最新刊期
2024年第45卷第6期
-
智能视觉与图像处理前沿应用专栏 AI导读
-
基于改进的减法平均优化算法与BP神经网络的人脸识别 增强出版 AI导读
摘要：本文在减法平均优化算法（Subtraction Average-Based Optimizer， SABO）的初始化阶段引入了混沌映射， 并与黄金正弦算法结合， 提出了改进的减法平均优化算法（Improved Subtraction Average-Based Optimizer， ISABO）， 解决了减法平均优化算法可能陷入到局部最优解的问题， 并通过23个基准函数的极值寻优验证了ISABO的有效性。针对静态的人脸图像的分类识别问题， 本文依次利用直方图均衡化处理方法和高斯滤波处理方法进行图像预处理， 再利用主成分分析法（Principal Component Analysis， PCA）对图像进行特征提取， 最后利用ISABO算法优化BP神经网络实现人脸图像分类， 这样建立了基于ISABO和BP神经网络的人脸识别模型ISABO-BP。实验结果表明， 本文提出的ISABO-BP在ORL人脸数据库的人脸识别平均准确率为97.50%， 优于其他比较算法， 并且拥有良好的稳定性， 有效降低了误识率、 拒识率以及拒错比。关键词：人脸识别;主成分分析法;减法平均优化算法;黄金正弦算法;混沌映射;BP神经网络846|28|0更新时间：2026-07-17 -
基于注意力机制和小波变换的图像隐写方法 AI导读
摘要：为了更好地平衡隐写容量和不可感知性之间的关系， 本文提出了一种基于SteganoGAN的优化方案。首先， 将SteganoGAN隐写网络和提取网络进行加深， 以增强模型的复杂度和学习能力； 其次， 为了实现更为隐蔽的信息嵌入， 在隐写网络部分引入离散小波变换（Discrete Wavelet Transformation， DWT）和逆离散小波变换（Inverse Discrete Wavelet Transform， IDWT）模块， 这使得秘密信息能够被有效地嵌入到图像的小波域中； 最后， 在隐写网络、 提取网络中融入了一种改进的通道-空间注意力模块（Improved Channel and Spatial Attention Module， ICAM-SAM）， 促使模型能够聚焦于图像中的高隐蔽性区域， 实现更为精准的信息隐藏。实验结果表明： 改进后的模型在提取准确率上提高了0.84百分点， 表明其隐写和提取过程更加精确。此外， 每像素嵌入率（Reed-Solomon Bits-Per-Pixel， RS-BPP）提高了1.71%， 这表明改进后的模型在相同大小的图像中可以隐藏更多的信息。同时， 峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio， PSNR）提高了12.53%、 结构相似性（Structural Similarity Index， SSIM）提高了5.14%， 这表明嵌入的信息对原始图像的影响更小， 改进后的模型具有更高的图像质量。综合结果表明， 改进后的模型具有更好的不可感知性和较大的隐写容量。关键词：图像隐写;生成对抗网络;离散小波变换;逆离散小波变换;改进的通道-空间注意力模块664|20|0更新时间：2026-07-17 -
基于混合正则项的稀疏角度CT图像重建 AI导读
摘要：针对传统迭代算法无法保证在数据欠采样情况下重建出高质量医学CT图像的问题， 提出了一种基于表面积最小化和群稀疏表示（GSR）的双正则项惩罚最小二乘的方法来用于稀疏角度CT图像重建。根据网格场中噪声图像比平滑图像表面积要大这一规律， 将表面积项作为重建图像的一个先验约束， 以达到平滑图像噪声的目的； 再根据GSR利用非局部相似性保留图像细微结构这一特性， 将GSR作为另一个先验约束， 建立重建模型。采用交替最小化方案将重建问题解耦为求解中间图像子问题和求解字典以及稀疏表示子问题， 之后利用半二次分裂法和分裂布雷格曼方法分别对两个子问题进一步求解。实验结果表明， 与算法PLS-GSR、 PLS-NLM、 SART-GSR相比， 本文算法的重建图像有良好的视觉效果， 可以较清晰地辨别图像的内部结构和细节， 并且FSIM值、 PSNR值和MSE值均优于对比算法。关键词：群稀疏表示;表面积;图像平滑;非局部相似性;图像重建1152|23|0更新时间：2026-07-17 -
