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基于YOLOv3-Tiny改进的船舶目标检测研究

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计算机应用与软件 2024年第6期41卷 169-174,229页

作者：朱伟段先华程婧怡江苏科技大学计算机学院江苏镇江212100

针对船舶实时性检测中出现的检测精度低、漏检问题,改进一种基于YOLOv3-Tiny的船舶目标检测算法。通过引入深度可分离卷积作为主干网络,提高通道数量,减少模型的参数量和运算量;采用H-Swish和Leaky ReLU激活函数改进卷积结构,提取更多... 详细信息

针对船舶实时性检测中出现的检测精度低、漏检问题,改进一种基于YOLOv3-Tiny的船舶目标检测算法。通过引入深度可分离卷积作为主干网络,提高通道数量,减少模型的参数量和运算量;采用H-Swish和Leaky ReLU激活函数改进卷积结构,提取更多特征信息;利用GIOU(Generalized Intersection Over Union)损失优化边界框,突显目标区域重合度,提高精度。在混合船舶数据集上检测结果表明,改进后YOLOv3-Tiny的检测精度为83.40%,较原算法提高5.33百分点,召回率和检测速度也均优于原算法,适用于船舶实时性检测。

关键词：船舶检测 YOLOv3-Tiny 深度可分离卷积 H-Swish GIOU

基于改进RetinaNet网络的水下机器人目标检测与实验

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计算机工程与科学 2024年第2期46卷 264-271页

作者：黄珍伟陈伟王文杰路锦通江苏科技大学自动化学院江苏镇江212000

针对目前水下机器人目标检测算法存在图像退化严重和目标识别率低的问题,提出了一种融合改进RetinaNet和注意力机制的水下目标检测算法。首先,把RetinaNet骨干网络替换成DenseNet网络,保留了更多目标特征并减少了参数量。其次,替换初始... 详细信息

针对目前水下机器人目标检测算法存在图像退化严重和目标识别率低的问题,提出了一种融合改进RetinaNet和注意力机制的水下目标检测算法。首先,把RetinaNet骨干网络替换成DenseNet网络,保留了更多目标特征并减少了参数量。其次,替换初始卷积为深度分离可变形卷积,从而大大减少了模型的参数量,提高了模型的运算速度。最后,引入CBAM注意力模块,利用CBAM模块在空间和通道2个维度加强特征,减少了水下复杂环境对目标检测的干扰。水下机器人抓取实验结果表明,与初始的RetinaNet算法相比,改进后的算法mAP值可达81.9%,参数量为56.8 MB,检测速度为16.8 f/s,在水下目标检测方面性能优异。

关键词：水下目标检测 RetinaNet 轻量化网络注意力机制

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基于精英引导的改进哈里斯鹰优化算法

计算机工程与科学 2024年第2期46卷 363-373页

作者：李雨恒高尚孟祥宇江苏科技大学计算机学院江苏镇江212100

针对哈里斯鹰优化算法(HHO)易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于精英引导的改进哈里斯鹰优化算法(EHHO)。首先,引入精英反向学习,以精英中心为对称中心进行反向学习来优化种群结构,增强算法跳出局部最优的能力;其次,引入精... 详细信息

针对哈里斯鹰优化算法(HHO)易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于精英引导的改进哈里斯鹰优化算法(EHHO)。首先,引入精英反向学习,以精英中心为对称中心进行反向学习来优化种群结构,增强算法跳出局部最优的能力;其次,引入精英演化策略,以精英个体为主体进行基于高斯随机突变的演化来提升种群质量,加快算法收敛速度;最后,引入自适应机制,动态调整精英演化策略中2种演化方式的选择概率,以提升算法稳定性。为验证改进算法的有效性,选取15个基准函数进行仿真实验。实验结果表明,改进算法在寻优性能和鲁棒性上均有明显提升,在优化算法中具有一定竞争力。

关键词：哈里斯鹰优化算法精英反向学习精英演化策略高斯随机突变自适应机制

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融合多结构信息的代码注释生成模型

计算机工程与科学 2024年第4期46卷 667-675页

作者：余天赐高尚江苏科技大学计算机学院江苏镇江212100

代码注释可以帮助开发人员理解代码的功能和实现方法。代码注释生成模型可以自动识别代码中的关键信息,并生成相关注释,提高代码的可读性和可维护性。现有的代码注释生成模型通常只使用抽象语法树结构信息来表示代码,导致模型生成注释... 详细信息

