检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2024年第12期46卷 4563-4574页

作者：韩玉兰崔玉杰罗轶宏兰朝凤哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080 哈尔滨理工大学模式识别与信息感知黑龙江省重点实验室哈尔滨150080

生成对抗网络因其为盲超分辨率重构提供了新的思路而备受关注。针对现有方法未充分考虑图像退化过程中的低频保留特性而对高低频成分采用相同的处理方式,缺乏对频率细节有效利用,难以获得较好重构效果的问题,该文提出一种基于密集残差... 详细信息

生成对抗网络因其为盲超分辨率重构提供了新的思路而备受关注。针对现有方法未充分考虑图像退化过程中的低频保留特性而对高低频成分采用相同的处理方式,缺乏对频率细节有效利用,难以获得较好重构效果的问题,该文提出一种基于密集残差和质量评估引导的频率分离生成对抗超分辨率重构网络。该网络采用频率分离思想,对图像的高频和低频信息分开处理,从而提高高频信息捕捉能力,简化低频特征处理。该文对生成器中的基础块进行设计,将空间特征变换层融入密集宽激活残差中,增强深层特征表征能力的同时对局部信息差异化处理。此外,利用视觉几何组网络(VGG)设计了专门针对超分辨率重构图像的无参考质量评估网络,为重构网络提供全新的质量评估损失,进一步提高重构图像的视觉效果。实验结果表明,同当前先进的同类方法比,该方法在多个数据集上具有更佳的重构效果。由此表明,采用频率分离思想的生成对抗网络进行超分辨率重构,可以有效利用图像频率成分,提高重构效果。

关键词：超分辨率生成对抗网络频率分离质量评估密集残差

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LGDNet:结合局部和全局特征的表格检测网络

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电子与信息学报 2024年第12期46卷 4553-4562页

作者：卢迪袁璇哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080 哈尔滨理工大学模式识别与信息感知黑龙江省重点实验室哈尔滨150080

在大数据时代,表格广泛存在于各类文档图像中,进行表格检测对于表格信息再利用具有重要意义。针对现有的基于卷积神经网络的表格检测算法存在感受野受限、依赖于预设的候选区域以及表格边界定位不准确等问题,该文提出一种基于DINO模型... 详细信息

在大数据时代,表格广泛存在于各类文档图像中,进行表格检测对于表格信息再利用具有重要意义。针对现有的基于卷积神经网络的表格检测算法存在感受野受限、依赖于预设的候选区域以及表格边界定位不准确等问题,该文提出一种基于DINO模型的表格检测网络。首先,设计一种图像预处理方法,旨在增强表格的角点和线特征,以更好地区分表格与文本等其他文档元素。其次,设计一种主干网络SwTNet-50,通过在ResNet中引入Swin Transformer Blocks (STB),有效地进行局部-全局特征信息的提取,提高模型的特征提取能力以及对表格边界的检测准确性。最后,为了弥补DINO模型在1对1匹配中编码器特征学习不足问题,采用协同混合匹配训练策略,提高编码器的特征学习能力,提升模型检测精度。与多种基于深度学习的表格检测方法进行对比,该文模型在表格检测数据集TNCR上优于对比算法,在IoU阈值为0.5, 0.75和0.9时F1-Score分别达到98.2%, 97.4%和93.3%。在IIIT-AR-13K数据集上,IoU阈值为0.5时F1-Score为98.6%。

关键词：表格检测卷积神经网络 Transformer 特征提取

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二值编码相位掩模交替迭代优化的无干涉非相干全息术

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光学学报 2024年第9期44卷 45-53页

作者：潘立辉于雪莲程绪坤孙彦乾李秀芳哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江省量子调控重点实验室黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室黑龙江哈尔滨150080 大恒新纪元科技股份有限公司北京光电技术研究所北京100085

提出基于交替策略的随机轨迹直接二进制搜索法。数值仿真结果表明,该方法有效抑制了迭代过程中直流偏置的增加并提高迭代速度。实验结果证明,在同样的迭代次数下,该方法显著降低了重建图像的相关重建噪声。该方法推动了无干涉编码孔径... 详细信息

