检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2025年第2期62卷 177-187页

作者：宋涛刘桂华黄会明龚云鑫钦付平谢昊西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010 特殊环境机器人技术四川省重点实验室四川绵阳621010

在结冰模型的三维测量系统中,激光条纹中心线的准确提取是实现结冰模型高精度三维测量的关键。针对激光在冰体表面严重渗光导致中心线提取精度差的问题,提出一种基于法线引导的冰体表面激光条纹中心线提取算法,从而降低冰体渗光干扰,提... 详细信息

在结冰模型的三维测量系统中,激光条纹中心线的准确提取是实现结冰模型高精度三维测量的关键。针对激光在冰体表面严重渗光导致中心线提取精度差的问题,提出一种基于法线引导的冰体表面激光条纹中心线提取算法,从而降低冰体渗光干扰,提高激光条纹中心线提取精度。首先获取激光条纹与干扰光斑轮廓并基于轮廓形态排除干扰光斑,同时结合改进的边界阈值跟踪算法与灰度重心法对激光中心线进行粗定位;然后使用主成分分析法(PCA)求取粗定位所得激光中心线法线;最后在法线方向上进行双线性插值并结合灰度重心法求取高精度亚像素中心点坐标。在霜冰表面进行了充分实验,结果表明,所提激光中心线提取算法测量精度为0.035 mm,比Steger算法提高了5.487倍,提取速度提高了6.578倍。

关键词：结冰测量线结构光主成分分析灰度重心边界跟踪光斑

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融合超宽带测距和激光扫描的目标定位

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激光与光电子学进展 2025年

作者：左建刘冉郭林宁恒徐锋肖宇峰西南科技大学信息工程学院特殊环境机器人技术四川省重点实验室

精确的目标定位是实现机器人智能跟随的关键。由于激光雷达缺乏语义信息，传统的激光定位方法存在目标识别奇异性问题。针对这一问题，本文提出一种融合超宽带(UWB)测距与激光扫描信息的目标定位方法。首先，对采集的激光数据进行聚类... 详细信息

精确的目标定位是实现机器人智能跟随的关键。由于激光雷达缺乏语义信息，传统的激光定位方法存在目标识别奇异性问题。针对这一问题，本文提出一种融合超宽带(UWB)测距与激光扫描信息的目标定位方法。首先，对采集的激光数据进行聚类处理，以相邻时刻聚类间的欧氏距离最小值作为关联条件，利用最近邻数据关联算法(NNDA)构建激光聚类轨迹，同时将UWB测距序列与聚类轨迹进行相似度匹配实现运动目标的识别跟踪。针对目标是否处于机器人视场范围，在粒子滤波更新阶段分别利用相似度匹配结果与UWB测距对粒子权重进行更新，以获得目标的位置估计。在12m×12m的室内场景中验证算法的可行性，结果表明，本文提出的方法能够获得0.16m的平均定位精度，并且满足实时性需求。

关键词：目标定位激光聚类超宽带序列匹配粒子滤波

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一种结合STB和FSASC的视网膜图像血管分割新方法

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光电子.激光 2025年第3期36卷 324-336页

作者：刘辉朱正为西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010 特殊环境机器人技术四川省重点实验室四川绵阳621010

视网膜血管分割是医学图像分析中一个重要而困难的任务,常规方法难以有效检测细小密集的血管结构。为了解决这一问题,本文提出了一种结合swin transformer block(STB)与全尺度注意力跳跃连接(full-scale attention skip connection,FSA... 详细信息

视网膜血管分割是医学图像分析中一个重要而困难的任务,常规方法难以有效检测细小密集的血管结构。为了解决这一问题,本文提出了一种结合swin transformer block(STB)与全尺度注意力跳跃连接(full-scale attention skip connection,FSASC)机制,实现视网膜血管高精细、高准确分割的新方法。该方法通过构建U型编码器-解码器网络,实现了从局部到全局的自注意力,使模型可以更多关注关键的血管特征;采用FSASC结构对不同特征进行融合,为模型学习图像多尺度语义与空间信息提供了一种简单而强大的机制。利用公开数据集DRIVE和STARE对本文方法进行了实验,实验结果表明,本文方法可实现对视网膜血管结构的高质量、高精准分割,与Unet等其他方法相比,本文方法在细节特征分割和分割准确率上均有更好的性能表现。

