检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2023年第8期35卷 1229-1238页

作者：赵蓝飞魏莲莲刘赫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

为了解决现有色阶重建算法存在的明暗对比欠佳以及细节弱化问题,提出一种基于局部对比度保持的色阶重建算法.首先利用二阶范数构建聚类准则,通过动态规划对聚类准则进行最优化,实现全局色阶重建;然后通过局部边缘保持滤波对局部对比度... 详细信息

为了解决现有色阶重建算法存在的明暗对比欠佳以及细节弱化问题,提出一种基于局部对比度保持的色阶重建算法.首先利用二阶范数构建聚类准则,通过动态规划对聚类准则进行最优化,实现全局色阶重建;然后通过局部边缘保持滤波对局部对比度进行估计,根据局部对比度一致性构建线性方程组,方程组的解是保证局部细节特征的重建图像.在TMQI数据库上的实验结果表明,所提算法对应的主观打分均值达到0.898,色阶映射图像质量测度达到0.896,局部均值韦伯对比度达到1.645,均高于现有的色阶重建算法;该算法可以有效地保证重建图像整体明暗效果,重建图像的局部细节较为丰富.

关键词：高动态范围图像色阶重建色阶聚类动态规划局部对比度保持

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用于颈部超声图像的SED-UNet分割方法研究

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哈尔滨理工大学学报 2024年第2期29卷 7-15页

作者：刘明珠付聪宋诗杰赵首博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

超声图像作为目前常用的医疗诊断手段之一,人工判读超声图像很大程度上依赖于医生主观经验知识,耗时耗力,难以满足快速、批量的临床诊断需求,因此提出了一种基于深度学习和可变形卷积U-Net的图像分割模型SED-UNet。用可变形卷积结合BN和... 详细信息

超声图像作为目前常用的医疗诊断手段之一,人工判读超声图像很大程度上依赖于医生主观经验知识,耗时耗力,难以满足快速、批量的临床诊断需求,因此提出了一种基于深度学习和可变形卷积U-Net的图像分割模型SED-UNet。用可变形卷积结合BN和Dropout层对原网络的卷积运算进行优化改进,提升网络收敛性、增加网络模型的鲁棒性、提升模型的训练效率,用SENet模块在解码阶段的跳跃连接处进行优化改进,提升分割准确率,进而构建适用于颈部超声图像分割的卷积神经网络模型。测试结果表明,提出的SED-UNet模型在颈部超声图像的自动分割方面性能良好,F1系数、精确率、MIoU参数相比传统U-Net结构分别提升了3.94%、7.61%、7.15%,从客观评价指标上达到了较好的分割效果。

关键词： SENet模块 U-Net 可变形卷积图像分割

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基于互质阵列孔洞分析的稀疏阵列设计方法

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电子与信息学报 2022年第1期44卷 372-379页

作者：刘可朱泽政于军马俊达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 哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080

针对互质阵列产生连续延迟较少且冗余度高的问题,该文提出了两种基于互质阵列的稀疏设计方法。首先,通过分析阵元位置对互质阵列差分共阵总延迟和连续延迟影响,得出互质阵列在去掉特定阵元后,将不改变连续延迟拓扑。然后,优化传感器阵... 详细信息

针对互质阵列产生连续延迟较少且冗余度高的问题,该文提出了两种基于互质阵列的稀疏设计方法。首先,通过分析阵元位置对互质阵列差分共阵总延迟和连续延迟影响,得出互质阵列在去掉特定阵元后,将不改变连续延迟拓扑。然后,优化传感器阵列布局,在保持整个阵列的阵元数不变的条件下,增加阵列连续延迟数量。其后,分别推得了两种提出阵列设计方法的连续延迟和自由度相关的数学表达式。最后,以相同物理传感器和相同估计方法开展对比仿真,验证提出稀疏阵列设计的DOA估计性能。

关键词：互质阵列稀疏阵列相关延迟 DOA估计

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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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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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基于深度卷积神经网络的协作频谱感知方法

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电子与信息学报 2021年第10期43卷 2911-2919页

作者：盖建新薛宪峰吴静谊南瑞祥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

针对传统卷积神经网络(CNN)频谱感知方法提取特征能力受限于网络结构简单,增加网络结构又容易出现梯度消失等问题,该文通过在传统卷积神经网络中添加捷径连接,实现输入层恒等映射更深的网络,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的协作... 详细信息

