视觉Transformer(vision Transformer,V... 详细信息

目的高度适形放射治疗是常用的癌症治疗方法,该方法的有效性依赖于对癌组织和周边多个危及器官(organ at risk,OAR)解剖结构的精确刻画,因此研究三维图像多器官的高精度自动分割具有重要意义。以视觉Transformer(vision Transformer,ViT)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)结合为代表的三维医学图像分割方法表现出了丰富的应用优势。然而,这类方法往往忽略同一尺度内和不同尺度间的信息交互,使得CNN和ViT特征的提取和融合受限。本文提出一种端到端多器官分割网络LoGoFUNet(local-global-features fusion UNet),旨在应对现有方法的缺陷。方法首先,针对单一器官分割,提出在同一尺度下并行提取并融合CNN和ViT特征的LoGoF(local-global-features fusion)编码器,并构建了一个端到端的三维医学图像分割多尺度网络M0。此外,考虑到器官内部以及器官之间的相互关系,该方法在M0网络的基础上设计并引入了多尺度交互(multi-scale interaction,MSI)模块和注意力指导(attention guidance,AG)结构,最终形成了LoGoFUNet。结果在Synapse数据集和SegTHOR(segmentation of thoracic organs at risk)数据集上,本文方法相比于表现第2的模型,DSC(Dice similarity cofficient)指标分别提高了2.94%和4.93%,而HD95(Hausdorff distance_95)指标则分别降低了8.55和2.45,切实提升了多器官分割任务的性能表现。在ACDC(automatic cardiac diagnosis challenge)数据集上,3D分割方法的适用性大多较差,但LoGoFUNet依然得到了比2D先进方法更好的结果,说明其对数据集的适应能力更强。结论该方法的分割模型综合尺度内和尺度间的信息交互,具有更好的分割结果,且在数据集上的泛化性更好。

关键词：多器官分割深度神经网络(DNN) 视觉Transformer(ViT) 局部全局特征多尺度交互(MSI)

语义分割和HSV色彩空间引导的低光照图像增强

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中国图象图形学报 2024年第4期29卷 966-977页

作者：张航颜佳武汉大学电子信息学院武汉430072

目的低光照图像增强是图像处理中的基本任务之一。虽然已经提出了各种方法,但它们往往无法在视觉上产生吸引人的结果,这些图像存在细节不清晰、对比度不高和色彩失真等问题,同时也对后续目标检测、语义分割等任务有不利影响。针对上述... 详细信息

目的低光照图像增强是图像处理中的基本任务之一。虽然已经提出了各种方法,但它们往往无法在视觉上产生吸引人的结果,这些图像存在细节不清晰、对比度不高和色彩失真等问题,同时也对后续目标检测、语义分割等任务有不利影响。针对上述问题,提出一种语义分割和HSV(hue, saturation and value)色彩空间引导的低光照图像增强方法。方法首先提出一个迭代图像增强网络,逐步学习低光照图像与增强图像之间像素级的最佳映射,同时为了在增强过程中保留语义信息,引入一个无监督的语义分割网络并计算语义损失,该网络不需要昂贵的分割注释。为了进一步解决色彩失真问题,在训练时利用HSV色彩空间设计HSV损失;为了解决低光照图像增强中出现细节不清晰的问题,设计了空间一致性损失,使增强图像与对应的低光照图像尽可能细节一致。最终,本文的总损失函数由5个损失函数组成。结果将本文方法与LIME(low-light image enhancement)、RetinexNet(deep retinex decomposition)、EnlightenGAN(deep light enhancement using generative adversarial networks)、Zero-DCE (zero-reference deep curve estimation)和SGZ(semantic-guided zero-shot learning)5种方法进行了比较。在峰值信噪比(peak signal-tonoise ratio,PSNR)上,本文方法平均比Zero-DCE (zero-reference deep curve estimation)提高了0.32 dB;在自然图像质量评价(natural image quality evaluation,NIQE)方面,本文方法比EnlightenGAN提高了6%。从主观上看,本文方法具有更好的视觉效果。结论本文所提出的低光照图像增强方法能有效解决细节不清晰、色彩失真等问题,具有一定的应用价值。

