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基于LM算法的三维点云与二维图像标定方法
1
作者 吴龙 陶奕帆 +2 位作者 杨旭 徐璐 陈淑玉 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期59-65,共7页
针对激光雷达与相机检测时标定精度不足,导致后续激光雷达点云与相机图像的空间对齐产生误差,影响后续特征匹配、物体检测和三维重建准确性的问题,文中提出一种基于激光雷达三维点云和单目相机的二维图像的标定方法,旨在实现对大规模物... 针对激光雷达与相机检测时标定精度不足,导致后续激光雷达点云与相机图像的空间对齐产生误差,影响后续特征匹配、物体检测和三维重建准确性的问题,文中提出一种基于激光雷达三维点云和单目相机的二维图像的标定方法,旨在实现对大规模物体的精确检测和三维环境重建。该方法首先通过多帧点云数据叠加获得相对密集的点云测量,并利用角点检测算法检测图像中的特征角点;随后使用偏最小二乘法(PLS)对参数进行求解;最后利用LM迭代算法最小化重投影误差,提高标定精度。标定结果表明,SPAAM算法相较于经典方法重投影误差减少8.6%,所提方法相较于经典方法重投影误差减少近38.2%,验证了所提方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 激光雷达 单目相机 标定方法 点云数据 偏最小二乘法 LM迭代算法
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基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写
2
作者 段新涛 徐凯欧 +4 位作者 白鹿伟 张萌 保梦茹 武银行 秦川 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第1期1-9,共9页
针对图像隐写中不可感知性差、安全性不足和隐写容量低的问题,提出一种基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写方案。首先,改进后的深度可分离卷积模块可以学习到更为细节的图像特征信息。其次,设计一种新型的空间域和频域信息... 针对图像隐写中不可感知性差、安全性不足和隐写容量低的问题,提出一种基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写方案。首先,改进后的深度可分离卷积模块可以学习到更为细节的图像特征信息。其次,设计一种新型的空间域和频域信息融合方式来提高图像的不可感知性和安全性。最后,采用多个损失函数对网络进行级联约束。实验结果表明,相比其他隐写方案,所提方案在峰值信噪比上平均提高3~4 dB,结构相似性和学习感知图像块相似度的平均值分别为0.99和0.001;抗隐写分析能力更接近50%,具有更高的安全性,且大容量隐藏时仍具有较好效果。 展开更多
关键词 图像隐写 深度可分离卷积 空间域 频域 安全性 大容量
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基于Space P和K-means的货运航司航线网络特征分析研究
3
作者 罗凤娥 卫昌波 +1 位作者 韩晓彤 郭玲玉 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期102-107,共6页
针对航空货运行业的迅速扩张,航空货运网络结构变得更加复杂,文中通过Space P建模方法构建了货运航空公司航线网络模型,并运用K-means聚类算法对网络进行了深入分析。选取度、平均路径长度、聚类系数和中间度等关键网络特性指标对航线... 针对航空货运行业的迅速扩张,航空货运网络结构变得更加复杂,文中通过Space P建模方法构建了货运航空公司航线网络模型,并运用K-means聚类算法对网络进行了深入分析。选取度、平均路径长度、聚类系数和中间度等关键网络特性指标对航线网络进行层次化分类,揭示了网络的复杂特征和层次结构。通过仿真实验评估了网络的小世界特性,并利用轮廓系数得到不同K值下的聚类结果,进而确定最优聚类结果。同时,模拟了航线网络在遭受攻击时的鲁棒性,实验结果表明:在航线网络较为脆弱的情况下,该方法为货运航司航线网络的优化和抗风险能力的提升提供了重要参考。 展开更多
关键词 航空货运 Space P 航线网络 复杂网络 聚类算法 网络特征
