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改进B样条逼近时变滤波在电机轴承故障诊断中的应用
1
作者 杨娜 刘晔 +1 位作者 徐元博 刘静超 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第3期151-157,共7页
对电机轴承进行有效的故障诊断,不仅可以保证设备平稳高效运行,而且可以及时发现和排除运行故障,防止事故的发生。然而,从故障轴承中提取出的振动信号属于时变非平稳信号。此外,强烈的环境噪声也会掩盖微弱的故障循环脉冲。针对上述问题... 对电机轴承进行有效的故障诊断,不仅可以保证设备平稳高效运行,而且可以及时发现和排除运行故障,防止事故的发生。然而,从故障轴承中提取出的振动信号属于时变非平稳信号。此外,强烈的环境噪声也会掩盖微弱的故障循环脉冲。针对上述问题,提出一种改进B样条逼近时变滤波方法用以处理轴承故障信号。该方法采用新颖的瞬时幅值和瞬时频率估计方法代替传统的希尔伯特变换方法,增强B样条逼近的精度从而提高滤波性能。首先,通过所提方法对轴承故障信号进行滤波处理突出故障信息;然后对滤波信号进行包络分析得到包络谱,从而得到故障特征频率。仿真和真实故障信号实验表明,采用该方法可以有效提取电机轴承故障微弱特征。因此,该方法可为电机轴承故障诊断提供一种新的技术。 展开更多
关键词 故障诊断 电机轴承 瞬时幅值 瞬时频率 改进B样条时变滤波
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多模态场景下AIGC的应用综述 被引量：9
2
作者 岳颀 张晨康 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期79-96,共18页
虽然生成式人工智能(AIGC)已经能够在单一模态应用领域取得优异成果,可以利用人工智能技术生成文字、图像、视频等内容,但单一模态的特征表示很难完整包含某个现象的完整信息。为了提高模型的学习性能和生成能力,学者们提出将多模态信... 虽然生成式人工智能(AIGC)已经能够在单一模态应用领域取得优异成果,可以利用人工智能技术生成文字、图像、视频等内容,但单一模态的特征表示很难完整包含某个现象的完整信息。为了提高模型的学习性能和生成能力,学者们提出将多模态信息应用在AIGC中。AIGC能够对输入的多模态信息进行融合,获取更丰富的上下文信息,帮助模型更好地理解和生成内容。深入探讨了AIGC处理多模态问题的基本架构、工作原理和挑战,并对近年来与多模态信息结合的AIGC模型进行了分类和归纳。总结了AIGC在多模态图像生成、视频生成、三维形状生成等方面的应用、挑战和发展方向。在图像生成方面,讨论了生成对抗网络(GAN)模型、扩散模型等技术的应用和局限性。在视频生成方面,分析了基于扩散模型的视频生成技术,并探讨了音视频联合生成的方法。在三维形状生成方面,探讨了扩散模型和神经网络指导下的三维形状生成方法。最后提出了AIGC面临的挑战与未来潜在的研究方法。 展开更多
关键词 生成式人工智能(AIGC) 多模态 大语言模型
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基于GRO-SSA-LSTM的短期光伏发电功率预测 被引量：2
3
作者 王玲芝 李晨阳 +1 位作者 刘婧 李程 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期401-409,共9页
为提高光伏发电功率预测的精确度,保障电网能可持续稳定运行,将长短时记忆网络(LSTM)与淘金优化算法(GRO)改进后的麻雀搜索算法(SSA)结合起来,用于实现短期光伏发电功率的预测。首先,利用皮尔逊相关系数提取影响光伏功率的关键因素;然后... 为提高光伏发电功率预测的精确度,保障电网能可持续稳定运行,将长短时记忆网络(LSTM)与淘金优化算法(GRO)改进后的麻雀搜索算法(SSA)结合起来,用于实现短期光伏发电功率的预测。首先,利用皮尔逊相关系数提取影响光伏功率的关键因素;然后,利用麻雀搜索算法对长短时记忆网络进行优化,得到网络中最优的隐含层节点数量、训练次数、学习率等超参数;其次,引入Tent混沌映射优化麻雀种群的初始分布,使得种群初始位置分布更加均匀;最后,为避免算法陷入局部最优,引入GRO对SSA进行优化,使得麻雀种群搜索范围更加广泛,结果更加精确。实验结果表明,与LSTM、SSA-LSTM相比,GROSSA-LSTM在短期光伏发电功率预测中具有更高的预测精度,且具有至关重要的现实意义。 展开更多
