当期目录

2024年 第37卷 第7期 刊出日期：2024-07-15

  

基于随机矩阵理论的电网薄弱环节辨识策略

阳杰, 孙伟卿, 马美玲

2024, 37(7):  1-8.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.07.001

摘要 ( 130 )   HTML ( 12 )   PDF (2265KB) ( 125 )  

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随着电网规模不断扩大,新型电力系统的运行特性愈加复杂,准确辨识电网存在的薄弱环节对提高系统的监测能力和保障系统的可靠运行具有重要的实际意义。文中基于随机矩阵理论提出了一种电网薄弱环节辨识策略。该策略利用电网运行中的实测数据构造随机矩阵,基于随机矩阵理论构建薄弱环节的判断指标,并设计了薄弱节点和薄弱支路的判断方法。该方法从数据相关性的角度进行分析,不需要考虑实际电网复杂的网络结构和运行机理,因此没有复杂的建模过程。为了验证该方法的可行性,通过IEEE 39节点系统搭建了算例仿真,并与传统方法进行了对比。结果表明,所提策略在辨识薄弱节点和支路上具有较好效果,且准确性相较于传统方法有所提升。

基于两级均衡电路的电池组智能均衡方法

任子豪, 田恩刚

2024, 37(7):  9-15.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.07.002

摘要 ( 59 )   HTML ( 4 )   PDF (850KB) ( 47 )  

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为解决传统均衡电拓扑均衡效率较低的问题,文中提出了一种两级均衡拓扑结构。该均衡拓扑将电池组分为组内与组间两种形式,组内采用Buck-Boost均衡电路,组间采用可重构均衡电路,组内与组间可同时均衡,提高了均衡效率。以SOC(State of Charge)作为均衡变量,组内均衡算法采用基于SOC的模糊逻辑控制策略,减少均衡时间,提高均衡效率。使用MATLAB/Simulink软件对电路拓扑建模仿真,并与传统Buck-Boost电路进行对比。仿真结果表明,在充放电状态下,相较于传统Buck-Boost电路,所提算法及均衡拓扑使均衡时间减少了约28%,表明该均衡电路及算法具有良好的性能。

基于强化正则的小样本自动摘要方法

李清, 万卫兵

2024, 37(7):  16-24.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.07.003

摘要 ( 32 )   HTML ( 4 )   PDF (1411KB) ( 40 )  

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文本自动摘要旨在从文本信息中提取主要语句以压缩信息。现有生成式自动摘要方法无法充分利用预训练模型对原文语义进行学习,导致生成内容易丢失重要信息,当面对样本数量较少的数据集时容易发生过拟合。为了解决此类问题并获得更好的微调性能,文中使用预训练模型mT5(multilingual T5)作为基线,通过结合R-drop(Regularized dropout)对模型微调进行强化正则来提高模型学习能力,同时利用Sparse softmax减少预测生成的模糊性来确保输出准确度。模型在中文数据集LCSTS和CSL上通过计算BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)进行优化方法超参数测试,并采用Rouge作为评测指标分别对数据集进行了不同数量级的评测。实验结果表明,经过优化的预训练模型能够更好地学习原文语义表征,在小样本情况下模型能够保持较好的拟合效果,并且能够生成实用性较高的结果。

基于关键区域特征提取与二阶段分类网络的场景识别方法

韩瀛昊, 李菲菲

2024, 37(7):  25-32.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.07.004

摘要 ( 50 )   HTML ( 4 )   PDF (2407KB) ( 44 )  

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在场景识别任务中,存在异类场景包含高相似度的物品种类或同类场景空间布局差异过大的情况,即场景的类间相似性与类内差异性。现有方法通过增强数据集或利用多层次的信息互补提高分类器的判别能力,尽管性能得到了一定提升,但仍存在局限性。文中提出了关键区域特征提取(Discriminative Patch Extraction,DPE)以及二阶段分类(Two-Stage Classification,TSC)网络的方法来克服场景的类间相似性与类内差异性。关键区域提取通过保留图像中的关键信息区域来避免类内差异性对场景识别的影响,而二阶段分类网络则通过粗细两个阶段的训练来避免类间相似性对场景识别的影响。文中方法结合ViT(Vision Transformer)等基线网络,在经典场景识别数据集Scene15、MITindoor67和SUN397上的分类精度分别达到了96.9%、88.4%以及76.0%。所提方法在最大规模的场景识别数据集Places365上取得了60.5%的最高分类精度。

