基于感受野增强的复杂道路场景目标检测研究 被引量：4

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作者 刘罡 闫曙光 +2 位作者 刘钰 侯恩翔 黄应征 《电子测量技术》 北大核心 2024年第13期157-166,共10页

针对当前自动驾驶场景下道路目标检测算法对远距离小目标、遮挡目标容易出现漏检和误检的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的道路目标检测算法。在特征提取方面,对感受野注意力卷积进行轻量化改进,重新构造C2f模块,以解决卷积计算中参数无... 针对当前自动驾驶场景下道路目标检测算法对远距离小目标、遮挡目标容易出现漏检和误检的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的道路目标检测算法。在特征提取方面,对感受野注意力卷积进行轻量化改进,重新构造C2f模块,以解决卷积计算中参数无法共享问题,使网络有效捕捉关键信息;然后引入轻量化点采样算子,以减少上采样过程中特征细节损失,更好保留图像的细节信息;在特征融合方面,设计多尺度特征融合网络,以增强小目标特征信息,丰富不同尺度特征的双向融合;同时使用归一化注意力机制,以抑制无关背景信息干扰,提高模型抗干扰能力。实验结果表明,提出的改进算法在KITTI数据集和Udacity数据集上的检测精度分别达到了92.8%和78.7%,相比原始算法分别提高了2.2%和1.6%,模型依然满足轻量化要求,在一定程度上提高了对复杂道路场景的适应能力。 展开更多

关键词 自动驾驶 目标检测 YOLOv8n 上采样 注意力机制

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跨尺度特征融合的自适应水下目标检测算法

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作者 李海龙 黄孙港 饶兴昌 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期129-138,共10页

水下目标检测常面临复杂环境干扰、检测系统不稳定以及检测精度低等问题。为此,本文提出了一种基于自适应特征提取与跨尺度特征融合策略的轻量化目标检测算法WAD-YOLOv8。首先,在主干网络中引入基于上下文信息的残差特征提取模块(CCRF)... 水下目标检测常面临复杂环境干扰、检测系统不稳定以及检测精度低等问题。为此,本文提出了一种基于自适应特征提取与跨尺度特征融合策略的轻量化目标检测算法WAD-YOLOv8。首先,在主干网络中引入基于上下文信息的残差特征提取模块(CCRF),增强模型对全局和局部信息的综合能力。其次,采用可变大核卷积注意力机制引导的轻量化模块(ADFE),使网络在下采样阶段能够自适应调整采样特征,提高目标特征提取的精准性。最后,重构颈部网络特征融合策略,增加新的跨尺度特征融合连接,增强模型的抗干扰能力和多尺度目标检测性能。试验结果表明,WAD-YOLOv8在模型参数量和计算量均低于基准模型的情况下,检测精度提升了3.0%,平均检测精度mAP50提高了2.6%,推理速度达到64 FPS。与经典算法相比,WAD-YOLOv8在复杂水下场景中表现出更优的检测效果和更高的稳定性,为水下移动检测平台提供了一种高效、轻量化的目标检测解决方案。 展开更多

关键词 水下目标检测 YOLOv8 可变大核卷积 特征金字塔 自适应

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多尺度特征融合增强的行人翻越护栏检测 被引量：1

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作者 刘罡 侯恩翔 +2 位作者 黄孙港 闫曙光 黄应征 《电子测量技术》 北大核心 2024年第14期127-138,共12页

针对行人翻越护栏检测在遮挡、多目标密集以及多人翻越的复杂场景下出现的漏检、误检和检测精度低的问题,提出了一种多尺度特征融合增强的行人翻越护栏检测算法。首先,设计了一种基于Dual Vision Transformer和SCConv构建的SCDVT模块,... 针对行人翻越护栏检测在遮挡、多目标密集以及多人翻越的复杂场景下出现的漏检、误检和检测精度低的问题,提出了一种多尺度特征融合增强的行人翻越护栏检测算法。首先,设计了一种基于Dual Vision Transformer和SCConv构建的SCDVT模块,应用于主干网络,增强了对全局上下文信息和更细粒度信息的捕获,提升了网络的局部精细特征提取和特征融合能力;其次,提出多尺度特征融合增强模块AM-SPPFCSPC,弥补了最大池化带来的特征损失,提高了特征图的丰富性和完整性,增强了多尺度特征提取和特征融合能力;另外,对特征融合层再进行细化,使用GSConv替换普通卷积,并基于GSConv和SCConv设计了VOV-GSCCSP模块,有效的降低了计算成本和模型的复杂度,同时又保持较高的精度;最后在主干引入高效多尺度注意力EMA,减少了复杂背景下无关目标的干扰,融合了多尺度信息,实现了更丰富的特征聚合。在自制行人翻越护栏数据集上的实验结果表明,本文所提算法在增加较少参数量的情况下,其mAP达到了93.6%,较原模型提高了4.5%,并且检测速度为108.5 FPS,改善了漏检、误检和检测精度低的问题,同时仍具有较高的实时性,更适用于行人翻越护栏的实时性检测。 展开更多

