期刊,应用科技 2024年卷2期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

应用科技

哈尔滨工程大学

主办单位：哈尔滨工程大学

主　　编：朱齐丹

出版周期：双月刊

国际刊号：1009-671X

电子邮箱：heuyykj@126.com

电　　话：0451-82534001

邮政编码：150001

地　　址：哈尔滨市南通大街145号1号楼

应用科技/Journal Applied Science and TechnologyCSTPCD

查看更多>>《应用科技》创刊于1974年，是工业和信息化部主管、哈尔滨工程大学主办的学术期刊，国内外公开发行,双月刊(国际标准连续出版物号ISSN 1009-671X，国内标准连续出版物号CN 23-1191/U)，邮发代号14-160。该刊集科学性、前沿性、实用性于一体，以高等院校、科研院所的研究人员为读者对象。该刊依托高校办刊的优势，针对高校科研项目多、科技成果密集的特点，刊发大量的高水平、实用性强的科技论文。主要辟有现代电子技术、计算机技术与应用、自动化技术、机电工程、材料与化学等栏目，为科学研究与实际应用相结合找到了最佳契合点，搭建了科技成果转化的优质平台。该刊以最快的速度追踪高校科研成果，及时反映各学科领域发展动态，迅速向社会传递科技信息，取得了良好的社会效益。

正式出版

收录年代

输电线路清障飞行机器人双行走轮同步控制

王志永杨忠陶坤廖禄伟...

1-7页

查看更多>>摘要：传统架空输电线路异物清除作业无人机易受环境影响,作业困难且存在较多扰动等问题.基于此本文设计一种高空作业无人机挂线行走控制机构解决该问题.首先,根据输电线路环境与无人机作业模式,设计挂线行走机构,减弱高空作业时对无人机所受飞行作业扰动的影响;其次,针对清障机器人双行走轮转速同步存在误差问题,提出一种基于反向传播-比例积分微分(back propagation-proportional-integral-differential,BP-PID)主从融合偏差耦合的电机同步控制策略.通过仿真与实物实验验证表明,本文提出的挂线作业无人机双行走轮同步控制算法可有效解决电机因负载导致的转速不稳定以及高空作业无人机受环境扰动的问题.

关键词：

输电线路异物清除空中机器人主从控制偏差耦合反向传播-比例积分微分同步控制

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基于联合检测的多目标跟踪方法研究

郭文杰聂国豪王兴梅赵一霖...

8-16页

查看更多>>摘要：为了更好地应对多目标跟踪联合检测算法面对的场景遮挡问题,通过结合注意力机制,提出基于Transformer的运动预测和数据关联(Transformer-based motion prediction and data association,TrMPDA)联合检测跟踪方法.首先,考虑到置信度检测框的质量以及深度特征的视觉表示能力对遮挡场景下跟踪效果的影响,重新设计TrMPDA骨干网络中的ResNet卷积模块,利用相邻像素和长距离像素间丰富的上下文关系指导动态注意矩阵的学习,增强深度特征的视觉表示能力,并通过边界框的宽和高估计边界框位置,提高置信度检测框的质量.其次,在本文方法中保留所有的检测框,根据阈值大小划分高置信度检测框和低置信度检测框,分别执行数据关联匹配,以此来平衡由于遮挡导致的检测框低置信度.实验结果表明本文提出的TrMPDA方法与典型的Sort、JDE、Fairmot等多目标跟踪算法相比具有更好的跟踪效果,能够应对多目标跟踪中目标遮挡的问题.

关键词：

运动预测注意力机制数据关联卡尔曼滤波目标遮挡动态注意矩阵联合检测多目标跟踪

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基于改进哈里斯鹰算法的无人飞行器路径规划

陈立伟马泽华王桐刘松铭...

17-23,30页

查看更多>>摘要：针对无人飞行器三维路径规划问题,提出一种基于哈里斯鹰优化(Harris hawks optimization,HHO)算法的无人飞行器三维路径规划算法.首先根据路径规划代价指标和无人飞行器自身性能,建立路径规划模型确立代价函数和约束条件.接着针对传统HHO算法的不足,引入非线性能量因子来平衡全局搜索和局部搜索的关系,使算法避免陷入局部最小值;引入混沌映射对HHO算法进行初始化种群并对其进行局部混沌搜索,增强算法种群多样性和搜索能力.最后通过仿真实验证明,改进的哈里斯鹰优化(improvement Harris hawks optimization,IHHO)算法可以有效规划出安全的无人飞行器航线,并且能够跳出局部最小值和具备较优的收敛速度.

