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期刊信息/Journal information
光电子·激光
光电子·激光

巴恩旭

月刊

1005-0086

baenxu@public.tpt.tj.cn；　baenxu@263.net

022-23679707

300191

天津市南开区红旗南路263号

光电子·激光/Journal Journal of Optoelectronics·LaserCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为专业技术性刊物。报道光电子、激光技术领域的研究成果，内容包括新型光电子器件、装置和材料、光电控制和检测、光存贮和光电信息处理、通讯和光纤应用技术光电集成技术、光计算和光学神经网络、激光加工和激光应用、光电生物医学等方面。
正式出版
收录年代

    纳米亲水改性的电活性聚合物基光子晶体制备及光谱分析

    李伟王喆杨智博韩融...
    1233-1239页
    查看更多>>摘要：为了实现可分像素程控的固态响应型光子晶体(photonic crystals,PCs),进而提升固态柔性反射式彩色显示器件性能,本研究通过使用纳米颗粒涂层来改善电活性聚合物(electroactive poly-mer,EAP)丙烯酸酯薄膜VHB4905表面的亲水性,使其具备良好的PCs组装条件,从而实现了在疏水EAP基底上制备PCs.通过对比在不同层数亲水涂层上自组装PS二维光子晶体(two-di-mensional photonic crystals,2 D PCs)的反射光谱,发现了在丙烯酸酯薄膜上涂覆2层纳米亲水涂层时自组装PCs的效果最好.通过对比其与传统玻璃基PS 2D PCs的反射光谱,发现改性后的丙烯酸酯基2D PCs拥有更高的反射率增强峰值.该结果验证了经过亲水涂层改性后在EAP上组装PCs的可行性,也为进一步以EAP作为驱动源的响应型PCs的制备提供了技术基础.

    显示器件纳米亲水涂层丙烯酸酯薄膜二维光子晶体(2DPCs)光谱分析

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    基于级联相位调制器和光衰减器的光频梳产生研究

    卢智嘉王现彬杨蓓
    1240-1247页
    查看更多>>摘要：提出了一种基于级联相位调制器和光衰减器的光频梳产生方案,建立了方案的理论模型并进行了系统验证,研究了射频(radio frequency,RF)信号幅度和光衰减器衰减系数对光频梳平坦度的影响.结果表明数值计算与实验结果一致性较好,通过调整RF驱动信号幅度和光衰减器衰减系数可产生梳线数量为15条、平坦度为0.8 dB,边模抑制比(side-mode suppression ratio,SMSR)为5.05 dB的光频梳.方案中引人滤波器后,在梳线数量保持不变的前提下,其平坦度和SMSR可分别提高62.5％和61.4％.

    光频梳相位调制器光衰减器平坦度

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    基于高导热率石墨膜的GaN半桥功率器封装散热研究

    寇玉霞张旭袁芳郭玉洁...
    1248-1254页
    查看更多>>摘要：本文针对激光雷达转镜扫描电机对调速精度、频率和运动幅度的需求,提出了一种基于高热导率石墨膜的GaN半桥功率器封装方案.仿真结果表明,与环氧玻璃布层压板(FR-4)基板、FR-4基板+铜散热片、陶瓷基板三种散热结构相比,采用FR-4基板+导热石墨膜散热结构的GaN半桥功率器,制备成本较低、工艺复杂度可控、成品质量轻、散热性能好,最高可降温32.6℃,散热性能可提升29.6％.导热底部填充胶起到热耦合作用,在石墨膜封装结构中不可或缺.换热系数可影响散热性能,在其他散热影响因素无法再优化情况下,可通过增加换热系数提高散热效果.本文研究结果对高频、高功率密度、小尺寸功率器件封装热设计具有一定的参考和指导意义.

    激光雷达GaN半桥功率器导热石墨膜底部填充胶散热性能

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    小型化高速实时量子随机数发生器的设计与实现

    许华醒张平王昌雷戴金...
    1255-1262页
    查看更多>>摘要：量子随机数基于量子力学的内禀特性,通过量子物理过程产生理论上完全不可预测的真随机数,在信息安全、计算机、量子通信等诸多领域有着重要的应用.为满足量子随机数发生器实用化应用需求,本文提出了一种基于多光子态散粒噪声测量的量子随机数发生器设计与实现方案,实现了小型化、高速率、实时量子随机数发生器,量子随机数实时输出速率可达103.2 Mbps,满足《GM/T 0005-2012随机性检测规范》的随机性测试标准,具备连续稳定工作能力.

    量子随机数小型化高速实时

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    体布拉格光栅外腔半导体激光器温度特性研究

    刘荣战蒋威宋健
    1263-1270页
    查看更多>>摘要：使用COMSOL软件对体布拉格光栅(volume Bragg grating,VBG)外腔半导体激光器进行稳态热分析模拟仿真,研究VBG对半导体激光器的温度特性的影响.利用15％、20％两种VBG对888 nm半导体激光器进行外腔锁模,测试并分析外腔锁模条件下半导体激光器的输出特性和温度特性.结果表明,VBG外腔结构能够改善半导体激光器的光谱特性,提高半导体激光器的工作温度.在25℃条件下,当采用15％衍射效率的体光栅进行外腔锁模时,最大输出光功率为10.7 W,输出波长稳定在888 nm,光谱线宽为0.3 nm.