关键词 光伏发电 预测模型 长短时记忆网络 麻雀搜索算法 淘金优化算法
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基于深度学习的联合等式状态约束辨识与递推滤波
4
作者 秦月梅 陈重 +1 位作者 杨衍波 李淑英 《兵工学报》 北大核心 2025年第6期216-229,共14页
针对等式约束跟踪系统中多约束并存且当前约束信息不确定下状态估计问题,提出基于深度学习的联合等式状态约束辨识与递推滤波算法。利用门控循环单元构建约束判别网络,借助雷达量测实现当前时刻等式状态约束的在线辨识;在递推滤波框架... 针对等式约束跟踪系统中多约束并存且当前约束信息不确定下状态估计问题,提出基于深度学习的联合等式状态约束辨识与递推滤波算法。利用门控循环单元构建约束判别网络,借助雷达量测实现当前时刻等式状态约束的在线辨识;在递推滤波框架下基于级联门控循环单元构建增益学习网络,实现概率模型与数据学习联合驱动的目标状态自适应估计;通过滤波投影联合约束判别网络辨识的约束信息和增益学习网络输出的状态估计,获得满足当前时刻等式状态约束的高精度目标状态估计。典型多道路目标跟踪实验结果表明:新算法相比卡尔曼滤波、交互式多模型(基于不同运动模型构建模式集/不同等式状态约束构建模式集)和KalmanNet等算法,在不同量测噪声水平下具有更高的估计精度和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 等式约束 线性随机系统 状态估计 深度学习
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高分辨原子像中原子峰位置的精确自动判定与电极化畴的快速可视化 被引量：3
5
作者 南虎 卢江波 +4 位作者 刘明 井红梅 汤少杰 王大威 贾春林 《电子显微学报》 CAS CSCD 2016年第3期191-200,共10页
针对材料原子尺度的量化研究正变得日益重要,而处理高分辨透射电子显微镜(HRTEM)像耗时耗力的现状,对计算机自动提取HRTEM像原子尺度信息的算法进行了研究,实现了HRTEM像中原子峰位置的自动准确提取;并在此基础上完成了布拉维格子的自... 针对材料原子尺度的量化研究正变得日益重要,而处理高分辨透射电子显微镜(HRTEM)像耗时耗力的现状,对计算机自动提取HRTEM像原子尺度信息的算法进行了研究,实现了HRTEM像中原子峰位置的自动准确提取;并在此基础上完成了布拉维格子的自动构建。利用前述两项关键图像信息,计算了钙钛矿钴氧化物中原子位置发生的周期性变化和铁电材料中电极化畴翻转等重要物理量,实现了对材料中晶胞尺度晶格形变的量化分析,以及形变和畴结构的快速可视化。当涉及大量图像处理时,其所实现的晶胞尺度晶格形变和畴结构的定量测量与快速可视化方法为分析材料原子及纳米尺度性能提供了一种强有力的分析手段。此外,自动提取HRTEM原子像信息也为后续探索模拟像和实验像的自动匹配及确定精确成像参数与真实原子位置打下了基础。 展开更多
关键词 高分辨电子显微像 图像处理 单胞尺度晶格形变 可视化 定量表征
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流程制造系统辨识的自动结构性建模方法
6
作者 韩中 赵升吨 +3 位作者 张贵成 阮卫平 李建平 沈红立 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第1期227-231,共5页
模型能够解决系统工程中的许多问题,为此,提出了一种新的流程制造系统辨识的自动结构性建模方法。通过对系统的结构组成和单元关系进行辨识,提炼出模型的结构性数据,并以此自动地形成系统仿真模型。建模采用了图论作为工业系统的数学表... 模型能够解决系统工程中的许多问题,为此,提出了一种新的流程制造系统辨识的自动结构性建模方法。通过对系统的结构组成和单元关系进行辨识,提炼出模型的结构性数据,并以此自动地形成系统仿真模型。建模采用了图论作为工业系统的数学表达形式。研究对系统单元进行规则性编码,并根据系统结构所具有的特性定义了建模的辨识函数。实例证明了提出的方法是可行的,并能够满足系统建模的有用性、高效性、准确性的要求。 展开更多
关键词 系统辨识 自动建模 图论 系统工程
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智能交通静态目标自动识别系统的研究 被引量：4
7
作者 李运生 张名佳 《现代电子技术》 北大核心 2018年第15期141-146,共6页
