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融合双重观察与注意力机制的灰度图像检测算法: 1; 作者朱硕张绪康 +2 位作者宾杰汪宗洋江蕊《电子测量与仪器学报》北大核心 2025年第7期192-202,共11页; 灰度图像由于其单通道构成的限制,导致图像中目标对比度低、特征信息模糊以及缺少颜色信息,因此检测精度低、且检测难度较大。为提升灰度图像检测的准确率,降低误检和漏检率,提出一种融合双重观察与注意力机制的目标检测算法SAC-YOLO。... 展开更多; 关键词目标检测 YOLOv8 灰度图像检测感受野注意力空洞卷积; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应可能性C均值的云相态识别方法: 2; 作者周颖李晨李红旭《电子测量技术》北大核心 2025年第7期28-35,共8页; 云相态不仅是气象学和气候学研究的重要参量,也是云参数反演的关键要素,准确识别云相态对天气监测和预报至关重要。传统的云相态识别方法多依赖阈值设定,主观性强且可靠性不高。为此,本研究提出了一种基于半监督的自适应可能性C均值算法... 展开更多; 关键词云相态可能性C均值算法拉曼激光雷达毫米波云雷达; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv7的血细胞检测算法: 3; 作者张文鹏李晨《电子测量技术》北大核心 2024年第24期128-138,共11页; 血细胞检测是诊断许多疾病的重要手段,血细胞数量和形态的变化常常反映人体的健康状况。然而,人工检测耗时且易出现误检和漏检。为此,本文提出了一种基于改进YOLOv7的血细胞检测算法—YOLOv7-SMC。该算法首先在特征提取过程中结合空间... 展开更多; 关键词血细胞检测 YOLOv7 空间和通道重构卷积注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度特征提取和注意力机制的轻量化晶圆缺陷检测方法: 4; 作者任杰迟荣华李红旭《电子测量与仪器学报》 2025年第8期13-21,共9页; 在半导体制造中,晶圆图缺陷检测至关重要,能够对缺陷进行快速定位,实现对缺陷的识别,对于提升晶圆产品质量和生产效率具有意义。然而,现有方法存在局限性,如模型过于庞大,网络模型深度过深,难以充分利用多层次特征进行精确分类。为了解... 展开更多; 关键词晶圆缺陷多尺度特征提取注意力机制深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合双重观察与注意力机制的灰度图像检测算法: 1; 作者朱硕张绪康宾杰汪宗洋江蕊; 机构无锡学院江苏省通感融合光子器件及系统集成工程研究中心南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡汐沅科技有限公司; 出处《电子测量与仪器学报》北大核心 2025年第7期192-202,共11页; 基金国家自然科学基金资助项目(52075520) 江苏双创博士基金(JJSSCBS20210871)项目资助。; 文摘灰度图像由于其单通道构成的限制,导致图像中目标对比度低、特征信息模糊以及缺少颜色信息,因此检测精度低、且检测难度较大。为提升灰度图像检测的准确率,降低误检和漏检率,提出一种融合双重观察与注意力机制的目标检测算法SAC-YOLO。首先,在主干网络中引入变换空洞卷积,将标准卷积层转换为空洞卷积层,并结合全局上下文模块,提升模型在处理不同尺度和复杂度信息的准确性;其次,特征融合部分采用高效多尺度注意力机制,通过编码全局信息来重新校准各通道权重,跨纬度交互捕捉灰度图像中的像素级关系;最后,添加超分辨率重构检测头,内置感受野注意力模块和卷积模块,关注感受野内空间信息,为大尺寸卷积核提供有效注意力权重,使得模型能够更加精确地适应和表达灰度图像中的小目标信息的特征。在NEU-DET数据集中进行对比实验,改进后的YOLOv8算法对于灰度图像信息的识别精度达到79.3%,相较于YOLOv8原始网络提升了3.1%,由可视化实验可以看出,误检漏检问题得到改善。以上实验结果表明,SAC-YOLO检测效果良好,能够实现在灰度图像场景下的高质量检测。; 关键词目标检测 YOLOv8 灰度图像检测感受野注意力空洞卷积; Keywords object detection YOLOv8 gray image detection receptive field attention void convolution; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN919 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应可能性C均值的云相态识别方法: 2; 作者周颖李晨李红旭; 机构南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院江苏省通感融合光子器件及系统集成工程研究中心; 出处《电子测量技术》北大核心 2025年第7期28-35,共8页; 基金江苏省基础研究计划重点项目(BK20243021) 江苏省产学研合作项目(BY20230745) +2 种基金无锡学院引进人才科研启动专项经费(550222001,550221028,550223012)项目资助。; 文摘云相态不仅是气象学和气候学研究的重要参量,也是云参数反演的关键要素,准确识别云相态对天气监测和预报至关重要。