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基于改进YOLOv7的高风险区工程车辆识别算法

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郑州大学学报(工学版) 2025年

作者：张震肖宗荣李友好黄伟涛郑州大学电气与信息工程学院郑州大学计算机与人工智能学院河南汇融油气技术有限公司

为解决高风险区域工程车辆施工对天然气管道的安全威胁问题,特别是重型车辆可能带来的物理冲击与环境干扰,提出一种基于改进YOLOv7的工程车辆识别算法。以自卸车、压路车、搅拌车、叉车、挖掘机和装载车6种施工现场常见的车型为研究对象... 详细信息

为解决高风险区域工程车辆施工对天然气管道的安全威胁问题,特别是重型车辆可能带来的物理冲击与环境干扰,提出一种基于改进YOLOv7的工程车辆识别算法。以自卸车、压路车、搅拌车、叉车、挖掘机和装载车6种施工现场常见的车型为研究对象,利用自定义数据集进行训练,数据集涵盖多种环境和角度的图像,确保模型效能。首先,在YOLOv7头部网络中引入了CBAM注意力机制并在最大池化层结构中增加了改进的GAM注意力机制,提升模型对关键图像特征的关注度,从而提高目标检测的准确性;其次,使用DySample动态上采样器替换最临近插值上采样模块,优化细节保留,提高检测精度;最后,提出了一种改进的SPPCSPC模块,提高特征提取效率,降低计算成本,加速推理过程。这些改进使得模型在图像质量低、目标距离远等挑战下仍能维持高检测精度。实验结果表明:所提算法在自定义工程车数据集上的精确度P、召回率R、mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别为97.7%、94.7%、98.6%、90.4%。与YOLOv7算法相比,P、R、mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别提升了1.3个百分点、1.4个百分点、1.4个百分点、3.7个百分点。

关键词：高风险区工程车辆 YOLOv7 注意力机制上采样器特征提取

水下/水面信息物理系统感知-通信-控制理论及其应用专刊序言

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控制与决策 2025年第1期 1-6页

作者：闫敬关新平刘妹琴燕山大学电气工程学院上海交通大学电子信息与电气工程学院西安交通大学人机混合增强智能全国重点实验室

0引言水下/水面信息物理系统是集感知传输和控制于一体的智能系统,包括探测与采集、通信与组网、控制与融合等过程.近年来,水下/水面信息物理系统及其相关技术的快速发展,推动了自主水下机器人、水下搜救与目标抓取、海洋牧场、水下传...

0引言水下/水面信息物理系统是集感知传输和控制于一体的智能系统,包括探测与采集、通信与组网、控制与融合等过程.近年来,水下/水面信息物理系统及其相关技术的快速发展,推动了自主水下机器人、水下搜救与目标抓取、海洋牧场、水下传感器网络、水声通信、水面救援、水下预警与监控等领域关键技术的升级换代和跨越发展.目前,水下/水面信息物理系统理论已经有部分成果涌现,然而相关研究正面临诸多亟待解决的难题.与陆地信息物理系统相比,水下/水面信息物理系统具有弱感知、弱通信以及强干扰等特点.例如:电磁波在水下快速衰减,导致GPS、北斗定位系统、雷达探测系统不能应用于水下;水下节点间时钟难以精确同步,且多径通信、声线弯曲、高传输能耗、长通信时延等因素不容忽视;潮汐、洋流、海面波浪、海洋生物群体和交通航运等干扰严重.

关键词：

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基于多色域特征与物理模型的水下图像增强

智能系统学报 2025年

作者：张瑞航林森沈阳理工大学自动化与电气工程学院

水下智能机器人在探测海洋信息时易受悬浮颗粒和光衰减现象的干扰，导致视觉图像退化，造成色彩扭曲、细节模糊等现象。针对上述问题，提出基于多色域特征与物理模型的水下图像增强。首先，设计多色域特征聚合网络，旨在利用不同色域空... 详细信息

