检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2023年第12期45卷 4458-4468页

作者：李成华石胜涛李孝天江小平石鸿凌中南民族大学电子信息工程学院武汉430074 智能无线通信湖北省重点实验室武汉430074

对监控视频数据进行基于深度学习模型的智能分析可提升文物博物馆单位的文物安全风险防范能力。针对文物博物馆单位希望充分利用现有空闲可用计算资源完成更多视频数据智能分析的需求,该文提出一种视频智能分析任务动态调度方法,将边缘... 详细信息

对监控视频数据进行基于深度学习模型的智能分析可提升文物博物馆单位的文物安全风险防范能力。针对文物博物馆单位希望充分利用现有空闲可用计算资源完成更多视频数据智能分析的需求,该文提出一种视频智能分析任务动态调度方法,将边缘侧文物博物馆单位内拥有空闲可用计算资源的设备作为计算节点组建边缘算力协同系统进行视频智能分析任务的处理。该文把要解决的问题建模为2维多重背包问题,并采用动态规划的方法,求解如何在边缘算力协同系统上动态分配视频分析任务使得每一个时间周期内系统执行任务获得的安全价值效益最大化的问题。仿真实验结果表明,所提方法能在不干扰文物博物馆单位正常业务应用服务的情况下,根据对系统当前资源使用状态监控与分析,动态分配视频智能分析任务,达到了最大化安全价值效益的目的。

关键词：任务调度资源约束视频智能分析文物安防

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城市低空小型无人机目标实时高精度检测算法

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计算机工程与应用 2024年第16期60卷 198-205页

作者：崔勇强黄谦高雪梅涛白迪王晓磊中南民族大学电子信息工程学院武汉430074 中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室武汉430074

面向城市低空小型无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)乱飞引发的公共安全隐患,针对目前存在的动小目标检测精度低、实时性差等问题,提出了一种基于改进YOLOv7的目标检测模型。该模型在主干网络中引入RepVGG轻量化网络,降低计算复杂度... 详细信息

面向城市低空小型无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)乱飞引发的公共安全隐患,针对目前存在的动小目标检测精度低、实时性差等问题,提出了一种基于改进YOLOv7的目标检测模型。该模型在主干网络中引入RepVGG轻量化网络,降低计算复杂度以满足实时性要求;提出C3m模块以解决无人机小目标在图像中占比小、特征信息有限等问题,从而改善检测精度;在此基础上,将CBAM卷积注意力机制插入到主干网络和特征融合网络之间,提高网络对多尺度无人机目标的敏感度,降低噪声影响。在自构建的城市低空无人机数据集上进行消融实验,结果表明改进后的YOLOv7模型与原始YOLOv7模型相比,参数量减少了6×10^(6),浮点运算量降低了77.9%,检测精度mAP@0.5提高至95.1%,检测速度FPS提高了43.7%,实现了对复杂场景下小型无人机目标的实时高精度检测。

关键词： YOLOv7 无人机检测轻量化网络注意力机制

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基于多维数据图像化的非侵入式负荷识别

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华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第5期51卷 119-124页

作者：李成华邹堰辉江小平石鸿凌中南民族大学电子信息工程学院湖北武汉430074 中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室湖北武汉430074

针对已有负荷识别方法存在选取的负荷印记冗余度大及无法直接反映负荷功率信息的不足,提出一种多维数据图像化的非侵入式负荷识别方法.首先将负荷的电流波形、瞬时功率波形和电压-无功电流轨迹三个维度的负荷印记转换成灰度图像;然后将... 详细信息

针对已有负荷识别方法存在选取的负荷印记冗余度大及无法直接反映负荷功率信息的不足,提出一种多维数据图像化的非侵入式负荷识别方法.首先将负荷的电流波形、瞬时功率波形和电压-无功电流轨迹三个维度的负荷印记转换成灰度图像;然后将其分别加载到图像的红绿蓝通道上,得到带有功率信息的真彩色图像;最后通过简化的二维卷积神经网络进行负荷识别.实验结果表明:本方法能够提升图像的信息密度,使得所采用的人工智能网络在计算量和参数量都降低的情况下仍能在图像中找到最具有辨识力的区域进行高效的负荷识别;在PLAID(即插即用设备标识数据集)和WHITED(全球家庭和工业瞬态能量数据集)上分别达到了98.78%和99.50%的识别准确率.