结合通道优先卷积注意力的点云配准网络 AI导读
摘要：点云配准网络在处理大规模点云和捕获局部细节特征时存在局限性， 导致其对点云重叠区域配准的精度不足， 本文提出了一种新的点云配准网络CR-RORNet来解决此问题。该网络结合了通道优先卷积注意力和ResPointNet模块， 克服了现有方法在应对复杂场景和不规则点云时的不足， 提升了复杂点云模型的配准效果。首先， 在粗配准阶段设计了ResPointNet模块， 通过引入残差连接机制强化了点云模型全局特征和多层次特征的提取与融合。其次， 在动态图卷积神经网络中将通道优先卷积注意力机制CPCA （Channel Prior Convolutional Attention） 与跨阶段梯度聚合机制进行结合， CPCA机制利用通道先验信息加强了网络对重要特征通道和区域的关注， 在处理点云重叠部分时， 能有效增强网络模型对点云局部细节特征的捕捉能力并抑制低置信度区域的影响， 从而显著提升配准的效果； 跨阶段梯度聚合机制融合了点云模型不同深度层次的梯度信息， 确保在处理微小零部件或大范围场景点云模型时， 网络能充分理解点云的结构和局部细节， 并使学习到的特征具有良好的表达力， 从而实现了复杂场景下点云数据的高精度配准。实验表明， CR-RORNet在自采数据集上的表现优于其他点云配准方法， 相比基线RORNet， CR-RORNet在RMSE（t）误差降低了39.5%， 在MSE（R）误差降低了5.1%。公开数据集ModelNet40中的实验结果表明， 该网络具有良好的泛化性能。关键词：点云配准;深度学习;注意力机制;残差网络66|14|0更新时间：2026-07-17
智能视觉与图像处理前沿应用专栏
-
基于EDEM的炸药颗粒静电积累仿真研究 AI导读
摘要：为了提高炸药颗粒在运输过程中的安全性， 研究了炸药经过滑槽后的静电积累。选取了JO-9159炸药进行研究， 并通过EDEM进行仿真计算， 研究了滑槽长度、 滑槽倾角、 滑槽宽度以及炸药粒径等对炸药运输过程中静电积累的影响。结果表明， JO-9159炸药的静电积累随滑槽倾角的增大而降低， 且当滑槽倾角由20°增至40°时， JO-9159炸药的荷质比降低约400%， 对静电积累影响显著。炸药荷质比随滑槽长度的增加而增大。滑槽宽度越宽， 药粒在滑槽中的堆积程度越小， 其与滑槽的接触面积越大， 电荷转移量越大， 炸药荷质比越大。炸药粒径越小， 颗粒打破物体表面电子分布的能力越强， 电荷转移量越多， 炸药颗粒荷质比越大。滑槽倾角对炸药颗粒静电积累的影响显著大于另外3种因素， 且其炸药静电积累影响的排序为滑槽倾角>滑槽长度>滑槽宽度>炸药粒径。关键词：EDEM;静电积累;JO-9159炸药;滑槽法39|18|0更新时间：2026-07-17 -
高过载下引信二次电源电路参数漂移分析 AI导读
摘要：在高过载环境下引信无法使用物理和化学电源， 需备用二次电源。现有研究集中于元器件的结构失效， 本文主要研究高过载环境中二次电源参数漂移对其性能的影响。首先， 采用霍普金森压杆实验分析了在110 000 g， 125 000 g， 140 000 g， 160 000 g和180 000 g环境下电容值的漂移。然后， 通过与仿真结果对比验证了仿真模型的可靠性。通过仿真的方式分析了侵彻环境下二次电源输出电流和电压的漂移情况。结果显示， 侵彻峰值过载为45 133 g， 过载时长为480 μs时， 输出电压漂移0.14%的持续时间为190 μs， 电流漂移0.13%的持续时间为790 μs。侵彻峰值过载为99 103 g， 过载时长为280 μs时， 输出电压漂移1.34%的持续时间为140 μs， 电流漂移6.71%的持续时间为170 μs。分析发现， 侵彻过程中相同的峰值过载导致的输出电流漂移量大于电压漂移， 且高过载持续的时间越长， 二次电源输出电流和电压发生漂移的时间越长。关键词：二次电源;多层陶瓷电容;霍普金森压杆;冲击过载714|18|0更新时间：2026-07-17 -
电击弹升压系统的设计及小型化 AI导读
