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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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    基于混合策略改进的海马优化器及其应用

    康培培薛贵军谭全伟
    93-103页
    查看更多>>摘要：本文针对海马优化算法收敛精度低、全局搜索和局部开发不平衡、易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于混合策略改进的海马优化器,记作ISHO.首先,融合灰狼优化算法的搜索特点改进海马优化算法的运动行为,使其能够在搜索空间内更有效地进行全局搜索和局部开发;然后,结合精英反向学习策略细化搜索过程,从而提高收敛精度;最后对海马优化器捕食阶段的参数进行调整,使其具有更强的自适应性避免算法过早的陷入局部最优解.将ISHO与其他6种智能优化算法在8种测试函数上进行比较,实验表明该算法相较于其他算法有更好的收敛速度、收敛精度和稳定性.将改进的海马优化算法应用到解决工程约束问题上,进一步证明改进算法的实用性.

    海马优化算法灰狼优化算法精英反向学习策略参数调整

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    基于STM32和USB的多功能数据采集系统设计

    陈威威徐会员王峰
    104-113页
    查看更多>>摘要：为了能够更好地满足工业生产和自动化控制领域的多样化需求,针对现有通用数据采集系统中存在的便携性差、功能有限的缺点,设计实现一种基于STM32F723ZET6微控制器的多功能通用USB数据采集系统.通过USB接口,系统可以通过上位机软件控制实现16通道模数转换数据采集、双通道数模转换模拟输出以及 PWM检测和生成,并实时地把采集或输出的数据显示到上位机上.通过实际测量,该系统可以实现最高1 MS/s的模拟输入采样率和模拟输出更新率,能够检测和生成频率最高为1 MHz、占空比最低达1%的PWM信号,且信号采样精度高,传输数据可靠.该系统具有高便携性、高性价比、功能丰富,符合实际应用需求.

    STM32USB数据采集多功能低成本

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    基于改进薛定谔滤波的fNIRS信号伪迹去除算法

    吕轶苏龙蓝晓宇梁明珅...
    114-122页
    查看更多>>摘要：功能性近红外光谱(fNIRS)是一种新兴的光学神经成像技术,提供了无创、便携且低成本的脑活动监测方法.针对受试者头部移动产生的运动伪迹,结合数学形态学方法,提出了一种改进薛定谔滤波的fNIRS信号运动伪迹去除算法.将该算法分别应用于仿真和真实实验得到的反映受试者血红蛋白浓度变化情况的光密度信号,并与时间导数分布修复和峰度小波等伪迹去除算法进行性能对比.结果表明,所提算法可将未校正信号的信噪比提升28.66 dB、均方根误差降低到0.06、皮尔逊相关系数的平方提升到0.83、峰峰值误差降低到0.05,相对于其他算法更能有效地去除运动伪迹.

    功能性近红外光谱运动伪迹数学形态学薛定谔滤波

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    基于改进YOLOX的动态视觉SLAM方法

    程强张友兵周奎
    123-133页
    查看更多>>摘要：针对目前大多数传统的视觉SLAM系统通常默认环境是静态的,但实际环境中是存在移动目标或者障碍物的,所以往往包含大量的误匹配点和动态点会导致系统定位精度降低的问题.提出一种基于ORB-SLAM3主体框架和深度学习技术的语义vSLAM系统,结合目标检测与光流法,旨在改进视觉SLAM系统在动态环境中的定位精度.首先,利用改进的YOLOX-S目标检测算法对潜在的动态目标进行识别;然后,利用几何法与光流法相结合精确检测异常值,并根据物体和人类运动状态不断调整动态包围盒的阈值.最终,保留动态框中包含静态框中的点,同时消除动态框中的其他点.在TUM 和KITTI数据集上进行精确性的评估,实验结果表明,在数据集高动态序列下,与ORB-SLAM3,Crowd-SLAM比较,绝对轨迹均方根误差分别平均减少69.26%、16%,与DynaSLAM比较,在高动态场景中定位精度平均提升15%,这验证了在动态场景中提升了系统定位精度,此外,真实场景测试结果显示,该系统在各种动态环境中均表现出良好的性能.