提出基于交替策略的随机轨迹直接二进制搜索法。数值仿真结果表明,该方法有效抑制了迭代过程中直流偏置的增加并提高迭代速度。实验结果证明,在同样的迭代次数下,该方法显著降低了重建图像的相关重建噪声。该方法推动了无干涉编码孔径相关全息术(I-COACH)系统在可见光范围外成像的应用。

关键词：图像处理非相干全息术无干涉编码孔径相关全息术二值编码相位掩模直接二进制搜索法

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空间分组内卷积轻量级目标检测算法

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控制与决策 2025年

作者：卢迪赵庆哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨理工大学模式识别与信息感知黑龙江省重点实验室

针对现有轻量级目标检测算法存在检测精度不足、特征融合能力较弱及检测速度较慢等问题,本文在YOLOv8n基础上提出基于空间分组内卷积的轻量级目标检测算法.首先,在内卷积基础上提出一种新型空间分组内卷积(Spatial Group-Wise Involutio... 详细信息

针对现有轻量级目标检测算法存在检测精度不足、特征融合能力较弱及检测速度较慢等问题,本文在YOLOv8n基础上提出基于空间分组内卷积的轻量级目标检测算法.首先,在内卷积基础上提出一种新型空间分组内卷积(Spatial Group-Wise Involution, SGWInvo),克服内卷积空间信息建模方面的不足.基于SGWInvo进一步设计一种轻量化主干网络SCNet替换YOLOv8n主干网络.其次,提出一种双向路径聚合网络,提高多尺度目标的特征融合能力.最后,采用深度可分离卷积对检测头进行轻量化,结合YOLO2YOLO分步训练策略,消除NMS带来的推理时延.本文包括两种检测方法:一对多匹配的SGWInvo-YOLO和一对一匹配的SGWInvoYOYO.在COCO数据集上的实验表明,与YOLOv8n相比,两种算法参数量均降低23.3%, SGWInvo-YOLO与之推理速度相当,mAP0.5精度提升3.0%. SGWInvo-YOYO推理时延减少10.5%, mAP0.5精度提升2.3%.

关键词：空间分组内卷积双向路径聚合网络分步训练 YOLOv8n 轻量化目标检测

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基于GA优化BP神经网络的小电流接地故障选线方法

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电测与仪表 2024年第1期61卷 183-188页

作者：徐思旸范剑英丁强哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080 哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室哈尔滨150080 烟台东方威思顿电气有限公司山东烟台264000

将GA优化BP神经网络的算法引入到小电流接地故障选线方法中。文中基于MATLAB进行仿真试验,通过小波包法、五次谐波法、基波比幅比相法及零序有功功率法等传统选线方法,将零序电流信号的各种特征量进行提取,经过故障测度函数计算得到故... 详细信息

将GA优化BP神经网络的算法引入到小电流接地故障选线方法中。文中基于MATLAB进行仿真试验,通过小波包法、五次谐波法、基波比幅比相法及零序有功功率法等传统选线方法,将零序电流信号的各种特征量进行提取,经过故障测度函数计算得到故障测度数据,将数据分别输入到GA-BP神经网络与单一BP神经网络进行训练和测试,讨论GA-BP神经网络算法与单一BP神经网络算法选线性能的差异,输出故障选线结果并与基于各选线方法的故障测度数据进行对比。结果表明,综合多种传统选线方法的GA-BP神经网络准确率明显高于传统选线方法,且其选线速度与精度优于单一BP神经网络,能够更快速、有效地进行故障选线,满足配电网故障选线要求。

关键词：遗传算法故障选线 BP神经网络故障测度

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动态约束下船舶固定时间非奇异滑模包容控制

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电机与控制学报 2024年第4期28卷 167-176页

作者：马俊达孙鹤方谭冲辛华健刘可哈尔滨理工大学自动化学院黑龙江哈尔滨150080 黑龙江省复杂智能系统与集成重点实验室黑龙江哈尔滨150000 广西工业职业技术学院智能制造学院广西南宁530200 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江哈尔滨150080

