基于物联网的煤矿动态传感器信息控制系统研发

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作者 陈继勋 霍艳飞 徐杨 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第7期189-195,共7页

煤矿传感器信息系统构建对于矿井安全生产具有重要意义。传统数据控制系统信息之间相互独立,缺乏相互协作,为了提高数据传输系统的兼容性和协作性,利用物联网信息的海量性、实时性、连续性和高效访问性等特点,基于数据分配模型,设计了... 煤矿传感器信息系统构建对于矿井安全生产具有重要意义。传统数据控制系统信息之间相互独立,缺乏相互协作,为了提高数据传输系统的兼容性和协作性,利用物联网信息的海量性、实时性、连续性和高效访问性等特点,基于数据分配模型,设计了自适应时域的动态信息控制算法(Adaptive Time-Domain Dynamic Information Control System Algorithm,ATDA),并开发了相应的控制系统。该系统初始化采用静态分配程序,在此基础上实时监测煤矿动态传感器数据,分析数据负载信息,利用门限函数对数据选拔并及时进行迁移,实现数据的高效分配。通过鲁西南地区某矿传感器采集的数据信息,模拟矿井数据流对系统进行评价,基于系统全时负载均衡指标LBOT(Load Balancing of Total)、系统短时负载均衡指标LBST(Load Balancing of Short Term)和数据迁移量指标DM(Data Migration)3个关键指标,对比分析了经典Bubba算法和Random算法以及ATDA算法。结果表明:在系统全时和短时均衡性方面(LBOT和LBST),ATDA与Bubba算法接近,优于Random算法,在数据迁移量DM,即通信成本方面本研究算法显著优于其他2种算法;所开发的动态信息控制系统显著降低了数据存储压力,并提高了数据调用效率。 展开更多

关键词 物联网 动态信息 控制系统 动态分配 传感器

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格基约减技术在可见光MIMO通信系统中的应用

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作者 陈超 邵宇丰 +5 位作者 王安蓉 胡文光 柳海楠 李文臣 杨林婕 张颜鹭 《光通信技术》 北大核心 2025年第1期6-11,共6页

针对室内多输入多输出可见光通信系统中收发端密集化布局可能引发的信道间强相关性问题,进而产生信道间干扰,严重影响通信质量。为了应对这一挑战,提出将格基约减技术应用于室内可见光通信系统中。通过实施对可见光信道的约减操作,以降... 针对室内多输入多输出可见光通信系统中收发端密集化布局可能引发的信道间强相关性问题,进而产生信道间干扰,严重影响通信质量。为了应对这一挑战,提出将格基约减技术应用于室内可见光通信系统中。通过实施对可见光信道的约减操作,以降低信道间的相关性,并应用该约减后的信道矩阵,结合迫零准则和最小均方误差准则,在发射端进行预编码设计。仿真实验结果表明:应用格基约减技术可以有效改善室内可见光信道正交性,且收发机数目越多,信道相关性改善效果越明显;而应用迫零准则和最小均方误差准则,可以有效提升系统误码率性能。 展开更多

关键词 可见光通信 信道 格基约减 预编码 误码率

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异构无源光接入网络中光纤传能技术的研究进展

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作者 杨林婕 邵宇丰 +5 位作者 王安蓉 朱耀东 柳海楠 李文臣 胡文光 陈超 《光通信技术》 北大核心 2025年第1期107-112,共6页

为了提升信息接入容量和信号收发质量,异构无源光接入网络中的远端基站单元越来越趋于微型化和密集化。光纤传能(PWoF)技术通过光纤将能量输送至远端单元,有望成为接入端供电的首选方案。在无源光接入网络中集成PWoF技术,可在单根光纤... 为了提升信息接入容量和信号收发质量,异构无源光接入网络中的远端基站单元越来越趋于微型化和密集化。光纤传能(PWoF)技术通过光纤将能量输送至远端单元,有望成为接入端供电的首选方案。在无源光接入网络中集成PWoF技术,可在单根光纤上同时传输信息与能量,具有一定的实际应用价值。综述了在无源光接入网络中应用不同波分复用、空分复用结构的PWoF方案,并比较分析了各技术方案的应用特点、实现功能和研究进展,最后探讨了PWoF在其演进过程中遇到的挑战以及前景展望。 展开更多

关键词 无源光网络 光纤传能 远端单元 传输效率 研究进展

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基于改进差分进化法的超密集可见光通信网络资源分配研究

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作者 陈思佳 王庆泉 周丽 《激光杂志》 北大核心 2025年第2期185-192,共8页

