电子测量技术最新期刊目录
多路径特征融合的YOLOv8航拍图像检测算法————作者：王灵超;沈学利;艾强;闫海龙;
摘要：针对无人机航拍图像中目标密集、背景复杂导致小目标检测精度较低的问题，提出了一种改进的航拍目标检测算法（MF-YOLO）。首先，增强YOLOv8的多路径特征融合能力，整合不同层次特征以保留浅层细节，提高小目标检测精度；其次，采用EMA注意力机制，提高目标区域识别率和目标框定位精度，有效区分目标与背景区域；然后，提出密集注意层（DAL），通过聚焦密集目标区域和抑制无关特征，提升算法对密集区域的特征提取...
基于模态分解和多模型融合的IES多元负荷预测————作者：李大华;赵志成;田禾;高强;
摘要：针对综合能源系统中多元负荷的随机性和高波动性所带来的挑战，现有的负荷预测方法通常难以实现高精度和稳定的预测效果。为解决这一问题，提出一种基于模态分解和多模型融合的IES短期负荷预测方法。首先，利用最大互信息系数对输入特征进行筛选，旨在有效识别与负荷变化相关的关键因素；其次，将样本熵结合互信息为适应度函数，采用指数三角优化算法获得VMD的最优参数组合，从而实现对IES负荷的有效分解，得到多个本征模态...
基于SGF-YOLO的钢板缺陷检测方法————作者：雷超;陈德基;孙家栋;施佩;
摘要：钢板产品的表面质量对其使用性能和市场竞争力具有重要影响。针对钢板表面缺陷检测精度不足导致的误检频发和漏检严重等问题，本文提出了一种基于YOLOv8n的改进模型SGF-YOLOv8n。首先，引入了Slim-neck结构，以有效减少模型的参数量和计算复杂度，从而提升计算效率。其次，集成GAM注意力机制以增强模型对全局特征的感知能力，从而提高了对细微缺陷的检测性能。最后，采用Focaler-IoU损失函...
基于FPGA的轻量化霍夫变换加速器设计与实现————作者：蒋晨鑫;肖昊;徐瀚;朱骄阳;
摘要：霍夫变换是一种检测直线的常用方法，有很好的抗干扰能力及鲁棒性。但由于霍夫变换检测直线计算复杂度高，存储需求大，在硬件上部署困难。本研究提出了一种基于分级霍夫变换思想的改进霍夫变换算法，该算法将一次霍夫变换分解成两次变换运算，第一次运算图像经过下采样处理降低了第一级投票器的存储需求，第二次运算的投票器存储范围受第一次运算出来的参数限制，很好地解决了霍夫变换在硬件部署上存储需求大的问题，并且利用三角函...
基于特征结合的MIMO-OFDM系统调制识别算法————作者：李璋培;张天骐;孙浩源;钟扬;
摘要：目前非协作通信多输入多输出正交频分复用（multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing，MIMO-OFDM）系统中的子载波调制识别方法，存在低信噪比下识别精度不够高，识别阶数不够高的问题。对此，本文提出一种基于特征结合的调制识别算法。首先对接收信号进行预处理；接着提取信号的同相正交分量并计算信号的小...
基于改进YOLOv10n的泊车图像旋转目标检测算法————作者：梁列全;李想;何永华;周璇;
摘要：目标检测是无人驾驶时代自动泊车智能感知的关键技术之一。鱼眼相机感知过程存在环境因素复杂、障碍物类型多样、鱼眼镜头下检测对象图像失真等问题，常规算法难以保证自动泊车复杂场景下各类对象的检测精度。为此，本文提出了一种基于改进YOLOv10n的旋转目标检测方法，在主干网络引入SPPELAN模块，并利用DSConv改进C2f中部分卷积融合iRMB模块，以提高鱼眼镜头下的特征提取能力，增强小目标对象的定位能...
基于注意力残差网络和混合池化的3D目标检测————作者：王涛;薛庆水;王栋;张旭;
摘要：摘 要：针对3D目标检测任务中行人和骑行者的检测精度较低问题，以Voxel-RCNN为基准算法进行改进，提出了一种基于注意力残差网络和混合池化的3D目标检测算法来提升检测精度。首先，设计了一种融合残差网络和注意力机制的新型2D骨干网络，通过残差网络结构来增强模型对不同目标尺寸的适应性，同时引入注意力机制以聚焦于关键区域，提高特征表示能力；其次，提出了一种新型的MLP池化方法，同时设计了一种结合卷积...
