检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2024年第10期39卷 3181-3189页

作者：严舒郭颖黄骏南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044

针对PCB缺陷检测任务中存在的目标与背景相混淆、缺陷目标较小不易识别等问题,提出一种基于特征增强和多尺度融合的PCB缺陷检测方法FCM-YOLO.所提出方法以YOLOv5s为基础,首先在特征提取网络中引入由空间到深度层和非跨步卷积层的组合,... 详细信息

针对PCB缺陷检测任务中存在的目标与背景相混淆、缺陷目标较小不易识别等问题,提出一种基于特征增强和多尺度融合的PCB缺陷检测方法FCM-YOLO.所提出方法以YOLOv5s为基础,首先在特征提取网络中引入由空间到深度层和非跨步卷积层的组合,构建特征重提取模块,以减少信息丢失,保留小目标特征信息;然后,在特征提取网络的最深层引入上下文注意力模块,通过学习上下文信息,使用可变形卷积提取小目标特征,以此增强对目标与背景的区分能力,从而减少漏检情况;最后,在特征融合网络中引入多尺度感受野增强模块,通过多分支结构加强特征信息间的相关性,增强特征的语义表示.在PCB缺陷数据集和GC 10-DET数据集上对不同算法进行对比实验,实验结果表明, FCM-YOLO能够更加精确地识别缺陷目标,相比改进前的YOLOv5s算法,所提出算法在这两个数据集上的检测精度分别提高4.7%和3.7%.

关键词：机器视觉缺陷检测印刷电路板 YOLOv5 上下文信息特征增强

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AF-RetinaNet:一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法

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控制与决策 2024年第3期39卷 939-946页

作者：邵香迎郭颖王友伟南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044

为解决目前目标检测算法在微小行人的识别与定位过程中准确率较低的问题,提高微小行人检测能力,提出一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法AF-RetinaNet.首先,将特征增强模块与ResNet相结合构建特征提取网络,采用并行结构获... 详细信息

为解决目前目标检测算法在微小行人的识别与定位过程中准确率较低的问题,提高微小行人检测能力,提出一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法AF-RetinaNet.首先,将特征增强模块与ResNet相结合构建特征提取网络,采用并行结构获得增强特征;其次,使用上下文自适应学习模块,通过获得目标上下文的特征信息,从而关注相似特征的差异性,缓解误检问题;最后,构造具有图像超分思想的特征细化模块,对目标特征信息进行放大重构,优化小目标的特征表达能力,缓解漏检问题.在TinyPerson数据集上, AF-RetinaNet算法的检测精度达到56.78%,漏检率达到85.38%.与基于RetinaNet算法的研究基准相比,检测精度提高5.57%,漏检率降低3.67%.实验结果表明,该模型能有效提高对微小行人的检测和识别精度.

关键词：机器视觉微小行人小目标检测特征增强上下文信息特征细化

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基于特征重组的遥感图像有向目标检测

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光学学报 2024年第6期44卷 318-328页

作者：王友伟郭颖邵香迎王季宇鲍正位南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044

针对遥感有向目标存在的检测问题,设计了一个基于改进Rotated RPN的网络,设计特征重组机制,通过加权使网络关注有效目标区域。使用新的有向框标注方法,避免在临界角度出现错位等问题。在检测头前端使用极化注意力模块,改善因为分类和回... 详细信息

针对遥感有向目标存在的检测问题,设计了一个基于改进Rotated RPN的网络,设计特征重组机制,通过加权使网络关注有效目标区域。使用新的有向框标注方法,避免在临界角度出现错位等问题。在检测头前端使用极化注意力模块,改善因为分类和回归任务所需特征不一致导致的性能下降问题。实验结果表明,该模型可以提高多类目标的检测精度。相较于基准Rotated RPN,该模型在Dior-R数据集上精度提升4.95%,在HRSC2016数据集上精度提升11.75%。

关键词：遥感有向目标检测深度学习特征重组极化注意力

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基于改进级联算法的遥感图像目标检测

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光学学报 2022年第24期42卷 195-203页

作者：王友伟郭颖邵香迎南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044

针对遥感图像中小目标规模大、分布不均匀、尺度比例变化大和背景复杂等问题,提出一种改进的级联算法SACascade。该算法使用循环特征金字塔使产生的特征表示逐步增强,提高小目标的检测率。使用基于可学习锚的建议区域生成网络,对遥感目... 详细信息

