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电子测量与仪器学报
电子测量与仪器学报

崔建平

月刊

1000-7105

jemi@vip.163.com

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100009

北京市东城区北河沿大街79号

电子测量与仪器学报/Journal Journal of Electronic Measurement and InstrumentCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊旨在开展学术交流活动，沟通同行业科技人员之间的信息，以促进国内、外电子测量仪器的发展和科学技术的进步。
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    基于改进NCC算法的大尺寸原位风机叶片可见光图像拼接

    王洪金刘香怡何赟泽文灿...
    1-12页
    查看更多>>摘要：风机叶片的原位检修与维护对保证风电机组的安全运行起着至关重要的作用,目前主流的无人机巡检方式需要对风机叶片图像进行全景拼接以进一步定位分析叶片的微小缺陷和评估叶片的整体状态.针对风机叶片结构单一纹理稀疏难以拼接的问题,提出一种改进归一化互相关NCC算法的图像拼接技术,利用Canny边缘检测算法提取叶片边缘并进行筛选去重得到边界坐标,将NCC算法沿叶片边界坐标搜索匹配以简化搜索路径加快运算速度,同时增加关键信息的权重提高拼接准确率,并结合图像金字塔粗-精匹配思想对算法进行进一步加速,最终根据得到的最佳匹配位置获取空间对应关系实现图像拼接.实验结果表明,所提方法的匹配耗时约为原始NCC算法的6％,其他经典灰度匹配算法的3％～10％,同时也低于其他改进的NCC算法.其拼接成功率为94.74％,高于所有对比方法,最终成功获取了风机叶片可见光全景图像,表明该方法对大尺寸风机叶片可见光图像全景拼接具有良好的稳定性.

    风机叶片图像拼接改进NCC算法模板匹配边界搜索

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    基于稀疏可学习proposal的车间工具目标检测

    刘珍兵孙巧榆王述文夏嘉伟...
    13-21页
    查看更多>>摘要：针对车间工具不同型号之间尺寸存在较大差异、形状种类繁多等问题,提出了一种基于稀疏可学习proposal的车间工具检测算法.首先,融入稀疏表示和可学习的proposal机制来提升模型的鲁棒性,并减少检测过程中所需的参数量;其次,引入Swin-Transformer结构,旨在增强模型的全局以及细节学习能力,有效地解决传统卷积神经网络在高层语义信息融合方面存在的不足;然后,使用一种改进的多尺度特征融合网络架构,通过有效融合不同尺度的特征,提高了模型对于各种尺度目标的检测能力;最后,将多头注意力和动态卷积结合,在不同特征层之间建立更精确且细致的联系,从而进一步提升了目标检测的准确性;采用了CIoU损失函数,通过综合考虑位置、尺度和形状信息,使得模型对边界框的回归预测更加全面与准确.实验结果显示,本文算法在车间工具目标检测任务上的平均检测精度达到了91％,较当前主流算法至少提升了2.3％以上.同时,单张图片的检测速度大约为53 ms,满足了实时检测的需求,体现了综合性能优越.

    工具检测稀疏可学习多尺度特征Swin-Transformer多头注意力

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    基于改进YOLOv7-tiny的高效轻量遥感图像目标检测方法

    邝先验程福军吴翠琴雷卉...
    22-33页
    查看更多>>摘要：针对现有遥感图像目标检测方法在受资源限制的小型设备中检测精度不足问题,提出了一种基于改进YOLOv7-tiny算法的高效轻量遥感图像目标检测方法.首先,针对遥感图像小目标分布密集问题,设计了一种低跨度的上下文解耦检测头模块,通过融合深层和浅层特征分别实现目标检测的分类和回归任务,有效解决了遥感图像小目标漏检和误检的问题.同时,针对遥感图像目标多尺度问题,设计了一种并行级联注意力机制,通过并行三分支网络与空间注意力模块相结合,增强了网络对多尺度目标特征的提取能力.此外,引入Focal-EIoU损失函数,提高模型泛化能力.对模型进行了对比实验、消融实验、部署实验和泛化实验,结果表明,在DIOR-5s和NWPU VHR-10数据集上的检测精度分别达到了85.4％、90.6％,相较原模型分别提高了2.6％、1.7％.且模型大小仅为19.1 MB,检测速度为64.1 fps,验证了算法的有效性.