超密集可见光通信网络节点数量庞大,节点间的连接关系复杂,关键通信节点承载着大量的数据流和通信任务,可以为资源分配提供重要的参考依据,为此提出了基于改进差分进化法的超密集可见光通信网络资源分配方法。根据信道增益、信干噪比、... 超密集可见光通信网络节点数量庞大,节点间的连接关系复杂,关键通信节点承载着大量的数据流和通信任务,可以为资源分配提供重要的参考依据,为此提出了基于改进差分进化法的超密集可见光通信网络资源分配方法。根据信道增益、信干噪比、通信中断概率计算超密集可见光通信链路信息承载力,根据节点阻塞概率确定关键通信节点,根据链路信息承载力以及关键通信节点搭建资源分配模型,利用改进差分进化算法对该模型进行求解,根据最优方案实现超密集可见光通信网络资源分配。实验结果表明,所提方法能够有效地提高超密集可见光通信网络数据传输速率和吞吐量,实际应用效果好。 展开更多

关键词 改进差分进化算法 超密集 可见光通信网络 资源分配 关键通信节点

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PIC2f-YOLO:金属表面缺陷检测轻量化方法

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作者 胡依伦 杨俊 +2 位作者 许聪源 夏亚金 邓文斌 《光电工程》 北大核心 2025年第1期87-100,共14页

针对金属表面缺陷检测效率低以及检测算法参数量大、精度低的问题,本文提出了一种改进YOLOv8n的金属表面缺陷检测轻量化方法。首先,设计局部卷积倒置交叉融合(partial inverted bottleneck cross stage partial fusion,PIC2f)模块,该模... 针对金属表面缺陷检测效率低以及检测算法参数量大、精度低的问题,本文提出了一种改进YOLOv8n的金属表面缺陷检测轻量化方法。首先,设计局部卷积倒置交叉融合(partial inverted bottleneck cross stage partial fusion,PIC2f)模块,该模块通过构造的局部卷积倒置瓶颈(partial IRMB bottleneck,PIBN)模块替换BottleNeck模块,将部分卷积和倒置残差块组合,从而减少算法的参数量并提升模型的特征提取能力。然后,采用基于注意力尺寸内特征交互(attention-based intra-scale feature interaction,AIFI)模块,该模块结合位置嵌入和多头注意力机制,增强了模型对小目标的检测能力。最后,使用平均池化下采样(average pooling down sampling,ADown)模块替换传统卷积作为模型特征缩减模块,通过池化和卷积操作,在不降低检测精度情况下,进一步减少模型的参数量和计算复杂度。实验结果表明,与YOLOv8n算法相比,在NEU-DET钢材缺陷数据集上的PIC2f-YOLO方法的mAP_(50)增加了2.7%,参数量减少了0.403 M。在铝片表面工业缺陷、PASCAL VOC2012和带状合金功能材料表面缺陷数据集上的泛化性实验也验证了PIC2f-YOLO方法的有效性。 展开更多

关键词 表面缺陷检测 局部卷积 倒置残差 注意力机制

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基于改进混沌粒子群算法的交通信号控制

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作者 吴鹏 叶宝林 +2 位作者 吴维敏 陈滨 张一嘉 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期1876-1884,共9页

由于全局搜索能力有限,基于传统粒子群优化(PSO)算法的交通信号控制(TSC)方法容易陷入局部最优。另外,采用固定信号周期的TSC模型在应对随时间变化的复杂交通流量时缺乏灵活性。针对这些问题,提出了一种基于改进混沌粒子群优化(ICPSO)... 由于全局搜索能力有限,基于传统粒子群优化(PSO)算法的交通信号控制(TSC)方法容易陷入局部最优。另外,采用固定信号周期的TSC模型在应对随时间变化的复杂交通流量时缺乏灵活性。针对这些问题,提出了一种基于改进混沌粒子群优化(ICPSO)算法的TSC方法,利用混沌运动增强全局搜索能力以克服局部最优。所提ICPSO算法为种群中适应度较高的精英粒子引入邻域半径参数,实施邻域混沌搜索,保留粒子有利特性的同时可提高其跳出局部最优的能力。此外,设计了一种根据时变车流量动态调整信号周期长度的变周期TSC模型(VTSC),以灵活应对复杂交通状况。为了评估所提方法的性能,在VISSIM仿真环境中进行了仿真实验。实验结果表明,与基线方法相比,所提方法降低了9.34%的平均排队长度和15.28%的最大排队长度,并减少了9.45%的平均延误时间和5%的平均停车次数。 展开更多

