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光电子·激光
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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。
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    拉曼光谱仪多路通信交互系统

    张淑芳吴健俊吕凤川张涛...
    113-119页
    查看更多>>摘要：为解决激光拉曼光谱仪的高精度交互控制问题,本文提出了一种可靠、稳定的多路通信交互系统.为增强拉曼光谱仪操作的便捷性,本系统通过人机交互技术将所需功能集成于可视化界面,在多路拉曼光谱仪的通信技术中采用稳定可靠的通信技术与锁相环技术.针对实际通信过程由于晶振老化和电磁干扰产生的时钟漂移问题,本文使用时钟卡尔曼滤波算法对误差进行估计,最后在程序设计中进行误差补偿,极大地提升信息数据传输精度.实验表明本通信交互系统具有稳定可靠的数据传输与便捷的控制功能.

    拉曼光谱仪人机交互通信卡尔曼滤波高精度

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    基于无人机高光谱荒漠草原鼠洞识别方法研究

    张涛杜健民张海军皮伟强...
    120-126页
    查看更多>>摘要：近年,我国草原鼠害有逐年上升的趋势.草原鼠害不仅加剧了水土流失与荒漠化进程,还会引发鼠疫.鼠洞洞口数是我国进行鼠害监测与等级评价的重要指标,目前采用的人工勘察方法存在着精度低、费时费力、调查成本较高、只适用小面积调查等诸多问题,难以满足大面积实时监测和研究的要求.进行实时、动态的鼠洞数量分布监测,是有效地制定灭鼠措施和预防鼠疫发生的重要手段.本研究利用无人机携带高光谱仪对荒漠化草原进行数据采集,提出鼠洞指数(rat hole index,RHI)对草原鼠洞进行识别.研究结果表明,利用RHI识别草原鼠洞,总体精度可达97％,Kappa 系数可达 0.93,该模型与归一化植被指数(normalized difference vegetation index,ND-VI)、土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI)、比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)等3种植被指数模型相比具有较高的识别精度.RHI的提出,有效地提高草原鼠洞的识别精度和效率,为鼠害防治以及草原退化监测和研究提供有效方法.

    高光谱图像识别分类荒漠草原鼠洞指数(ratholeindex,RHI)

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    基于太赫兹布拉格光纤的表面生物传感器

    石嘉田琳琳苏梦雅白华...
    127-132页
    查看更多>>摘要：空心布拉格光纤在传感领域应用极为广泛.本文提出了一种基于带有缺陷层的太赫兹(terahertz,THz)空心布拉格光纤的表面生物传感器,并对该传感器在太赫兹频段的细菌种类检测性能进行分析.在太赫兹布拉格光纤中,高折射率光敏树脂层和低折射率空气层以纤芯为中心周期性排列,在纤芯内壁沉积分析物引入缺陷模式.本文对提出的传感器性能进行了数值研究.仿真结果表明,该传感器有很高的纤芯功率比,限制损耗在0.3-0.4 THz和0.45-0.55 THz频段有损耗峰,能得到可识别的特征频率,此特征频率用于细菌种类检测.当频率大于0.7 THz时,该传感器可实现厚度无关的表面生物传感.本文所提出的基于太赫兹空心布拉格光纤的表面生物传感器可用于检测细菌种类,在微生物检测方面有很大的应用潜力.

    太赫兹(terahertz,THz)缺陷层空心布拉格光纤微生物传感

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    基于REAL气溶胶激光雷达在站比对标定技术研究

    王箫鹏陈玉宝步志超李志刚...
    133-140页
    查看更多>>摘要：2019年3月-11月,利用经过欧洲激光雷达标校中心认证的移动REAL标准气溶胶激光雷达,开展了迄今为止国内最大规模的激光雷达在站比对标定.本文首先介绍了一种组网激光雷达在站比对标定方法,然后将REAL雷达与北京、上海、广州3个城市相关站点的12部气溶胶激光雷达在532 nm波长下开展了首次在站比对标定.根据预先设定的指标对其中按照气象探测中心(meteorological observation center,MOC)要求完成软硬件标定的11部雷达进行了定量评估.结果表明11部雷达基本满足指标要求,其中9部雷达P/S通道2-5 km系统偏差(system deviation,SD)均在±20％以内,超过50％的被标雷达P通道0.5-2 km系统偏差基本满足±10％以内.通过在站比对标定技术可以有效识别P/S通道串扰、探测器饱和等问题,确定了超大城市试验中被标雷达可信数据的范围,为气溶胶激光雷达业务化定量应用提供了技术支撑.

