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期刊信息/Journal information
激光与光电子学进展
激光与光电子学进展

范滇元

月刊

1006-4125

lop@siom.ac.cn

021-69918222

201800

上海市嘉定区清河路390号（上海市800-211信箱）

激光与光电子学进展/Journal Laser & Optoelectronics ProgressCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊由中科院上海光学精密机械研究所和国家惯性约束聚变委员会联合主办。旨在关注科技发展热点，报道高新技术前沿，追踪科技研发动态，介绍科学探索历程；展示最新科技产品，汇萃时尚科技讯息。
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    基于密度感知和自注意力机制的点云分割算法

    鲁斌刘亚伟张宇航杨振宇...
    115-125页
    查看更多>>摘要：针对现有三维点云语义分割算法对点间密度信息以及空间位置特征利用不充分的问题,提出一种基于密度感知和自注意力机制的三维点云语义分割算法.首先,基于自适应K近邻(KNN)算法和局部密度位置编码构建密度感知卷积模块,从而有效地提取点间关键密度信息,加强初始输入特征的信息表达深度,提升算法捕获局部特征的能力.然后,构建空间特征自注意力模块,基于自注意力和空间注意力机制强化全局上下文信息和空间位置信息的关联性,对全局特征和局部特征进行有效聚合,从而提取更深层次的上下文特征,有效提升算法的分割性能.最后,在公开的S3DIS数据集和ScanNet数据集上进行了大量实验.实验结果表明,算法的平均交并比分别达到了69.11%和72.52%,与其他算法相比有明显提升,验证了所提算法有着良好的分割性能和泛化性能.

    三维点云语义分割密度信息注意力机制密度位置编码

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    基于改进SECOND算法的点云三维目标检测

    张莹蒋亮亮张东波段万林...
    126-135页
    查看更多>>摘要：快速识别和精准定位周围目标是自动驾驶车辆安全、自主行驶的前提和基础.针对基于体素的点云三维目标检测方法识别与定位不准的问题,提出一种基于改进SECOND算法的点云三维目标检测算法.首先,在二维卷积骨干网络中引入自适应的空间特征融合模块融合不同尺度的空间特征,提高模型的特征表达能力.其次,充分利用边界框参数之间的关联性,采用three-dimensional distance-intersection over union(3D DIoU)损失作为边界框的定位回归损失函数,使得回归任务更加高效.最后,同时考虑候选框的分类置信度和定位精度,通过一个新的候选框质量评价标准,获得更平滑的回归结果.在KITTI测试集的实验结果表明,所提算法的 3D检测精度优于许多以往的算法,与基准算法SECOND相比,在简单难度下的car类和cyclist类分别提高2.86百分点和3.84百分点,中等难度下分别提高2.99百分点和3.89百分点,困难难度下分别提高7.06百分点和4.27个百分点.

    自动驾驶三维目标检测特征融合损失函数

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    基于亚像素边缘检测和圆心修正补偿的高精度相机标定方法

    康朝海洪立任伟建霍凤财...
    136-144页
    查看更多>>摘要：基于圆形标定板的相机标定过程中,当镜头畸变较大时图像质量降低、圆形投影边缘模糊,导致标定产生误差.基于此,提出一种基于亚像素边缘检测和圆心修正补偿的高精度相机方法.首先,通过Canny-Zernike矩法提取亚像素级的圆形特征轮廓点,使用边缘点链连接独立轮廓点,得到闭环的精确特征轮廓,增强对模糊边缘轮廓的提取能力;其次,对内外轮廓分别采样取点拟合椭圆,将两者中心的均值作为特征点,并通过三点判断排序法得到有序特征点集后进行粗标定;最后,用粗标定参数对轮廓的采样点集进行校正,重新获取中心坐标后反投影回图像上进行相机精标定,实现畸变情况下的圆心修正补偿标定.实验结果表明,所提方法有效提高了镜头畸变较大时相机标定的精度.