为了有效地保障汽车驾驶人员及乘车人员的生命财产安全,缓解交通拥堵现象,针对智能交通静态目标的自动识别系统进行研究。利用CCD摄像头采集的公路视频样本,基于先进数字图像处理技术,实现对视频中交通公路静态目标标线的自动检测识别... 为了有效地保障汽车驾驶人员及乘车人员的生命财产安全,缓解交通拥堵现象,针对智能交通静态目标的自动识别系统进行研究。利用CCD摄像头采集的公路视频样本,基于先进数字图像处理技术,实现对视频中交通公路静态目标标线的自动检测识别。针对标线形态特点,进行有效的数字图像滤波除噪处理,提出采用累计概率霍夫变换算法对标线进行识别,有效地检测出公路行车标线,实现对视频图像中公路标线的跟踪识别。 展开更多
关键词 智能交通 静态目标 公路标线 自动识别 边缘检测 累计概率霍夫变换
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蜂窝车联网侧行链路信道测量与分析
8
作者 代亮 王宁 +3 位作者 白浩男 宁耀军 孟芸 许宏科 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期361-370,共10页
蜂窝车联网侧行链路接口(PC5)采用终端到终端直接通信的形式,因其通信延迟低、传输容量大和传输可靠性高的特点而具备广阔的科研和工程前景。为了实测蜂窝车联网侧行链路信道特性,使用具有PC5接口的车载板卡在城市道路进行了通信测量工... 蜂窝车联网侧行链路接口(PC5)采用终端到终端直接通信的形式,因其通信延迟低、传输容量大和传输可靠性高的特点而具备广阔的科研和工程前景。为了实测蜂窝车联网侧行链路信道特性,使用具有PC5接口的车载板卡在城市道路进行了通信测量工作,并依据测量结果从信道特征对PC5接口信道进行了分析。分析了通信收包时延随距离和信噪比变化的特征,将实测参考信号接收功率值与自由空间和双射线两种路径损耗经验模型及对数距离和双斜率两种路径损耗拟合模型的预测值进行了对比,并引入了四种相关性分析算法,从数值偏移量、线性相关程度和几何形态相似度等角度分析了模型预测值与实测数据的关联性,最终验证了双斜率路径损耗模型最适合表征PC5接口通信信道在城市环境下的衰落特征,基于该模型测算得到的路径损耗指数和阴影衰落方差也进一步说明此模型能够更好地结合实验环境表征信道特性。 展开更多
关键词 蜂窝车联网 侧行链路 信道测量 路径损耗模型 相关性分析
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基于空洞卷积融合Transformer的无人机图像小目标检测方法 被引量：4
9
作者 王林 刘景亮 王无为 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第11期3595-3602,共8页
针对无人机(UAV)航拍图像中目标场景复杂、目标尺度多样、小目标密集和目标遮挡严重的问题,提出一种多尺度空洞卷积的UAV图像目标检测算法Swin-Det。首先,采用Swin Transformer作为主干特征提取网络,并在主干网络中引入空间信息交融模块... 针对无人机(UAV)航拍图像中目标场景复杂、目标尺度多样、小目标密集和目标遮挡严重的问题,提出一种多尺度空洞卷积的UAV图像目标检测算法Swin-Det。首先,采用Swin Transformer作为主干特征提取网络,并在主干网络中引入空间信息交融模块(SIBM),从而解决因物体间遮挡而导致的目标信息模糊的问题;其次,提出一种融合空洞特征金字塔网络(FDFPN),通过多分支的空洞卷积融合特征信息,以有效提高网络的感受野以及特征信息的复用,使模型可以学习到不同维度的细节特征;最后,采用线性插值法和多任务损失函数解决预测区域不匹配和样本不平衡的问题,提升模型的检测精度。在VisDrone数据集上的实验结果表明,Swin-Det算法的平均精度均值(mAP)达到了27.2%,与原始Swin Transformer相比,提高了4.1个百分点,且在同一训练批次下收敛更快。可见,Swin-Det算法可在复杂场景下实现对无人机图像目标的高精度检测。 展开更多
关键词 小目标检测 特征融合 空洞卷积 无人机图像 Swin Transformer
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面向智能仓储的多机器人任务分配及路径规划 被引量：1
10
作者 褚晶 田艺秋 +1 位作者 岳颀 黄勇 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期929-938,共10页
