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电子测量技术
电子测量技术

孙圣和

月刊

1002-7300

dzcl@vip.163.com

010-56103931

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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    基于时空感知Transformer的交通流预测模型

    鲁思源沈琴琴包银鑫高锐锋...
    85-92页
    查看更多>>摘要：交通流预测是智能交通系统的一个热点研究领域,其根本挑战是对交通数据中复杂的时空相关性进行有效建模.针对大部分现有时空Transformer模型在构建时空相关性矩阵时忽略了时间趋势性和空间异质性的重要影响的问题,提出一种基于时空感知Transformer的交通流预测模型.首先,采用改进的时空感知自注意力机制挖掘交通流数据中潜在的时间趋势性和空间异质性特征,建立精确的时空相关性矩阵以获取全局时空特征;然后,使用多尺度扩散卷积模拟交通流在路网中的多阶扩散过程,捕获节点多邻域范围的局部空间特征;最后,采用多元特征融合模块对捕获的时空特征进行自适应融合并输出预测结果.在PeMS04和PeMS08两个真实交通数据集上进行实验,结果表明,与最近提出的RPConvformer、ASTGNN、PDFormer等基于Transformer的基线模型相比,新模型的平均绝对误差分别降低了8.0％、6.5％和2.0％.

    交通流预测时空相关性Transformer自注意力机制扩散卷积

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    基于分布式参考校正的多机器人编队控制

    伍锡如杨子儒
    93-100页
    查看更多>>摘要：针对避障、外部干扰和迟滞等实际的多机器人编队控制问题,提出了一种基于分布式参考校正的控制方法.通过采用人工势场法和干扰观测器,解决了非匹配不确定性的避障问题.定义不可达参考场景描述了多机器人在试图避开障碍物时的被动修正行为,并为每个机器人设计了分布式参考校正算法,减弱被动校正行为带来的不利影响,保证每个机器人位置跟踪误差的有界性.考虑已知的执行器迟滞效应,在电流控制律中添加了Bouc-Wen迟滞补偿器.利用Lyapunov稳定性理论验证了避障的有效性.最后,在MATLAB环境下基于多机器人系统进行了数值仿真和比较,以证明所提出的算法和控制器的有效性,实验结果表明该方法可以在具有外部干扰和迟滞等实际问题下形成稳定的多机器人编队控制,对路径上的障碍物进行无碰撞避障,提出的分布式参考校正算法减弱了被动校正行为,提高了系统的稳定性.

    参考校正算法多机器人编队控制避障人工势场法非匹配不确定性

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    基于EBWO-SVM的变压器故障诊断研究

    汪繁荣李州
    101-107页
    查看更多>>摘要：针对SVM在变压器故障诊断中存在诊断精度不高和BWO算法存在易陷入局部最优的问题,提出一种基于EBWO-SVM的变压器故障诊断方法.首先通过引入准反向学习策略和旋风式觅食策略对BWO算法进行改进,然后将EBWO算法与粒子群优化算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、白鲸优化算法在6种测试函数上进行寻优测试,验证了EBWO算法的优越性.其次利用EBWO算法对SVM中的核函数参数g和C进行优化,从而提高SVM的分类能力.最后提出其他方法与EBWO-SVM模型进行对比.结果表示:所构建的EBWO-SVM变压器故障诊断模型与BWO-SVM、WOA-SVM、GWO-SVM、PSO-SVM相比,综合诊断精度分别提高了7.7％、9.7％、11.6％、15.4％,且稳定性更强,验证了EBWO-SVM模型的可行性与有效性.