关键词：视网膜图像血管分割 STB 全尺度注意力跳跃连接(FSASC)

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基于AMRMA模型的图像超分辨率重建

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光电子.激光 2025年第4期36卷 391-400页

作者：仲慧朱正为西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010 特殊环境机器人技术四川省重点实验室四川绵阳621010

现有的基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的图像超分辨率(super-resolution,SR)重建方法通常在全分辨率或渐进式低分辨率(low-resolution,LR)表示上进行操作。前者可实现空间上精确但上下文信息较弱的超分辨率重建结... 详细信息

现有的基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的图像超分辨率(super-resolution,SR)重建方法通常在全分辨率或渐进式低分辨率(low-resolution,LR)表示上进行操作。前者可实现空间上精确但上下文信息较弱的超分辨率重建结果,后者可生成语义上可靠但空间上不太精确的输出。针对上述问题,本文提出了一种新的基于跨多分辨率信息流和多重注意力机制(across-multi-resolution information flow and multiple attention mechanism,AMRMA)的超分辨率重建模型和方法。该方法采用跨多分辨率信息流和信息交互机制实现多尺度特征提取和聚合,利用多重注意力机制捕捉上下文信息以增强图像高频信息,设计一种新的加权损失函数以优化模型参数。在Set5等5个公开数据集上的实验结果表明,与Bicubic、SRCNN、VDSR、RDN和MuRNet等经典和现有方法相比,本文方法峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似度(structural similarity,SSIM)分别提升了0.33 dB和0.0048,具有更好的超分辨率重建效果。

关键词：超分辨率重建卷积神经网络(CNN) 跨多分辨率信息流多重注意力机制多尺度特征融合

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融合Wi-Fi与激光的机器人室内大型环境SLAM

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计算机应用研究 2025年第3期42卷 812-817页

作者：熊壮刘冉郭林肖宇峰西南科技大学信息工程学院四川绵阳621000 西南科技大学特殊环境机器人四川省重点实验室四川绵阳621000

同步定位与地图构建(SLAM)是实现移动机器人自主导航定位的关键。针对室内大型环境下激光SLAM闭环检测容易产生错误闭环,导致机器人位姿估计误差较大的问题,提出了一种融合Wi-Fi与激光信息的图优化SLAM算法。首先,构建Wi-Fi指纹序列与... 详细信息

同步定位与地图构建(SLAM)是实现移动机器人自主导航定位的关键。针对室内大型环境下激光SLAM闭环检测容易产生错误闭环,导致机器人位姿估计误差较大的问题,提出了一种融合Wi-Fi与激光信息的图优化SLAM算法。首先,构建Wi-Fi指纹序列与激光子地图;然后,根据每对指纹序列的相似度均值和标准差筛选用于闭环检测的激光子地图。在此基础上,提取所筛选子地图的特征点并匹配,以确定激光闭环;最后,通过图优化方法融合里程计与激光闭环,优化机器人的轨迹并构建全局地图。在170 m×30 m和180 m×80 m的室内环境中采集了三组数据,对所提算法性能进行验证。实验结果显示,所提算法的定位精度在三组数据上分别达到0.78 m、0.67 m和0.89 m,与激光SLAM算法相比分别提升了48.6%、53.1%和68.7%,证明所提算法有效提高了室内大型环境下激光SLAM的位姿估计精度。

关键词： Wi-Fi指纹序列激光子地图筛选闭环检测图优化同步定位与地图构建

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融合多尺度特征与注意力机制的眼底图像血管分割

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激光与光电子学进展 2025年第4期62卷 262-271页