面对当今日益复杂的市场需求,传统的人工仓储系统已力不从心,仓储系统的智能化转型升级成为迫切需求。在这一背景下,针对仓储环境设计了一种仓储多机器人系统的任务分配与路径规划策略,以实现混杂单机与多机编队仓储任务的高效完成。文... 面对当今日益复杂的市场需求,传统的人工仓储系统已力不从心,仓储系统的智能化转型升级成为迫切需求。在这一背景下,针对仓储环境设计了一种仓储多机器人系统的任务分配与路径规划策略,以实现混杂单机与多机编队仓储任务的高效完成。文中提出一种将交通流量影响因子融入拍卖算法的仓储任务分配策略,通过预测环境中各区域机器人密度,实现任务分配的优化。该研究为多机编队任务设计了基于虚拟结构法的三机器人编队模型,并提出一种2层路径规划策略:外层基于Floyd算法进行全局路径规划,内层通过交通规则约束解决各类碰撞问题,实现局部路径规划。在MATLAB平台对设计的仓储多机器人系统进行仿真实验,实验结果表明,该多机器人系统能够灵活处理混杂2种类型的仓储任务,有效减少机器人之间的碰撞风险和机器人在密集区域的停滞现象,从而提高系统的安全性和工作效率。该研究为未来多机器人系统研究和现实应用提供参考。 展开更多
关键词 仓储系统 多机器人系统 任务分配 路径规划 多机器人协同
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基于约束优化的多智能体协同编队与避障 被引量：1
11
作者 褚晶 李佩文 岳颀 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期545-560,共16页
在多智能体系统的研究与实践中,编队路径规划尤为关键,不仅保障智能体的安全运行,也能提高系统执行任务的效率。本文提出了一种适应动态复杂环境的多智能体编队路径规划方法,确保系统在动态避障和编队形状保持方面的实时响应能力。开发... 在多智能体系统的研究与实践中,编队路径规划尤为关键,不仅保障智能体的安全运行,也能提高系统执行任务的效率。本文提出了一种适应动态复杂环境的多智能体编队路径规划方法,确保系统在动态避障和编队形状保持方面的实时响应能力。开发了两种核心算法:一种致力于局部运动规划,另一种聚焦于全局路径规划。局部运动规划算法迭代应用半定规划和二次规划,求解得到智能体周围的无障碍凸区域,并通过连续凸优化技术优化编队参数。这一方法有效解决了多智能体编队在动态障碍物避让方面的问题,确保在遵守环境约束的同时实现编队的稳定保持。全局路径规划阶段进一步采用了这一思想,对自由空间中的无障碍凸区域进行采样,结合约束优化来计算起始编队和目标编队之间的过渡编队,并利用图搜索算法找到通往目标编队的最优路径。本文利用MATLAB搭建一个动态障碍物与静态障碍物并存的复杂仓储环境,验证了方法的有效性,并与虚拟结构法和概率路线图(Probabilistic roadmap,PRM)进行对比,展示了其在效率和准确性方面的优越性。 展开更多
关键词 协同编队 动态环境 避障 约束优化 路径规划
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基于无芯片RFID的低成本湿度传感器设计 被引量：1
12
作者 王博 李有为 王柯 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1047-1052,共6页
设计一款低成本无芯片射频识别(RFID)传感器用于环境湿度监测具有重要意义。为此,将聚乙烯醇(PVA)薄膜用作湿度敏感材料,矩形基板的整体尺寸为18 mm×18 mm×0.5 mm,通过感湿原理和仿真分析,环境湿度的变化引起湿度敏感材料PVA... 设计一款低成本无芯片射频识别(RFID)传感器用于环境湿度监测具有重要意义。为此,将聚乙烯醇(PVA)薄膜用作湿度敏感材料,矩形基板的整体尺寸为18 mm×18 mm×0.5 mm,通过感湿原理和仿真分析,环境湿度的变化引起湿度敏感材料PVA介电常数的变化,进而影响整个传感器谐振频率偏移。仿真结果表明:所设计的湿度传感器相对湿度工作范围为21.9%~52.5%,对应传感器谐振频率范围为2.76~2.51 GHz,偏移总量达到250 MHz,最大相对湿度下平均灵敏度为23.08 MHz/%。所设计的湿度传感器具有小型化、结构简易和低成本等优点,可应用于各种目标环境的湿度监测。 展开更多
关键词 低成本 无芯片射频识别湿度传感器 聚乙烯醇 湿度监测 湿度敏感材料
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基于多特征融合的自监督图像配准算法
13
