检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 78-88页

作者：赖镜安陈紫强孙宗威裴庆祺桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541000 西安电子科技大学通信工程学院西安710126

针对雾天场景下目标检测算法精度较低、模型复杂度较高,提出一种基于YOLOv5的轻量级雾天目标检测方法。采用感受野注意力模块(RFAblock)通过交互感受野特征信息,对感受野添加注意力机制,提高特征提取能力;采用轻量化网络Slimneck作为颈... 详细信息

针对雾天场景下目标检测算法精度较低、模型复杂度较高,提出一种基于YOLOv5的轻量级雾天目标检测方法。采用感受野注意力模块(RFAblock)通过交互感受野特征信息,对感受野添加注意力机制,提高特征提取能力;采用轻量化网络Slimneck作为颈部结构,在保持精度的同时降低模型参数和复杂度;在损失函数中引入真实框与预测框之间的角度向量,提高训练速度和推理的准确性;采用PNMS(precise non-maximum suppression)改进候选框选择机制,降低车辆遮挡情况下的漏检率。在真实雾天数据集RTTS和合成雾天数据集Foggy Cityscapes上进行测试,实验结果表明,与YOLOv5l相比mAP50分别提高了4.9和3.5个百分点,模型参数量仅为YOLOv5l的54.6%。

关键词：目标检测深度学习雾天场景轻量化注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的纹理表面缺陷检测方法综述

引用

计算机集成制造系统 2025年第3期31卷 721-745页

作者：邓志鹏何施茗杨根满君丰长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 湖南第一师范学院智能制造学院湖南长沙410205

纹理表面缺陷检测方法在工业产品检测中发挥着关键作用,可以快速准确地检测出各种纹理表面上存在的缺陷,从而提升产品质量和生产效率。近年来,随着深度学习技术的快速发展,涌现出了越来越多的基于深度学习的纹理表面缺陷检测方法,这些... 详细信息

纹理表面缺陷检测方法在工业产品检测中发挥着关键作用,可以快速准确地检测出各种纹理表面上存在的缺陷,从而提升产品质量和生产效率。近年来,随着深度学习技术的快速发展,涌现出了越来越多的基于深度学习的纹理表面缺陷检测方法,这些方法在处理复杂纹理问题和实现高精度检测方面展现出了显著优势。因此,从监督学习、弱监督学习和无监督学习3个角度,系统、全面地总结了近5年来基于深度学习的纹理表面缺陷检测方法,归纳了各类方法的前沿成果,并通过在特定数据集上的性能对比,深刻剖析了各类方法面临的挑战与存在的不足。最后,总结了该领域面临的主要挑战,并提出了可能的解决策略。

关键词：纹理表面缺陷缺陷检测深度学习监督学习弱监督学习无监督学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向通雷一体化的啁啾调制倍频LFM产生研究

引用

中国激光 2022年第7期49卷 80-90页

作者：周逸潇赵尚弘李轩王国栋林涛朱子行黄蓝锋李赫空军工程大学信息与导航学院通信系统教研室陕西西安710077

提出一种基于啁啾极性调制的线性调频(LFM)信号光学产生和应用方案。利用两台并联的马赫-曾德尔调制器和一台相位调制器产生跳频载波,将单啁啾LFM信号调制到该载波上,经过光电转换后,可以产生啁啾极性可调的LFM信号,且实现了载频和带宽... 详细信息

提出一种基于啁啾极性调制的线性调频(LFM)信号光学产生和应用方案。利用两台并联的马赫-曾德尔调制器和一台相位调制器产生跳频载波,将单啁啾LFM信号调制到该载波上,经过光电转换后,可以产生啁啾极性可调的LFM信号,且实现了载频和带宽的四倍频。仿真验证了所提方案产生倍频LFM信号、测量多普勒频移以及在无线通信上应用的可行性。输入频率为4~6 GHz和5~6.5 GHz的LFM信号时可分别产生16~24 GHz与20~26 GHz的三角波调频信号,时宽带宽积扩展为8倍;对速度为800 m/s的运动目标进行速度测量,并利用模糊函数分析该信号对距离多普勒耦合问题的改善效果;在通信功能的仿真验证中,接收端匹配滤波成功恢复出码率为0.1 Gbit/s的10位二进制序列。所提方案结合了啁啾极性调制和微波光子倍频技术,可产生三角波调频信号,从而实现雷达的速度、距离联合测量,提升雷达探测分辨率,并且利用啁啾极性调制实现通雷一体化应用。

