检索结果-内蒙古大学图书馆

铁道学报 2022年第8期44卷 135-145页

作者：朴春慧冀梅梅张志国刘玉红李智宇董现石家庄铁道大学信息科学与技术学院河北石家庄050043 河北省电磁环境效应与信息处理重点实验室河北石家庄050043 石家庄铁道大学土木工程学院河北石家庄050043 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司北京100073

桥梁健康监测数据的深度分析是发挥健康监测系统作用的必然途径,由于监测测点的有限性和监测数据受环境效应等因素影响,很多监测结果可利用率不高。在此背景下,以某公铁两用大跨度钢桁架桥桥面系纵梁应变及温度长期监测数据为依据,基于C... 详细信息

桥梁健康监测数据的深度分析是发挥健康监测系统作用的必然途径,由于监测测点的有限性和监测数据受环境效应等因素影响,很多监测结果可利用率不高。在此背景下,以某公铁两用大跨度钢桁架桥桥面系纵梁应变及温度长期监测数据为依据,基于CNN-LSTM深度学习,对有限应变监测数据在桥梁列车和局部健康状态识别应用进行有益探索;采用集合经验模态分解(EEMD)算法对车致应变进行提取与分析,根据列车过桥应变峰值进行列车荷载和车型识别。实际数据有效性检验结果表明,纵梁截面单一应变测试结果对该桥列车荷载识别准确率可达92.3%。利用提取的桥面纵梁测点应变监测数据训练CNN-LSTM模型,并进行残差预测,使用指数加权移动平均法,结合列车荷载因素进行桥面系局部损伤预警阈值分析,利用实测数据对模型进行深入训练和验证,并与CNN、RNN和LSTM模型进行对比分析。分析结果表明,本文模型在该桥桥面系测试节间纵梁损伤识别准确度优于其他模型,可在桥梁局部出现损伤时,进行健康状态判别与预警;随着测试截面的增加,可进一步扩展本文方法识别范围,提高识别效果。

关键词：桥梁健康监测列车荷载识别健康状态识别深度学习 CNN-LSTM

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基于三维点云的道路裂缝高精度检测方法

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重庆邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期37卷 94-101页

作者：代少升朱浩林舒志成重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆市信号与信息处理重点实验室重庆400065

为了有效检测道路裂缝并精确量化裂缝的三维参数,提出了一种基于三维点云的道路裂缝高精度检测方法。使用线激光测量系统获取路面模型的点云数据,对采集的点云数据进行去噪处理,通过超体素分割建立点云数据的邻接拓扑关系;计算所有分割... 详细信息

为了有效检测道路裂缝并精确量化裂缝的三维参数,提出了一种基于三维点云的道路裂缝高精度检测方法。使用线激光测量系统获取路面模型的点云数据,对采集的点云数据进行去噪处理,通过超体素分割建立点云数据的邻接拓扑关系;计算所有分割后的点云数据与其邻接点云的局部凹凸性,对存在凹性突变的点云区域进行空间聚类;使用最小包围盒算法对聚类区域进行三维量化,从而测量出道路裂缝的精确长度、宽度与深度。实验结果表明,提出的方法对于道路裂缝的识别量化精度高,在长宽深上的平均误差率可达2.43%;相比于基于特征阈值的缺陷检测算法,该算法的平均精度提高了12.36百分点。

关键词：道路裂缝检测三维重建点云凹凸性

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基于分解和支配关系的超多目标进化算法

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电子与信息学报 2020年第8期42卷 1975-1981页

作者：赵辉王天龙刘衍舟黄橙张天骐重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

近年来,超多目标优化问题(MaOPs)成为了进化计算领域的研究热点。然而,在处理各种优化问题中,如何有效地平衡收敛性和多样性仍是一个难题。为了解决上述的问题,该文提出了一种基于分解和支配关系的超多目标进化算法(DdrEA)。首先利用权... 详细信息

近年来,超多目标优化问题(MaOPs)成为了进化计算领域的研究热点。然而,在处理各种优化问题中,如何有效地平衡收敛性和多样性仍是一个难题。为了解决上述的问题,该文提出了一种基于分解和支配关系的超多目标进化算法(DdrEA)。首先利用权重向量把整个种群分解为一组子种群,这些子种群将进行协同优化;然后利用角度和角度支配关系计算子种群内每个解的值;最后根据适应度值进行精英选择,即在每个子空间内选取适应度值最小的解作为精英解进入下一代。DdrEA通过与当前较优的NSGA-Ⅱ/AD, RVEA, MOMBI-Ⅱ等多个超多目标进化算法进行实验对比,实验结果表明该文算法性能明显优于对比算法,能够有效平衡种群的收敛性和多样性。

关键词：超多目标优化分解支配关系进化算法

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基于物联网的智能农业监控系统设计

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内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2021年第2期42卷 93-98页