代码注释可以帮助开发人员理解代码的功能和实现方法。代码注释生成模型可以自动识别代码中的关键信息,并生成相关注释,提高代码的可读性和可维护性。现有的代码注释生成模型通常只使用抽象语法树结构信息来表示代码,导致模型生成注释质量不高。提出一种融合多结构信息的代码注释生成模型,该模型在代码抽象语法树的基础上,增加了数据流图结构信息来表示代码。模型使用Transformer的编码器对抽象语法树序列进行编码,捕获代码全局信息。使用图神经网络对数据流图进行特征提取,提供变量之间的计算依赖关系等信息。然后使用跨模态注意力机制融合抽象语法树和数据流2种特征,经过Transformer的解码器生成相应的注释。实验结果表明,与6种主流模型相比,所提出的模型在Java和Python数据集上的BLEU、METEOR和ROUGE-L指标得分均有提高,生成的注释也具有良好的可读性。

关键词：代码理解代码注释生成图神经网络多特征融合自然语言处理

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船舶永磁同步电机在线惯量辨识研究

舰船科学技术 2024年第5期46卷 103-108页

作者：戴磊张永林赵进吴梦宇刘妮江苏科技大学自动化学院江苏镇江212100

针对船舶永磁同步电机推进系统的转动惯量和负载转矩存在扰动的问题,提出基于梯度校正法与扩展卡尔曼滤波器结合的在线惯量辨识算法,采用梯度校正法对转动惯量进行辨识,利用扩展卡尔曼滤波器观测负载转矩,辨识的惯量值对滤波器的系数矩... 详细信息

针对船舶永磁同步电机推进系统的转动惯量和负载转矩存在扰动的问题,提出基于梯度校正法与扩展卡尔曼滤波器结合的在线惯量辨识算法,采用梯度校正法对转动惯量进行辨识,利用扩展卡尔曼滤波器观测负载转矩,辨识的惯量值对滤波器的系数矩阵进行修正,同时观测的负载转矩作为梯度校正法的输入参数以及作为电流环的前馈补偿。仿真和实验验证了惯量辨识算法的可行性,以及系统对于负载转矩变化的抗扰动性能。

关键词：转动惯量负载转矩梯度校正法扩展卡尔曼滤波器抗扰动

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基于解纠缠表示学习的人脸反欺骗算法

计算机应用研究 2024年第8期41卷 2502-2507页

作者：周毅岩石亮张遨岳晓宇江苏科技大学计算机学院江苏镇江212114

针对现有人脸反欺骗模型面对不同应用场景识别精度低、泛化性能不佳的问题,引入解纠缠表示学习,提出一种基于解纠缠表示学习的人脸反欺骗方法。该方法采用U-Net架构和ResNet-18作为编/解码器。首阶段训练中,通过输入真实样本使得编码器... 详细信息

针对现有人脸反欺骗模型面对不同应用场景识别精度低、泛化性能不佳的问题,引入解纠缠表示学习,提出一种基于解纠缠表示学习的人脸反欺骗方法。该方法采用U-Net架构和ResNet-18作为编/解码器。首阶段训练中,通过输入真实样本使得编码器仅学习到真实样本相关信息。第二阶段,构建对抗性学习网络,输入不具标签的样本,将预训练的编码器输出和新编码器输出进行特征融合,由解码器重建图像,在鉴别器中与原始图像进行对抗训练,以实现特征的解耦。模型与一些经典人脸反欺骗方法相比,有着更好的检测性能,在OULU-NPU数据集的数个实验中,最低的检测错误率仅为0.8%,表现优于STDN等经典检测方法。该人脸反欺骗方法通过分阶段训练的方式,使得模型在对抗性训练中获得了相比端到端模型更具判别性的特征表示,在欺骗特征图输出阶段采用多分类策略,减小了不同的图像噪声对分类结果的影响,在公开数据集上的实验验证了算法的有效性。

关键词：人脸反欺骗解纠缠表示学习多分类域泛化

纳米限域强化催化降解典型环境污染物的研究进展

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复合材料学报 2024年第4期41卷 1726-1736页

作者：李子涵张武翔郭庆勇史明月包美烁杨福潘建明江苏科技大学环境与化学工程学院镇江212003 江苏大学化学化工学院镇江212013

环境水污染对人类健康和生态环境构成了潜在的威胁,水资源的保护和污染治理是当前全球面临的重要环境问题。然而,传统水处理技术在处理水体中有机污染物时存在一定的限制,如去除机制、去除效率、选择性和稳定性等。近年来,纳米限域催化... 详细信息

