电子测量技术最新期刊目录
基于改进RT-DETR的道路缺陷检测算法————作者：李涛;孙祥娥;
摘要：道路破损增加了交通事故的发生概率，严重威胁交通安全。因此，实时监测路面状况对于保障道路安全和有效管理基础设施至关重要。针对现有道路缺陷检测中精度不足和小目标检测困难的问题，本文提出了一种基于改进RT-DETR的道路缺陷检测算法。首先，通过引入部分卷积(PConv)对RT-DETR主干网络进行重构，从而有效降低计算开销；其次，在主干网络中融合三重注意力机制(Triplet Attention)，提升...
基于状态轨迹建模与DCM识别的CLLC同步整流优化————作者：张团龙;孙立珍;张荣幸;林木华;张效嘉;
摘要：针对基于状态轨迹模型的CLLC谐振变换器同步整流方法面临的轻载区域性能失真的问题，本文提出一种基于状态轨迹模型的同步整流优化策略。通过深入分析轻载工况下变换器的断续导通模式（DCM），推导出电流DCM边界条件，实现电流断续模式的精准识别，有效抑制环流损耗。所提方法无需额外检测装置，仅依赖输入输出基本电参数即可完成控制，显著降低硬件复杂度与成本。在800 W实验平台上验证显示，该方案在全工作频率范围...
基于YOLOv8改进的无人机航拍路面损伤检测算法————作者：张亚军;苗皓源;马薇;马冲;
摘要：针对无人机航拍路面损伤检测任务中，现有路面损伤检测算法存在模型复杂度过高以及复杂背景下漏检、误检的问题，提出了一种轻量化的路面损伤检测算法DFS-YOLO。首先，提出C2f-DWR模块，引入多膨胀率并行空洞卷积结构，扩大模型感受野，增强对高层语义信息的利用。其次，设计了轻量化的快速层次尺度特征金字塔FHSFPN，在减少模型复冗余的同时提升特征融合效果。最后，引入ShapeIoU损失函数，关注路面损...
超声水表长期工作可靠性问题的解决方案综述————作者：金传恩;
摘要：本文针对当前超声水表普遍存在的长期工作稳定性与可靠性问题，首次从测量原理角度分析造成该问题的可能原因，并从测量原理、可测性设计及测试设备三方面提出新的技术方案。具体包括：首次提出基于回波衰减检测的声波飞渡时间测量原理，从测量原理层面彻底规避了现有基于第一回波检测的超声波渡越时间测量原理中，因水表硬件性能衰减和各类噪声导致第一回波检测错误而带来的长期工作稳定性与可靠性问题，并验证了基于回波衰减检测的...
改进YOLOv8n的航拍多尺度目标检测模型————作者：贾亮;陈茂辉;王琪;徐城;
摘要：针对无人机航拍图像中目标小而密集，且极易出现漏检和误检等情况，文章提出一种改进YOLOv8n的无人机航拍复杂背景下多尺度目标检测模型UCM-YOLOv8。首先设计一种集聚合与扩散特性于一体的金字塔式网络结构，让每个尺度的特征都具有详细的上下文信息。其次，提出任务动态对齐检测头，从多个卷积层中学习交互特征，提高检测精度。此外，将卷积加性自注意力机制与C2f模块有效融合，进一步增强特征表达能力。最后，...
基于改进YOLOv8的轻量化钢材表面缺陷检测方法————作者：胥姜苗;曹爽;管海燕;
摘要：钢材表面缺陷检测是保障制造业产品质量的关键环节，人工目视与基础光学检测方法存在效率低、漏检率高等问题，且现有数据集样本有限制约模型泛化能力。为此，本文提出一种基于LS-DCGAN数据增强与改进YOLOv8的轻量化钢材表面缺陷检测方法。首先针对NEU-DET数据集样本多样性不足的问题，采用LS-DCGAN生成对抗网络进行数据增强，有效补充缺陷样本的形态特征与分布特性；其次对YOLOv8模型进行三重优...
基于动态重校准与多尺度融合的小目标检测————作者：蒋行国;陈科;林国军;
摘要：针对无人机航拍图像中小目标密集分布、尺度变化大、遮挡严重及背景复杂等挑战，本文在轻量级YOLOv11n模型基础上，提出了一种新型小目标检测框架RAD-YOLO，兼顾检测精度与实时性。该模型引入RFM-FPN模块，通过RAU单元与SBA模块强化特征表达；骨干网络中引入RFAConv注意力卷积结构，提升感受野适应能力；后处理阶段提出DDS-Soft-NMS策略，根据目标尺寸自适应调节置信度抑制，显著降...
