检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报（工学版） 2023年第8期57卷 1516-1526,1561页

作者：金鑫庄建军徐子恒南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对现有车底危险物检测模型结构复杂、参数量大、不易部署于端侧的问题,提出轻量化SG-YOLOv5s网络模型.对YOLOv5s网络的骨干和颈部进行优化改进,显著降低网络的参数量,大幅缩小模型的权重体积;在训练阶段采用Mixup数据增强,提高模型的... 详细信息

针对现有车底危险物检测模型结构复杂、参数量大、不易部署于端侧的问题,提出轻量化SG-YOLOv5s网络模型.对YOLOv5s网络的骨干和颈部进行优化改进,显著降低网络的参数量,大幅缩小模型的权重体积;在训练阶段采用Mixup数据增强,提高模型的泛化能力;采用SIoU替换边框回归损失函数CIoU,使危险物预测框更接近真实框,提高检测精度.鉴于车底危险物数据集较少的现状,利用智能小车拍摄大量车底碎片化图像,采用AutoStitch算法进行图像拼接,最终获得自建车底图像数据集.实验结果表明:在自建的9种模拟车底危险物数据集上,SG-YOLOv5s模型识别精确率为97.63%,相较于原YOLOv5s模型提升了1.26%,而参数量减少了71.27%,模型权重体积下降了71.28%,为后续识别模型的嵌入式部署提供了可能.

关键词：轻量化模型 YOLOv5s 数据增强目标识别图像拼接

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基于纹理先验的扩张残差注意力相似性去噪网络

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电子测量与仪器学报 2024年第5期38卷 75-89页

作者：周先春史振婷王子威李婷张影南京信息工程大学人工智能学院南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

目前,大多数基于卷积神经网络的图像去噪模型不能充分利用图像数据的冗余性,这限制了模型的表达能力。而且,为了有效去噪,往往将边缘信息用作先验知识,而纹理信息通常被忽略。针对这些问题,提出一种新的图像去噪网络,该网络首先使用注... 详细信息

目前,大多数基于卷积神经网络的图像去噪模型不能充分利用图像数据的冗余性,这限制了模型的表达能力。而且,为了有效去噪,往往将边缘信息用作先验知识,而纹理信息通常被忽略。针对这些问题,提出一种新的图像去噪网络,该网络首先使用注意力相似性模块提取图像的全局相似性特征,通过平均池化来平滑和抑制注意力相似性模块中的噪声,以进一步提高网络性能;其次使用扩张残差模块来提取图像的局部和全局特征;最后使用全局残差学习增强网络从浅层到深层的去噪效果。此外,还设计一种纹理提取网络从噪声图像中提取局部二值模式以获取纹理信息,利用纹理信息作为先验知识,可在去噪过程中保留演化图像中的细节。实验结果表明,与一些先进的去噪网络相比,新提出的去噪网络在图像视觉上有很大改善、效率更高且峰值信噪比提高了2 dB左右,结构相似性提高了3%左右,更有利于实际应用。

关键词：图像去噪卷积神经网络纹理信息注意力相似性模块扩张残差模块

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多任务联合学习下的复杂天气航拍图像目标检测算法

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计算机工程与应用 2025年第2期61卷 97-111页

作者：王新蕾王硕翟嘉政肖瑞林廖晨旭南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题,提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO(context-guided and prompt-based YOLOv8)。构建一个多任务联合学习的检测网络,通过双分支结构达到平衡图像... 详细信息

针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题,提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO(context-guided and prompt-based YOLOv8)。构建一个多任务联合学习的检测网络,通过双分支结构达到平衡图像检测和恢复的任务。提出基于提示学习的跨层注意力加权图像去噪分支,指导网络利用退化提示重构清晰的图像;模型主干设计基于上下文的残差采样模块,集成卷积注意力机制,综合目标的局部和全局信息;采用可分离大核多尺度特征提取模块,处理网络多尺度特征;引入小目标的专用检测头,增强小目标的检测精度。实验结果表明,在参数量仅为基线模型60%的情况下,该模型的检测精度提高了2.4个百分点,平均精度(mAP)提高了2.04个百分点,模型检测效果优于其他经典模型,具备卓越的性能。

关键词：多任务学习目标检测无人机图像复杂天气提示学习去噪模型

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电动公交车队置换与充电设施布局协同优化

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中国公路学报 2024年第4期37卷 72-83页

作者：王玉生罗欣欣单香琦南京信息工程大学管理工程学院江苏南京210044

城市公交电动化可以有效缓解燃油车带来的空气污染和对化石能源的依赖,是公交行业发展的必然趋势。为此,将电动公交车队置换与充电设施布局进行统筹优化,以公交车队全生命周期成本和充电设施布局成本之和最小化为目标,基于时间和空间维... 详细信息

