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基于元素相乘结构的实时多目标跟踪算法

电子测量技术 2025年

作者：周畅达杨帆河北工业大学电子信息工程学院

多目标跟踪算法中的FairMOT提出了平衡检测和重识别分支的均衡学习策略，有效的平衡了目标检测和重识别两大任务，是目前单阶跟踪段范式算法中最优的算法，但由于DLA34骨干网络的特征提取能力有限，面对实际应用场景中复杂的跟踪场景时... 详细信息

多目标跟踪算法中的FairMOT提出了平衡检测和重识别分支的均衡学习策略，有效的平衡了目标检测和重识别两大任务，是目前单阶跟踪段范式算法中最优的算法，但由于DLA34骨干网络的特征提取能力有限，面对实际应用场景中复杂的跟踪场景时，往往会因为出现漏检和误跟等现象导致模型的跟踪效果下降。为了有效的提升模型骨干网络的特征提取能力，本文针对此问题设计了基于元素相乘结构的深度聚合骨干网络，提出了FairMOT-Star算法。该算法利用了元素相乘结构带来的隐藏维度提升原理，实现了简洁高效的目标特征提取。同时使用EIoU＿Loss作为检测框回归任务的回归损失函数，更加精准的描述了检测框和真实框之间的位置和形状关系，提升了检测框的预测精度。匹配关联部分使用卡尔曼滤波算法预测目标的运动信息，匈牙利算法完成时序维度上前后帧目标和轨迹的关联匹配。在MOT16数据集上进行了实验测试，MOTA精度达到了86.0%，模型的权重参数量为19.59M，相比于FairMOT模型参数量减少9.7% 的同时，MOTA精度提升了3.5%，较好的优化了FairMOT算法的计算参数量和跟踪精度。

关键词：机器视觉多目标跟踪特征提取 FairMOT

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基于迭代建模的滑窗主元分析故障检测方法

电子测量技术 2025年

作者：程为康张家良西安工业大学电子信息工程学院

针对传统主元分析（PCA）方法在工业过程故障检测中的高虚警率和故障检测不及时的问题，本文提出了一种基于迭代建模的滑窗主元分析故障检测方法。为了提高故障检测实时性，在建模过程中，采用迭代方法逐步剔除PCA建模数据中的异常样本... 详细信息

针对传统主元分析（PCA）方法在工业过程故障检测中的高虚警率和故障检测不及时的问题，本文提出了一种基于迭代建模的滑窗主元分析故障检测方法。为了提高故障检测实时性，在建模过程中，采用迭代方法逐步剔除PCA建模数据中的异常样本，优化PCA模型。为了降低虚警率，在检测过程中，采用滑动观测窗口统计异常样本数量，通过构造第二置信限检测故障。为了提高故障检测准确性，采用一种合成统计量作为检测指标，能够同时考虑主成分方向和残差空间的异常。为了验证文中方法的有效性，本文进行了数值仿真和田纳西-伊斯曼（TE）过程仿真实验。结果表明，本文方法能够降低虚警率，提高检测准确率和实时性。

关键词：主元分析故障检测迭代建模滑动窗口 TE过程

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基于迭代建模的滑窗主元分析故障检测方法

电子测量技术 2025年第03期 92-99页

作者：程为康张家良西安工业大学电子信息工程学院

针对传统主元分析(PCA)方法在工业过程故障检测中的高虚警率和故障检测不及时的问题，本研究提出了一种基于迭代建模的滑窗主元分析故障检测方法。为了提高故障检测实时性，在建模过程中，采用迭代方法逐步剔除PCA建模数据中的异常样本... 详细信息

针对传统主元分析(PCA)方法在工业过程故障检测中的高虚警率和故障检测不及时的问题，本研究提出了一种基于迭代建模的滑窗主元分析故障检测方法。为了提高故障检测实时性，在建模过程中，采用迭代方法逐步剔除PCA建模数据中的异常样本，优化PCA模型。为了降低虚警率，在检测过程中，采用滑动观测窗口统计异常样本数量，通过构造第二置信限检测故障。为了提高故障检测准确性，采用一种合成统计量作为检测指标，能够同时考虑主成分方向和残差空间的异常。为了验证本研究方法的有效性，分别采用数值算例和田纳西-伊斯曼(TE)过程进行了仿真实验，其中，数值算例的故障检测准确率达到89.20%,虚警率为1.33%;TE过程的故障检测准确率达到99.39%,虚警率为3.12%。