基于双重模糊注意力机制的图像分类方法————作者：顾苏杭;王冶;张远鹏;焦竹青;
摘要：人类视觉系统在处理外界信息时，往往聚焦于目标的关键特征和结构，同时弱化非目标区域。此外，在经典的CNN模型中，图像中的噪声经逐层传播可能会干扰目标关键信息表征，导致无法准确提取特征。为此，本文提出一种基于双重模糊注意力机制的图像分类方法DFAM-CNN。首先，针对CNN卷积层输出的特征图，通过引入模糊逻辑技术设计了模糊通道注意力机制和模糊空间注意力机制，并利用这两个机制在特征图的通道和空间方向上进...
小样本类增量提示的细粒度车辆识别————作者：冉烨军;金良琼;罗树霞;李琼忆;陶永;
摘要：在细粒度车辆识别领域，深度学习面临一个挑战:各种新车型源源不断推出，然而我收集并标注数据的能力有限，这会导致“小样本类增量学习问题”问题。针对上述挑战，本文提出了一种新方法，基于提示的小样本类增量学习，旨在使模型在少量新车辆类别样本下既能识别原有类别又能学习新增类别，而无需重新训练或依赖大量原始数据。这种方法结合了提示机制和预训练的视觉转换器（ViT）模型的优势。我们设计了两种提示——域提示和FS...
改进YOLOv11的无人机航拍图像检测算法————作者：李珺;丁彬彬;史维娟;杨琳;
摘要：针对无人机航拍图像检测任务中，存在目标尺寸微小且背景环境复杂，往往会导致漏检和误检的问题，本文提出了一种基于YOLOv11的航拍图像小目标检测算法WT-YOLO。首先，考虑到无人机航拍图像普遍为小目标的问题，调整了YOLOv11颈部网络的结构，改变了输出特征图的尺寸，提高了算法对小目标的检测能力。其次，结合WTConv，重新设计了Bottleneck和C3k2模块的结构，命名为C3k2-WT，来实...
基于改进YOLOv8的受电弓燃弧检测算法————作者：张书朝;彭立强;郭阿康;王立新;
摘要：针对现有受电弓燃弧检测算法对高精度和轻量化的需求，提出一种基于YOLOv8的轻量级受电弓燃弧检测算法RIL-YOLO。首先，结合RepConv模块和GhostNet思想，设计了一种轻量级特征提取模块RELAN，降低参数量和计算量的同时，保持模型对燃弧特征提取的性能；其次，针对小燃弧漏检问题，增加一个小目标检测模块，并使用加权双向特征金字塔网络结构实现更高层次的特征融合，提高模型对小目标的检测能力；...
频域特征和硬负实例筛选的乳腺癌全切片分类————作者：鲍刘珍;贾伟;赵雪芬;孔德凤;江海峰;
摘要：乳腺癌全切片图像分类对精准诊断至关重要，然而，现有基于伪标签的多实例学习方法存在伪标签质量不高和选取硬负实例比例不合理的问题，为解决上述问题，本文提出一种结合频域特征与动态硬负实例筛选的多实例学习方法。首先，设计多尺度频域特征编码模块，通过频域残差连接与跨层特征融合，增强高频细节与复杂纹理表征；其次，提出双分支包预测模块，基于注意力机制动态调整实例权重，缓解异质性导致的特征稀释，优化伪标签生成质量...
高运动性能轮腿机器人复杂环境越障控制方法————作者：邓广;姚江云;王宽田;陈国庆;
摘要：轮腿机器人在越障时，其动力学模型会因轮腿切换因素变得高度非线性，但是现有的线性控制方法难以准确描述这种非线性特性，导致机器人越障控制效果差。为此，提出复杂环境下高运动性能轮腿机器人越障控制方法。该方法在深入分析轮腿机器人越障过程受力情况基础上，将控制轮腿机器人轮腿运动的电动机角速度作为关键控制对象，在进一步分析轮腿机器人越障过程步态情况，得到轮腿机器人越障位置误差，将该误差输入到模糊级联PID控制...