关键词 交通信号控制 粒子群优化 邻域混沌搜索 可变周期长度

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取向增强抗CO_(2)腐蚀纤维薄膜的制备及其性能

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作者 卢海龙 于影 +3 位作者 左雨欣 王浩然 陈洪立 汝欣 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期33-40,共8页

针对柔性金属空气电池阴极腐蚀问题,采用静电纺丝技术在不同滚筒转速条件下制备了4组聚乙烯亚胺(PEI)/聚丙烯腈(PAN)复合纤维薄膜。采用傅里叶变换红外光谱仪、X射线衍射仪、扫描电子显微镜、比表面积和孔径分析仪、同步热分析仪和柔性... 针对柔性金属空气电池阴极腐蚀问题,采用静电纺丝技术在不同滚筒转速条件下制备了4组聚乙烯亚胺(PEI)/聚丙烯腈(PAN)复合纤维薄膜。采用傅里叶变换红外光谱仪、X射线衍射仪、扫描电子显微镜、比表面积和孔径分析仪、同步热分析仪和柔性电子器件综合测试平台等对复合纤维薄膜的物理特性、CO_(2)吸附性能及力学性能进行表征。结果表明:静电纺丝制备的PEI/PAN复合纤维薄膜的纤维表面较粗糙,存在沟壑、褶皱和微孔等形貌结构;当接收滚筒转速在1500 r/min时,PEI/PAN复合纤维薄膜中纤维排列较规整,结晶度高,取向性显著;相比接收滚筒转速为500 r/min时制备的随机取向的纤维薄膜,接收滚筒转速为1500 r/m时制备的高取向纤维薄膜的比表面积增大了82.29%,CO_(2)吸附性能提升了62.06%,纵向拉伸断裂强度增强了178.57%。本研究通过取向增强获得了兼具抗CO_(2)腐蚀性能和优异力学性能的静电纺丝柔性金属空气电池阴极隔膜,为柔性金属空气电池阴极抗CO_(2)腐蚀薄膜的制备工艺方法提供参考。 展开更多

关键词 取向纳米纤维膜 静电纺丝 CO_(2)吸附 力学性能 电池隔膜材料

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基于改进YOLOv5的带钢表面缺陷检测

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作者 杨威 杨俊 许聪源 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期1671-1680,共10页

针对带钢表面缺陷检测方法存在检测精度低和检测速度慢的问题,提出一种基于改进YOLOv5的带钢表面缺陷检测方法。首先,采用内容感知特征重组CARAFE作为多尺度特征融合的上采样算子,构建具有通道缩放的自适应空间特征融合CS-ASFF结构,以... 针对带钢表面缺陷检测方法存在检测精度低和检测速度慢的问题,提出一种基于改进YOLOv5的带钢表面缺陷检测方法。首先,采用内容感知特征重组CARAFE作为多尺度特征融合的上采样算子,构建具有通道缩放的自适应空间特征融合CS-ASFF结构,以增强多尺度特征融合并控制模型复杂度。其次,在模型的卷积层和跨层级结构引入GSConv和VoVGSCSP模块,以减小计算量并提高检测精度。最后,采用Focal-GIOU Loss作为损失函数来解决带钢缺陷图像中难易样本不平衡的问题,并提升模型对复杂数据的适应能力。实验结果表明,在NEU-DET数据集上该方法达到了80.6%的均值平均精度(P_(mAP)),计算量为14.8 GFLOPs。与YOLOv5相比,P_(mAP)提高了4.3%且计算量减少了6.33%。与当前主流目标检测网络相比,在更低的计算量下该方法具有最高的检测精度,能够满足真实工业场景下的带钢表面缺陷实时检测。 展开更多

关键词 机器视觉 带钢表面缺陷检测 YOLOv5 多尺度融合 损失函数

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基于霍克斯过程的动态异质网络表征学习方法

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作者 陈蕾 邓琨 刘星妍 《电信科学》 北大核心 2024年第8期78-93,共16页