融合目标检测与DWA算法的AGV路径

李筠, 刘虎, 杨海马, 王原, 徐文成, 黄宏欣

2024, 37(7):  33-42.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.07.005

摘要 ( 69 )   HTML ( 8 )   PDF (4156KB) ( 45 )  

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针对AGV(Automated Guided Vehicle)叉车处于环境信息未知或环境动态变化情况下的路径规划及导航问题,文中提出了一种由YOLOv5(You Only Look Once version 5)目标检测算法获取目标位置。根据目标位置规划出全局基础路径,再融合DWA(Dynamic Window Approach)局部动态路径规划算法进行AGV路径规划与导航,使AGV叉车在未知环境或局部环境信息未知的环境中能快速识别目标位置并完成路径规划到达目标位置。实验结果表明,相较于改进前方法,文中所提方法在路径长度、耗费时间以及AGV叉车航向误差方面均有良好表现,路径长度平均减少12%,耗费时间平均减少约5%且AGV航向与目标航向的平均误差在5°以内。所提方法提高了AGV叉车在未知环境中的工作效率以及工作灵活性。

融合片内语义和片间结构特征的自监督CT图像分类方法

曹春萍, 许志华

2024, 37(7):  43-52.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.07.006

摘要 ( 39 )   HTML ( 2 )   PDF (1952KB) ( 43 )  

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针对CT(Computed Tomography)图像分析存在人工标签稀缺、分类性能不佳等问题,文中提出一种融合片内语义和片间结构特征的自监督CT图像分类方法。该方法利用CT图像的层次结构特性和局部组成要素的语义特点,通过混淆切片生成算法对无标签的病灶部位图像进行处理,生成空间指数和混淆切片作为监督信息。在自监督辅助任务中利用ResNet50网络从混淆切片中同时提取与病灶部位相关的CT片内语义和片间结构特征,将学习到的特征迁移到后续医学分类任务中,使得最终模型从无标签数据中获得增益。实验结果表明,当被使用的有标签数据有限时,相比其他针对CT图像的二维模型和三维模型,所提方法的分类性能和标签利用效率更优。

基于改进YOLOv5的路面坑洼检测方法

何幸, 黄永明, 朱勇

2024, 37(7):  53-59.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.07.007

摘要 ( 94 )   HTML ( 10 )   PDF (2169KB) ( 83 )  

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坑洼是一种常见的路面病害,会降低行车安全,准确快速地检测路面坑洼较为重要。针对现有坑洼检测方法在小目标和密集目标的场景下检测精度不高的问题,文中提出了一种改进YOLOv5(You Only Look Once version 5)模型。在YOLOv5的主干网络中引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)来提高模型对关键特征的注意能力,将YOLOv5的损失函数改为EIoU(Efficient Intersection over Union)来提高模型对目标的检测精度。实验结果表明,所提模型能够在小目标和密集目标的场景下快速准确地检测路面坑洼,在开源数据集Annotated Potholes Image Dataset中的mAP(mean Average Precision)达到了82%,较较于YOLOv5和其他主流方法也有所提高。

面向盾牌形貌重建的双层采样点云粗配准方法

万晟睿, 周志峰, 吴明晖, 王立端, 周围

2024, 37(7):  60-65.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.07.008

摘要 ( 20 )   HTML ( 1 )   PDF (1767KB) ( 32 )  

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针对盾牌表面形貌三维重建过程中点云粗配准精度低和耗时长的问题,文中基于传统RANSAC(Random Sample Consensus)点云粗配准算法框架提出了一种双层采样点云粗配准算法。在第1层每次迭代中,采用单点采样进行刚性约束来减小对应集的大小,将此对应集作为第2层的“内点候选集”。算法第2层执行两个点的连续随机采样以及计算各自的最小模型,通过迭代最大化一致性集合并利用最小二乘法求解出最佳刚体变换矩阵。在实验阶段,采用6组降采样程度不同的盾牌点云,使用RANSAC算法和本文算法进行点云粗配准对比实验。实验结果表明,所提算法在粗配准速度和粗配准精度两方面都优于RANSAC算法,配准速度约为RANSAC算法的两倍,均方根误差为10^-3 mm,比RANSAC算法的精度提高近400倍。