针对传统卷积神经网络(CNN)频谱感知方法提取特征能力受限于网络结构简单,增加网络结构又容易出现梯度消失等问题,该文通过在传统卷积神经网络中添加捷径连接,实现输入层恒等映射更深的网络,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的协作频谱感知方法。该方法将频谱感知问题转化为图像二分类问题,对正交相移键控(QPSK)信号的协方差矩阵进行归一化灰度处理,并作为深度卷积神经网络的输入,通过残差学习训练深度卷积神经网络模型,提取2维灰度图像的深层特征,将测试数据输入到训练好的模型中,完成基于图像分类的频谱感知。实验结果表明:与传统的频谱感知方法相比,在低信噪比(SNR)下、多用户协作感知时,所提方法具有更高的检测概率和更低的虚警概率。

关键词：协作频谱感知深度卷积神经网络残差学习协方差矩阵

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基于残差密集网络的频谱感知方法

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通信学报 2021年第12期42卷 182-191页

作者：盖建新薛宪峰南瑞祥吴静谊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

针对传统卷积神经网络(CNN)频谱感知方法没有充分利用特征图信息并且提取特征图的能力受限于浅层的网络结构等问题,通过在传统CNN频谱感知方法中添加密集连接,实现特征图信息重利用,同时在密集单元的两端加入捷径连接,实现更深层的网络... 详细信息

针对传统卷积神经网络(CNN)频谱感知方法没有充分利用特征图信息并且提取特征图的能力受限于浅层的网络结构等问题,通过在传统CNN频谱感知方法中添加密集连接,实现特征图信息重利用,同时在密集单元的两端加入捷径连接,实现更深层的网络训练,进而提出一种基于残差密集网络(ResDenNet)的频谱感知方法。该方法将频谱感知问题映射为图像二分类问题,首先对接收信号分割成矩阵并归一化灰度处理,得到的灰度图像作为网络的输入,然后通过密集学习和残差学习训练网络,最后将在线数据输入ResDenNet中,完成基于图像分类的频谱感知。数值实验表明,所提方法优于传统频谱感知方法,在信噪比低至-19 dB时,所提方法检测概率仍高达0.96,虚警概率低至0.1,同时具有更好的泛化能力。

关键词：频谱感知残差密集网络密集连接捷径连接

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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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B-Spline-ORB特征点提取算法

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哈尔滨理工大学学报 2022年第3期27卷 97-104页

作者：刘明珠陈瑞陈俊羽孙晓明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

针对传统ORB算法尺度不变性较差的问题,提出了基于图像金子塔的ORB算法。首先研究了高斯图像金字塔和B-spline图像金字塔,通过实验对两种图像金字塔进行了探讨。实验表明,3阶B-spline图像金字塔的图像所包含的图像信息要高于相同层上高... 详细信息

针对传统ORB算法尺度不变性较差的问题,提出了基于图像金子塔的ORB算法。首先研究了高斯图像金字塔和B-spline图像金字塔,通过实验对两种图像金字塔进行了探讨。实验表明,3阶B-spline图像金字塔的图像所包含的图像信息要高于相同层上高斯图像金子塔的图像所包含的信息。其次,在图像尺度发生变化的前提下,通过实验对传统ORB算法、基于高斯图像金字塔的ORB算法和基于B-spline图像金字塔的ORB算法进行了探讨。实验表明,基于3阶B-spline图像金字塔的ORB算法相比较传统ORB算法所提取的特征点配准率提高了40%。同时,相较基于高斯图像金字塔的ORB算法,本文提出的改进算法在匹配准确率和运行速度上也有所提升。

关键词：特征点提取图像金字塔 ORB算法 B-Spline

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基于超声波振动传递的全量程氢气浓度检测方法

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振动与冲击 2022年第15期41卷 77-82页

作者：孙慧孙凯施云波丁欣丁喜波哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高等教育重点实验室哈尔滨150080 黑河学院计算机与信息工程系黑龙江黑河164300

利用超声波振动传递相位差检测技术可在恶劣环境下实现高准确性、低成本氢气浓度检测。当氢气浓度变化较大时被测相位差会出现跨越多周期现象,传统超声波相位检测技术只能检测出单周期2π内相位变化,针对此问题提出一种运用多频超声波... 详细信息

利用超声波振动传递相位差检测技术可在恶劣环境下实现高准确性、低成本氢气浓度检测。当氢气浓度变化较大时被测相位差会出现跨越多周期现象,传统超声波相位检测技术只能检测出单周期2π内相位变化,针对此问题提出一种运用多频超声波相位差检测技术实现氢气浓度检测的方法,加载多频信号获得低频包络信号相位差,结合高频信号单周期相位差求得跨周期总相位差,解决了超声波相位差大于2π后出现相位差跨周期无法检测的问题,实现了基于超声波振动传递的从低浓度到高浓度直至全量程氢气浓度检测。所述方法实现了低功耗,高精度气体浓度检测,经试验证明,该方法实现了氢气在4%浓度以下测量相对误差小于2.1%,90%浓度测量相对误差小于8%。

关键词：相位差测量氢气浓度测量超声波振动跨周期检测

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