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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。
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    组合增益介质双波长激光器的功率均衡机制研究

    张寒琦胡淼许蒙蒙金益文...
    897-903页
    查看更多>>摘要：研究了激光二极管端面抽运的组合增益介质双波长激光器的功率调谐特性.研究表明,组合增益介质的内部抽运光束腰位置和温度是影响双波长信号相对功率比的重要因素;当固定抽运光束腰位置,增益介质发射截面随温度的变化率不同,导致双波长信号相对功率随温度而改变.进行了相关的验证实验,对于特定参数的组合增益介质双波长激光器,固定抽运功率为3 W,固定抽运光束腰位置在增益介质内1.5 mm,当热沉温度从5℃升温至32.3℃,输出双波长信号达到功率均衡,总输出功率为435 mW,实验结果与理论仿真符合较好.

    二极管端面抽运组合增益介质双波长激光器功率均衡

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    三氧化钼修饰银透明电极的光电性能及其应用研究

    金祎超吕昭月谢海芬徐海生...
    904-910页
    查看更多>>摘要：银(silver,Ag)纳米薄膜具有优异的导电性、延展性、易制备等优点,是极具潜力的柔性透明电极材料.通过真空热蒸镀制备不同厚度的银薄膜(6 nm、10 nm、14 nm、18 nm、20 nm、24 nm),由于光散射和光吸收的共同作用,其透过率随厚度的增加呈先减小、再增加、再减小的趋势,厚度为18 nm时最优,最高透过率约60％;而面电阻则随厚度的增加逐渐减小.为提升银膜的透过率,引入高折射率(2.1)电介质三氧化钼(molybdenum trioxide,MoO3)对银膜进行修饰,制备了 MoO3/Ag/MoO3(MAM)多层膜.结果表明:引入MoO3可以平滑银膜表面,降低面电阻,并改善电导率;更重要的是"MoO3/Ag"界面处会发生折射率耦合,大大提升多层膜的整体透过率,透过率普遍增加至少10％.当银层的厚度为14 nm时,MAM多层膜的透过率最优,可接近70％.最后,以银作为透明阴极,成功制备了双侧发光的绿光有机发光二极管(organic light-emitting diode,OLED).

    银表面形貌三氧化钼有机发光二极管(OLED)

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    基于传输线激光器模型的调制光栅Y分支激光器仿真

    胡欢鹏梁磊吴崧杜尚明...
    911-919页
    查看更多>>摘要：调制光栅Y分支激光器(modulated grating Y branch laser,MGY)是光纤光栅解调系统的理想光源,目前鲜有针对其调谐特性的建模研究,为研究MGY的调谐特性,本文将传输线激光器模型(transmission line laser model,TLLM)推广到模拟 MGY,采用 TLLM、传输矩阵法(transfer ma-trix method,TMM)与数字滤波方法相结合的组合模型对模拟MGY进行研究.在组合模型中,对增益区和相位区使用基于时域的TLLM;对左、右调制光栅(left/right modulated grating,LMG/RMG)区先使用基于频域的TMM进行表征,然后通过反向傅里叶变换为时域模型,成功模拟了MGY的输出-电流特性曲线、静态调谐特性等,与已发表的实验结果相近.此综合方法可用于研究使用频域模型难以获得的器件的瞬态响应和激光光谱特性.

    调制光栅Y分支激光器(MGY)传输线激光器模型(TLLM)传输矩阵法(TMM)综合仿真模型

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    基于熊猫光纤的高灵敏度温度和应力传感器

    任杰孙四梅宋娇陈海林...
    920-924页
    查看更多>>摘要：本实验基于模间干涉原理制作了由熊猫型保偏光纤(Panda polarization maintaining fiber,PMF)构成的马赫-曾德尔干涉仪(Mach-Zehnder interferometer,MZI)传感器.该传感器由于大孔径多模光纤(large aperture multimode fiber,MMF)的耦合作用,对温度表现出很高的灵敏性.当外界物理量温度变化时,传感器透射谱发生漂移,通过观察特征峰的漂移与温度变化的关系,得到传感器温度响应特性.实验数据显示,该单模-多模-熊猫-单模光纤干涉仪结构的两个特征峰波长对温度线性响应,且灵敏度为-123.80 pm/℃和-195.20 pm/℃.该传感器温度实验的重复性和稳定性效果均很好,能实现对温度的有效测量.

