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期刊信息/Journal information
沈阳理工大学学报
沈阳理工大学学报

李成华

双月刊

1003-1251

sgxb6097@yahoo.com.cn

024-24686097

110168

沈阳市浑南新区南屏中路6号

沈阳理工大学学报/Journal Transactions of Shenyang Ligong UniversityCSTPCD
查看更多>>本刊以基础理论、应用科学和工程技术为主的综合性刊物,主要刊登有创新的科研论文、有创新或有实用价值的研究报告和重要学术问题述评。
正式出版
收录年代

    基于AS-YOLOv7的红外目标检测算法

    王艳梅李明明黄月张艳珠...
    1-6,12页
    查看更多>>摘要:为解决传统目标检测算法在红外场景下的目标识别精度低、检测速度差等问题,提出基于AS-YOLOv7的红外目标检测方法.首先针对红外图像的特性,对YOLOv7模型中的特征提取网络进行重构并构建卷积块CBH,保证模型的稳定性和计算速度;然后改进金字塔池化(SPPCSPC)模块,使模型在不增加任何参数的同时提高模型性能;最后将原模型中的损失函数替换为具有动态非单调的WIoU损失,解决红外数据集中质量较好和质量较差的样本间的不平衡问题,提高模型的泛化性.本文实验在自行采集的数据集上进行训练和验证,与原模型相比,AS-YOLOv7的平均精度提升了 0.2%,参数量降低了 79%,计算量降低了 85%,推理时间降低了32 ms.改进后的模型在保持准确度的情况下提高了模型的推理速度.

    红外图像YOLOv7目标检测特征提取

    基于校园监控的多帧图像超分辨率重建技术

    陈亮梁暄浩
    7-12页
    查看更多>>摘要:为解决校园监控视频质量低、细节信息少的问题,在BasicVSR网络模型的基础上提出一种增加辅助机制的多帧图像超分辨率重建技术.首先,选择双向循环机制的BasicVSR网络以保证信息传递的多样性与连贯性;其次,在图像配准模块增加辅助机制以获得关键帧特征,矫正主干网络的特征图,该辅助机制在一定程度上解决了图像长期传递的信息误差,减少了纹理造假现象;最后,使用早期图像融合的方式,将前向分支与后向分支的特征图像融合为新的特征并使用亚像素卷积进行图像重建.在自制校园监控数据集上的对比实验结果表明,改进后模型的峰值信噪比相比于原模型提升了 1.51 dB,提高了监控视频的清晰度,具有较好的应用价值.

    校园监控超分辨率重建技术图像配准图像融合

    基于改进YOLOv8的细长物体检测方法

    李佳兴文峰
    13-18,26页
    查看更多>>摘要:在计算机视觉领域,无锚框的检测算法能够较好地检测并定位任意几何形状的物体,有利于检测细长物体.从更好保留细长物体信息、防止信息的混淆以及更好表达非局部信息之间关联的角度出发,提出改进YOLOv8的细长物体检测方法.在YOLOv8的骨干和头部网络中加入有助于处理细长物体的SPD-Conv构建块,SPD-Conv充分利用空间分割与非跨步卷积处理技术,有效减少细长物体特征的丢失;改进YOLOv8骨干网络中的卷积运算,解决参数共享的问题,对图像不同位置和不同通道的特征赋予不同的重要性和含义;为更好标定细长目标,使用非局部non_local注意力机制理解图像中的长距离依赖关系和相关性.实验结果表明:与YOLOv8原型相比,改进算法平均精度提升了 11.35%,推理速度略有降低,为每秒20帧,基本达到了实时性要求.

    YOLOv8目标检测注意力机制细长物体识别

    改进Bot-SORT的边坡落石监测方法

    王晓青阎吉张德育
    19-26页
    查看更多>>摘要:针对边坡落石监测中存在的目标尺寸小、石块与背景特征差距小、落石目标运动速度快等问题,提出一种基于检测的改进Bot-SORT多 目标跟踪算法.在检测部分对YOLOv7模型进行改进,引入注意力机制,提升模型对石块特征的提取能力,并使用归一化高斯Wasser-stein距离作为真值框与预测框的距离度量方式,降低模型对小目标的漏检率;在跟踪部分引入GIoU距离匹配方式,有效跟踪快速运动的落石.通过实景拍摄及Unity仿真方式建立训练及测试数据集,消融实验和对比实验结果表明,本文改进算法能够有效提高落石的检测率和跟踪精度.

    多目标跟踪落石监测YOLOv7Bot-SORT

    面向文本识别的CRNN模型的改进

    吕艳辉刘明鑫
    27-31页
    查看更多>>摘要:复杂场景下文本识别因阴影、残缺、模糊、虚化等因素会出现识别精度下降问题.鉴于此,提出一种基于特征融合与双向简化门结构的CRNN模型.首先引入特征融合机制改进卷积神经网络(CNN)模型,利用特征金字塔结构,多加一条自底向上的路径,将低层特征与高层特征融合在一起,以保留更多低层细节特征,提高场景文本识别精度;其次通过合并遗忘门与输入门,得到结构更简单、计算量和参数量更少的简化门结构替换长短期记忆(LSTM)网络改进循环神经网络(RNN)模型部分;最后设计消融实验验证改进后模型的有效性.三个数据集的测试结果表明:在ResNet50做主干网络时,与原始模型相比,改进后模型准确率提升了1.5%以上;在MobileNetV3做主干网络时,准确率提升了 1.4%以上.

