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基于改进YOLOv5的复杂场景电动车头盔检测方法

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现代电子技术 2025年第01期48卷 123-129页

作者：韩东辰张方晖王诗洋段克盼李宁星王凯陕西科技大学电子信息与人工智能学院

佩戴电动车头盔是安全骑行的重要保障，对电动车驾乘人员佩戴头盔进行有效检测在保障驾乘人员安全方面具有重要意义。电动车头盔检测中存在目标之间相互遮挡、复杂背景干扰、头盔目标小等问题，现有方法尚不能满足复杂场景下电动车头盔... 详细信息

佩戴电动车头盔是安全骑行的重要保障，对电动车驾乘人员佩戴头盔进行有效检测在保障驾乘人员安全方面具有重要意义。电动车头盔检测中存在目标之间相互遮挡、复杂背景干扰、头盔目标小等问题，现有方法尚不能满足复杂场景下电动车头盔检测的要求，因此，提出一种改进YOLOv5的复杂场景电动车头盔识别方法。首先，提出一种新的主干网络结构ML-CSPDarknet53，增强网络的特征提取能力，引入轻量级上采样算子CARAFE，利用特征图语义信息扩大感受野；其次，搭建坐标卷积CoordConv模块，增强网络对空间信息的感知能力，并将WIoU v3作为边界框损失函数，降低低质量样本对模型性能的不利影响；最后，构建了内容丰富的头盔检测数据集对改进算法进行验证。实验结果表明，改进后算法相较于原算法在精确度、召回率、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95上分别提升了2.9%、3.0%、3.4%和2.2%，并且性能优于其他主流检测算法，满足复杂道路交通场景下电动车驾乘人员头盔检测的任务要求。

关键词：头盔检测改进YOLOv5 复杂场景目标遮挡特征提取上采样坐标卷积损失函数

LightGCNet：基于轻量化卷积网络的深度色域压缩算法

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计算机科学与探索 2025年第01期 196-210页

作者：杨晨徐昊朱佳伟吴秦柴志雷江南大学人工智能与计算机学院江苏省模式识别与计算智能工程实验室

色域压缩是大色域向小色域进行转换时保持色彩信息的关键技术。经典算法虽计算快速，但处理结果缺乏细节且没有考虑人眼的感知特性，难以满足人们对色彩品质不断提升的要求。迭代算法处理效果更佳，但极其耗时，无法投入实际应用。针对... 详细信息

色域压缩是大色域向小色域进行转换时保持色彩信息的关键技术。经典算法虽计算快速，但处理结果缺乏细节且没有考虑人眼的感知特性，难以满足人们对色彩品质不断提升的要求。迭代算法处理效果更佳，但极其耗时，无法投入实际应用。针对上述问题，提出了轻量化的深度色域压缩方法，该方法可在逼近迭代算法计算效果的同时保持接近经典算法的速度。为色域压缩算法设计了LightGCNet模型，该网络中的双层卷积由DSC与DW卷积组合而成，相比常规U-Net，参数量与计算复杂度急剧降低。为进一步提高模型先验性，将预训练得到的DW卷积中多个核通道进行重聚焦操作以建立联系，最终权重由重聚焦权重和预训练权重组成。针对色相、明度、彩度这三个色彩属性，设计了色域压缩专用的损失函数。该函数不仅考虑了像素级损失，而且融合了图像感知损失，并联合色彩属性的多尺度信息进行加权，解决了深度色域压缩过程中细节丢失的问题。基于迭代算法生成标签以训练网络，联合学习目标色域特征与图像信息，实现了与迭代算法相当的效果。实验结果表明：该方法与业界经典的SGCK算法相比，iCID值降低了17.08%,SSIM值提高了5.30%。相比常规U-Net模型，LightGCNet参数量减少了82.96%，乘加次数从8.5GFLOPs大幅下降至2.2GFLOPs，使改良模型更适于低端设备部署。该模型在CPU上处理单幅512×512图像仅需0.208s，计算时间比迭代类算法减少99.92%。