基于改进YOLO11的生活垃圾检测模型————作者：任梦晗;赵海燕;宋佳智;
摘要：随着城市化进程的加快，生活垃圾量的持续攀升对生态环境形成严峻挑战，因此基于目标检测的智能分拣技术成为关键解决方案。针对现有检测模型在复杂场景下精度不足和部署效率低的问题，提出一种改进的YOLO11生活垃圾检测模型。通过引入可变形卷积和自主设计的三分支坐标注意力机制，构建了增强型可变形卷积模块，并用其重构骨干网络中的C3k2，显著提升了模型对复杂背景中目标的特征提取能力。此外，采用内容感知特征重组算...
基于伪点云融合的多模态三维目标检测方法————作者：李旭;张永宏;朱灵龙;阚希;
摘要：针对目前的纯激光雷达三维检测方法不可避免地受到点云稀疏性的影响，且激光雷达扫描得到的点云数据在远距离表现比近距离更加稀疏导致模型训练过程中正负样本不均衡的问题，提出一种新的基于伪点云融合的多模态框架MCA-VoxelNet，它由两个关键设计组成：（1）利用深度补全产生的伪点云来解决点云稀疏性问题，并且通过距离感知采样模块丢弃大量附近的冗余体素来提高计算效率；（2）利用多阶段级联注意力检测结构聚合多...
面向城市复杂街景的实时语义分割算法————作者：赵志兴;胡峻峰;
摘要：实时高精度分割城市复杂街景对自动驾驶至关重要。针对现有的实时语义分割网络对高分辨率分支空间信息和细节特征捕获不足，以及高低分辨率特征融合效率低下导致信息丢失从而制约了分割精度的提升的问题。本文提出了基于多尺度部分膨胀卷积与边界协同双注意力引导融合的实时语义分割网络(MPDANet)。首先，设计多尺度部分膨胀卷积模块 (MSPDC)，利用并行阶梯式膨胀率的部分膨胀卷积，从不同尺度高效捕获高分辨率分支...
基于CPO-BiLSTM-KAN的网络恶意流量检测方法研究————作者：刘凤春;王子贺;杨爱民;袁书娟;孔闪闪;
摘要：随着网络攻击手段的多样化和流量特征的复杂化，网络恶意流量的检测面临着越来越严峻的挑战。传统的流量检测方法在准确性和可靠性方面逐渐无法满足现代网络环境的需求，尤其是在高维数据和复杂攻击模式的情况下。为解决上述问题，本文提出了一种基于冠豪猪优化算法、双向长短期记忆网络和Kolmogorov-Arnold网络的网络恶意流量检测模型。该模型利用双向长短期记忆网络捕捉流量数据的双向时序特征，结合Kolmog...
基于风光荷预测与DFT-MP-DBN建模的主动配电网可靠性评估————作者：杨超;牟晋麟;
摘要：随着分布式能源的快速发展，准确预测分布式能源的出力成为了配电网可靠性评估的重要组成部分，为提高配电网可靠性评估准确性，本文提出了一种融合VMD-QRCNN-BiLSTM预测与DFT-MP-DBN建模的主动配电网可靠性评估方法。首先通过变分模态分解将原始风光荷时间序列分解为固有模态分量，并采用分位数回归卷积神经网络对风光出力以及负荷进行特征提取；而后使用双向长短期记忆相结合建模各变量的时间序列特征，...
改进YOLOv8n的托盘目标检测算法————作者：刘晓非;薛瑞雷;钟华刚;刘彦君;
摘要：针对现实工厂环境下，光线不足、障碍物较多等因素的干扰，时常会对托盘造成漏检、误检等问题，提出一种基于改进YOLOv8n 的托盘目标检测方法。首先，将结合Transformer的BRA稀疏注意力模块加入到 YOLOv8n 模型的主干网络特征提取环节，以减少障碍物遮挡对托盘检测的干扰；其次，引入 Shape-IoU 损失函数，进一步增强了模型在光线不足以及背景干扰严重情况下对托盘的识别能力。最后，利用...
