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基于深度IFLBP的IFCM聚类图像分割算法
兰蓉;赵一倓;余晓颖;王博;针对直觉模糊C-均值(Intuitionistic Fuzzy C-Means,IFCM)聚类算法没有考虑图像的纹理及空间信息的问题,提出一种基于深度直觉模糊局部二值模式(Intuitionistic Fuzzy Local Binary Pattern,IFLBP)的IFCM聚类图像分割算法。定义深度邻域的概念,基于深度邻域信息更新邻域像素取值,引入图像的深度直觉模糊纹理特征,并根据图像自身特性设计犹豫阈值的动态获取方式,描述图像纹理信息的不确定性,避免人工设置参数的主观影响。同时,在处理后的特征图提取的纹理信息进行线性和非线性变化的基础上,增强目标与背景的差异,提高分割精度。通过设计图像块间的Jaccard系数,自适应获取纹理项权重,实现图像像素信息与空间信息的有效融合。实验结果表明,所提算法在视觉上有较好的分割效果,且评价指标均达到最优。
基于协作语义复用共享的低空经济任务执行策略
丁思颖;任超;尚博东;许力;方禾;郭翰学;针对低空经济中资源受限对无人机执行全任务链效率和成功率降低的问题,提出了一种基于多无人机协作与语义复用共享的低空经济任务执行策略。该策略将多模态信息编码为语义向量,以减轻存储资源的负担。同时,利用多层基站进行任务信息卸载和新数据获取,实现决策信息的重复利用,减少能源消耗。此外,针对不同高度层无人机长期作业导致的语义映射偏差,单一信息经过语义调整后可在不同层无人机的知识库中重复利用,实现语义复用,减少数据冗余,进一步降低计算功耗。仿真结果表明,该策略将无人机在不同高度层的平均功耗降低了25.7%,并在此基础上使其在低空经济活动任务链中的完成率提高了53%。
基于改进的Sage-Husa自适应滤波GNSS/INS组合导航算法
何在民;程昊威;肖恭伟;广伟;何香漪;张傲;针对全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)与惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)组成的GNSS/INS组合导航系统由于环境干扰、模型误差等因素导致定位与测速精度下降的问题,提出一种基于改进Sage-Husa自适应卡尔曼滤波的GNSS/INS组合导航算法。该算法通过协方差匹配技术对滤波过程中的异常量测新息进行判决,并根据判决结果对量测噪声协方差矩阵自适应调整。分别通过仿真实验和城市环境下的实测实验对所提算法的性能进行验证,实验结果表明,相较于传统卡尔曼滤波算法和Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法,所提算法对于量测噪声具有较好的自适应性,且滤波精度及收敛速度得到提升,能够有效地改善GNSS/INS组合导航系统的定位及测速精度。
基于限流电路实现浪涌抑制的高集成软启动电路设计
汪西虎;张洋洋;郭仲杰;孙梦凡;刘畅;针对发光二极管驱动转换器在芯片上电启动时易出现浪涌电流损坏电路,且软启动电路占面积大的问题,设计一种基于限流电路实现浪涌抑制的高集成软启动电路。在电路启动前期,通过降低限流电路阈值限制电感峰值电流,进而限制脉冲宽度调制电路输出占空比,减缓芯片输出电压上升速率,保障平稳启动,使浪涌电流最小化。采用东部0.18μm工艺,仿真结果表明,该电路版图仅占0.005 7 mm~(2),芯片输出缓慢上升,电感电流在软启动阶段受限,初始涌流仅126 mA,1.6 ms后完成软启动,适用于多种直流-直流转换器应用。
基于YOLOX的改进行人多目标跟踪算法