作者：马光岑周金治贺浩洋李赛凤西南科技大学信息工程学院特殊环境机器人技术四川省重点实验室

为解决视网膜细小血管分割效果不理想和血管连通性差导致模型分割精度较低的问题，在U-Net架构的基础上提出一种融合多尺度特征与双注意力机制的血管分割网络。首先，采用引入双注意力机制的空洞残差模块替换U-Net原有卷积层，实现对血... 详细信息

为解决视网膜细小血管分割效果不理想和血管连通性差导致模型分割精度较低的问题，在U-Net架构的基础上提出一种融合多尺度特征与双注意力机制的血管分割网络。首先，采用引入双注意力机制的空洞残差模块替换U-Net原有卷积层，实现对血管信息的多尺度提取。其次，将特征融合模块嵌入在跳跃连接处，通过对血管特征的自适应融合来减少编解码过程中的信息损失，增强血管连通性。最后，引入混合损失函数帮助网络训练，缓解视网膜血管图像中类不平衡程度。在DRIVE和CHASE＿DB1数据集上的验证结果表明，所提算法的准确率分别达到0.9625和0.9696，相比于U-Net，所提算法的灵敏度增加0.0420和0.0552,F1分数增加0.0140和0.0342，展现出较好的分割性能。

关键词：图像处理图像分割视网膜血管多尺度特征注意力机制自适应融合

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层分解抑制彩色光晕的低光图像增强

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激光与光电子学进展 2025年第6期 410-419页

作者：朱天鑫陈春梅刘桂华袁玲玲张雨涵西南科技大学信息工程学院特殊环境机器人技术四川省重点实验室

夜间图像不仅受到低光影响可见性低，还受人造光源影响存在光晕效应，严重影响图像的信息表达。现有的低光图像增强算法大多针对欠曝光图像，处理含光晕低光图像时会增强光晕区域，进一步降低图像可见性，且网络训练需要成对或非配对数... 详细信息

夜间图像不仅受到低光影响可见性低，还受人造光源影响存在光晕效应，严重影响图像的信息表达。现有的低光图像增强算法大多针对欠曝光图像，处理含光晕低光图像时会增强光晕区域，进一步降低图像可见性，且网络训练需要成对或非配对数据集。为此，从层分解策略出发，提出一种针对含光晕低光图像的零样本增强方法。网络由层分解和照度增强两部分组成，其中层分解网络由3个包含通道注意力机制模块的子网络组成，通过边缘细化的光晕分离和自约束信息保留等损失的指导将输入图像分解成光晕图、反射图和照度图3个分量。然后将照度图送入照度增强网络，估计增强参数。最后根据Retinex理论组合反射图与增强的照度图，得到增强图像。对真实图像的实验结果证明，所提方法优于多种先进的无监督低光图像增强算法，取得了最好的可视化效果、最优的NIQE和PIQE指标、次优的MUSIQ指标。所提含光晕低光图像增强方法实现光晕抑制的同时提高了暗区域的可见性，增强图像更自然。

关键词：低光图像增强光晕抑制零样本层分解通道注意力

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基于区域一致性与投票评分机制的双目多线激光条纹立体匹配

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光学学报 2025年第5期 119-134页

作者：邓磊刘桂华黄会明邓豪饶伟刘天赐西南科技大学信息工程学院特殊环境机器人技术四川省重点实验室绵阳师范学院

针对双目多线激光（BMLL）三维（3D）重建系统中，被测物表面调制和遮挡引起激光条纹（LaSt）不规则断裂与变形，导致LaSt立体匹配精度较低和鲁棒性较差的问题，提出了一种基于区域一致性（RC）与投票评分机制的匹配方法。首先通过系统... 详细信息