    相机标定Canny-Zernike矩边缘点链圆心修正补偿

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    无透镜成像系统中的无重建目标识别技术

    陈凯余李颖李政岱郭友明...
    145-151页
    查看更多>>摘要：无透镜成像系统使用掩模板替代镜头,在降低成本的同时使设备更加轻巧,然而在进行目标识别前需通过计算重建图像,涉及参数调优和计算耗时问题.基于此,提出一种无重建的目标识别方案,直接在无透镜相机拍摄的编码图像上训练网络识别目标,在节约计算资源的同时还提供隐私保护.使用具有相位掩模板和振幅掩模板的无透镜相机,仿真生成MNIST与Fashion MNIST数据集和实采MNIST数据集,然后在这些数据集上训练ResNet-50与Swin_T网络进行目标识别.结果表明,在仿真MNIST、Fashion MNIST和真实MNIST数据集上,所提方案的最高识别准确率达99.51%、92.31%和98.06%,与先重建目标后识别方案的准确率相当,证明所提方案是一种高效的、具有隐私保护的端到端方案,且在两种掩模板和两类常规骨干分类网络上得到了验证.

    计算成像目标识别深度学习无透镜成像

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    不同背景下超连续谱激光对成像系统的干扰

    范瑜程相正邵铭刘伟...
    152-157页
    查看更多>>摘要：超连续谱激光辐照可见光成像系统的干扰效应研究具有广泛的应用前景.针对超连续谱激光干扰效应,开展了不同辐亮度背景下超连续谱激光对可见光成像系统的干扰实验研究.采用白光光纤激光器产生超连续谱干扰源,搭建了超连续谱激光对可见光成像系统的干扰实验系统,得到不同辐亮度下探测器的干扰阈值数据,建立了探测器饱和像元数与干扰激光功率密度之间的数学关系模型,并对干扰阈值数据进行分析.结果表明,探测器饱和像元数与干扰激光功率密度近似呈线性对数关系,在低辐亮度背景下可见光成像系统更易受到干扰.实验结果对超连续谱激光干扰装备的设计、论证及作战使用具有一定的参考意义.

    超连续谱激光成像系统干扰不同辐亮度背景饱和像元个数

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    脉冲展宽分幅相机的最优空间分辨能力分析

    陈欢白雁力李姮高海英...
    158-164页
    查看更多>>摘要：短磁聚焦脉冲展宽分幅相机是一种具有长漂移区的二维超快诊断设备.通常采用轴上和离轴的点空间分辨率对其近轴空间分辨能力和工作面积进行评估,但由于像场弯曲会引起高斯像面的空间分辨不均匀,因此难以评价相机的整体空间分辨能力,所以研究一种能量化空间分辨能力的方法具有重要意义.为探讨新方法,采用COMSOL软件建立模型,基于场曲特性重建三维成像曲面,采用标准差分析成像曲面与高斯像面之间的偏离程度,通过融合点空间分辨率和整体调制度构建高斯像面空间分辨率,并运用相对误差量化高斯像面空间分辨均匀性.研究结果显示,在组合磁透镜的孔距为200 mm、漏磁缝隙为10 mm、轴向宽度为100 mm、漂移区长度为400 mm、成像半径为21 mm、阴极为-3.75 kV的情况下,随着成像磁场变化,成像曲面与高斯像面之间的偏离程度,以及高斯像面空间分辨率均呈开口向上的抛物线形状,并在成像磁场为41.97 Gs(1 Gs=10-4 T)时,两像面偏离程度标准差达到最小,为2.82 mm,高斯像面空间分辨率提升至最优,为292.80 µm,表征空间均匀性的调制度差值降低至最小,为330%.本文研究为评估短磁聚焦脉冲展宽分幅相机的最优空间分辨性能提供了一种可量化的参考方法.

    超快诊断技术脉冲展宽分幅相机短磁聚焦高斯像面空间分辨能力

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    极大似然噪声估计的高动态范围叠层衍射成像术

    李文杰谷洪刚刘力钟磊...
    165-171页
    查看更多>>摘要：衍射场作为叠层衍射成像技术(ptychography)的重要约束,其信息的丰富度和准确性将直接影响重构质量.提出一种基于极大似然噪声估计的高动态范围(ML-HDR)叠层衍射成像方法,即在探测器线性响应假设下,构建复合高斯噪声模型,根据极大似然估计求解最优权重函数,由多张低动态范围衍射场合成高信噪比衍射场.对比了单次曝光、传统HDR和ML-HDR三种方法的重构质量.仿真和实验结果表明:相比单次曝光,ML-HDR能将动态范围拓宽8位,重构分辨率提升至2.83倍;相比传统HDR,ML-HDR能提高重构图像的均匀性和对比度,且无需额外标定硬件参数.

