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传感器与微系统
传感器与微系统

刘学林

月刊

1000-9787

st_chinasensor@vip.126.com

0451-82514848

150001

哈尔滨市南岗区一曼街29号（哈尔滨44信箱）

传感器与微系统/Journal Transducer and Microsystem TechnologiesCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊由中国电子科技集团公司第四十九研究所主办，系高新技术与实用技术相结合的高科技期刊。侧重发表具有新结构、新功能、新用途、微型化、多功能化、智能化、系统化和网络化、能促进信息技术发展、更新换代的新型传感器与微系统制造方面的论文。
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    基于深度神经网络的室内定位算法

    乔寅嵩张大龙韩刚涛郭仕勇...
    125-128页
    查看更多>>摘要：提出了一种基于深度学习的接收信号强度指示(RSSI)指纹定位算法.该算法将深度神经网络引入到指纹定位的2个阶段中:离线阶段对不同遮挡情况的指纹库进行特征训练,其中指纹数据作为输入,不同遮挡情况的指纹库编号作为标签;在线阶段将实时接收到的数据送入到网络中进行指纹库匹配,然后结合改进的加权K近邻(WKNN)算法进行定位.通过对比实验结果表明:所提算法的定位精度优于其他定位算法,有着很好的定位性能.

    室内定位指纹定位接收信号强度指示

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    基于小波Adaline改进的充电桩谐波分析及扰动定位方法

    王晨彭家强王淑侠邬蓉蓉...
    129-132页
    查看更多>>摘要：针对Adaline网络在复杂信号谐波检测中基波频率难以获取的问题,提出一种小波重构与改进型Adaline网络结合的谐波分析方法,并将该方法应用于充电桩谐波分析中.首先,用Mallat算法对原信号分解,再将细节信号重构实现扰动定位,将近似信号重构得到去噪原信号与基波信号,通过基波获取频率.其次,对Adaline网络相位提取算法进行优化,使其兼容全部相位范围,将去噪原信号通过优化后的Adaline网络检测谐波幅值及其对应的相位,综合误差为0.766％,比传统的Adaline模型精度提升了28.642％;最后,将该方法应用于充电桩模型,实现谐波检测,并精准定位扰动发生时段,进一步论证了该方法的适用性.

    谐波检测Mallat算法Adaline网络充电桩

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    用磁阵列传感器去偏心误差的非接触式电流测量方法

    吴远密许守东姜孟张文斌...
    133-136页
    查看更多>>摘要：磁性传感器圆形阵列是电流非接触式测量的有效方法,因为它成本低、重量轻、线性范围大、带宽宽和噪声低.针对现有阵列式电流传感器测量偏心时存在较大电流测量误差的问题,采用一种基于导线偏心位置的区域层次分析方法.通过对载流导线不同偏心位置,赋予磁传感器不同的权重进行输出叠加,与导线中心位置输出进行对比,求得最大相对误差为1.28％,传感器线性误差为1.04％,克服了导线偏心对电流测量误差的影响,证明了该方法的可行性.

    圆形阵列电流测量非中心磁通门传感器非接触式

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    基于区域细化的Siamese网络目标跟踪算法

    张海鹏王亚平张宝华徐利权...
    137-140页
    查看更多>>摘要：针对快速运动导致跟踪目标尺度变化大、分辨率低等问题,提出了一种基于区域细化的Siamese网络目标跟踪算法.在Siamese网络中引入多尺度特征感知模型,有效提取深层全局通道特征和局部空间特征,准确提取判别性信息;为进一步在搜索区域增强前景,构建区域细化模型,利用经主干网络提取的目标区域特征对搜索区域目标进行甄别,实现由粗到细的跟踪策略,有效增强目标表征能力.将所提算法在OTB100数据集上与现有的一些跟踪算法进行测试.实验结果表明,本文算法在跟踪成功率与跟踪精度方面均取得了良好的表现.同时在低分辨率、形变、光照变化等方面表现出较强的鲁棒性.

    深度学习区域细化目标跟踪Siamese网络

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    基于改进遗传算法的无线传感器网络覆盖优化

    荣威张屹王帅陆瞳瞳...
    141-144页
    查看更多>>摘要：提出一种基于逆模型引导算法搜索的多目标演化算法(MOEA-OMG),通过对种群的目标空间随机采样,然后利用高斯过程将采样解映射回决策空间,得到包含种群分布信息的试验解,引导算法搜索,利用提出的重组算子将试验解与其他解个体进行组合,产生高质量后代解.将算法应用到解决无线传感器网络(WSNs)覆盖问题,并与传统的几种优化算法进行实验对比,结果表明,所提算法在求解WSNs覆盖问题时,展现出较为明显的性能优势.

