检索结果-内蒙古大学图书馆

高压电器 2023年第7期59卷 193-199,206页

作者：陈允崔博源赵仁勇李进杜伯学中国电力科学研究院有限公司北京100192 智能电网教育部重点实验室天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

绝缘拉杆是GIS断路器内完成电气通断操作的关键结构部件,在高电场、强机械应力等耦合作用下绝缘拉杆缺陷极易引发沿面闪络或击穿故障,直接关系到开关设备乃至电力系统的安全稳定运行。文中利用超声波反射法对超特高压GIS断路器管式绝缘... 详细信息

绝缘拉杆是GIS断路器内完成电气通断操作的关键结构部件,在高电场、强机械应力等耦合作用下绝缘拉杆缺陷极易引发沿面闪络或击穿故障,直接关系到开关设备乃至电力系统的安全稳定运行。文中利用超声波反射法对超特高压GIS断路器管式绝缘拉杆进行缺陷检测,首先设计了与绝缘拉杆形状相匹配的双晶探头以提高检测精度,对不同直径、不同深度人工气隙缺陷,不同深度的人工压痕缺陷和未投运的同型号绝缘拉杆进行了超声检测试验研究,提出了绝缘拉杆内部气隙、表面损伤以及管壁厚度不均缺陷的检测评估方法。结果表明,该方法能够准确检测出纤维浸渍不充分产生的内部气隙缺陷,生产、运输或者安装过程中绝缘拉杆碰撞导致的表面损伤缺陷和生产过程中模具偏心导致的绝缘拉杆管壁厚度不均缺陷,验证了超声波法对绝缘拉杆缺陷检测的有效性。

关键词： GIS 绝缘拉杆超声波反射法缺陷检测

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融合单轨道多波段InSAR重建矿区三维多量级形变

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测绘科学 2025年

作者：张乐乐李高峰黄平平谭维贤曾琪明逄腾飞魏增明内蒙古工业大学信息工程学院内蒙古自治区雷达技术与应用重点实验室内蒙古工业大学机械工程学院北京大学地球与空间科学学院内蒙古煤炭地质勘查(集团)测绘院有限公司

针对传统InSAR多量级形变融合方法未能充分考虑多波段InSAR形变特征信息的问题，该文提出一种基于概率积分模型和非下采样轮廓波变换的单轨道多波段InSAR矿区三维异质形变融合方法。选取内蒙古自治区鄂尔多斯市某煤矿为研究区，利用单轨... 详细信息

针对传统InSAR多量级形变融合方法未能充分考虑多波段InSAR形变特征信息的问题，该文提出一种基于概率积分模型和非下采样轮廓波变换的单轨道多波段InSAR矿区三维异质形变融合方法。选取内蒙古自治区鄂尔多斯市某煤矿为研究区，利用单轨道InSAR和概率积分模型解算了该区域C波段Sentinel-1A与L波段ALOS-2卫星的矿区三维异质形变，并对三维异质形变进行融合。结果表明，垂直向、东西向和南北向融合结果的均方根误差分别小于0.13 m 、0.06 m 、0.05 m，满足矿区三维形变监测要求。通过主观评价、地面水准测量对比以及客观评价指标的综合分析，验证了该文提出的融合方法可有效重建矿区高分辨率、高精度和完整连续的三维多量级形变，为矿区形变监测提供了可靠的技术支撑。

关键词：多波段InSAR 三维多量级形变异质形变融合矿区形变

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基于YOLO_X和迁移学习的无人机影像玉米雄穗检测

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农业工程学报 2022年第15期38卷 53-62页

作者：汪斌斌杨贵军杨浩顾寄南赵丹许思喆徐波江苏大学机械工程学院镇江212000 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 江苏大学农业工程学院镇江212000

玉米雄穗表型信息的获取对研究玉米长势及产量起着非常重要的作用,为实现复杂田间环境玉米雄穗的精确识别和计数,该研究使用无人机采集试验田的玉米雄穗影像,基于FasterR-CNN、SSD、YOLO_X目标检测模型,使用迁移学习方法实现玉米雄穗的... 详细信息