关键词：主元分析故障检测迭代建模滑动窗口 TE过程

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面向目标覆盖的多无人机协同算法研究

计算机工程与应用 2025年

作者：王珩冰周亚同杨帆河北工业大学电子信息工程学院

多智能体近端策略优化（Multi-Agent Proximal Policy Optimization，MAPPO）在处理动态复杂环境时面临稳定性和效率的挑战。针对以上挑战，设计了一种联合引力机制，提升了任务执行的速度和效率。在联合引力机制的基础上，提出了一种... 详细信息

多智能体近端策略优化（Multi-Agent Proximal Policy Optimization，MAPPO）在处理动态复杂环境时面临稳定性和效率的挑战。针对以上挑战，设计了一种联合引力机制，提升了任务执行的速度和效率。在联合引力机制的基础上，提出了一种改进的MAPPO算法（DEA-MAPPO）。该算法首先通过自适应探索机制，动态调整探索幅度以适应无人机的实时表现和环境变化，增强了算法的适应性和稳定性。然后引入了高斯自适应注意力机制，提高了无人机决策质量、协作效率，增强了系统的可解释性和鲁棒性。最后通过加入延迟策略更新机制，有效避免了局部最优陷阱，进一步提升了算法性能和稳定性。通过在仿真环境中的实验验证，联合引力机制显著提升了覆盖效率，DEA-MAPPO算法在目标覆盖任务中的表现优于传统的MAPPO算法，在同样的训练回合数下，总奖励值和覆盖率都有了较大的提升。本研究为多无人机在复杂环境中的高效协同执行目标覆盖任务提供了新的解决方案和理论支持。

关键词：多无人机强化学习目标覆盖多智能体近端策略优化联合引力机制

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基于元素相乘结构的实时多目标跟踪算法

电子测量技术 2025年第03期 43-51页

作者：周畅达杨帆河北工业大学电子信息工程学院

多目标跟踪算法中的FairMOT提出了平衡检测和重识别分支的均衡学习策略，有效的平衡了目标检测和重识别两大任务，是目前单阶跟踪段范式算法中最优的算法，但由于DLA34骨干网络的特征提取能力有限，面对实际应用场景中复杂的跟踪场景时，往往会因为出现漏检和误跟等现象导致模型的跟踪效果下降。为了有效的提升模型骨干网络的特征提取能力，本文针对此问题设计了基于元素相乘结构的深度聚合骨干网络，提出了FairMOT-Star算法。该算法利用了元素相乘结构带来的隐藏维度提升原理，实现了简洁高效的目标特征提取。同时使用EIoU＿Loss作为检测框回归任务的回归损失函数，更加精准的描述了检测框和真实框之间的位置和形状关系，提升了检测框的预测精度。匹配关联部分使用卡尔曼滤波算法预测目标的运动信息，匈牙利算法完成时序维度上前后帧目标和轨迹的关联匹配。在MOT16数据集上进行了实验测试，MOTA精度达到了86.0%,模型的权重参数量为19.59 M,相比于FairMOT模型参数量减少9.7%的同时，MOTA精度提升了3.5%,较好的优化了FairMOT算法的计算参数量和跟踪精度。

关键词：机器视觉多目标跟踪特征提取 FairMOT

基于二级控制64极板平面阵列传感器的ECT系统

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电子测量技术 2025年

作者：曹蕊田汉民田学民马旭蕾刘维龙河北工业大学电子信息工程学院

针对电容层析成像系统中16及以下极板平面阵列传感器测量数据少、检测精度相对低，而64极板三级控制复杂的问题，实现了一种基于64极板二级控制密集型平面阵列传感器的电容层析成像系统，通过硬件二级选线控制和软件敏感电极测量法，显... 详细信息

针对电容层析成像系统中16及以下极板平面阵列传感器测量数据少、检测精度相对低，而64极板三级控制复杂的问题，实现了一种基于64极板二级控制密集型平面阵列传感器的电容层析成像系统，通过硬件二级选线控制和软件敏感电极测量法，显著提高了电容层析成像速度和精度。理论计算及实测结果表明，二级控制的64极板密集型平面阵列传感器的电容层析成像精度达到95%以上，速度达到2 s左右，证明了该设计在复合材料无损检测领域的可行性和有效性。

关键词：电容层析成像密集型平面阵列传感器敏感电极法 LBP

基于视觉触觉双重迁移学习的番茄成熟度检测方法

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农业机械学报 2025年第1期56卷 74-83页

作者：张鹏杜东峰李爽单东日陈振学齐鲁工业大学(山东省科学院)信息与自动化学院齐鲁工业大学(山东省科学院)机械工程学院山东大学控制科学与工程学院

针对当前自动化采摘过程中仅依赖视觉技术无法准确识别番茄成熟度的问题，提出了一种基于视觉触觉双重迁移学习的番茄成熟度检测方法。该方法首先采用视觉触觉双重迁移学习融合算法作为特征提取融合模块，解决无法有效提取番茄特征信息... 详细信息