为了解决动态约束下的无人船鲁棒包容控制问题,以固定时间稳定性理论为基础,结合预设性能函数和滑模控制技术,提出一种固定时间非奇异滑模鲁棒包容控制律。首先,设计固定时间扩张观测器,对速度不可测以及集总不变项进行估计。然后,通过... 详细信息

为了解决动态约束下的无人船鲁棒包容控制问题,以固定时间稳定性理论为基础,结合预设性能函数和滑模控制技术,提出一种固定时间非奇异滑模鲁棒包容控制律。首先,设计固定时间扩张观测器,对速度不可测以及集总不变项进行估计。然后,通过设计性能函数实现对包容跟踪偏差的约束,结合转换函数转换成无约束问题对包容控制偏差进行约束控制。进一步,构造非奇异滑模面并设计固定时间趋近律,实现跟随船在固定时间内收敛至虚拟领导船张成的凸包内。最后,利用固定时间稳定性理论证明系统误差在固定时间内收敛于平衡点。仿真结果说明,所提控制律可以使多无人船在固定时间内形成高精度且稳定的编队形式并且在设置的预设性能下实现包容控制偏差的收敛。

关键词：多船编队包容控制固定时间控制扩张观测器非奇异滑模动态约束

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融合传感器阵列与SSA-BP神经网络的气体监测系统设计

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传感技术学报 2022年第8期35卷 1093-1101页

作者：董常庆施云波牛昊东王天康林贵李萍哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室黑龙江哈尔滨150080

为了有效监测化工厂等场所的危险气体和解决金属氧化物传感器普遍存在交叉敏感性的问题,首先使用不同的MEMS气体传感器组成传感器阵列。然后配制不同的实验气样进行测试,得到实验测试数据,并整理成训练集和测试集样本。最后,采用麻雀搜... 详细信息

为了有效监测化工厂等场所的危险气体和解决金属氧化物传感器普遍存在交叉敏感性的问题,首先使用不同的MEMS气体传感器组成传感器阵列。然后配制不同的实验气样进行测试,得到实验测试数据,并整理成训练集和测试集样本。最后,采用麻雀搜索算法优化的BP神经网络(SSA-BP)完成气体的定性、定量分析。实验测试结果表明:SSA可以有效提高预测模型的预测精度和稳定性,对乙醇、甲烷、氨气定性识别的正确率达到100%,气体定量预测的最大相对误差不超过5.50%,预测效果得到明显改善。该系统可以满足混合气体的定性和定量分析要求,在危险化学气体监测方面具有良好的应用前景。

关键词：传感器阵列混合气体识别 BP神经网络麻雀搜索算法

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基于空间金字塔注意力机制残差网络的高光谱图像分类

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液晶与显示 2024年第6期39卷 833-843页

作者：刘和宋璎珞胡龙湘刘国辉王侃王爱丽国网黑龙江省电力有限公司综合信息中心黑龙江哈尔滨150010 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室黑龙江哈尔滨150080

为了提取高光谱图像的空间-光谱联合特征,本文提出了一种基于改进的空间金字塔注意力机制残差网络的高光谱图像分类模型。首先采用主成分分析法去除光谱冗余,结合空间金字塔注意力机制,改进残差网络的高光谱图像分类模型获取精细化特征... 详细信息

为了提取高光谱图像的空间-光谱联合特征,本文提出了一种基于改进的空间金字塔注意力机制残差网络的高光谱图像分类模型。首先采用主成分分析法去除光谱冗余,结合空间金字塔注意力机制,改进残差网络的高光谱图像分类模型获取精细化特征。然后利用空间金字塔注意力模型实现多尺度联合特征关注,提升对联合特征的敏感性,并有效地强调并聚焦空间和光谱信息,实现信息交互。最后经过Softmax分类器获得分类标签。本文提出的方法在MUUFL和Tento数据集上进行了实验,结果表明,本文算法的总体分类精度分别达到了94.08%和98.32%。相比于其他高光谱分类模型,本文模型的收敛速度较快,在分类性能上取得了明显的提升,获得了更高的地物分类精度。

