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电子与信息学报
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吴一戎

月刊

1009-5896

jeit@mail.ie.ac.cn

010-58887066

100190

北京市北四环西路19号

电子与信息学报/Journal Journal of Electronics & Information TechnologyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是电子科学高级综合性学术刊物。主要刊登有关电子与信息科学方面的具有创新性的、高水平的文章。
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    加载人工磁导体的双频柔性可穿戴天线

    王丽黎李君君张诗雨樊盼盼...
    3637-3645页
    查看更多>>摘要：该文研究了一种加载人工磁导体(AMC)的双频柔性可穿戴天线,天线的谐振频率为3.5 GHz和5.8 GHz.天线由双频单极子天线和4x4阵列的双频人工磁导体构成,均采用柔性材料作为介质基板.天线尺寸为0.70λ0 × 0.70λ0×0.05λ0(λ0为3.5 GHz时的自由空间波长).人工磁导体的介质基板为3层结构,增加了相位响应,使用双环开槽结构延长电流路径长度,实现了双频的宽带同相位反射.人工磁导体的引入有效降低天线的背向辐射,从而降低比吸收率(SAR),同时提高天线的增益.仿真结果表明,该天线性能受结构变形和人体载荷的影响较小.在工作频段内天线的阻抗带宽分别为7.5％和4.0％;峰值增益分别为7.86 dBi和8.06 dBi.在3.5 GHz和5.8 GHz的比吸收率分别为0.2 W/kg和0.06 W/kg,均小于美国联邦通信委员会标准.为了验证仿真结果,对天线进行加工测试,实测与仿真结果基本一致.实验结果表明,加载人工磁导体的天线具有良好的鲁棒性和增益以及较低的比吸收率,适用于可穿戴无线通信系统.

    可穿戴天线双频人工磁导体比吸收率鲁棒性

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    一种快速的多尺度多输入编码树单元互补分类网络

    唐述周广义谢显中赵瑜...
    3646-3653页
    查看更多>>摘要：深度神经网络(DNN)已被广泛应用到高效视频编码(HEVC)编码树单元(CTU)的深度划分中,显著降低了编码复杂度.然而现有的基于DNN的CTU深度划分方法却忽略了不同尺度编码单元(CU)间的特征相关性和存在着分类错误累积等缺陷.基于此,该文提出一种多尺度多输入的互补分类网络(MCCN)来实现更高效且更准确的HEVC帧内CTU深度划分.首先,提出一种多尺度多输入的卷积神经网络(MMCNN),通过融合不同尺度CU的特征来建立CU间的关联,进一步提升网络的表达能力.然后,提出一种互补的分类策略(CCS),通过结合二分类和三分类,并采用投票机制来决定CTU中每个CU的最终深度值,有效避免了现有方法中存在的错误累积效应,实现了更准确的CTU深度划分.大量的实验结果表明,该文所提MCCN能够更大程度降低HEVC编码的复杂度,同时实现更准确的CTU深度划分:仅以增加3.18％的平均增量比特率(BD-BR)为代价,降低了71.49％的平均编码复杂度.同时,预测32 ×32 CU和 16×16 CU的深度准确率分别提升了0.65％～0.93％和2.14％～9.27％.

    深度神经网络帧内高效视频编码特征表示编码树单元深度划分多尺度多输入互补分类

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    量测不确定性条件下的箱粒子滤波目标跟踪方法

    王宁段睿周笑仪
    3654-3661页
    查看更多>>摘要：在复杂水下环境中,主动声呐的量测值在距离和方位分辨率上存在较大的不确定性,即一个目标回波的能量可能覆盖声呐距离-方位能量谱的多个相邻位置网格.并且,当环境中混响较强时,上述量测不确定性将引起多个区域性的杂波干扰.为了减小状态空间估计的偏差,基于粒子滤波(PF)的跟踪方法需要大量粒子来近似后验概率密度,跟踪的实时性急剧降低.针对上述问题,该文提出一种基于区间量测的箱粒子滤波跟踪方法(IBPF),对主动声呐量测值进行区间表示,即用一个表示距离和方位区间的箱粒子代替点值量测,用区间表示这种量测不确定性,在提高状态估计稳定性的同时,极大程度地减少了后验概率密度估计所需的粒子数,从而进一步提高计算效率.实验结果表明,所提IBPF与PF相比,能以更高的计算效率获得更优的跟踪性能,对目标的跟踪时间缩短了 18.06％,跟踪成功帧数增加了4.29％.

