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重庆理工大学学报
重庆理工大学
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重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
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    参数化人体有限元模型的体表样本选取方法

    吕华溢许述财宋家锋王波...
    86-92页
    查看更多>>摘要：为了准确选取到参数化方法建立的中国女性人体有限元模型的体表样本,设计了一种用于人体体表建模的样本选取方法.通过采用样本估计总体的方法确定体表样本的选取数量;采用计算正态分布区间估计参数和按照数据分布比例方法生成体表样本的身高、BMI和年龄3 个统计特征参数;利用拉丁超立方抽样方法按照体表样本统计特征的参数分布生成各样本的选取参数;通过Pearson相关系数检验各特征参数向量间的相关性.基于所设计的体表样本参数生成方法,在置信度为95%、误差不大于10%的条件下,所生成的97 例女性体表样本各特征参数所构成向量之间无显著相关性,各特征参数分布与中国女性人体的总体分布相一致.所设计的体表样本选取方法可有效选取到代表中国女性人体特征的体表样本.

    样本选取方法拉丁超立方抽样中国人体特征参数化建模

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    混合现实场景下结合SSVEP与眼动追踪的脑控机械臂系统

    李奇宗子彦武岩宋雨...
    93-100页
    查看更多>>摘要：针对混合现实场景下脑控机械臂系统交互性差、指令集小的问题,设计了一种结合稳态视觉诱发电位(SS-VEP)和眼动追踪技术的混合现实脑控机械臂系统.该系统通过眼动追踪技术实现目标区域的初选,而SSVEP信号则被用于在初选区域内识别最终的目标指令.在不增加刺激类别数量的前提下扩大了指令集,并根据受试者的视线停留区域实现异步控制.离线实验结果表明,在使用相同刺激类别数量的情况下,增加视觉刺激目标数量不会对分类准确率产生显著影响.通过在线实验验证了系统的适用性,相较于使用单一SSVEP范式的机械臂控制系统,所提出的系统具有更好的交互性和更大的指令集.

    脑机接口机械臂稳态视觉诱发电位混合现实眼动追踪

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    基于改进YOLOv5的行人检测方法研究

    薛继伟薛鹏杰胡馨元
    101-109页
    查看更多>>摘要：针对行人检测中出现的目标遮挡和小尺度目标漏检等现象,提出一种基于YOLOv5 改进的行人检测模型DROE-YOLO.在YOLOv5 的C3 模块中引入了 Res2Net 的残差结构以增强网络对行人目标的表征能力.采用Dynamic Head作为YOLOv5 的检测头,提高检测的准确性和鲁棒性.在标签分配策略方面采用了Simplified OTA方法,可以更准确地匹配真实框与预测框.最后,使用soft-NMS+EIOU的方法,进一步提高行人目标的检测准确率.在CrowdHuman数据集上的实验结果表明,DROE-YOLO在行人检测任务上取得了较好的效果.与基准模型相比,在增加少量参数的情况下,DROE-YOLO模型的检测精度提升了 3.3%,召回率提升了 6.5%,相比原模型更适用于实际的行人检测任务.

    行人检测Res2NetDynamic-HeadSimplified-OTASoft-NMS

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    采用SGCMG的两轮单辙平台自平衡控制技术

    但远宏彭润山王敬一钟海洋...
    110-117页
    查看更多>>摘要：针对以自行车、摩托车为代表的两轮单辙平台的自然不稳定问题,采用单框架控制力矩陀螺(SGCMG)为平衡控制机构,研究两轮单辙平台不同工况下自平衡控制算法.分析两轮单辙平台横向力矩,推导横滚转动动力学方程,并根据不同状态误差设计了增益调度PID控制器;建立轮-地接触点模型,修正曲线运动时目标横滚角,减小反馈静差,获得更好的动态响应;以前叉转向趋势预估未来时刻转向角度与目标平衡横滚角度,提前调整姿态以重力矩抵消离心力矩,模拟人骑行时的预判压弯行为.相关算法经仿真验证与实车测试,可在静止与曲线运动等工况下保持动态平衡,效果良好,表明了算法的有效性.

    平衡控制控制力矩陀螺两轮单辙平台横滚角预测增益调度PID

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    一种改进多尺度融合的电动汽车充电口识别方法

    赵晓东刘瑞庆王向温士涛...
    118-126页
    查看更多>>摘要：针对无人自动充电桩工作过程中背景复杂导致电动汽车充电口识别精度低等问题,提出基于改进YOLOv5算法的一种电动汽车充电口识别方法.采用融入加权双向特征金字塔结构增强不同层级间的信息融合能力;引入GhostNet网络结构中的深度可分离卷积 GhostConv,替代原模型中的特征提取网络中的普通卷积层,减小了模型的计算开销;主干网络中使用SENet结构增加感受野信息,提高模型对充电口特征的提取能力;同时改进模型损失函数,引入EIoU损失函数代替原始CIoU损失函数,提高边界框回归精度.实验结果表明:改进后的模型在自制的多样化电动汽车充电口数据集上相较于原始YOLOv5 算法在模型体积上减小了 6.94 MB,检测精度提升到94.75%.同时与目前主流的检测算法对比,检测精度与检测速度也具有一定的优越性,适用于复杂背景环境下的电动汽车充电口的目标检测.