玉米雄穗表型信息的获取对研究玉米长势及产量起着非常重要的作用,为实现复杂田间环境玉米雄穗的精确识别和计数,该研究使用无人机采集试验田的玉米雄穗影像,基于FasterR-CNN、SSD、YOLO_X目标检测模型,使用迁移学习方法实现玉米雄穗的高精度识别,并分析了模型对不同品种和不同种植密度的玉米雄穗检测效果。试验结果表明,基于迁移学习的FasterR-CNN、SSD、YOLO_X的目标检测效果相比于未使用迁移学习的模型有明显提升,其中,迁移学习后YOLO_X的识别精确度为97.16%,平均精度为93.60%,准确度为99.84%,对数平均误检率为0.22,识别效果最好;不同玉米品种对模型的适应性有所差异,其中郑单958对模型适应性最好,Faster R-CNN、SSD、YOLO_X的决定系数R^(2)分别为0.9474、0.9636、0.9712;不同种植密度下玉米雄穗的检测效果有所差异,在29985,44978,67466,89955株/hm^(2)种植密度下,模型对郑单958检测的平均绝对误差分别为0.19、0.31、0.37、0.75,随着种植密度的增加,检测误差逐渐变大。研究为农田玉米雄穗高精度识别提供了一种可靠方法,对玉米表型性状高通量调查具有一定的应用价值。

关键词：无人机目标检测图像识别玉米雄穗迁移学习深度学习

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基于回音壁模式微泡腔的磁场传感研究

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中国科学：物理学、力学、天文学 2023年第11期53卷 124-132页

作者：赵星昀宋继恩段冰吴彦燃马春晖李贝贝杨大全黄善国北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室北京100876 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 江苏深远海洋信息技术与装备创新中心苏州215000 中国科学院物理研究所北京凝聚态物理国家研究中心北京100190 北京邮电大学电子工程学院北京100876

本文设计了一种基于磁流体的回音壁模式(Whispering Gallery Mode,WGM)微腔磁场传感方案,并进行了实验验证.利用WGM微泡腔天然的微流控通道,可以直接向微腔中注入磁流体,使磁流体与WGM倏逝场充分地相互作用.通过仿真分析了注入磁流体前... 详细信息

本文设计了一种基于磁流体的回音壁模式(Whispering Gallery Mode,WGM)微腔磁场传感方案,并进行了实验验证.利用WGM微泡腔天然的微流控通道,可以直接向微腔中注入磁流体,使磁流体与WGM倏逝场充分地相互作用.通过仿真分析了注入磁流体前后WGM光场分布的变化以及微泡腔壁厚对传感灵敏度的影响;实验上,制备了微泡腔,并进行了磁场传感实验研究.当施加的外界磁场逐渐增大时,磁流体的折射率随之增大,导致微泡腔共振波长红移,在6–22 mT的磁场强度范围内,测得该磁场传感器的灵敏度为2.15 pm/mT,探测极限(即最小可探测的磁场变化量)约为0.03 mT.当磁场强度达到22 m T时,磁流体折射率达到饱和值,此时继续增大磁场强度,谐振波长不再偏移.本文制备的磁场传感器具有成本低、易于制备、可靠性高的优势,在磁场检测领域具有重要的应用价值.

关键词：回音壁模式微泡腔磁流体磁场传感

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基于AEKF的高速自旋飞行体组合导航方法

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系统工程与电子技术 2022年第6期44卷 1977-1983页

作者：董一平刘宁苏中王靖骁白宏阳北京信息科技大学自动化学院北京100192 北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100192 南京理工大学能源与动力工程学院南京210094

针对高速自旋飞行体运行过程中噪声特性无法准确获取的问题,提出了基于改进自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter,AEKF)算法对量测噪声进行自适应调节,并在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的基础上提出了... 详细信息

针对高速自旋飞行体运行过程中噪声特性无法准确获取的问题,提出了基于改进自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter,AEKF)算法对量测噪声进行自适应调节,并在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的基础上提出了一种基于对状态变量新的建模方式的EKF算法,提高算法的实时性。采用北斗/捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system,SINS)组合导航方案,在EKF的基础上,引入带遗忘因子的噪声估计器,通过AEKF对组合导航数据进行融合,对量测噪声进行估计。仿真结果表明,所提出的组合导航方法对高速自旋飞行体的姿态和位置定位误差较小,与无改进的AEKF相比,具有更好的收敛性。

关键词：高速自旋扩展卡尔曼滤波组合导航自适应扩展卡尔曼滤波遗忘因子

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基于特征滤波的生成对抗网络素描人脸合成方法

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计算机应用与软件 2025年第2期42卷 241-247页

作者：员一南曹林康峻郭亚男杜康宁丰明博北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学光电测量技术与仪器教育部重点实验室北京100101 中国科学院空天信息创新研究院北京100080 北京市遥感信息研究所北京100192

