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基于法布里-珀罗干涉和反共振效应的光纤温湿度传感器

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光学学报 2024年第5期44卷 261-270页

作者：胡子怡常建华金澳博陈鸣徐遥南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

提出并制备了一种基于法布里-珀罗干涉仪(FPI)和反共振(AR)效应的光纤温湿度传感器。将单模光纤(SMF)和端面固化了聚酰亚胺(PI)的带涂层无芯光纤(NCF)插入非封闭硅管两端构建FPI,利用具有相似光程的空气腔和空气-PI混合腔产生光谱叠加... 详细信息

提出并制备了一种基于法布里-珀罗干涉仪(FPI)和反共振(AR)效应的光纤温湿度传感器。将单模光纤(SMF)和端面固化了聚酰亚胺(PI)的带涂层无芯光纤(NCF)插入非封闭硅管两端构建FPI,利用具有相似光程的空气腔和空气-PI混合腔产生光谱叠加的游标效应,显著提高相对湿度检测灵敏度。NCF包层的光和部分折射进丙烯酸树脂涂层的光耦合形成AR,利用温度引起涂层折射率的改变导致AR非透射波长产生漂移,实现对温度的高灵敏度测量。实验结果表明:在10%~80%的相对湿度范围内,相对湿度灵敏度为510.25 pm/%;在26~35℃的温度范围内,温度灵敏度可达-4.48 nm/℃。该传感器具有成本低、灵敏度高的优点,在生物医学、健康监测等方面具有重要的应用价值。

关键词：传感器光纤传感器温湿度游标效应法布里-珀罗干涉仪反共振

基于水凝胶的颜色动态可调的金属-介质-金属结构

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光学学报 2024年第9期44卷 284-292页

作者：倪海彬沈依周俊萍高绪之倪波常建华南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

提出一种基于聚乙烯醇水凝胶(PVA)的金属-介质-金属结构,用于实现颜色动态可调的结构色传感器。利用PVA薄膜对相对湿度的溶胀/收缩和折射率变化响应,并结合法布里-珀罗(F-P)共振效应,实现了F-P共振波长随相对湿度变化而发生偏移,结构色... 详细信息

提出一种基于聚乙烯醇水凝胶(PVA)的金属-介质-金属结构,用于实现颜色动态可调的结构色传感器。利用PVA薄膜对相对湿度的溶胀/收缩和折射率变化响应,并结合法布里-珀罗(F-P)共振效应,实现了F-P共振波长随相对湿度变化而发生偏移,结构色随环境相对湿度的改变而变化。实验结果表明,当环境相对湿度在3.0%~84.2%范围内变化时,结构的颜色会发生显著变化,在CIE 1931色度空间中显示为坐标顺时针旋转,平均相对湿度灵敏度可达0.998 nm/%。该传感器色彩显示丰富,颜色随相对湿度变化明显,灵敏度较高,响应迅速,在湿度传感结合色彩显示的环境检测研究领域具有良好的应用前景。

关键词：薄膜动态可调结构色金属-介质-金属结构法布里-珀罗共振湿度传感

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基于特征重组的遥感图像有向目标检测

光学学报 2024年第6期44卷 318-328页

作者：王友伟郭颖邵香迎王季宇鲍正位南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044

针对遥感有向目标存在的检测问题,设计了一个基于改进Rotated RPN的网络,设计特征重组机制,通过加权使网络关注有效目标区域。使用新的有向框标注方法,避免在临界角度出现错位等问题。在检测头前端使用极化注意力模块,改善因为分类和回... 详细信息

针对遥感有向目标存在的检测问题,设计了一个基于改进Rotated RPN的网络,设计特征重组机制,通过加权使网络关注有效目标区域。使用新的有向框标注方法,避免在临界角度出现错位等问题。在检测头前端使用极化注意力模块,改善因为分类和回归任务所需特征不一致导致的性能下降问题。实验结果表明,该模型可以提高多类目标的检测精度。相较于基准Rotated RPN,该模型在Dior-R数据集上精度提升4.95%,在HRSC2016数据集上精度提升11.75%。