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基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像目标边界提取方法
4
作者 王小红 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期49-53,共5页
为有效应对高分辨率遥感影像遮挡、旋转等因素对目标边界提取效果的影响,文中提出基于卷积神经网络(CNN)的高分辨率遥感影像目标边界提取方法。以卷积神经网络实现高分辨率遥感影像目标边界提取框架为基础,引入了特征增强模块,避免网络... 为有效应对高分辨率遥感影像遮挡、旋转等因素对目标边界提取效果的影响,文中提出基于卷积神经网络(CNN)的高分辨率遥感影像目标边界提取方法。以卷积神经网络实现高分辨率遥感影像目标边界提取框架为基础,引入了特征增强模块,避免网络目标边界浅层、深层特征提取时存在语义信息的表征不足以及丢失细节信息问题;同时,优化网络损失函数,通过预处理目标边界图,将其转化为边界信息的概率图,并设定阈值来排除不确定性像素点,增强模型目标边界提取鲁棒性和精确度。实验结果显示,该方法可实现目标边界精准提取且不易受遥感影像旋转影响,在不同遮挡程度下均具备较为优异的目标边界提取能力。 展开更多
关键词 卷积神经网络 高分辨率遥感影像 目标边界提取 深层特征 特征增强 边界概率图
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考虑强噪声干扰的数字音频信号质量增强方法
5
作者 张冰 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期73-76,共4页
针对数字音频信号中有效特征易被强噪声掩盖、时频域特性混淆,进而导致音频清晰度不足、可懂度大幅下降的问题,文中提出考虑强噪声干扰的数字音频信号质量增强方法。基于时段定位方法对强噪声实施预处理实现信号初步增强后,对目标时段... 针对数字音频信号中有效特征易被强噪声掩盖、时频域特性混淆,进而导致音频清晰度不足、可懂度大幅下降的问题,文中提出考虑强噪声干扰的数字音频信号质量增强方法。基于时段定位方法对强噪声实施预处理实现信号初步增强后,对目标时段数字音频信号进行短时傅里叶变换,映射至梅尔频率尺度,得到目标时段内含残留强噪声音频信号的精细特征。通过奇异值分解分离音频与噪声特征,经反对角线元素平均与特征逆转换,输出质量增强的数字音频信号。实验结果表明,所提方法可将SNR提升最高达7.2 dB,即便在-10 dB极端强噪声下,该方法仍展现出跨类型、跨强度的稳定增强优势,是一种具有普遍性、高效性的数字音频信息质量增强方法。 展开更多
关键词 强噪声干扰 数字音频信号 信号质量增强 短时傅里叶变换 梅尔频率倒谱 HANKEL矩阵
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数据不均衡条件下数据增强辅助的自动调制识别
6
作者 陈泳益 蓝积炎 +1 位作者 杨喜 彭盛亮 《华侨大学学报(自然科学版)》 2026年第1期104-111,共8页
为解决自动调制识别中的数据不均衡问题,提出一种数据增强辅助的自动调制识别方法。基于带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)框架,首先,在生成器中集成自注意力机制,有效建模信号的全局依赖关系;然后,引入残差特征增强模块,... 为解决自动调制识别中的数据不均衡问题,提出一种数据增强辅助的自动调制识别方法。基于带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)框架,首先,在生成器中集成自注意力机制,有效建模信号的全局依赖关系;然后,引入残差特征增强模块,利用其高效的梯度传递机制解决梯度消失问题;最后,针对少数类样本生成增强数据,补充到训练数据集中,实现训练数据均衡化。结果表明:在数据不均衡条件下,文中方法具有较高的识别准确率。 展开更多
关键词 自动调制识别 数据不均衡 数据增强 生成对抗网络
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基于拓扑图动力学模型的电力系统故障自动化检测系统
7
作者 张锐 《电子设计工程》 2026年第1期59-65,共7页