环境水污染对人类健康和生态环境构成了潜在的威胁,水资源的保护和污染治理是当前全球面临的重要环境问题。然而,传统水处理技术在处理水体中有机污染物时存在一定的限制,如去除机制、去除效率、选择性和稳定性等。近年来,纳米限域催化作为一种新兴技术在水处理领域引起了广泛关注。该技术通过纳米限域介导的强化催化,能够实现纳米材料内部的催化调控,在降解环境污染物方面展现了独特的优势。本文综述了纳米限域在热强化催化、光强化催化、电强化催化和膜强化催化降解典型环境污染物方面的研究进展。其中,对催化原理、催化效率及影响因素等进行总结,并展望了限域催化未的来研究方向和挑战。

关键词：纳米限域催化高级氧化技术降解有机污染物环境水污染

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基于改进蜘蛛蜂算法的无人机三维路径规划

电子测量技术 2024年第11期47卷 101-111页

作者：张颖姜文刚陈一鸣管文瑞江苏科技大学自动化学院镇江212000

为了提高无人机路径规划在复杂环境中的收敛速度和收敛精度,避免陷入局部最优,提出了一种基于改进蜘蛛蜂算法的无人机三维路径规划方法。本文在传统SWO算法中引入自适应t分布扰动变异和Cubic映射策略更新搜索阶段位置,避免局部早熟收敛... 详细信息

为了提高无人机路径规划在复杂环境中的收敛速度和收敛精度,避免陷入局部最优,提出了一种基于改进蜘蛛蜂算法的无人机三维路径规划方法。本文在传统SWO算法中引入自适应t分布扰动变异和Cubic映射策略更新搜索阶段位置,避免局部早熟收敛;然后,引入周期性随机振幅动态调整追逐和逃逸阶段搜索方向,帮助算法跳出局部最优,并结合螺旋更新机制和Levy飞行策略增强算法全局寻优能力,提高算法收敛精度;最后,将ISWO算法在8个测试函数中进行性能验证并实验仿真,结果表明,复杂地形环境中ISWO算法执行时间相比传统SWO算法减少了26.86%,并且较CPO、COA、GOOSE、PSO、GWO算法执行时间减少了13.80%~28.27%不等。同时,ISWO算法最小适应度值较传统SWO算法减小49.76%,较其他算法至少减小27.73%。由此得出,本文所提改进算法能够在复杂地形环境中快速得到一条更短且更安全的路径。

关键词：路径规划蜘蛛蜂算法自适应t分布扰动周期性随机振幅螺旋更新机制

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KThin-YOLOV7:轻量级的焊接件表面缺陷检测

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电子测量技术 2024年第7期47卷 9-18页

作者：卢开喜段先华陶宇诚倪东海江苏科技大学计算机学院镇江212100

针对目前市面主流焊接件表面缺陷的模型检测精度不高,模型复杂和不满足实时监测等问题,提出了一种基于YOLOV7-tiny改进得到的焊接件表面缺陷新型检测模型KThin-YOLOV7。首先,设计了基于模拟人类视觉感受野的EMA-BasicRFBC模块,更换YOLOV... 详细信息

针对目前市面主流焊接件表面缺陷的模型检测精度不高,模型复杂和不满足实时监测等问题,提出了一种基于YOLOV7-tiny改进得到的焊接件表面缺陷新型检测模型KThin-YOLOV7。首先,设计了基于模拟人类视觉感受野的EMA-BasicRFBC模块,更换YOLOV7-tiny模型的空间特征金字塔SPP模块,从而加强模型特征表达的性能。其次,以SlimNeck设计范式结构为基础设计了ThinNeck结构,并用其更换YOLOV7-tiny的NECK特征融合部分,减少模型的参数量和计算量的同时提高了模型的平均检测精度。最后,引入K-means++算法找出合适的锚框,并用FEIOU损失函数更换原模型的LOSS,进一步帮助模型优化目标框的位置和大小。KThin-YOLOV7相对原始YOLOV7-tiny模型的mAP提升了7.11%,达到87.64%,同时模型的参数量和计算量分别下降了11.14%和15.26%。实验结果表明,KThin-YOLOV7能够高效且准确地定位检测焊接件表面的缺陷。

关键词：焊接件表面缺陷目标检测 YOLOv7-tiny RFB ThinNeck K-means++