    气溶胶激光雷达在站比对标定通道串扰

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    自适应时空正则的无人机目标跟踪算法

    吴捷马小虎
    141-148页
    查看更多>>摘要：针对无人机跟踪场景中目标分辨率较低且易受无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)飞行姿态、速度变化等因素的影响而难以对目标进行鲁棒跟踪的问题,提出了一种自适应时空正则的无人机目标跟踪算法以有效解决上述问题.在时空正则相关滤波器(spatial temporal regularized correlation filter,STRCF)算法基础上引入AutoTrack中的空间正则性代价并利用峰值旁瓣比和局部响应变化量,在线动态更新时空正则化参数以提升跟踪器的准确性,通过在跟踪器中嵌入遮挡处理模块解决目标遭遮挡后跟踪漂移的问题.在多个无人机基准数据集上进行了测试,实验结果表明,与基准算法AutoTrack相比,本文算法具有更高的精确度和更快的处理速度.其中在DTB70数据集上跟踪精度和速度分别提升了 1.5％和74.4％;在UAVDT数据集上9个属性的分类对比中,本文算法在尺度变化(scale variation,SV)、目标模糊(object blur,OB)等7个属性上取得较高的性能,均排在第一位.由此可见本文算法可以更好地满足无人机应用需求.

    目标跟踪峰值旁瓣比局部响应变化向量时空正则化参数

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    基于时空图卷积网络的学生在线课堂行为识别

    胡锦林齐永锋王佳颖
    149-156页
    查看更多>>摘要：为了有效地识别学生在线课堂行为,提出了一种融合全局注意力机制和时空图卷积网络的人体骨架行为识别模型.首先在时空图卷积网络的空间图卷积网络和时间卷积网络之间加入全局注意力模块,空间图卷积网络输出的空间特征图作为注意力模块的输入.其次引入按时间维度的平均池化和最大池化操作,以增加模型学习全局特征信息的能力.最后用三个加入注意力机制的时空图卷积神经网络和类激活图(class activation map,CAM),构造对遮挡数据识别能力更强的丰富激活图卷积网络(RA-GCNv2-A)模型,并通过迁移学习实现学生在线课堂行为识别功能.在NTU-RGB+D和NTU-RGB+D120数据集上进行实验验证,与RA-GCNv2模型相比,在NTU-RGB+D和NTU-RGB+D120数据集上的识别准确率分别提高了(cross-subject,CS)1.3％、(cross-view,CV)1.2％和(cross-subject,CSub)1.6％、(cross-setup,CSet)1.4％.实验结果表明,提出的方法是一种有效的学生在线课堂行为识别方法.

    人体骨架行为识别注意力机制时空图卷积神经网络迁移学习

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    不同形变配准对头颈部CT图像的剂量评估研究

    张雪洋王玉王明泉张鹏程...
    157-162页
    查看更多>>摘要：形变图像配准(deformable image registration,DIR)是自适应放射治疗(adaptive radiotherapy,ART)中轮廓推衍和剂量累积的关键过程.本研究比较3种不同形变配准算法在自适应放疗过程中轮廓推衍和剂量累积的变化.选择头颈部癌症患者的放疗影像数据图像进行这项研究,刚性配准后采用B样条弹性配准和LCC-Demons配准算法,其中B样条弹性算法研究了两种优化指标:归一化互相关、归一化互相关结合弯曲能量惩罚(bending energy penalty,BEP)正则化.剂量评估采用剂量参数D95、Dmin、Dmean、Dmax和均匀性指数(homogeneity index,HI)来评价累积剂量与初始剂量的差异.几何评估使用Dice相似性系数(Dice similarity coefficient,DSC)和Hausdorff距离(Hausdorff distance,HD)来评价体积之间的重叠度.经过实验,几何评估所得的PTV(plan-ning target volume)靶区、左腮腺、右腮腺Dice系数在B样条弹性配准的两种优化算法和LCC-De-mons 算法中分别为:0.82±0.07、0.83±0.07、0.86±0.08,其中在 LCC-Demons 算法下得到的 Dice系数达到了最大值0.91,所得的Hausdorff距离均在1-3 mm之间,DSC重叠度结果与表明偏差距离均在临床可接受的范围内.对于剂量评估,相应的HI值分别为:1.089、1.082、1.081,LCC-De-mons 同样达到了 最小值 1.081,本实验中LCC-Demons在轮廓推衍和剂量映射中均取得了较好的效果,同时也为临床环境下对配准质量的评估提供了一定的借鉴.