黄庆东;刘星宇;行舒雅;王邈;王翠;针对行人多目标检测跟踪中易出现遮挡和小目标检测失效的问题,提出一种基于YOLOX的改进行人多目标跟踪算法。在YOLOX中增加小目标检测层(Small Target Detection Layer, STDL)以增强小目标特征,使用新的损失函数,提升目标定位精度。为了强化通道间差异,引入坐标注意力机制(Coordinate Attention, CA),综合提升YOLOX的目标检测精度,并对检测目标采用动态匹配阈值数据关联方法提升跟踪性能。为了验证所提算法的性能,将其与Sort算法、DeepSort算法及ByteTrack算法进行对比,实验结果表明,在MOT17数据集下,跟踪准确度(Multiple Object Tracking Accuracy, MOTA)提升了1.6%,跟踪稳定性(Identification F1, IDF1)提升了2.4%,身份切换(ID Switches, IDs)降低了22%。所提算法可以有效地应对遮挡和小目标失效问题,能够提升检测跟踪稳定性和准确性。
基于改进学生-教师网络的异常检测算法
白本督;赵爽;为了解决工业场景中的图像异常检测和定位困难的问题,提出一种改进的学生-教师网络异常检测算法。首先,增加教师网络的深度以提升网络的性能,通过从合成的异常图像中学习教师网络特征训练去噪学生网络。其次,训练一个注意力引导的分割网络自适应地融合多层次的学生-教师特征,并在合成异常掩码的监督下进行训练。最后,在推理阶段加入剪枝操作,提高异常检测的准确性。在工业检测基准数据集上的实验结果表明,该算法具有较高的异常检测准确性,在图像级接受者操作特征曲线下面积(Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve,AUC)达到了99.04%,在像素级平均精度为75.83%,在实例级平均精度为77.95%。
一种无人机航拍图像火灾烟雾检测算法
王殿伟;张新;房杰;李苑青;许志杰;针对无人机视角下烟雾尺度变化剧烈以及烟雾自身颜色差异大的问题,提出一种无人机航拍图像火灾烟雾检测算法。构建Smoke-YOLO(You Only Look Once)网络,通过跨空间学习的特征交互注意力模块,使用并行子结构增强多层次语义信息,提升特征提取能力,利用跨层级特征融合模块对不同尺度目标进行融合,提高烟雾检测网络的稳健性。为解决现有公开烟雾数据集单一类别标注忽视烟雾类内差异的问题,给出双类标签映射策略,自建双类别无人机航拍火灾烟雾图像数据集,并采用标签映射模块将双类别烟雾标签统一为烟雾类,在自定义的映射规则中解决统一烟雾类目标时存在的分类冲突问题。实验结果表明,所提算法在自建数据集上比原有YOLOv8模型的准确率、召回率、类别精度分别提升4.4%、7%、6.7%,每秒检测帧数达到314.2,Smoke-YOLO网络在航拍图像火灾烟雾检测任务上具备高效的实时检测和精度优势。
一种低剖面超宽带圆极化可穿戴天线设计
郭华;仇晓茹;刘聪聪;苟慧玲;王浩然;设计一种低剖面超宽带圆极化单极子可穿戴天线。该天线通过阶梯式阻抗变换技术和地板上增加三角形微扰结构的方式改变表面电流分布,从而拓宽天线的阻抗带宽和轴比带宽,实现超宽带。仿真结果表明,天线的工作频带为4.44~11.24 GHz,相对带宽为86.7%,天线的轴比带宽为4.34 ~11.63 GHz,相对带宽为91.3%,在6 GHz和8 GHz的比吸收率(Specific Absorption Rate,SAR)最大值为0.8120 W/kg和0.9121 W/kg。该天线适用于人体表面,可应用于以人体为中心的无线通信系统中。
基于16QAM-LFM的光载太赫兹通感信号产生与传输分析
赵峰;孔令杰;左延群;王琎;段云飞;钱强;侯帅帅;为了融合通信与感知波形,提升频谱利用率,设计了一种通信感知一体化的光子辅助太赫兹系统,基于此系统对信号产生和传输进行分析。将16正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation, QAM)信号编码到线性调频信号(Linear Frequency Modulation, LFM)上,实现通信与感知波形的融合。基于一体化信号产生与传输原理及通信和感知端接收原理,仿真分析不同输入光功率、不同带宽分配和不同直流偏置下该系统的性能及通信感知性能边界。实验结果表明,该系统通过光子辅助拍频在124 GHz频段上实现1.7 cm分辨率的距离感知,在9.6 m距离下完成最高24 Gbit·s~(-1)的无线通信,且通信误码率达到前向纠错硬判决阈值。该系统可以避免复用一体化系统因频率时间等资源复用带来的串扰与浪费,能提升一体化信号的频谱利用率。