    遗传算法重组算子逆建模覆盖优化

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    基于电容传感器的CO2气液两相流流型识别

    孙采鹰闫勇张文彪
    145-148页
    查看更多>>摘要：为了实现碳捕捉与封存(CCS)管道内CO2流量的精确测量,需要对CO2的流型进行辨识.基于递归定量分析和模糊C均值(FCM)聚类算法,建立了CO2气液两相流的流型识别模型.提出利用小波变换在多尺度下分析CO2气液两相流电容信号递归图结构特性的方法,对各个尺度下的递归图分别进行定量分析,提取出不同流型下CO2流动的电容传感器递归特征参数.采用FCM算法,对特征参数进行流型聚类,完成了对CO2气液两相流的分层流、气泡流和雾状流3种流型的识别.

    流型识别电容传感器递归图模糊聚类

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    基于半色调图像的抗打印扫描防伪水印算法

    石智源王英志张银银胡俊...
    149-152页
    查看更多>>摘要：提出一种基于阈值调整点扩散图像与主从像素对切换的抗打印扫描防伪水印算法.首先,改变点扩散过程中的单一误差扩散核与量化阈值;然后,将水印图像利用Arnold置乱与混沌加密进行加密处理;最后,采用主从像素对切换的方式在半色调图像内部进行水印信息的嵌入.实验结果表明:嵌水印图像内部不存在周期性图案,在打印扫描、剪切、涂抹和噪声等攻击下,水印的正确解码率在85％以上,与其他同类算法相比,表现出更强的鲁棒性.

    点扩散像素对切换抗打印扫描防伪水印半色调图像鲁棒性

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    基于轻量级卷积神经网络的零件位姿识别算法

    周旺于微波杨宏韬
    153-156,160页
    查看更多>>摘要：针对目前基于卷积神经网络(CNN)的识别检测算法存在参数量多、计算量大、内存占用大以及资源消耗过多的问题,基于YOLOv3网络结构的优势,提出了一种轻量级的识别检测网络EfficientNet-B0-YOLOv3.该网络不仅可以实现零件的位姿识别,而且可识别出零件的各个面,在具备高识别检测精度的同时,降低了网络的参数量和计算量,而且训练好的网络模型大小只有41.10 MB,可以降低资源消耗,在工业应用中,降低内存占用,更容易嵌入设备进行使用.

    YOLOv3EfficientNet零件位姿识别轻量级卷积神经网络

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    融合多级特征与注意力机制的路面裂缝检测

    苏天成郑津津张广强丰穗...
    157-160页
    查看更多>>摘要：针对深度学习模型应用在道路裂缝检测时,存在裂缝提取不完整及检测速度慢等问题,提出了一种基于ResNet34骨干网络并结合通道注意力和空间注意力机制对特征图进行多级特征融合学习的算法.提出的算法由特征提取网络、多级特征融合模块构成,能够生成清晰准确的裂缝分割图像.其中,特征提取网络提取三原色(RGB)图像的分层级特征,多级特征融合模块学习ResNet34分层级特征信息,且各层的输出采用分层监督方式引导网络快速训练.为证明网络的有效性,在公开裂缝数据集上进行了测试,测试结果显示提出的算法在F1、平均交并比(MIoU)和帧率(FPS)上均超过了其他经典网络.

    多级特征融合注意力机制裂缝检测图像分割

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    面向复杂场景的智能车辆局部路径规划算法

    闫春来徐聪刘咏诗潘常春...
    161-163,168页
    查看更多>>摘要：针对复杂道路环境的实时规划问题,提出一种新的智能车辆局部路径规划算法.首先,利用Frenet坐标系将车辆运动解耦为独立的横向和纵向运动.其次,根据车辆的初始配置和目标配置,借助多项式法求得车辆的路径集合.进行路径可行性检查得到候选路径集,并将行车风险场(DRF)理论和最小化加速度变化率引入到路径规划中,使规划出的路径更符合驾驶人的主观感受.最后,构建损失函数,选择损失函数最小的路径作为最优路径.结果表明,该方法能够在复杂场景下给出更合理的行车方案.

    行车风险场Frenet坐标系路径规划自动驾驶

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