检索结果-内蒙古大学图书馆

Dual-Path Vision Transformer用于急性缺血性脑卒中辅助诊断

电子科技大学学报 2024年第2期53卷 307-314页

作者：张桃红郭学强郑瀚罗继昌王韬焦力群唐安莹北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 河池学院广西高校人工智能与信息处理重点实验室广西546300 首都医科大学宣武医院北京100053

急性缺血性脑卒中是由于脑组织血液供应障碍导致的脑功能障碍,数字减影脑血管造影(DSA)是诊断脑血管疾病的金标准。基于患者的正面和侧面DSA图像,对急性缺血性脑卒中的治疗效果进行分级评估,构建基于Vision Transformer的双路径图像分... 详细信息

急性缺血性脑卒中是由于脑组织血液供应障碍导致的脑功能障碍,数字减影脑血管造影(DSA)是诊断脑血管疾病的金标准。基于患者的正面和侧面DSA图像,对急性缺血性脑卒中的治疗效果进行分级评估,构建基于Vision Transformer的双路径图像分类智能模型DPVF。为了提高辅助诊断速度,基于EdgeViT的轻量化设计思想进行了模型的构建;为了使模型保持轻量化的同时具有较高的精度,提出空间-通道自注意力模块,促进Transformer模型捕获更全面的特征信息,提高模型的表达能力;此外,对于DPVF的两分支的特征融合,构建交叉注意力模块对两分支输出进行交叉融合,促使模型提取更丰富的特征,从而提高模型表现。实验结果显示DPVF在测试集上的准确率达98.5%,满足实际需求。

关键词：急性缺血性脑卒中视觉Transformer 双分支网络特征融合

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基于多层级视频Transformer的视觉自动定位方法

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工程科学与技术 2024年第6期56卷 34-43页

作者：邹琦萍李博涛陈赛安郭茜张桃红广西高校人工智能与信息处理重点实验室(河池学院) 广西河池546300 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083

工业自动化产线中,设备的异常检测直接决定加工质量,由机械臂和搭载于机械臂前端的工业相机构成的视觉系统可以有效监测此类异常。本文使用六轴机械臂搭载工业相机对工件表面进行成像,获取由模糊到清晰再到模糊的视频序列,以此选出最清... 详细信息

工业自动化产线中,设备的异常检测直接决定加工质量,由机械臂和搭载于机械臂前端的工业相机构成的视觉系统可以有效监测此类异常。本文使用六轴机械臂搭载工业相机对工件表面进行成像,获取由模糊到清晰再到模糊的视频序列,以此选出最清晰的视频帧作为自动加工中有聚焦要求的距离指导,以进行聚焦异常修正,从而实现自动定位。提出一种基于多层级视频Transformer的视频分类模型多级视频Transformer(MLVT)用于高语义级别的视频表征学习,并用于选出视频序列中成像最清晰的帧。首先,提出一种具有多种感受野的token划分方法多级标记(MLT),能够将原始视频数据按2D图像补丁、3D图像补丁、帧和片段这4个层级划分成token序列,并在加入位置编码之后送入多级编码器(MLE)方法进行注意力的计算。为了缓解多层级的tokens带来的计算代价和收敛速度慢的问题,MLE引入一种逐层的可变形注意力机制逐层可变形注意力机制(LWLA),以一种可学习的方式代替全局注意力进行特征相似性的计算。最终,该方法3个版本的模型在本文的视频数据集上分别取得了87.2%、88.6%、88.9%的分类准确率,在与同参数量级的主流视频Transformer实验对比中均表现了最优的性能,有效地完成了从视频序列中选择出最清晰帧的任务,能够为下游视觉任务的性能提供强有力保障。

关键词：视频Transformer 视频分类视觉自动定位可变形注意力

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基于卷积对抗降噪网络的塔里木盆地沙漠地震资料消噪方法研究

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地球物理学报 2022年第7期65卷 2661-2672页

作者：董新桐钟铁王洪洲吴宁李月杨宝俊吉林大学仪器科学与电气工程学院长春130026 南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江) 湛江524000 东北电力大学通信工程系吉林132012 吉林大学通信工程学院长春130012 吉林大学地球探测与信息技术学院长春130026

