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基于颜色校正与改进的对比度增强的水下图像增强方法

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现代电子技术 2025年第1期48卷 40-46页

作者：刘明肖汉城云南民族大学电气信息工程学院云南昆明650500

针对水下介质分布不均匀引起的光吸收和散射导致图像颜色失真、对比度低、细节模糊,严重影响ORBSLAM2算法前端特征提取与匹配鲁棒性的问题,文中提出一种基于颜色校正与改进的自适应对比度增强的图像处理方法。首先,利用一种改进的颜色... 详细信息

针对水下介质分布不均匀引起的光吸收和散射导致图像颜色失真、对比度低、细节模糊,严重影响ORBSLAM2算法前端特征提取与匹配鲁棒性的问题,文中提出一种基于颜色校正与改进的自适应对比度增强的图像处理方法。首先,利用一种改进的颜色通道补偿和颜色通道拉伸方法去除色偏;其次,采用改进的自适应对比度增强方法提高图像的亮度与对比度;最后,将彩色校正图像与对比度增强图像在HSV空间中融合。此外,将提出的算法与一些其他算法进行主客观的评价,并将处理好的图片进行特征提取和匹配。结果表明,该算法处理的图片不仅在主客观评价上均优于对比算法,而且增加了特征点的匹配数量,为水下图像处理提供了借鉴。

关键词：水下视觉SLAM 水下图像增强自适应对比度增强颜色校正颜色补偿特征匹配

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电子信息类专业硕士研究生联合培养模式研究

科教文汇 2025年第1期 69-72页

作者：王亚君孟丽囡曹洪奎辽宁工业大学电子与信息工程学院

联合培养在现代教育中扮演着重要角色，对培养研究生的创新能力尤为重要。该文旨在探讨联合培养的意义、挑战和影响。主要从联合培养的模式，包括资源共享和互补、学术交流和合作、提高学生综合素质以及增强研究影响力等方面阐述。总结... 详细信息

联合培养在现代教育中扮演着重要角色，对培养研究生的创新能力尤为重要。该文旨在探讨联合培养的意义、挑战和影响。主要从联合培养的模式，包括资源共享和互补、学术交流和合作、提高学生综合素质以及增强研究影响力等方面阐述。总结了联合培养的重要性，并呼吁学校和机构加强合作，克服困难，为学生提供更好的教育和研究平台。

关键词：专业硕士研究生联合培养资源共享综合素质

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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：

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

基于改进Faster R-CNN的荔枝病虫害检测

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华中农业大学学报 2025年

作者：谢家兴廖飞王卫星高鹏胡凯吴佩文邓钲奇刘洪山华南农业大学电子工程学院(人工智能学院) 广东省农情信息监测工程技术中心华南农业大学珠江学院

针对荔枝园复杂背景下荔枝小目标病虫害检测困难的问题，提出一种基于改进Faster R-CNN的荔枝病虫害检测方法。以Faster R-CNN为基础，使用特征提取能力更优秀的Swin Transformer代替原有主干网络VGG16；通过特征金字塔网络（feature py... 详细信息

针对荔枝园复杂背景下荔枝小目标病虫害检测困难的问题，提出一种基于改进Faster R-CNN的荔枝病虫害检测方法。以Faster R-CNN为基础，使用特征提取能力更优秀的Swin Transformer代替原有主干网络VGG16；通过特征金字塔网络（feature pyramid network, FPN）提升Faster R-CNN模型的多尺度特征融合能力，均衡提高每一类荔枝病虫害的识别准确率；引入感兴趣区域对齐（region of interest align, ROI Align）策略提升模型的候选框定位精度，进一步提升模型的整体检测效果。结果显示，改进后的模型平均精度均值达到92.76%，相较原始Faster R-CNN检测器提升了30.08%，在5类荔枝病虫害图像（藻斑病、炭疽病、煤烟病、毛毡病、叶瘿蚊）中的检测精度分别为93.05%、94.81%、96.57%、87.03%和92.34%，平均精度均值比SSD512、RetinaNet、EfficientDet-d0和YOLOv5s模型分别提高了20.50、5.70、13.08和3.26百分点。结果表明，改进后的Faster R-CNN模型能准确检测复杂背景下的荔枝病虫害目标，具有较高的应用价值，能为农作物病虫害快速、准确识别研究提供参考。

关键词：荔枝病虫害检测 Faster R-CNN Swin Transformer 多尺度特征融合

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多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类

光电子·激光 2025年第2期36卷 185-192页

作者：杨芳邹迎丁雪妍张建新大连民族大学计算机科学与工程学院大连理工大学电子信息与电气工程学部

针对既有深度学习方法在乳腺癌病理图像全局与局部特征统一表达上的不足，将长距离建模的Transformer和强局部感知的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相结合，提出一种多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类方法。该... 详细信息

