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动态场景下融合深度信息的实时语义SLAM方法 被引量：3
1
作者 严瀚宇 孙博 +1 位作者 马天力 高嵩 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期139-142,共4页
在动态语义同步定位与建图(SLAM)系统中,由于语义分割计算时间长,造成系统的实时性较差,难以满足载体导航以及定位的需要。针对这一问题,本文提出了一种动态场景下融合深度信息的语义SLAM方法框架。首先,采用MASK基于区域的卷积神经网络... 在动态语义同步定位与建图(SLAM)系统中,由于语义分割计算时间长,造成系统的实时性较差,难以满足载体导航以及定位的需要。针对这一问题,本文提出了一种动态场景下融合深度信息的语义SLAM方法框架。首先,采用MASK基于区域的卷积神经网络(R-CNN)对关键帧进行语义分割;然后,利用贝叶斯滤波算法更新特征点的移动概率;最后,融合图像深度信息,通过对深度图像聚类与重投影误差约束辅助去除场景中存在的动态特征点。实验结果表明:相比于ORB-SLAM3算法,本文算法在TUM RGB-D数据集上的定位精度提高了94%,相比于DynaSLAM算法,运行速度提升了93%。 展开更多
关键词 动态环境 语义信息 关键帧检测 移动概率
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基于多源信息融合的RBF神经网络室内可见光定位算法 被引量：3
2
作者 王琪 孟祥艳 赵黎 《光通信技术》 北大核心 2024年第2期30-35,共6页
针对基于接收信号强度(RSS)的定位技术易受环境干扰而导致定位精度不高和稳定性较差的问题,提出了一种基于多源信息融合的径向基函数(RBF)神经网络室内可见光定位算法。通过将图像的颜色矩特征与RSS矩特征融合,构建指纹库,并采用RBF神... 针对基于接收信号强度(RSS)的定位技术易受环境干扰而导致定位精度不高和稳定性较差的问题,提出了一种基于多源信息融合的径向基函数(RBF)神经网络室内可见光定位算法。通过将图像的颜色矩特征与RSS矩特征融合,构建指纹库,并采用RBF神经网络进行预测,实现了图像与RSS之间的优势互补,最后对定位算法进行了验证。实验结果表明,经过优化的多源信息融合定位算法较单一RSS定位算法的定位精度提高了9.4%。 展开更多
关键词 可见光 室内定位 多源信息融合 颜色矩 神经网络 径向基函数 特征提取
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改进YOLOv8的高速公路交通异常事件检测 被引量：7
3
作者 任安虎 李宇飞 陈洋 《激光杂志》 北大核心 2025年第1期84-90,共7页
针对现有无人机航拍检测图像所存在的检测精度低,检测模型参数量过大影响检测速度,对小目标检测出现漏检误检等问题,以及满足对高速公路进行实时检测,提出了一种改进YOLOv8n的目标检测算法。在颈部网络结构中添加CBAM注意力机制,增加对... 针对现有无人机航拍检测图像所存在的检测精度低,检测模型参数量过大影响检测速度,对小目标检测出现漏检误检等问题,以及满足对高速公路进行实时检测,提出了一种改进YOLOv8n的目标检测算法。在颈部网络结构中添加CBAM注意力机制,增加对小目标的细节信息,提高特征提取精度;将原本的骨干网络替换为MobileNetV3网络结构,对整体网络进行轻量化改进,从而提高检测效率和检测精度;并采用Focal-EIoU Loss替换原本的CIoU损失函数,对损失函数进行性能优化,提高检测模型的泛化能力。在数据集上对模型进行实验验证,结果表明改进后的MCF_v8n检测模型性能优于原始模型,在参数量上减少了约23%,计算量下降了约30%,mAP@0.5和mAP@0.50∶0.95分别提高了5.0和2.4个百分点,整体表现出良好的检测性能。 展开更多
关键词 目标检测 航拍检测 YOLOv8 轻量化 注意力机制
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基于变分稀疏高斯过程的多机器人协同感知与围捕
4
作者 曹凯 陈阳泉 +3 位作者 魏云博 刘志 陈超波 高嵩 《自动化学报》 北大核心 2025年第4期778-791,共14页