作者：李志军张文祥杜丽郭铁梁梧州学院广西高校图像处理与智能信息系统重点实验室梧州543002

设计了一种基于物联网技术的大棚监控系统。采用单片机和多路传感器采集处理大棚内的光照强度、温湿度、土壤湿度等环境数据,通过ZigBee通信方式将采集的数据在电脑端显示,还能以GSM短信形式在手机终端设备上实时查看大棚内的环境数据,... 详细信息

设计了一种基于物联网技术的大棚监控系统。采用单片机和多路传感器采集处理大棚内的光照强度、温湿度、土壤湿度等环境数据,通过ZigBee通信方式将采集的数据在电脑端显示,还能以GSM短信形式在手机终端设备上实时查看大棚内的环境数据,并且可以发送指令控制大棚的运作。试验结果表明,该系统工作性能稳定,能确保环境数据指标控制在适合农作物生长的范围内,从而达到温室大棚的效果。

关键词：物联网传感器 ZigBee GSM短信数据采集

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工业互联网安全评测数据隐私保护与共享方法

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情报杂志 2023年第6期42卷 180-186页

作者：陈月静朴春慧卢晓天霍仁崇白英杰北京全路通信信号研究设计院集团有限公司北京100070 石家庄铁道大学石家庄050043 河北省电磁环境效应与信息处理重点实验室石家庄050043 石家庄铁路职业技术学院石家庄050041

[研究目的]工业互联网安全评测是企业网络安全防护的重要环节,如何在有效保护企业隐私信息不泄露的同时,对评测数据进行安全共享是亟需解决的关键问题。[研究方法]构建了一种基于区块链的工业互联网安全评测数据共享模型,设计了链上链... 详细信息

[研究目的]工业互联网安全评测是企业网络安全防护的重要环节,如何在有效保护企业隐私信息不泄露的同时,对评测数据进行安全共享是亟需解决的关键问题。[研究方法]构建了一种基于区块链的工业互联网安全评测数据共享模型,设计了链上链下数据协同的评测数据隐私保护和共享流程。为挖掘评测数据价值,提出了基于贝叶斯网络的隐私保护评测结果预测方法,利用分箱技术对评测数据进行分段离散化处理,设计了评测结果预测贝叶斯网络生成算法和隐私保护评测结果预测算法。[研究结论]实验结果表明,当评测结果分为2类或3类、合格判定概率为70%时,预测准确率较高,为工业互联网安全评测数据的安全共享和进一步发挥评测数据的价值探索了新的途径和方法。

关键词：工业互联网安全评测隐私保护贝叶斯网络数据共享区块链

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基于非对称U型金字塔重建的轻量级人脸超分辨率网络

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山东大学学报（工学版） 2022年第1期52卷 1-8,18页

作者：蒋桐雨陈帆和红杰西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室四川成都611756 西南交通大学计算机与人工智能学院四川成都611756

为解决深度卷积神经网络在人脸超分辨率任务中模型复杂并难以实际应用的问题,提出一种轻量级人脸超分辨率网络。利用残差编码块构成的编码结构进行特征提取,在解码结构中引入金字塔重建从而实现快速准确的超分辨率。为降低解码块中上采... 详细信息

为解决深度卷积神经网络在人脸超分辨率任务中模型复杂并难以实际应用的问题,提出一种轻量级人脸超分辨率网络。利用残差编码块构成的编码结构进行特征提取,在解码结构中引入金字塔重建从而实现快速准确的超分辨率。为降低解码块中上采样操作的参数量,采用基于分辨率选择的非一致通道扩宽策略。为避免增加分支,通过热图损失引入人脸先验知识。试验结果表明,本研究提出的模型轻量有效地实现了超低分辨率人脸图像的超分辨重建,以较低的模型复杂度,重建出视觉质量优于其他先进方法的超分辨率人脸图像。

关键词：深度学习人脸超分辨率非对称编解码金字塔重建热图损失生成对抗网络

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基于特高频传感器局部放电监测系统的FPGA设计

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仪表技术与传感器 2021年第8期 32-35,91页

作者：代少升赖智颖刘小兵任忠重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆市信号与信息处理重点实验室重庆400065

为了有效监测局部放电信号,利用FPGA的高速并行处理能力,设计一种基于FPGA的特高频局部放电监测硬件实现系统。文中介绍了系统的硬件设计及FPGA实现原理。系统使用提升小波变换对采集数据进行脉冲提取,然后对有效脉冲进行特征提取,最后... 详细信息

为了有效监测局部放电信号,利用FPGA的高速并行处理能力,设计一种基于FPGA的特高频局部放电监测硬件实现系统。文中介绍了系统的硬件设计及FPGA实现原理。系统使用提升小波变换对采集数据进行脉冲提取,然后对有效脉冲进行特征提取,最后将提取的特征参数送入PC端,使用DBSCAN将脉冲的特征提取结果进行聚类分离。实验结果表明,基于高速FPGA设计的局部放电监测硬件系统能将不同脉冲信号有效分离。