塔里木盆地作为我国重要的油气勘探地区,其地表主要由沙漠覆盖.塔里木地区获取的沙漠地震资料通常表现为低信噪比,并且有效信号与背景噪声在低频段存在严重的混叠现象.这两点给沙漠地震资料的消噪带来了巨大的困难,进而影响后期的反演... 详细信息

塔里木盆地作为我国重要的油气勘探地区,其地表主要由沙漠覆盖.塔里木地区获取的沙漠地震资料通常表现为低信噪比,并且有效信号与背景噪声在低频段存在严重的混叠现象.这两点给沙漠地震资料的消噪带来了巨大的困难,进而影响后期的反演、成像以及解释等工作.为了压制沙漠背景噪声并完整恢复有效信号,本文采用生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的基本思路并利用去噪器代替GAN中的生成器,提出一种针对沙漠地震资料的全新消噪网络,命名为沙漠地震卷积对抗降噪网络(Desert Seismic Convolutional Adversarial Denoising Network,DSCA-Net).在DSCA-Net中,我们将去噪器的均方误差损失与去噪器、鉴别器之间的对抗损失相结合,提出了一种全新损失函数;利用该损失函数来优化网络,进而得到适合沙漠地震资料去噪的模型.模拟与实际实验均表明本文提出的DSCA-Net可以有效地压制沙漠地震资料中的背景噪声,同时显著增强同相轴的连续性;经过DSCA-Net处理后的沙漠地震资料信噪比得到显著提升.

关键词：低信噪比频谱混叠塔里木盆地噪声压制地震资料

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一种针对驻留转换雷达的信号分选算法

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系统工程与电子技术 2024年第6期46卷 1925-1934页

作者：张春杰青松邓志安刘俞辰哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室黑龙江哈尔滨150001 国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨供电公司黑龙江哈尔滨150001

复杂电磁环境下驻留转换雷达的信号分选是制约电子侦察技术发展的瓶颈,由于其复杂多变的成形规律,信号子周期难以被检测;脉冲重复周期调制类型不明,脉冲序列无法成功提取;提取的多个子周期脉冲序列无法合并为一部雷达信号,造成虚警。针... 详细信息

复杂电磁环境下驻留转换雷达的信号分选是制约电子侦察技术发展的瓶颈,由于其复杂多变的成形规律,信号子周期难以被检测;脉冲重复周期调制类型不明,脉冲序列无法成功提取;提取的多个子周期脉冲序列无法合并为一部雷达信号,造成虚警。针对以上问题,提出一种针对驻留转换雷达的信号分选算法,利用双门限提高子周期检测概率,通过霍夫变换结合迭代自组织聚类判断信号是否属于驻留转换雷达,改进搜索算法以提取脉冲序列,依据排列熵指标将多脉冲序列合并为一部驻留转换雷达信号。仿真实验结果表明,所提算法在25%脉冲丢失率的复杂电磁环境下,可以将三部驻留转换雷达信号成功分选。

关键词：驻留转换信号分选霍夫变换脉冲序列搜索排列熵

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基于元蒸馏的个性化联邦学习算法

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北京邮电大学学报 2023年第1期46卷 12-18页

作者：孙艳华史亚会王朱伟李萌司鹏搏北京工业大学信息与通信工程学院北京100124 北京工业大学先进信息网络北京实验室北京100124

联邦学习(FL)中客户端数据异构导致训练的统一模型无法满足每个客户端对性能的需求。针对这一问题,提出了一种个性化联邦学习算法——元蒸馏联邦学习,将知识蒸馏和元学习与FL结合,并将个性化过程嵌入FL。在每次全局迭代中,每个客户端的... 详细信息

联邦学习(FL)中客户端数据异构导致训练的统一模型无法满足每个客户端对性能的需求。针对这一问题,提出了一种个性化联邦学习算法——元蒸馏联邦学习,将知识蒸馏和元学习与FL结合,并将个性化过程嵌入FL。在每次全局迭代中,每个客户端的本地模型(即学生模型)在蒸馏全局模型(即教师模型)的同时将自身情况反馈给教师模型并使其不断更新,从而获得一个更优的教师模型以进行个性化学习。仿真结果表明,与现有个性化算法相比,所提算法在提高个性化精度的同时能在全局精度和个性化精度之间取得较好的折中。

