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面向电力作业不规范穿戴检测的轻量化模型

激光与光电子学进展 2024年

作者：王广乐周亚同王钊河北工业大学电子信息工程学院

针对工作服穿戴情况检测模型存在参数量大、检测精度不足的问题，设计了一种轻量化模型YOLO-WWSP。首先，提出了一种基于共享卷积和任务对齐的轻量化检测头，减少了参数量，实现了定位任务和分类任务的对齐，其次，在模型颈部使用了深... 详细信息

针对工作服穿戴情况检测模型存在参数量大、检测精度不足的问题，设计了一种轻量化模型YOLO-WWSP。首先，提出了一种基于共享卷积和任务对齐的轻量化检测头，减少了参数量，实现了定位任务和分类任务的对齐，其次，在模型颈部使用了深度可分离卷积和逐元素乘法操作，降低了模型的参数量和计算量。然后，设计了一种融合多尺度局部信息的分组坐标注意力机制，增强了主干部分特征提取能力，并采用参数剪枝技术减少模型冗余参数。实验结果表明，与基线模型YOLOv8n相比，YOLO-WWSP的参数量下降了69.8%，计算量下降了39.1%,m AP@0.5和m AP@0.5:0.95分别提升了0.7和1.5，展示了YOLO-WWSP在检测工作服不规范穿戴方面的有效性。

关键词： YOLOv8n 任务对齐多尺度局部特征元素相乘参数剪枝

LMUAV-YOLOv8：低空无人机视觉目标检测轻量化网络

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计算机工程与应用 2024年

作者：董一兵曾辉侯少杰河北经贸大学管理科学与信息工程学院

针对低空无人机目标检测面临目标尺度变化大、小目标容易漏检和误检的挑战，发展了一种融合多尺度特征的目标检测轻量化网络（LMUAV-YOLOv8），通过开展消融和对比实验，验证了算法的有效性和先进性，并借助类激活图，对模型的决策过程... 详细信息

针对低空无人机目标检测面临目标尺度变化大、小目标容易漏检和误检的挑战，发展了一种融合多尺度特征的目标检测轻量化网络（LMUAV-YOLOv8），通过开展消融和对比实验，验证了算法的有效性和先进性，并借助类激活图，对模型的决策过程进行了解释。首先，设计了一种轻量化的特征融合网络（UAV＿RepGFPN），提出新的特征融合路径以及特征融合模块DBB＿GELAN，降低参数量和计算量的同时，提高特征融合网络的性能。其次，使用部分卷积（PConv）和三重注意力机制（Triplet Attention）构建特征提取模块（FTA＿C2f），并引入ADown下采样模块，通过对输入特征图维度的重新排列和细粒度调整，以提升模型中深层网络对空间特征的捕捉能力，并进一步降低参数量和计算量。然后，优化YOLOv9的可编程梯度信息（Programmable Gradient Information，PGI）策略，设计基于上下文引导（Context＿guided）的可逆架构，并额外生成三个辅助检测头，提出UAV＿PGI可编程梯度方法，避免传统深度监督中多路径特征集成可能导致的语义信息损失。为了验证模型的有效性及泛化能力，在VisDrone 2019测试集上开展了对比实验，结果显示：与YOLOv8s相比，LMUAV-YOLOv8s的准确度、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95等指标分别提升了4.2%、3.9%、5.1%和3.0%，同时参数量减少了63.9%，计算量仅增加0.4Gflops，实现了检测性能与资源消耗的良好平衡。基于NVIDIA Jetson Xavier NX嵌入式平台的推理实验结果显示：与基线模型相比，本文算法能够在满足实时检测要求的条件下，获得更高的检测精度，对于无人机实时目标检测场景具有较好的适用性。最后，借助类激活图，对算法的决策过程进行了可视化分析，结果表明：本文模型具备更优异的小尺度特征提取和高分辨率处理能力。