现有的异质网络表征学习方法主要关注静态网络,忽略了时间属性对节点表示的重要影响。然而,真实的异质信息网络极具动态性,节点和边的微小变化都可能影响整个结构和语义。鉴于此,提出了基于霍克斯过程的动态异质网络表征学习方法。首先... 现有的异质网络表征学习方法主要关注静态网络,忽略了时间属性对节点表示的重要影响。然而,真实的异质信息网络极具动态性,节点和边的微小变化都可能影响整个结构和语义。鉴于此,提出了基于霍克斯过程的动态异质网络表征学习方法。首先,利用关系旋转编码方式和注意力机制,学习相邻节点的注意力系数,获得节点的向量表示。其次,学习不同元路径的最优加权组合以更好捕获网络的结构和语义信息。最后,基于时间衰减效应,通过邻域形成序列将时间特征引入节点表示中,得到节点的最终嵌入表示。在多种基准数据集上的实验结果表明,所提方法在性能上显著优于对比模型。在节点分类任务中,Macro-F1平均提高了0.15%~3.45%,在节点聚类任务中,归一化互信息(normalized mutual information,NMI)值提高了1.08%~3.57%。 展开更多

关键词 网络表征学习 动态异质信息网络 注意力机制 元路径 霍克斯过程

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基于元路径卷积的异构图神经网络算法 被引量：1

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作者 秦志龙 邓琨 刘星妍 《电信科学》 北大核心 2024年第3期89-103,共15页

现有异构图嵌入方法在多层图卷积计算中,通常将每个节点表示为单个向量,使得高阶图卷积层无法区分不同关系和顺序的信息,导致信息在传递过程中丢失。为解决该问题,提出了基于元路径卷积的异构图神经网络算法。该方法首先利用特征转换自... 现有异构图嵌入方法在多层图卷积计算中,通常将每个节点表示为单个向量,使得高阶图卷积层无法区分不同关系和顺序的信息,导致信息在传递过程中丢失。为解决该问题,提出了基于元路径卷积的异构图神经网络算法。该方法首先利用特征转换自适应调整节点特征;其次,设计了元路径内卷积挖掘节点高阶间接关系,捕获目标节点在单元路径下与其他类型节点之间的交互关系;最后,通过自注意力机制探索语义之间的相互性,融合来自不同元路径的特征。在ACM、IMDB和DBLP数据集上进行广泛实验,并与当前主流算法进行对比分析。实验结果显示,节点分类任务中Macro-F1平均提高0.5%~3.5%,节点聚类任务中ARI值提高了1%~3%,证明该算法是有效、可行的。 展开更多

关键词 异构图 图嵌入 图神经网络 元路径 图卷积

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应用稳定扩散模型的蓝印花布单纹样自动生成 被引量：1

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作者 冉二飞 贾小军 +2 位作者 王子祥 谢昊 许聪源 《现代纺织技术》 北大核心 2024年第12期48-57,共10页

蓝印花布是中国的非物质文化遗产,具有重要的传承创新意义。为了自动生成蓝印花布新纹样,提出一种端到端的蓝印花布单纹样自动生成方法。针对蓝印花布的抽象风格和小数据集问题,改进动态低秩自适应算法(DyLoRA),提出了新的参数分解法来... 蓝印花布是中国的非物质文化遗产,具有重要的传承创新意义。为了自动生成蓝印花布新纹样,提出一种端到端的蓝印花布单纹样自动生成方法。针对蓝印花布的抽象风格和小数据集问题,改进动态低秩自适应算法(DyLoRA),提出了新的参数分解法来提高参数矩阵的秩,从而实现对稳定扩散模型的微调,最后将稳定扩散模型的语义信息与承载蓝印花布风格的DyLoRA模块结合,并利用控制网络(Controlnet)控制图形结构,自动生成蓝印花布新的单纹样。使用上述方法进行蓝印花布纹样生成实验,并与原始的DyLoRA方法进行对比。结果表明,基于改进的DyLoRA微调和Controlnet控制的模型能通过文本信息自动生成新的单纹样,且主观性上与原始风格最接近,有助于蓝印花布的数字化传承和创新。 展开更多

关键词 蓝印花布 深度学习 动态低秩自适应 稳定扩散模型 单纹样 纹样生成

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磁流变脂离心沉降对曲轴磁流变扭振减振器减振性能的影响

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作者 宋寅涛 欧阳青 +2 位作者 胡红生 杨嘉斌 沈宇 《浙江理工大学学报（自然科学版）》 2024年第5期639-650,共12页