    马赫-曾德尔干涉仪(MZI)温度传感熊猫型保偏光纤(PMF)大孔径多模光纤(MMF)

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    基于层级特征融合的单目深度估计算法

    郑秋梅于涛王风华林超...
    925-931页
    查看更多>>摘要：MonoDepth2的提出使自监督单目深度估计取得了重大的进展,但该网络在大的无语义区域和边界处预测效果并不理想,主要原因是基础的U-Net框架没有充分利用多尺度特征信息,导致来自于大梯度区域的深度估计较差.针对此问题,本文提出了一个改进的DepthNet,层级特征融合网络(hierarchical integration net,HINet).优化了U-Net网络结构,使编码器端在每一层都能产生不同尺度的特征信息,从而让解码器端在每一层都能够充分融合多尺度特征.由于不同尺度的特征信息对于特定的解码器层都有不同程度的贡献,本文提出的层级特征融合算法还增加了通道注意力模块,提升重要特征尺度的权重.当采用立体图像对进行训练时,本文对数据进行了预处理,并增加了立体对的深度暗示损失函数.在KITTI数据集上的实验结果表明,所有指标均获得了不同程度的提升,其中绝对相对误差减少了0.09,平方相对误差减少了0.093.

    单目深度特征提取U-Net自监督层级融合

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    改进海鸥算法的多阈值图像分割算法

    卢建宏刘海鹏王蒙
    932-939页
    查看更多>>摘要：为进一步提高图像分割精度,改善传统多阈值图像分割方法计算量大、分割慢的问题,提出了改进海鸥算法(improved seagull optimization algorithm,ISOA)的多阈值图像分割方案.针对原始海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)存在早熟、寻优精度不足的问题,首先,采用cubic混沌映射优化初始解,提高搜索效率;其次,引入鹰栖息优化算法(eagle perching optmizer,EPO)的缩放因子和疯狂算子进行扰动,并与麻雀搜索算法(sparow search algorithm,SSA)警戒者的位置更新相结合,优化寻优精度和收敛速度,避免陷入局部最优.利用6种基准测试函数对ISOA进行寻优性能测试.最后,将ISOA与图像分割的最优阈值选取相结合,进行基于Otsu的多阈值图像分割,并与现有分割算法进行对比.仿真结果表明,ISOA在基于Otsu的图像分割中,100％取得了最优值,且80.9％的结果优于其余算法,使图像的分割精度和质量均得到了优化.

    改进海鸥算法(ISOA)多阈值图像分割cubic混沌映射鹰栖息优化算法(EPO)

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    跟踪状态自适应的判别式行人单目标跟踪算法研究

    丁明远蔡靖周冕薛彦兵...
    940-947页
    查看更多>>摘要：本文针对在行人跟踪过程中遇到的背景相似物干扰、行人之间的相互遮挡和背景杂乱等导致跟踪状态不稳定的问题,基于 DIMP(learning discriminative model prediction for tracking)跟踪算法,提出了一种跟踪状态自适应的判别式单目标行人跟踪算法.跟踪过程中由分类滤波器和搜索区域进行卷积操作得到响应图,通过响应图判断跟踪状态,跟踪状态分为弱响应状态、多峰强响应状态、单峰强响应状态.针对多峰强响应状态下的干扰物影响,提出在线更新策略,利用激励和抑制损失更新分类滤波器,提高分类滤波器的判别能力.针对多峰强响应和弱响应状态下目标预测不准确的问题,通过偏移量和增添候选框修正目标位置,提高跟踪精度.实验验证提出的算法在行人视频序列上跟踪结果,精度达到了 0.978,成功率达到了 0.740,在NVIDIA GTX 1650显卡下有30 fps的实时速度.