    支持向量机白鲸优化算法变压器故障诊断准反向学习策略旋风式觅食策略

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    面向任务的CMM圆度测量不确定度建模与优化

    程杰沙跃兵周易明程银宝...
    108-114页
    查看更多>>摘要：精密仪器正趋向于智能化以及功能多样化发展,评估精密仪器的测量不确定度因此也变得更加复杂.以CMM中的圆度测量为例,以面向任务的不确定度评定方法,实现快速、可靠地评估出CMM测量任务的不确定度.根据误差传播的实际情况,结合计算机模拟的蒙特卡洛方法,提出了一种误差分布多状态下的不确定度代数和合成方法.针对测量不确定度初次评定存在过量估计的问题,提出了优化评估方案.给出圆度测量任务的不确定度评定与优化实例,验证评定模型和优化方法的可行性与有效性.系统性解决CMM面向任务的不确定度评定难题,对于解决其他高精度仪器测量结果的不确定度评估、提高仪器的实际使用价值,均具有重要参考意义.

    坐标测量机精度测量不确定度数学模型优化估计

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    全局-局部特征融合的人体姿态估计算法

    毛琳任春贺杨大伟
    115-125页
    查看更多>>摘要：针对现有人体姿态估计算法存在因骨干网络特征提取不充分,导致关键点特征信息丢失的问题,提出一种结合全局-局部特征融合模块的人体姿态估计网络模型(GLF-Net).为了在特征提取阶段获得高质量的特征图,该算法从全局特征和局部特征出发,对骨干网络ResNet-50进行改进,分别设计了全局极化自注意力模块和局部深度可分离卷积模块.同时采用并行的结构方式将融合了全局位置信息和局部语义信息特征的模块嵌入到骨干网络的Bottleneck层中,既能增强原骨干网络的特征提取能力,又为后续的Transformer网络提供有效的全局和局部特征输入,进而提高姿态关键点检测的性能.在公开人体姿态估计数据集COCO 2017上和MPII数据集上分别进行模型测试,该算法性能与与基准算法(Poseur)相比,姿态关键点的平均准确度(AP)提升了2.1％,平均召回率(AR)提升了1.5％,正确估计关键点比例(PCKh@0.5)最高达到90.6.实验结果表明,所提算法在姿态估计精度上优于现存同类方法,可以明显提高人体姿态关键点的定位准确度.

    人体姿态估计特征提取全局极化自注意力局部深度可分离卷积全局-局部特征融合

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    改进型CLAHE图像增强算法及其FPGA实现

    林立芃杨朝阳伍明诚王仁平...
    126-133页
    查看更多>>摘要：为解决CLAHE算法硬件资源消耗量大的问题,从硬件实现的角度对算法进行两方面改进.针对裁剪阈值,提出了一种普适性裁剪阈值确定方法,基于信息熵和结构相似性构造了品质因数,以品质因数最佳作为评判标准确定硬件实现中的裁剪阈值,在平衡图像增强对比度和失真度的同时,避免消耗硬件资源对图像数据本身进行大量计算.针对超阈值像素再分配,提出了一种改进型分配方法,将超阈值像素仅均分给未超阈值的灰度级,且若其再次超阈值则停止分配,在降低图像失真度的同时,避免反复像素分配带来的硬件开销.在改进型CLAHE算法的基础上,完成基于FPGA的低照度图像增强系统实现,实验结果表明,在普适性裁剪阈值下,增强后的图像能够普遍获得更高的品质因数,具有更佳的综合效果;改进型像素再分配方法对比常规方法,图像在信息熵平均损失3.28％的代价下结构相似性可平均提升8.88％;低照度图像增强系统可实现640×480@60 fps的图像采集与处理.本设计可为图像增强算法的硬件实现提供一种新的参考.

    图像增强CLAHE改进算法裁剪阈值像素再分配FPGA

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    结合特征融合和注意力机制的SAR舰船检测算法

    李波李志康周钰彬
    134-140页
    查看更多>>摘要：针对现有的合成孔径雷达目标检测算法仅利用图像底层特征进行检测存在的对小尺度舰船目标的检测率较低问题,提出一种结合特征融合和注意力机制的目标检测算法.面向SAR舰船目标检测,在原始主干网络SSD目标检测算法的基础上,引入注意力机制模块、不同层次的特征图进行特征融合、对含有小尺度目标的图像进行过采样还通过多次复制粘贴小目标实现数据增广.实验通过对SAR舰船图像数据集的大量训练和测试,结果表明本文算法能有效提升对舰船目标的综合检测性能,在公开SAR舰船目标检测数据集上平均精度可以达到94.16％.