关键词：遥感有向目标检测深度学习特征重组极化注意力

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地表臭氧浓度升高对麦田水热通量的影响

农业工程学报 2024年第8期40卷 116-124页

作者：徐诗韵徐彦森张宇杰冯兆忠南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室南京210044

臭氧(O_(3))浓度升高危害小麦生长,现有研究尚不清楚推广新的小麦品种能否减缓O_(3)对籽粒产量、农田蒸散和水分利用效率的负面效应,且研究O_(3)浓度升高对麦田水分利用效率的影响对农业用水管理具有重要意义。该研究利用完全开放式O_(3... 详细信息

臭氧(O_(3))浓度升高危害小麦生长,现有研究尚不清楚推广新的小麦品种能否减缓O_(3)对籽粒产量、农田蒸散和水分利用效率的负面效应,且研究O_(3)浓度升高对麦田水分利用效率的影响对农业用水管理具有重要意义。该研究利用完全开放式O_(3)浓度升高平台(O_(3)-FACE),通过连续观测农田小气候特征,结合能量平衡法分析O_(3)浓度升高对麦田水热通量、小麦籽粒产量和田间水分利用效率的影响。结果表明:O_(3)浓度升高显著降低了开花后第32天小麦旗叶的叶绿素含量,降低了乳熟–成熟期的麦田潜热通量平均值和正午峰值,但影响幅度较小。O_(3)浓度升高对麦田平均水热通量及其分配无显著影响,也未影响籽粒产量、产量组成和田间水分利用效率。不同于10年前江淮地区主推的扬辐麦2号、烟农19和嘉兴002等品种,当前推广的农麦88表现出极强的O_(3)抗性。在O_(3)浓度不断升高背景下,种植农麦88有助于减缓O_(3)浓度升高对田间蒸散和水分利用效率的影响。

关键词：臭氧水热通量产量蒸散发冠层温度小麦

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基于模型聚合的去中心化拜占庭鲁棒算法

浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 492-500页

作者：卢朕李建业董云泉南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对联邦学习中拜占庭用户发送任意错误信息,污染全局模型,影响联邦学习安全性和有效性的问题,在含未知数量拜占庭用户的去中心化网络中,提出可验证的去中心化联邦学习方法.该方法使用SCORE函数,基于验证数据集评估未知属性用户对于全... 详细信息

针对联邦学习中拜占庭用户发送任意错误信息,污染全局模型,影响联邦学习安全性和有效性的问题,在含未知数量拜占庭用户的去中心化网络中,提出可验证的去中心化联邦学习方法.该方法使用SCORE函数,基于验证数据集评估未知属性用户对于全局模型性能的影响,进而排除恶意模型更新并实施安全梯度聚合,实现安全高效的联邦学习.对SCORE函数得分结果进行阈值划分,降低用户属性分类的错误率并提高诚实用户的容错率.通过理论证明可验证的去中心化联邦学习算法的收敛性,并且通过大量数值实验验证所提方法对于拜占庭用户数量和攻击类型的鲁棒性.实验结果表明,在同等拜占庭攻击条件下,所提方法相较于其他容错算法具有更优的分类准确度.

关键词：联邦学习拜占庭攻击安全聚合鲁棒算法去中心化网络

AF-RetinaNet:一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法

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控制与决策 2024年第3期39卷 939-946页

作者：邵香迎郭颖王友伟南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044

为解决目前目标检测算法在微小行人的识别与定位过程中准确率较低的问题,提高微小行人检测能力,提出一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法AF-RetinaNet.首先,将特征增强模块与ResNet相结合构建特征提取网络,采用并行结构获... 详细信息

为解决目前目标检测算法在微小行人的识别与定位过程中准确率较低的问题,提高微小行人检测能力,提出一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法AF-RetinaNet.首先,将特征增强模块与ResNet相结合构建特征提取网络,采用并行结构获得增强特征;其次,使用上下文自适应学习模块,通过获得目标上下文的特征信息,从而关注相似特征的差异性,缓解误检问题;最后,构造具有图像超分思想的特征细化模块,对目标特征信息进行放大重构,优化小目标的特征表达能力,缓解漏检问题.在TinyPerson数据集上, AF-RetinaNet算法的检测精度达到56.78%,漏检率达到85.38%.与基于RetinaNet算法的研究基准相比,检测精度提高5.57%,漏检率降低3.67%.实验结果表明,该模型能有效提高对微小行人的检测和识别精度.