关键词：联邦学习元学习知识蒸馏个性化

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多域浅层特征引导下雷达有源干扰多模态对比识别方法

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雷达学报（中英文） 2024年第5期13卷 1004-1018页

作者：郭文杰吴振华曹宜策张强张磊杨利霞安徽大学电子信息工程学院合肥230601 中国电子科技集团公司第三十八研究所合肥230088 天基综合信息系统全国重点实验室北京100094 中山大学电子与通信工程学院深圳518107

在雷达有源干扰识别任务中,如何实现多域浅层特征与时频域深层网络特征的稳健联合,并在极端小样本下维持高干扰识别准确率是亟待解决的关键问题。针对此问题,该文提出一种多域浅层特征引导下雷达有源干扰多模态对比识别方法。在充分提... 详细信息

在雷达有源干扰识别任务中,如何实现多域浅层特征与时频域深层网络特征的稳健联合,并在极端小样本下维持高干扰识别准确率是亟待解决的关键问题。针对此问题,该文提出一种多域浅层特征引导下雷达有源干扰多模态对比识别方法。在充分提取有源干扰多域浅层特征基础上,设计优选单元自动选择有效特征,生成对应含有隐式专家知识的文本模态。将文本模态与时频变换图像分别输入文本和图像编码器,构建多模态特征对并映射至模态对齐高维空间中,利用文本特征作为锚点,通过对比学习引导同类干扰的时频图像特征聚合,以优化图像编码器表征能力,实现干扰识别特征类内更聚集、类间更分离。实验结果表明,相较于已有深浅特征直接联合,所提引导式联合方法可以实现特征差异处理,从而提高识别特征判别力和泛化力。且在极端小样本条件(每类干扰训练样本为2~3个)下,所提识别方法较先进对比方法的准确率提升9.84%,证明了该文方法的有效性与鲁棒性。

关键词：雷达有源干扰识别极端小样本多域浅层干扰特征多模态监督对比学习

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基于回音壁模式微泡腔的流速传感应用

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光子学报 2024年第5期53卷 189-198页

作者：马春晖俞骁翀段冰吴彦燃赵星昀刘嵩义高永潘杨大全张璇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 北京师范大学物理学系应用光学北京市重点实验室北京100875 北京邮电大学电子工程学院北京100876

基于黏性流体的伯努利效应原理,利用回音壁模式微泡腔高品质因子与具有天然微流控通道的特性,提出一种基于回音壁模式微泡腔的流速传感器。理论分析了黏性流体流动时由于黏滞损耗引起的压强损失,仿真分析了不同流速范围内流动速度和压... 详细信息

基于黏性流体的伯努利效应原理,利用回音壁模式微泡腔高品质因子与具有天然微流控通道的特性,提出一种基于回音壁模式微泡腔的流速传感器。理论分析了黏性流体流动时由于黏滞损耗引起的压强损失,仿真分析了不同流速范围内流动速度和压强之间的关系,发现二者之间表现出良好的线性依赖,沿程损耗是引起压强损失的主要因素;恒定流速下微腔内部为均匀的正压分布,会引起谐振波长红移。实验制备了壁厚约为2μm的微泡腔,并搭建流速传感实验测试系统。在3~106μL/min流速范围内,流速增加时,谐振波长发生红移,并且波长偏移与流速之间满足良好的线性关系,拟合得到流速传感灵敏度为0.047 pm/(μL/min),检测极限为0.635μL/min。该流速传感器结构简单、易于制备、低成本且检测极限较低。

关键词：回音壁模式微泡腔流速传感微流控伯努利效应黏滞损耗

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LPI雷达信号调制识别及参数估计研究进展

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系统工程与电子技术 2024年第6期46卷 1908-1924页

作者：王海英张群英成文海董家铭刘小军中国科学院空天信息创新研究院北京100090 电磁辐射与探测技术院重点实验室北京100090 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049