城市公交电动化可以有效缓解燃油车带来的空气污染和对化石能源的依赖,是公交行业发展的必然趋势。为此,将电动公交车队置换与充电设施布局进行统筹优化,以公交车队全生命周期成本和充电设施布局成本之和最小化为目标,基于时间和空间维度,构建电动公交车队置换与充电设施布局协同优化模型。根据模型特点,通过等价线性变换,将协同优化模型转换为混合整数线性规划模型。为验证协同优化模型的有效性,以江苏省江阴市公交网络为例,设计不同参数值情形下的数值试验。研究结果表明:在本案例参数设置下,协同优化决策获得的公交车队置换方案和充电设施布局方案比单独优化方案的总成本减少467 044.3元,具有较好的成本效益。在预算有限且排放限制要求不严格的情况下,公交运营商通常会购买更有价格优势的燃油公交车。随着电池技术的进步,电动公交车的采购价格有望下降,公交运营商会逐渐减少燃油车和混合动力车的购买,转而选择更环保的电动公交车。此外,公交车队的电动化进程需要与充电设施的建设相协调匹配,确保充电设施能够满足电动公交车的充电需求。政府可以通过增加CO_(2)的社会成本,促使运营商加速公交车队的电动化进程。研究成果为城市公交车队运营管理和充电基础设施建设提供了决策支持,为推进城市公交电动化进程提供了政策建议。

关键词：交通工程公交电动化协同优化模型公交车队置换充电设施布局

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可重构智能超表面辅助的大规模机器类通信深度学习大规模MIMO信道估计

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电子与信息学报 2024年第10期46卷 4002-4008页

作者：刘婷王媛辛元雪南京信息工程大学人工智能学院南京210004 南京信息工程大学计算机学院南京210004 河海大学信息科学与工程学院常州213200

大规模机器类通信(mMTC)是第5代移动通信系统的重要应用场景之一,可实现每平方公里近百万级设备的连接。考虑到mMTC传播环境的复杂性,该文引入可重构智能超表面(RIS)进行上行免授权的传输,由此级联形成用户与RIS、RIS与基站(BS)之间的... 详细信息

大规模机器类通信(mMTC)是第5代移动通信系统的重要应用场景之一,可实现每平方公里近百万级设备的连接。考虑到mMTC传播环境的复杂性,该文引入可重构智能超表面(RIS)进行上行免授权的传输,由此级联形成用户与RIS、RIS与基站(BS)之间的信道链路,从而有效控制无线信号传输的质量。在此基础上,建立Turbo译码消息传递思想下的降噪学习系统,通过大量的训练数据,以学习RIS辅助的级联信道状态信息,并对其进行估计。此外,该文对RIS辅助的mMTC信道估计结果进行了统计分析,以验证所提方案的准确性。数值仿真结果和理论分析结果表明,该文方法优于其他压缩感知类的方法。

关键词：大规模机器类通信免授权接入可重构智能超表面深度学习信道估计

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STAR-RIS辅助URLLC-NOMA系统的联合波束成形设计

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 409-417页

作者：朱建月吴雨桐陈晓谢亚琴许尧张治中南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 东南大学网络空间安全学院南京211189 南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京210044

针对超可靠低时延通信(URLLC)场景,该文研究了融合透射与反射功能的智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)系统的传输设计。具体而言,该文联合设计了基站端的波束成形向量、RIS端的透射相移矩阵和反射相移矩阵,以在满足基站... 详细信息

针对超可靠低时延通信(URLLC)场景,该文研究了融合透射与反射功能的智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)系统的传输设计。具体而言,该文联合设计了基站端的波束成形向量、RIS端的透射相移矩阵和反射相移矩阵,以在满足基站总功率约束的条件下实现能耗最小化。为解决所提出的非凸问题,该文首先分析了有限块长传输下的用户速率函数特性,并据此将优化问题进行等价转换。随后,采用交替优化和半正定松弛(SDR)方法来解决联合波束设计问题。实验结果表明,与正交多址接入和传统RIS方案相比,所提出的方法在能耗性能上有显著提升。

关键词：智能反射面非正交多址接入技术波束成形设计

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基于注意力的多特征融合加密流量识别方法

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山西大学学报(自然科学版) 2025年第3期48卷 481-491页

作者：孙文茜翟江涛刘光杰许成程南京信息工程大学电子与信息工程学院

针对当前加密流量识别研究中因神经网络架构导致特征信息提取不充分的问题，本文提出了一种基于注意力的多特征融合加密流量识别方法。所提方法聚焦于加密流量的层次结构特点，设计了两个并行的网络分支进行特征提取，分支一采用残差神... 详细信息

针对当前加密流量识别研究中因神经网络架构导致特征信息提取不充分的问题，本文提出了一种基于注意力的多特征融合加密流量识别方法。所提方法聚焦于加密流量的层次结构特点，设计了两个并行的网络分支进行特征提取，分支一采用残差神经网络（Residual Neural Network, ResNet）提取流量的原始特征，分支二利用不规则大小卷积核组成的Inception-CNN(Convolutional Neural Networks)提取流的统计特征进行表征以补偿流量裁剪带来的信息损失。此外，本文将统计特征由现有的灰度图转换成RGBA图像的形式作为输入来帮助模型更有效地提取特征。两个分支提取到的特征被合并为新的特征向量输入到通道注意力模块中进行加权，以增强流量特征的表征能力。实验结果表明，该模型较现有典型的加密流量分类方法具有更好的表现，精度、召回率和F1-score均有明显提高，其中综合性能指标F1-score较现有方法平均提高了6%。