关键词 翻越护栏检测 Dual Vision Transformer 特征融合增强 EMA

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时间敏感网络流量调度算法研究综述 被引量：3

4

作者 王新蕾 周敏 张涛 《电讯技术》 北大核心 2023年第11期1830-1838,共9页

时间敏感网络(Time-sensitive Networking,TSN)是一种新型确定性网络,具有低时延、低抖动等特点,能够满足现代网络传输控制的要求。流量调度是TSN标准中关键技术之一,用于确保流量传输的服务质量。首先对时间敏感网络的发展背景、重要... 时间敏感网络(Time-sensitive Networking,TSN)是一种新型确定性网络,具有低时延、低抖动等特点,能够满足现代网络传输控制的要求。流量调度是TSN标准中关键技术之一,用于确保流量传输的服务质量。首先对时间敏感网络的发展背景、重要机制、应用场景进行阐述,着重研究5种时间敏感网络流量调度机制,包括基于时间的整形机制、基于信用值的整形机制、循环队列转发机制、帧抢占机制以及异步流量整形机制;然后,分析了流量调度算法的研究现状,归纳和总结了时间触发(Time-triggered,TT)流和事件触发(Event-triggered,ET)流的调度算法,分析了目前流量调度算法存在的问题;最后,指出了TSN流量调度算法的发展方向和趋势。 展开更多

关键词 时间敏感网络(TSN) 流量调度算法 时间触发 事件触发

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用于LCD驱动芯片的高精度可调电压产生电路 被引量：2

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作者 杨鑫彪 曾蕙明 +1 位作者 任罗伟 徐晟阳 《半导体技术》 CAS 北大核心 2023年第10期928-934,947,共8页

针对液晶显示器(LCD)芯片中各模块不同的负载与供电需求,同时为了兼容更多同类型LCD驱动控制电路,设计并实现了一种高精度可调电压产生电路。该电路以零温漂基准电压电路为核心,由低压差线性稳压器(LDO)、电荷泵等组成。在温度检测电路... 针对液晶显示器(LCD)芯片中各模块不同的负载与供电需求,同时为了兼容更多同类型LCD驱动控制电路,设计并实现了一种高精度可调电压产生电路。该电路以零温漂基准电压电路为核心,由低压差线性稳压器(LDO)、电荷泵等组成。在温度检测电路与8 bit模数转换器的协同作用下,配合数字模块的设置值得到放大系数,并用于LDO模块得到最终的驱动电压。通过仿真得到,当电源电压(V_(DD))大于1.72 V时,带隙基准电压(V_(ref))可稳定在1.23 V;温度为-20~80℃时,V_(ref)的斜率为±15μV/℃;电荷泵在3.3 V的输入电压下输出电压为19.794 V,满足6倍的升压范围且效率满足既定目标。采用0.18μm CMOS工艺流片并对其进行测试,与仿真结果相比,实测结果存在部分因工艺模型导致的误差,但差值均在±10%的误差许可范围内,表明了此电路的可行性和实用性。 展开更多

关键词 液晶显示器(LCD) 零温漂基准电压 电荷泵 低压差线性稳压器(LDO) 温度检测

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基于InGaAs/GaAs量子阱结构的辐射标定因子实验研究

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作者 王伟 杨舒婷 +3 位作者 汪雅欣 王宇轩 王茹 于庆南 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2258-2264,共7页

辐射标定因子作为半导体激光器的重要物理参数,在揭示器件性能方面一直扮演着重要角色。本文提出了一种测量辐射标定因子的实验方法,利用这一方法开展了对980 nm InGaAs/GaAs量子阱结构的辐射特性研究。该方法通过收集InGaAs/GaAs边发... 辐射标定因子作为半导体激光器的重要物理参数,在揭示器件性能方面一直扮演着重要角色。本文提出了一种测量辐射标定因子的实验方法,利用这一方法开展了对980 nm InGaAs/GaAs量子阱结构的辐射特性研究。该方法通过收集InGaAs/GaAs边发射结构两侧辐射的光致发光(PL)光谱,利用构建的理论公式,获得了该结构在不同注入载流子浓度下的辐射标定因子,均值波动范围约为7.16×10^(10)~3.36×10^(11)W^(-1)·eV^(-1)·s^(-1)。最后利用固体模型理论和载流子填充规律对该结果进行了分析,揭示了该结构在不同热平衡状态下的非平衡载流子能带填充水平,以及电子和空穴准费米能级的变化规律。该项研究提出了一种测量辐射标定因子的新方法,在揭示发光材料辐射机制和推动激光器发展方面具有较重要研究价值。 展开更多