关键词：小目标检测多尺度轻量化 YOLOv8 可编程梯度信息

基于质谱和光谱分析的同位素气体检测技术研究进展

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激光与光电子学进展 2024年第13期61卷 22-33页

作者：许子怡刘硕河北工业大学电子信息工程学院先进激光技术研究中心天津300401

气体同位素丰度检测在工业生产、生物医疗、地质勘测等方面均具有重要的研究价值,能够应用于工业安全在线监控、依据人体呼出气体实时临床无创诊断等方面。首先介绍同位素气体检测技术的应用价值和应用领域,证实同位素气体检测具有广阔... 详细信息

气体同位素丰度检测在工业生产、生物医疗、地质勘测等方面均具有重要的研究价值,能够应用于工业安全在线监控、依据人体呼出气体实时临床无创诊断等方面。首先介绍同位素气体检测技术的应用价值和应用领域,证实同位素气体检测具有广阔的应用前景。接着阐述了同位素丰度的内涵,然后从质谱分析技术和光谱分析技术两方面出发,介绍了质谱分析、光声光谱、可调谐半导体激光吸收光谱、腔衰荡光谱和腔增强吸收光谱检测技术这五种同位素丰度探测手段,分别阐释了不同检测技术的相关原理和近年来同位素气体检测的研究进展。通过对比五种同位素丰度检测技术的性能,分析得到各同位素气体检测技术的优缺点和适用场景,并提出未来同位素气体检测技术的研究展望。

关键词：同位素丰度检测质谱分析光声光谱可调谐半导体激光吸收光谱腔衰荡光谱腔增强吸收光谱

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基于密集连接时延神经网络的说话人识别算法

应用声学 2024年第2期43卷 378-384页

作者：和椿皓常铁原潘立冬王珺河北大学电子信息工程学院保定071000

说话人识别技术是一项重要的生物特征识别技术。近年来,使用时延神经网络提取发声特征的说话人识别算法取得了突出成果。为进一步增强时延神经网络对说话人特征的提取能力,在不过多消耗计算资源的前提下提升识别准确率,通过对现有的说... 详细信息

说话人识别技术是一项重要的生物特征识别技术。近年来,使用时延神经网络提取发声特征的说话人识别算法取得了突出成果。为进一步增强时延神经网络对说话人特征的提取能力,在不过多消耗计算资源的前提下提升识别准确率,通过对现有的说话人识别算法进行研究,提出一种带有注意力机制的密集连接时延神经网络用于说话人识别。密集连接的网络结构在增强不同网络层之间的信息复用的同时能有效控制模型体积。通道注意力机制和帧注意力机制帮助网络聚焦于更关键的细节特征,使得通过统计池化提取出的说话人特征更具有代表性。实验结果表明,在VoxCeleb1测试数据集上取得了1.40%的等错误率和0.15的最小检测代价标准,证明了在说话人识别任务上的有效性。

关键词：说话人识别深度学习神经网络密集连接注意力机制

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基于视觉大模型的垃圾分类轻量化算法研究

计算机工程 2024年

作者：张玉博杨帆郭亚杨文慧河北工业大学电子信息工程学院

随着深度学习技术的快速发展，其在垃圾分类领域的应用日益广泛，显著提高了分类的准确性和效率。然而，实际应用中仍存在许多挑战，如数据获取和标注的成本高、模型泛化能力不足、实时性要求难以满足等。为应对这些问题，基于PPLCNet... 详细信息