关键词：非侵入式负荷识别数据图像化负荷印记人工智能网络数据处理

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面对分布式多域电磁态势感知的射频传感器设计

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科学技术与工程 2024年第11期24卷 4567-4573页

作者：雷瑶瑶白迪杨春勇周威任崔勇强中南民族大学电子信息工程学院武汉430074 中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室武汉430074

射频传感器是电磁态势感知的一种重要手段,通过对射频信号进行探测和分析,为电磁态势感知提供必要的数据支撑。针对现有射频传感器存在的获取信息不全面、集成度差等问题,提出基于分布式架构,以时、频、空、能等多域为切入点,设计一款... 详细信息

射频传感器是电磁态势感知的一种重要手段,通过对射频信号进行探测和分析,为电磁态势感知提供必要的数据支撑。针对现有射频传感器存在的获取信息不全面、集成度差等问题,提出基于分布式架构,以时、频、空、能等多域为切入点,设计一款分布式的多域电磁态势感知射频传感器,对射频信号进行多域协同侦测,为分析和评估战场电磁态势提供重要参考。首先基于Zynq多进程(Zynq multi-processor,ZynqMP)处理器和ADRV9009射频收发芯片,设计了传感器的硬件方案,并完成了系统实物制作与测试,然后在软件算法方面,从时、频、空、能四个方面入手,分别就各域的关键特征指标,设计了相应的提取算法,最后设计了相应的功能和性能对比测试内外场实验。实测结果表明,传感器在时域所获得波形的震荡次数的误差小于1.92%,频域中对信号带宽和中心频率的测量误差分别小于3.2%和0.04%,能域中对能量的计算存在小于5.6%的误差,空域中来波方向角的测量误差小于2.7%,达到了预期设计要求。

关键词：态势感知频谱感知射频传感器信号分析与处理

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典型传统服饰图像的在线识别系统

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纺织学报 2023年第5期44卷 184-190页

作者：颜丙义侯金黄启煜杨汉城田进杨春勇中南民族大学电子信息工程学院湖北武汉430074 智能无线通信湖北省重点实验室湖北武汉430074 智能物联技术湖北省工程研究中心湖北武汉430074

为探索传统服饰文化的智能化保护手段和提高传统服饰文化的传播效率,以加权投票法集成多注意力机制的传统服饰识别算法为核心,构建了一个典型传统服饰图像的在线识别系统。首先,通过书籍扫描和线下拍摄等手段收集传统服饰图像数据,再联... 详细信息

为探索传统服饰文化的智能化保护手段和提高传统服饰文化的传播效率,以加权投票法集成多注意力机制的传统服饰识别算法为核心,构建了一个典型传统服饰图像的在线识别系统。首先,通过书籍扫描和线下拍摄等手段收集传统服饰图像数据,再联合多背景替换和几何变换混合增强服饰图像数据,完成传统服饰图像数据集的构建。随后,采用迁移学习技术在DenseNet169网络上分别引入了通道注意力、卷积注意力和位置注意力3种机制来构建模型,并对3种模型的识别结果进行加权投票判决,实现对传统服饰图像的高精度识别。在此基础上,通过对未知待测图像进行在线裁剪和自适应等规范化预处理,提高了识别系统的泛化适应性。最后,采用Web和云计算技术实现了系统的在线识别、交互、显示和账号管理等功能集成。测试结果表明,本文实现的传统服饰识别算法在验证集上的识别准确率达到了93.5%,构建的系统能够有效地在线识别15类传统服饰图像,对传统服饰文化的传播和保护具有一定的促进作用。

关键词：传统服饰图像数据集增强迁移学习加权投票判决在线识别系统

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采用DDPG的联合波束成形和功率控制算法

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西安电子科技大学学报 2022年第4期49卷 39-48页

作者：李中捷高伟熊吉源李江虹中南民族大学电子信息工程学院湖北武汉430074 中南民族大学智能无线通信湖北重点实验室湖北武汉430074

针对现有波束成形算法性能,大程度依赖信道状态信息质量而不适用于快速变化的实际系统和忽略功率控制问题,导致用户间干扰严重,从而降低通信链路频谱效率的问题,提出了基于深度强化学习的联合波束成形和功率控制算法,在无须完整信道状... 详细信息