关键词：图像处理低光照图像增强深度学习语义分割 HSV色彩空间

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融合事件相机的视觉场景识别

中国图象图形学报 2024年第4期29卷 1018-1029页

作者：刘熠晨余磊余淮杨文武汉大学电子信息学院武汉430072

目的传统视觉场景识别(visual place recognition,VPR)算法的性能依赖光学图像的成像质量,因此高速和高动态范围场景导致的图像质量下降会进一步影响视觉场景识别算法的性能。针对此问题,提出一种融合事件相机的视觉场景识别算法,利用... 详细信息

目的传统视觉场景识别(visual place recognition,VPR)算法的性能依赖光学图像的成像质量,因此高速和高动态范围场景导致的图像质量下降会进一步影响视觉场景识别算法的性能。针对此问题,提出一种融合事件相机的视觉场景识别算法,利用事件相机的低延时和高动态范围的特性,提升视觉场景识别算法在高速和高动态范围等极端场景下的识别性能。方法本文提出的方法首先使用图像特征提取模块提取质量良好的参考图像的特征,然后使用多模态特征融合模块提取查询图像及其曝光区间事件信息的多模态融合特征,最后通过特征匹配查找与查询图像最相似的参考图像。结果在MVSEC(multi-vehicle stereo event camera dataset)和RobotCar两个数据集上的实验表明,本文方法对比现有视觉场景识别算法在高速和高动态范围场景下具有明显优势。在高速高动态范围场景下,本文方法在MVSEC数据集上相较对比算法最优值在召回率与精度上分别提升5.39%和8.55%,在RobotCar数据集上相较对比算法最优值在召回率与精度上分别提升3.36%与4.41%。结论本文提出了融合事件相机的视觉场景识别算法,利用了事件相机在高速和高动态范围场景的成像优势,有效提升了视觉场景识别算法在高速和高动态范围场景下的场景识别性能。

关键词：视觉场景识别(VPR) 事件相机多模态特征融合特征匹配

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空间目标监视雷达大气折射修正技术研究

电波科学学报 2024年第1期39卷 148-155页

作者：唐新杰刘默然乔建东周晨武汉大学电子信息学院武汉430072

无线电波在大气层中传播时,大气介质的不均匀分布会对电波产生折射效应,从而影响雷达的探测精度。对于航天目标的雷达探测,影响无线电波的介质主要是电离层。本文利用实时TEC数据同化的方式,建立了电离层电子密度现报模型,实现了电离层... 详细信息

无线电波在大气层中传播时,大气介质的不均匀分布会对电波产生折射效应,从而影响雷达的探测精度。对于航天目标的雷达探测,影响无线电波的介质主要是电离层。本文利用实时TEC数据同化的方式,建立了电离层电子密度现报模型,实现了电离层折射率剖面的实时构建。在此基础上,利用射线描迹法完成了航天目标雷达探测的折射误差修正。结果表明,相对于单纯使用电离层经验模型-国际参考电离层(International Reference Ionosphere,IRI)模型,利用电离层同化现报模型建立的电离层折射率剖面可大大提高折射误差修正的精度。

关键词：电波传播大气折射修正电离层数据同化大气不均匀性

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大规模LoRa传感网的退避算法优化

武汉大学学报(工学版) 2024年

作者：陈小莉陶智威魏权武汉大学电子信息学院

针对由于LoRa (Long Range)节点通信速率低以及节点数量大导致大规模LoRa传感网中碰撞现象严重的问题，提出一种机制简单、执行效率高的基于碰撞统计的自适应退避算法，该算法在统计节点上传数据时经历的碰撞次数基础上，判断信道竞争... 详细信息