作者 韩贵金 张馨渊 +1 位作者 张文涛 黄娅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1597-1604,共8页
为保证提取特征的信息量丰富,当前基于深度学习的图像配准算法通常采用深层卷积神经网络,模型的计算复杂度高,而且还存在相似特征点区分度低的问题。针对上述问题,提出一种基于多特征融合的自监督图像配准算法(SIRA-MFF)。首先,使用浅... 为保证提取特征的信息量丰富,当前基于深度学习的图像配准算法通常采用深层卷积神经网络,模型的计算复杂度高,而且还存在相似特征点区分度低的问题。针对上述问题,提出一种基于多特征融合的自监督图像配准算法(SIRA-MFF)。首先,使用浅层卷积神经网络提取图像特征,降低计算复杂度,并且通过在特征提取层添加特征点方向描述符,弥补浅层网络特征信息量单一的问题;其次,在特征提取层后添加用于扩大特征点感受野的嵌入与交互层,融合特征点局部和全局信息以提升相似特征点区分度;最终,最佳匹配方案由改进的特征匹配层计算得到,并同步设计了一种基于交叉熵的损失函数用于模型训练。在ILSVRC2012数据集生成的2个测试集中,SIRA-MFF的平均匹配准确率(AMA)分别为95.18%和93.26%,优于对比算法;在IMC-PT-SparseGM-50测试集中,SIRA-MFF的AMA为89.69%,也优于对比算法,且与ResMtch算法相比,单张图像运算时间降低了49.45%。实验结果表明,SIRAMFF具有较高精度和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像配准 自监督学习 特征融合 特征描述符 特征嵌入
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高动态场景下无人机空对空目标检测
14
作者 王林 赵莉 王无为 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期265-275,共11页
针对高动态场景下无人机(UVA)空对空目标检测任务中机载设备计算资源有限和UVA小目标检测困难的问题,提出一种基于轻量级注意力机制的无人机空对空目标检测算法SGC-YOLOv5。首先,设计S-Ghost模块和SD-Ghost结构构建特征提取网络SD-Ghost... 针对高动态场景下无人机(UVA)空对空目标检测任务中机载设备计算资源有限和UVA小目标检测困难的问题,提出一种基于轻量级注意力机制的无人机空对空目标检测算法SGC-YOLOv5。首先,设计S-Ghost模块和SD-Ghost结构构建特征提取网络SD-GhostNet,降低模型参数量和计算复杂度;其次,引入更高效的GSConv和VOVGSCSP结构细化特征融合网络,将SD-GhostNet和细化的特征融合网络相结合使模型达到最佳的轻量化效果;最后,在特征融合网络中加入轻量级卷积块注意力模块(CBAM)来突出图像中感兴趣的UVA特征,抑制背景冗余信息,提高检测精度。在数据集Det-Fly上的实验结果表明,SGC-YOLOv5算法的精确率为74.9%、参数量为4313695、检测速度为169.42帧/s、每秒浮点运算次数(FLOPs)为9.0×10^(9),与基准YOLOv5s算法相比,检测精确率提升2.5%、参数量减少48.5%、检测速度提升26.17帧/s、FLOPs降低57.5%,在实现模型轻量化的同时取得了较好的检测精确率。 展开更多
关键词 视觉目标检测 无人机空对空目标检测 YOLOv5算法 轻量化 注意力机制
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基于紧支撑多变量多项式函数的非线性随机系统概率密度函数形状控制方法
15
作者 王玲芝 张坤 钱富才 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期39-52,共14页
