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电子测量技术
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孙圣和

月刊

1002-7300

dzcl@vip.163.com

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100009

北京市东城区北河沿大街79号

电子测量技术/Journal Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊坚定不移地确保社会效益功能的发挥，刊登新技术、工艺、设计、设备材料为主要内容，推广交流步进技术、科研成果和实践经验及时传播新成就、新技术、新器材的信息，以利于社会主义生产建设。
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    面向特征选择任务的改进蜣螂优化算法

    李珺徐秦
    79-86页
    查看更多>>摘要：蜣螂优化算法是一种基于蜣螂不同行为模式的新型启发式算法,与其他算法相比的收敛速度更快,逃脱局部最优的能力更强.针对蜣螂优化算法不能进行特征选择的问题,在蜣螂优化算法的基础上提出了蜣螂灰狼融合算法.该算法基于3种改进策略:精英初始化种群策略、灰狼蜣螂融合策略、运行加速策略,进一步提高蜣螂优化算法在特征选择任务上的性能,并给出了算法整体的伪代码.实验结果表明,比较其他改进型启发式算法,蜣螂灰狼融合优化算法在12个分类数据集中能够得到更高精度、更低维度的特征子集,同时兼备收敛速度、运行速度更快的优点.

    特征选择蜣螂优化算法分类

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    基于改进鲸鱼算法优化模糊控制的开关电源

    张家刘李正权
    87-92页
    查看更多>>摘要：针对反激式开关电源的控制策略问题,传统的模糊PID控制下的电源输出稳定性低,同时出现负载突变时的控制效果较差.利用鲸鱼优化算法对模糊PID控制系统进行优化,并且使用Tent映射对鲸鱼算法中初始种群进行混沌化,通过混沌鲸鱼优化算法对模糊PID控制系统中的论域进行优化,使得该控制系统下的反激式开关电源输出稳定度和抗干扰能力得到提升.基于 Matlab软件完成反激式开关电源建模进行仿真研究.仿真结果表明,CWOA-FPID下的反激式开关电源的稳定性优于鲸鱼算法和粒子群算法优化下的控制器,当负载从10 Ω变到5 Ω时,本文下的控制策略相比较其它两个算法在电压恢复时间和电压输出突变都有显著优势.验证了改进鲸鱼算法优化的模糊PID控制器能够更好的满足反激式开关电源的控制要求.

    鲸鱼算法混沌伸缩因子模糊控制反激式开关电源

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    基于改进SAC的倒立摆控制算法研究

    张晓莉郭仕林刘鼎宋婉莹...
    93-100页
    查看更多>>摘要：针对倒立摆系统控制过程中易受外界干扰和自然不稳定的特点,以及深度强化学习SAC算法采样数据利用率较低和随机离线策略网络收敛较慢的问题,提出了一种结合近端经验采样和优化策略网络结构的改进算法PRER_SAC.构建神经网络拟合函数,策略网络使用性能更优的 Mish函数作为激活函数,设置自调节温度系数以增强智能体的探索能力;设计远、近两个经验池,及一种改变数据存放频率的训练策略,提高数据样本的利用率.通过仿真实验对比,所提方法在同等训练次数下所得回报值和算法收敛速度优于DDPG和 SAC算法,同传统控制方法PID和LQR相比,有更好的控制效果.最后,对训练好的智能体加入角度扰动,可在2 s内被消除抑制,证明提出的算法具有较强的适用性.

    激活函数神经网络深度强化学习倒立摆系统

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    联合高阶目标感知与相似匹配的目标跟踪算法

    张念超张宝华李永翔谷宇...
    101-109页
    查看更多>>摘要：视觉目标跟踪算法利用自注意力机制增强上下文联系,但面对复杂场景时,自注意力机制中的相关性易发生失配,为此提出一种联合高阶目标感知与相似匹配的目标跟踪算法.构建高阶目标感知模型,针对自注意力机制中的一阶自注意图,利用坍塌的极化过滤方式进行空间和通道维度的正交化建模,优化内部相关性;同时组合非线性拟合函数避免坍塌引起的信息损失,进而获得高阶自注意图,捕获具有高阶上下文信息的感知特征.通过不同维度分解目标的感知特征来细化匹配区域,抑制背景噪声并约束当前帧的响应图,提高网络的判别力.在OTB100和UAV123基准的实验结果表明,所提算法有更好的跟踪性能,可以有效应对相似干扰等问题.

    计算机视觉目标跟踪自注意力机制高阶目标感知极化过滤相似匹配

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    复杂背景条件下的电气设备图像实例分割算法

    张志君张惊雷贾鑫
    110-117页
    查看更多>>摘要：变电站巡检拍摄的电气设备可见光图像存在背景杂乱、目标轮廓不规则等特点,造成设备分割精度不高,影响智能巡检系统设备识别效果.基于此,提出一种改进的YOLACT++模型,实现设备目标精确实例分割.首先,设计了电气设备特征提取主干网络DAGNet,提升了网络对复杂背景下重要特征的关注度;同时在原型网络分支引入3D注意力模块SimAM,降低混乱背景对目标分割的干扰.使用某市8个区域58座110 kV变电站和86座35 kV变电站巡检所得避雷器、断路器等6类电气设备的1 730张可见光图像的标记数据集对该模型进行验证,实验结果表明,改进YOLACT+ +模型分割的APall指标为84.1%,相较原模型提高了4.4%,与YOLACT、Mask R-CNN和YOLOv8模型相比分别高出4.0%、9.3%、1.6%,较好地实现了6类电气设备的识别,可满足电力巡检中准确性和快速性的要求.

