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光电工程
光电工程

张雨东

月刊

1003-501X

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028-85100579

610209

四川省成都市双流350信箱

光电工程/Journal Opto-Electronic EngineeringCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊反应光电科学与工程领域的最新成就与发展，促进国内外的学术交流，为我国光电技术的发展做出贡献。本刊适合相关领域大专院校师生、研究院所科研人员、工厂工程技术人员与管理人员等参考。
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    基于GIMF的空芯反谐振光纤与单模光纤低损耗熔接

    马晓辉李楚晨宋超胡天豪...
    1-8页
    查看更多>>摘要：本文提出了一种引入渐变折射率多模光纤作为过渡光纤的嵌套空芯反谐振光纤与单模光纤的低损耗熔接方法.使用渐变折射率多模光纤作为模场适配光纤,利用其自成像效应扩大单模光纤中的模场,实现了嵌套空芯反谐振光纤与单模光纤的模场匹配.实验中探究了熔接时放电时间和放电功率对熔接损耗的影响.基于优化后的熔接方案,有效保护了嵌套空芯反谐振光纤熔接端面微结构的完整性,平均熔接损耗低至0.60 dB.实验结果对提高嵌套空芯反谐振光纤与现有光纤体系的兼容性提供了参考.

    空芯反谐振光纤嵌套结构模场匹配渐变折射率光纤单模光纤熔接

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    基于内调制的光纤干涉振动测量系统研究

    贾鹏谢建东楼盈天杨晔...
    9-22页
    查看更多>>摘要：研制了一种基于内调制的光纤干涉振动测量系统.对分布式反馈激光器(DFB)进行电流内调制,产生正弦频率调制单频激光.经光纤环形器与光纤微探头输出测量光对振动源进行干涉测量,返回的测量光与光纤微探头自反射的参考光进行干涉获得相位生成载波(PGC)干涉信号.基于可编程逻辑门阵列(FPGA)数字信号处理平台设计了PGC干涉信号解调算法,通过5参数椭圆拟合提取附加光强调制等因素引入的误差系数,对相位非线性误差进行补偿,实现振动位移的高精度测量,并采用快速傅里叶变换(FFT)算法对振动位移频谱进行分析.进行了理论分析并搭建了振动测量系统,开展了干涉信号解调实验、位移测量实验和振动测量实验.实验结果表明,该系统的振动频率范围覆盖1142 Hz;在10 µm的位移步进实验中,测量结果的平均偏差为0.173 µm;振动频率的分辨力为1.221 Hz,谐波失真率小于1.36%;有望应用于精密振动测量领域.

    振动测量内调制微探头相位生成载波椭圆拟合

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    轻量型Swin Transformer与多尺度特征融合相结合的人脸表情识别方法

    李艳秋李胜赵孙光灵颜普...
    23-37页
    查看更多>>摘要：针对Swin Transformer模型应用在表情识别上参数量过大、实时性较差和对表情中存在的复杂且微小的表情变化特征捕捉能力有限的问题,提出了一个轻量型Swin Transformer和多尺度特征融合(EMA)模块相结合的人脸表情识别方法.该方法首先利用提出的 SPST模块替换掉原 Swin Transformer模型第四个 stage中的 Swin Transformer block模块,来降低模型的参数量,实现模型的轻量化.然后在轻量型模型的第二个stage后嵌入了多尺度特征融合(EMA)模块,通过多尺度特征提取和跨空间信息聚合,有效地增强了模型对人脸表情细节的捕捉能力,从而提高人脸表情识别的准确性和鲁棒性.实验结果表明,所提方法在JAFFE、FERPLUS、RAF-DB和FANE这4个公共数据集上分别达到了97.56%、86.46%、87.29%和70.11%的识别准确率,且相比于原Swin Transformer模型,改进后的模型参数量下降了15.8%,FPS提升了9.6%,在保持模型较低参数量的同时,显著增强了模型的实时性.