关键词：色域压缩轻量化深度学习色彩管理

基于贝叶斯和统计相似度量测的水下自主定位方法

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控制与决策 2025年第01期 48-54页

作者：黄浩乾吕奥奇王迪张昱曈河海大学人工智能与自动化学院

复杂的水下环境通常会引起信号传播延迟或带来量测野值,从而产生量测丢失和非高斯噪声问题,导致水下自主定位的精度降低.为了解决这些问题,提出一种基于贝叶斯推断和统计相似度量测的水下自主定位方法.首先,该定位方法使用最大后验估计... 详细信息

复杂的水下环境通常会引起信号传播延迟或带来量测野值,从而产生量测丢失和非高斯噪声问题,导致水下自主定位的精度降低.为了解决这些问题,提出一种基于贝叶斯推断和统计相似度量测的水下自主定位方法.首先,该定位方法使用最大后验估计方法来判断量测丢失是否发生.如果接收到此刻的量测信息,则采用不动点迭代方法最大化统计相似度量测的下界,以逼近真实的噪声协方差矩阵,从而获得更准确的状态估计和误差协方差矩阵;如果没有接收到量测信息,则只输出一步预测的状态估计和误差协方差矩阵,以提高该方法的鲁棒性.仿真和海试实验验证结果表明,所提出的水下自主定位方法相较于其他的定位方法具有更高的定位精度和更好的鲁棒性.

关键词：统计相似度量测量测丢失非高斯噪声不动点迭代水下自主定位贝叶斯推断

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面向工业互联网的语义编码传输方法及应用

中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2025年第1期64卷 51-60页

作者：牛凯鲁延鹏董超北京邮电大学人工智能学院北京100876 泛网无线通信教育部重点实验室北京100876 鹏城实验室广东深圳518055

通过将语义通信技术引入工业网络,构建了一个面向工业互联网的语义编码传输系统。系统中设计了语义编解码器以提取信源中的语义信息,相对于传统通信系统,基于语义信息的通信有更高的信息压缩效率与更高的符号差错容忍能力。同时引入信... 详细信息

通过将语义通信技术引入工业网络,构建了一个面向工业互联网的语义编码传输系统。系统中设计了语义编解码器以提取信源中的语义信息,相对于传统通信系统,基于语义信息的通信有更高的信息压缩效率与更高的符号差错容忍能力。同时引入信源信道联合编解码器,以信源信道联合编码的方式将语义信息转化为信道符号传输,进一步提升系统对工业网络通信资源的利用效率。所有编解码器均构建在深度神经网络架构Transformer上,确保了编解码器对语义信息的理解能力及系统的泛化能力。在工业药品生产场景中,对该系统进行测试,结果显示:相较于传统通信方案,该语义编码传输系统在图像重建质量和传输处理速度方面均有显著提升。且系统对下游任务的性能影响极小,保证了工业生产中如缺陷检测等关键任务的准确性。

关键词：工业互联网数据压缩与传输语义通信深度学习

液晶智能超表面辅助的室内可见光通信系统优化设计

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工程科学学报 2025年第2期47卷 307-314页

作者：余礼苏吕欣欣钟润张鸣莉王正海王玉皞南昌大学信息工程学院南昌大学先进信号处理与智能通信江西省重点实验室

可见光通信(VLC)作为6G的候选技术，具备广阔的免许可频谱、更高的安全级别、避免射频干扰等诸多优势，这些特点使得VLC成为射频通信的有效补充方案.本文设计并优化了一种基于功率域非正交多址(PD-NOMA)技术的室内VLC下行链路通信系统... 详细信息