    电气设备识别实例分割YOLACT++可见光图像

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    基于门控循环深度范围预测网络的多视角重建

    高宇朱立忠刘韵婷刘晓玉...
    118-124页
    查看更多>>摘要：针对三维重建技术难以处理高分辨率图像、重建后的点云图精度低、边界模糊的问题,本文提出基于门控循环单元的多阶段多尺度动态深度范围预测网络模型.首先,利用曲率引导的动态尺度卷积网络作为特征提取模块,通过计算图像上多个尺度的表面法曲率,得到图像最优像素的特征信息;然后,将精细的特征信息与一种新的深度范围估计模块相结合,动态估计下阶段的深度范围假设,从而更好的合并邻域像素的信息,实现参考图像和源图像之间的精确匹配.本文网络与其他10多种方法进行了比较,在DTU数据集上,整体性能比第2的网络提高2.2%.在Tank&Temple数据集上,Lighthouse、M60和Panther等场景的重建表现都有大幅提升.同时,本文进行了对比和消融实验,实验结果证明本文提出的动态深度预测网络,减小内存消耗的同时,显著提高了重建后点云图的精度和完整度.

    多视角三维重建深度估计点云

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    多级解码神经网络用于滚珠丝杠点蚀检测

    赵慧锋李铁军
    125-129页
    查看更多>>摘要：由于滚珠丝杠点蚀区域小,环境干扰严重,缺陷难以及时检测.所以提出了一种多级解码神经网络,实现滚珠丝杠点蚀缺陷的分割.该网络由编码器、多级解码器和多尺度注意力模块组成.编码器由Resnet34组成,并引入Ghost模块构建了轻量化的多级解码器.为了融合多尺度特征并过滤冗余信息,设计了多尺度注意力模块.采用二值交叉熵函数,IOU和SSIM函数组成的混合损失函数训练网络.在滚珠丝杠缺陷数据集上做了实验,多级解码神经网络在maxFβ指标上达到了0.770 3,与其他方法相比,该网络取得了更好的分割结果,并且单张图片处理时间为26 ms.为滚珠丝杠点蚀缺陷实时分割提供了一种新的方法.

    滚珠丝杠缺陷检测神经网络图像分割

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    基于改进YOLOv5的轨道交通障碍物检测算法

    赵鸿亮郭佑民王建鑫杨君...
    130-135页
    查看更多>>摘要：针对复杂的轨道交通背景下障碍物检测精度低和检测速度慢的问题,提出了一种改进YOLOv5的目标检测网络模型.首先,采用基于注意力机制的轻量级Transformer主干EMO来替换YOLOv5原有backbone中的部分模块,保证轻量化的同时,还能够提高模型的准确性和稳定性;其次,使用Focal-EIoU来替换YOLOv5中的CIoU损失函数,以解决CIoU引起的训练效率低、收敛速度慢等问题;最后使用轻量化上采样算子CARAFE来替换YOLOv5算法中原有的上采样层,在没有引入过多参数和计算量的情况下具有更大的感受野,提高了检测精度和检测速度.实验结果表明,该方法相较于原始的YOLOv5网络模型平均精确度提升了11.1%,准确率提升了13%,召回率提升了11.4%,检测速度达到了60.7 fps.所提出的方法在目标检测任务中表现出了较好的性能,有效增强了轨道交通背景下目标检测模型的检测性能.

    异物入侵YOLOv5注意力机制损失函数上采样

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    基于语义指导和自适应卷积的遥感云检测算法

    徐梓川龚晓峰
    136-143页
    查看更多>>摘要：遥感卫星数据云检测分割是遥感影像处理中的重要环节,为了解决目前碎云薄云检测精度较低的问题,提出了一种采用基于高阶语义解码和自适应卷积编码的云检测方法.这种方法针对云团和碎云薄云之间的空间分布联系,提出了自适应卷积编码器来提取云团之间的关联信息.然后,使用高阶语义指导模块来解码语义特征,指导高分辨率的云掩码图生成.此外,这种方法还设计了一种动态联合损失函数,该损失函数通过动态计算样本中的漏检误检像素来构建权重,以引导神经网络关注碎云薄云特征,从而提高整体精度.实验结果表明,提出的算法在遥感图像上云分割能力可以达到96.5%的精确度和88.1%的交并比,可以很好地检测碎云薄云.

    遥感图像云检测注意力机制损失函数深度学习

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    基于图像处理的八角光纤尺寸检测算法设计

    王晓龙陈晓荣王原野
    144-149页
    查看更多>>摘要：为解决传统的光纤端面尺寸检测方法中没有八角光纤,测量效率低的问题,采用图像处理对八角光纤尺寸检测进行算法设计,针对3个待测参数即纤芯直径、包层对边距离、包层对角距离,采用高斯滤波对图像进行降噪,提取待测光纤不同区域亚像素轮廓,对包层轮廓采用Ramer算法分割八边形光纤轮廓,提出过分割处理算法对不同长度的多段轮廓边进行处理,得到有效的八段轮廓;采用最小二乘法进行曲线拟合,纤芯轮廓拟合为圆测得其直径,包层轮廓各边拟合为直线测量对边距离;提出基于辅助线的顶点检测算法,进而测量对角距离.实验结果显示,本算法能对八角光纤纤芯直径、四组对边距离、四组对角距离进行精确快速测量,对边,对角距离重复测量精度平均达0.1 μm,达到企业技术指标要求.

    边缘检测亚像素轮廓拟合曲线轮廓分割

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