针对非线性随机系统的概率密度函数(PDF)形状控制问题,文中以FokkerPlanck-Kolmogorov(FPK)方程为研究工具,提出了一种基于紧支撑多变量多项式(CSMP)函数的非线性随机系统PDF形状控制方法。当系统处于稳定状态时,系统的PDF被困在特定的... 针对非线性随机系统的概率密度函数(PDF)形状控制问题,文中以FokkerPlanck-Kolmogorov(FPK)方程为研究工具,提出了一种基于紧支撑多变量多项式(CSMP)函数的非线性随机系统PDF形状控制方法。当系统处于稳定状态时,系统的PDF被困在特定的紧凑子空间中,不需要对整个空间进行积分。而CSMP函数在一段连续的空间内非0,满足紧凑子空间的特征。因此,文中将CSMP的线性组合(CSMP-LC)作为FPK方程的稳态近似解逼近目标PDF。首先,采用飞蛾扑火优化(MFO)算法优化CSMP-LC函数的参数;然后,通过对多维稳态FPK方程的每一维状态变量进行积分,确保稳态FPK方程在整个空间中的积分为0;最后,求解出一维和二维非耦合的状态变量PDF形状控制器,并进行了仿真实验。结果表明,对于一维非线性随机系统,文中提出的方法能有效地实现对不同类型目标PDF形状(单峰形状、双峰形状、三峰形状)的控制,且在目标PDF形状为复杂的三峰时,文中方法的均值、方差、峰度和偏度误差均优于其他两种方法。文中方法扩展到二维状态变量非耦合的非线性随机系统时,也能较好地实现对PDF形状的控制,为多变量随机系统的PDF形状控制研究提供了新的思路。同时,CSMP函数可以减少积分计算的复杂性,降低了非线性随机系统的PDF形状控制器的求解难度。 展开更多
关键词 Fokker-Planck-Kolmogorov方程 非线性随机系统 概率密度函数 紧支撑多变量多项式
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一种基于Petri网的多机器人路径规划建模方法
16
作者 褚晶 周力 +3 位作者 岳颀 胡悦 郑子轩 黄勇 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期716-725,共10页
月球基地建设是当前各国月球探测与开发计划的核心使能技术之一。然而,为消除高昂的运输成本和有限载人航天技术的约束,使用多机器人团队建造月球基地的新研究方案被提出,该方案的关键是如何实现多机器人针对复杂任务的路径规划。为此,... 月球基地建设是当前各国月球探测与开发计划的核心使能技术之一。然而,为消除高昂的运输成本和有限载人航天技术的约束,使用多机器人团队建造月球基地的新研究方案被提出,该方案的关键是如何实现多机器人针对复杂任务的路径规划。为此,以月球基地建设场景中的探测采集区域、采集月壤、搬运月壤等作为复杂的任务输入,研究了一种基于Petri网模型的多机器人路径规划建模方法。构建了多机器人运动的Petri网模型;使用线性时序逻辑(linear temporal logic,LTL)语言描述月球基地建设的相关任务;将Petri网模型和LTL公式结合求解得到多机器人路径;在Matlab软件中进行仿真验证,并与使用切换系统的建模方法进行对比。结果表明,使用Petri网模型所需的建模总时间比切换系统模型单个任务的建模时间减少2个数量级,说明建立的Petri网多机器人模型具有避免维度爆炸、计算高效等优势。 展开更多
关键词 月球基地建设 PETRI网模型 路径规划建模 线性时序逻辑
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多尺度交叉注意力特征融合的语义分割网络 被引量：1
17
作者 张弘 高月 刘保洋 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第9期135-139,共5页
针对DeepLabv3+语义分割模型在解码阶段仅融合单尺度低级特征,高级与低级特征融合效果差,导致目标分割精度低的问题,本文基于注意力特征融合(AFF)结构和DeepLabv3+网络,提出了CAAF-DeepLabv3+分割网络。首先,该网络引入不同阶段的多尺... 针对DeepLabv3+语义分割模型在解码阶段仅融合单尺度低级特征,高级与低级特征融合效果差,导致目标分割精度低的问题,本文基于注意力特征融合(AFF)结构和DeepLabv3+网络,提出了CAAF-DeepLabv3+分割网络。首先,该网络引入不同阶段的多尺度浅层特征来优化空间位置信息。其次,采用交叉方式改进AFF,获得交叉注意力特征融合(CAFF)结构,提高特征间的信息交互,且通过学习高级和低级特征在通道上的重要程度,增强显著性特征,克服语义和尺度不一的特征融合问题,以获取高分辨率和高语义信息的融合特征。在道路标线数据集上进行训练和测试的结果表明,对于目标轮廓复杂、小尺寸分布较多的情况,该网络与UNet、PSPNet、DeepLabv3+、MobileNetv2-DeepLabv3+、AFF-DeepLabv3+网络相比较,平均交并比(MIoU)值和平均像素准确率(MPA)值达到最高,漏分割和错误分割明显降低。 展开更多
关键词 DeepLabv3+ 语义分割 多尺度 交叉注意力特征融合
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无芯片RFID高温传感器设计 被引量：1