关键词：加密流量残差神经网络特征融合流量识别

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基于MHD-YOLO的钢表面缺陷检测算法

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激光与光电子学进展 2025年

作者：郭业才唐宇捷南京信息工程大学电子与信息工程学院

针对钢表面复杂背景下的微小缺陷特征提取困难以及检测精度不足的问题，提出一种基于YOLOv11n的改进模型MHD-YOLO。首先，设计多尺度边缘信息增强模块（MEB），替代主干中C3k2模块的Bottleneck部分，构成C3k2-MEB模块，提升模型对缺陷... 详细信息

针对钢表面复杂背景下的微小缺陷特征提取困难以及检测精度不足的问题，提出一种基于YOLOv11n的改进模型MHD-YOLO。首先，设计多尺度边缘信息增强模块（MEB），替代主干中C3k2模块的Bottleneck部分，构成C3k2-MEB模块，提升模型对缺陷边缘的感知能力。其次，在颈部网络引入基于Haar小波的下采样模块(HWD)，通过空间和通道维度间信息转换，分层降低特征图分辨率，减少特征融合过程中的细节信息损失。最后，提出轻量化检测头(DESC)，采用共享卷积层结合细节增强卷积，强化多尺度特征融合效果并减少计算资源占用。实验结果表明，改进后的模型在NEU-DET数据集上的m AP@0.5达到78.9%，较原模型提升3.6%。同时，模型参数量减少17%，检测精确率和召回率分别提升5%和9.1%，减少了漏检数量，有效增强钢表面缺陷的检测性能。

关键词：目标检测钢材缺陷 YOLOv11n 多尺度边缘信息增强检测头

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一种基于随机几何理论的RIS辅助PD-NOMA网络物理层安全增强方法

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电子与信息学报 2023年第10期45卷 3631-3639页

作者：冯琳琳张治中胡昊南裴二荣李云重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

为提升基于非正交多址访问(NOMA)大规模雾接入网络的上行物理层安全(PLS),该文考虑了可重构智能表面(RIS)辅助无小区(CF)传输场景。基于功率域复用NOMA(PD-NOMA)并调用随机几何工具将空间效应引入所考虑网络的RIS模型设计,基于该方法来... 详细信息

为提升基于非正交多址访问(NOMA)大规模雾接入网络的上行物理层安全(PLS),该文考虑了可重构智能表面(RIS)辅助无小区(CF)传输场景。基于功率域复用NOMA(PD-NOMA)并调用随机几何工具将空间效应引入所考虑网络的RIS模型设计,基于该方法来增强其PLS。该网络采用发射机-发射机对建模、Fisher-Snedecor模型表征复合信道,并重新设计了RIS反射模型。首先推导出所考虑网络组合信道增益的新统计特性,接着推导出RIS辅助PD-NOMA传输场景保密中断概率(SOP)的解析表达式。分析结果和仿真结果表明:该RIS设计能有效提高边缘用户信道质量,从而改变该网络NOMA用户对连续干扰消除(SIC)顺序;该RIS设计及排斥性雾节点(F-AP)部署均可增强该网络PLS,其中,基于β-Ginibre点过程(β-GPP)部署F-AP,在同等条件下,不需增加部署成本即可使SOP至多降低约2个数量级、使保密速率至多提升约10.5%。

关键词：物理层安全可重构智能表面非正交多址接入随机几何

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荧光粉配比和激发波长对高品质白光LED的影响

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发光学报 2024年第1期45卷 103-110页

作者：赵见国索博研徐儒王书昶张惠国常建华南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 常熟理工学院电子信息工程学院江苏常熟215500

随着人们对照明光源品质要求的不断提高,单一的指标参数已不能完全满足对LED的评价。本文研究了荧光粉配比和激发波长对白光LED的显色指数、光谱功率分布的蓝光危害占比指数、光谱连续度和光效等参数的影响。研究发现,合适的荧光粉种类... 详细信息

随着人们对照明光源品质要求的不断提高,单一的指标参数已不能完全满足对LED的评价。本文研究了荧光粉配比和激发波长对白光LED的显色指数、光谱功率分布的蓝光危害占比指数、光谱连续度和光效等参数的影响。研究发现,合适的荧光粉种类和配比可以降低荧光粉之间的二次吸收、减少能量损失、光线衰减以及光谱的畸变,实现白光LED品质的提升。此外,不同波长蓝光LED激发荧光粉的优势各不相同,通过组合使用,可提高白光LED的显色指数、光谱连续度,降低光谱功率分布的蓝光危害占比指数。本文采用普通商用450 nm和460 nm的蓝光LED芯片激发优化后的荧光粉,显著提高了白光LED的品质,其显色指数、光谱功率分布的蓝光危害占比指数、光谱连续度和光效分别为97.4、26.3%、93.6%和98.75 lm/W。本研究为高品质白光LED的制备提供了完备的参考依据,有利于推动高品质白光LED的普及。

关键词：高品质LED 激发波长荧光粉配比

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