针对遥感图像中小目标规模大、分布不均匀、尺度比例变化大和背景复杂等问题,提出一种改进的级联算法SACascade。该算法使用循环特征金字塔使产生的特征表示逐步增强,提高小目标的检测率。使用基于可学习锚的建议区域生成网络,对遥感目标进行精确定位,并且引入特征自适应模块和特征融合模块,以提高模型对复杂背景图像的检测性能。在级联的基础上引入双分支检测头以提高模型对小目标的检测性能。在TGRS-HRRSD-Dataset和VisDroneDET数据集上对不同算法进行对比实验,实验结果表明:改进后的级联算法可以更精确地对遥感图像目标进行检测和定位,相比改进前的级联算法在两个数据集上的精度分别提高2.94%和9.71%。

关键词：遥感目标检测深度学习特征融合级联算法

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基于多感受野与动态特征细化的遥感图像检测算法

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激光与光电子学进展 2024年第22期61卷 335-345页

作者：黄骏郭颖严舒南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044

为解决遥感图像目标检测任务中的目标尺寸过小、尺度变化剧烈、目标聚集和背景复杂导致的检测精度较低的问题,提出了一种基于YOLOv7的改进算法DF-YOLOv7。首先去除YOLOv7中过度下采样导致信息丢失的策略,通过改进层结构,以提高对小物体... 详细信息

为解决遥感图像目标检测任务中的目标尺寸过小、尺度变化剧烈、目标聚集和背景复杂导致的检测精度较低的问题,提出了一种基于YOLOv7的改进算法DF-YOLOv7。首先去除YOLOv7中过度下采样导致信息丢失的策略,通过改进层结构,以提高对小物体的检测精度,并且轻量化网络模型。其次提出多感受野的MRELAN模块替换部分ELAN,获得更强的多尺度特征表示,嵌入跨空间学习的高效多尺度注意力机制,适应复杂的场景。最后,提出上下文动态特征细化模块,过滤冗余的特征来突出低层小目标信息的特征差,优化密集目标表达能力。在VisDrone2019和DOTA数据集上对不同算法进行对比实验,实验结果表明:改进后的算法明显优于其他主流算法,相比YOLOv7,在两个数据集上的精度分别提高了3.3百分点和2.3百分点,参数量下降了50.8%。相比于YOLOv5s,该算法在VisDrone上提高了20.1百分点。

关键词：遥感小目标检测深度学习 YOLOv7 特征细化

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基于灰色-前景改进优劣解距离法的多气候区建筑三联供系统多准则评估

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电网技术 2023年第7期47卷 2659-2670页

作者：侯健敏徐志豪余威杰孟莹李志葛泉波南京信息工程大学自动化学院江苏省南京市210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心(南京信息工程大学) 江苏省南京市210044

建筑冷热电联供(building combined cooling heating and power,BCCHP)系统具有显著的经济、环境和能效耦合特性,评估BCCHP系统的综合性能表现对于促进系统协调发展具有重要意义。该文基于系统的能量结构,构建多气候区BCCHP系统多准则... 详细信息

建筑冷热电联供(building combined cooling heating and power,BCCHP)系统具有显著的经济、环境和能效耦合特性,评估BCCHP系统的综合性能表现对于促进系统协调发展具有重要意义。该文基于系统的能量结构,构建多气候区BCCHP系统多准则评估框架。对区域气候条件特征和建筑类型特征下的建筑负荷演化机理展开分析;采用主观赋权和客观赋权相结合,基于最小鉴别信息原理得到评估指标综合权重;并通过前景理论和灰色关联分析法改进优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)方法。结果表明,成本节约率、能源利用率和可再生能源渗透率是BCCHP系统综合表现的关键体现,气候条件特征主要影响的经济效益,建筑类型特征影响系统的环境表现和能效表现。与其他3种评估方法相比,该文提出的多气候区BCCHP系统多准则评估框架具有良好的样本排序鲁棒性和更优的样本区别能力。

关键词：建筑冷热电联供系统灰色–前景改进TOPSIS 组合赋权气候特征建筑类型特征

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外尔半金属调制的范德瓦耳斯声子极化激元色散性质

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物理学报 2023年第19期72卷 226-233页

作者：顾梓恒臧强郑改革南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学物理与光电工程学院南京210044

极性电介质支持的表面声子极化激元(surface phonon polaritons,SPhP)在红外波段增强光与物质相互作用过程中引起了广泛的关注,然而存在光场操控有限、调制波段限定在剩余射线带区域的问题.提出了一种由双轴范德瓦耳斯材料(a-MoO_(3))... 详细信息

极性电介质支持的表面声子极化激元(surface phonon polaritons,SPhP)在红外波段增强光与物质相互作用过程中引起了广泛的关注,然而存在光场操控有限、调制波段限定在剩余射线带区域的问题.提出了一种由双轴范德瓦耳斯材料(a-MoO_(3))和外尔半金属组成的异质结构,用来研究各向异性SPhP的主动可调谐性.在横磁波入射条件下,通过4×4传递矩阵法准确地求解异质系统中的反射系数以及场分布,描述各向异性SPhP的色散性质.研究结果表明:模式杂化和色散操控可以通过方位角度及a-MoO_(3)的厚度大小实现.更重要的是外尔半金属中费米能级的大小能够启用动态色散曲线调节,而费米能级依赖于外界温度的变化.因此研究有助于进一步优化和设计基于范德瓦耳斯材料的可控光电器件,在红外热辐射和生物传感等方面具有较好的应用前景.