    半导体激光器COMSOL热分析体布拉格光栅(VBG)

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    改进YOLOv5的车牌检测算法在林区中的应用

    朱文超杨洁卢成煜何超...
    1271-1279页
    查看更多>>摘要：针对林区环境中现有的交通监控系统目标检测算法在雾、雨、雪等恶劣天气条件下车牌定位困难、精度低和检测速度慢等问题,提出了一种新的车牌检测方法.该方法以YOLOv5(you only look once v5)为基础模型,采用K-means++的方法对实例标签信息进行聚类分析获取新的初始化锚框尺寸,在特征提取网络中融入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制提取到检测目标更多的特征信息,选取了 CIoU作为损失函数提高检测框定位精度.在预处理方面,模拟摄像头在采集图像时可能产生的干扰,使用OpenCV-Python编写脚本对图像进行处理,增加算法在林区复杂环境下检测的鲁棒性.实验分析表明,该方法的均值平均精度@0.5(mean average precision@0.5,mAP@0.5)达 99.5％、均值平均精度@0.5 ∶0.95(mAP@0.5 ∶ 0.95)达86.7％、检测速度达128帧/s、模型大小仅14 M,与YOLOv5以及其他主流目标检测算法相比有更好的准确性、实时性和广泛可部署性.

    林区防护神经网络YOLOv5车牌检测复杂天气环境

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    二值化身份感知图卷积神经网络

    苏树智卢彦丰
    1280-1286页
    查看更多>>摘要：针对有限的内存资源导致图神经网络(graph neural network,GNN)无法完全加载属性图的问题,文中提出了二值化身份感知图卷积神经网络(binary identify-aware graph convolutional net-work,BID-GCN).该网络通过在消息传递过程中递归地考虑节点的信息,为了获得一个给定的节点的嵌入,BID-GCN将提取以该节点为中心的自我网络,并进行多轮的异构消息传递,在自我网络的中心节点上应用与其他节点不同的参数.在消息传递过程中,对网络参数和输入节点特征进行二值化,并将原始的矩阵乘法修改为二值化以加速运算.通过理论分析和实验评估,BID-GCN可以减少网络参数和输入数据的平均约36倍的内存消耗,并加快引文网络上平均约49倍的推理速度,可以提供与全精度基线相当的性能,较好地解决内存资源有限的问题.

    深度学习图卷积神经网络(GCN)消息传递二值化方法

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    具有自校正与注意力机制相结合的场景文本检测

    孙鹏刘粤强观臣熊炜...
    1287-1295页
    查看更多>>摘要：在日常生活中,存在着丰富的文本信息,对这些信息的提取,能够极大地提高人们的生活品质.但自然场景中文本信息表达形式丰富多样,文本形状各异,在检测过程中存在误检、文本区域定位不准问题.针对以上不足,本文提出了一种具有自校正与注意力机制相结合的文本检测方法.首先,在ResNet50骨干网络中嵌入自校正卷积(self-calibrated convolution,SConv)及高效通道注意力(efficient channel attention,ECA),使网络能够校正全局无关信息的干扰,并集中关注于文本区域,提取更加丰富的语义信息;其次,在特征融合后加入协调注意力(coordinate attention,CA),纠正不同尺度的特征图在融合过程中产生的位置偏差.最后,通过修正后的特征图预测得到多个不同尺度的文本实例,采用渐进尺度扩展算法,求出最终检测到的文本实例.实验结果表明,在任意方向数据集ICDAR2015以及弯曲文本数据集Total-Text、SCUT-CTW1500上,相比于改进前的ResNet50综合指标F值分别提升了 1.0％、5.2％、5.4％,证明了本方法具有良好的检测能力.

    自校正卷积(SConv)高效通道注意力(ECA)协调注意力(CA)渐进尺度扩展算法

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    一种改进的半分析模型的高光谱遥感水深反演方法

    迟昊宇郭宝峰徐文结苏晓通...
    1296-1305页
    查看更多>>摘要：利用高光谱遥感的浅海水深反演由于具有成本低、精度高等特点,近年来已经逐步发展成为一种探测水柱参数的可靠方法.半分析模型是一种应用广泛的高光谱遥感浅海水深反演模型,MILEBI(maximum likelihood estimation including environmental noise and bottom intra-class vari-ability)方法为基于半分析模型的一种反演方法.鉴于水深增加时MILEBI会出现水深被高估的问题,本文提出一种改进的半分析模型的水深反演方法.本方法通过增设关于深度的先验分布,然后在MILEBI方法的损失函数中加入正则化项构成新的目标函数,使深度值对水面下反射率影响力增大,从而提高水深反演精度.本文运用了真实数据集和模拟数据集进行实验,实验结果表明:在15-20m的深度范围内,MILEBI方法的平均绝对误差约为4.27 m,而改进后方法的平均绝对误差约为2.27 m,提高了反演精度.

    高光谱图像半分析模型正则化项水深反演

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    基于时空多特征融合网络的三维人体姿态估计

    叶俊张云
    1306-1314页
    查看更多>>摘要：目前,常见的三维(3D)人体姿态估计算法在表征学习上取得很好的效果,但是在人体骨架关节点处依然存在估计精度不佳等问题,因此,如何从单目RGB图像中利用冗余的二维(2D)姿态序列时空信息来估计人体姿态的有效方式是一个研究的难点.本文提出一种基于时空多特征融合网络的三维人体姿态估计算法,具体是结合一种图像外观信息和运动时序信息时空多特征融合层级方法,该方法利用一种紧凑的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)学习时空信息将二维关节点位置信息建模为三维关节点位置.实验结果表明,本文所提出的方法能实现较为先进的端对端姿态估计精度,而且不需要任何后处理阶段的姿态优化方法,本文得到的姿态估计在平均精度上得到有效的提升,证明本文方法能够有效提高人体姿态估计的准确性.

    三维人体姿态估计时空特征运动补偿网络特征融合网络

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