    视觉SLAMORB-SLAM3光流法动态环境目标检测

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    基于多模态脑影像的阿尔茨海默病分类方法

    钟海杰吴晓红卿粼波陈洪刚...
    134-143页
    查看更多>>摘要：阿尔茨海默病(AD)是一种神经退行性疾病,是痴呆的主要原因,准确的诊断出AD具有重要意义.利用来自大脑的氟脱氧葡萄糖正电子发射断层成像(FDG-PET)和结构磁共振成像(sMRI)的多模态数据可以从不同角度提供关于病变的全面信息,提高诊断的准确性.然而影像数据具有大量冗余信息,并且不同模态的特征也有显著差异.使用传统的卷积神经网络和简单的特征拼接方法无法有效利用多模态数据的互补信息,从而限制AD的诊断性能.针对此问题,提出了一种结合sMRI与FDG-PET的多模态影像AD分类方法.该方法通过嵌入坐标注意机制和空间-通道重构卷积来捕捉影像中的特异性区域并限制冗余信息;同时设计了一种并行交互网络,不仅可以增强每个模态自身的特征,还可以根据其他模态的特征进行自适应调整,从而实现模态之间的有效交互.在ADNI数据集上评估了提出网络的分类性能,准确率、敏感性和特异性分别达到了93.66%、91.67%和95.41%,实验结果表明,与现有的AD分类网络相比,本文提出的网络具有更优异的性能.

    阿尔茨海默病多模态影像深度学习磁共振成像正电子发射断层成像

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    基于局部能量阈值的跳频信号时频图去噪方法

    刘子渤孙伟峰张鹏张超...
    144-151页
    查看更多>>摘要：传统面向跳频信号参数估计的去噪方法往往无法有效保留跳频(FH)信号在时频图中的边界,导致跳频信号的时间参数估计精度较低.为此,提出了一种基于局部能量阈值的跳频信号时频图去噪方法.首先,为了提高跳频信号在短时傅里叶变换后的时频图中的能量占比,利用瞬时频率算子将与跳频信号频率不匹配的时频系数标记为噪声并去除.然后,为了避免在去噪时损失跳频信号的能量,设置搜索窗口定位时频图中能量密度最高的区域,并根据不同区域的能量密度分布,自适应地设置阈值去噪.最后,采用同步压缩方法将时频系数压缩至局部能量重心的位置,使跳频信号在时频图中的边界更清晰.实验结果表明,该方法在信噪比大于-5 dB时,能同时提高跳频信号时间和频率参数的估计精度,归一化均方误差分别低于0.1和0.2.

    跳频信号局部阈值去噪瞬时频率算子

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    基于多尺度特征融合与交互的路侧目标检测算法

    顾杨海李富陈德基王泉...
    152-161页
    查看更多>>摘要：针对路侧视角下目标检测任务中,小目标密集,多尺度变化以及复杂天气背景干扰等挑战,提出基于多尺度特征融合与交互的目标检测算法——MF-YOLO.设计C2f-CAST,通过星操作将来自不同子空间的特征进行交互与变换,并引入 MLCA捕捉远距离像素之间局部,全局特征以及通道和空间特征,多尺度信息聚合加强对遮挡目标显著语义信息关注,消除背景影响;针对颈部层在上下文信息融合效率较低的问题,加入轻量级卷积GSConv对传统卷积进行优化,并设计跨级部分网络模块,降低模型复杂度和参数量.构造跨层级融合模块SDFM,对浅层特征图进行自校准操作,并融合深层特征图语义信息,解决小目标漏检的问题;最后,设计基于自适应惩罚因子和锚框质量的梯度调整函数,并结合动态聚集机制改进的 WPIoU损失函数,提升边界框回归性能和检测鲁棒性.实验结果显示,MF-YOLO在DAIR-V2X-I和UA-DETRAC数据集上mAP@0.5指标分别达到85.1%,92.3%,与原YOLOv8s相比分别提升4.4%和1.8%,计算量GFLOPs下降了19.8%,参数量下降8.18%.检测速度达到152 fps,满足实时要求.

