当期目录

2024年 第37卷 第6期 刊出日期：2024-06-15

  

研究论文

融合坐标注意力机制的YOLOv3肺结节检测算法

王新宇, 赵静文, 刘翔, 石蕴玉, 佘云浪

2024, 37(6):  1-7.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.06.001

摘要 ( 110 )   HTML ( 13 )   PDF (1807KB) ( 81 )  

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肺结节在CT(Computed Tomography)图像中所占像素较少,增加了检测难度。针对肺结节小目标检测问题,文中提出了融合坐标注意力机制的YOLOv3(You Only Look Once version 3)肺结节检测算法。主干网络采用改进YOLOv3,减少残差块数量并引入扩张卷积模块,并可从目标周围感知上下文信息。在特征利用部分引入坐标注意力机制,捕捉肺结节位置、方向和跨通道信息,精确定位肺结节。改进YOLOv3的损失函数,将边界框建模成高斯分布,利用Wasserstein距离来计算两个分布之间的相似度代替IoU(Intersection over Union)度量,提升模型对目标尺度的敏感性。在LUNA16数据集上的结果显示,肺结节检测的平均精度为89.96%,敏感性为95.37%,与主流目标检测算法相比,精度平均提升了11.33%,敏感性平均提升了9.03%。

融合感受野增强和注意力机制的交通标志检测算法

叶雨新, 巨志勇, 赖颖

2024, 37(6):  8-16.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.06.002

摘要 ( 67 )   HTML ( 4 )   PDF (2956KB) ( 53 )  

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针对目标检测算法在交通标志检测中存在的不足,文中提出了一种融合感受野增强模块和注意力机制的交通标志检测算法。该算法在YOLOv5(You Only Look Once version 5)算法的基础上改进,选用感受野模块(Receptive Field Block,RFB)替换原骨干网络中的空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)模块,在特征融合网络中嵌入高效通道注意模块(Efficient Channel Attention Module,ECAM)和卷积块注意模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),选用矩阵非极大值抑制(Matrix Non-Maximum Suppression,Matrix NMS)筛选候选框以提升算法的检测精度和检测速度。实验结果表明,在模型参数量与原网络相比未变化的前提下,该算法的均值平均精度达到了82.31%,与原算法相比提升了8.59%,检测速度达到了51.89 frame·s^-1,且该算法在各个测试场景中未出现错检漏检现象,证明其泛化能力优于原算法,可以实时检测交通标志。

单开关谐振脉冲电源的过电压抑制

梁启宇, 王永刚, 邱胜顺

2024, 37(6):  17-28.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.06.003

摘要 ( 47 )   HTML ( 1 )   PDF (3575KB) ( 34 )  

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单开关谐振电路只需使用一个开关即可产生高压脉冲,然而当开关在谐振电流为正关断时会产生关断过电压,使开关损坏。为解决该问题,可在开关两端并联RCD(Resistance-Capacitance-Diode)吸收电路或在变压器原边并联R-D(Resistance-Diode)续流支路。但在高压脉冲条件下,这两种过电压抑制电路在不同负载下的带载特性以及效果优劣不明确。文中对比分析了两种电路的过电压抑制机理、参数选择依据、过电压抑制效果和元器件功耗。结果表明,含R-D支路的电源开关过电压与漏感电流和支路电阻R成正比,若R较大,其过电压系数大于含RCD吸收电路的电源。若R较小,元器件功率损耗较大。在高压脉冲电源中,RCD吸收电路的电容不需要在开关导通时将电放完。由于漏感限制,谐振脉冲电路在短路时电流不会过大而烧毁开关。同时,在驱动容性介质阻挡放电时电流能够自动反向,可实现零电流关断。

基于转子极性判断优化的脉振高频电压注入法

陈亦斌, 金海, 许参

2024, 37(6):  29-35.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.06.004

摘要 ( 83 )   HTML ( 5 )   PDF (1348KB) ( 45 )  

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在永磁同步电机零速和低速运行时,采用脉振高频注入法能够准确估计转子位置信息。针对脉振高频注入法无法实现转子极性判断,而传统极性判断方法存在响应时间长、采样和实施过程复杂以及极性误判等问题。文中提出了一种基于正负电压脉冲注入的电机转子极性判断方法。该方法给电机注入正负电压脉冲,并根据对应脉冲的响应电流峰值判断转子极性。脉振高频注入法将转子位置估计值和极性判断结果相结合,可得到准确的转子初始位置。文中通过Simulink仿真验证算法的有效性。仿真结果表明,所提转子极性判断方法能够简化采样方式和算法复杂性,降低判断转子极性的响应时间,使脉振高频注入法能够准确和快速地估计转子初始位置。