针对未知环境下的多机器人环境感知和围捕问题,提出一种基于变分稀疏高斯过程回归的分布式感知与围捕算法.考虑到传统高斯过程回归不适合处理大量数据的问题,在这项工作中,首先考虑障碍物的影响,以引入分离超平面的质心维诺划分算法为... 针对未知环境下的多机器人环境感知和围捕问题,提出一种基于变分稀疏高斯过程回归的分布式感知与围捕算法.考虑到传统高斯过程回归不适合处理大量数据的问题,在这项工作中,首先考虑障碍物的影响,以引入分离超平面的质心维诺划分算法为机器人动态规划任务区域;其次,利用多机器人在任务区域中的移动探索获取环境信息,并通过变分自由方法来近似模型的后验分布,完成对未知环境的感知;最后,基于粒子群优算法为围捕机器人动态分配围捕点,实现多机器人的全方位均匀围捕.通过仿真实验证明,该算法能够适用于单源、多源以及动态源的围捕,且能够在保证多机器人编队安全性的同时,实现较高的迭代速度,最终成功实现均匀围捕. 展开更多
关键词 多机器人 质心维诺划分 变分稀疏高斯过程回归 围捕 协同感知
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基于宽度学习系统的可见光室内位置感知方法
5
作者 张峰 张定定 +1 位作者 孟祥艳 彭侠 《应用光学》 北大核心 2025年第5期1126-1134,共9页
针对深度学习在可见光室内位置感知中进行训练与位置预测时网络结构复杂、涉及大量超参数且易产生梯度爆炸,从而导致定位时效性较差和精度不稳定的问题,提出一种基于宽度学习的可见光室内位置感知方法。首先将室内可见光环境采集到的光... 针对深度学习在可见光室内位置感知中进行训练与位置预测时网络结构复杂、涉及大量超参数且易产生梯度爆炸,从而导致定位时效性较差和精度不稳定的问题,提出一种基于宽度学习的可见光室内位置感知方法。首先将室内可见光环境采集到的光辐射信息作为网络的特征节点,构建基于宽度学习系统的可见光室内位置感知预测模型,然后对网络特征节点进行宽度扩展,最后求解伪逆矩阵,对网络模型进行训练与测试。在4 m×4 m×3 m的室内实验场景下,本文算法平均定位误差为11.63 cm,预测误差小于10 cm,其累积概率为52%,预测误差小于20 cm,其累积概率为97%,宽度学习网络定位速度相比于BP(back propagation)神经网络与RBF(radial basis function)神经网络分别提高了55.1%和39.9%。本文方法提高了可见光室内位置感知的精度与速度,为室内位置感知提供了一种稳定可靠的方法。 展开更多
关键词 宽度学习 可见光通信 室内位置感知 神经网络
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基于CNN信噪比估计的MB分布概率整形NOMA-VLC系统研究
6
作者 张峰 侯林欣 +1 位作者 何滨江 刘叶楠 《光子学报》 北大核心 2025年第8期48-59,共12页
提出了一种基于卷积神经网络(CNN)信噪比估计的麦克斯韦-玻尔兹曼分布(MB)分布概率整形(PS)非正交多址接入可见光通信(NOMA-VLC)系统模型。首先对多用户场景下的系统模型进行理论推导,通过MB分布对系统星座图进行概率整形,形成PS-M-QAM... 提出了一种基于卷积神经网络(CNN)信噪比估计的麦克斯韦-玻尔兹曼分布(MB)分布概率整形(PS)非正交多址接入可见光通信(NOMA-VLC)系统模型。首先对多用户场景下的系统模型进行理论推导,通过MB分布对系统星座图进行概率整形,形成PS-M-QAM模型,以减少噪声和多径效应对系统通信性能的影响;其次,将CNN模型与PS-NOMA-VLC模型联合应用优化通信可靠性;最后建立实验平台,在AWGN+多径信道下通过蒙特卡洛实验对系统性能进行分析,结果表明:当系统误码率达到前向纠错(FEC)误码率阈值时,调制阶次为16的两用户平均可以获得3 dB以上性能增益,调制阶次为64的两用户平均可以获得4 dB以上性能增益。论文算法是NOMA-VLC系统在高阶调制格式下保证通信可靠性的有效方式。 展开更多
关键词 非正交多址可见光通信 概率整形 麦克斯韦-玻尔兹曼分布 卷积神经网络 信噪比估计
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改进YOLOv11的复杂场景下交通车辆检测方法
7
作者 宋晓茹 王嘉乐 +1 位作者 刘通 连扬志 《激光杂志》 北大核心 2025年第8期65-73,共9页