随着深度学习技术的快速发展，其在垃圾分类领域的应用日益广泛，显著提高了分类的准确性和效率。然而，实际应用中仍存在许多挑战，如数据获取和标注的成本高、模型泛化能力不足、实时性要求难以满足等。为应对这些问题，基于PPLCNet提出一种结合视觉大模型的轻量化垃圾分类算法（Large Scale Model to PP-LCNet，LSM-PPLCNet）。LSM-PPLCNet结合视觉大模型的强大特征提取能力与轻量化模型的设计，确保模型在满足实时性要求的同时，在自制垃圾分类数据集上实现精度提升。首先，使用基于CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）大模型的半监督训练策略，对无标注数据进行数据挖掘，以丰富训练样本，进而降低人工标注的成本。其次，使用知识蒸馏方法，由高精度CLIP大模型作为教师模型指导轻量化网络PPLCNet的训练。最后，优化损失函数，提出基于大模型的“权重损失”，通过为不同图片分配损失函数中的占比，使模型能够根据图片的不同质量调整其在损失函数中的比例。经过在自制垃圾分类数据集上的严格训练和测试，实验结果显示，与基线PPLCNet分类模型相比，LSM-PPLCNet在不影响推理速度的前提下，Top-1 Acc精度可提升4.03%，与其他主流模型相比也有显著优势。说明LSM-PPLCNet在垃圾分类任务中可实现高精度与高速度的分类性能。

关键词：垃圾分类视觉大模型权重损失半监督知识蒸馏

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基于三维重建的液滴接触角测量方法

电子测量技术 2024年

作者：许武田汉民刘维龙王纪伟曹蕊河北工业大学电子信息工程学院

针对不均匀材料表面的液滴2D投影接触角存在误差，且仅有少数国际设备商提供三维接触角测量方案。本文提出一种基于三维重建的液滴接触角测量方法，旨在提供一个完整且效果可行的的三维接触角测量解决方案。该系统利用阵列圆点结构光进... 详细信息

针对不均匀材料表面的液滴2D投影接触角存在误差，且仅有少数国际设备商提供三维接触角测量方案。本文提出一种基于三维重建的液滴接触角测量方法，旨在提供一个完整且效果可行的的三维接触角测量解决方案。该系统利用阵列圆点结构光进行三维检测，适用于接触角小于90°且具良好漫反射的液体。主要步骤包括：特征区域筛选、三维点云获取、液滴曲面拟合和接触角测量。其中，图像预处理部分，提出了基于HSV空间结合形态学操作的方法；在特征区域筛选中，提出一种面积筛选法；通过几何计算完成二维点云到三维点云的转换；提出点云匹配算法以优化点云融合。与二维测量方法对比，实验结果表明，本文方法在测量精度和可靠性上均有显著提升，实现了最大误差小于1°，大部分误差小于0.5°，并能进一步分析材料的物理特性及表面均匀性。

关键词：接触角测量图像处理三维重建结构光

基于多层显著性模型的SAR图像舰船目标检测

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系统工程与电子技术 2024年第2期46卷 478-487页

作者：扈琪胡绍海刘帅奇河北大学电子信息工程学院河北保定071002 北京交通大学信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044

针对合成孔径雷达图像舰船目标检测问题,提出了一种结合选择机制与轮廓信息的多层显著性目标检测方法。首先,利用非下采样剪切波和频谱残差法进行全局显著性区域提取。其次,提出了一种基于动态恒虚警率的活动轮廓显著性模型,逐步滤除候... 详细信息

针对合成孔径雷达图像舰船目标检测问题,提出了一种结合选择机制与轮廓信息的多层显著性目标检测方法。首先,利用非下采样剪切波和频谱残差法进行全局显著性区域提取。其次,提出了一种基于动态恒虚警率的活动轮廓显著性模型,逐步滤除候选区域的虚警,提取目标轮廓,从而实现目标的精确检测。所提方法能够由粗到细地快速捕获目标区域,从而实现高效、高分辨率合成孔径雷达图像舰船检测。最后,在真实SAR数据集进行了测试,与其他经典的舰船检测方法相比,所提算法不仅有效地抑制了海杂波的影响,而且在检测精度上有较大提高。

关键词： SAR图像目标检测非下采样剪切波变换显著性检测活动轮廓模型

大口径辅助阳极型辉光放电溅射源的设计与研究

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光谱学与光谱分析 2024年第6期44卷 1640-1647页