    遥感图像目标检测YOLO低跨度上下文解耦并行级联注意力

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    结合语义分割与跨模态差分特征补偿的红外与可见光图像融合方法

    李天放孙一宸于明鑫董明利...
    34-45页
    查看更多>>摘要：针对现有红外与可见光图像融合模型在深层特征提取时细节信息丢失、显著目标轮廓模糊的问题,提出一种结合语义分割与跨模态差分特征补偿(CMDFC)的红外与可见光图像融合方法.通过具有卷积注意力机制(CBAM)的跨模态差分特征补偿模块,叠加不同模态的互补特征信息至原始特征中进行深层特征提取,引入语义分割网络对融合图像进行像素级别的分类操作构造语义损失来约束融合网络,并使用解码器重构融合图像.在公开数据集上进行融合实验的结果表明,相较于对照模型中的最优指标,所选的5种指标均有不同程度的提高,其中互信息(MI)和视觉信息保真度(VIF)分别提高了4.41％和4.25％,说明本文所提出的模型生成的融合图像更清晰,与源图像相关性更强,该方法有效缓解了红外与可见光图像融合过程中特征细节信息丢失的问题,增强了生成图像的视觉效果和对比度.

    图像融合语义分割注意力机制跨模态差分特征补偿

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    基于光场解耦的6D位姿估计方法

    丁潇张旭东范之国孙锐...
    46-54页
    查看更多>>摘要：光场成像技术能同时捕捉场景中光线的空间和角度信息,被广泛应用到许多计算机视觉任务中.针对基于RGB图像位姿估计方法在严重遮挡和截断、光照变化、物体和背景相似等复杂场景下难以有效预估出位姿的问题,提出一种光场解耦特征融合的两阶段6D位姿估计方法.该方法采用多种特征提取器解耦光场宏像素图像并将其映射到特征空间,并引入注意力机制融合空间角度及EPI信息,为下游位姿估计网络提供有效可靠的关键特征.同时,将反投影应用到关键点预测网络以减少特征传递过程中信息的损耗.在光场位姿估计数据集LF-6Dpose上的实验表明,该方法在平均最近点三维距离(ADD-S)和二维投影(2D Project)两个指标下的结果分别为91.37％和70.12％,在三维距离指标上相比现有先进方法提升12.5％,能够更好地解决复杂场景下的目标6D位姿估计问题.

    位姿估计光场解耦空间角度特征提取特征融合

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    融合小波框架和低秩的动态磁共振图像重建新思路

    刘金华吴佳韵饶云波李永明...
    55-63页
    查看更多>>摘要：动态磁共振成像(dynamic magnetic resonance imaging,DMRI)是一种通过连续扫描图像获取其随时间和空间变化的影像技术,将压缩感知技术应用于动态磁共振成像,容易导致磁共振图像重建后的视觉质量不够理想.因此,针对压缩感知在DMRI重建上存在的不足,通过ℓ1范数以刻画磁共振图像数据的稀疏性,以及利用低秩描述动态磁共振图像序列的内在相关性,提出了一种基于低秩和稀疏分解的重建模型,有效减少了动态磁共振成像的伪影.在建模阶段,将稀疏成分应用ℓ1范数进行建模,对低秩成分利用核范数进行建模.在模型优化求解阶段,引入小波框架正则化方法,将重建模型转化为非光滑凸优化问题,然后使用基于动量加速的近似点优化梯度方法求解该问题.最后,通过在心脏电影、心脏灌输和phantom体膜影像数据上进行实验,验证了所提模型的有效性.结果表明,所提方法在采样率30％时,平均峰值信噪比达到33.7090 dB,平均结构相似度达到0.9660,进一步提升了磁共振图像重建的精度.

    动态磁共振成像低秩小波框架近似点优化梯度方法压缩感知

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    云边端协作的架空线路鸟巢检测与定位算法研究

    谢静龙志宏刘志坚段绍立...
    64-78页
    查看更多>>摘要：针对云端单一集中数据处理时效性低、架空线路上鸟巢检测精度不高、模型对边缘计算设备算力高消耗以及目标定位不准确的问题,提出了一种基于云边端协作的架空线路鸟巢检测与定位算法.该算法通过云、终、边缘3端的协作,解决了云端集中处理效率低的问题,并通过云边数据可视化协作解决由于角度及光线引起的图像不清晰问题.为了提高架空线路鸟巢检测的精度,该算法在YOLOv5x模型基础上进行了优化.首先,通过将主干特征提取网络中的C3模块替换为C2f模块,并在最后一层加入SE(squeeze and excitation)注意力模块,以提升模型对小目标的检测能力.其次,将激活函数替换为Mish函数,解决训练梯度饱和导致神经元停止学习的问题.为了降低模型对边缘计算设备算力的消耗,对改进后的模型进行剪枝微调以降低模型参数规模.基于此优化模型,提出了三维目标定位算法,结合GIS(geographic information system)系统对定位结果进行修正,实现了对检测目标的精准定位.实验数据显示,改进后的模型平均精度均值达到93.25％,比原YOLOv5x模型提升了3.44％,优化后的模型剪枝率达到45％.检测目标经过三维空间建模计算并通过位置修正能够定位到相应的杆塔,有效指导工作人员快速准确排除隐患.

