首页期刊导航|电视技术
期刊信息/Journal information
电视技术
电视技术

许盈

半月刊

1002-8692

tvea@263.net.cn

010-64313648 59570226

100015

北京743信箱

电视技术/Journal Video Engineering北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊系信息产业部主管的我国视频专业中文核心期刊及中国科技论文统计源期刊。设有发展论坛、数字电视与数字视频、宽带网络与传输、节目制作与广播、信息终端、视频技术应用与工程、器件与应用、标准测量与仪器、业界动态等栏目。本刊以应用技术为主，兼顾学术与科普，以技术交流为主，兼顾市场信息与产品商情，在视频专业领域起技术导向及产品推广作用。
正式出版
收录年代

    电视播控机房智能化改造技术探讨

    徐炳文
    1-3,7页
    查看更多>>摘要：电视播控机房是电视台的核心运营设施,负责节目控制、广告播放及信号传输等重要任务.随着信息技术的不断发展,电视播控机房智能化改造成为现代电视台的重要课题之一.为此,进行电视播控机房智能化改造技术研究,结合电视播控机房智能化改造目标,进行电视播控机房智能化改造方案设计,实现播控设备监控、播控信号检测、环境监测和智慧管理等核心功能,具有一定的实践应用价值.

    电视播控机房智能化改造云计算

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    无线发射台站智慧运维支撑管理系统审计日志模块的设计与实现

    李敏盛顾家玉黄慧慧
    4-7页
    查看更多>>摘要：阐述应用于广播电视无线发射台站智慧运维支撑管理系统审计日志模块的总体设计思路和实现要点.该模块通过对系统操作和事件进行全面收集、存储、分析和告警通知,旨在提高广播电视的安全播出和网络安全水平.

    无线发射台站智慧运维审计日志安全播出网络安全

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    针对遥感图像目标检测的改进YOLOv5s算法

    林子翔
    8-11页
    查看更多>>摘要：针对遥感图像中背景复杂、小目标分布密集以及易受环境因素影响导致检测性能不佳的问题,提出一种改进的YOLOv5s目标检测算法.首先,通过设计一种混淆鉴别注意力机制(Confusion-Distinguishable Attention,CDA)来避免目标与背景之间的混淆,提高对目标信息的关注度,能够有效提升目标检测的准确性和健壮性.其次,在原结构的颈部添加小目标检测层,解决小目标分布紧密、漏检的现象,从而提高算法的多尺度目标检测性能.最后,在DOTA数据集中进行实验和验证.实验结果表明,所提算法能够明显提高遥感图像目标检测的平均准确率.

    遥感图像目标检测YOLOv5s深度学习注意力机制

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于云服务的融媒体技术平台在线扩容升级方案

    章剑
    12-15页
    查看更多>>摘要：以丽水市新闻传媒中心融媒体技术平台在线扩容升级项目为例,介绍一种在不中断节目制作业务的前提下实现基于"中国蓝云"云服务的融媒体技术平台在线扩容升级的建设方案.该方案无缝衔接原系统数据库,并延续原有使用习惯,在线扩容融媒体技术平台本地非编系统,对云接入系统和多租户能力进行升级,将生产媒资改造为独立媒资并新建了应急备份系统和演播室直播系统.平台各系统之间采用松耦合设计,实现了数据的互联互通又互不干扰,为全媒体内容的融合生产、融合发布提供了强大的平台支撑.

    融媒体技术平台在线扩容融合生产

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    结合扩张金字塔的脑部医学图像融合

    马为民郑茜颖
    16-21,29页
    查看更多>>摘要：针对现有脑部医学图像融合算法存在的融合图像细节模糊和边缘性差等问题,设计一种扩张金字塔特征提取算法,由特征提取器、特征融合器和特征重构器3部分组成.特征提取器由扩张金字塔特征模块提取浅层和深层图像特征的结合,防止图像细节信息的丢失;特征融合器采用改进的功能能量比(Functional Energy Ratio,FER)特征融合策略增强融合图像边缘信息;特征重构器由4层卷积构成归一化图像.实验结果表明,相较于当前通用的脑部融合算法,所提出的算法具有较好的视觉效果和细节信息,客观评价指标有更好的表现.