针对当前自动化采摘过程中仅依赖视觉技术无法准确识别番茄成熟度的问题，提出了一种基于视觉触觉双重迁移学习的番茄成熟度检测方法。该方法首先采用视觉触觉双重迁移学习融合算法作为特征提取融合模块，解决无法有效提取番茄特征信息的问题。其次，将软参数共享-多标签分类方法作为分类模块，通过增加不同分类任务之间的关联性，避免出现过拟合的现象。本文主要针对成熟后为红、黄果等单一颜色的番茄品种，并在新开发的视觉触觉数据集进行实验研究。实验表明，软参数共享-多标签检测模型参数量为1.882×10～7,成熟度AUC分值达到0.977 3,对比不确定性加权损失、自适应硬参数共享、十字绣网络和软参数共享等检测模型，参数量分别下降3.08×10～6、6.16×10～6、3.08×10～6和3.08×10～6,成熟度AUC分值分别提高0.017 5、0.017 9、0.026 7和0.008 9。这表明该方法在一定程度上提高了自动化采摘过程中对番茄成熟度的检测能力，为番茄成熟度检测问题提供了一种有效的解决方法。

关键词：番茄成熟度机器视觉机器触觉双重迁移学习软参数共享-多标签

MFMANet:一种融合多尺度特征的多重注意力医学图像分割网络

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中国医学物理学杂志 2025年第2期42卷 190-198页

作者：袁金丽李博华陈沐萱蒋仁鼎 JUI SHANAZ SHARMIN 郭志涛河北工业大学电子信息工程学院天津300401

医学图像分割研究在推动高效且精确的自动化图像处理技术方面具有重要意义。然而,为解决医学图像中存在的器官组织形状差异大、边界模糊等导致图像分割结果不准确的问题,提出一种MFMANet新型网络,该网络以“U”型架构为基础,并集成了多... 详细信息

医学图像分割研究在推动高效且精确的自动化图像处理技术方面具有重要意义。然而,为解决医学图像中存在的器官组织形状差异大、边界模糊等导致图像分割结果不准确的问题,提出一种MFMANet新型网络,该网络以“U”型架构为基础,并集成了多尺度信息融合模块和多重注意力模块。具体而言,多尺度信息融合模块通过捕捉网络浅层中的多尺度信息,以弥补编码器和解码器特征之间的语义差距,从而提升了网络应对器官尺寸差异大问题的能力。同时,网络使用多重注意力方法,利用SwinTransformer作为网络深层编解码器,采用通道、空间注意力取代传统的跳跃连接,进而实现了特征信息的更精细提取,以应对边界模糊问题。通过在ACDC和Synapase这两个公共数据集上进行实验,结果显示,与MTUNet方法相比,该方法在骰子相似系数这一关键指标上取得了1.51%和1.29%的显著提升,充分证明了该方法在提高分割网络准确性方面的有效性。

关键词：医学图像分割多尺度信息融合注意力机制

生物启发多特征融合学习的室内可见光位置感知方法

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光通信技术 2025年第1期49卷 25-30页

作者：韦吉月张峰孟祥艳赵黎李帅西安工业大学电子信息工程学院西安710021

为了提高Elman室内可见光位置感知模型稳健性和定位精度,提出生物启发多特征融合学习的室内可见光位置感知方法。该方法首先对获取的可见光图像进行预处理,以确保特征提取的准确性;然后,通过将预训练的神经网络模型中不同层次的特征进... 详细信息

为了提高Elman室内可见光位置感知模型稳健性和定位精度,提出生物启发多特征融合学习的室内可见光位置感知方法。该方法首先对获取的可见光图像进行预处理,以确保特征提取的准确性;然后,通过将预训练的神经网络模型中不同层次的特征进行融合,构建一个位置感知特征库,从而提升特征表达能力和丰富度,以此来提高模型的位置感知精度;最后,采用蜣螂优化(DBO)算法优化Elman神经网络的拓扑结构和权重参数,以解决传统Elman神经网络在室内位置感知中容易陷入局部最优的问题,并加速收敛速度和增强泛化性能。实验结果表明:在4 m×3.5 m×3 m的立体空间内,所提算法平均定位误差为0.21 m,平均定位误差小于0.4 m的概率达到91.3%,相较于Elman算法,定位精度提高了22.3%。

关键词：室内可见光位置感知视觉成像蜣螂优化算法 Elman神经网络

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