为了及时对电力系统故障进行修复,设计了基于拓扑图动力学模型的电力系统故障自动化检测系统。所提系统以DSP为核心设计数据采集器,连接电力系统零序电流传感器采集实时电流。通过模数转换模块将电流信号数字化,并由ARM处理器存储和传... 为了及时对电力系统故障进行修复,设计了基于拓扑图动力学模型的电力系统故障自动化检测系统。所提系统以DSP为核心设计数据采集器,连接电力系统零序电流传感器采集实时电流。通过模数转换模块将电流信号数字化,并由ARM处理器存储和传输数据。故障诊断单元利用拓扑动力学模型生成电力系统拓扑图,并基于此建立多种故障检测模型,对输入的电流数据进行分析,识别不同类型的电力系统故障。实验结果表明,所提方法在小型、中型、大型配电网中的故障检测率均不低于90%,远高于其他方法。所提系统具备较为准确的电力系统电流信号模数转换能力,同时可有效生成电力系统拓扑图,并可自动化检测出当前电力系统不同故障类型,能够为电力系统的安全稳定运行提供有力保障。 展开更多
关键词 拓扑图 动力学模型 电力系统 自动化检测 模数转换单元 电流幅值
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基于量子噪声流加密的北斗远程医疗通信系统设计
8
作者 赵颖 《物联网技术》 2026年第1期62-65,共4页
随着远程医疗系统的广泛应用,确保敏感生理数据安全、可靠传输,成为通信系统设计的关键。而传统加密方案面临量子计算威胁,且存在误码率居高不下的性能瓶颈。针对上述问题,文中研究设计了一种基于量子噪声流加密的远程医疗通信系统,通... 随着远程医疗系统的广泛应用,确保敏感生理数据安全、可靠传输,成为通信系统设计的关键。而传统加密方案面临量子计算威胁,且存在误码率居高不下的性能瓶颈。针对上述问题,文中研究设计了一种基于量子噪声流加密的远程医疗通信系统,通过动态量子密钥与北斗短报文协议的深度融合,构建分层安全架构。系统采用微型化量子随机数发生器与高集成北斗通信模组,实现终端设备的轻量化设计;结合智能分片传输与多级容错机制,在保障信息论安全性的同时,优化资源受限环境下的实时性与可靠性。实验结果表明,该系统显著提升了复杂信道条件下的数据传输效能,并验证了远程医疗场景下数据通信的安全性。 展开更多
关键词 量子噪声流加密 北斗短报文 远程医疗 安全传输 智能分片 多级容错
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基于双波长光电容积脉搏波的心率提取算法
9
作者 李文峰 杨旭 +3 位作者 王宁 冯杰 李博 丁书浩 《自动化技术与应用》 2026年第1期12-16,共5页
为了消除运动伪影对光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)的影响,得到剧烈运动状态下准确的心率值,提出一种基于双波长光电容积脉搏波的心率提取算法。算法首先预处理PPG信号,其次检测PPG信号中是否存在运动伪影(motion artifact,... 为了消除运动伪影对光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)的影响,得到剧烈运动状态下准确的心率值,提出一种基于双波长光电容积脉搏波的心率提取算法。算法首先预处理PPG信号,其次检测PPG信号中是否存在运动伪影(motion artifact,MA)。若存在运动伪影,从红外PPG信号中提取噪声成分,最后使用级联型自适应滤波滤除用于提取心率的绿色PPG信号中的运动伪影。在12组自测运动数据中,所提算法的平均绝对误差为1.31次/min(皮尔森系数:0.990;一致性误差:-0.191次/min)。结合实验结果来看,在运动伪影干扰下,所提出的算法能有效地提取心率信息。 展开更多
关键词 光电容积脉搏波 双波长 运动伪影 级联型自适应滤波
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区域感知与VAE量化隐藏的卫星图像压缩算法
10
作者 张荔哲 周诠 +2 位作者 肖化超 郑小松 呼延烺 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2026年第1期185-197,共13页