为了探究磁流变脂离心沉降导致的磁流变扭振减振器减振性能变化问题,通过理论分析、离心实验与振动仿真,研究离心沉降影响下曲轴系统经减振器减振后的振幅变化。首先,在旋转工况下对磁流变脂铁磁颗粒进行受力分析,计算铁磁颗粒离心沉降... 为了探究磁流变脂离心沉降导致的磁流变扭振减振器减振性能变化问题,通过理论分析、离心实验与振动仿真,研究离心沉降影响下曲轴系统经减振器减振后的振幅变化。首先,在旋转工况下对磁流变脂铁磁颗粒进行受力分析,计算铁磁颗粒离心沉降的临界转速;其次,依据临界转速设计磁流变脂离心实验方案,并进行磁流变脂离心实验,对沉降后磁流变脂的特性变化进行分析和多项式拟合;再次,建立曲轴系统动力学模型,将拟合多项式代入动力学模型,计算不同转速下的阻尼系数;最后,运用AMESim建立曲轴系统振动仿真模型,验证磁流变扭振减振器的减振效果,并探讨离心沉降影响下磁流变扭振减振器减振性能的变化。结果表明:外加磁场可以提高磁流变脂离心沉降的临界转速,保证了磁流变脂在低转速下的稳定性;随着转速的升高,磁流变脂离心沉降逐渐加剧,磁流变脂的黏度、剪切屈服应力和相对磁导率均呈下降趋势,但外加磁场可以有效抑制磁流变脂的离心沉降;考虑离心沉降因素下,随着转速的升高,减振器的阻尼系数逐渐降低;通过振动仿真分析可知,在离心沉降的影响下,磁流变扭振减振器的减振性能明显降低,减振后曲轴一阶固有频率10谐次振幅上升了9%,8谐次振幅上升了16%,6谐次振幅上升了40%。该研究为磁流变扭振减振器结构优化与减振性能补偿提供理论参考,有助于提高磁流变扭振减振器性能研究的精确性。 展开更多

关键词 磁流变脂 磁流变扭振减振器 离心沉降 曲轴系统 减振性能

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基于多尺度特征增强与对齐的跨模态行人检索

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作者 徐领 缪翌 张卫锋 《现代电子技术》 北大核心 2024年第22期44-50,共7页

为了解决跨模态行人检索从图像和文本中抽取有效的细节特征,以及实现图像与自然语言文本跨模态对齐的问题,提出一种基于多尺度特征增强与对齐的跨模态行人检索模型。该模型引入多模态预训练模型,并构建文本引导的图像掩码建模辅助任务,... 为了解决跨模态行人检索从图像和文本中抽取有效的细节特征,以及实现图像与自然语言文本跨模态对齐的问题,提出一种基于多尺度特征增强与对齐的跨模态行人检索模型。该模型引入多模态预训练模型,并构建文本引导的图像掩码建模辅助任务,充分实现跨模态交互,从而无需显式地标注信息即可增强模型学习图像局部细节特征的能力。另外,针对行人图像身份易混淆问题,设计全局图像特征匹配辅助任务,引导模型学习身份关注的视觉特征。在CUHK-PEDES、ICFG-PEDES和RSTPReid等多个公开数据集上的实验结果表明,所提模型超越了目前已有的主流模型,其第一命中率分别达到了72.47%、62.71%和59.25%,实现了高准确率的跨模态行人检索。 展开更多

关键词 跨模态行人检索 多尺度特征增强 多模态对齐 CLIP 图像掩码 跨模态交互 交叉注意力

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浅谈流苏在女装设计中的应用

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作者 陈淑聪 刘建铅 姚正元 《现代丝绸科学与技术》 2024年第3期27-31,共5页

流苏具有摇曳多姿的视觉形象,可表现女装优雅、时尚、活泼、多元、个性等艺术风格特征,是女装设计常见的装饰手段,可满足现代女性多元化、个性化的情感诉求。合理的流苏装饰可有效提升女装的时尚性和溢价能力。运用案例剖析法、文献梳... 流苏具有摇曳多姿的视觉形象,可表现女装优雅、时尚、活泼、多元、个性等艺术风格特征,是女装设计常见的装饰手段,可满足现代女性多元化、个性化的情感诉求。合理的流苏装饰可有效提升女装的时尚性和溢价能力。运用案例剖析法、文献梳理法对流苏装饰手法在女装设计中的表现形式、特点、创新模式和设计方法等展开了深入的研究和探讨,旨在为现代女装提供可参考的设计方法和法则。 展开更多

关键词 女装 流苏 设计 应用

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一种基于改进YOLOv8的带状合金功能材料缺陷检测方法

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作者 杨威 杨俊 +1 位作者 许聪源 夏亚金 《计量学报》 2025年第3期329-339,共11页