水下智能机器人在探测海洋信息时易受悬浮颗粒和光衰减现象的干扰，导致视觉图像退化，造成色彩扭曲、细节模糊等现象。针对上述问题，提出基于多色域特征与物理模型的水下图像增强。首先，设计多色域特征聚合网络，旨在利用不同色域空间提供的信息帮助图像颜色恢复。其次，为获取到更真实的视觉效果，对白平衡算法进行推广，并将深度学习算法与水下光学成像模型结合，以数据驱动的方式求解清晰图像。最后，提出多色域轮换模式对网络进行训练，在不同色域空间中搜索最优解。实验证明，该方法在色彩平衡、细节恢复方面效果显著，相比经典算法与前沿算法更具优势，在特征点匹配与显著性检验任务中满足水下智能机器人视觉系统对图像清晰度的要求。

关键词：水下图像增强成像模型深度学习多色域空间特征聚合轮换训练算法推广卷积神经网络

双轴应变对NbSe_(2)/MoSi_(2)N_(4)肖特基势垒的调控

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原子与分子物理学报 2025年第5期42卷 182-188页

作者：张宇哲安梦雅谢泉贵州大学大数据与信息工程学院新型光电子材料与技术研究所贵阳550025

最近一种高质量的二维(Two-dimensional,2D)半导体材料MoSi_(2)N_(4)(MSN)在实验上被成功合成,具有优异的电气和机械性能.尽管最近有大量的研究致力于揭示MSN的材料特性,但到目前为止,对MSN的电接触物理特性的探索还比较少.在这项工作中... 详细信息

最近一种高质量的二维(Two-dimensional,2D)半导体材料MoSi_(2)N_(4)(MSN)在实验上被成功合成,具有优异的电气和机械性能.尽管最近有大量的研究致力于揭示MSN的材料特性,但到目前为止,对MSN的电接触物理特性的探索还比较少.在这项工作中,构建了金属-半导体NbSe_(2)/MSN肖特基结并使用第一性原理密度泛函理论计算研究了该肖特基结的材料特性.发现NbSe_(2)/MSN接触具有超低肖特基势垒高度(Schottky barrier height,SBH),这有利于纳米电子学应用.SBH可以通过施加双轴应变的方式进行有效的调控.当施加拉伸应变时能实现NbSe_(2)/MSN肖特基结由p型肖特基接触转变为p型欧姆接触,而当施加较大的压缩应变时能实现p型肖特基接触和n型肖特基接触之间的转换.我们的研究结果为MSN的2D电触点的物理特性提供了见解,并将为设计基于MSN的2D纳米器件的高性能电触点提供关键的一步.

关键词： MoSi_(2)N_(4) NbSe_(2) 肖特基结欧姆接触

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局部对比度融合重加权的红外图像小目标检测

电光与控制 2025年第1期32卷 27-33页

作者：霍贝祺陈文东杨赟秀刘星舒勤四川大学电气工程学院成都610000 北京遥感设备研究所北京100000 西南技术物理研究所成都610000

红外图像块小目标检测算法在数据链、预警、制导等领域有较为广泛的应用,如利用数据链可以将红外图像块小目标精确传送给雷达。为了在复杂背景条件下进一步提高红外小目标检测的效果,提出了一种重加权和局部先验融合的红外图像块(IPI)... 详细信息

红外图像块小目标检测算法在数据链、预警、制导等领域有较为广泛的应用,如利用数据链可以将红外图像块小目标精确传送给雷达。为了在复杂背景条件下进一步提高红外小目标检测的效果,提出了一种重加权和局部先验融合的红外图像块(IPI)小目标检测算法。首先,采用加权Schatten p范数对背景图像块进行约束;其次,引入局部对比度先验信息和加权l_(1)范数抑制非目标稀疏点,进一步增强目标图像稀疏性,使算法模型性能进一步得到提升。仿真结果表明,所提算法在抑制背景杂波和精确检测目标方面均有较好的结果,优于现有经典算法。

关键词：目标检测红外小目标稀疏低秩分解红外图像块

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基于锥形超晶格p-AlInGaN层的AlGaN基深紫外发光二极管性能优化

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原子与分子物理学报 2025年第1期42卷 101-107页

作者：许愿张傲翔张鹏飞王芳刘俊杰刘玉怀郑州大学电气与信息工程学院电子材料与系统国际联合研究中心、河南省电子材料与系统国际联合实验室郑州450001 郑州大学智能传感研究院郑州450001 郑州大学产业技术研究院有限公司郑州450001 郑州唯独电子科技有限公司郑州450001 北方民族大学电气与信息工程学院银川750001