关键词：光通信线性调频信号啁啾调制时宽带宽积三角波调频信号通雷一体化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于三分支混合特征提取的双目立体匹配算法

引用

机器人 2024年第4期46卷 414-424页

作者：范诗萌孙炜覃宇覃业宝胡曼倩刘崇沛湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 湖南大学整车先进设计制造技术全国重点实验室湖南长沙410082 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410076

基于深度学习的双目立体匹配算法大多采用卷积神经网络(CNN)进行特征提取。但该网络存在感受野有限、卷积核权重共享等固有的局限性,难以提取到强辨识度的特征,易导致弱纹理区域、细节区域等有挑战性区域的匹配精度较低。针对该问题,本... 详细信息

基于深度学习的双目立体匹配算法大多采用卷积神经网络(CNN)进行特征提取。但该网络存在感受野有限、卷积核权重共享等固有的局限性,难以提取到强辨识度的特征,易导致弱纹理区域、细节区域等有挑战性区域的匹配精度较低。针对该问题,本文提出一种基于三分支混合特征提取的双目立体匹配算法。具体地,将CNN分支、Swin Transformer分支、融合分支并联设置,并对左、右图像进行特征提取,并联分支设置有效地保留了CNN的局部特征表达能力和Swin Transformer框架的全局特征表达能力。融合分支由多阶段的全局-局部信息适配器组成,不仅能实现本阶段全局信息和局部信息的融合与表达,而且能够跨不同阶段有效地传播特征,从而筛选出适用于弱纹理区域和细节区域的强相关特征信息,提高了立体匹配的精度。在SceneFlow数据集上进行的消融实验验证了本文算法的有效性。利用SceneFlow、KITTI 2012、KITTI 2015数据集进行了测试。本文方法在SceneFlow数据集上的端点误差为0.652个像素;在KITTI 2012数据集上的非遮挡区域,视差误差大于5个像素的百分比为0.79%。结果表明本文算法具有优异的立体匹配精度。

关键词：双目立体匹配卷积神经网络特征提取局部特征全局特征

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

D2D辅助移动边缘计算下的任务卸载和资源分配研究

引用

电子测量与仪器学报 2025年第1期39卷 90-100页

作者：占慧芳李正权武贵路聂高峰江南大学物联网工程学院无锡214122 北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室北京100876 海南大学信息与通信工程学院海口570000 海南大学海南省Internet信息检索重点实验室海口570000

针对移动边缘计算(MEC)环境下终端设备任务卸载时资源分配效率低的问题,提出一种基于终端直传通信(D2D)技术辅助MEC系统的多任务部分卸载方案。该方案基于块坐标下降法(BCD)实现任务卸载和资源分配策略的联合优化,借助动态定价策略激励... 详细信息

针对移动边缘计算(MEC)环境下终端设备任务卸载时资源分配效率低的问题,提出一种基于终端直传通信(D2D)技术辅助MEC系统的多任务部分卸载方案。该方案基于块坐标下降法(BCD)实现任务卸载和资源分配策略的联合优化,借助动态定价策略激励服务型设备(SSDs)共享剩余可用计算资源,以最小化系统执行成本。首先利用重构-线性化技术(RLT)和凸优化理论优化计算资源分配和卸载比例划分,决定任务分配至本地计算、D2D卸载和边缘卸载时数据量;其次根据优化后卸载策略选择最优SSDs执行D2D卸载任务。仿真结果表明,与传统部分卸载方案、中继辅助卸载方案和协同计算卸载方案相比,所提卸载方案在不同设备数目下系统执行总成本分别减少27.62%、25.58%和19.98%,在不同最大容忍时延条件下系统执行总成本分别平均下降约43.35%、38.19%和36.79%及在不同任务数据大小下系统执行总成本分别平均下降约36.47%、30.60%和29.15%。进一步实验表明,与贪婪卸载方案相比,所提卸载方案在不同设备数目、最大容忍时延和任务数据量下分别平均优化7.59%、0.39%和3.10%系统执行成本,有效提高系统资源利用率并降低执行成本。