针对现有波束成形算法性能,大程度依赖信道状态信息质量而不适用于快速变化的实际系统和忽略功率控制问题,导致用户间干扰严重,从而降低通信链路频谱效率的问题,提出了基于深度强化学习的联合波束成形和功率控制算法,在无须完整信道状态信息的情况下对波束成形矩阵和功率控制问题进行联合求解。同时提出信息交互协议利于基站了解环境信息,并设计集中式训练分布式执行结构的双模型系统对联合优化问题进行求解。首先基站收集本地样本并上传至云端,云端接受基站上传的本地样本后,采用深度Q学习对波束成形进行设计;然后用深度确定性策略梯度算法取代深度Q学习求解功率控制问题,从而解决深度Q学习不适用于连续变量的问题。云端模型训练完成后,广播给所有基站进行分布式执行获取本地样本。仿真结果表明,在多用户通信环境中该算法的频谱效率优于传统波束成形算法和基于深度Q学习的联合波束成形和功率控制算法,从而验证了该算法的有效性。

关键词：深度强化学习深度确定性策略梯度波束成形功率控制

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融合注意力及多重知识迁移的茶叶病害轻量化检测方法

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中国农机化学报 2024年第12期45卷 140-147,F0002页

作者：毛致颖刘宇航杨春勇田永胜倪文军王曦照中南民族大学电子信息工程学院武汉市430074 智能物联技术湖北省工程研究中心武汉市430074 智能无线通信湖北省重点实验室武汉市430074

茶树病虫害是影响茶叶产量及品质的主要原因,精准检测茶叶病虫害种类是当前国内的热点问题之一。针对传统目标检测网络模型参数量大、精确率低导致工业部署困难的问题,建立茶叶病虫害表型图像数据集;对网络模型进行轻量化处理,优裁基于... 详细信息

茶树病虫害是影响茶叶产量及品质的主要原因,精准检测茶叶病虫害种类是当前国内的热点问题之一。针对传统目标检测网络模型参数量大、精确率低导致工业部署困难的问题,建立茶叶病虫害表型图像数据集;对网络模型进行轻量化处理,优裁基于知识蒸馏的多重知识迁移训练模型;构建基于视觉注意力模块(CSA)的YOLOv5目标检测网络模型,优化茶叶病虫害检测方法。结果表明,添加视觉注意力模块(CSA)的YOLOv5目标检测模型与YOLOv5网络模型、添加传统注意力模块SE、CBAM模块的YOLOv5网络模型相比较,其平均准确率分别提高3.1%,1.1%,1%。对比蒸馏前学生模型,构建的模型最佳准确率提升4.1%,对比教师模型,模型容量降低5.4 MB,单帧图片推理时间下降35%。设计的网络模型在不损失准确率的情况下,降低网络计算的开销,可为资源受限的农业信息化领域边缘计算系统提供植入可能。

关键词：茶叶病虫害注意力模块知识迁移轻量化农业信息化边缘计算

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WiFi信号可视化与双流网络融合的手势识别

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无线电工程 2025年第5期 959-965页

作者：丁昊袁江琳石鸿凌龚晓龙孙美静中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室

手势动作根据信号波动范围可分为对应于人机交互中的基础大尺度动作与富含复杂语义信息的精细小尺度动作。现有WiFi手势识别系统在面对这些不同尺度的动作时，依赖多个独立的网络模型，需多对收发器按照严格限制的位置进行布设。基于WiF... 详细信息

手势动作根据信号波动范围可分为对应于人机交互中的基础大尺度动作与富含复杂语义信息的精细小尺度动作。现有WiFi手势识别系统在面对这些不同尺度的动作时，依赖多个独立的网络模型，需多对收发器按照严格限制的位置进行布设。基于WiFi信号可视化技术和双流网络的系统，通过引入跨模态交互模块(Cross-modal Interaction Module, CIM)和谱特征转移(Spectral Feature Transformation, SFT)模块，展现出了对收发设备位置和手势动作尺度的自适应能力，成功应用于单发单收场景。在公开数据集Widar3上进行的实验表明，系统在同样的实验场景下识别准确率高于其他方法。在单发单收场景下，对同时包含大尺度与精细小尺度手势动作的数据集，当WiFi收发器位置固定时，系统平均识别准确率达到94.85%;在收发器位置不固定的情况下，平均识别准确率仍能达到91.26%。