关键词：

无人飞行器哈里斯鹰优化算法路径规划混沌映射非线性能量环境模型代价函数约束条件

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基于自适应尺度混合海森滤波器的面部皱纹检测及评分

冯月宝平何冰冰郭振宇张梅...

24-30页

查看更多>>摘要：为解决全面部皱纹缺乏量化评价方法的问题,提出了一种基于自适应尺度混合海森滤波器(adaptive scale hybrid Hessian filter,ASHHF)的面部皱纹检测方法及评分机制.根据受试者年龄自适应调整海森滤波器的尺寸(σ)范围及步长参¾数并对其面部高分辨率图像进行滤波,基于 81 个面部特征点在滤波结果中去除五官、背景,仅保留面部皱纹,使用不同颜色将不同深度的皱纹检测结果标注在原始图像中,最后计算得分量化皮肤衰老程度.以专业医生标注皱纹为参考,50 名受试者(年龄为 22～65 岁)的检测结果表明,相比于传统的固定尺度混合海森滤波器(fixed scale hybrid Hessian filter,FSHHF),ASHHF方法的检测准确率平均提升 68.57%,运行时间平均缩短 26.26%,评分机制结果与检测准确率的变化趋势一致.综上,本文检测方法能够准确、快速检测面部皱纹分布、深度及宽度,所提评分机制能够科学反映受试者皮肤衰老程度,有望为化妆品、医疗美容等抗衰方法提供功效量化评价手段.

关键词：

皮肤衰老面部皮肤皱纹检测皱纹识别皱纹评分机制混合海森滤波器自适应尺度年龄

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基于改进混合樽海鞘群算法的航空发动机模型求解方法

沈昂徐含灵胡春艳谭湘敏...

31-39页

查看更多>>摘要：针对传统智能优化算法在求解航空发动机模型非线性方程组时收敛速度慢、精度低的问题,提出采用樽海鞘群优化算法(salps swarm algorithm,SSA).为了提升标准SSA求解复杂发动机模型的随机搜索能力,采用了混沌映射、正余弦算法、自适应权重、逐维变异策略对SSA进行改进,并且更进一步调整了算法流程(Process improved SSA),提高算法收敛概率,最终将Process improved SSA与Newton-Raphson算法结合为混合算法,并以适应度值作为算法切换的判断条件以提升混合算法的计算效率.仿真实验验证了Process improved SSA求解航空发动机模型的有效性.仿真结果表明混合算法能够实现全局收敛并提升收敛速度,且能够在模型输入强瞬变仿真时实现快速收敛.

关键词：

非线性模型航空发动机智能优化算法樽海鞘群算法混沌映射正余弦算法Newton-Raphson算法混合算法

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基于内卷神经网络的轻量化步态识别方法

王红茹王紫薇Chupalov ALEKSANDR

40-47页

查看更多>>摘要：现有步态识别方法存在计算量大、识别速率较慢和易受视角变化影响等弊端,会造成模型难以部署、步态识别准确率降低等问题.针对以上问题本文提出一种基于内卷神经网络的高准确率步态识别方法.首先,基于残差网络架构和内卷神经网络算子提出了内卷神经网络模型,该模型利用内卷层实现步态特征提取以达到减少模型训练参数的目的;然后,在内卷神经网络模型基础上,建立一个由三元组损失函数和传统损失函数Softmax loss组成的联合损失函数,该函数使所提出的模型具有更好的识别性能及更高的跨视角条件的识别准确率;最后,基于CASIA-B步态数据集进行实验验证.实验结果表明,本文所提方法的网络模型参数量仅有 5.04 MB,与改进前的残差网络相比参数量减少了 53.46%;此外,本文网络在相同视角以及跨视角条件下相比主流算法具有更好的识别准确率,解决了视角变化情况下步态识别准确率降低的问题.