    形变配准B样条弹性配准LCC-Demons配准算法轮廓推衍剂量累积

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    基于YOLOv4的铜带表面缺陷识别研究

    王紫玉张果杨奇尹丽琼...
    163-170页
    查看更多>>摘要：本文提出一种基于YOLOv4铜板带材表面缺陷检测模型,针对铜金属板带材生产过程中产生的表面缺陷形式多样、位置随机而导致难以快速定位和识别的问题,采用大数据驱动的深度学习策略,以铜带表面缺陷图像为训练样本,对YOLOv4目标检测模型进行训练,实验结果表明,改进的模型识别铜带表面缺陷的全类别平均精度均值(mean average precision,mAP)为93.37％,高于原始YOLOv4模型的全类别平均精度91.46％,检测速度达到49帧/秒,与双阶段的检测模型更快地 R-CNN(faster region-based convolutional neural network,Faster R-CNN)相比,在保证检测精度的同时提升检测速度,能够满足在线检测需要,适合完成铜带工业生产过程中缺陷检测任务.

    深度学习缺陷识别YOLOv4模式识别

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    基于改进生成对抗网络的低剂量CT去噪算法

    欧阳婉卿张剑彭辉罗禹杰...
    171-180页
    查看更多>>摘要：针对低剂量计算机断层扫描(computerized tomography,CT)在图像采集过程中引入较多噪声,造成图像质量严重下降的问题,提出一种基于残差注意力机制与复合感知损失的低剂量CT去噪算法.在该算法中,利用生成对抗网络完成对低剂量CT图像的去噪,在网络框架中引入多尺度特征提取及残差注意力模块,以融合图像中不同尺度的信息,提高网络对噪声特征的区分能力,避免在去噪过程中丢失图像细节信息.同时采用复合感知损失函数,以加快网络收敛速度,促使去噪图像在感知上与原图像更接近.实验结果表明:与现有的算法相比,所提算法能够有效抑制低剂量CT图像中的噪声,并恢复更多的纹理细节;对比低剂量CT图像,所提算法处理后的CT 图像峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)值提高了 31.72％,结构相似性(structural similarity,SSIM)值提高了 13.15％,可以满足更高的医学影像诊断要求.

    低剂量计算机断层扫描(computerizedtomography,CT)生成对抗网络多尺度特征提取注意力机制复合感知损失

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    基于高速摄像技术的管系振动位移测量

    俞树荣李勇霖薛睿渊尹思敏...
    181-186页
    查看更多>>摘要：针对试验中高速摄像技术在远距离测量振动响应精度较低的问题,提出结合双三次插值法与Sobel算子边缘检测图像技术的方法,用其处理测得图像来提高测量精度.首先,设计了采用高速摄像与加速度计两种测量系统的管系振动台试验.然后,对高速摄像系统测得的图像与加速度计测得的加速度振动响应进行处理并提取位移振动响应数据.最后,从时域和频域两个角度对比高速摄像与加速度计两种测量系统测得的位移振动响应数据,对高速摄像系统测得数据的准确性进行分析.结果表明,结合双三次插值法与Sobel算子边缘检测图像处理技术优化高速摄像技术测得的图像可以获得满足测量与使用要求的高精度位移振动响应数据.

    振动分析超高速测量图像增强阀门管道系统振动台

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