    路侧图像星操作特征融合目标检测注意力机制

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    基于最佳缝合线的电力设备红外图像拼接算法

    吴润国刘晓东费继友赵兴...
    162-170页
    查看更多>>摘要：针对变电站电力设备红外图像普遍模糊且信噪比低,拼接过程中易出现明显拼接痕迹或重影的问题,提出一种基于ROI和改进最佳缝合线的变电站设备红外图像拼接方法.首先,划分待拼接两图相邻的50%区域作为ROI,提高特征点提取以及匹配的精度和效率;然后,通过引入均值化余弦相似度改进最佳缝合线的能量差异函数,使最佳缝合线能够精准穿越重叠区域能量差异最小的位置.最后,进行实验验证,分别对比 Autostitch、ICE和 Autopano Giga三款图像拼接软件和本文的基于ROI和改进最佳缝合线图像拼接算法的图像拼接效果,结果表明,所提方法有效提高图像拼接整体过程的效率,有效减少拼接痕迹和重影现象,可实现较高质量的电力设备红外图像拼接.

    红外图像拼接ROI最佳缝合线能量差异函数均值化余弦相似度

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    融合公平因子的半监督学习医学图像分割模型

    武丽丁琴葛彩成
    171-180页
    查看更多>>摘要：为解决部分稀缺医学图像分割任务中目标语义类别分布不平衡导致的模型泛化能力受限问题,本文提出一种半监督学习的医学图像分割模型CDCL-SSLNet.通过UNet和Swin-UNet两种不同属性的分割子模型进行交叉学习,实现特征优势互补.引入类分布公平因子和类学习公平因子对损失函数合理加权,动态地指导模型学习语义类别不平衡数据,有效减小学习偏差,进而提高模型泛化能力.实验选取Synapse多器官分割数据集中5%、10%的数据模拟标签数据对模型进行训练.CDCL-SSLNet在仅有5%和10%的标签数据参与训练的情况下,其Dice系数分别达到了65.71%和77.49%,HD95则分别为28.97和22.07,这两项指标的性能提升幅度均达到了17%.结果表明CDCL-SSLNet能够兼顾大目标及微小目标的精准分割,有效解决了稀缺数据中类分布不平衡导致的模型泛化能力不足的问题,有效提升了医学图像分割的效率与准确性.

    半监督学习图像分割U-Net公平因子Transformer

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    基于改进YOLOv8光伏板缺陷检测算法

    杨长春贺轩轩王睿朱士竹...
    181-192页
    查看更多>>摘要：针对现有的分布式光伏电池板缺陷检测精度低、计算量高、参数量大以及复杂背景多变等因素导致的误检、漏检问题,提出了一种改进的轻量级YOLOv8分布式光伏电池板缺陷检测算法.采用高效轻量级的StarNet网络架构作为特征提取网络,减少计算成本和参数量,实现高效率和高性能之间平衡;设计SPPF-AM模块,增强了模型对空间信息的感知能力,有效应对不同尺度的目标;加入三元组注意力机制Triplet,有效地提取多尺度目标特征,提升模型的表征能力和任务性能;设计C2f_DSConv2D结合可变形卷积取代原网络中的C2f,以较低的存储和较高的计算速度,从而提高缺陷检测模型的效率;在特征融合网络中引入空间上下文感知模块SCAM,减少噪声影响,有效抑制图像中的噪声,抑制无关背景信息的干扰.设计ECIoU替换CIoU,增强边界框损失的拟合能力,加快网络模型的收敛速度.实验结果表明:改进后的YOLOv8模型参数量下降35%,计算量下降29.6%,检测精度达到了90.1%,mAP@50从85.9%提升到了89.7%,提升了4.2%.改进后模型在参数量、计算量下降的情况下检测精度也有一定的提升.所提出的改进算法在缺陷检测任务中表现出了较好的性能,有效增强了光伏电池板缺陷检测模型的检测性能.

    缺陷检测YOLOv8轻量级移位卷积SCAM损失函数

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