    特征融合长短期记忆网络简化门结构

    基于DQN算法的农用无人车作业路径规划

    庄金炜张晓菲尹琪东陈克...
    32-37页
    查看更多>>摘要:传统农用无人车作业时常依据人工经验确定作业路线,面对复杂的作业环境时无法保证路径规划的高效性,且传统覆盖路径规划方法聚焦于覆盖率而忽略了车辆作业路线上的损耗.为此,提出一种以减少车辆在路线上的损耗为目标的最优全局覆盖路径规划方法.以深度Q网络(DQN)算法为基础,根据作业时车辆的真实轨迹创建奖励策略(RLP),对车辆在路线上的损耗进行优化,减少车辆的转弯数、掉头数及重复作业面积,设计了 RLP-DQN算法.仿真实验结果表明,对比遗传算法、A*算法等传统路径规划方法,本文RLP-DQN算法综合性能较好,可在实现全覆盖路径规划的同时有效减少路线损耗.

    农用无人车路径规划深度强化学习DQN算法

    基于领航-跟随的无人机编队避碰飞行控制

    鲁军杨杰郝永平杨丽圆...
    38-43,50页
    查看更多>>摘要:为实现多无人机之间队形的动态保持,针对从机对主机轨迹的实时追踪和主从机之间航向角的准确同步问题,设计一种以无人机之间距离和角度为变量的领航-跟随算法,在此基础上设计一种误差比例控制器以实现编队队形动态保持;在解决无人机内部避碰的问题上,建立一种球类避碰算法,避免无人机之间因碰撞而影响队形.通过Matlab仿真平台验证无人机集群编队算法,实验结果表明:改进的领航-跟随算法能够稳定地操控多架无人机,实现编队飞行;改进的无人机避碰算法能够有效维持编队的队形,并确保编队成员之间有足够的安全间距;算法的改进不仅提高了无人机编队控制的稳定性,而且能够应对更加复杂的环境条件.

    领航-跟随法误差比例控制器球类避碰算法无人机编队

    往复压缩机管系脉动分析与抑制方法研究

    李子卫巴鹏张秀珩董超存...
    44-50页
    查看更多>>摘要:针对压缩机传统缓冲器对管路脉动抑制效率低的问题,基于ANSYS有限元分析软件对压缩机管路系统进行流体压力脉动分析与模态分析,对管路系统结构进行优化.压力脉动分析结果表明,缓冲器进口添加侧支吸纳器后,管路系统的压力脉动得到抑制.模态分析结果表明,由于管路的机械固有频率落在压缩机固有频率共振区内,增加防振管夹后可以提高管路的机械固有频率,从而避开压缩机激发态共振区,有效地控制了压缩机管路系统的振动.

    往复式压缩机管路振动压力脉动模态分析

    Ag元素和时效时间对T6态Al-5Cu-0.8Mg-0.15Zr-0.2Sc合金拉伸性能的影响

    王莹陈立佳车欣张浩宇...
    51-56页
    查看更多>>摘要:为了明确Ag元素的添加对Al-Cu-Mg系铝合金拉伸性能的影响,针对T6态(固溶+时效处理)的热挤压Al-5Cu-0.8Mg-0.15Zr-0.2Sc(-0.5Ag)合金进行了室温和高温拉伸实验.结果表明,添加0.5%Ag元素可显著提高T6态Al-5Cu-0.8Mg-0.15Zr-0.2Sc合金的室温抗拉强度、屈服强度、峰时效态及该合金在150~300 ℃范围的抗拉强度和屈服强度,但会降低该合金的室温和高温塑性.断口形貌的扫描电子显微镜观察与分析结果表明,在室温及高温拉伸加载条件下,T6态Al-5Cu-0.8Mg-0.15Zr-0.2Sc(-0.5Ag)合金的拉伸断口上大部分存在韧窝和撕裂棱,表现出明显的韧性断裂特点.

    Al-Cu-Mg系合金拉伸性能T6处理韧性断裂

    Fe3O4/Cu2O的制备及其类芬顿性能研究

    葛伊柠姜承志刘彦祺王新颢...
    57-62,69页
    查看更多>>摘要:为提高Fe3O4在类芬顿反应体系中对污染物的去除效果,基于类芬顿催化氧化技术,制备了Fe3O4/Cu2O复合材料作为非均相类芬顿催化剂,与H2O2共同构成以亚甲基蓝模拟废水为目标物的类芬顿催化氧化体系.对比分析不同实验条件下Fe3O4/Cu2O复合材料的类芬顿活性,并通过X射线衍射仪、扫描电子显微镜等对材料进行表征.实验结果表明:当Fe3O4与CuCl2·2H2O的复合配比(质量比)为2∶1时制备Fe3O4/Cu2O,且其投加量为40 mg、H2O2用量为0.5 mL时,对浓度为6 mg/L的废水溶液中亚甲基蓝的去除率达到84.27%,类芬顿活性较好;类芬顿反应中起主要活性作用的是·OH.

    Fe3O4/Cu2O类芬顿H2O2亚甲基蓝