    表情识别SwinTransformerSPST模块EMA模块

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    融合ResNeSt和多尺度特征融合的遥感影像道路提取

    郝明白鹤徐婷婷
    38-51页
    查看更多>>摘要：针对高分辨率遥感影像的道路提取存在道路边缘分割不连续、小目标道路分割精度不高和目标道路误分的问题,本文提出了结合ResNeSt和多尺度特征融合的遥感影像道路提取方法用于遥感影像道路提取(ResT-UNet).参考ResNeSt网络模块构造U型网编码器,使前期编码器可以更完整的提取信息,分割目标边缘更加连续;首先在编码器部分引入Triplet Attention注意力机制,抑制无用的特征信息;其次使用卷积块代替最大池化操作,增加特征维度和网络深度,减少道路信息丢失;最后在编码器网络和解码器网络的桥连接部分使用多尺度特征融合模块(multi-acale feature fusion,MSFF),以捕获区域间的远程依赖关系,提高道路的分割效果.实验在Massachusetts道路数据集和DeepGlobe数据集上进行实验,实验结果表明,该方法分别在数据集上IoU达到了64.76%和64.45%,相比于近几年网络MINet模型提高了1.42%和1.74%,表明ResT-UNet网络有效提高遥感影像道路的提取精度,为解译遥感图像语义信息提供一种新思路.

    遥感影像道路提取ResNeSt网络多尺度特征融合注意力机制

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    多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别

    刘仲民杨富君胡文瑾
    52-66页
    查看更多>>摘要：针对无监督域自适应行人重识别中存在的感受野不足、全局特征与局部特征联系不紧密等问题,提出了一种多尺度特征交互的无监督域自适应行人重识别方法.首先利用特征压缩注意力机制对图像特征进行压缩并输入到网络以增强丰富的局部信息.其次,设计了残差特征交互模块,通过特征交互的方式将全局信息编码到特征中,同时增大模型感受野,强化网络对行人特征信息的提取能力.最后,采用基于部分卷积的瓶颈层模块在部分输入通道上进行卷积运算以减少冗余计算,提高空间特征提取效率.实验结果显示,该方法在三个适应性数据集上mAP分别达到了82.9%、68.7%、26.6%,Rank-1分别达到了93.7%、82.7%、54.7%,Rank-5分别达到了97.4%、89.9%、67.5%.表明所提方法能够使行人特征得到更好的表达,识别精度得到提高.

    行人重识别无监督域自适应特征压缩多尺度特征交互部分卷积

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    融合空-频域的动态SAR图像目标检测

    沈学利王嘉慧吴正伟
    67-85页
    查看更多>>摘要：针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像样本特征差异大、目标尺度不均衡、背景散斑噪声高所导致的检测精度低、推理速度慢问题,提出一种融合空-频域的动态SAR图像目标检测算法.首先,采用分流感知策略构造空-频域感知单元,结合动态感受野及分数阶Gabor变换法,增强算法对空间多样性特征和频率散射特征的捕获能力与感知力,优化模型对全局上下文信息的保留能力,加快推理速度,降低特征映射模式相似性与背景噪声干扰,有效改善漏检、误检情况.其次,采用重参数学习法设计自适应特征融合模块,优化多尺度特征间的交互与整合,丰富特征的多样性,缓解特征采样引起的差异映射与信息丢失问题,加强小目标信息与关键频率信息在融合过程中的显著性,提高多尺度样本检测精度.最后,引入DY_IoU动态回归损失函数,利用自适应尺度惩罚因子与动态非单调注意力机制解决锚框膨胀和位置偏差问题,进一步增强模型对多尺度目标的定位与检测能力,加快模型收敛速度,减少模型计算量.在公开数据集SAR-Acraft-1.0和HRSID上进行相关实验,实验结果表明:该方法mAP@0.5数值达到了95.9%和98.8%,较基线模型分别提升5.2%和1.2%,且优于其他对比算法.表明该算法显著提升了检测精度,具备良好的鲁棒性与泛化性.