素描人脸合成技术在各领域发挥着重要的作用。传统素描人脸合成方法生成的人脸轮廓清晰度不足,纹理模糊,轮廓内的面部特征细节有所缺失,同时,图像中还存在着明显的粗糙像素点。为了解决上述问题,在生成对抗网络的基础上提出了一种基于... 详细信息

素描人脸合成技术在各领域发挥着重要的作用。传统素描人脸合成方法生成的人脸轮廓清晰度不足,纹理模糊,轮廓内的面部特征细节有所缺失,同时,图像中还存在着明显的粗糙像素点。为了解决上述问题,在生成对抗网络的基础上提出了一种基于特征滤波的网络模型。该模型首先通过提取多层级面部特征丰富了人脸特征细节,然后通过外观滤波与纹理处理模块改善了人脸的外观轮廓与纹理表现,最后通过全变差损失函数减少了图像中的粗糙像素点,提高了图像整体清晰度。通过在CUFS和CUFSF人脸数据集上的实验,证明了该方法在丰富人脸特征、改善纹理细节、减少图像粗糙像素点等方面的有效性。

关键词：素描人脸合成生成对抗网络特征提取深度学习

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单级虚像相位阵列光谱仪应用于角膜及晶状体二维成像光谱色散率研究(特邀)

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激光与光电子学进展 2024年第1期61卷 461-470页

作者：何兴道许锦刘明轩史久林南昌航空大学江西省光电信息科学与技术重点实验室江西南昌330063 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100191 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室江西南昌330063

基于单级虚像相位阵列(VIPA)的布里渊散射光谱信号检测技术具有结构简单、光通量高的特点,在透明生物组织弹性快速检测方面具有优势。眼角膜和晶状体是典型的透明组织,但由于单级VIPA光谱仪中布里渊信号易被弹性散射淹没,限制了其信噪... 详细信息

基于单级虚像相位阵列(VIPA)的布里渊散射光谱信号检测技术具有结构简单、光通量高的特点,在透明生物组织弹性快速检测方面具有优势。眼角膜和晶状体是典型的透明组织,但由于单级VIPA光谱仪中布里渊信号易被弹性散射淹没,限制了其信噪比和分辨率的提高,成为临床进一步应用的技术瓶颈。针对这一问题,从理论和实验两方面探究了提升单级VIPA布里渊光谱检测系统性能的方法。利用VIPA的傍轴近似色散模型,理论分析了柱面透镜前准直光束的半径、柱透镜焦距、球面透镜焦距和VIPA倾斜角度对单级VIPA光谱仪色散率的影响。研究结果表明,影响色散率的主要因素是球面透镜焦距、VIPA倾斜角度和探测器分辨率。在实际测试系统中,对一种变焦镜头与高分辨CMOS相机结合的信号接收装置进行有效的参数设计与系统匹配,实现了色速率与散射信号强度的平衡,优化了光谱仪系统各项参数,提升了该检测系统的性能。应用该单级VIPA光谱仪,实现了猪眼角膜和晶状体二维频移成像。该研究结果对于单级VIPA光谱仪在临床诊疗领域的应用具有重要意义。

关键词：布里渊散射虚像相位阵列色散率频移

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基于偏振OCT的激光焊接匙孔深度测量方法

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中国激光 2023年第20期50卷 66-74页

作者：李召阳李中梁南楠刘腾杨晨铭万新军张以恒王向朝上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 中国科学院上海光学精密机械研究所信息光学与光电技术实验室上海201800 中国科学院大学材料与光电研究中心北京100049

激光焊接的熔融深度即匙孔深度能够表征焊缝的结合强度,反映焊接质量。光学相干层析成像技术(OCT)能够在焊接过程中无损测量匙孔深度。但是OCT探测光束在匙孔内的多重反射会导致测量结果不能准确反映待测深度。针对该问题,采用基于偏振... 详细信息

激光焊接的熔融深度即匙孔深度能够表征焊缝的结合强度,反映焊接质量。光学相干层析成像技术(OCT)能够在焊接过程中无损测量匙孔深度。但是OCT探测光束在匙孔内的多重反射会导致测量结果不能准确反映待测深度。针对该问题,采用基于偏振OCT的匙孔深度测量方法,消除多重反射光的影响,提高测量的准确性。将圆偏振光入射至待测匙孔得到OCT信号,计算出带有匙孔深度信息的附加相位差图像,利用附加相位差对信号进行筛选,去除多重反射导致的错误深度,得到待测匙孔的真实深度。使用所提方法对铝制匙孔样品进行测量,得到的匙孔深度测量误差为1.6%,而常用的百分位滤波方法的测量误差为23%。实验结果证明了所提方法的有效性。