    水下目标跟踪主动声呐箱粒子滤波量测不确定

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    结合视觉文本匹配和图嵌入的可见光-红外行人重识别

    张红颖樊世钰罗谦张涛...
    3662-3671页
    查看更多>>摘要：对于可见光-红外跨模态行人重识别(Re-ID),大多数方法采用基于模态转换的策略,通过对抗网络生成图像,以此建立不同模态间的相互联系.然而这些方法往往不能有效降低模态间的差距,导致重识别性能不佳.针对此问题,该文提出一种基于视觉文本匹配和图嵌入的双阶段跨模态行人重识别方法.该方法通过上下文优化方案构建可学习文本模板,生成行人描述作为模态间的关联信息.具体而言,在第1阶段基于图片-文本对的预训练(CLIP)模型实现同一行人不同模态间的统一文本描述作为先验信息辅助降低模态差异.同时在第2阶段引入基于图嵌入的跨模态约束框架,设计模态间自适应损失函数,提升行人识别准确率.为了验证所提方法的有效性,在SYSU-MM01和RegDB数据集上进行了大量实验,其中SYSU-MM01数据集上的首次命中(Rank-1)和平均精度均值(mAP)分别达到64.2％,60.2％.实验结果表明,该文所提方法能够提升可见光-红外跨模态行人重识别的准确率.

    行人重识别跨模态图片-文本对的预训练模型上下文优化图嵌入

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    全局感知与稀疏特征关联图像级弱监督病理图像分割

    张印辉张金凯何自芬刘珈岑...
    3672-3682页
    查看更多>>摘要：弱监督语义分割方法可以节省大量的人工标注成本,在病理全切片图像(WSI)的分析中有着广泛应用.针对弱监督多实例学习(MIL)方法在病理图像分析中存在的像素实例相互独立缺乏依赖关系,分割结果局部不一致和图像级标签监督信息不充分的问题,该文提出一种全局感知与稀疏特征关联图像级弱监督的端到端多实例学习方法(DASMob-MIL).首先,为克服像素实例之间的独立性,使用局部感知网络提取特征以建立局部像素依赖,并级联交叉注意力模块构建全局信息感知分支(GIPB)以建立全局像素依赖关系.其次,引入像素自适应细化模块(PAR),通过多尺度邻域局部稀疏特征之间的相似性构建亲和核,解决了弱监督语义分割结果局部不一致的问题.最后,设计深度关联监督模块(DAS),通过对多阶段特征图生成的分割图进行加权融合,并使用权重因子关联损失函数以优化训练过程,以降低弱监督图像级标签监督信息不充分的影响.DASMob-MIL模型在自建的结直肠癌数据集YN-CRC和公共弱监督组织病理学图像数据集LUAD-HistoSeg-BC上与其他模型相比展示出了先进的分割性能,模型权重仅为14 MB,在YN-CRC数据集上F1 Score达到了89.5％,比先进的多层伪监督(MLPS)模型提高了3％.实验结果表明,DASMob-MIL仅使用图像级标签实现了像素级的分割,有效改善了弱监督组织病理学图像的分割性能.

    弱监督语义分割组织病理学图像多实例学习全局感知稀疏特征

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    方向感知增强的轻量级自监督单目深度估计方法

    程德强徐帅吕晨韩成功...
    3683-3692页
    查看更多>>摘要：为解决现有单目深度估计网络复杂度高、在弱纹理区域精度低等问题,该文提出一种基于方向感知增强的轻量级自监督单目深度估计方法(DAEN).首先,引入迭代扩展卷积模块(IDC)作为编码器的主体,提取远距离像素的相关性;其次,设计方向感知增强模块(DAE)增强垂直方向的特征提取,为深度估计模型提供更多的深度线索;此外,通过聚合视差图特征改善解码器上采样过程中的细节丢失问题;最后,采用特征注意力模块(FAM)连接编解码器,有效利用全局上下文信息解决弱纹理区域的不适应问题.在KITTI数据集上的实验结果表明,该文模型参数量仅2.9M,取得δ指标89.2％的先进性能.在Make3D数据集上验证DAEN的泛化性,结果表明,该文模型各项指标均优于目前主流的方法,在弱纹理区域具有更好的深度预测性能.