传统的云相态识别方法多依赖阈值设定,主观性强且可靠性不高。为此,本研究提出了一种基于半监督的自适应可能性C均值算法,该算法通过半监督学习并结合自适应特征加权机制和正则化技术,增强了多维数据处理能力和分类的稳健性。通过对拉曼激光雷达和毫米波云雷达数据的应用,该方法能够实现对冰云、水占主体的混合云、冰占主体的混合云及过冷水云的精确分类。与算法改进前相比,分类准确率从0.699提升到0.967,显著提高了云相态分类的准确性。; 关键词云相态可能性C均值算法拉曼激光雷达毫米波云雷达; Keywords cloud phase possibilistic C-means algorithm Raman lidar millimeter-wave cloud radar; 分类号 TP413 [自动化与计算机技术] TN98 [电子电信—信息与通信工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv7的血细胞检测算法: 3; 作者张文鹏李晨; 机构南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院江苏省通感融合光子器件及系统集成工程研究中心; 出处《电子测量技术》北大核心 2024年第24期128-138,共11页; 基金无锡学院人才启动费(2021r028)项目资助。; 文摘血细胞检测是诊断许多疾病的重要手段,血细胞数量和形态的变化常常反映人体的健康状况。然而,人工检测耗时且易出现误检和漏检。为此,本文提出了一种基于改进YOLOv7的血细胞检测算法—YOLOv7-SMC。该算法首先在特征提取过程中结合空间和通道重构卷积,减少了特征冗余并提高了性能;然后在颈部网络中加入混合局部通道注意力机制,增强了模型的表征能力;并且用内容感知特征重组上采样算子替换最近邻插值上采样,从而自适应地调整上采样策略,得到细节丰富的结果;最后引入基于最小点距离的边界框相似度度量损失函数,简化了边界框相似性比较。实验结果表明,该算法在BCCD数据集上的3类血细胞检测中,总样本均值平均精度mAP@0.5和mAP@[0.5:0.95]分别提升了2.6%和2.9%,展现出较高的实用性和准确性。; 关键词血细胞检测 YOLOv7 空间和通道重构卷积注意力机制; Keywords blood cell detection YOLOv7 spatial and channel reconstruction convolution attention mechanism; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN06 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度特征提取和注意力机制的轻量化晶圆缺陷检测方法: 4; 作者任杰迟荣华李红旭; 机构南京信息工程大学电子与信息工程学院; 出处《电子测量与仪器学报》 2025年第8期13-21,共9页; 基金江苏省基础研究计划重点项目(BK20243021) 江苏省产学研合作项目(BY20230745) +2 种基金无锡学院引进人才科研启动专项经费(550222001,550223012)项目资助。; 文摘在半导体制造中,晶圆图缺陷检测至关重要,能够对缺陷进行快速定位,实现对缺陷的识别,对于提升晶圆产品质量和生产效率具有意义。然而,现有方法存在局限性,如模型过于庞大,网络模型深度过深,难以充分利用多层次特征进行精确分类。为了解决这些问题,结合了Stem-Dense特征提取模块和多尺度注意力特征融合结构,提出了一种新型网络结构——MSDDFE。MSD-DFE通过Stem-Dense的密集连接结构和多尺度注意力特征融合技术,有效提取丰富的浅层特征信息,同时显著降低模型的参数量和计算复杂度。多尺度特征提取模块融合了不同尺度下的晶圆图信息,增强了模型对不同层次缺陷特征的提取能力。此外,引入的注意力机制使得模型能够更关注晶圆图存在缺陷区域,从而提升分类精度。实验结果表明,在减少参数量和计算量的前提下,MSD-DFE在WM-811K数据集上达到了97.4%的平均准确率,优于现有主流方法,表明其在实际生产环境中具有较高的应用潜力。; 关键词晶圆缺陷多尺度特征提取注意力机制深度学习; Keywords wafer defect multi-scale feature extraction attention mechanism deep learning; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术] TN405 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	融合双重观察与注意力机制的灰度图像检测算法	朱硕张绪康宾杰汪宗洋江蕊	《电子测量与仪器学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自适应可能性C均值的云相态识别方法	周颖李晨李红旭	《电子测量技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进YOLOv7的血细胞检测算法	张文鹏李晨	《电子测量技术》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多尺度特征提取和注意力机制的轻量化晶圆缺陷检测方法	任杰迟荣华李红旭	《电子测量与仪器学报》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料