基于基音延迟隐写的移动语音信道数据传输

李静, 彭涛

2024, 37(7):  66-71.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.07.009

摘要 ( 29 )   HTML ( 1 )   PDF (792KB) ( 43 )  

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针对移动通信中端到端信息传输的安全问题,文中提出了一种适用于移动语音信道的基于基音延迟隐写的信息传输方法,该方法将目标数据隐藏在语音信号中。算法使用秘密信息控制语音中浊音部分的基音延迟值奇偶特性,以此嵌入数据比特。通过秘密信息对清音部分的基音延迟值进行量化输出,实现隐写信息的嵌入。嵌入引起基音延迟变化并不会造成原始语音音质的严重退化,因此在传输语音信号时,外界难以检测出隐藏的数据信息。该算法可以保证端到端信息传输的安全性和私密性。仿真结果表明,秘密信息的传输速率达200 bit·s^-1,准确率约为94%。

基于质量引导的枝切法相位解包裹算法

太曼力, 李文国, 刘韬, 仲永鹏

2024, 37(7):  72-80.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.07.010

摘要 ( 62 )   HTML ( 3 )   PDF (4316KB) ( 40 )  

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相位解包裹是相位测量轮廓术中数据处理的关键。文中在传统Goldstein枝切法的基础上提出了一种质量引导的枝切法相位解包裹算法,旨在获得更加精确的相位解包裹结果。采用包裹相位的二阶微分作为残差检测原理的补充参数,将包裹相位二阶微分中的突变点视为无极性残差点,并利用调制度作为残差点有效性的判断依据,将低调制度的残差点视为具有更高的有效性进行局部优化以降低残差点的密度。优化后的等效残差点连接成枝切线以阻挡误差传播。采用调制度计算像素点的质量以引导相位解包裹的顺序,在解包裹路径绕开枝切线的同时优先展开高质量区域的像素点。实验结果表明,文中算法的相位解包裹结果具有更高的准确性和竞争力。

基于正余弦分解的两分段自适应非局部均值滤波方法

孙玉娟, 王亚伟, 汤馥睿, 耿芫, 李雨晨, 徐媛媛

2024, 37(7):  81-88.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.07.011

摘要 ( 36 )   HTML ( 2 )   PDF (2967KB) ( 33 )  

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为解决包裹相位图中存留的散斑噪声问题,文中提出了一种基于正余弦分解的两分段自适应非局部均值滤波方法。该方法通过两次改进衰减参数的大小和相似性度量的方式实现了算法的自适应化。利用该方法对包裹相位图的正余弦分量去噪,去噪后利用反正切运算获取干净的包裹相位,对该相位进行解包裹运算。实验和仿真结果表明,所提方法既有效去除了包裹相位图中的噪声,也保留了相位图中的边缘信息。相比于分别使用SCA(Sine Cosine Algorithm)方法和BM3D(Block-Matching and 3D filtering)方法,通过所提方法去噪后的图像等效视数(Equivalent Number of Looks,ENL)最大,散斑抑制指数(Speckle Suppression Index,SSI)最小,且均方误差提升了约两倍,说明所提方法有效去除了包裹相位中的噪声,提高了相位解包裹的精度。

基于智慧路灯云平台的动态权重负载均衡算法

杨泽民, 夏长权, 李佳颖, 朱金荣, 韩一帆

2024, 37(7):  89-94.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.07.012

摘要 ( 47 )   HTML ( 5 )   PDF (794KB) ( 43 )  

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大规模路灯向云平台发送数据会导致服务器在高并发情况下的各节点出现负载失衡、引起通信故障。针对该问题,文中基于微服务提出了一种基于智慧路灯云平台的动态权重负载均衡算法。该算法在初始化时根据各个服务器的硬件性能计算出各自的权重系数及各节点的初始权值,并在请求过程中结合CPU(Central Processing Unit)和网络带宽的空闲率动态地调节服务器权重,实现负载的优化。通过设定最低阈值与计算出的剩余负载率进行比较,将到达负载上限的服务器权值置为0,防止服务器出现过载情况。测试结果表明,在实验环境下,文中算法相比于最小连接数算法和平滑加权轮询算法具有更优的负载均衡效果,相比于动态权重算法,平均响应时间和实际并发连接数也有所提升。