针对复杂交通场景下车辆检测存在的特征信息提取精度低、检测率低及误检漏检率高等问题,提出了一种基于改进YOLOv11的车辆检测模型FAE_V11s。首先,引入BiFormer注意力机制,通过动态稀疏注意力权重分配,增强模型对复杂场景中车辆特征的... 针对复杂交通场景下车辆检测存在的特征信息提取精度低、检测率低及误检漏检率高等问题,提出了一种基于改进YOLOv11的车辆检测模型FAE_V11s。首先,引入BiFormer注意力机制,通过动态稀疏注意力权重分配,增强模型对复杂场景中车辆特征的聚焦能力。其次,引入MobileNetV3网络结构替换原骨干网络,对整体网络进行轻量化改进,有效降低模型的参数量和计算量。再者,设计一种新的改进特征金字塔结构,在P2层增加256×256尺寸的特征图输出,提升P2层特征图的语义质量与细节保留能力,实现更高效、精准的目标检测。最后,设计FPv2_IoU损失函数,解决因惩罚因子而引发的锚框膨胀问题及训练样本分布不均衡的问题,进而有效加速模型收敛。在UA-DETRAC数据集和自建数据集的实验中,与YOLOv11n模型相比,FAE_V11s参数量减少了约3.64%,mAP@0.5和mAP@0.50∶0.95分别提高了13.29和11.13个百分点,整体表现出良好的检测性能。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv11 车辆检测 注意力机制 轻量化网络
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章动对无返回力矩钟表机构延迟解锁时间的数值分析 被引量：1
8
作者 张银环 肖秦琨 +2 位作者 刘星 侯学礼 薛静云 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第1期59-67,共9页
为研究弹丸章动对引信无返回力矩钟表机构延迟解锁时间的影响,依据多刚体动力学理论,建立弹丸章动运动下无返回力矩钟表机构延迟解锁时间的数学模型。采用ADAMS虚拟样机技术并设置驱动、摩擦等参数对延迟解锁过程进行动力学仿真分析。... 为研究弹丸章动对引信无返回力矩钟表机构延迟解锁时间的影响,依据多刚体动力学理论,建立弹丸章动运动下无返回力矩钟表机构延迟解锁时间的数学模型。采用ADAMS虚拟样机技术并设置驱动、摩擦等参数对延迟解锁过程进行动力学仿真分析。结果表明:建立的无返回力矩钟表机构延迟解锁时间的数学模型准确性较高;弹丸最大章动角出现在炮口处,当炮口速度为358 m/s,最大章动角为0.153 rad;章动角与延迟解锁时间呈反比关系。该研究方法可为引信设计提供理论依据,对缩短生产周期、调试模型参数、降低研制成本具有重要意义。 展开更多
关键词 机械引信 无返回力矩钟表机构 章动 多刚体动力学 虚拟样机技术
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改进YOLOv8n的MEMS缺陷检测方法 被引量：3
9
作者 代培康 李翰山 《半导体技术》 北大核心 2025年第2期170-180,共11页
微电子机械系统(MEMS)器件在高温、强振动以及高过载下易出现引线断开、管腔杂质等缺陷,造成搭载MEMS器件的设备发生故障,对MEMS器件中的这些缺陷进行快速、精准的检测成为亟待解决的难题。基于MEMS金相图像,提出了一种改进YOLOv8n的MEM... 微电子机械系统(MEMS)器件在高温、强振动以及高过载下易出现引线断开、管腔杂质等缺陷,造成搭载MEMS器件的设备发生故障,对MEMS器件中的这些缺陷进行快速、精准的检测成为亟待解决的难题。基于MEMS金相图像,提出了一种改进YOLOv8n的MEMS缺陷检测方法。在Backbone层构建全新的C2f_Faster-EMA模块,使网络能够更高效地处理缺陷的多尺度信息,突出小目标缺陷特征;在Neck层的C2f后嵌入三分支注意力机制,加强缺陷权重的同时抑制背景干扰;调整网络检测头,以提高小目标缺陷检测能力;采用WIoU作为改进网络的损失函数,可平衡检测锚框的惩戒力度。实验结果表明:提出的算法可对MEMS两类缺陷进行快速精准的检测,检测准确率达到94.8%。相较于基线模型,模型的参数量减少了近44.9%,且每秒检测帧数达到了118,满足实时检测需求。 展开更多
关键词 YOLOv8n 缺陷检测 轻量级网络 三分支注意力机制 WIoU