关键词：激光技术激光焊接光学相干层析成像匙孔深度偏振

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有监督深度学习的优化方法研究综述

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中国图象图形学报 2023年第4期28卷 963-983页

作者：江铃燚郑艺峰陈澈李国和张文杰闽南师范大学计算机学院漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室漳州363000 中国石油大学信息科学与工程学院北京102249

随着大数据的普及和算力的提升,深度学习已成为一个热门研究领域,但其强大的性能过分依赖网络结构和参数设置。因此,如何在提高模型性能的同时降低模型的复杂度,关键在于模型优化。为了更加精简地描述优化问题,本文以有监督深度学习作... 详细信息

随着大数据的普及和算力的提升,深度学习已成为一个热门研究领域,但其强大的性能过分依赖网络结构和参数设置。因此,如何在提高模型性能的同时降低模型的复杂度,关键在于模型优化。为了更加精简地描述优化问题,本文以有监督深度学习作为切入点,对其提升拟合能力和泛化能力的优化方法进行归纳分析。给出优化的基本公式并阐述其核心;其次,从拟合能力的角度将优化问题分解为3个优化方向,即收敛性、收敛速度和全局质量问题,并总结分析这3个优化方向中的具体方法与研究成果;从提升模型泛化能力的角度出发,分为数据预处理和模型参数限制两类对正则化方法的研究现状进行梳理;结合上述理论基础,以生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)变体模型的发展历程为主线,回顾各种优化方法在该领域的应用,并基于实验结果对优化效果进行比较和分析,进一步给出几种在GAN领域效果较好的优化策略。现阶段,各种优化方法已普遍应用于深度学习模型,能够较好地提升模型的拟合能力,同时通过正则化缓解模型过拟合问题来提高模型的鲁棒性。尽管深度学习的优化领域已得到广泛研究,但仍缺少成熟的系统性理论来指导优化方法的使用,且存在几个优化问题有待进一步研究,包括无法保证全局梯度的Lipschitz限制、在GAN中找寻稳定的全局最优解,以及优化方法的可解释性缺乏严格的理论证明。

关键词：机器学习深度学习深度学习优化正则化生成对抗网络(GAN)

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基于改进UperNet的结球甘蓝叶球识别方法

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智慧农业（中英文） 2024年第3期6卷 128-137页

作者：朱轶萍吴华瑞郭旺吴小燕江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

[目的/意义]叶球是结球甘蓝的重要部分,其生长发育对田间管理至关重要。针对叶球分割识别存在大田背景复杂、光照不均匀和叶片纹理相似等问题,提出一种语义分割算法UperNet-ESA,旨在能快速、准确地分割田间场景中结球甘蓝的外叶和叶球,... 详细信息

[目的/意义]叶球是结球甘蓝的重要部分,其生长发育对田间管理至关重要。针对叶球分割识别存在大田背景复杂、光照不均匀和叶片纹理相似等问题,提出一种语义分割算法UperNet-ESA,旨在能快速、准确地分割田间场景中结球甘蓝的外叶和叶球,以实现田间结球甘蓝的智能化管理。[方法]首先,采用统一感知解析网络(Unified Perceptual Parsing Network,UperNet)作为高效语义分割框架,将主干网络改为先进的ConvNeXt,使得模型在提升分割精度的同时也能具有较低的模型复杂度;其次,利用高效通道注意力机制(Efficient Channel Attention,ECA)融入特征提取网络的各阶段,进一步捕捉图像的细节信息;最后,通过将特征选择模块(Feature Selection Model,FSM)和特征对齐模块(Feature Alignment Model,FAM)集成到特征金字塔框架中,得到更为精确的目标边界预测结果。[结果和讨论]在自制结球甘蓝图像数据集上进行实验,与目前主流的UNet、PSPNet和DeeplabV3+语义分割模型相比,改进UperNet方法的平均交并比为92.45%,平均像素准确率为94.32%,推理速度为16.6 f/s,能够达到最佳精度-速度平衡效果。[结论]研究成果可为结球甘蓝生长智能化监测提供理论参考,对甘蓝产业发展具有重要的应用前景。

关键词：结球甘蓝语义分割叶球识别注意力机制特征选择特征对齐

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