可见光通信(VLC)作为6G的候选技术，具备广阔的免许可频谱、更高的安全级别、避免射频干扰等诸多优势，这些特点使得VLC成为射频通信的有效补充方案.本文设计并优化了一种基于功率域非正交多址(PD-NOMA)技术的室内VLC下行链路通信系统，该系统中包括一块位于信道中间的同时透射和反射智能超表面(STAR-RIS)和一个基于液晶智能超表面(LC-RIS)的接收器.为了评估所设计的系统性能，本文提出了一个和速率最大化问题，并考虑了实际情况下发射机和接收机之间的视距(LoS)路径存在非用户遮挡因素.由于所提出优化问题的非凸性，首先使用二次变换将目标函数转化为一个分式规划(FP)问题，其次采用分步优化算法和凸优化(CVX)工具来获得可行解.此外，本文分析了发光二极管(LED)的数量、入射光波长以及液晶折射率对室内可见光通信系统和速率的影响.数值仿真结果表明，在能量分裂(ES)操作协议下，STAR-RIS和LC-RIS联合辅助的室内VLC系统的和速率明显高于仅有反射智能超表面(RIS)和无LC-RIS的VLC系统.LED灯数量、入射光波长以及液晶(LC)折射率均会在一定程度上对系统性能产生影响.这些研究结果为室内可见光通信系统的设计和优化提供了重要参考.

关键词：可见光通信同时透射和反射智能超表面液晶智能超表面功率域非正交多址分式规划

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速率自适应的海面物联网跨层机会传输协议

控制与决策 2025年第1期 180-186页

作者：赵瑞琴张东健全豪刘创源王海燕西北工业大学航海学院海洋声学信息感知工业和信息化部重点实验室(西北工业大学) 西北工业大学国家卓越工程师学院陕西科技大学电子信息与人工智能学院

海面物联网在海洋观测、海域监测等应用中发挥着重要作用.复杂动态海洋环境造成海洋网络链路状态、链路质量的时变特征,且其给海面物联网带来了严峻挑战,为此,将物理层自适应数据速率、媒体访问控制(MAC)层载波侦听多址接入与网络层机... 详细信息

海面物联网在海洋观测、海域监测等应用中发挥着重要作用.复杂动态海洋环境造成海洋网络链路状态、链路质量的时变特征,且其给海面物联网带来了严峻挑战,为此,将物理层自适应数据速率、媒体访问控制(MAC)层载波侦听多址接入与网络层机会路由联合进行跨层设计,提出速率自适应海面物联网跨层传输协议,通过3次握手机制机会性选择最佳转发结点并基于动态信噪比实现传输速率实时自适应调整,旨在提高动态复杂海洋环境下海面物联网的稳健性.陆地和湖上试验结果表明,所提协议在数据包交付率、能耗与时延方面性能优异,可为复杂动态海洋环境中海面物联网数据的高效传输提供重要的技术途径.

关键词：海洋物联网机会路由网络速率自适应 LoRa 海洋链路

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基于点云处理的仿人机器人楼梯障碍物识别与剔除方法

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工程科学学报 2025年第2期47卷 339-350页

作者：于乃功谢秋生李洪政北京工业大学信息科学技术学院北京市计算智能与智能系统重点实验室教育部数字社区工程研究中心

环境感知对于仿人机器人自主导航和运动规划具有重要研究意义，是实现仿人机器人在复杂环境中进行自主移动进而完成特定任务的基础.在特殊的楼梯场景中仿人机器人环境感知过程面临诸多挑战，楼梯障碍物会破坏阶梯平面特征，导致仿人机... 详细信息

环境感知对于仿人机器人自主导航和运动规划具有重要研究意义，是实现仿人机器人在复杂环境中进行自主移动进而完成特定任务的基础.在特殊的楼梯场景中仿人机器人环境感知过程面临诸多挑战，楼梯障碍物会破坏阶梯平面特征，导致仿人机器人获取不准确的楼梯参数而出现踏空、摔跤等问题.本文结合区域生长和平面构造方法识别和剔除楼梯障碍物点云，基于剔除障碍物后的楼梯进行三维参数估计.首先利用相邻点的投影之和最小原理准确完成对楼梯水平面的提取；其次根据区域生长算法判定楼梯障碍物聚类情况，构造平面并分析平面内点数以完成对障碍物点云的快速识别与剔除工作；最后对有障碍物楼梯与剔除障碍物楼梯进行楼梯三维感知实验.实验结果表明，本文剔除楼梯障碍物的平均精度为92.43%，且剔除后的楼梯参数感知误差仅为有障碍物时的0.5倍.总体表明所提算法能提高机器人在复杂楼梯环境中的楼梯参数估计精度，能够有效提高仿人机器人在复杂楼梯环境下的感知能力.