作者：万真真武佳施宁王永清刘少锋沈懿璇王海云河北大学电子信息工程学院河北保定071002 北京科技大学国家材料服役安全科学中心北京100083

辉光放电原子发射光谱分析技术可对金属样品表面进行沿深度方向的逐层分析与表征,具有溅射速率快、分析效率高、可大面积溅射的优点。另外,辉光放电等离子体能量较低,材料逐层溅射激发过程中不易引起材料本身组织结构的变化,能够实现沿... 详细信息

辉光放电原子发射光谱分析技术可对金属样品表面进行沿深度方向的逐层分析与表征,具有溅射速率快、分析效率高、可大面积溅射的优点。另外,辉光放电等离子体能量较低,材料逐层溅射激发过程中不易引起材料本身组织结构的变化,能够实现沿样品深度方向逐层剥蚀制样。将辉光放电溅射源与扫描电镜、光谱分析检测仪器等联用,可作为金属材料高通量定量表征的有效手段。为了高通量地获取材料表面的成分分布信息,需要对材料表面在多尺寸、大面积溅射条件下进行辉光放电等离子体溅射。因此在传统辉光溅射源的基础上,改进了阳极筒结构,设计了4种直径为cm级的(15、20、30和40 mm)大口径阳极筒,并对其进行COMSOL数值模拟仿真和实际溅射效果研究。大尺寸溅射面可获得材料表面更为丰富的信息,但在相同溅射条件下,阳极口径增大也带来溅射速率下降、溅射面中心区域离子化率降低、影响溅射均匀性和坑型平整度等问题。为解决这些问题,设计了可应用于大口径直流辉光放电溅射源的辅助阳极结构,通过改变放电空间的电场分布情况调控等离子体分布,增强了阳极中心区域离子化率。详细阐述了辅助阳极结构的设计原理,并对传统阳极和辅助阳极进行了数值模拟仿真研究和实际溅射效果对比实验。结果表明增设辅助阳极对大口径溅射源溅射速率的提升效果明显,对阳极口径30 mm溅射源的溅射速率提升33%~48%,对阳极口径40 mm溅射源的溅射速率提升34%~57%。采用大口径辅助阳极型溅射源对紫铜样品进行了溅射激发,并用光学相干断层扫描仪(OCT)测试了溅射坑形貌,结果表明增设辅助阳极可有效改善溅射均匀性和坑型平整度。

关键词：辉光放电高通量表征辅助阳极溅射速率溅射坑形貌

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基于多核心节点的增量式动态社区发现算法

通信学报 2024年第3期45卷 66-80页

作者：陈晶刘志君杨新宇刘洺辛刘苗苗广东海洋大学数学与计算机学院广东湛江524088 燕山大学信息科学与工程学院计算机系河北秦皇岛066004 河北省虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 广东海洋大学电子信息工程学院广东湛江524088 东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

针对动态社区发现算法通常基于社区结构平稳变化的假设,而难以应对演化过程中可能出现的大量社区消亡或涌现等突发事件的问题,提出了一种基于多核心节点的增量式动态社区发现算法MCNIDCD。首先,将核心节点分为扩散型和内聚型,制定4种增... 详细信息

针对动态社区发现算法通常基于社区结构平稳变化的假设,而难以应对演化过程中可能出现的大量社区消亡或涌现等突发事件的问题,提出了一种基于多核心节点的增量式动态社区发现算法MCNIDCD。首先,将核心节点分为扩散型和内聚型,制定4种增量更新策略。其次,通过局部更新调整节点社区归属,并采用增量模块度方法优化社区结构。最后,实现社区合并。在人工和真实网络上对该算法的性能进行了评估,实验结果表明,在对比目前相关动态社区检测算法时,在人工网络仿真环境中,MCNIDCD算法表现出与社区演化规律的高度契合性;在真实网络实验中,MCNIDCD算法在模块度性能指标上平均提升了28%,并且在稳定性方面具有良好的优势,其优势对于研究动态社区演化过程具有重要的意义。

关键词：核心节点增量式网络演化社区发现