针对既有深度学习方法在乳腺癌病理图像全局与局部特征统一表达上的不足，将长距离建模的Transformer和强局部感知的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相结合，提出一种多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类方法。该方法以双分支并行的Deit-B和ResNet-18模型作为骨干架构，在双分支网络中间层和末端位置分别引入特征融合操作，有效加强了乳腺癌病理图像全局与局部深度特征的联合学习；此外，在CNN支流的残差模块间引入密集连接操作来提升中间层融合特征的信息传递。通过全局-局部特征提取与支流间-支流内特征交互，可更有效捕获用于乳腺癌病理图像分类的判别特征。在乳腺癌病理图像公共数据集BreakHis上的消融实验与对比实验结果证明所提出方法的有效性，此外可获得99.83%的最优分类结果。

关键词：病理图像分类乳腺癌卷积神经网络(CNN) Transformer 特征融合

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路侧视角下基于图像的多车辆目标检测与跟踪

中国新技术新产品 2025年第1期 55-57页

作者：冯蓉吴萍萍杨建华西安工商学院信息工程学院陕西西安710021 西安工业大学电子信息工程学院陕西西安710021

在车路协同系统中,为了提升路侧情况下汽车对外界环境信息的感知能力和对动态车辆目标行为的预测能力,本文提出一种基于改进DeepSORT算法的车辆多目标跟踪算法。本文将YOLOv5作为检测器,并结合优化的DeepSORT跟踪算法进行动态车辆多目... 详细信息

在车路协同系统中,为了提升路侧情况下汽车对外界环境信息的感知能力和对动态车辆目标行为的预测能力,本文提出一种基于改进DeepSORT算法的车辆多目标跟踪算法。本文将YOLOv5作为检测器,并结合优化的DeepSORT跟踪算法进行动态车辆多目标跟踪。在车辆特征匹配过程中,从匹配候选框中不断去除匹配成功的检测目标,以减少计算资源,并利用HOG特征对车辆信息进行匹配,提升算法的实时性。同时引入投影矩阵,将图像数据转化为俯视图,获取检测目标的运动速度。试验结果表明,与传统的DeepSORT算法相比,改进算法的多目标跟踪精度(MOTA)提高了6.7%。

关键词：车路协同特征匹配优化DeepSort算法目标跟踪

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基于改进YOLOv8的排水管网缺陷检测

电子测量技术 2025年

作者：周梦颖张学武曾鹏源江雅馨河海大学信息科学与工程学院

针对城市排水管道缺陷易受背景干扰、特征尺度多变以及现有检测模型存在检测准确率低、误检率高等问题，本文提出了一种基于改进YOLOv8的缺陷检测算法。首先，设计DSK模块并嵌入主干网络的C2f模块中以扩大感受野，提高模型对多尺度缺陷... 详细信息

针对城市排水管道缺陷易受背景干扰、特征尺度多变以及现有检测模型存在检测准确率低、误检率高等问题，本文提出了一种基于改进YOLOv8的缺陷检测算法。首先，设计DSK模块并嵌入主干网络的C2f模块中以扩大感受野，提高模型对多尺度缺陷特征的提取能力；其次，引入Slim-neck网络结构对颈部网络进行改进，对缺陷特征信息进行有效利用和融合，并有助于实现模型的轻量化；最后，采用FocalEIOU损失函数以更好地提高对较小缺陷目标的检测性能和模型的收敛速度。在管道缺陷数据集上的实验结果表明，本文改进的算法在70.4 帧/s的检测速率下，mAP达到了67.5%，相比于原始YOLOv8算法，mAP值和检测速率分别提升了3.8%和1.7 帧/s，表现出了良好的检测性能。针对实际应用目的，本文基于改进算法开发了一款能够实时检测管道缺陷的系统软件，通过实际项目检测，验证了本文改进的算法能够满足城市排水管道缺陷检测任务中高精度、实时检测的需求。

关键词：城市排水管网缺陷检测 YOLOv8 目标检测特征融合

低光照环境下基于定制椭圆的无人船姿态视觉测量

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智能系统学报 2025年

作者：邓冬进葛泉波戴跃伟南京信息工程大学电子与信息工程学院南京信息工程大学自动化学院江苏大数据分析与智能系统省高校重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心南京应用数学中心

针对低光照条件下图像对比度低和噪声增多导致单目视觉姿态测量不准确的问题，提出基于快速椭圆检测的无人船姿态估计方法。首先，通过自适应颜色阈值分割技术与颜色和对比度增强技术相结合来提升边缘信息的获取精确度。其次，设计八邻... 详细信息

针对低光照条件下图像对比度低和噪声增多导致单目视觉姿态测量不准确的问题，提出基于快速椭圆检测的无人船姿态估计方法。首先，通过自适应颜色阈值分割技术与颜色和对比度增强技术相结合来提升边缘信息的获取精确度。其次，设计八邻域跟踪与弧弦比方法去除低光照图像噪声引起的伪弧，并结合改进的圆弧特征映射技术进一步区分伪弧段，以减少参数拟合的计算负担。最后，利用椭圆平面法向量和矩形法向量的平行性消除椭圆姿态角计算的二义性，以提高算法在低光照环境下的鲁棒性。实验表明，提出的无人船姿态估计算法具有更快的检测速度，同时保持更高的估计精度。

关键词：阈值分割弧弦比特征映射二义性八邻域跟踪姿态视觉椭圆平面法快速椭圆检测