针对带状合金功能材料缺陷检测中存在的漏检、误检和检测速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv8的带状合金功能材料缺陷检测算法。为充分融合模型骨干网络提取的多尺度特征,首先,设计多尺度特征编码器(MFE)模块,并在颈部构建多尺度特征... 针对带状合金功能材料缺陷检测中存在的漏检、误检和检测速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv8的带状合金功能材料缺陷检测算法。为充分融合模型骨干网络提取的多尺度特征,首先,设计多尺度特征编码器(MFE)模块,并在颈部构建多尺度特征聚集扩散(MFAD)结构,利用独特的扩散机制使具有丰富上下文信息的特征扩散到各个尺度;然后,在模型头部设计一种共享参数的任务动态对齐检测头(TDADH),通过卷积参数共享与任务对齐机制,降低模型复杂度的同时提高模型的检测精度;最后,设计感知注意力空间金字塔池化(PASPP)模块,利用注意力机制的显式动态选择机制增强模型特征表达能力。实验结果表明:该方法在合金功能材料数据集上实现了90.1%的均值平均精度P_(mAP50),参数量为2.543×10^(6),检测速度为232帧/s,优于主流的深度检测算法,并在GC10-DET和PASCAL VOC2012数据集上获得最优性能,具备较好的泛化性。 展开更多

关键词 机器视觉检测 表面缺陷检测 带状合金功能材料 多尺度融合 解耦检测头 注意力机制 YOLOv8

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FSO通信系统中应用机器学习算法的研究进展

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作者 柳海楠 邵宇丰 +5 位作者 王安蓉 朱耀东 杨林捷 陈超 李文臣 胡文光 《光通信研究》 2025年第2期33-39,共7页

自由空间光(FSO)通信作为一种速率高、延迟低、带宽大及支持快速链路部署的有效传输技术,近年来在面向大数据传输的无线通信领域日益受到业界重视。但是,FSO信号链路的通信性能易受天气条件和大气状态(尤其是大气湍流)的影响,从而导致... 自由空间光(FSO)通信作为一种速率高、延迟低、带宽大及支持快速链路部署的有效传输技术,近年来在面向大数据传输的无线通信领域日益受到业界重视。但是,FSO信号链路的通信性能易受天气条件和大气状态(尤其是大气湍流)的影响,从而导致信号收发质量及系统传输性能恶化。为提升FSO通信系统的收发及传输性能,近年来研究人员已开始在FSO通信系统中应用若干先进机器学习算法来优化信号检测和信道建模的过程,并取得了新的研究进展。文章综述了FSO通信系统中在信号检测、信道估计和辅助光学补偿等方面应用典型机器学习算法的研究情况,对比分析了使用不同典型机器学习算法的应用特点,并探讨了FSO通信系统中应用机器学习算法的未来发展趋势。 展开更多

关键词 自由空间光通信 机器学习 大气衰减 信号检测

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基于自适应双域注意力网络的遥感图像重建

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作者 吴菲 陈嘉诚 +2 位作者 杨俊 王万良 李国庆 《光电工程》 2025年第4期90-104,共15页

随着卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和Transformer模型的快速发展,它们在遥感图像超分辨率(remote-sensing image super-resolution,RSISR)重建任务中取得了显著进展。然而,现有方法在处理不同尺度物体特征时表现不足... 随着卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和Transformer模型的快速发展,它们在遥感图像超分辨率(remote-sensing image super-resolution,RSISR)重建任务中取得了显著进展。然而,现有方法在处理不同尺度物体特征时表现不足,同时未能充分挖掘通道与空间维度间的隐性关联,限制了重建性能的进一步提升。针对上述问题,本文提出了一种自适应双域注意力网络(adaptive dual-domain attention network,ADAN)。该网络通过融合通道域与空间域的自注意力信息,增强了特征提取能力;设计的多尺度前馈网络(multi-scale feed-forward network,MSFFN)能够捕捉丰富的多尺度特征;结合新颖的门控卷积模块,进一步提升了局部特征表达能力。基于U型结构的网络骨干设计,实现了高效的多层次特征融合。在多个公开遥感数据集上的实验结果表明,所提出的ADAN方法在定量指标(如PSNR和SSIM)以及视觉质量方面均显著优于现有的先进算法,充分验证了其有效性与先进性,为遥感图像超分辨率重建提供了新的研究思路和技术路径。 展开更多

关键词 双域注意力 Transformer 注意力机制 遥感图像 超分辨率

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