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基于SGE-YOLOv8的弹丸爆炸火光图像识别算法 被引量：1
10
作者 梁绍鹏 李翰山 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第3期84-91,102,共9页
在远程连发火炮炸点测试中,如何快速、准确地检测出无人机搭载高速摄像机拍摄的弹丸爆炸瞬间微弱的火光信息,是当前基于高速摄像法对弹丸炸点测试技术中急需解决的难点。由于无人机搭载高速摄像机拍摄视场较大,导致爆炸起始阶段弱小火... 在远程连发火炮炸点测试中,如何快速、准确地检测出无人机搭载高速摄像机拍摄的弹丸爆炸瞬间微弱的火光信息,是当前基于高速摄像法对弹丸炸点测试技术中急需解决的难点。由于无人机搭载高速摄像机拍摄视场较大,导致爆炸起始阶段弱小火光信息检测困难以及多弹丸在探测平面齐爆产生多个火光信息导致检测准确度低等问题,提出基于SGE-YOLOv8的弹丸爆炸火光检测算法。该方法主要从检测准确度以及模型轻量化的角度出发,在原始YOLOv8n网络中引入ShuffleNetv2网络结构以及GAM注意力机制模块,通过自建数据集模拟实验并验证所提出模型的检测性能以及检测速度。结果表明,提出的SGE-YOLOv8网络模型在弹丸爆炸火光图像检测任务中能够较好地对各种类型、尺寸的火光进行识别。 展开更多
关键词 YOLOv8 火光识别 深度学习 注意力机制 损失函数
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高灰阶X射线底片自适应HSV增强算法研究
11
作者 李亮亮 王鹏 +3 位作者 任佳 吕志刚 骆成 李晓艳 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1237-1246,共10页
针对现有高灰阶图像增强算法鲁棒性欠佳,自适应能力不足的问题,提出一种能够自适应增强处理高位图像的增强算法。首先,为了补偿原始底片亮暗不明的现象,设计了基于灰度先验的自适应校正算法;其次,提出一种新的高位HSV伪彩色增强算法;另... 针对现有高灰阶图像增强算法鲁棒性欠佳,自适应能力不足的问题,提出一种能够自适应增强处理高位图像的增强算法。首先,为了补偿原始底片亮暗不明的现象,设计了基于灰度先验的自适应校正算法;其次,提出一种新的高位HSV伪彩色增强算法;另外,为了保证增强后图像的均衡性,提出了基于明度通道的自适应均衡处理算法;最后,在工业焊接制造领域产生的12位X射线底片图像上进行了增强效果分析。实验结果表明,该方法能够在不显著增加算法复杂度的前提下,在多种不同测试样本上均能得到最佳的增强效果。 展开更多
关键词 自适应图像增强 高灰阶 X射线焊缝缺陷 灰度先验
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联合DNN信道估计与虚拟时间反转信道均衡的NOMA-VLC系统
12
作者 徐美欣 张峰 +1 位作者 赵黎 刘叶楠 《光通信技术》 北大核心 2025年第1期44-51,共8页
为了克服现有的非正交多址接入(NOMA)模型在可见光通信(VLC)系统中面临的室内多用户场景下多径效应与用户间干扰对通信可靠性的影响,提升频谱效率和通信速率,提出一种结合深度神经网络(DNN)信道估计与虚拟时间反转(VTR)信道均衡的NOMA-... 为了克服现有的非正交多址接入(NOMA)模型在可见光通信(VLC)系统中面临的室内多用户场景下多径效应与用户间干扰对通信可靠性的影响,提升频谱效率和通信速率,提出一种结合深度神经网络(DNN)信道估计与虚拟时间反转(VTR)信道均衡的NOMA-VLC系统。通过分析多用户NOMA-VLC信道特性,采用DNN进行精准信道估计,并利用VTR技术实现信道均衡,聚焦能量,抑制多径效应,增强通信可靠性和用户公平性。仿真结果表明:在两用户场景下,在误码率为10^(-3)时,系统性能分别提升了5.1 dB和4.9 dB,相较于其它算法,分别具有2 dB和2.4 dB的性能优势。 展开更多
关键词 可见光通信 非正交多址 深度学习 时间反转技术 信道均衡
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基于有限时间四旋翼无人机输入饱和鲁棒轨迹跟踪控制
13