关键词：

步态识别内卷神经网络残差网络神经网络算子内卷层三元组损失函数传统损失函数联合损失函数

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基于双分支交互的实时语义分割算法

杨迪陈春雨

48-55页

查看更多>>摘要：针对双分支实时语义分割算法存在双分支交互差、多尺度上下文信息提取不完善等问题,提出了基于双分支交互的实时语义分割网络(dual-branch interactive multi-scale fusion network for real-time semantic segmentation,DIMFNet).算法以引导聚合双边语义分割网络(bilateral network with guided aggregation for real-time semantic segmentation,BiseNetV2)的双分支结构为基准进行改进,空间分支提取空间细节特征,上下文分支提取深层上下文特征.结合注意力思想提出注意力引导高级语义融合模块(attention guide high-level semantics fusion module,AGHSM)实现双分支的交互融合,以获得更好的空间特征表示;对金字塔池化模块进行改进,提出采用多层聚合金字塔池化模块(multi-layer aggregation pyramid pooling module,MAPPM)提取多尺度上下文特征,以获得更好的上下文特征表示.算法在Cityscapes数据集上进行消融实验并与现有实时语义分割网络进行对比,验证了各模块的有效性,以 124.5 f/s达到了 77.9%的平均交并比(mean intersection over union,MIoU);在CamVid数据集上以 211.1 f/s达到了 75.1%的MIoU.相比现有的实时语义分割网络,本文算法更好地权衡了分割的精度和速度.

关键词：

实时语义分割空间分支上下文分支特征融合注意力机制多尺度特征提取池化金字塔深度监督

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基于水下场景先验的水下图像增强方法研究

陈鑫钱旭周佳加武杨...

56-65页

查看更多>>摘要：针对水体光线吸收与散射作用引起的图像模糊、低对比度和颜色失真等问题,提出一种基于水下场景先验的水下图像增强方法.首先利用水下场景的先验知识,结合水下成像物理模型和水下场景的光学特性,利用 10 种预定义衰减系数合成涵盖不同类型和退化水平的水下图像数据集;然后利用初始残差和密集级联,设计一类轻量级卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型增强水下图像,结合基于轻量级的网络结构和有效的训练数据,可减少增强模型的计算量并有效改善水下退化图像的视觉质量;最后采用归一化的后处理过程进一步提升图像增强的效果.仿真实验结果表明,所提方法可行有效,可应用到不同的真实水下场景,具有较强的鲁棒性与有效性.

关键词：

深度学习卷积神经网络水下场景先验水下图像合成水下图像增强初始残差归一化处理结构相似性损失

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三维点云室内场景的语义实例联合分割网络

姜岩松李骏骐王文琳陆军...

66-75页

查看更多>>摘要：针对点云分割网络无法在复杂的室内场景中实现高精度分割的问题,本文设计了一种基于深度学习的语义实例联合分割网络,同时完成三维点云数据的语义分割和实例分割任务,主要包含多任务学习主干网络、特征融合模块和语义实例特征联合模块等.特征融合模块通过跳跃连接融合多个网络层,分别融合 2 个任务各自不同级别的特征,加强网络对数据中包含的信息的整合,并选取大型室内场景数据集S3DIS和部件分割数据集ShapeNet进行对比实验.实验结果显示,网络在数据集S3DIS的语义分割的总体准确率为 86.5%,在数据集ShapeNet的语义分割类别交并比为 83.1%,在数据集S3DIS的实例分割的平均精度为 60.8%.语义实例特征联合模块通过多任务级的特征联合增加语义和实例的判别特征,提高了点云的语义分割和实例分割的准确率.

关键词：

三维点云室内场景语义分割实例分割多任务学习特征融合联合分割

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基于目标检测的室内动态场景同步定位与建图

郭培涛席志红

76-81,89页

查看更多>>摘要：为了提高室内动态场景下定位与建图的准确性与实时性,提出了一种基于目标检测的室内动态场景同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统.利用目标检测的实时性,在传统 ORB_SLAM2 算法上结合YOLOv5目标检测网络识别相机图像中的动态物体,生成动态识别框,根据动态特征点判别方法只将识别框内动态物体上的ORB特征点去除,利用剩余特征点进行相机位姿的估计,最后建立只含静态物体的稠密点云地图与八叉树地图.同时在机器人操作系统(robot operating system,ROS)下进行仿真,采用套接字(Socket)通信方式代替ROS中话题通信方式,将ORB_SLAM2算法与YOLOv5 目标检测网络相结合,以提高定位与建图的实时性.在TUM数据集上进行多次实验结果表明,与ORB_SLAM2 系统相比,本文系统相机位姿精确度大幅度提高,并且提高了每帧跟踪的处理速度.

关键词：

定位与建图系统目标检测室内动态环境ORB特征点位姿估计稠密点云地图八叉树地图机器人操作系统

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