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电子测量技术
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孙圣和

月刊

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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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    高光谱图像去噪的稀疏空谱Transformer模型

    杨智翔孙玉宝白志远栾鸿康...
    150-158页
    查看更多>>摘要：现阶段Transformer模型的应用提升了高光谱图像去噪的性能,但原始Transformer模型对图像空间-光谱耦合关联性的利用仍存在不足;对空间特征的处理存在过于平滑,容易丢失小尺度结构的现象;同时在光谱维度上也过于关注全部通道特征,缺乏对不同光谱波段间差异性的利用;为了应对这些问题,本文提出了一种新的稀疏空谱Transformer模型,提升了对空谱耦合关联性的利用.在空间维度,引入局部增强模块增强空间特征细节,应对过平滑问题;同时在光谱维度上提出了Top-k稀疏自注意力机制,自适应选择前K个最相关的光谱通道特征进行特征交互,从而能够有效捕获空谱特征.最终通过稀疏空谱Transformer的层级残差连接实现高光谱图像的去噪.在ICVL数据集上分别对高斯噪声和复杂噪声进行去噪处理,峰值信噪比分别达到40.56 dB和40.19 dB,证明了本文提出的稀疏空谱Transformer模型优越的性能.

    高光谱图像去噪空间-光谱联合特征稀疏Transformer

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    基于Multi-WHFPN与SimAM注意力机制的版面分割

    杨陈慧周小亮张恒孙政...
    159-168页
    查看更多>>摘要：作为OCR的预处理工作,版面分割技术越来越受到学术界和工业界重视.针对版面分割中遇到的检测速度慢、目标区域边界不准确以及细小目标易遗漏等问题,提出了YOLOv7-MSY模型.此模型首先借鉴残差连接思想,提出了 Multi-WHFPN网络结构.它采用可训练的权重参数,突出特征融合过程中特征重要性,并添加了小目标检测头,从而提升对小目标的检测性能;其次,引入SimAM注意力机制,可以在不增加额外参数的基础上在3D维度评估特征权重,以增强重要特征,抑制无效特征;最后,使用YEIOU来代替原模型中的定位损失函数,提升了模型的收敛速度与回归精度.在江苏省档案馆提供的数据集上进行实验对比,YOLOv7-MSY对目标区域边界检测更加敏感,对细小目标的检测效果更好.YOLOv7-MSY 的mAP@.5达到了0.871,相较于原YOLOv7模型提高了7.84%.该模型的版面分割的效果优于其他类型的版面分割算法,具有良好的泛化性能,并且版面分割速度处于较高水平.

    版面分割YOLOv7-MSYMulti-WHFPNSimAM注意力机制YEIOU

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    用于骨架行为识别的时空卷积Transformer网络

    刘斌斌赵宏涛王田杨艺...
    169-177页
    查看更多>>摘要：针对基于图卷积的骨架行为识别方法在建模关节特征时严重依赖手工设计图形拓扑,缺乏建模全局关节间依赖关系的缺点,设计了一种时空卷积Transformer实现对空间和时间关节特征的建模.空间关节特征建模中,提出一种动态分组解耦Transformer,通过将输入骨架序列在通道维度进行分组并为每个组动态生成不同的注意力矩阵,允许建模关节之间的全局空间依赖关系,无需事先知道人体拓扑结构.时间关节特征建模中,通过多尺度时间卷积实现对不同时间尺度行为特征的提取.最后,提出一种时空-通道联合注意力模块,进一步对所提取到的时空特征进行修正.在NTU-RGB+D和NTU-RGB+D 120数据集的跨主体评估标准上达到了92.5%和89.3%的Top1识别准确率,实验结果表明了所提方法的有效性.

    行为识别人体骨架自注意机制Transformer

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    基于Radon变换的时空图像纹理角识别方法

    李涵金世俊
    178-185页
    查看更多>>摘要：时空图像测速法以河流表面自然特征为分析对象,检测生成的时空图像中的纹理主方向,根据物象变换关系、拍摄所得视频参数和纹理方向倾角的正切值计算出河流表面的一维时均流速.针对实际应用中生成的时空图像受噪声干扰而导致时空图像纹理倾斜角检测精度出现较大误差的问题,本文提出采用改进的同态滤波器来增强河流表面图像的纹理特征,采用融合了自适应直方图均衡化的频域滤波对时空图像去噪,再利用Radon变换检测纹理角方向.通过模拟纹理图像实验,较高、较低流速条件下实地河道实验验证本文改进方法的有效性,实验结果表明,对于标准的模拟纹理图,Radon变换角度检测结果相对误差小于0.03%,对于干扰较多的复杂的实地河道环境,较低和较高流速条件下,基于Radon变换的时空图像纹理角识别结果与人工手动目测值间的相对误差分别小于1.56%和1.80%.实验表明,Radon变换法可行且较其他纹理角检测算法有更高的精度.

    河流流速测量时空图像测速同态滤波频域滤波Radon变换

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    基于多尺度特征融合的跨视角步态识别

    邹雪谭棉严晓波王飞...
    186-192页
    查看更多>>摘要：在跨视角步态识别中,针对衣着遮挡情况下难以提取具有可辨别性和多样性的步态特征,导致识别准确率下降的问题,提出了一种基于多尺度特征融合网络的跨视角步态识别方法.该方法能够有效利用步态特征间的互补性,获得具有可辨别性和多样性的步态特征,从而解决因衣着遮挡造成可辨别性差以及单一性的问题,进而提升跨视角步态识别的准确性.为验证所提方法的有效性,在公共数据集CASIA-B上进行了验证,实验结果表明所提方法在处理具有遮挡条件下的跨视角步态识别问题的识别性能达到了73.4%,同时在正常和背包两种行走条件下的识别性能分别达到了95.5%和88.0%.此外,我们的方法在处理遮挡条件下的识别性能优于同类典型的步态识别方法.

    跨视角步态识别多尺度特征融合步态特征可辨别性

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