作者 赵灵远 阎坤 +2 位作者 马天力 陈超波 高嵩 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第2期295-304,共10页
考虑到四旋翼无人机在飞行中因输入饱和、外部干扰、自身参数不确定性和系统的未建模动态等引起的轨迹跟踪误差较大或难以控制问题,提出了一种基于有限时间输入饱和鲁棒轨迹跟踪控制方法。针对外部干扰,采用非线性干扰观测器对其进行实... 考虑到四旋翼无人机在飞行中因输入饱和、外部干扰、自身参数不确定性和系统的未建模动态等引起的轨迹跟踪误差较大或难以控制问题,提出了一种基于有限时间输入饱和鲁棒轨迹跟踪控制方法。针对外部干扰,采用非线性干扰观测器对其进行实时估计;针对系统自身参数不确定性,采用神经网络对其进行逼近处理;针对系统中的输入饱和,采用辅助系统进行处理;在位姿控制回路基于反步法设计有限时间控制器对系统进行控制。根据Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的所有误差信号有界且收敛。仿真实验表明所提出的控制算法能够保证四旋翼无人机在有限时间对轨迹的精确跟踪,并且具备较强的鲁棒性能。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 神经网络 有限时间 干扰观测器 输入饱和 轨迹跟踪
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生物启发多特征融合学习的室内可见光位置感知方法
14
作者 韦吉月 张峰 +2 位作者 孟祥艳 赵黎 李帅 《光通信技术》 北大核心 2025年第1期25-30,共6页
为了提高Elman室内可见光位置感知模型稳健性和定位精度,提出生物启发多特征融合学习的室内可见光位置感知方法。该方法首先对获取的可见光图像进行预处理,以确保特征提取的准确性;然后,通过将预训练的神经网络模型中不同层次的特征进... 为了提高Elman室内可见光位置感知模型稳健性和定位精度,提出生物启发多特征融合学习的室内可见光位置感知方法。该方法首先对获取的可见光图像进行预处理,以确保特征提取的准确性;然后,通过将预训练的神经网络模型中不同层次的特征进行融合,构建一个位置感知特征库,从而提升特征表达能力和丰富度,以此来提高模型的位置感知精度;最后,采用蜣螂优化(DBO)算法优化Elman神经网络的拓扑结构和权重参数,以解决传统Elman神经网络在室内位置感知中容易陷入局部最优的问题,并加速收敛速度和增强泛化性能。实验结果表明:在4 m×3.5 m×3 m的立体空间内,所提算法平均定位误差为0.21 m,平均定位误差小于0.4 m的概率达到91.3%,相较于Elman算法,定位精度提高了22.3%。 展开更多
关键词 室内可见光位置感知 视觉成像 蜣螂优化算法 ELMAN神经网络
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菲涅尔变换正交啁啾调制非正交多址光通信系统
15
作者 王莹 张峰 +1 位作者 彭侠 孟祥艳 《应用光学》 北大核心 2025年第5期1143-1152,共10页
功率域非正交多址(power-domain non-orthogonal multiple access,PD-NOMA)与可见光通信(visible light communications,VLC)结合可有效提升频谱利用率。但在NOMA-VLC中,正交频分调制(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM... 功率域非正交多址(power-domain non-orthogonal multiple access,PD-NOMA)与可见光通信(visible light communications,VLC)结合可有效提升频谱利用率。但在NOMA-VLC中,正交频分调制(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)易受室内多径效应影响,导致系统可靠性和通信效率下降。为此,提出了基于菲涅尔变换的啁啾调制技术,通过抑制多径效应提升数据传输可靠性。分析了可见光信道下PD-NOMA-VLC系统模型,设计了基于正交啁啾调制(orthogonal chirp division multiplexing,OCDM)的PD-NOMA-VLC系统,根据用户信道增益采用固定功率分配方法,在功率域实现NOMA多用户复用,利用离散菲涅尔变换完成OCDM调制,有效抑制多径效应。理论分析与实验结果表明,经所提出方法调制后的PD-NOMA-VLC系统,满足前向纠错误码率阈值的同时,用户1和用户2的通信性能分别提高了3.3 dB和3.2 dB,两用户的平均性能提高了3.25 dB,有效抑制了多径效应。此外,在调制阶次分别为16、32、64、128和256时,系统误码率性能分别提升2.3 dB、2.4 dB、2.8 dB、6.1 dB和4.2 dB,在保证通信可靠性的同时,提高了通信效率。 展开更多