关键词： WiFi信号可视化双流网络手势识别跨模态交互谱特征转移

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沉积功率对溅射制备镓镁共掺杂氧化锌薄膜光学和电学性能的影响

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中南民族大学学报（自然科学版） 2023年第6期42卷 809-818页

作者：钟志有万鑫顾锦华龙浩杨春勇陈首部中南民族大学电子信息工程学院武汉430074 中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室武汉430074 中南民族大学实验教学与工程训练中心武汉430074

采用控溅射工艺制备了镓镁掺杂氧化锌(Zn O:Ga-Mg)透明导电薄膜,通过多种表征技术研究了沉积功率对薄膜结构、形貌、光学和电学性能的影响.实验结果表明,所有薄膜均为六角纤锌矿结构并且具有c轴择优取向生长特点,并且沉积功率明显影响... 详细信息

采用控溅射工艺制备了镓镁掺杂氧化锌(Zn O:Ga-Mg)透明导电薄膜,通过多种表征技术研究了沉积功率对薄膜结构、形貌、光学和电学性能的影响.实验结果表明,所有薄膜均为六角纤锌矿结构并且具有c轴择优取向生长特点,并且沉积功率明显影响薄膜的性能.沉积功率为150 W时所制备的Zn O:Ga-Mg薄膜具有最好的结晶质量和光电性能,对应的平均可见光透过率为92.2%、电阻率为1.18×10^(-3)Ω·cm、品质因数为1.04×10^(4)Ω^(-1)·cm^(-1)、晶格应变为1.95×10^(-3)、位错密度为1.17×10^(15)m^(-2).另外,利用光学表征方法获得了Zn O:Ga-Mg薄膜的光学常数,同时根据单振子WDD模型研究了薄膜的光学色散性质,得到了薄膜的振子参数、非线性光学常数和光学能隙.研究结果表明沉积功率是影响Zn O:Ga-Mg薄膜结构和光电性能的最重要的工艺参数之一.

关键词：氧化锌薄膜掺杂光电性能

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通道注意力嵌入的Transformer图像超分辨率重构

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中国图象图形学报 2023年第12期28卷 3744-3757页

作者：熊巍熊承义高志荣陈文旗郑瑞华田金文中南民族大学电子信息工程学院武汉430074 中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室武汉430074 中南民族大学计算机科学学院武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术国家重点实验室武汉430074

目的基于深度学习的图像超分辨率重构研究取得了重大进展,如何在更好提升重构性能的同时,有效降低重构模型的复杂度,以满足低成本及实时应用的需要,是该领域研究关注的重要问题。为此,提出了一种基于通道注意力(channel attention,CA)... 详细信息

目的基于深度学习的图像超分辨率重构研究取得了重大进展,如何在更好提升重构性能的同时,有效降低重构模型的复杂度,以满足低成本及实时应用的需要,是该领域研究关注的重要问题。为此,提出了一种基于通道注意力(channel attention,CA)嵌入的Transformer图像超分辨率深度重构方法(image super-resolution with channelattention-embedded Transformer,CAET)。方法提出将通道注意力自适应地嵌入Transformer变换特征及卷积运算特征,不仅可充分利用卷积运算与Transformer变换在图像特征提取的各自优势,而且将对应特征进行自适应增强与融合,有效改进网络的学习能力及超分辨率性能。结果基于5个开源测试数据集,与6种代表性方法进行了实验比较,结果显示本文方法在不同放大倍数情形下均有最佳表现。具体在4倍放大因子时,比较先进的SwinIR(image restoration using swin Transformer)方法,峰值信噪比指标在Urban100数据集上得到了0.09 dB的提升,在Manga109数据集提升了0.30 dB,具有主观视觉质量的明显改善。结论提出的通道注意力嵌入的Transformer图像超分辨率方法,通过融合卷积特征与Transformer特征,并自适应嵌入通道注意力特征增强,可以在较好地平衡网络模型轻量化同时,得到图像超分辨率性能的有效提升,在多个公共实验数据集的测试结果验证了本文方法的有效性。

关键词：超分辨率(SR) Transformer 卷积神经网络(CNN) 通道注意力(CA) 深度学习

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