检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘通报 2024年第1期 77-82页

作者：符强腾先云纪元法任风华孔健明桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 卫星导航与位置服务国家与地方联合工程研究中心广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

针对ORB-SLAM3算法中特征点存在易丢失、精度低,进而导致双目在复杂场景下运动轨迹误差大的问题,本文设计了一种改进的ORB-SLAM3算法。首先,在ORB特征匹配算法中引入自适应角点检测技术,增加特征点的采集数量,并采用光流法跟踪图像特征... 详细信息

针对ORB-SLAM3算法中特征点存在易丢失、精度低,进而导致双目在复杂场景下运动轨迹误差大的问题,本文设计了一种改进的ORB-SLAM3算法。首先,在ORB特征匹配算法中引入自适应角点检测技术,增加特征点的采集数量,并采用光流法跟踪图像特征,提高关键帧的创建成功率;其次,以特征点为中心,作区域搜索,提高实时性;然后,采用双向左右一致性检验筛选最优视差,应用Prosac算法去除误匹配点对;最后,结合深度信息对关键帧进行筛选,提高关键帧的质量,优化相机位姿。采用KITTI和EuRoc数据集进行了试验,验证了改进算法在绝对轨迹误差上具有良好的优化效果。

关键词：双目视觉 ORB-SLAM3 光流法 Prosac算法

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特征增强和双模板更新的目标跟踪算法

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电光与控制 2023年第10期30卷 7-12页

作者：符强梁栩欣纪元法任风华桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541000 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541000 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541000 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541000

为改进在复杂场景下的跟踪性能,提出了一种特征增强和双模板更新的目标跟踪算法。首先,提出了一种改进的特征提取网络,并将深层特征和浅层特征融合,再利用通道空间注意力模块对该融合特征进行强化,获得表征能力增强的特征。其次,提出了... 详细信息

为改进在复杂场景下的跟踪性能,提出了一种特征增强和双模板更新的目标跟踪算法。首先,提出了一种改进的特征提取网络,并将深层特征和浅层特征融合,再利用通道空间注意力模块对该融合特征进行强化,获得表征能力增强的特征。其次,提出了一种双模板更新策略,将近邻高置信度图像帧保留为备份模板,当跟踪响应图置信度较低时,将初始模板与备份模板进行加权融合得到新的模板,再重新进行跟踪预测。最后,在数据集OTB-100和VOT-2017上进行跟踪性能评估,实验结果表明,所提算法提升了在遮挡、光照变化、背景杂乱等复杂场景下的跟踪成功率和跟踪准确率。

关键词：目标跟踪特征融合注意力模块模板更新

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基于天牛须种群算法的整周模糊度解算算法

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科学技术与工程 2024年第6期24卷 2434-2443页

作者：扶笃雄纪元法孙希延陈紫强桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004 南宁桂电电子科技研究院有限公司南宁530031

如何快速、准确地固定整周模糊度是载波相位测量中的一个关键问题。为了提高整周模糊度搜索速率,提出了一种基于天牛须种群算法(beetle antennae colony search, BACS)的整周模糊度解算算法。通过与BAS算法、BAS-Nadam算法、LAMBDA算法... 详细信息

如何快速、准确地固定整周模糊度是载波相位测量中的一个关键问题。为了提高整周模糊度搜索速率,提出了一种基于天牛须种群算法(beetle antennae colony search, BACS)的整周模糊度解算算法。通过与BAS算法、BAS-Nadam算法、LAMBDA算法以及MLAMBDA算法进行解算速率、稳定性的对比实验,在三维模糊度解算时,BACS算法在与LAMBDA和MLAMBDA算法解算成功率相当的情况下,能利用更少的时间搜索到模糊度最优解。为了验证BACS算法在高维模糊度解算以及工程解算情况下是否适用,进行了高维模糊度解算的实验以及单频单GPS系统下BACS算法的应用实验。分析及实验表明,BACS算法能很好保证高维模糊度解算的实时性和鲁棒性,对于12维模糊度解算,平均解算时间0.068 s,解算成功率为92%,对于低维模糊度解算,解算速率更快,解算成功率更高。在单频单GPS系统工程解算中,x、y、z方向定位精度分别为±0.008、±0.01、±0.01 m,能达到厘米级精度定位。

关键词：载波相位测量整周模糊度天牛须种群搜索算法高维模糊度解算厘米级精度

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上下文感知自适应的相关滤波跟踪算法

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计算机仿真 2021年第12期38卷 267-271页

作者：符强昌涛任风华纪元法桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

针对相关滤波类目标跟踪算法在目标出现遮挡、目标快速移动、复杂背景等情况下跟踪精度低的问题,提出了一种上下文感知自适应的相关滤波跟踪算法。首先,提取目标周围8个方向的背景样本为相关滤波器提供训练样本,然后利用粒子滤波对目标... 详细信息