关键词：仿人机器人复杂环境感知楼梯区域生长参数估计

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基于双流特征融合的肺结节图像分割网络

现代电子技术 2025年第01期48卷 1-7页

作者：郝胜男庞建华华北理工大学人工智能学院

为了提高对肺结节的准确分割，文中提出一种CSF-UNet的双骨干网络特征提取方法。使用两种不同侧重的骨干网络并行提取图像特征，通过利用ConvNeXt网络提取局部特征，并结合Swin Transformer网络提取全局特征来提升模型的特征提取能力。... 详细信息

为了提高对肺结节的准确分割，文中提出一种CSF-UNet的双骨干网络特征提取方法。使用两种不同侧重的骨干网络并行提取图像特征，通过利用ConvNeXt网络提取局部特征，并结合Swin Transformer网络提取全局特征来提升模型的特征提取能力。提出了一种自适应大核融合模块，有效地融合两种不同规格的特征，通过串联两个大核卷积获得更大的感受野和动态选择机制来突出重要的空间区域。在SPPF中融合了ECA通道注意力和密集链接，提出了ESPP模块以进一步挖掘双骨干网络提取的高级语义信息，使网络更加关注重要的特征通道。在LIDC数据集上的实验结果表明，提出的模型在3个指标上优于基本UNet模型以及最近几年其他研究团队提出的针对该数据集的分割网络。最终，CSF-UNet模型实现了78.1%的IoU、87.71%的DSC、87.19%的敏感度和88.23%的精确度。这些结果表明，该模型在肺结节分割方面表现出良好的性能，对医生进行早期肺结节诊断具有重要的临床意义和应用价值。

关键词：肺结节 Transformer ConvNeXt 注意力机制计算机视觉双骨干网络

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区域医疗系统抗震韧性综述

哈尔滨工业大学学报 2025年第1期57卷 1-12页

作者：裴顺顺翟长海胡杰结构工程灾变与控制教育部重点实验室(哈尔滨工业大学) 哈尔滨150090 土木工程智能防灾减灾工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工业大学) 哈尔滨150090

韧性作为一种新的灾害风险管理理念,已成为防灾减灾领域的研究热点,考虑到医疗系统在城市运行和灾后救援中的重要作用,在地震期间和之后,区域医疗系统应该具有足够的韧性,并提供连续的医疗服务。如何综合考虑区域范围内多家医院和交通... 详细信息

韧性作为一种新的灾害风险管理理念,已成为防灾减灾领域的研究热点,考虑到医疗系统在城市运行和灾后救援中的重要作用,在地震期间和之后,区域医疗系统应该具有足够的韧性,并提供连续的医疗服务。如何综合考虑区域范围内多家医院和交通系统的安全性、应急响应能力、多系统的整合与协作,有效评估区域医疗系统的抗震韧性水平,并提出科学的改进建议,对建设韧性城乡具有重要的理论意义。本文通过梳理国内外文献,阐明了区域医疗系统韧性的概念和内涵,总结了地震后短期应急和长期修复两个阶段韧性评估的重点,归纳了现有区域医疗系统韧性的评估框架,从医院集群系统、面向医疗的交通系统、应急医疗服务系统和医疗-交通耦合系统4个方面阐述了现有评估方法。区域医疗系统韧性的研究旨在提高其面对灾害时的抵抗性、短期适应性和长期恢复性,这些研究对于满足紧急和日常的医疗需求以及指导灾后恢复具有重要意义。目前区域医疗系统抗震韧性的研究取得了一些进展,但仍然存在一些挑战,本文最后展望了未来的研究方向。

关键词：区域医疗系统单体医院交通系统抗震韧性功能评估恢复时间