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非欧度量下最优子空间拟合高分辨测向方法
1
作者 殷敬伟 周璇 +3 位作者 曹然 韩笑 李德文 杜治成 《声学学报》 北大核心 2026年第1期28-39,共12页
针对阵列物理孔径有限导致目标测向空间分辨率不足的问题,提出一种非欧度量下最优子空间拟合高分辨测向方法。建立矩阵间信息几何距离与目标方位匹配估计之间的映射关系,构建基于协方差矩阵拟合的测向模型。引入矩阵信息几何理论,采用... 针对阵列物理孔径有限导致目标测向空间分辨率不足的问题,提出一种非欧度量下最优子空间拟合高分辨测向方法。建立矩阵间信息几何距离与目标方位匹配估计之间的映射关系,构建基于协方差矩阵拟合的测向模型。引入矩阵信息几何理论,采用非欧几里得距离度量替代传统欧式距离度量,提出利用改进对称Kullback-Leibler距离精确度量矩阵间的相似性,并使用最优子空间估计算法提高信号子空间估计的精度,最终通过理论信号子空间与估计最优信号子空间的拟合实现高分辨测向。仿真与海试结果表明,所提方法在分辨力和估计精度方面均优于现有典型高分辨测向方法,在阵列孔径和快拍数受限条件下仍保持良好的分辨性能,且在信号功率差异较大的复杂水下场景中表现出良好的稳健性。 展开更多
关键词 波达方向 高分辨力 最优子空间估计 子空间拟合 矩阵信息几何
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基于双波长光电容积脉搏波的心率提取算法
2
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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基于LM算法的三维点云与二维图像标定方法
3
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
4
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Arnold变换的数字音频解密信号质量评判方法
5
作者 黄丽娜 李江华 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期121-125,共5页
数字音频解密信号在评判过程中忽略了普遍存在的压缩、噪声干扰及数据传输过程中的丢包问题,使数字音频解密信号波形与原始音频形态不一致,导致评判结果的PCC值较低,RMSE结果较高,影响评判精度。为此提出一种基于Arnold变换的数字音频... 数字音频解密信号在评判过程中忽略了普遍存在的压缩、噪声干扰及数据传输过程中的丢包问题,使数字音频解密信号波形与原始音频形态不一致,导致评判结果的PCC值较低,RMSE结果较高,影响评判精度。为此提出一种基于Arnold变换的数字音频解密信号质量评判方法。首先设计基于Arnold变换的数字音频解密过程,根据Arnold变换的加密过程的逆变换,得到解密后的数字音频信号;其次构建基于波形的数字音频信号质量评判模型,将数字音频解密信号码流作为模型输入,完全解码波形分析模块获取信号波形,在此基础上提取数字音频解码信号中的发音特征;然后利用压缩与噪声失真评判模块,基于上述发音特征评估压缩与噪声环境下数字音频解密信号的质量,同时统计音频包数量及丢包数量,以此评判信号的丢包失真状况;最后综合压缩与噪声失真评判结果、丢包失真评判结果,即可获得数字音频解密信号整体评判结果。实验结果显示,所提方法处理后的数字音频解密信号波形与原始音频在整体形态上保持一致,评判结果的PCC均达到0.8以上,RMSE均控制在0.3以内,验证该方法评判结果具有较高精度。 展开更多
关键词 ARNOLD变换 数字音频 解密信号 质量评判 波形分析 丢包失真
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结合字典学习与酉变换的稀疏水声目标方位估计
6
作者 邢传玺 卢茂 +2 位作者 孟强 谈光枝 冉艳玲 《声学学报》 北大核心 2026年第1期50-62,共13页
针对传统的离格稀疏贝叶斯学习算法在浅海定位环境下水声目标方位估计性能较低的问题,提出了结合字典学习与酉变换的实数域离格稀疏贝叶斯学习算法进行方位估计。该算法采用K-均值奇异值分解字典学习方法,以较少的基本接收信号的线性组... 针对传统的离格稀疏贝叶斯学习算法在浅海定位环境下水声目标方位估计性能较低的问题,提出了结合字典学习与酉变换的实数域离格稀疏贝叶斯学习算法进行方位估计。该算法采用K-均值奇异值分解字典学习方法,以较少的基本接收信号的线性组合表示均匀线阵的实际接收信号,从而实现对于接收信号的降噪;将降噪后的信号矩阵构造成满足中心Hermite特性的待处理信号矩阵,通过酉变换将信号数据从复数运算转为实数运算,降低计算量;最后利用奇异值分解和离格稀疏贝叶斯学习算法迭代处理,实现目标方位估计。仿真分析和海试实验数据结果表明,相较于离格稀疏贝叶斯学习算法,在低信噪比、低快拍数条件下,所提算法的方位估计精度、算法鲁棒性均有提升,且复杂度更低。 展开更多