    图像处理目标检测电动汽车充电口注意力机制多尺度融合YOLOv5

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    一种水下偏振图像增强的融合算法

    王宇航杨凯张景辉张健...
    127-132页
    查看更多>>摘要：针对水下光学探测对高质量成像的需求,提出一种基于主动偏振成像的原理,将直方图均衡化去雾算法、拉普拉斯金字塔算法、单一水下图像融合增强策略相结合.通过直方图均衡化去雾算法增强局部的对比度;利用拉普拉斯金字塔算法保留了各个图层的细节特征信息;通过水下图像增强策略算法结合不同图像的优势,可以有效改善水下色彩偏移、对比度低和光照不均等问题.经实验定量分析可得,此算法确实有效改善了以上问题,提升了图像整体的视觉效果.

    水下偏振图像融合拉普拉斯金字塔去雾算法

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    IRS辅助去蜂窝大规模MIMO系统反窃听安全波束赋形研究

    鲜永菊于东方邢智童梁吉申...
    133-141页
    查看更多>>摘要：为提高物理层安全通信性能,针对目前物理层通信容易受到建筑物遮挡和非法用户窃听的问题,提出了一种智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助去蜂窝大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MI-MO)系统反窃听安全传输波束赋形方案.考虑信道理想的情况下,以还原合法用户接收信号和阻止非法用户接收信号为目标,最小化发射波束赋形向量,构建了一个基站主动波束赋形向量和IRS相移的联合波束赋形问题.通过交替优化将原问题分解为基站波束赋形向量优化子问题和IRS相移优化子问题,并通过解非齐次线性方程组思想的方法,对优化子问题进行求解.仿真结果表明,相较于传统物理层安全通信方案,提出的方案能够有效使非法用户窃听信号为0,降低传输功率,并且具有较好的误码率.

    智能反射面去蜂窝大规模MIMO波束赋形物理层安全

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    一种改进SegNet网络的路面裂缝分割算法

    廖宁生杨雲翔朱秘彭波...
    142-148页
    查看更多>>摘要：路面裂缝是威胁公路安全运行的常见潜在隐患,经典路面裂缝分割算法存在不同程度的裂缝断裂、薄细裂缝边缘识别不佳等问题.针对上述问题,提出一种Crack SegFormer路面裂缝分割算法,主要由基于裂缝定位注意力的编码器、多层特征金字塔以及基于裂缝锐化注意力的解码器三部分组成.利用 Crack500、Crack200、DeepCrack、CFD 4 个公开数据,对CrackSegFormer模型分割裂缝的有效性进行了验证,结果显示所提出的CrackSegFormer模型能够抑制非裂缝特征、保留细微和末梢裂缝特征.相对于经典SegNet网络,所提出模型的准确度、召回率和 F1-score三类评价指标分别提升了1.14%,3.61%和 4.26%.

    路面裂缝分割改进SegNet网络注意力机制多层特征金字塔

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    采用SKM与Transformer的多维脑电情感识别研究

    梁卓李鸿燕徐庆陈彬...
    149-157页
    查看更多>>摘要：针对当前深度学习在脑电情感识别研究中的应用,存在对不同维度脑电信号差异化信息分析不足及特征提取能力有限等问题,提出一种多维形式输入信号的双路并行网络.提出SKM(改进的SK-MiniXception网络),在保证模型表征能力的同时结合注意力机制筛选出四维脑电信号中情感表达程度更为强烈的通道信息;提出BAGRU-BLS模块提取局部时间特征并优化模型输出;使用改进的Transformer网络提取二维脑电信号的全文时频信息;提出自适应特征融合模块进行特征融合并进行情感分类实验和重度抑郁症检测实验.实验结果显示,并行网络模型在DEAP公共数据集的价效-唤醒维度的四分类准确率达到96.13%,在MODMA数据集重度抑郁症检测实验中准确率达97.51%,相较于经典的卷积神经网络和循环神经网络模型均有明显提升.

    脑电情感识别抑郁症检测特征重构注意力机制Transformer

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    面向财务审计的数据异常侦测算法研究

    张学凯张仰森刘帅康朱思文...
    158-165页
    查看更多>>摘要：为更好地推进审计数字化,实现财务审计的数据异常侦测任务,设计了采用独立研究的改进注意力机制CMA(channel mixed attention mechanism)的CMA-Resnet18 模型,提出一种基于数图转换思想的财务审计侦测数据集构建方法.使用CMA网络对样本各通道进行全局加权,对样本不同通道进行融合特征加权,实现对样本数据的全局"注意力"数据增强.通过Resnet18 模型(residual network18)提取样本数据的局部特征.结果表明,在财务审计异常侦测数据集上,经典分类网络的评估结果都高于90%,验证了数据集构建方法的有效性;CMA-Resnet18 模型的F1值为94.31%,相比Resnet18 提高了1.49%,证明了CMA-Resnet18 模型能够更好的实现侦测任务;通过经典分类网络及其CMA变种网络在Cifar10 公开数据集上进行实验,表明CMA变种网络的准确率普遍高于其原始网络,证明CMA模块的有效性和泛化性.

    审计数字化数图转换数据集构建改进注意力机制残差网络

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