为了解决基于神经网络的卫星图像压缩中对复杂特征区域细节丢失的问题,提出一种结合区域感知、变分自编码网络(VAE)量化层隐藏信息的新型压缩算法。优先考虑关键区域质量,同时保持整体压缩率并支持隐蔽数据嵌入。算法首先基于YOLO模型... 为了解决基于神经网络的卫星图像压缩中对复杂特征区域细节丢失的问题,提出一种结合区域感知、变分自编码网络(VAE)量化层隐藏信息的新型压缩算法。优先考虑关键区域质量,同时保持整体压缩率并支持隐蔽数据嵌入。算法首先基于YOLO模型进行重点区域感知,自动识别并提取图像中包含复杂纹理和关键信息的区域。结合ResNet VAE模型将图像映射至潜在空间,在量化空间特征的过程中,将重点区域信息隐藏在背景压缩码流中后再进行熵编码。采用差异化压缩策略,对背景进行激进压缩,对关键区域进行轻度压缩,从而优化整体压缩效率。实验证明,与传统和主流深度学习压缩算法相比,通过潜在功能块重构、空间特征量化与无冗余信息隐藏策略,在平均25倍的压缩比下,全幅图像的PSNR较国际先进压缩算法提升了3~5 dB,平均值为35.27 dB。重点区域的PSNR达41.15 dB,SSIM为0.992,较基线算法提升7.55 dB,有效弥补了其他方法在特征细节保留上的缺陷。综合多组卫星图像验证结果显示,算法在不增加码流的情况下提升了压缩效果,并提供了可靠的数据隐蔽与安全传输功能,在高分辨率卫星图像的压缩与敏感区域数据保护方面表现出优越性能,为相关场景数据的高效存储和安全应用提供了一种新颖的解决方案。 展开更多
关键词 卫星图像压缩 区域感知 变分自编码网络 信息隐藏 差异化压缩
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基于FPGA的轻量化自适应ORB算法研究与实现
11
作者 王鼎轩 姚荣彬 +1 位作者 赵中华 李晓欢 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期117-123,共7页
为了解决ORB算法计算复杂、实时性差以及算法固定阈值在光照变化及低纹理场景下特征检测不足的问题,文中提出一种基于FPGA的轻量化自适应ORB算法加速架构。首先,对ORB算法的特征方向计算进行改进,采用了一种基于区域划分的特征方向角度... 为了解决ORB算法计算复杂、实时性差以及算法固定阈值在光照变化及低纹理场景下特征检测不足的问题,文中提出一种基于FPGA的轻量化自适应ORB算法加速架构。首先,对ORB算法的特征方向计算进行改进,采用了一种基于区域划分的特征方向角度和描述符计算方法,减少了计算资源消耗,结合FPGA的并行化和流水线计算优势,设计了一种轻量化ORB加速架构;其次,在原有算法的基础上加入直方图均衡算法,调整图像亮度,提高图像的对比度,使图像的特征细节更加明显;最后,针对ORB算法的固定阈值,设计了一种自适应阈值计算方法,实现了算法在弱光照和低纹理场景下提取特征点数量的提升。实验结果表明:相对于软件的算法实现,基于FPGA的硬件加速架构能够得到16.1倍的加速效果,在弱光照和低纹理条件下提取特征点数量分别是ORB算法的6.67倍和2.56倍,特征匹配点对数量分别是ORB算法的5.62倍和1.5倍。实现了算法的加速和资源消耗的降低,提升了算法的自适应性以及在不同场景的鲁棒性。 展开更多
关键词 ORB 特征检测 FPGA 轻量化 直方图均衡 自适应阈值 弱光照 低纹理
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基于改进RRT算法的机械臂路径规划
12
作者 李伟达 姜宏 +3 位作者 章翔峰 马奔驰 陈林 张鹏飞 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期157-162,共6页
针对快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂路径规划中存在盲目搜索、计算时间长和冗余过程点比较多的问题,文中提出一种改进RRT算法。首先建立了固定采样函数,使得随机树的扩展更具有方向性;其次在自适应步长基础上加入动态目标偏置策略,通... 针对快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂路径规划中存在盲目搜索、计算时间长和冗余过程点比较多的问题,文中提出一种改进RRT算法。首先建立了固定采样函数,使得随机树的扩展更具有方向性;其次在自适应步长基础上加入动态目标偏置策略,通过避免对局部区域过度搜索来提高收敛速度;最后利用固定采样点构造两棵随机树进行搜索,解决了算法扩张速度慢、收敛速度慢和盲目性的问题。简单环境下仿真结果表明:改进RRT算法相对于其他三种算法收敛时间分别减少了18.3%、30%、63.5%,路径长度分别缩短了14.1%、3.5%、41.6%;复杂环境下仿真结果表明:改进RRT算法相对于其他三种算法收敛时间分别减少了56.4%、43.3%、67.6%,路径长度分别缩短了16.1%、9.7%、34.2%。证明了改进后的算法在解决收敛速度慢和导向问题上的有效性,同时算法对复杂环境的适应性也更强。 展开更多
关键词 机械臂 路径规划 RRT算法 固定采样点 自适应步长 动态目标偏置