基于改进生成对抗网络的图像风格迁移算法

王圣雄, 刘瑞安, 燕达

2024, 37(6):  36-43.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.06.005

摘要 ( 75 )   HTML ( 7 )   PDF (3584KB) ( 44 )  

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图像风格迁移是图像处理领域的研究热点,但目前风格迁移模型存在生成图像细节模糊、风格纹理的色彩效果较差以及模型参数过多等问题。文中提出了一种基于改进循环一致性生成对抗网络的图像风格迁移方法,通过加入Ghost卷积模块和反残差改进模块来优化生成器网络结构,以此降低模型参数量和计算成本。同时能增强网络的特征提取能力,在损失函数中加入内容风格损失项、颜色重建损失项和映射一致性损失项来改善模型的生成能力,提升生成图像质量。实验结果表明,所提改进方法具有较强的风格迁移能力,有效增强了生成图像的内容细节和风格纹理的色彩效果,显著提升了图像质量,模型性能也得到了改善。

基于ICEEMDAN与样本熵的脑血氧信号去噪方法

曹焱, 赵斌, 邢志明, 金子豪, 董祥美, 高秀敏

2024, 37(6):  44-50.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.06.006

摘要 ( 31 )   HTML ( 4 )   PDF (1026KB) ( 30 )  

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人体生理活动和随机噪声都会对脑血氧检测数据精度产生影响,为提高测量精度,需解决信号采集时遇到的噪声干扰。文中提出一种利用改进的具备自适应噪声的完全集成经验模态分解(Improved Complete Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, ICEEMDAN)与样本熵(Sample Entropy, SampEn)相结合的脑血氧信号去噪方法。利用ICEEMDAN对脑血氧信号进行模态分解,从而获得不同时间复杂度的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量。通过样本熵值判断各IMF分量的时间复杂度,依据IMF分量的样本熵值选择合适的分量重构信号,从而去除原始信号的噪声。实验结果表明,所提方法可以有效去除原始脑血氧信号中的噪声,实现采集数据的精度提升,进而提高脑血氧检测精度。

一种基于开关电容的十三电平逆变器

吴强, 刘丽, 李圣清, 邓娜, 冯浩田

2024, 37(6):  51-60.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.06.007

摘要 ( 37 )   HTML ( 1 )   PDF (4530KB) ( 37 )  

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针对现有多电平逆变器拓扑体积大、成本高和结构复杂的问题,文中提出一种基于开关电容的十三电平逆变器。所提拓扑由1个直流输入电源、3个电容器及14个开关器件组成,可实现6倍升压的十三电平输出,在具有较低成本和较小体积的同时减少了系统输出谐波的含量,且无需H桥即可实现逆变即可降低开关管的电压应力。所提逆变器无需任何辅助方法就能实现电容电压自平衡,简化控制的复杂度。文中通过与其他传统多电平逆变器的对比分析,验证了所提拓扑的优越性。仿真和样机平台的实验结果证明所提逆变器在稳态和动态情况下均具有良好的性能。

多路并行多尺度特征复用的遥感图像超分辨率

赵旭, 胡德敏

2024, 37(6):  61-68.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.06.008

摘要 ( 55 )   HTML ( 4 )   PDF (1288KB) ( 35 )  

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遥感图像内部物体尺寸小、分布不均匀、耦合程度高,针对目前遥感图像超分辨率模型特征提取信息单一且利用不足的现状,文中提出一种多路并行多尺度特征复用网络模型以改进图像重建的性能。该模型使用局部特征级联和全局特征融合的结构融合多个网络残差块提取的特征信息,其中每个残差块由两个多尺度卷积单元串行连接。多尺度卷积单元通过对特征信息进行交叉融合,构建多路并行的分支提取图像特征。同时引入短跳跃连接加强不同分支之间的特征复用,通过长跳跃连接加强网络不同深度的特征融合。当放大因子为4时,在两个测试集上该模型的峰值信噪比分别为29.653 1 dB、29.037 4 dB,相对于其他模型的测试结果具有明显提升,因此所提模型在遥感图像超分辨率重建上具有较好的效果。

基于多突变点与模板匹配的用电设备在线状态监测方法

贾灿, 齐金鹏, 袁傲, 薛宇鑫, 戴理

2024, 37(6):  69-76.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.06.009

摘要 ( 38 )   HTML ( 1 )   PDF (5739KB) ( 31 )  