关键词 INGAAS/GAAS 辐射标定因子 光致发光光谱 能带填充水平

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5G异构网络中基于优先级的深度强化学习联合资源分配 被引量：2

7

作者 宋端正 郭业才 +2 位作者 李晖 诸锦涛 王昊 《电讯技术》 北大核心 2024年第5期685-692,共8页

为了研究基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的5G异构网络模型的性能,同时在最小化系统能耗并满足不同类型终端用户的服务质量要求的基础上制定合理的资源分配方案,提出了一种基于DRL的近端策略优化算法,并结合一种基... 为了研究基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的5G异构网络模型的性能,同时在最小化系统能耗并满足不同类型终端用户的服务质量要求的基础上制定合理的资源分配方案,提出了一种基于DRL的近端策略优化算法,并结合一种基于优先级的分配策略,引入了海量机器类型通信、增强移动宽带和超可靠低延迟通信业务。所提算法相较于Greedy和DQN算法,网络延迟分别降低73.19%和47.05%,能耗分别降低9.55%和6.93%,而且可以保证能源消耗和用户延迟之间的良好权衡。 展开更多

关键词 5G 异构网络 资源分配 深度强化学习

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融合多尺度特征的遥感图像去噪方法 被引量：4

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作者 李晨 李雪婷 +1 位作者 李红旭 许雪 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期74-80,共7页

针对现有的遥感图像去噪方法难以将浅层图像特征融合到深层图像信息中这一问题,提出了一种融合多尺度特征的遥感图像去噪网络,该网络由非对称卷积块、空洞注意力块、残差投影块和残差融合块组成。首先通过非对称卷积初步提取特征并减少... 针对现有的遥感图像去噪方法难以将浅层图像特征融合到深层图像信息中这一问题,提出了一种融合多尺度特征的遥感图像去噪网络,该网络由非对称卷积块、空洞注意力块、残差投影块和残差融合块组成。首先通过非对称卷积初步提取特征并减少网络大量的信息冗余;接着通过空洞注意力块提取多尺度特征以学习丰富的上下文信息,将提取的多尺度特征进行融合更有利于去除噪声、保留图像更多的边缘纹理细节;残差投影块从多尺度特征中收集大量的上下文和空间信息;最后通过残差融合块生成残差图像以去除噪声。实验结果表明,提出的网络在NWPU-RESISC45与UCMerced_LandUse遥感图像数据集上的定量评价与定性评价都优于几种先进的图像去噪方法。 展开更多

关键词 图像去噪 卷积神经网络 注意力机制 多尺度特征 遥感

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GaN基Micro-LED反向漏电流失效机理分析 被引量：2

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作者 王伟 张腾飞 王绶玙 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1539-1546,共8页

针对GaN基蓝光Micro-LED芯片,采用温度应力和电压应力的实验方法研究了其反向漏电流失效机理。结果表明,在温度应力下,Micro-LED芯片退化前的反向漏电流主要由多步热辅助隧穿电流构成,且受Poole-Frenkel(PF)隧穿机制影响;电压应力(-85V... 针对GaN基蓝光Micro-LED芯片,采用温度应力和电压应力的实验方法研究了其反向漏电流失效机理。结果表明,在温度应力下,Micro-LED芯片退化前的反向漏电流主要由多步热辅助隧穿电流构成,且受Poole-Frenkel(PF)隧穿机制影响;电压应力(-85V)退化后,反向漏电流会随着应力时间的延长而增大,此时由多步热辅助隧穿电流转换为空间电荷限制电流机制(SCLC)。通过分析退化前后的能带图得知,长时间的电压应力会发生击穿现象,导致Micro-LED芯片内部电场剧烈变化,电子能够以高能量碰撞到晶格原子,产生大量的载流子,从而增加了非辐射复合率,使得反向漏电流由原来的1.9766×10^(-7)A增大到1.5834×10^(-4)A。 展开更多

关键词 Micro-LED 失效机制 非辐射复合 遂穿通道 反向漏电流

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柔性双工网络功率分配:边剪枝加速的GNN计算 被引量：1