关键词：外尔半金属表面声子极化激元各向异性色散关系

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基于NESO-LFDC的四旋翼无人机滑模姿态控制

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系统工程与电子技术 2024年第3期46卷 1075-1083页

作者：桂洋郑柏超高鹏南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

针对四旋翼无人机姿态控制中存在空气动力学特性复杂,易受干扰的特性,提出一种基于非线性扩张状态观测器(nonlinear extended state observer,NESO)和低频干扰补偿器(low-frequency disturbance compensator,LFDC)的非奇异快速终端滑模... 详细信息

针对四旋翼无人机姿态控制中存在空气动力学特性复杂,易受干扰的特性,提出一种基于非线性扩张状态观测器(nonlinear extended state observer,NESO)和低频干扰补偿器(low-frequency disturbance compensator,LFDC)的非奇异快速终端滑模控制方法。该方法内环设计了NESO和LFDC结合,以获得干扰补偿值并补偿总干扰的低频分量。在外环设计了跟踪微分器和可变切换增益的非奇异快速终端滑模控制器,用于补偿虚拟干扰估计值的误差和总干扰的高频分量。仿真结果表明,该控制方法可以更好地估计总干扰的低频和高频分量,减少虚拟干扰估计值的误差对四旋翼无人机姿态控制的影响,并提升响应速度。

关键词：四旋翼无人机姿态控制非线性扩张状态观测器跟踪微分器低频干扰补偿器非奇异快速终端滑模控制

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复用加权二进制编码条纹三维测量方法

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光学学报 2023年第11期43卷 73-83页

作者：严飞路长秋文杰肖雨倩刘佳南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

二值条纹不受三维测量系统非线性伽马效应的影响,同时能显著提高投影效率。基于此,提出一种复用加权二进制编码条纹方法以实现三维测量。首先,对传统正弦条纹的灰度进行特定均匀采样,使用二进制编码条纹方法生成8幅二值条纹。然后,对二... 详细信息

二值条纹不受三维测量系统非线性伽马效应的影响,同时能显著提高投影效率。基于此,提出一种复用加权二进制编码条纹方法以实现三维测量。首先,对传统正弦条纹的灰度进行特定均匀采样,使用二进制编码条纹方法生成8幅二值条纹。然后,对二值条纹组合进行唯一化处理,将4幅相异的二值条纹投影到被测物体表面,对采集到带有物体表面调制信息的二值条纹进行复用二进制加权运算,生成调制后的正弦条纹。最后,对该方法开展了多组对照实验。实验结果表明,所提方法将用于加权生成正弦条纹的二值条纹优化为4幅后,仍然可以保持良好的测量精度和效果。所得标准球的局部点云与拟合标准球的平均距离,相比于传统三步相移技术降低了72.3%。

关键词：三维测量相移技术二进制编码二值条纹非线性

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随机参数摄动下的高超声速飞行器姿态控制

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系统工程与电子技术 2024年第2期46卷 703-714页

作者：刘正洋周丽张瑞南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

针对高超声速飞行器随机参数摄动的姿态控制问题,提出一种基于轨迹线性化和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的预测滑模控制方法。首先,针对随机参数摄动的高超声速飞行器非线性模型,采用轨迹线性化方法建立线性时变误差调... 详细信息

针对高超声速飞行器随机参数摄动的姿态控制问题,提出一种基于轨迹线性化和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的预测滑模控制方法。首先,针对随机参数摄动的高超声速飞行器非线性模型,采用轨迹线性化方法建立线性时变误差调节模型。通过分析参数误差的统计特性,将统计信息以参数协方差矩阵的形式进行表示,并设计EKF对受扰误差状态进行滤波。然后,采用预测滑模控制方法设计误差稳定调节器,使系统快速趋于稳定。所提方法对随机参数摄动和非线性干扰都具有强鲁棒性。仿真验证了所提方法的有效性。

关键词：高超声速飞行器随机参数摄动轨迹线性化扩展卡尔曼滤波预测滑模

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