针对相关滤波类目标跟踪算法在目标出现遮挡、目标快速移动、复杂背景等情况下跟踪精度低的问题,提出了一种上下文感知自适应的相关滤波跟踪算法。首先,提取目标周围8个方向的背景样本为相关滤波器提供训练样本,然后利用粒子滤波对目标的运动状态进行估计,预测目标的运动方向。在训练滤波器时,给予目标运动方向上的背景样本更多的权重;接着,引入了一种新的模型更新判别依据APCE,只有当APCE值和响应最大值同时分别以一定比例大于各自的历史平均值时,才对模型进行更新;最后将上述算法与当前一些主流的跟踪算法在基准测试集OTB100上进行实验对比。实验结果表明,所提算法的成功率为0.647,精确度为0.866,与其中最优算法相比,分别提高了4.7%和7.3%。且上述算法具有较强的鲁棒性。

关键词：上下文感知自适应目标跟踪相关滤波粒子滤波

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扫描位移过程中低功耗测试的设计与实现

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半导体技术 2023年第11期48卷 1012-1019页

作者：李尤鹏纪元法肖有军雷鹏桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林5541004 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林5541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004 创意电子(南京)有限公司南京210018

针对扫描位移功耗过高带来的生产成本增加、良率降低的问题,提出采用时钟相位调整技术和逻辑阻隔技术相组合的方式来降低测试功耗。利用布局布线之后的时钟偏差和物理位置等信息对时钟相位进行调整,从而降低峰值功耗;通过寄存器输出端... 详细信息

针对扫描位移功耗过高带来的生产成本增加、良率降低的问题,提出采用时钟相位调整技术和逻辑阻隔技术相组合的方式来降低测试功耗。利用布局布线之后的时钟偏差和物理位置等信息对时钟相位进行调整,从而降低峰值功耗;通过寄存器输出端的扇出数量来决定阻隔逻辑电路插入点,从而降低平均功耗。将该方案应用于实际项目中,从面积、覆盖率、功耗角度分析了时钟相位调整技术和逻辑阻隔技术的特点。结果表明,在面积和覆盖率影响较小的情况下,采用两种技术组合后扫描位移的峰值功耗降低了73.24%,平均功耗降低了6.78%。该方案具有良好的实用性,可为大规模集成电路低功耗可测性设计提供参考。

关键词：扫描测试低功耗测试位移功耗时钟相位调整阻隔逻辑电路

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基于飞控信号频谱特征的无人机检测与识别系统设计

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电子器件 2020年第4期43卷 860-866页

作者：蒋平谢跃雷桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004

随着民用无人机的普及,无人机"黑飞"事件频频发生,给公共安全带来极大隐患。为了实现对"黑飞"无人机的有效监管,设计了基于飞控信号频谱特征的无人机检测与识别系统。该系统以FPGA为控制与运算核心,采用AD9361射频... 详细信息

随着民用无人机的普及,无人机"黑飞"事件频频发生,给公共安全带来极大隐患。为了实现对"黑飞"无人机的有效监管,设计了基于飞控信号频谱特征的无人机检测与识别系统。该系统以FPGA为控制与运算核心,采用AD9361射频收发模块实现无线电信号采集,采集的信号送至FPGA后,进行信号预处理、短时傅里叶变换法(STFT)、飞控信号特征提取、飞控信号检测与识别等算法处理,完成无人机的检测与识别,识别结果传输到上位机显示。该系统能够快速实现对多架无人机同时进行探测识别,可识别出无人机具体型号、参数、数目,具有实际应用价值。

关键词：检测与识别 FPGA 短时傅里叶变换法 AD9361 多目标探测

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融合自注意力的旅游电商智能推荐方法

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桂林电子科技大学学报 2022年第1期42卷 43-52页

作者：何倩王国泰许艳阳贺名流桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004

为解决旅游电商推荐中细粒度捕获用户偏好,提出了基于自注意力机制并结合商品侧分类信息的序列推荐方法(SATMSRec)。充分考虑序列间的时间间隔和序列的绝对位置作为自注意力机制的依托,对用户交互序列进行特征处理后,由一个GRU网络对特... 详细信息

为解决旅游电商推荐中细粒度捕获用户偏好,提出了基于自注意力机制并结合商品侧分类信息的序列推荐方法(SATMSRec)。充分考虑序列间的时间间隔和序列的绝对位置作为自注意力机制的依托,对用户交互序列进行特征处理后,由一个GRU网络对特征序列进行长期记忆,最后结合商品侧层次性分类信息,构建类别感知多跳推理网络来学习补足用户偏好,完成对用户偏好的整体学习过程。通过在传统公开电商数据集和真实自建旅游电商数据集中NDCG@10对比次优方法均有3%以上的性能提升,SATMSRec在Top-N推荐中相对于其他基线方法具有更优越的性能。