    脑部医学图像融合多模态医学图像金字塔特征特征融合特征重构

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    一种用于音频应用的高动态范围高精度模数转换器

    仵奥迪陈群超
    22-29页
    查看更多>>摘要：提出了一种应用于音频应用的Zoom型模数转换器,采用一个5位异步逐次逼近式(Successive Approximation Register,SAR)模拟数字转换器(Analog to Digital Converter,ADC)与3阶多位量化离散时间的Delta-Sigma调制器相结合,通过SAR ADC进行粗量化、Delta-Sigma调制器进行精细量化的方式,实现高的动态范围和精度.该Zoom型模数转换器采用0.18μm CMOS工艺实现,仿真结果表明,在1.8 V电源电压和3.072 MHz采样频率下,实现了109.34 dB的信号噪声失真比(Signal-to-Noise-and-Distortion Ratio,SNDR),17.87 bits的有效位数(Effective Number of Bits,ENOB),112.7 dB的动态范围(Dynamic Range,DR),整体电路功耗为3.73 mW.

    音频应用模数转换器Delta-Sigma调制器多位量化动态范围

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    SDI+IP混合架构的播总控系统设计

    吴超
    30-32,37页
    查看更多>>摘要：近年来,广播电视技术转型向网际互连协议(Internet Protocol,IP)化发展的进程逐渐加快,基于IP架构的电视技术系统必将取代传统串行数字接口(Serial Digital Interface,SDI)架构,成为未来电视技术的发展方向.对以互联网协议网关(Internet Protocol Gateway,IPG)作为关键设备搭建"SDI+IP"混合架构系统的设计方案进行深入分析,阐述电视技术系统从SDI向IP技术转型过程中尽可能实现平稳过渡的思路.

    串行数字接口(SDI)网际互连协议(IP)电视播总控系统

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    改进的目标检测算法在司机室场景的应用

    屈波
    33-37页
    查看更多>>摘要：针对司机室智能分析系统中的智能检测模块进行优化改进,提升检测算法在复杂场景下的准确率.提出一种YOLOv8-DR方法,在YOLOv8的基础上引入坐标注意力机制,增加一个大尺度检测头分支,更好地捕捉玩手机等小目标的细节信息.通过实验对比,该方法提升13.5％的准确率,可实时预警规范司机驾驶行为,保证机车安全运行.

    司机室场景目标检测注意力机制YOLOv8

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于级联网络的肝脏肿瘤CT图像分割

    莫亚霓陈晓婕张本鑫
    38-41页
    查看更多>>摘要：肝脏肿瘤计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像分割是肝癌诊断与治疗过程的重要环节.近年来,基于U型结构的卷积神经网络在该分割任务取得了巨大的成功,但仍存在一些挑战,如肿瘤边界分割不精确、小肿瘤难以检测等.为提高肝脏肿瘤的分割精度,提出一种级联网络MCPUNet用于肝脏肿瘤分割任务.MCPUNet引入MDB(MDconv Block)和MP(Mixing Pooling)以获取上下文信息,MDB通过混合深度可分离卷积和坐标注意力机制提取图像的多尺度特征,MP用于下采样减少图像尺寸.实验证明,与原始的U-Net模型相比,该模型在肝脏肿瘤分割任务上的交并比(Intersection over Union,IoU)、准确度和召回率指标分别提高3.8％、2.5％和2.0％,为肝癌诊断和治疗提供了可靠依据.

    肝脏肿瘤分割混合深度可分离卷积级联网络多尺度注意力机制

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于YOLOv5的太阳能电池片EL图像缺陷检测算法

    张德钰
    42-47,55页
    查看更多>>摘要：EL图像可用于精准检测太阳电池及光伏组件的内在缺陷,太阳能电池片EL图像缺陷会受到复杂背景的干扰使其变得难以识别.为此,提出一种改进的YOLOv5深度学习模型,用于提高缺陷检测的可靠性和准确性.该模型采用CutMix数据增强对EL图像的处理,在Backbone中使用改进混合域注意力替换原有网络的内容安全策略(Content Security Policy,CSP)部分,提高模型的特征提取能力.同时,引入特征融合(Feature Fusion Module,FFM)模块有效融合不同维度的特征,达到背景抑制的效果.基于PVEL-AD公开数据集的实验结果表明,相较于原来的YOLOv5s模型,改进后的模型参数量从7.02×106下降到6.79×106,且mAP50准确率从71.11％提升到87.74％.

    太阳能电池片图像缺陷目标检测深度学习YOLOv5

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据