18
作者 王博 李有为 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第6期81-83,87,共4页
设计了一种用于高温环境实时监测的基于开口环谐振器(SRR)的无芯片射频识别(RFID)传感器。传感器由双开口圆环谐振结构和氧化铝(Al_(2)O_(3))陶瓷基板构成,尺寸为25 mm×25 mm×0.5 mm。其工作原理是:Al_(2)O_(3)陶瓷基板作为... 设计了一种用于高温环境实时监测的基于开口环谐振器(SRR)的无芯片射频识别(RFID)传感器。传感器由双开口圆环谐振结构和氧化铝(Al_(2)O_(3))陶瓷基板构成,尺寸为25 mm×25 mm×0.5 mm。其工作原理是:Al_(2)O_(3)陶瓷基板作为温度敏感材料,具有耐高温的特性,而且介电常数随温度变化而改变,使得整只传感器谐振频率偏移,建立起温度与谐振频率之间的关系,实时监测谐振频率即可获知实时温度。仿真结果表明:设计的温度传感器可以实现200~1000℃监测,对应谐振频率从6.64 GHz下降至6.26 GHz,偏移380 MHz,传感器灵敏度0.475 MHz/℃表现很好,证明了传感器的谐振频率和温度之间存在着准线性关系。设计的无芯片RFID传感器具有无线无源、制作成本低和尺寸小等优点,非常适合应用于高温环境温度检测。 展开更多
关键词 无芯片射频识别高温传感器 开口环谐振器 氧化铝陶瓷 高灵敏度
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深度Q网络在月球着陆任务中的性能评估与改进
19
作者 岳颀 石伊凡 +1 位作者 褚晶 黄勇 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期396-405,共10页
基于深度Q网络(DQN)技术的强化学习方法得到越来越广泛的应用,但该类算法的性能深受多因素影响。文中以月球登陆器为例,探讨不同超参数对DQN性能的影响,在此基础上训练得到性能较优的模型。目前已知DQN模型在100个测试回合下平均奖励为2... 基于深度Q网络(DQN)技术的强化学习方法得到越来越广泛的应用,但该类算法的性能深受多因素影响。文中以月球登陆器为例,探讨不同超参数对DQN性能的影响,在此基础上训练得到性能较优的模型。目前已知DQN模型在100个测试回合下平均奖励为280+,文中模型奖励值可达到290+,并且通过在原始问题中引入额外的不确定性测试验证了文中模型的鲁棒性。另外,引入模仿学习的思想,基于启发式函数的模型指导方法获取演示数据,加快训练速度并提升性能,仿真结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 深度强化学习 深度Q网络 模仿学习
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基于Q-learning的搜救机器人自主路径规划
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作者 褚晶 邓旭辉 岳颀 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期364-374,共11页
当人为和自然灾害突然发生时,在极端情况下快速部署搜救机器人是拯救生命的关键。为了完成救援任务,搜救机器人需要在连续动态未知环境中,自主进行路径规划以到达救援目标位置。本文提出了一种搜救机器人传感器配置方案,应用基于Q⁃tabl... 当人为和自然灾害突然发生时,在极端情况下快速部署搜救机器人是拯救生命的关键。为了完成救援任务,搜救机器人需要在连续动态未知环境中,自主进行路径规划以到达救援目标位置。本文提出了一种搜救机器人传感器配置方案,应用基于Q⁃table和神经网络的Q⁃learning算法,实现搜救机器人的自主控制,解决了在未知环境中如何避开静态和动态障碍物的路径规划问题。如何平衡训练过程的探索与利用是强化学习的挑战之一,本文在贪婪搜索和Boltzmann搜索的基础上,提出了对搜索策略进行动态选择的混合优化方法。并用MATLAB进行了仿真,结果表明所提出的方法是可行有效的。采用该传感器配置的搜救机器人能够有效地响应环境变化,到达目标位置的同时成功避开静态、动态障碍物。 展开更多
关键词 搜救机器人 路径规划 传感器配置 Q⁃learning 神经网络
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