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作者 王子威 陶旭 +3 位作者 李晖 史振婷 张见 徐钰龙 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期160-170,共11页

由于用户间干扰的存在,无线通信网络中的功率分配问题往往是非凸的、计算量巨大。当前图神经网络(graph neural network,GNN)成为一种有效的计算方法被用来解决该问题。为了最大限度地提高网络传输速率的同时降低计算复杂度,提出一种将... 由于用户间干扰的存在,无线通信网络中的功率分配问题往往是非凸的、计算量巨大。当前图神经网络(graph neural network,GNN)成为一种有效的计算方法被用来解决该问题。为了最大限度地提高网络传输速率的同时降低计算复杂度,提出一种将设备属性和通信连接属性纳入GNN的柔性双工网络图表示方法,并构建了相应的柔性双工图神经网络(flexible duplex GNN,FD-GNN)模型,首次将节点对之间的距离、信道增益和邻居作为动态阈值引入到FD-GNN中,以适应动态环境。排除GNN中邻居的信道状态信息,通过修剪FD-GNN中的边来减少计算时间降低网络时间复杂度。仿真表明,所提出的基于信道增益邻居的阈值设定方法,性能最优且达到加权最小均方误差(weighted minimum mean square error,WMMSE)的97%,相较于Full-GNN所需的训练时间下降24%。提出的基于阈值的边剪枝有效降低了GNN运算的时间复杂度,提高了算法有效性。 展开更多

关键词 图神经网络 柔性双工网络 功率分配 动态阈值 时间复杂度

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高功率1550 nm氧化限制型VCSEL设计与仿真

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作者 王伟 谭云飞 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期23-32,共10页

1550 nm垂直腔面发射激光器具有良好的人眼安全性和透射性,但实现其高效率和高功率输出一直是难以解决的问题。以1550 nm氧化限制型垂直腔面发射激光器为研究目标,对不同结构、不同氧化孔径与输出特性关系进行仿真分析。随着氧化孔径增... 1550 nm垂直腔面发射激光器具有良好的人眼安全性和透射性,但实现其高效率和高功率输出一直是难以解决的问题。以1550 nm氧化限制型垂直腔面发射激光器为研究目标,对不同结构、不同氧化孔径与输出特性关系进行仿真分析。随着氧化孔径增加,垂直腔面发射激光器芯片的激射波长发生红移现象,但氧化孔径从14μm继续增大时,激射波长几乎不红移。对两种不同氧化限制结构的芯片进行仿真,输出功率和转换效率对比结果表明单氧化层结构性能更好。在设计多结垂直腔面发射激光器时考虑有源区之间是否增加氧化层,最终发现两种氧化限制结构均在9μm孔径时具有较高的输出功率,单层结构100 mA时的输出功率约为177.55 mW,同时斜率效率也高达1.79 W/A,最大功率转换效率为10μm孔径时的37.7%,多层结构斜率效率更高达2.36 W/A。氧化限制型结构在多结垂直腔面发射激光器基础上进一步提升功率、效率等参数,可为高功率1550 nm垂直腔面发射激光器的输出特性优化提供参考。 展开更多

关键词 垂直腔面发射激光器 红移 氧化限制型 多结 功率转换效率

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基于一体化机制的对抗性沙尘图像复原算法

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作者 司亚中 李晨 杨帆 《电光与控制》 2025年第12期62-68,共7页

成像设备在沙尘环境下获取的图像通常伴有明显的颜色偏移、细节丢失和视觉模糊问题。为此,在沙尘散射模型的基础上提出一种基于一体化机制的对抗性沙尘图像复原算法。首先,将沙尘散射模型进行反向推导并将模型参数与潜在成像逻辑整合为... 成像设备在沙尘环境下获取的图像通常伴有明显的颜色偏移、细节丢失和视觉模糊问题。为此,在沙尘散射模型的基础上提出一种基于一体化机制的对抗性沙尘图像复原算法。首先,将沙尘散射模型进行反向推导并将模型参数与潜在成像逻辑整合为一个未知变量;随后,构建分段式复原网络结构,分别用于估计未知变量和复原清晰图像;最后,利用判别器对主干网络输出的未知变量和复原图像进行真假判定,对抗性地优化主干网络中的迭代参数。实验结果表明,相比于主流的沙尘图像处理算法而言,所提算法能够有效均衡沙尘图像的颜色偏移问题,在合成数据与真实数据集上均展现出更好的泛化性能。 展开更多

关键词 沙尘图像 图像复原 一体化机制 对抗训练

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