关键词 可见光通信 正交啁啾调制 非正交多址接入 多径效应 误码率
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基于语义增强和特征融合的文本生成图像方法
16
作者 吴昊文 王鹏 +3 位作者 李亮亮 邸若海 李晓艳 吕志刚 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期229-240,共12页
文本生成图像是机器学习领域中非常具有挑战性的任务,虽然目前已有很大的突破,但仍然存在图像细粒度不够和语义一致性弱的问题,因此提出了一种基于语义增强和特征融合的文本生成图像方法(SEF-GAN)。针对初始特征表征不足问题,提出了空... 文本生成图像是机器学习领域中非常具有挑战性的任务,虽然目前已有很大的突破,但仍然存在图像细粒度不够和语义一致性弱的问题,因此提出了一种基于语义增强和特征融合的文本生成图像方法(SEF-GAN)。针对初始特征表征不足问题,提出了空间交叉重建模块,对不同信息量特征图进行分离与交叉重建,获得更精细化特征。为了提高文本属性信息的有效利用表征,设计了语义关联注意力模块,提高了文本描述和视觉内容之间的语义一致性。为了充分利用图像区域特征与文本语义标签之间的隐藏联系,构建了通道特征融合模块,将区域图像特征与文本隐层特征进行仿射,对目标区域重构并保留图像中与文本无关内容,并连接反残差结构进一步增强特征表达能力。在CUB和COCO数据集上实验结果表明,相对于现有先进方法,该方法将IS指标分别提高了18.8%和6.3%,FID指标分别提高了33.9%和14.6%,RP指标分别提高了10.9%和3.3%。证实所提方法能有效生成细节更丰富的图像,与文本描述更加吻合。 展开更多
关键词 文本生成图像 生成对抗网络 属性特征学习 图像语义融合 反残差结构
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具有时变状态约束的无人直升机抗饱和跟踪控制设计
17
作者 阎坤 赵金泽 +2 位作者 高嵩 曹凯 万敏 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期100-110,共11页
针对无人直升机在飞行过程中面临的状态受限和执行器饱和等多约束问题,本研究结合时变障碍Lyapunov函数技术和辅助系统方法提出了一种抗饱和安全飞行控制策略。首先,对状态约束进行分析并建立了包含输入饱和的无人直升机非线性系统模型... 针对无人直升机在飞行过程中面临的状态受限和执行器饱和等多约束问题,本研究结合时变障碍Lyapunov函数技术和辅助系统方法提出了一种抗饱和安全飞行控制策略。首先,对状态约束进行分析并建立了包含输入饱和的无人直升机非线性系统模型;其次,针对输入饱和问题,采用饱和误差构造辅助系统,并将辅助系统的输出变量反馈到控制器中以提高系统的抗饱和能力,同时针对状态约束问题,引入时变障碍Lyapunov函数对其进行处理,保证飞行状态在预设的安全约束范围内变化;最后,在反步控制技术的框架下,设计了同时存在时变状态约束和输入饱和的无人直升机跟踪飞行控制方案,并结合Lyapunov稳定性理论证明了整个闭环系统误差的有界稳定性。通过仿真验证并与传统PID控制方法相对比,验证了本文所提出控制算法的有效性和优越性。研究结果表明:所提出的控制算法不仅能够确保无人直升机的飞行状态在合理且安全的范围内变化,而且提高了整个飞控系统的抗饱和能力。 展开更多
关键词 无人直升机 状态约束 执行器饱和 辅助系统 时变障碍Lyapunov函数
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基于统计决策的高灰阶X射线底片图像自适应增强算法研究
18