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一种抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测算法
13
作者 马晞茗 李宁 吴迪 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期41-48,共8页
针对复杂人群密集场景中因行人目标受遮挡和行人目标尺度不一等因素导致行人检测器检测精度下降、漏检率变高的问题,基于Faster R-CNN算法进行改进,提出一种抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测算法。在特征提取环节,设计一种融合注意力机... 针对复杂人群密集场景中因行人目标受遮挡和行人目标尺度不一等因素导致行人检测器检测精度下降、漏检率变高的问题,基于Faster R-CNN算法进行改进,提出一种抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测算法。在特征提取环节,设计一种融合注意力机制的循环多尺度特征提取网络,用于学习更为丰富细致的多尺度特征信息,并重点聚焦于关键特征信息,提升网络对不同尺度行人目标的灵敏度;对于损失函数模块,引入斥力损失以降低目标相互遮挡对检测造成的干扰;在后处理环节,设计一种基于遮挡重叠率补偿的非极大值抑制算法,使得实际的抑制阈值能够随着遮挡程度的变化而自适应调整,从而进一步降低密集处行人目标的漏检率。实验结果表明:改进后算法的检测性能更为出色,在CrowdHuman和CityPersons数据集上的检测平均精度相比基准算法分别提升了2.5%和1.9%,对数平均漏检率分别降低了3.5%和3.2%,在TJU-DHD-pedestrian数据集上不同尺度行人目标的对数平均漏检率也得到较为明显的降低,所提算法可以适用于复杂场景中的行人检测。 展开更多
关键词 行人检测 人群密集场景 Faster R-CNN 多尺度特征融合 损失函数 非极大值抑制
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基于脑功能网络的虚拟现实晕动症检测
14
作者 杨文清 化成城 +4 位作者 殷利平 陶建龙 陈玥池 戴志安 刘佳 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第1期26-34,共9页
基于对不同眩晕状态下的脑电信号(EEG)解码提出有效的检测方案,有助于研究虚拟现实晕动症的缓解方法.本文采用多元变分模态分解将EEG划分为5个频段,并根据晕动症量表结果将数据划分为不同眩晕状态组,利用PLV(锁相值)方法计算EEG频段内... 基于对不同眩晕状态下的脑电信号(EEG)解码提出有效的检测方案,有助于研究虚拟现实晕动症的缓解方法.本文采用多元变分模态分解将EEG划分为5个频段,并根据晕动症量表结果将数据划分为不同眩晕状态组,利用PLV(锁相值)方法计算EEG频段内和频段间的功能连接以构建超邻接矩阵,并基于SVM(支持向量机)和CNN(卷积神经网络)等模型进行分类识别.研究结果显示,聚类系数、局部效率和加权节点度三种具有显著性差异的拓扑特征融合后,在检测眩晕和非眩晕,高眩晕和低眩晕两个任务中的最高平均分类准确率分别为91.70%和96.00%.此外,本文还将超邻接矩阵直接输入CNN模型,在两个任务中得到的平均分类准确率分别达到93.40%和98.50%.结果表明,本研究所提方法可用于虚拟现实晕动症的检测,并可为进一步研究晕动症对各脑区功能耦合的影响提供参考. 展开更多
关键词 虚拟现实晕动症 脑电信号(EEG) 多元变分模态分解 脑功能连接 网络拓扑特征
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基于GMM-HMMs与Viterbi回溯的连续手势肌电信号预测与识别
15
作者 杨进兴 刘帅 李俊 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第1期11-17,共7页