关键词：移动边缘计算任务卸载 D2D通信资源分配块坐标下降法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

虚拟频带扩展距离维波束形成算法

引用

声学学报 2025年第2期50卷 500-510页

作者：李朋卓马晓川刘宇扶钰斌陈筱月中国科学院水下航行器信息技术重点实验室(声学研究所) 北京100190 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049

在有限系统瞬时带宽下,针对脉冲压缩处理距离分辨力受限的问题,提出了两种虚拟频带扩展距离维波束形成算法。对接收信号频域输出进行多子带划分并消除自身固有相位,利用子带间对应频点由目标距离带来的相移构成复指数等比数列这一特点,... 详细信息

在有限系统瞬时带宽下,针对脉冲压缩处理距离分辨力受限的问题,提出了两种虚拟频带扩展距离维波束形成算法。对接收信号频域输出进行多子带划分并消除自身固有相位,利用子带间对应频点由目标距离带来的相移构成复指数等比数列这一特点,使用划分的子带数据,分别采用线性预测和最小二乘估计两种方法对信号进行虚拟子带预测,其中线性预测以子带频域快拍为单位进行预测,最小二乘估计以子带为单位进行预测,利用扩展后的频带数据构建协方差矩阵,结合距离维波束形成模型获得功率谱。所提两种算法在不改变发射带宽条件下,使回波信号带宽在虚拟意义上得到扩展,均可有效减小距离维主瓣宽度,提高距离分辨性能。数值仿真和湖试数据分析结果验证了算法的有效性。

关键词：虚拟频带扩展距离维波束形成线性预测最小二乘估计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

DWT-DCT结合SURF与PSO的优化鲁棒水印算法

引用

信号处理 2024年第6期40卷 1148-1159页

作者：张天骐马焜然邹涵杨宗方重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对优化水印算法中未最大化水印鲁棒性以及抗几何攻击较差的问题,本文提出了一种结合离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)和离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT),并融合加速鲁棒特征(Speeded-Up Robust Features,SURF)与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的鲁棒水印算法。首先对宿主图像进行DWT以获得其低频图像,接着对低频图像进行分块DCT操作,最后每个DCT块选取两个系数嵌入一位水印。其中,嵌入位置与嵌入强度由PSO优化算法结合多种组合攻击选取。为了避免几何校正中使用原图像,本文利用SURF算法检测嵌入水印后图像的特征信息,并将其用于几何校正。实验表明,本文算法在峰值信噪比达到40 dB以上的情况下,在面临常规信号攻击和几何攻击时均有较好的鲁棒性。

关键词：水印优化几何校正鲁棒性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种聚类分析驱动种子调度的模糊测试方法

引用

软件学报 2024年第7期35卷 3141-3161页

作者：张文陈锦富蔡赛华张翅刘一松江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 江苏省工业网络安全技术重点实验室(江苏大学) 江苏镇江212013

作为当前被广泛应用的自动化软件测试技术,模糊测试的首要目标是尽可能多地探索被测程序的代码区域以达到更高的覆盖率,从而检测出更多的漏洞或者错误.现有的模糊测试方法大多是根据种子的历史突变数据来调度种子,实现起来比较简单,但... 详细信息

作为当前被广泛应用的自动化软件测试技术,模糊测试的首要目标是尽可能多地探索被测程序的代码区域以达到更高的覆盖率,从而检测出更多的漏洞或者错误.现有的模糊测试方法大多是根据种子的历史突变数据来调度种子,实现起来比较简单,但忽略了种子所探索程序空间的分布情况,导致测试工作可能会陷入只对程序的某单一区域进行探测,造成测试资源的浪费.提出一种基于聚类分析驱动种子调度的模糊测试方法Cluzz.首先,Cluzz结合种子执行路径覆盖的分布来分析种子在特征空间上的区别,使用聚类分析对种子在程序空间中的执行分布情况进行划分.然后,根据不同种子簇群的路径覆盖模式与聚类分析结果对种子进行优先级评估,探索稀有代码区域并优先调度评估得分较高的种子.其次,通过种子评估得分为种子分配能量,将突变得到的有趣输入保留并进行归类以更新种子簇群信息.Cluzz根据更新后的种子簇群重新评估种子,以确保测试过程中种子的有效性,从而在有限时间内探索更多的未知代码区域,提高被测程序的覆盖率.最后,将Cluzz实现在3个当前主流的模糊器上,并在8个流行的真实程序上进行大量测试工作.结果表明:Cluzz检测独特崩溃的平均数量是普通模糊器的1.7倍,在发现新边缘数量方面,平均优于基准模糊器22.15%.此外,通过与现有种子调度方法进行对比,Cluzz的综合表现要优于其他基准模糊器.