作者 骆成 王鹏 +4 位作者 李亮亮 沙宝林 吕志刚 李晓艳 杨波 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第3期888-902,共15页
针对高灰阶X射线底片图像无法直接在低位显示器直接显示的问题,提出一种基于统计决策的高灰阶X射线底片图像自适应增强算法。首先针对12bit高灰阶影像无法显示问题,设计了RAW-Optical映射算法将12bit图像量化至16bit无损显示。其次,对... 针对高灰阶X射线底片图像无法直接在低位显示器直接显示的问题,提出一种基于统计决策的高灰阶X射线底片图像自适应增强算法。首先针对12bit高灰阶影像无法显示问题,设计了RAW-Optical映射算法将12bit图像量化至16bit无损显示。其次,对映射后灰度值过于集中导致图像泛白且对比度过低的问题,依据图像量化特征来确定裁剪变量上下限,设计了ARAW-Optical算法动态拉伸图像灰阶,提高图像对比度。最后,利用工业X射线底片焊缝结构信息突出的特点,引入灰度平均差与平均偏差设计了基于统计决策的自动曝光判别模型,并根据其曝光程度设计了自适应灰阶校正算法AGRAW-Optical,实现图像亮度矫正,增强图像细节信息。实验结果表明,所提方法能够有效地实现高灰阶图像的清晰显示,提高了焊缝信息的视觉观感,加强工业射线底片焊口号、焊接日期、缺陷信息判读和识别效果。特别在低照度X射线底片图像处理中,相对于现有先进算法各项指标均有较大提升,信息熵提升0.58%,边缘信息有效率提升12.75倍,对比度提升0.24%,图像清晰度指标提升近10倍。 展开更多
关键词 统计决策 自适应增强 自动曝光 图像处理
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负载转矩前馈补偿低速电机降噪方法
19
作者 贺梁彦哲 李向阳 +1 位作者 李福松 王司令 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第5期150-155,162,共7页
针对表贴式永磁同步电机低速控制时负载转矩扰动引起的高噪声问题,提出一种基于扩展滑模力学参数负载转矩观测器的负载转矩前馈补偿的降噪方法。该方法利用观测器跟踪系统扰动并从系统扰动中提取出电机负载转矩,并且将观测出的负载转矩... 针对表贴式永磁同步电机低速控制时负载转矩扰动引起的高噪声问题,提出一种基于扩展滑模力学参数负载转矩观测器的负载转矩前馈补偿的降噪方法。该方法利用观测器跟踪系统扰动并从系统扰动中提取出电机负载转矩,并且将观测出的负载转矩以前馈补偿的形式作用于电机低速控制器。通过稳定表贴式永磁同步电机低速控制时转矩波形波动、降低电流和转矩中谐波信号的方式降低表贴式永磁同步电机低速控制时的噪声。对表贴式永磁同步电机低速控制器和负载转矩观测器进行建模,并仿真分析验证了该方法可行且效果明显。 展开更多
关键词 低速控制 负载扰动 转矩波动 谐波信号 降低噪声
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基于YOLOv8n的轻量化高速公路车辆检测算法
20
作者 冯晓晓 任安虎 齐华 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第7期155-158,163,共5页
针对无人机搭载嵌入式设备巡检高速公路参数量大、实时检测速度慢、模型难以部署等问题,提出一种基于YOLOv8n的轻量化高速公路车辆检测ESimB-YOLO算法。在ESNet的基础上融合ECA模块作为主干网络,融合C2f和SimAM,提出C2f_SimAM结构进行... 针对无人机搭载嵌入式设备巡检高速公路参数量大、实时检测速度慢、模型难以部署等问题,提出一种基于YOLOv8n的轻量化高速公路车辆检测ESimB-YOLO算法。在ESNet的基础上融合ECA模块作为主干网络,融合C2f和SimAM,提出C2f_SimAM结构进行特征融合,并在Head部分采用加权双向特征金字塔结构进行拼接融合。实验结果表明,ESimB-YOLO参数量约为129万,模型大小为2.78 MB,均值平均精度(mAP)为86%。与YOLOv8n相比,ESimB-YOLO的模型参数量降低约57%、模型大小减小约53%、mAP提高1.8%,在轻量化的同时,保证了车辆检测精度。 展开更多
关键词 车辆检测 YOLOv8n 高速公路 轻量化
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