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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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    基于主动悬架的整车车身姿态控制策略研究

    潘公宇范菲阳冯鑫
    79-88页
    查看更多>>摘要：针对车辆在行驶过程中产生的车身姿态失衡问题,提出了一种基于姿态补偿的主动悬架整车车身姿态控制策略.在建立整车七自由度动力学模型,并基于随机路面进行实车试验验证整车模型的准确性的基础上,构建了模型预测控制器,根据状态观测器估计的各信号求解各个悬架的垂向控制力以衰减车辆垂向振动;进而以模糊算法为基础设计车身姿态补偿控制策略,使电磁直线作动器产生反作用力以抑制车身姿态恶化.选取某型号直线电机作为主动悬架力源,将垂向控制力与姿态补偿力合并得到各悬架控制所需电磁作动力,以此计算电机所需目标电流,并通过MATLAB/Simulink平台对主动悬架系统进行仿真.仿真结果表明:所提出的基于主动悬架的整车车身姿态控制策略在不影响车辆垂向控制效果的基础上,能够大幅降低车辆质心侧倾角和俯仰角的均方根值,车身姿态得到有效控制.

    主动悬架整车姿态模糊控制状态观测器

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    融合单目深度和RTK定位的电力线弧垂测量方法

    郭嘉琪景超李雪薇王慧民...
    89-97页
    查看更多>>摘要：现有电力线路弧垂测量方法操作繁琐且智能化程度低,提出一种融合单目深度和RTK定位的电力线弧垂测量方法.首先,无人机拍摄电力线路关键点图像,将其输入构建的单目深度估计模型EleDep-Net生成对应深度图,该模型嵌入带状金字塔模块和边界融合注意力模块,使模型能精准地捕捉导线上下文语义信息;其次,引入深度矫正算法进一步修正深度图中的深度值,根据修正后的深度值得到关键点深度信息;最后,结合无人机RTK定位和关键点深度信息,在参考坐标系中生成关键点空间坐标进而拟合出导线抛物线公式,通过该公式计算出导线弧垂.在配网线路真实环境中进行测试,结果表明本方法在保证测量相对误差小于5%的前提下,作业效率明显提高,有较高的工程应用价值.

    单目深度估计RTK定位深度图抛物线模型弧垂测量

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

    基于双目视觉的纸箱尺寸测量立体匹配方法研究

    顾浩文邹光明王众玄许艳涛...
    98-105页
    查看更多>>摘要：针对智能仓库物资自动化出入库流程,对于储存于纸箱中物资的出入库,需进行纸箱尺寸测量、纸箱拆解、物资倾倒、物资拣选等任务,因此首先应对纸箱进行无人化尺寸测量,提出自适应GrabCut的SGBM改进算法,实现纸箱尺寸自动测量.该方法首先完成双目相机的标定,利用NLM算法对采集的图片进行去噪处理,完成纸箱图片的立体校正,采用NCC、SGBM、AD-Census三种立体匹配算法得到纸箱的视差图,在分析其效果的基础上,提出基于模板匹配自适应GrabCut的SGBM改进算法用于纸箱立体匹配并得到其尺寸信息.实验结果表明,改进算法可以实现纸箱尺寸信息的精确测量,尺寸误差小于10 mm,满足实际的生产要求.

    双目视觉纸箱SGBM算法模板匹配GrabCut算法

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    基于改进U-Net的水下图像增强算法

    孙凌宇李文清徐英杰陈凯楠...
    106-113页
    查看更多>>摘要：针对水下退化图像存在颜色失真、模糊雾化、对比度低等问题,提出了一种新的基于改进U-Net的水下图像增强算法.设计一种新的残差注意力结构和边缘检测模块并将其引入到U-Net网络中,构建改进后的水下图像增强算法.实验结果表明,本文提出的算法在校正水下色偏和增强对比度方面均得到了很好的效果,IE值较原始图像平均提高了14.2%,UCIQE值较原始图像平均提高了24%.消融实验结果表明,本文提出的残差注意力结构、边缘检测模块和损失函数均对水下图像增强起到了积极的效果.

    水下退化图像图像增强残差块注意力机制损失函数消融实验

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    基于改进的Transformer细粒度图像识别算法研究

    李冰锋刘帅杨艺
    114-120页
    查看更多>>摘要：针对细粒度图像识别存在类间差异小、难以区分等问题,本文通过提升网络对图像细节特征的表达能力,来改善这一问题.为此,设计了一种基于改进的Transformer细粒度识别算法.首先,可变形卷积令牌嵌入通过自适应调整采样点的位置,来改变卷积操作范围及其卷积核的形状,从而增强网络模型对空间信息的感知能力,以获取更为精准的空间信息;其次,高效相关通道注意力机制通过对通道的自动选择,将通道注意力的计算从通道相邻转换成语义相似,来捕获语义相似的通道信息.而精准的空间信息和语义相似的通道信息将有效提升网络模型局部特征感知能力.实验结果表明,与基线算法相比,本文方法在CUB-200-2011、Stanford Cars和Stanford Dogs三个数据集上的识别结果分别提升了1.5%、2.4%、1.5%.结果表明,本文提出的方法通过提升细粒度图像细节特征的表达能力,从而有效提高了细粒度图像识别的有效性.