低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达已成为新时代雷达装备中关键的技术体制或工作模式,针对LPI雷达信号调制识别及参数估计方法的研究是当前雷达对抗侦察领域的热点。首先,分析了几种典型LPI雷达信号的脉内特征,梳理了LP... 详细信息

低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达已成为新时代雷达装备中关键的技术体制或工作模式,针对LPI雷达信号调制识别及参数估计方法的研究是当前雷达对抗侦察领域的热点。首先,分析了几种典型LPI雷达信号的脉内特征,梳理了LPI雷达信号调制识别及参数估计的传统和主流方法,并说明其原理、优缺点和研究现状。最后,总结了现有LPI雷达信号调制识别及参数估计方法尚存的问题,并指出其未来发展趋势,旨在为今后的研究提供参考。

关键词：雷达对抗侦察低截获概率雷达信号脉内特征调制识别参数估计

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跨尺度特征融合的遥感微小目标检测算法

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系统工程与电子技术 2024年

作者：邵凯李浩刚梁燕宁婧陈戊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆邮电大学移动通信教育部工程研究中心

针对遥感图像微小目标检测中存在的浅层细化特征、深层语义表征和多尺度信息提取等三个问题，本文提出了一种综合运用多项技术的跨尺度YOLOv7网络 (Cross-scale YOLOv7，CSYOLOv7)。首先，设计了跨阶段特征提取模块(Cross-stage feature... 详细信息

针对遥感图像微小目标检测中存在的浅层细化特征、深层语义表征和多尺度信息提取等三个问题，本文提出了一种综合运用多项技术的跨尺度YOLOv7网络 (Cross-scale YOLOv7，CSYOLOv7)。首先，设计了跨阶段特征提取模块(Cross-stage feature extraction module， CFEM)和感受野特征增强模块(Receptive field feature enhancement module， RFFEM)。CFEM提高模型细化特征提取能力并抑制浅层下采样过程中特征的丢失，RFFEM加大网络对深层语义特征的提取力度，增强模型对目标上下文信息获取能力。其次，设计了跨梯度空间金字塔池化模块(Cross-gradient space pyramid pool module， CSPPM)有效融合微小目标多尺度的全局和局部特征。最后，用形状损失函数(Shape-intersection over union， Shape-IoU)替换损失函数CIoU，提高模型在边界框定位任务中的精确度。实验结果表明，CSYOLOv7网络在DIOR数据集和NWPU VHR-10数据集上分别取得了74%和89.6%的检测精度，其有效提升了遥感图像微小目标的检测效果。

关键词：遥感图像微小目标特征提取上下文信息

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一种多源光谱融合的水样COD实验检测方法

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光学学报 2024年第12期44卷 412-421页

作者：叶彬强陈昶宏曹雪杰刘宏汤斌李东冯鹏重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044 重庆理工大学两江人工智能学院重庆400054 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044

提出了一种多源光谱融合的水质化学需氧量(COD)预测算法。该算法利用深度学习方法训练COD预测模型,并通过感知卷积网络确定紫外-可见吸收光谱和三维荧光光谱中各个位置的关注程度,不断移除关注程度较高的特征并重新训练网络,以发现可能... 详细信息

提出了一种多源光谱融合的水质化学需氧量(COD)预测算法。该算法利用深度学习方法训练COD预测模型,并通过感知卷积网络确定紫外-可见吸收光谱和三维荧光光谱中各个位置的关注程度,不断移除关注程度较高的特征并重新训练网络,以发现可能被忽视的有效特征。进一步筛选并利用关注程度最高的融合特征位置,通过建立偏最小二乘(PLS)模型来预测COD,以更好地利用光谱数据中的所有有效特征。与支持向量回归(SVR)、PLS、间隔偏最小二乘(IPLS)模型相比,本文的留一法均方根误差(RMSE)分别减小了70.0%、75.1%和56.7%,十折交叉检验RMSE分别减小了64.3%、78.3%和64.6%。

关键词：化学需氧量多源光谱融合紫外-可见吸收光谱三维荧光光谱

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