    合成孔径雷达舰船检测特征融合注意力机制

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    面向无人机监控的动态多尺度目标检测模型的研究与实现

    张宇王延吉马辉闫锴...
    141-150页
    查看更多>>摘要：在无人机侦察、安防监控以及自动驾驶等领域中,目标检测技术面临巨大的挑战,图像中的目标往往具有多尺度属性,尤其是小尺寸目标检测难,以及目标很容易受到不同程度的遮挡.针对这些亟待解决的问题,本文提出了一种创新的动态多尺度目标检测模型:YOLO-DDE.首先,本文了提出了CEMA和CED卷积模块,增强了骨干网络对多尺度信息的处理能力精细特征提取能力,从而实现在复杂场景下更加精确的识别效果.此外,本文通过对FPAN网络结构进行创新性重构,提出了DFPN结构,此结构采用纵向跨尺度融合技术,显著提升了模型的尺度特征融合效果.最后,引入了动态检测头,提出了DD-Head结构,强化了模型对下游任务处理的能力.综上所述,本文提出的YOLO-DDE模型以其动态多尺度结构,为目标检测技术的性能提升提供了新的可能性.本文在PASCAL VOC数据集上进行了消融实验和对比试验,与当前主流先进模型YOLOv8相比,本文模型YOLO-DDE在评价指标map50和map50-95上分别提升了1.8％和3.2％,并且本文还在VisDrone、HIT-UAV、FAIR1M2.0数据集上进行了泛化性实验,验证了模型具有很强的泛化能力.

    注意力机制多尺度解耦头可变形卷积DFPN

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    基于改进YOLOv8n的变电设备红外图像实例分割算法

    李冰杜喜英王玉莹翟永杰...
    151-159页
    查看更多>>摘要：变电设备是电网输变电过程的重要组成部分,为保证电网的正常运行,需对变电设备进行故障诊断,红外图像中变电设备的精确分割是故障诊断的关键步骤.针对红外图像复杂场景中变电设备分割时存在的分割精度低和漏分割的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的变电设备红外图像实例分割算法.首先设计一种上下文引导的特征增强下采样块替换YOLOv8n中的下采样卷积层,充分利用上下文信息和全局信息,增强模型对复杂场景的理解能力;然后引入可变形卷积重构Backbone中的C2f模块,增强对不规则设备特征的提取能力;最后用Wise-IOUv2对损失函数进行优化,提高模型的泛化性和分类能力.使用变电设备红外图像数据集对该模型进行实验验证,实验结果表明,相较于YOLOv8n基准模型,本文所提方法的mAP50和mAP50:95分别提高了4.2％和3.5％,所提方法能够较好地解决复杂场景下设备漏分割的问题,有效提高变电设备实例分割的准确率.

    变电设备实例分割YOLOv8n可变形卷积Wise-IOUv2

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    基于超拉普拉斯正则化的冲击波超压层析重建

    宋一娇孔慧华李剑齐子文...
    160-167页
    查看更多>>摘要：超压层析成像是利用传感器采集到的冲击波信号来反演测试区域的超压分布,是典型的不完全数据重建问题,为了提高求解精度,本文提出了一种基于高斯牛顿迭代联合超拉普拉斯正则化的冲击波超压层析重建方法.由于实际采集到的冲击波信号通常与干扰信号混叠在一起,会影响超压值的测量精度,本文首先采用改进的小波阈值算法对冲击波信号进行去噪处理;其次利用超拉普拉斯先验对图像边缘和二维层析模型进行正则约束;然后采用高斯牛顿迭代算法和交替方向乘子算法,解决大型病态稀疏矩阵的求解问题.实际实验结果表明本文的正则化方法与传统的全变分正则化和广义全变分正则化相比,重建精度可保持在15％左右,在实际场景中具有一定的应用价值.

    层析成像小波阈值全变分正则化广义全变分正则化超拉普拉斯正则化超压场重建

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