针对基于表面肌电信号(sEMG)的连续手势识别任务中,存在实时性较差和预测能力不足的问题,提出一种基于GMM-HMMs(高斯混合-隐马尔可夫模型)和Viterbi回溯的连续手势动作识别方法.采用滑动窗口对8通道肌电信号进行分窗,通过GMM-HMMs建立... 针对基于表面肌电信号(sEMG)的连续手势识别任务中,存在实时性较差和预测能力不足的问题,提出一种基于GMM-HMMs(高斯混合-隐马尔可夫模型)和Viterbi回溯的连续手势动作识别方法.采用滑动窗口对8通道肌电信号进行分窗,通过GMM-HMMs建立手势的空闲、上升、稳定和下降4个动作状态,提出改进的Viterbi滑动窗口边缘化策略,建立滑动窗口长期约束,实现连续手势动作状态预测.最终引入最大似然法动态阈值模型以区分手势类别.在由8位实验者完成的包含4种手势的12个连续两手势动作任务中,该方法的平均识别率为98.1%,预测时间为71 ms,明显优于LSTM模型(94.2%,309 ms)和GRU模型(93.8%,300 ms). 展开更多
关键词 模式识别 连续手势 GMM-HMMs Viterbi回溯 表面肌电信号
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基于双参数扫描的量子存储辅助测量设备无关量子密钥分发协议
16
作者 刘畅 孙铭烁 +3 位作者 罗一振 董书言 张春辉 王琴 《物理学报》 北大核心 2026年第1期323-330,共8页
基于量子存储辅助的测量设备无关量子密钥分发(MDI-QKD)协议原理上能有效提升量子密钥分发系统的传输距离和密钥率,但现有三强度诱骗态方案受有限长效应影响严重,仍存在密钥率低、安全传输距离受限等问题.针对以上问题,本文提出了一种... 基于量子存储辅助的测量设备无关量子密钥分发(MDI-QKD)协议原理上能有效提升量子密钥分发系统的传输距离和密钥率,但现有三强度诱骗态方案受有限长效应影响严重,仍存在密钥率低、安全传输距离受限等问题.针对以上问题,本文提出了一种基于双参数扫描的量子存储辅助MDI-QKD协议,一方面,通过使用四强度诱骗态方法降低有限长效应的影响;另一方面,结合集体约束模型与双参数扫描算法来优化有限样本下的单光子计数率和相位误码率的估算精度,从而有效提升系统的整体性能.同时,本文开展了相关数值仿真计算,仿真结果显示,本方案与现有其他同类MDI-QKD方案,比如基于存储辅助的三强度诱骗态方案以及不使用存储的四强度诱骗态方案相比,在相同的实验条件下,分别提升了超过30 km和100 km的安全传输距离.因此,本文工作将为未来发展远距离量子通信网络提供重要的参考价值. 展开更多
关键词 量子密钥分发 量子存储 双参数扫描 集体约束
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小样本不平衡数据集异常双层窗口检测方法研究
17
作者 方叶彤 张伦传 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期137-140,共4页
当数据库的正例样本与负例样本之间存在数量级差别时,不平衡数据中存在的类重叠问题会使数据的决策边界重叠。使用单一窗口更关注数据的相似性结构而不是时间尺度的分层,导致在检测不同时间尺度的数据时几何平均值(G-mean)数值较小。为... 当数据库的正例样本与负例样本之间存在数量级差别时,不平衡数据中存在的类重叠问题会使数据的决策边界重叠。使用单一窗口更关注数据的相似性结构而不是时间尺度的分层,导致在检测不同时间尺度的数据时几何平均值(G-mean)数值较小。为此,文中提出一种小样本不平衡数据集异常双层窗口检测方法。采用改进合成少数类样本过采样技术,新建不重复少数类样本,实现小样本不平衡数据集均衡化处理;考虑数据的时间尺度,采用双层窗口将均衡化后的时序数据划分为多个子时间序列,计算斜率置信区间距离半径特征,识别异常子序列,结合K-means聚类算法从异常子序列中识别出异常数据。实验结果显示:该方法可有效实现不平衡数据集均衡化处理,精准完成不同不平衡率小样本数据集的异常数据检测,G-mean数值高于0.7,为异常数据检测提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 小样本 不平衡数据集 异常检测 双层窗口 过采样 时间序列 聚类算法 均衡化
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基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准
18
作者 蒙倩颜 闫立誉 +1 位作者 叶俊明 邓云逸 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期54-58,共5页