低成本无人器组合导航滤波算法机制研究————作者：阳显;杨远超;
摘要：针对低成本无人器在复杂运动环境下的导航精度问题，提出了一种基于多模态运动特性分解的组合导航滤波算法选择机制。该方法结合卡尔曼滤波与容积卡尔曼滤波，依据无人器运动环境的动态特性选择最优滤波策略;在低动态环境下，采用卡尔曼滤波提升计算效率;在中等动态环境下，使用容积卡尔曼滤波以增强非线性状态估计能力;实验基于纯捷联惯性导航系统工具箱，仿真无人机与无人车运动轨迹，验证了所提方法的有效性。结果表明，相较于...
基于因果干预的BEV车道线检测————作者：李睿豪;于红绯;
摘要：针对如光照突然变化、极端天气等环境干扰导致的鸟瞰图车道线检测中的特征模糊和误检问题，本文提出了一种基于因果干预的BEV车道检测框架。首先，为提升BEV空间转换过程中特征的表示效果，设计复合位置编码并融合至前视图特征，以保持空间连续性与一致性。其次，在获取BEV特征后构建因果干预模块，因果干预模块旨在通过生成反事实特征来显式地将车道线特征与环境干扰解耦，以提高模型在极端环境中的稳定性。最后，通过引入...
基于3D代价体注意力的实时立体匹配网络————作者：李冰;严熠萌;张鑫磊;邵宝文;翟永杰;
摘要：信息丰富且计算高效的代价体对于高精度高效率的立体匹配至关重要，为构建信息丰富且计算高效的代价体和实现高精度高效率的立体匹配，在Fast-ACVNet的基础上，提出一种轻量化网络Efficient-ACVNet，提升立体匹配在代价体构建阶段的效率。首先，使用计算量更低的3D代价体作为代价体注意力，引入逆瓶颈残差块堆叠对称沙漏结构对3D代价体进行代价聚合，并提出多尺度视差通道注意力模块来进一步提升代价...
基于GTDBO-Perceiver的工件装配预测控制方法————作者：王一;付智超;程佳;张靖轩;
摘要：针对复杂装配中建模困难、模型泛化能力弱等问题，提出一种融合改进蜣螂算法（GTDBO）与Perceiver模型的位姿预测方法。首先，建立理想装配体并采集六维扰动下的装配特征，通过插值构建耦合数据集。之后，Perceiver模型学习特征偏差与位姿偏差之间的非线性映射关系，并借助GTDBO优化关键超参数。该算法结合了博弈论平衡控制、自适应角度扰动及动态觅食策略。在CEC2017测试集上的实验表明，该算法...
基于空频特征调制的轻量级超分辨率网络设计————作者：顾羽舟;李娇;郭爱英;吴昊辰;陆俊宇;
摘要：为了克服现有基于自注意力机制的Transformer超分辨率模型在计算复杂度和局部细节捕捉方面的局限性，提出了一种优化的轻量级超分辨率网络结构，旨在协同利用全局、非局部和局部特征来实现更高效的重建。首先，构建了包含动态条带注意力与无偏差动态频域感知的空频特征聚合层用以捕捉全局与非局部特征，确保网络能充分地恢复图像特征。然后，构建了局部细节增强层以对局部上下文编码并进行通道混合，确保图像的细节恢复。...
多特征融合下的力反馈书法研究————作者：张会欣;赵启荣;熊敏;
摘要：中国书法文化历史悠久，其中硬笔书法兼具艺术与实用价值。为应对电子设备普及造成的硬笔书写能力下降问题 ，本文提出一种融合字体风格、笔画顺序和笔力的多特征力反馈硬笔书法教学模式 。方法上，首先提出了一种基于对比学习的Dense-CycleGAN模型，用于生成不同书写风格的硬笔书法字体库。其次，利用匈牙利算法对汉字的笔画顺序进行标准化处理。最后，基于力反馈设备采集的书写数据，建立了笔画宽度到书写力度的映...
基于改进ConvNeXt和知识蒸馏的蘑菇图像识别方法————作者：任喜伟;王瑞;贾事端;刘艳;肖曼;
摘要：蘑菇种类繁多，尤其有毒蘑菇形态相近，不易识别，高效识别蘑菇种类有重要的现实需求。针对现有蘑菇图像识别方法存在背景复杂，识别精度不高，模型参数量大，移动端部署困难的问题，提出了一种基于改进ConvNeXt模型和知识蒸馏的蘑菇图像识别方法。首先，通过迁移学习将预训练的ConvNeXt权重文件应用于蘑菇识别任务，并引入坐标注意力机制，构建了ConvNeXt＿CA模型，有效提升模型的细粒度特征提取能力。其...
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