关键词 声学目标方位估计 字典学习 酉变换 稀疏重构 高斯噪声去噪
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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
7
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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联合MFSS和DANM的无网格宽带DOA估计
8
作者 闫冬 李鹏 《电光与控制》 北大核心 2026年第2期69-75,共7页
针对宽带信号定位问题,提出了一种联合改进信号子空间聚焦(MFSS)和解耦原子范数最小化(DANM)的算法。对固定时间内采集的信号进行分段,通过离散傅里叶变换(DFT)将其变换为对应段数个窄带频率分量,在Frobenius范数的约束下,通过不同频率... 针对宽带信号定位问题,提出了一种联合改进信号子空间聚焦(MFSS)和解耦原子范数最小化(DANM)的算法。对固定时间内采集的信号进行分段,通过离散傅里叶变换(DFT)将其变换为对应段数个窄带频率分量,在Frobenius范数的约束下,通过不同频率子空间的特征向量相结合构造聚焦协方差矩阵。通过解耦的方式把复杂问题分块化并表示为字典中原子的线性组合,转化为一个凸问题的最优解,从中恢复出一个包含信源信息的半正定Toeplitz矩阵,继而对该矩阵进行Vandermonde分解,恢复出入射信源的角度参数。分别对所提出的联合算法与其他宽带信号定位算法进行对比仿真实验,结果表明,所提算法在低信噪比下准确度提升了15%,在多信源数不超过6个的情况下仍具有较低的估计误差。 展开更多
关键词 信源定位 MFSS DANM 字典
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基于YOLOv8n的水下小目标检测方法
9
作者 梁俊华 许鹏 蔡燕 《电子设计工程》 2026年第2期19-25,共7页
为了在水下机器算力有限的条件下,更好地应对目标漏检与误检风险,对YOLOv8n进行了针对性改进,提出了一种高效且轻量的检测方法。利用RFAConv优化主干网络,增强模型提取目标特征的能力。引入ASF策略,提升颈部网络整合小目标特征的效果。... 为了在水下机器算力有限的条件下,更好地应对目标漏检与误检风险,对YOLOv8n进行了针对性改进,提出了一种高效且轻量的检测方法。利用RFAConv优化主干网络,增强模型提取目标特征的能力。引入ASF策略,提升颈部网络整合小目标特征的效果。将改进的RSFF融入颈部网络,实现模型的轻量化。联合HetConv和iAFF重构了瓶颈层。相较于基线模型,该方法的权重文件、参数量、浮点数运算量分别减少了31.7%、37.5%、18.5%,且mAP50、mAP50-95在DUO数据集上分别提高了3.5%和2.8%,在轻量化与检测精度之间实现了更优的平衡。 展开更多
关键词 YOLOv8n 水下检测 小目标 轻量化
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基于AI大模型的软件项目费用智能测算技术及应用研究
10
作者 王昊 王奕 +3 位作者 庞帆 李燕 杨蕊 张泽国 《电子设计工程》 2026年第2期51-56,共6页
为提升传统软件项目费用测算方法的效率与精度,该文提出基于大模型的智能测算方法。采用BERT-BiLSTM-CRF混合模型实现非结构化文本中项目名称、工作量等关键实体识别(F1值98.5%),通过数据清洗与标准化,使MAE降低了12%。结合迁移学习技术... 为提升传统软件项目费用测算方法的效率与精度,该文提出基于大模型的智能测算方法。采用BERT-BiLSTM-CRF混合模型实现非结构化文本中项目名称、工作量等关键实体识别(F1值98.5%),通过数据清洗与标准化,使MAE降低了12%。结合迁移学习技术,对电网行业数据集进行微调后,BERT模型F1值提升8%。构建LSTM-CNN混合深度学习模型,利用多任务学习框架联合优化预算预测、费用计算等任务。实验结果表明,在500个电力软件项目数据集上,融合迁移学习与多任务学习的混合模型平均绝对误差(MAE)降低至0.187,均方根误差(RMSE)为0.243,预测准确率达98.5%,较传统BP神经网络(准确率67.4%)提升了46.1%。该方法为软件项目费用管理提供了自动化、高精度的智能解决方案。 展开更多