    细粒度图像识别Transformer可变形卷积

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    • 万方数据
    • 维普

    改进YOLOv5s的复杂交通场景下目标检测算法

    卫策吕进曲晨阳
    121-130页
    查看更多>>摘要：针对在实际的交通道路目标检测中,存在着小目标检测精度低,遮挡目标容易出现漏检误检等问题,提出了一种改进的YOLOv5s道路目标检测算法YOLOv5s-OEAG.将YOLOv5s的标签分配策略更换为效率更高的OTA标签分配策略,提高模型的检测精度与泛化能力;提出了一种轻量化的解耦预测头对不同尺寸的特征层进行分类任务与回归任务的解耦,提高模型对道路中小目标的检测能力;将原始模型中的最近邻插值上采样模块替换为轻量级通用上采样CARAFE模块,有助于更好地保留图像中的细节信息,提高模型的精度;提出了一种新的C3模块GMC3,在减小模型计算量的同时提高模型捕获特征的能力;为了提高模型的泛化能力,对KITTI数据集进行了扩充,增加了小目标的数量.实验结果表明,改进后的模型在经过扩充后的KITTI数据集的mAP达到了90.4%,比原始模型的精度提高了2.8%;FPS为75,满足实时性的要求,在一定程度上提高了对复杂交通场景的适应能力.

    目标检测YOLOv5s深度学习轻量化解耦头CARAFE上采样

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    基于特征增强的高分辨率人体姿态估计网络

    谢唯嘉易见兵曹锋李俊...
    131-141页
    查看更多>>摘要：在轻量级卷积神经网络进行高分辨率人体姿态估计时存在提取特征不充分,针对该问题,提出了一种基于特征增强的高分辨率人体姿态估计网络.首先利用空洞卷积补全操作提取图像特征,以避免特征信息丢失且保持模型参数基本不变;接着利用池化增强模块进行卷积提取特征的选择,以保留重要特征且减轻传统池化模块对提取特征造成的破坏;最后利用加强通道信息交互的深度可分离卷积模块进行特征提取,以保持该模块的参数量较少且能够提高其特征提取能力.在COCO2017数据集进行性能测试,本文算法和DiteHRNet30算法的AR值分别为77.9%和77.2%;在 MPII数据集进行性能测试,本文算法和DiteHRNet30算法的PCKh值分别为32.6%和31.7%.实验结果表明,本文算法在人体姿态估计精度和算法复杂度之间能够达到较好的平衡.

    人体姿态估计轻量级网络高分辨率空洞卷积池化深度可分离卷积

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    改进HED网络在轴承自动测量中的应用研究

    陈世奇侯明李鹏程
    142-149页
    查看更多>>摘要：针对在工业环境中传统接触式测量轴承尺寸操作复杂且检测成本高的问题,提出一种新的加入注意力机制和结合Canny算法的改进型HED网络边缘检测算法.该方法基于HED网络,将主干网络第4、5个阶段的卷积层替换成连续空洞卷积,并设置网络的第3、4层池化步长为1,增大模型的感受野,提高输出的边缘图像精度;加入高效通道注意力机制ECA模块,有效抑制无关纹理特征和非边缘像素等影响;使用Canny算法中的非极大值抑制和双阈值处理算法,对检测的粗边缘进行细化,得到更加精确的轴承边缘;使用最小二乘圆拟合算法,获取轴承的内外环尺寸参数.实验结果表明,改进后的HED网络在ODS和OIS指标上分别达到了0.811和0.835,该方法可以有效实现轴承边缘检测并保证轴承尺寸测量精度.

    HED网络轴承边缘检测尺寸测量空洞卷积注意力机制

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    面向边缘计算平台及遥感影像的实时检测算法

    杨洋宋品德杨思念曹立佳...
    150-159页
    查看更多>>摘要：针对现有目标检测算法难以满足无人机遥感中实时检测的问题,提出了一种基于ShuffleNetv2及结构化剪枝的模型压缩方法.以YOLOv5m为基础,将ShuffleNetv2模型作为YOLOv5m的主干网络,减少模型的参数量及计算量,提升模型推理速度;其次,利用ECA注意力机制替换ShuffleNetv2中的SE模块,强化主干网络的特征提取能力;再者,以FocalEIoU作为YOLOv5算法的损失函数,提升模型的回归能力;最后,利用通道剪枝算法剔除Neck结构中冗余的参数,进一步压缩模型的参数及计算量,并通过模型微调的方式提升剪枝模型的精度.实验结果表明,在相同的测试环境下,与YOLOv5m相比,本文所提出模型的参数量及浮点运算量分别降低了86.3%和80.0%,mAP@0.5和mAP@0.5:0.95达到了92%及50.4%,优于所对比的其他主流检测算法.此外,所提出的模型在AGX边缘计算平台上达到了35帧/s的检测速度,满足实时检测的要求.

    遥感影像剪枝轻量化网络FocalEIoU损失函数边缘计算平台

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    基于SAMP-VMD的局放信号去噪方法

    王映植严天峰汤春阳高锐...
    160-167页
    查看更多>>摘要：针对电力设备局部放电信号容易受到环境中的窄带噪声和白噪声的干扰,为了更好保留局放信号特征以便后续进行故障诊断和预测,提出了一种基于压缩感知重构和变分模态分解的变压器局部放电信号去噪方法.该方法首先使用窗函数抑制窄带干扰的频率泄露,之后利用窄带干扰在频域上与局放信号和白噪声之间稀疏度的差异从而将窄带信号进行分离重构以抑制窄带噪声,其次通过改进变分模态分解方法根据各模态含有局放信号信息的多少来对不同模态进行分类去噪,最终恢复出局放信号.通过仿真及实测信号对该方法进行去噪效果测试,并与奇异值分解和变分模态分解去噪方法的去噪效果进行对比,结果表明该方法能够有效抑制局部放电信号的干扰,相比传统算法的波形相似系数提升约2%,能够更好的保留局部放电信号的波形特征.

    局部放电压缩感知重构改进变分模态分解去噪

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