为改善SAR图像配准过程中特征点分布不均、匹配质量不足等问题,文中提出基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准方法。该方法对SAR图像进行极化分解后,使用过Wishart分布方式描述SAR图像相干矩阵梯度,再使用分辨单元1到2方式对SAR图... 为改善SAR图像配准过程中特征点分布不均、匹配质量不足等问题,文中提出基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准方法。该方法对SAR图像进行极化分解后,使用过Wishart分布方式描述SAR图像相干矩阵梯度,再使用分辨单元1到2方式对SAR图像Wishart梯度进行描述,得到单级化SAR图像比值梯度,该比值梯度为SAR图像隐含特征,同时使用SIFT方法建立SAR多尺度空间,在该多尺度空间内生成SAR图像的降采样图像,在该降采样图像的基础上,计算单级化SAR图像比值梯度,依据SAR图像隐含特征确定SAR图像特征极值点和特征点主方向后,生成均匀的SAR图像多尺度配准特征描述向量,再通过欧氏距离来描述SAR图像多尺度配准特征描述向量之间的距离,实现SAR图像多尺度配准。实验结果表明:该方法提取SAR图像隐含特征能力较强,可在SAR图像存在缩放和旋转的情况下高质量实现多尺度配准,应用性较好。 展开更多
关键词 隐含特征 SIFT方法 SAR图像 多尺度配准 极化分解 Wishart梯度 特征极值点 描述向量
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面向自动驾驶的多尺度目标三维检测算法
19
作者 刘嫚 陈晓楠 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期141-147,共7页
在自动驾驶场景中,使用单目相机进行三维目标检测是一项具有挑战性的任务,尤其是在复杂道路环境下,目标的尺度差异和遮挡现象容易导致误检或漏检。针对这一问题,文中提出一种基于特征融合与增强的单目三维目标检测算法。首先,构建Faster... 在自动驾驶场景中,使用单目相机进行三维目标检测是一项具有挑战性的任务,尤其是在复杂道路环境下,目标的尺度差异和遮挡现象容易导致误检或漏检。针对这一问题,文中提出一种基于特征融合与增强的单目三维目标检测算法。首先,构建FasterNet+作为骨干网络,通过优化嵌入层和块结构,增强细节信息的提取,提升网络的整体性能;其次,设计多维特征自适应融合模块,自适应地选择并融合高维与低维特征,解决高维特征丢失小目标信息和低维特征缺乏上下文信息的问题;最后,引入特征增强注意力模块,突出特定目标区域,进一步提升网络在目标定位和分类方面的精度。在nuScenes数据集上的实验结果表明,其mAP和NDS比基准方法分别提高0.038和0.035,可以有效检测出不同类型和尺度的目标,并展现出更强的鲁棒性,为自动驾驶场景中的多维目标检测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 自动驾驶 单目相机 三维目标检测 多尺度感知 特征融合 注意力机制 机器视觉
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无线视频传感器网络全视角目标栅栏合并技术研究
20
作者 崔颖冀 郭新明 林德钰 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期179-186,共8页
针对现有的WVSN目标栅栏构建技术未考虑全视角覆盖问题且传感器使用效率不高,致使WVSN入侵检测常常失效且工作时间较短的问题,文中提出一种在WVSN中构建并合并最少全视角网格目标栅栏的算法(MFGTM)。该算法首先将WVSN覆盖区域划分成等... 针对现有的WVSN目标栅栏构建技术未考虑全视角覆盖问题且传感器使用效率不高,致使WVSN入侵检测常常失效且工作时间较短的问题,文中提出一种在WVSN中构建并合并最少全视角网格目标栅栏的算法(MFGTM)。该算法首先将WVSN覆盖区域划分成等大小的网格,其次搜索所有全视角网格,然后为每个监测对象构建最少全视角网格目标栅栏,最后对多个全视角目标栅栏进行合并。由仿真实验结果可知,MFGTM算法能有效地在WVSN中为多个监测对象构建独立的全视角目标栅栏,并进行高效合并。相较于TBC算法,MFGTM算法目标栅栏构建的成功率提高了约23%,栅栏构建的平均网格数和平均节点数分别减少了约20.2%和10.8%,目标栅栏合并效率提高了约20%,有效降低了构建目标栅栏的网络资源损耗,延长了网络的生命周期。 展开更多
关键词 无线视频传感器网络 全视角 目标栅栏 网格 栅栏合并 凸包
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