关键词 大模型 软件项目费用测算 命名实体识别 深度学习 迁移学习 多任务学习
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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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基于表面肌电信号的撕裂动作典型肌群负荷特征研究
12
作者 胡鸣韬 徐钟昊 陈思芸 《科学技术创新》 2026年第1期59-62,共4页
为探究手部撕裂动作中手臂肌群负荷特征,本研究以撕开铝箔真空食品包装袋动作为对象,选取前臂拇外展肌、桡侧腕屈肌、尺侧腕屈肌、肱桡肌、桡侧腕伸肌、尺侧腕伸肌为目标肌群,采用表面肌电技术采集动作肌电信号,以均方根值(RMS)为评估指... 为探究手部撕裂动作中手臂肌群负荷特征,本研究以撕开铝箔真空食品包装袋动作为对象,选取前臂拇外展肌、桡侧腕屈肌、尺侧腕屈肌、肱桡肌、桡侧腕伸肌、尺侧腕伸肌为目标肌群,采用表面肌电技术采集动作肌电信号,以均方根值(RMS)为评估指标,分析手臂生物力学特征。结果显示:拇外展肌RMS值高于其他肌群,是动作中的核心肌群;动作中其先启动固定袋口,后爆发发力并与腕伸肌协同传拉力,腕屈肌、肱桡肌辅助调角度,动作完成后各肌激活度骤降恢复静息。本研究揭示了撕裂动作中手臂肌群的肌电特征,为降低手部重复性劳损提供生物力学依据。 展开更多
关键词 包撕裂动作 表面肌电信号 肌群负荷
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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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基于多策略改进灰狼算法的无人机路径规划 被引量：5
16
作者 宋宇 高岗 +1 位作者 梁超 徐军生 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期84-91,共8页
针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了... 针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了群种多样性以及未知领域的搜索范围,通过对自适应权重因子的改进来更新个体位置,从而加快收敛速度;最后,为了避免陷入局部最优,引入了粒子群算法从而平衡全局开发与局部收敛。通过实验结果表明,相较于另外3种典型路径规划算法,改进灰狼算法可以寻找出一条安全可行的路径,并且有着较稳定的寻优能力。 展开更多
关键词 无人机 三维路径规划 混沌序列 准反向学习 灰狼算法 粒子群算法
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人机融合智能决策:概念、框架与应用 被引量：1
17
作者 李哲 王可 +7 位作者 王彪 赵梓棋 李亚飞 郭毅博 胡亚洲 王华 吕培 徐明亮 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3439-3464,共26页
人机融合智能是人工智能发展到一定阶段的产物,构成了由弱人工智能向强人工智能过渡的关键中间智能形态。该领域的研究不仅涵盖人工智能基础理论与技术的探索,还涉及人类、机器与环境之间复杂关系的系统性分析。在军事、医疗和驾驶等应... 人机融合智能是人工智能发展到一定阶段的产物,构成了由弱人工智能向强人工智能过渡的关键中间智能形态。该领域的研究不仅涵盖人工智能基础理论与技术的探索,还涉及人类、机器与环境之间复杂关系的系统性分析。在军事、医疗和驾驶等应用场景中,探索人机融合智能在复杂决策中的应用具有重要的研究意义和实用价值。该文阐述了人机融合智能的概念,分析实现人机融合智能决策的意义;归纳了人机融合智能决策系统的一般框架,并依据决策任务的特性及其中体现的人机关系,总结了人机融合智能决策的3种具体方式,即人类主导型决策、机器主导型决策和人机协同型决策;介绍了人机融合智能决策的典型应用;讨论了人机融合智能决策存在的问题和未来的研究方向。 展开更多
关键词 人工智能 人机融合智能 智能决策 人机协同
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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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