关键词：模糊测试软件安全聚类分析种子调度能量分配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多分量LFM干扰及动态环境下DBOC信号的捕获

引用

信号处理 2024年第7期40卷 1287-1297页

作者：张天骐唐娟谭霜沈夕文重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对双二进制偏移载波(double binary offset carrier,DBOC)信号在多分量线性调频(linear frequency modulation,LFM)干扰和动态环境下捕获算法缺乏的问题,提出布莱克曼窗预处理结合分数阶傅里叶变换(fractionalFouriertransform,FRFT)的干扰抑制算法以及离散多项式相位变换(discretepolynomial-phase transform,DPT)、部分匹配滤波器(partial matching filter,PMF)结合快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)加频谱校正的捕获算法。该算法首先对接收信号做布莱克曼窗预处理,抑制干扰谱线输出旁瓣,提高干扰汇聚的精确性;然后利用分级算法快速搜索信号的最优阶数,在保证精度量级的条件下减少了运算量;最后,在对应的最优阶数下做FRFT,结合干扰判断和轮询算法,逐个完成多分量LFM干扰的抑制。对干扰抑制后的信号首先利用定阶算法确定其动态阶数;然后通过DPT对动态信号做降阶处理,去除动态项;最后利用PMF-FFT加频谱校正完成DBOC信号的捕获。仿真结果表明,所提算法能够准确并完全地对三个LFM干扰分量进行逐个抑制,且抑制后的干扰分量不会对其他干扰分量的抑制造成影响。在检测概率达到1时,经过布莱克曼窗预处理后算法的信噪比比经过汉明窗预处理和经过凯塞窗预处理后算法的信噪比分别提升了4 dB和6.4 dB,比未经过预处理算法的信噪比提升了7.2 dB。此外,使用频谱校正可以突出捕获峰值,提高捕获精度。与未经频谱校正算法相比,经过频谱校正后算法的信噪比提升了1.6 dB,且能减少一定的捕获时间。

关键词：多分量线性调频干扰预处理分数阶傅里叶变换离散多项式相位变换频谱校正

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于CNN-LSTM的MIMO-OFDM信号盲调制识别算法

引用

信号处理 2024年第4期40卷 747-756页

作者：张天骐邹涵杨宗方马焜然重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

无线通信信号的盲调制识别技术作为非协作通信的核心技术之一,在提高频谱利用效率以及未知信号解调中起着至关重要的作用。另外,非协作通信中存在着电磁环境未知,噪声干扰严重,信噪比低等问题,因此在非协作通信下进行未知信号的盲调制... 详细信息

无线通信信号的盲调制识别技术作为非协作通信的核心技术之一,在提高频谱利用效率以及未知信号解调中起着至关重要的作用。另外,非协作通信中存在着电磁环境未知,噪声干扰严重,信噪比低等问题,因此在非协作通信下进行未知信号的盲调制识别较为困难。为解决非协作通信中多输入多输出正交频分复用(MultipleInput Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing, MIMO-OFDM)信号在低信噪比下子载波盲调制识别的问题,本文使用CNN(Convolutional Neural Network,CNN)网络与LSTM(Long Short-Term Memory,LSTM)网络构建一维CNN-LSTM网络进行盲调制识别。鉴于I/Q数据具有很强特征表达能力,该算法选取I/Q数据作为第一输入特征直接输入网络。同时为了弥补噪声对I/Q数据的干扰,本文还选用抗噪声能力强的循环谱作为另一输入特征,为进一步提升循环谱的抗噪声能力,本文对循环谱进行切片累加操作得到抗噪声性能更好的循环谱切片累加序列作为第二输入特征。仿真结果表明,本文所提方法可以在SNR=2 dB条件下实现对{BPSK,QPSK,8PSK,16QAM,32QAM,128QAM}调制方式的识别,并且识别精度达到98%。

关键词： I/Q序列神经网络盲调制识别循环谱

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：