摘要：针对现有电击武器射程短、 威慑力不足等问题， 本文设计了一种使用18.4 mm霰弹枪专用小型电击弹的升压系统。该系统利用零电压开关技术在逆变电路中将碳基电池输出直流电转换为高频交流电， 采用倍压整流技术进行升压与交直流转换， 使得整个系统的输出电压值达到10 kV以上。同时， 对电击弹电路进行了小型化设计， 以满足18.4 mm霰弹枪发射器发射的要求。实验结果表明， 本文所设计的电击弹可以持续输出11 kV的电压， 频率为50 Hz， 满足设计的指标需求， 可以为电击武器的工程化改进提供技术支持。关键词：电击子弹;泰瑟枪;非致命武器;特种弹药;ZVS电路21|18|0更新时间：2026-07-17
兵器科学与技术
- 摘要：在空间捕食的活动中，除了捕食者和食饵的随机运动外，还存在着趋化现象。依据生物对化学信号的靠近和远离，可将趋化分为吸引趋化和排斥趋化。本文以捕食者-食饵系统和趋化现象为背景，将食饵分为未受伤食饵和受伤食饵，考虑了一个带有间接信号项扩散的捕食-食饵趋化模型，该模型描述了受伤食饵排出的化学信号物质间接促进了捕食者和未受伤食饵运动的现象，在捕食的过程中，捕食者被受伤的食饵排出的化学信号物质所吸引，而受伤的食饵排出的化学信号物质排斥着未受伤的食饵。通过半群理论以及Moser迭代的方法证明了系统在Neumann边界条件下的有界区域上解的全局存在性和一致有界性。该结果适用于任意趋化敏感系数下的空间维数
-
两种群趋化-排斥竞争模型中的全局动力学 AI导读
摘要：本文研究了二维光滑有界区域中两种群趋化排斥竞争模型的Nuemann初边值问题，相比已有研究工作，本文考虑了带有更一般形式的信号产生函数。首先，利用经典的
偏微分方程及其应用
- 摘要：为了对高速低真空磁浮列车在运行过程中产生的电磁力进行深入分析， 并在此基础上实现对电磁力的优化， 以直线感应电机为研究对象， 提出了参数化处理和Evolutionary Algorithms（EA）多目标优化相结合的方法来优化电磁力。首先根据磁浮列车所用直线感应电机的电机结构， 建立了瞬态场有限元模型， 然后分析其电磁力的特性曲线。参数化次级厚度来预测次级厚度大小与电磁力的关系， 使用以速度、 次级铝板厚度、 次级钢板厚度为变量， 电磁推力和法向力为目标的EA多目标优化方法， 得到最佳的电磁推力和法向力。结果表明， 随着次级厚度的增大， 电磁推力的值减小， 电磁法向力由正值变为负值且绝对值减小， 法向力由吸引力变为排斥力。当速度为0.001 m/s、 次级铝板厚度为2.895 mm、 次级钢板厚度为5.789 mm， 稳态时的电磁推力和法向力与优化前相比分别提升了3.62 N和2.503 N， 优化效果显著。参数化处理和EA多目标优化相结合的方法能够有效优化电磁力， 适用于直线感应电机的多目标优化设计， 优化结果可以为直线感应电机设计时结构和性能的提高提供重要依据。关键词：磁浮列车;电磁力;直线感应电机;参数化处理;EA多目标优化22|10|0更新时间：2026-07-17
-
悬臂式掘进机位姿测量方法研究 AI导读
摘要：针对复杂地质条件下煤矿巷道施工中悬臂掘进机位姿检测精度的提升难题， 本文提出了一种基于激光投影与机器视觉的掘进机位姿检测算法。该算法聚焦于克服高粉尘、 强震动环境下位姿测量的不稳定性， 确保掘进机的精确导航与控制。测量系统集成了激光发射装置和工业级防爆摄像机， 其利用摄像机捕获激光线序列图像， 然后通过图像处理技术计算掘进机的航向角， 实现行进方向的即时校正。倾角传感器用于协助测量摄像机拍摄时的倾斜角度， 同时运用三角测量法来准确测定掘进机的水平位移。该设计采用在掘进过程中随机抽样图像的策略， 有效抑制了强震动干扰； 同时， 高粉尘环境反而增强了激光线亮度， 提高了检测性能。通过建立模拟巷道进行了仿真测试， 结果表明， 该技术在水平位移测量时的航向角误差≤0.5°。通过分析科达自控公司提供的实际矿井数据， 证明了算法在真实工况下的稳健性和有效性。与现行技术相比， 本算法不仅保持了一定的检测精度， 还简化了实施步骤， 增强了采矿作业的安全性与效率。关键词：悬臂式掘进机;位姿检测;三角测量法;机器视觉;特征提取12|22|0更新时间：2026-07-17
自动控制及测量技术