关键词：机器视觉微小行人小目标检测特征增强上下文信息特征细化

增强小目标特征的多尺度光学遥感图像目标检测

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光学学报 2024年第6期44卷 374-386页

作者：单慧琳王硕洋童俊毅胡宇翔张雁皓张银胜南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

针对光学遥感图像目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等造成目标检测精度不高、泛化能力差等问题,本文提出了一种增强小目标特征的多尺度神经网络(ESF-MNet)。首先在骨干网络中引入注意力模块构建出高效层注意力聚合结... 详细信息

针对光学遥感图像目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等造成目标检测精度不高、泛化能力差等问题,本文提出了一种增强小目标特征的多尺度神经网络(ESF-MNet)。首先在骨干网络中引入注意力模块构建出高效层注意力聚合结构,以增强特征提取能力;此外,在浅层特征图与颈部网络融合之前加入感受野增强模块,以捕获不同尺度的上下文信息。其次,使用GSConv构成颈部网络,减少网络层参数量,保持网络的特征提取能力,并通过基于内容感知的特征重组模块提高识别精度。最后,采用下采样率分别为4、8和16倍的三个下采样模块作为头部网络输入,来提高小目标的检测效果。为了证明该方法的有效性,在DOTA数据集和NWPU NHR-10数据集上进行实验,平均检测精度分别达78.6%和94.3%,计算复杂度为94.7 G,整体模型大小为26.2 M。该方法具备检测精度高、计算复杂度低、模型权重小等特点,能有效提高小目标的检测精度,进一步改善光学遥感图像小目标检测性能。

关键词：光学遥感图像目标检测感受野增强特征融合注意力机制

基于四种算法比较分析Venlo型玻璃温室气温季节预报模型

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中国农业气象 2024年第2期45卷 135-146页

作者：吴慧臻李东升杨再强张丰寅陈旸南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室南京210044 南京信息工程大学应用气象学院南京210044 南京信息工程大学龙山书院南京210044

利用2021年2月27日-2023年3月4日南京信息工程大学Venlo型玻璃温室内、外气象观测数据,基于多元回归(Multiple regression,MR)、BP人工神经网络(BP artificial neural networks,BPANN)、随机森林(Random forest,RF)和支持向量机(Support vector machine,SVM)构建温室内日平均气温、日最低气温和日最高气温的季节预报模型,并进行验证。结果表明:温室内日平均气温、日最低气温季节预报模型的拟合精度明显高于日最高气温季节预报模型;各模型对春、夏、秋季温室内气温的拟合精度高于冬季。对于日平均气温和日最低气温季节预报模型而言,4种算法构建的春、夏、秋季预报模型的拟合精度均较高,RF模型模拟效果更为稳定,其模拟值与实际观测值决定系数(R^(2))均值均在0.94以上,均方根误差(RMSE)、绝对误差(MAE)均值在1.5℃以内;对于日最高气温季节预报模型,RF模型对春、夏、秋季的拟合精度整体高于其他模型,R^(2)均值均在0.75以上。MR模型对冬季室内气温的拟合精度较好,更适用于预测冬季温室内气温。综合而言,选择RF模型预报春、夏、秋季的玻璃温室内气温,选择MR模型预报冬季玻璃温室内气温较为可行。

关键词： Venlo型玻璃温室温度季节预报模型神经网络随机森林支持向量机

一类半直线上Schrödinger算子逆传输特征值问题的稳定性

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数学学报（中文版） 2024年第1期67卷 72-88页

作者：马利杰郭燕徐小川南京信息工程大学数学与统计学院南京210044 南京信息工程大学江苏省应用数学中心南京210044 南京信息工程大学江苏省系统建模与数据分析国际合作联合实验室南京210044

本文研究具有Neumann边界条件的Schrödinger算子逆传输特征值问题的稳定性.当∫_(0)^(1)q(t)dt=0且q(1)≠0时,存在无穷多个实传输特征值.本文在此条件下,运用变换算子理论和Riesz基相关性质,根据谱数据之差给出弱意义和W21范数意义下两... 详细信息

本文研究具有Neumann边界条件的Schrödinger算子逆传输特征值问题的稳定性.当∫_(0)^(1)q(t)dt=0且q(1)≠0时,存在无穷多个实传输特征值.本文在此条件下,运用变换算子理论和Riesz基相关性质,根据谱数据之差给出弱意义和W21范数意义下两势函数差的估计,这些估计蕴含了逆谱稳定性.

关键词：逆谱问题 Schrödinger算子传输特征值问题稳定性有限谱数据