    SAR图像分流感知分数阶Gabor变换法特征融合多尺度样本小目标DY_IoU

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    PIC2f-YOLO:金属表面缺陷检测轻量化方法

    胡依伦杨俊许聪源夏亚金...
    86-100页
    查看更多>>摘要：针对金属表面缺陷检测效率低以及检测算法参数量大、精度低的问题,本文提出了一种改进YOLOv8n的金属表面缺陷检测轻量化方法.首先,设计局部卷积倒置交叉融合(partial inverted bottleneck cross stage partial fusion,PIC2f)模块,该模块通过构造的局部卷积倒置瓶颈(partial IRMB bottleneck,PIBN)模块替换BottleNeck模块,将部分卷积和倒置残差块组合,从而减少算法的参数量并提升模型的特征提取能力.然后,采用基于注意力尺寸内特征交互(attention-based intra-scale feature interaction,AIFI)模块,该模块结合位置嵌入和多头注意力机制,增强了模型对小目标的检测能力.最后,使用平均池化下采样(average pooling down sampling,ADown)模块替换传统卷积作为模型特征缩减模块,通过池化和卷积操作,在不降低检测精度情况下,进一步减少模型的参数量和计算复杂度.实验结果表明,与YOLOv8n算法相比,在NEU-DET钢材缺陷数据集上的PIC2f-YOLO方法的mAP50 增加了2.7%,参数量减少了0.403 M.在铝片表面工业缺陷、PASCAL VOC2012和带状合金功能材料表面缺陷数据集上的泛化性实验也验证了PIC2f-YOLO方法的有效性.

    表面缺陷检测局部卷积倒置残差注意力机制

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    基于跨尺度融合的图像型航空火灾探测器

    张沛任恒英田佳麒陈童...
    101-114页
    查看更多>>摘要：针对飞行过程中,在高空气压较低,飞机货舱若发生火灾,烟雾颗粒半空悬浮,传统烟雾探测器难以检测,且在其它环境亦存在误漏报率较高,难以可视化等问题,设计了一款图像型火灾探测器,采用改进YOLOv5s算法实现烟火目标检测.首先将骨干网络替换为GhostNet轻量级骨干网络,便于硬件部署;在骨干网络与融合网络的连接处嵌入了协同注意力模块,强化对有效特征的提取.接着,针对火灾目标的发展变化特性,对特征融合网络中的C3结构进行改进,搭建了VoV-GSCSP模块,同时在融合网络和检测头之间嵌入Slim-ASFF模块,共同加强不同尺度特征融合的同时,实现了整体网络的进一步轻量化.最后,将回归损失替换为Focal EIOU,解决了惩罚项失效问题,并且提高了对正样本的预测能力.图像型航空火灾探测器以国产AI芯片RK3588为核心,连接CMOS图像传感器进行数据采集,通过网络实现与机载显示系统的信息交互.测试结果表明:在模拟飞机货舱顶部四角布置设备,可实现10 s内火焰报警,20 s内烟雾报警,为确保航空器安全提供了一种可行的解决方案.

    RK3588火灾检测改进YOLOv5s轻量化

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    基于Swin-AK Transformer的智能手机拍摄图像质量评价方法

    侯国鹏董武陆利坤周子镱...
    115-130页
    查看更多>>摘要：本文提出了一种基于双交叉注意力融合的Swin-AK Transformer(Swin Transformer based on alterable kernel convolution)和手工特征相结合的智能手机拍摄图像质量评价方法.首先,提取了影响图像质量的手工特征,这些特征可以捕捉到图像中细微的视觉变化;其次,提出了Swin-AK Transformer,增强了模型对局部信息的提取和处理能力.此外,本文设计了双交叉注意力融合模块,结合空间注意力和通道注意力机制,融合了手工特征与深度特征,实现了更加精确的图像质量预测.实验结果表明,在SPAQ和LIVE-C数据集上,皮尔森线性相关系数分别达到0.932和0.885,斯皮尔曼等级排序相关系数分别达到0.929和0.858.上述结果证明了本文提出的方法能够有效地预测智能手机拍摄图像的质量.

    图像质量评价智能手机拍摄图像SwinTransformer手工特征空间注意力通道注意力

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    穷光电之理,究工程之极——《光电工程》改版发刊词

    罗先刚
    封2页
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