针对由于LoRa (Long Range)节点通信速率低以及节点数量大导致大规模LoRa传感网中碰撞现象严重的问题，提出一种机制简单、执行效率高的基于碰撞统计的自适应退避算法，该算法在统计节点上传数据时经历的碰撞次数基础上，判断信道竞争的状态，并针对初始竞争窗口和重传过程中竞争窗口采取不同的更新策略。首先，LoRa节点根据历史碰撞次数自适应地选取初始竞争窗口；然后，在重传阶段，根据历史碰撞次数以不同的倍增系数加大重传竞争窗口，并在其它节点完成发送退出信道竞争时及时减小重传竞争窗口。OPNET仿真结果表明，与传统退避算法相比该自适应退避算法平均丢包量减少了约40.7%，平均重传次数减少了约28.3%，平均吞吐量提高了约10.3%，说明该算法通过更合理的竞争窗口更新策略，降低了大规模LoRa传感网中碰撞发生的概率，提升了信道利用率。

关键词：大规模LoRa传感网退避算法碰撞自适应平均丢包量

融合高阶特征的在线社交媒体节点传播能力评估模型

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武汉大学学报(工学版) 2024年

作者：范嘉俊江昊叶东升武汉大学电子信息学院

随着互联网技术的快速发展，越来越多的人倾向于通过各种社交媒体平台获取和传播新闻资讯。社交媒体已成为网络舆情的主要传播渠道，评估其中用户节点的传播能力对于研究信息传播机制等都具有重要作用。目前基于网络拓扑结构的节点传播... 详细信息

随着互联网技术的快速发展，越来越多的人倾向于通过各种社交媒体平台获取和传播新闻资讯。社交媒体已成为网络舆情的主要传播渠道，评估其中用户节点的传播能力对于研究信息传播机制等都具有重要作用。目前基于网络拓扑结构的节点传播能力评估研究主要集中于分析网络的低阶拓扑结构，忽略了多个节点之间频繁交互所形成的高阶拓扑结构对传播能力的影响。因此，本文提出一种融合高阶特征的在线社交媒体节点传播能力评估模型，能够同时考虑两种拓扑特征的影响。该模型利用持续同调分析多种节点交互形式形成的不同高阶拓扑结构，得到节点的高阶拓扑特征，结合节点出度这一低阶拓扑特征，构建节点传播能力的评估指标。在多个数据集上进行的团体用户发现实验和网络破坏性实验分别证明了本文模型在提取节点交互特征和表征节点传播能力方面的优异性能。

关键词：持续同调节点传播能力社交网络分析高阶拓扑结构

NWC人工甚低频台站信号产生“条缕状”准捕获电子能谱的模拟研究

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物理学报 2024年第20期73卷 286-299页

作者：刘阳希子项正周晨倪彬彬董俊虎胡景乐王建行郭浩智武汉大学电子信息学院武汉430072

遍布全球的人工甚低频台站发射的信号主要用于对潜通信,在夜间,这些信号可以泄漏进磁层与内辐射带中几十至几百keV电子发生回旋共振,从而导致电子沉降.这一过程是导致内辐射带电子损失的重要原因,也是磁层-电离层耦合过程中能量和物质... 详细信息

遍布全球的人工甚低频台站发射的信号主要用于对潜通信,在夜间,这些信号可以泄漏进磁层与内辐射带中几十至几百keV电子发生回旋共振,从而导致电子沉降.这一过程是导致内辐射带电子损失的重要原因,也是磁层-电离层耦合过程中能量和物质输运的重要环节.被台站信号散射的电子呈现出能量随L增加而减小的“条缕状”能谱结构,与台站信号和电子的一阶回旋共振能量曲线相符.低轨卫星可以对“条缕状”能谱结构进行清晰地观测,为研究近地空间波粒相互作用提供了重要契机.本文基于Drift-Diffusion-Source模型,复现了DEMETER卫星于2009年3月19日多个轨道测量的NWC台站信号导致的“条缕状”能谱,量化了NWC台站信号对辐射带电子的散射作用,明晰了NWC台站信号的幅度和传播角,揭示了内辐射带电子漂移过程中的动态变化规律,为开发人工影响辐射带技术提供了重要理论参考.

关键词：地球辐射带波粒相互作用人工甚低频台站信号电子投掷角扩散

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