    云边端协作架空线鸟巢YOLOv5x目标检测目标定位

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    基于轮胎周向频率的鲁棒间接式胎压监测算法

    徐迎港储琦梁国旗张伟...
    79-88页
    查看更多>>摘要：针对目前间接式胎压监测(iTPMS)在识别汽车四轮同时欠压时准确度低且易误识别的问题和发动机的震动导致的误识别问题,为提高系统对欠压轮胎识别的准确率,研究轮胎受到道路激励所产生的轮速频谱特征,提出了一种基于轮速传感器和车载硬件的间接式胎压监测算法.首先通过信号去噪、齿轮误差过滤对轮速信号进行了预处理,剔除了轮速漏齿和多齿的问题,使用最小二乘法(RLS)对齿圈进行了误差校正,然后结合轮胎的振动特性分析,使用傅里叶变换方法(FFT)得到轮速的频谱特征,使用带通滤波器(BSP)和陷波滤波器(NF)得到指定范围内的轮速频谱特征,并剔除发动机转动的影响,利用最终得到的共振频率尖峰判断轮胎气压的状态,欠压轮胎的峰值频率会正常胎压的峰值轮胎频率低2～3 Hz,基于此特征给出轮胎气压的结果.实车测试结果表明,该算法可以剔除发动机转动对轮速的影响,既可以保证在单轮、两轮和三轮欠压的识别准确性,也可以准确识别四轮同时欠压的情况,可识别工况增加约18％,对发送机转速在一定范围内时对轮胎共振产生影响的工况识别精度提高约25％,相比于传统间接式胎压监测可以更准确和及时得告知驾驶员避免轮胎爆胎风险.

    车辆工程间接式胎压监测车身稳定性控制系统信号处理频谱分析

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    面向FPGA-TDL-TDC的延迟时间逐位校准网络

    许玥谢杰曾中明张宝顺...
    89-96页
    查看更多>>摘要：时间数字转换器(TDC)是一种将信号脉冲之间时间间隔的连续模拟量转换为离散数字量的设备.基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)内部进位链资源实现抽头延迟链-时间数字转换器(TDL-TDC)的方法被广泛应用,但TDL-TDC中每个延迟单元的延迟时间数值受运行温度变化的影响较大,目前使用码密度测试、线性补偿或高阶泰勒函数拟合等的TDC校准方法不能很好地拟合复杂温度变化情况下长延迟链中各单元延迟时间的变化趋势.为继续满足TDC工作精度要求,提出了一种基于多层感知机(MLP)的神经网络校准方案,以延迟链中128个延迟单元的延迟时间数据和相应温度数据作为训练样本建立4层MLP.工作时通过反馈当前运行温度信息,可以独立给出每个延迟单元的延迟时间数值,以用于计算待测脉冲之间的时间间隔.实验验证了校准网络对温度变化的补偿作用,该网络可以移植于不同的FPGA芯片.测量得到校准网络的准确率为91％,实现TDC分辨率为34 ps.

    现场可编程逻辑门阵列抽头延迟链-时间数字转换器多层感知机神经网络校准

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    多麦克风阵列数据融合声源定位方法研究

    刘扬张传营赵景玉卜凡亮...
    97-108页
    查看更多>>摘要：针对TDOA估计精度受采样频率限制的问题以及单一麦克风阵列声源定位误差较大的问题,提出了两种改进方法并进行了仿真验证.首先,为了解决采样频率低导致的TDOA估计误差较大的问题,提出了一种基于三次样条插值的改进二次互相关算法进行TDOA估计的方法,在第1次互相关后进行三次样条插值提高采样频率,之后进行第2次互相关求得TDOA.在10倍插值的条件下仿真表明该方法将TDOA误差从7.6％降低到0.6％,有效的提升了估计精度.其次,为了解决单个麦克风阵列声源定位误差较大的问题提出了一种多麦克风阵列数据融合的声源定位方法,以四元十字麦克风阵列为单元,首先在每个单元阵列上进行单独的声源定位,之后将多个单元阵列的定位结果进行融合得到最终的声源位置,选取空间中的10个点利用双麦克风阵列以及四麦克风阵列对比单麦克风阵列进行远场定位仿真,结果表明,单麦克风阵列在声源距离较远时的定位误差达1 m以上,而利用所提方法设计的双麦克风阵列的定位距离误差在0.3 m以下,四麦克风阵列的定位距离误差在0.2 m以下,大大提高了声源定位的精度.

    到达时间差麦克风阵列声源定位三次样条插值互相关

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