    计算成像叠层衍射成像术高动态范围相位恢复极大似然估计

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    基于DeepLabv3+的轻量化路面裂缝检测模型

    夏晓华苏建功王耀耀刘洋...
    172-181页
    查看更多>>摘要：裂缝是路面最主要的病害之一,及时、有效地检测和评估裂缝对路面养护至关重要.为实现路面裂缝图像快速、准确的语义分割,提出一种基于DeepLabv3+模型的路面裂缝检测方法.为减小模型参数量、提高推理速度,采用MobileNetv3作为模型的主干特征提取网络,且在空洞空间金字塔池化模块中使用Ghost卷积代替普通卷积,使模型更加轻量化.为避免替换主干网络降低模型精度:首先,在空洞空间金字塔池化模块中使用条形池化模块代替全局平均池化,有效捕获裂缝结构的上下文信息,避免无关区域噪声的干扰;其次,引入轻量级通道注意力机制efficient channel attention(ECA)模块,增强特征的表达能力,并设计浅层特征融合结构丰富图像的细节信息,优化模型对裂缝的识别效果;最后,构造混合损失函数解决裂缝数据集类别不平衡而导致检测精度较低的问题,利用迁移学习的训练方式提高模型的泛化能力.实验结果表明:所提路面裂缝检测模型参数仅为14.53 MB,比原模型参数量减少93.04%,平均帧率达到47.18,满足实时检测的要求;在精度方面,该模型裂缝检测结果的交并比和F1值分别为57.21%和72.76%,优于经典的DeepLabv3+、PSPNet、U-Net模型和先进的FPBHN、ACNet等模型.所提方法可大幅减小模型参数量,在保证路面裂缝检测精度的同时满足实时性,为基于语义分割的路面裂缝在线检测奠定基础.

    图像处理路面裂缝检测语义分割DeepLabv3+轻量化检测精度

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    基于改进Faster RCNN的水接触角测量方法

    王慧王军曹召良
    182-191页
    查看更多>>摘要：针对传统水接触角测量过程需要人工干预,导致测量结果精度低、可复现性差等问题,提出一种基于改进Faster RCNN的水接触角测量方法.首先,把Faster RCNN骨干网络VGG16替换为ResNet101,在其残差块末尾处添加注意力机制模型convolutional block attention module(CBAM),增强网络提取特征的能力;其次,融入特征金字塔网络(FPN),充分提取不同尺度下的特征信息,此外,引入Focal损失函数来解决正负类样本不均衡的问题;最后,对定位到的水滴进行边缘检测和角点提取,再利用迭代重加权最小二乘法(IRLS)拟合椭圆轮廓计算水接触角.实验结果表明,改进后的Faster RCNN目标检测算法与原算法相比,平均精度均值提高10.794%,速度提升11 frame/s,水接触角测量结果平均标准偏差为0.109°.

    图像处理水接触角特征金字塔网络注意力机制FasterRCNN

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    基于有界分类器的深度学习青铜器年代鉴别方法

    李佰强潘光绪李天倩朱冬...
    192-200页
    查看更多>>摘要：针对古青铜器年代鉴别任务需要大量的相关史料、鉴别耗时长以及主观性强等问题,提出一种新思路用于辅助考古专家对古青铜器进行分析和年代鉴别.所提方法在图像分类预训练权重的基础上应用深度学习方法对古青铜器进行年代鉴别:首先,通过大量的基础实验,在较为有代表性的4种网络模型中选出鉴别结果较好的EfficientNetV2-L作为基线模型;接下来,使用 EfficientNetV2-L对古青铜器数据集进行特征提取;然后,将原有的线性分类层替换为cosin_classifier,减小方差带来的风险,提高模型鉴别能力;最后,引入Focal损失函数替换原有的交叉熵损失函数进行损失计算,在聚焦因子(focusing parameter)和加权因子(class weighting)作用下有效地改善样本数量较少类别所导致的模型学习效果较差的问题.所提方法较原始EfficientNetV2-L在准确率、精确率、召回率、F1分数和曲线下面积等指标上提高4.1百分点、4.0百分点、4.1百分点、4.2百分点和0.9百分点,在测试集上取得91.7%的最优准确率.在此基础上,还对分期有争议的青铜器进行了模型预测分析.结果表明,深度学习技术在古青铜器数据集年代鉴别任务上是有效的,可提供参考分析数据,减轻考古专家的工作强度.

    图像处理深度学习青铜器EfficientNetV2年代鉴别

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