为了解决AlGaN基深紫外(DUV)发光二极管(LED)中的严重电子溢出和低空穴注入的问题,本文提出了一种新型锥形超晶格p-AlInGaN层,它大幅改善了基于AlGaN的DUV LED的光电特性.与传统结构相比,所提出结构的输出功率提高了337.8%;同时它的内... 详细信息

为了解决AlGaN基深紫外(DUV)发光二极管(LED)中的严重电子溢出和低空穴注入的问题,本文提出了一种新型锥形超晶格p-AlInGaN层,它大幅改善了基于AlGaN的DUV LED的光电特性.与传统结构相比,所提出结构的输出功率提高了337.8%;同时它的内部量子效率(IQE)也高达96%,并且没有效率下降现象.仿真计算结果表明,锥形超晶格p-AlInGaN层的引入明显增加了多量子阱(MQWs)内载流子的浓度并降低了量子阱(QWs)内的电场,导致了更高的辐射复合率,为改善DUV LED的性能提供了一个有吸引力的解决方案.

关键词：深紫外发光二极管 AlInGaN 锥形超晶格内部量子效率辐射复合

“单片机原理及应用”课程思政建设探讨与实践

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南阳师范学院学报 2025年第1期24卷 97-101页

作者：程艺苑马世榜刘伟宋玉玲南阳师范学院智能制造与电气工程学院河南南阳473061 南阳师范学院物理与电子工程学院河南南阳473061

对“单片机原理及应用”课程进行了课程思政建设的探讨与实践。结合课程特点,重新设计了课程的教学目标,对课程思政进行了总体设计,深入挖掘思政元素,进行了多种教学方法和实施的改革创新,实现思政教育与课程教学的有机融合。

关键词：单片机课程思政课程建设

基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和可解释性的智能岩性识别

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石油地球物理勘探 2025年

作者：王婷婷王振豪赵万春蔡萌史晓东东北石油大学电气信息工程学院东北石油大学黑龙江省网络与智能控制重点实验室东北石油大学石油工程学院大庆油田有限责任公司采油工艺研究院大庆油田有限责任公司第九采油厂

针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足，本文提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先，针对测井曲线在特定层段丢失或失... 详细信息

针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足，本文提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先，针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问题，引入了基于多尺度卷积神经网络（MSCNN）与门控循环单元（GRU）神经网络相结合的曲线重构方法，为后续的岩性识别提供了准确的数据基础；其次，利用小波包自适应阈值方法对数据进行去噪和归一化处理，以减少噪声对岩性识别的影响；然后，采用Optuna框架确定XGBoost算法的超参数，建立了高效的岩性识别模型；最后，利用SHAP可解释性方法对XGBoost模型进行归因分析，揭示了不同特征对于岩性识别的贡献度，提升了模型的可解释性。结果表明，Optuna-XGBoost模型综合岩性识别准确率为79.91%，分别高于支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、随机森林三种神经网络模型24.89%、12.45%、6.33%。基于Optuna-XGBoost模型的SHAP可解释性的岩性识别方法具有更高的准确性和可解释性，能够更好地满足实际生产需要。

关键词：岩性识别多尺度卷积神经网络门控循环单元神经网络 XGBoost 超参数优化可解释性

N-polar GaN上的欧姆接触:材料制备、金属化方案与机理

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材料导报 2016年第5期30卷 52-56,68页

作者：王现彬赵正平石家庄学院物理与电气信息工程学院石家庄050000 河北工业大学信息工程学院天津300130

氮极性(N-polar)GaN与镓极性(Ga-polar)GaN极性相反,且具有较高的表面化学活性,使其在光电子、微电子及传感器等领域逐渐受到关注。文章结合一些相关研究报道,综述了N-polar GaN上欧姆接触的研究进展。首先对N-polar GaN材料的制备进行... 详细信息

氮极性(N-polar)GaN与镓极性(Ga-polar)GaN极性相反,且具有较高的表面化学活性,使其在光电子、微电子及传感器等领域逐渐受到关注。文章结合一些相关研究报道,综述了N-polar GaN上欧姆接触的研究进展。首先对N-polar GaN材料的制备进行了分析,随后对N-polar GaN的欧姆接触电极的金属化方案及欧姆接触机理等内容进行了综合讨论,以期为实际N-polar GaN欧姆接触研究提供一些参考。

关键词：氮极性氮化镓欧姆接触氮化铝