针对双目多线激光（BMLL）三维（3D）重建系统中，被测物表面调制和遮挡引起激光条纹（LaSt）不规则断裂与变形，导致LaSt立体匹配精度较低和鲁棒性较差的问题，提出了一种基于区域一致性（RC）与投票评分机制的匹配方法。首先通过系统标定获取LaSt的二维（2D）直线方程及3D激光平面方程；然后，利用RC约束进行粗匹配，针对一对图像，确定左图激光中心点在右图中的粗定位区域；接着，结合重投影和投票评分机制，实现LaSt的精确匹配；最后，通过反向匹配策略，确保右图中未匹配LaSt的正确匹配。实验结果表明，所提方法在不同分布类型的LaSt上均表现出较优的匹配效果，平均匹配准确率为98.746%，平均重建率为81.599%，标准球体重建的直径误差小于0.107 mm。此外，该方法在不同实验对象及硬件平台下展示了良好的适应性。所提方法提升了BMLL 3D重建系统中LaSt的立体匹配效果，为智能制造、导航定位和自动化修复等应用提供了技术支持。

关键词：三维重建多线激光激光条纹匹配立体视觉

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基于航拍图像的自适应感知目标检测网络

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电子测量技术 2025年第2期48卷 57-65页

作者：袁玲玲陈春梅朱天鑫邓豪刘桂华西南科技大学信息工程学院绵阳621000 特殊环境机器人技术四川省重点实验室绵阳621000

由于无人机拍摄高度和角度的多样性,其图像往往呈现背景复杂且小目标居多的特征,这导致了相关检测算法性能较差。针对此问题,本文提出了一种基于自适应感知网络的航拍图像车辆检测方法,旨在从提高车辆特征显著度和改善特征信息损失两个... 详细信息

由于无人机拍摄高度和角度的多样性,其图像往往呈现背景复杂且小目标居多的特征,这导致了相关检测算法性能较差。针对此问题,本文提出了一种基于自适应感知网络的航拍图像车辆检测方法,旨在从提高车辆特征显著度和改善特征信息损失两个方面来提升小目标的检测性能。首先,为了提取更高效的特征表征,提出了自适应感知特征提取模块,该模块通过捕捉长程依赖关系和更强的几何特征表示,能够自适应地对物体的形状进行建模。其次,为了减少下采样和连续池化造成的信息损失,设计了双分支空间感知下采样模块,该模块混合不同通道的特征图,以最大限度地保留小目标特征信息。然后,在特征融合网络中,引入了具有丰富空间信息的浅层特征图,以增强小目标的检测能力。最后,设计了新的动态回归损失函数DEIoU,该函数引入惩罚项来度量真实框与检测框之间横纵比的相关性,从而进一步提高网络的预测精度。在Visdrone数据集上的实验结果表明,所提方法的平均精度均值mAP达到了70%,推理速度达到了99.26 fps,实现了较好的速度与精度的平衡,并且所提方法在UCAS-AOD数据集上取得了最佳的检测精度,具有较强的泛化能力。

关键词：无人机目标检测自适应感知特征提取特征融合网络双分支空间感知下采样

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融合RFID相位差和激光扫描的动态目标定位

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仪器仪表学报 2018年第2期39卷 81-88页

作者：何静刘冉肖宇峰梁高丽付余路西南科技大学信息工程学院特殊环境机器人技术四川省重点实验室

针对传统射频识别（RFID）技术不适合移动机器人跟踪动态目标位姿,利用粒子滤波器融合RFID和激光雷达扫描数据,实现移动机器人对动态目标的位姿跟踪。首先利用RFID的相位差信息估计动态目标相位差速率,然后与激光雷达扫描动态目标估计... 详细信息

针对传统射频识别（RFID）技术不适合移动机器人跟踪动态目标位姿,利用粒子滤波器融合RFID和激光雷达扫描数据,实现移动机器人对动态目标的位姿跟踪。首先利用RFID的相位差信息估计动态目标相位差速率,然后与激光雷达扫描动态目标估计的时间差速率进行匹配;最后选取最近邻的K个匹配点进行粒子滤波,从而实现动态目标的定位。最后,在机器人SCITOS G5平台上开展验证测试,实验结果表明,所提方法可以很好地定位动态目标,有效地减少定位误差。

关键词：射频识别相位差速度匹配粒子滤波

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