关键词：高光谱图像分类注意力机制空间-光谱特征

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基于压缩感知的反射光谱重构算法研究

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光谱学与光谱分析 2021年第4期41卷 1092-1096页

作者：赵首博李秀红哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室黑龙江哈尔滨150080

光谱反射率描述物体的表面颜色特征,为了能够获取物体自身更加精确的颜色信息,在图像处理领域光谱反射率重构成为了关注的话题。反射光谱重构算法是对实验物体表面在可见光范围内每一波长处的光谱反射率进行重构,以达到提高物体自身颜... 详细信息

光谱反射率描述物体的表面颜色特征,为了能够获取物体自身更加精确的颜色信息,在图像处理领域光谱反射率重构成为了关注的话题。反射光谱重构算法是对实验物体表面在可见光范围内每一波长处的光谱反射率进行重构,以达到提高物体自身颜色准确复制的精度,最后建立相应的反射光谱。尝试将压缩感知(CS)理论应用到光谱实验中,对光谱反射率进行重构。首先是介绍了压缩感知理论知识,然后把压缩感知理论与光谱反射率原理相结合,根据基于压缩感知的光谱反射率重构的理论框架,选取合适的采样值,压缩感知的采样值即压缩值,小波基作为正交矩阵,高斯随机矩阵作为测量矩阵,正交矩阵与测量矩阵需要保证具有不相关性,将原始光谱反射率从高维到低维进行线性投影,得到低维的观测信号,运行简单的正交匹配追踪算法(OMP)对低维的观测信号进行由低维到高维的高精度重构,重构得到的光谱反射率与原始光谱反射率具有相同的维度,最后将压缩感知重构算法与传统的光谱反射率重构算法伪逆法与多项式回归法进行比较。经过压缩感知重构算法得到的色差值与均方根误差值都小于伪逆法和多项式回归法重构的结果,经压缩感知的重构精度明显提高;经压缩感知重构的光谱曲线可以达到或者更接近原始光谱曲线的峰值,整体效果更接近原始光谱曲线;经多项式回归法和伪逆法重构的光谱曲线达不到原始峰值,整体上存在偏差。可以认为压缩感知用低采样的数据达到了全采样的效果,提高了光谱反射率重构的精度。基于压缩感知的光谱反射率重构算法效果明显优于传统的多项式回归法和伪逆法,可以将压缩感知理论应用到实际的多光谱成像系统中。

关键词：压缩感知光谱反射率光谱重构多光谱成像

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基于改进YOLO v5s算法的光伏组件故障检测

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红外技术 2023年第2期45卷 202-208页

作者：孙建波王丽杰麻吉辉高玮哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨理工大学黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室黑龙江哈尔滨150080

针对无人机在光伏组件巡检任务中红外故障图像识别准确率低、检测速度慢的问题,提出一种特征增强的YOLO v5s故障检测算法。首先对损失函数进行优化,将原有的回归损失计算方法由GIOU(generalized intersection over union)改为功能更加... 详细信息

针对无人机在光伏组件巡检任务中红外故障图像识别准确率低、检测速度慢的问题,提出一种特征增强的YOLO v5s故障检测算法。首先对损失函数进行优化,将原有的回归损失计算方法由GIOU(generalized intersection over union)改为功能更加强大的EIOU(efficient intersection over union)损失函数,并自适应调节置信度损失平衡系数,提升模型训练效果;随后,在每个检测层前分别添加InRe特征增强模块,通过丰富特征表达增强目标特征提取能力。最后,用创建的红外光伏数据集进行对比验证。实验结果表明:本文方法均值平均精度(mean average precision,mAP)为92.76%,检测速度(frame per second,FPS)达到42.37 FPS,其中热斑、组件脱落两种故障类型平均精度分别为94.85%、90.67%,完全能够满足无人机自动巡检的需求。

关键词：故障检测 YOLO v5s EIOU 特征增强模块

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