关键词：局部放电 FPGA 特高频脉冲提取特征提取

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改进YOLOv8的城市行车道路障碍物检测算法研究

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电子测量技术 2025年第1期48卷 29-38页

作者：向雷蒋文波西华大学电气与电子信息学院成都610039 西华大学信号与信息处理四川省高校重点实验室成都610039

针对目前城市道路复杂环境下障碍物检测精度不足、检测速度慢、模型参数量大和小目标障碍物检测效果不佳的问题,提出一种改进的YOLOv8n轻量级城市行车道路障碍物检测算法。首先,制作MRObstacle城市道路障碍物目标检测数据集,扩展了障碍... 详细信息

针对目前城市道路复杂环境下障碍物检测精度不足、检测速度慢、模型参数量大和小目标障碍物检测效果不佳的问题,提出一种改进的YOLOv8n轻量级城市行车道路障碍物检测算法。首先,制作MRObstacle城市道路障碍物目标检测数据集,扩展了障碍物检测种类与数量;其次,设计全新的SPS_C2f改进主干网络,降低网络参数量与提升检测速度,添加M_ECA注意力模块至网络的Neck部分,提升网络检测速度与特征表达能力;再次,融合BiFPN特征金字塔和添加小目标检测头,更好地捕捉小尺寸障碍物的特征;最后,使用可优化边界框宽度与高度值的损失函数MPDIoU,提升网络边界框回归性能。相比于原YOLOv8n算法,该算法的mAP0.5指标提升2.04%,达到97.12%;FPS值提升12.08 fps,达到107.45 fps;网络参数量减少10%,降低至2.73 MB。该算法在减少参数量的同时提高了检测精度和速度,可更好应用于城市行车道路障碍物检测任务。

关键词：障碍物检测 YOLOv8 改进C2f模块改进注意力机制损失函数

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基于改进卷积神经网络的小目标检测算法

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计算机应用与软件 2024年第9期41卷 166-174页

作者：张明余志强北京全路通信信号研究设计院集团有限公司北京100070 石家庄铁道大学电气与电子工程学院河北石家庄050043 石家庄铁道大学河北省电磁环境效应与信息处理重点实验室河北石家庄050043

对于在检测时存在小尺度检测目标漏检、不精确等问题,提出一种改进的YOLO v4算法模型(F-YOLO v4)。利用改进的K均值聚类算法对数据集进行聚类,使得锚点框的大小更适用于目标检测;采用深度卷积和逐点卷积相结合的方法对通道内和通道间的... 详细信息

对于在检测时存在小尺度检测目标漏检、不精确等问题,提出一种改进的YOLO v4算法模型(F-YOLO v4)。利用改进的K均值聚类算法对数据集进行聚类,使得锚点框的大小更适用于目标检测;采用深度卷积和逐点卷积相结合的方法对通道内和通道间的卷积进行分离,从而改善了原有的残差块;采用通道注意力机制对骨干网络进行改进的同时在PANet网络中添加RFB模块,增强特征提取能力,从而提高了对小目标的检测效果。实验结果表明,F-YOLO v4算法在KITTI数据集上平均精度均值达到了93.67%,与原算法对比提高了1.52百分点,并且比较目前其他主流网络有着较高的精确度。

关键词：改进的YOLO v4算法深度可分离卷积注意力机制 RFB模块小目标检测

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特征信息增强的单发多框检测器算法

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计算机工程与应用 2021年第4期57卷 148-154页

作者：赵辉李志伟方禄发重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重点实验室重庆400065

单发多框检测器算法(Single Shot Multibox Detector,SSD)采用多个特征层进行目标检测,但每一层都是独立使用的,这种结构忽略了上下文信息,不利于提高小目标检测的精度。为了提高传统SSD算法精度,提出了一种特征信息增强的SSD算法(Featu... 详细信息

单发多框检测器算法(Single Shot Multibox Detector,SSD)采用多个特征层进行目标检测,但每一层都是独立使用的,这种结构忽略了上下文信息,不利于提高小目标检测的精度。为了提高传统SSD算法精度,提出了一种特征信息增强的SSD算法(Feature Information Enhancement Based Single Shot Multibox Detector,FESSD),其核心是一个特征信息增强模块。首先提出一个特征融合模块来对不同特征层进行融合和细化。然后采用一种挤压和激励模块(Squeeze and Excitation block)来自适应地获取每个特征通道的重要程度,从而增强有用信息和抑制无用信息。最后仿真结果表明,相比于传统SSD算法,FESSD算法能够有效地提升目标检测的精度。

关键词：目标检测特征融合注意力机制深度学习

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