    图像处理深度估计自监督学习方向感知

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    面向多源遥感数据分类的尺度自适应融合网络

    刘晓敏余梦君乔振壮王浩宇...
    3693-3702页
    查看更多>>摘要：多模态融合方法能够利用不同模态的互补特性有效提升地物分类的准确性,近年来成为各领域的研究热点.现有多模态融合方法被成功应用于面向高光谱图像(HSI)和激光雷达(LiDAR)的联合分类任务.然而,现有的研究仍面临许多挑战,包括地物间空间依赖关系难捕获,多模态数据中判别性信息难获取等.为应对上述挑战,该文将多模态、多尺度、多视角特征融合整合到一个统一的框架中,提出一种尺度自适应融合网络(SAFN).首先,提出动态多尺度图模块以捕获地物复杂的空间依赖关系,提升模型对不规则地物以及尺度迥异地物的适应能力.其次,基于激光雷达和高光谱图像的互补特性,约束同一空间近邻区域内的地物具有相近的特征表示,获取判别性遥感特征.然后,提出多模态空-谱融合模块,建立多模态、多尺度、多视角特征间的信息交互,捕获各特征间可共享的类辨识信息,为地物分类任务提供具有判别性的融合特征.最后,将融合特征输入分类器中得到类别概率得分,对地物类别进行预测.为验证方法的有效性,该文在3个数据集(Houston,Trento,MUUFL)上进行了实验.实验结果表明,与现有主流算法相比较,SAFN在多源遥感数据分类任务中取得了最佳的视觉效果和最高精度.

    特征融合高光谱图像激光雷达分类图学习

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    集成全局局部特征交互与角动量机制的端到端多目标跟踪算法

    计忠平王相威何志伟杜晨杰...
    3703-3712页
    查看更多>>摘要：针对多目标跟踪(MOT)算法性能对于检测准确度和数据关联策略的依赖性问题,该文提出一种新的端到端算法.在检测方面,首先基于特征金字塔网络,提出空间残差特征金字塔模块(SRFPN),以提升特征融合和信息传递的效率.随后,引入全局局部特征交互模块(GLFIM)来平衡局部细节和全局上下文信息,增强多尺度特征的专注度,提高模型对目标尺度变化的适应性.在关联方面,引入角动量机制(AMM),充分考虑目标运动方向,以提升连续帧之间目标匹配的精确性.在MOT17和UAVDT数据集上进行实验验证,所提跟踪器的检测性能和关联性能均显著提升,并且在目标遮挡、尺度变化和杂乱背景等复杂场景下表现出良好的鲁棒性.

    目标跟踪特征金字塔网络全局局部特征交互角动量

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    伪影间共性机理驱动的多域感知社交网络深度伪造视频检测

    王艳孙钦东荣东柱汪小雄...
    3713-3721页
    查看更多>>摘要：深度伪造技术在社交网络上的滥用引发了人们对视觉内容真实性与可靠性的严重担忧.已有检测算法未充分考虑社交网络上深度伪造视频的退化现象,导致深度伪造检测性能受以压缩为主的伪影信息干扰与上下文相关信息缺失等挑战性问题的限制.压缩编码与深度伪造生成算法上采样操作会在视频上留下伪影,这些伪影可导致真实视频与深度伪造视频间的细粒度差异.该文通过分析压缩伪影与深度伪造伪影的共性机理,揭示了二者间的结构相似性,为深度伪造检测模型抗压缩鲁棒性的增强提供了可靠理论依据.首先,针对压缩噪声对深度伪造特征的干扰,基于压缩伪影与深度伪造伪影频域表示的结构相似性,设计了频域自适应陷波滤波器以消除特定频带上压缩伪影的干扰.其次,为削弱深度伪造检测模型对未知噪声的敏感,设计了基于残差学习的去噪分支.采用基于注意力机制的特征融合方法增强深度伪造判别特征,结合度量学习策略优化网络模型,实现了具有抗压缩鲁棒性的深度伪造检测.理论分析与实验结果表明,与基线方法相比,该文算法在压缩深度伪造视频上的检测性能具有明显提升,并可作为一种即插即用模型与现有检测方法结合以提高其抗压缩鲁棒性.

    深度伪造检测社交网络压缩深度伪造伪影间共性机理

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    一种车载端为主的城市路网当前与未来速度查询方法

    韩京宇王彦之陈进晏鑫鑫...
    3722-3730页
    查看更多>>摘要：城市智能交通管理中经常查询路段的当前和未来交通速度,该文提出一种车载边缘为主(VED)的城市路段速度查询和预测方法:车载端在速度低于一定阈值时,与其它车载端交换收集到的数据,并在本地构建轻量级的当前和历史速度索引,以支持当前速度查询.为了用尽可能少的模型支持速度预测,提出根据路段拓扑同构将路网划分成若干路段等价类,根据周期性时窗和路段等价类将整个时空划分成若干模型等价类,同一个模型等价类的路段在给定时窗呈现相似的交通运行模式.针对每个模型等价类,车载端和数据中心配合进行联邦学习,训练长短期记忆模型(LSTMs)并存储在车载端,以响应车载端对附近未来交通状况的查询.每个车载端本地索引数据、本地响应查询,避免了查询响应延迟和通信拥塞;数据保存在车载端,而非集中存放,避免了安全攻击导致的隐私泄漏.

    智能交通查询预测索引联邦学习

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