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针对现阶段用电设备状态监测技术存在的处理速度较慢、准确率较低等问题,文中基于多突变点检测和模板匹配策略提出了一种用电设备在线状态监测方法。该方法在缓冲区模型和滑动窗口模型的基础上,利用多路搜索树突变点检测(Ternary Search Tree and Kolmogorov-Smirnov,TSTKS)算法形成窗口维度和缓冲区维度的特征向量,通过两种维度的模板匹配实现用电设备的运行状态匹配和状态切换时刻定位。基于家用电冰箱的仿真实验结果表明,所提方法具有检测速度快、准确率高等优点,可为用电设备状态监测领域提供参考。

一种基于多阈值模板的快速分类在线检测方法

薛宇鑫, 齐金鹏, 贾灿, 袁傲, 黄莉娜

2024, 37(6):  77-83.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.06.010

摘要 ( 40 )   HTML ( 3 )   PDF (2019KB) ( 28 )  

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传统离线数据分析方法对于处理即时性高和流量大的数据存在缺陷,而在线检测模型可以满足数据流分析的实时性要求。文中提出了一种基于多阈值模板的在线检测方法。该方法结合多路搜索树突变点检测(Ternary Search Tree and Kolmogorov-Smirnov,TSTKS)算法进行在线检测,基于突变点密度更新窗口长度从而提高了突变点检测精度。采用等量分级策略实现对时序数据的自学习、匹配和分类,进而对大规模病变数据进行状态检测和预测。仿真实验和病变数据的实验结果表明,所提方法具有效果高、分类准确等优点,为大规模时序数据进行快速分类研究提供了新方法。

一种基于深度学习的时序病变数据段分类方法

袁傲, 齐金鹏, 贾灿, 薛宇鑫, 郭阳阳

2024, 37(6):  84-91.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.06.011

摘要 ( 45 )   HTML ( 4 )   PDF (3328KB) ( 36 )  

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针对在大规模时序医疗数据的分析中现有检测方法检测精度低、检测速度慢等问题,文中提出了一种基于深度学习的时序病变数据段分类方法。该方法在TSTKS(Ternary Search Trees and modified Kolmogorov-Smirnov)算法和滑动窗口理论的基础上,利用深度学习技术实现了对病变数据段的快速准确分类。文中以利用该方法对病变数据段进行分类的结果作为依据,实现了滑动窗口大小的动态调整。通过对真实癫痫脑电信号(Electroencephalogram,EEG)进行分析,证明了所提病变数据段分类方法和基于该分类方法的滑动窗口动态调整机制具有检测速度快、精度较高等优点,可以为大规模时序数据的快速分析研究提供一种新选择。

基于FPGA的AES和ECC算法图像加密

方应李, 方玉明

2024, 37(6):  92-97.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.06.012

摘要 ( 83 )   HTML ( 9 )   PDF (2019KB) ( 40 )  

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随着数字图像的使用次数日益增多,保护机密图像数据免受未经授权的访问较为重要。针对数字图像在通信、存储和传输等领域存在的安全问题,文中基于对称算法模型和非对称算法模型的优点提出一种具有高安全性和高速度性的数字信封技术密码方案。该方案以AES(Advanced Encryption Standard)和ECC(Elliptic Curve Cryptography)为基础,经优化后用于对称密钥共享的ECC硬件架构来提高密钥的安全性。通过加入伪随机数、使用列移位替代列混淆运算以及三维S-box等方式对传统AES进行优化,在保持香农扩散和混淆原理的同时降低了时间复杂性。基于FPGA(Field Programmable Gate Array)实现AES算法的数字图像加密仿真以及性能测试。测试结果表明,所提密码方案具有快速性、高安全性和有效性等优点,能够有效地实现图像加密。

网络安全态势感知模型的研究进展

方翔

2024, 37(6):  98-102.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.06.013

摘要 ( 121 )   HTML ( 4 )   PDF (596KB) ( 44 )  

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针对当前数量形式均不断增多的网络攻击,不同种类名称的网络安全态势感知模型受到学术界的广泛关注研究。在信息技术迅速普及的背景下,硬件系统、软件漏洞日常应用操作的安全漏洞,导致网络攻击的方式手段不断增多,而单一类型的网络安全监控分析工具已难以适用于当前网络技术的发展。文中通过梳理网络安全态势感知技术的研究历史现状,总结分析了态势感知模型的技术理论发展及其工程应用,并且讨论了相关技术方案中存在的缺陷与不足,展望了网络安全态势感知模型未来的研究方向。