- 摘要：多目标跟踪（MOT）技术为团队体育视频监测和分析提供了全新的可能性， 能够实时跟踪多个运动员并支持对比赛动态的多维度分析与理解。然而， 在复杂的团队运动场景下， 诸如运动员之间的相互遮挡、快速移动以及目标身份的频繁变换等问题， 都可能降低跟踪性能。为此， 本文提出了基于VisionTransformer的端到端深度学习MOT框架， 主要包括检测网络和记忆网络两个部分。检测网络由卷积神经网络（CNN）骨干网、VisionTransformer编码器和解码器组成， 采用ResNet50作为特征提取器， 并引入局部注意力（LA）模块替代传统前馈神经网络（FFN）层。通过全局注意力和局部卷积的结合， 得到更全面的特征表示。记忆网络由记忆编码模块和时空记忆解码器组成。记忆编码模块负责聚合目标嵌入信息， 其中， 短时互注意力（CA）模块关注即时状态， 而长时记忆CA模块则挖掘了记忆涵盖的时间跨度内的显著特征， 捕捉长时间间隔内的依赖关系和关联， 从而有效保留了跟踪对象的时间上下文信息。时空记忆解码器在嵌入融合过程中综合考虑了编码帧、候选嵌入和轨迹嵌入信息， 解决了MOT中的多目标检测和身份关联。时空记忆机制能够有效地保留目标历史状态的观察结果， 并结合注意力机制对目标状态进行准确预测。实验结果表明， 所提框架在团队体育视频公开数据集SportsMOT上实现了75.7%的HOTA和98.5%的MOTA结果， 优于其他先进的MOT方法。此外， 所提框架在通用公开数据集MOT17和MOT20上的多个指标取得了最优或次优性能， 进一步验证了所提方法的有效性和鲁棒性。关键词：多目标跟踪;深度学习;团队体育视频;VisionTransformer;时空记忆;注意力机制680|12|0更新时间：2026-07-17
- 摘要：无人水下航行器（Unmanned Underwater Vehicle， UUV）在执行水下任务过程中需要沿预设路径稳定航行以保证专用设备正常工作， 其在环境复杂的深海中易受到多种来源的干扰。针对在复杂水域环境中UUV 的路径追踪问题， 本文将路径跟踪问题解耦为水平面航向控制和垂直面深度控制， 提出一种RBF神经网络优化的PID控制算法。首先建立了UUV水下运动学模型， 在传统PID控制器的基础上引入RBF神经网络结构， 给出RBF参数迭代公式对扰动进行补偿并实时优化PID参数。在Simlink中搭建了RBF神经网络PID仿真模型， 对无人水下航行器的轨迹跟踪控制进行了仿真， 水平面和垂直面上的误差对比仿真结果表明， 与传统PID控制算法相比， RBF神经网络PID控制器的超调量减小了15百分点， 振荡幅值降低了10%， 克服未知扰动的能力更强。通过湖试试验验证了航迹跟踪控制器效果， 实验表明， UUV可在复杂水域实现较好的姿态控制效果及路径追踪能力， 能够满足水下任务需求， 但在实际应用中应考虑UUV执行机构的时滞问题， 以提高控制器的适应性。关键词：无人水下航行器;轨迹跟踪;径向基函数神经网络;PID整定531|25|0更新时间：2026-07-17
目标跟踪技术
- 摘要：以再沉淀法， 使用四氢呋喃作为良溶剂溶解5， 10， 15， 20-四（五氟苯基）卟啉（TPPP）， 水作为不良溶剂诱导组装， 于常温下构筑了TPPP聚集体， 对其形貌结构及发光性质进行了表征。研究发现该聚集体在Fe3+存在的情况下， 荧光会明显增强， 因此该聚集体可作为荧光探针来检测Fe3+离子。通过检测， 确定了在5.0
- 摘要：地铁运行穿过建筑物时会造成振动干扰， 本研究基于地铁减振问题， 提出了一种新型的周期性局域共振混凝土板（PLRCs）， 并结合试验测试与仿真计算对其带隙特性、减振机理进行了分析和验证。开展了列车致振PLRCs振动衰减性能研究并探究了结构几何参数及材料参数对弯曲波带隙的影响。研究表明， PLRCs可打开频率范围为54.3~121.8 Hz的弯曲波带隙， 抑制其动力学响应。模态之间的耦合作用导致产生弯曲波带隙， 这种耦合效应将弯曲波局限于谐振腔内， 阻止其在平板内的传播， 进而抑制了振动。合理改变PLRCs结构尺寸参数和材料参数可以优化带隙范围， 随着柔性包覆层的厚度、宽度及弹性模量的增加， 衰减域范围逐渐降低。缩尺试验和模拟试验都表明PLRCs结构比混凝土板具有更好的减振效果。因此， PLRCs结构可为当前建筑结构的减振问题提供新的思路和方法。关键词：轨道交通;结构减振;动力学响应;局域共振;周期性结构28|15|0更新时间：2026-07-17
-
化工与材料工程
- 技术支持由北京北大方正电子有限公司提供 京ICP备09064830号-19
京公网安备11010802024621 - 本系统建议在Chrome、 IE9+ 以上版本浏览器阅读本站内容，360浏览器请切换至极速模式
- Cookies帮助我们提供服务并提供个性化体验。使用本网站，即表示您同意我们使用Cookies
0