关键词：旅游电商推荐推荐系统自注意力机制 GRU 多跳推理网络

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基于卷积神经网络的MIMO空分复用发射天线数目识别

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电讯技术 2021年第11期61卷 1378-1384页

作者：易国顺谢跃雷梁文斌桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004 桂林航天工业学院电子信息与自动化学院广西桂林541004

针对传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)空分复用发射天线数目识别方法要求对于非合作方接收天线数目大于发射天线数目,以及特征寻找困难的问题,提出了一种基于卷积神经网络的MIMO空分复用发射天线数目识别方法。... 详细信息

针对传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)空分复用发射天线数目识别方法要求对于非合作方接收天线数目大于发射天线数目,以及特征寻找困难的问题,提出了一种基于卷积神经网络的MIMO空分复用发射天线数目识别方法。通过单天线接收目标信号,采集数据,再由卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)训练和测试。网络用发射端信号经过空时编码后表现出的不同特征识别发射天线数目。仿真和实测数据验证了CNN对于发射天线数目识别的效果,在信噪比大于15 dB时识别率可以达到85%。

关键词： MIMO 空分复用发射天线数目识别卷积神经网络

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基于改进灰狼优化与支持向量回归的滑坡位移预测

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计算机应用 2024年第3期44卷 972-982页

作者：任帅纪元法孙希延韦照川林子安广西精密导航技术与应用重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004 南宁桂电电子科技研究院有限公司南宁530031

针对滑坡位移难以预测、影响因素难以选择等问题,提出一种结合了二次移动平均(DMA)法、变分模态分解(VMD)、改进灰狼优化(IGWO)算法与支持向量回归(SVR)的模型进行滑坡位移预测。首先,利用DMA提取滑坡位移趋势项和周期项,采用多项式拟... 详细信息

针对滑坡位移难以预测、影响因素难以选择等问题,提出一种结合了二次移动平均(DMA)法、变分模态分解(VMD)、改进灰狼优化(IGWO)算法与支持向量回归(SVR)的模型进行滑坡位移预测。首先,利用DMA提取滑坡位移趋势项和周期项,采用多项式拟合对趋势项进行预测;其次,对滑坡周期项的影响因素进行分类,采用VMD对原始影响因子序列进行分解获得最优序列;再次,提出一种结合SVR与基于改进Circle多策略的灰狼优化算法CTGWO-SVR(Circle Tactics Grey Wolf Optimizer with SVR)对滑坡周期项进行预测;最后采用时间序列加法模型求出累计位移预测序列,并采用灰色预测的后验证差校验和小概率误差对模型进行评价。实验结果表明,与GA-SVR和GWO-SVR模型相比,CTGWO-SVR的预测精度更高,拟合度达到0.979,均方根误差分别减小了51.47%与59.25%,预测精度等级为一级,可满足滑坡预测的实时性和准确性要求。

关键词：滑坡位移预测位移分解时间序列变分模态分解灰色关联分析灰狼优化算法支持向量回归

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基于烛台图模式匹配的PM_(2.5)扩散特征的提取

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计算机应用 2023年第5期43卷 1394-1400页

作者：许睿梁爽万航文益民沈世铭李建桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) 广州511458 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

现有大气质量预测方法多基于单纯的时间序列数据进行趋势预测,忽略了污染物传输和扩散规律及其分类间模式特征的问题。为此,提出一种基于烛台图模式匹配(CPM)的PM_(2.5)(大气细颗粒物污染)扩散特征提取方法。首先,利用基于卷积神经网络(... 详细信息

现有大气质量预测方法多基于单纯的时间序列数据进行趋势预测,忽略了污染物传输和扩散规律及其分类间模式特征的问题。为此,提出一种基于烛台图模式匹配(CPM)的PM_(2.5)(大气细颗粒物污染)扩散特征提取方法。首先,利用基于卷积神经网络(CNN)的卷积思想从大量历史PM_(2.5)序列中生成基础周期烛台图;然后,通过距离公式对不同烛台图特征向量的浓度模式进行聚类分析;最后,结合CNN在图像识别中的独特优势,形成融合图形特征与时序特征序列的混合模型,判断带有反转信号的烛台图将导致的趋势反转情况。在桂林市大气质量在线监测站的监测时序数据集上的实验结果表明,与使用单一时间序列数据的深度卷积神经网络VGG(Visual Geometry Group)相比,基于CPM的提取方法准确率提升了1.9个百分点。可见,基于CPM的方法能有效提取PM_(2.5)趋势特征,可以用于预测未来污染物浓度周期变化。

关键词：大气污染现象烛台图理论模式匹配卷积神经网络 PM_(2.5)

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