    行人单目标跟踪DIMP算法在线更新分类滤波器跟踪状态

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    适于多尺度宫颈癌细胞检测的改进算法

    郑雯张标标吴俊宏马仕强...
    948-958页
    查看更多>>摘要：深度学习技术因其强大的特征提取能力而被广泛应用于目标检测任务中.针对多尺度宫颈癌细胞的识别准确率不均衡、检测效率低等问题,本文提出一种基于YOLO v3模型的改进识别算法mo-YOLO v3(mini-object-YOLO v3).选用20倍数字扫描仪下采集的宫颈细胞图像作为数据集,为提高算法的鲁棒性,引入对比度增强、灰度图、旋转和翻转等多种数据增强策略扩充数据集;模型以Darknet5 3网络结合注意力机制作为主干模块,针对宫颈癌细胞尺寸差异大的特点,提出一种多尺度特征融合算法来优化模型结构;针对小目标检测精度低的问题,提出一种改进的损失函数,采用相对位置信息的方法减弱物体框对检测结果的影响.测试结果表明,本文所提的mo-YOLO v3模型不仅在总体识别精度上有明显的优势,同时大大提高了小尺寸宫颈癌细胞的定位精度.该模型对宫颈癌细胞识别的准确率达到90.42％,查准率达到96.20％,查全率达到93.77％,相似指数ZSI为94.97％,高于同类算法.

    宫颈癌细胞检测深度学习YOLOv3网络多尺度特征融合注意力机制

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    双金字塔结构引导的多粒度行人重识别方法

    刘粤赵迪田紫欣熊炜...
    959-967页
    查看更多>>摘要：针对杂乱场景下难以有效地提取行人关键信息和局部遮挡时全局特征方法失效的问题,提出了一种双金字塔结构引导的多粒度行人重识别(person re-identification,ReID)方法.首先在ResNet50中嵌入注意力金字塔,引导网络由粗到细依次挖掘不同粒度的特征,使网络更倾向于关注复杂环境中行人的显著区域;其次通过结构不对称的双重注意力特征金字塔分支(double atten-tion feature pyramid branch,DFP branch)提取多尺度的行人特征,丰富特征的多样性,同时双重注意力机制可使分支从浅层信息中捕获高细粒度的局部特征;最后将粒度较粗的全局特征与多层级细粒度的局部特征融合,两种金字塔相互作用,以此获得更多具有鉴别性的多粒度特征,改善行人遮挡问题.在多个数据集上进行了实验,结果表明,各项评价指标均高于目前大多数主流模型,其中在 DukeMTMC-reID 数据集上,Rank-1、mAP 和平均逆负处罚(mean inverse negative pen-alty,mINP)分别达到了 91.6％、81.9％、48.1％.

    行人重识别注意力金字塔双重注意力特征金字塔分支(DFPbranch)多粒度特征

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    基于多层次特征融合的口腔粘膜性疾病识别方法

    张道奥高明刘青王舒研...
    968-976页
    查看更多>>摘要：口腔粘膜性疾病的识别主要依靠医生肉眼观察并进行主观判断,该方法导致疾病识别的准确率低、医生的工作量大.针对以上问题提出一种基于多层次特征融合的口腔粘膜性疾病识别方法.对口腔疾病图像提取深层次特征和浅层次特征共两种,使用EfficientNet模型做深层特征的提取,使用HSV、方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)和灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)分别提取口腔疾病的颜色、形状以及纹理的浅层特征,将特征融合后利用随机森林(random forest,RF)算法进行特征选择,选取特征重要性更大的特征,降低特征的维度.最后结合多种机器学习分类器进行分类识别.使用收集到的口腔粘膜疾病数据集进行实验验证,实验结果表明,该方法能达到准确率(accuracy,Acc)92.89％、灵敏度(sensitivity,Sen)89.91％、特异性(specificity,Spe)96.06％以及 AUC(area under the curve)98.09％,有效地解决识别中误判多、准确率低等问题.

    口腔粘膜疾病efficientNet多层次特征融合随机森林(RF)分类器

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