改进YOLO11的学生课堂行为检测算法————作者：曹倩;曹燚;钱承山;
摘要：针对YOLO11在课堂行为检测中存在复杂细节丢失、多尺度感知能力不足、计算效率低以及检测精度低的问题，提出了一种改进的ATDW-YOLO算法。首先，在颈部网络中构建了自适应极化特征融合模块，提升特征语义融合能力，更好地捕捉复杂细节。其次，设计了任务动态对齐检测头模块，提高模型在多尺度目标上的识别能力。然后，在主干网络中引入动态分组卷积混洗转换模块，增强特征表示能力，实现网络轻量化。最后，采用Wis...
单目SLAM中基于单应性的快速地平面检测方法————作者：陈晔鑫;张涛;
摘要：在视觉同步定位与建图（SLAM）中，地面信息不仅可以提供重力方向的参考，还能有效辅助障碍物的识别，因此地平面的准确检测对于机器人导航至关重要。针对计算资源受限、缺乏深度信息的单目视觉SLAM地平面估计问题，本文提出了一种基于单应性的地面检测方法。首先，通过RANSAC方法对初始环境下的匹配特征点对计算单应性矩阵，获取初始地平面和相应的地面点云。随后，基于已获得的地面种子点，在SLAM建图过程中结合...
基于SecureViT的恶意代码检测模型————作者：张傲;刘微;刘阳;李波;刘芳菲;
摘要：随着恶意代码的多样性和隐蔽性不断增加，传统的恶意代码检测方法在面对未知恶意代码时往往面临高成本和不稳定性的挑战。本研究旨在提出一种轻量化且高效的恶意代码检测模型，以适应资源受限环境中的应用需求。本文提出了一种基于SecureViT的轻量化恶意代码检测模型。该模型通过引入ACF模块与MSDC模块实现高效特征提取与精准分类。ACF模块增强了模型对全局上下文信息的建模能力，MSDC模块则通过多尺度特征提...
基于改进人工势场法的车辆编队避障研究————作者：赵晓鹏;王国权;
摘要：针对传统人工势场法在多车协同编队避障中易陷入局部最优、路径振荡及目标不可达等问题，本文提出一种改进型人工势场法。通过限定引力势场的最小势能、在斥力势场中引入欧氏距离、构建道路边界斥力势场及非线性编队稳定力势场，优化了引力和斥力的动态平衡机制，提升了编队的避障能力和行驶稳定性。数值仿真结果表明，针对三角形编队避障场景，改进算法将到达时间缩短至22.3s（较传统方法减少37.7%），路径总长度缩短23...
基于Conformer-LSTM模型的连续无创血压预测方法————作者：陈欣;刘立程;王小林;
摘要：提出了一种基于Conformer-LSTM模型的连续无创血压预测方法，模型包括卷积支路、Transformer支路、两个多尺度交叉注意力模块、自适应空间特征融合模块和两层LSTM。通过该方法，仅通过输入PPG信号即可预测对应的ABP波形，收缩压和舒张压通过预测的ABP波形得出。此外，该方法在较大的数据集中取得较小的预测误差，实验结果表明，本文提出的模型在MIMIC数据集中预测的ABP波形与实际波形...
基于拉普拉斯金字塔的特征融合深度估计算法————作者：李铭汇;范哲意;朱艺璇;
摘要：在计算机视觉领域，单目深度估计在自动驾驶、场景重建等应用中的重要性引起了广泛的关注。然而，现有的自监督单目深度估计方法未能充分利用底层特征，导致了物体轮廓深度估计效果较差。为了解决这一问题，本文提出了一种多尺度特征融合解码方法，将原始RGB图像逐步高斯下采样以获得各级特征图，然后对其分别进行高斯上采样，利用上/下采样过程中相同尺寸的特征图对构建拉普拉斯金字塔，在解码时从各个尺度将下采样过程中丢失的...
安全控制系统多余度信号投票表决算法研究————作者：张严;兰杰;杨锦辉;王剑宇;苗强;
摘要：控制系统作为核能装备中的安全关键系统，在实际工程中往往需要长时间无人值守运行，其对自动化程度和运行可靠性的要求极高。高鲁棒性的信号表决算法可以确保控制系统在遇到故障或异常情况时能够自动应对并恢复正常运行。目前，核能控制系统中常用的信号表决算法为阈值检测方法。该类方法结构简单、易于理解，但其控制精度、可靠性、自动化程度等方面都表现欠佳。因此，基于长周期无人运行条件下的核能控制系统设计，以系统高可靠性...
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