摘要:脑卒中是一种全球范围内导致高死亡率和残疾率的严重疾病，临床上通过早期准确的影像诊断实现早期预防和及时治疗。然而，传统的影像诊断方法对医生的知识水平和经验存在很强的依赖性，容易漏检不明显的病变特征。为此，提出了一种新型图像分割模型CS-SegNet，旨在自动分割脑卒中CT图像中的病灶区域，从而辅助诊断。CS-SegNet基于UNet-Resnet50架构，在下采样阶段引入通道和空间注意力（CASA）模块，增强对关键区域上下文信息的提取能力；在上采样阶段，结合RDSConv模块，通过残差学习和稠密连接优化卷积操作，提高特征表达能力，改善复杂背景下的分割精度；跳跃连接部分引入多尺度通道注意力（MSCA）模块，整合低层次细节信息和高层次语义信息，提升分割结果的精度和一致性。实验结果显示，CS-SegNet在分割准确率、平均交并比和召回率上分别达到99.79%、91.52%和93.83%，比UNet-Resnet50基础网络的性能分别提升了0.14%、5.11%和4.05%，并在多个对比实验中表现最优，相比于现有主流模型，该模型在脑卒中病灶分割中具有有效性以及良好的分割精度与学习能力。

摘要:甘蔗是一种具有全球经济意义的重要经济作物，其株高与产量的关系非常密切，而确定甘蔗的高度表征的传统方法依赖于人工检测，这是劳动密集型与耗时的。因此，本文收集了甘蔗作物在不同场景下的图像数据集，提出了轻量化改进的PSPNet和YOLOv5s模型，用于分割甘蔗主体与检测甘蔗顶梢位置。并且开发了一套自动测量机器人，其部署了改进后的模型来实时推理深度摄像头采集的图像，进而，设计云台自动化操作系统。最后，获取甘蔗位置与深度信息来计算甘蔗高度。实验结果表明，甘蔗高度测量方法的平均绝对误差小于2.4 cm、准确率高于97.61%、成功率高于93%、检测时间低于13.2 s，并且提出的甘蔗主干分割与顶梢检测模型参数大幅减小，精度分别保持在87%与97%左右。

摘要:由于电子连接器异常样本稀缺，使得有监督模型难以捕捉异常样本特征，很大程度上限制了有监督学习方法的检测性能。并且现有无监督模型存在重建图像模糊、缺陷残留的问题，严重影响检测精度。为此，提出一种仅需无异常样本训练的一步去噪单纯形扩散模型电子连接器异常检测方法。由于高斯去噪扩散概率模型在图像重建任务中存在特征投影误差导致重建位置偏差，因此引入单纯形噪声构建单纯形噪声去噪扩散概率模型，并重新制定去噪范式使推理时间降低至0.09 s。此外，研究得到一种图像预处理方法，消除冗余特征干扰，使模型高效学习电子连接器表面特征，提高模型学习效率。实验结果表明，在异常检测标准评估度量AUROC准则下，所提方法显著优于现有无监督模型。图像级检测准确率达99.71%，像素级精度达到93.86%，展现出卓越的异常检测性能。

摘要:针对芯片贴装过程中的偏移检测、质心定位和尺寸测量精度问题，提出了一种基于机器视觉的高精度测量方法。该方法对CMOS相机获取的贴片元件图像进行灰度化、混合滤波及阈值分割等预处理，结合改进的Canny算子与Franklin矩亚像素算法，实现图像中亚像素级边缘的精确定位；然后根据元件图像的偏移角度，采用两种策略进行边缘分割，以满足不同测量场景的需求；最后通过结合最小二乘法和RANSAC算法，实现对轮廓直线的拟合，获取精确的轮廓直线和交点坐标。实验结果表明，该方法角度检测误差小于0.05°，质心定位误差小于0.6像素，尺寸测量误差小于±0.008 mm，相对误差小于±0.1%，平均处理时间为2.039 s比Canny-Zernike矩算法缩短约21%。该方法具备自动化程度高、测量速度快并达到微米级测量精度，适用于工业实时检测芯片贴装过程。

摘要:针对永磁同步电机矢量控制系统在应用传统滑模趋近律控制时存在的dq轴电流波动大，控制系统中动态性能指标达不到预期等问题，提出了一种基于新型趋近律的滑模控制策略。首先，结合一般幂次趋近律和转速误差幂函数设计一种新型滑模趋近律（NSMRL）算法，并通过Lyapunov函数证明其稳定性。其次，为更进一步降低永磁同步电机的电流谐波占比，改善电流脉动问题，本文提出将扩展卡尔曼滤波器（EKF）结合设计的新型趋近律，在最小方差意义上获得电流的最优预测。仿真结果表明，与传统滑模控制趋近律相比，采用NSMRL的控制器在启动过程中超调减少21.73%突加负载后转速降落减少31 r/min。引入EKF后d-q轴电流波动相较于NSMRL减少92%，EKF有效降低了电流脉动现象。

摘要:为了解决变压器优化设计过程中存在周期冗长、效率低下及制造成本和能耗高等问题，采用一种多策略改进粒子群优化算法，结合Visual Basic 60软件实验平台开发的优化系统，对非晶合金干式变压器(简称非晶干变)的参数进行优化。该算法采用多策略结合，在粒子初始化阶段应用Logistic-Tent混沌映射来提升粒子初始多样性，并构建动态学习因子与非线性动态惯性权重系数，以提升局部寻优精确度、增强其全局寻优能力。以SCLBH19.400/10非晶干变为优化实例，分别采用粒子群、量子粒子群、自适应粒子群、混沌粒子群和多策略改进粒子群优化算法进行参数优化仿真实验。实验结果表明，与传统人工设计方案、传统粒子群算法以及其他3种改进粒子群算法优化方案相比，多策略改进粒子群算法优化方案能提高计算效率，减少非晶干变总损耗15.41%和主材成本14.81%，验证了多策略改进粒子群算法的有效性和优越性。

摘要:针对弱监督目标定位任务中，使用硬融合方式来融合深浅层特征导致网络过度关注区分性强区域或误将背景识别为目标的问题，本文提出了一种基于深浅层特征软融合和正负样本对比的弱监督目标定位方法。首先，提出的深浅层特征软融合策略通过设计前景生成器，分别从浅层特征和深层特征中生成前景预测图，然后采取反向监督操作，引导网络逐步学习多层细粒度特征，实现深浅层特征之间的相互优化。其次，本文基于对比学习思想提出了正负样本对比损失函数，通过构造正负样本，以引导网络在训练过程中更专注于前景区域，抑制背景噪声的干扰。本文在CUB-200-2011和ILSVRC-2012数据集上以验证本文方法的有效性，在两个数据集上的定位准确率分别达到了95.77%和72.90%。实验结果表明，本文方法在弱监督目标定位任务场景下的有效性和适用性。

摘要:针对蜣螂优化算法存在陷入局部最优、全局搜索能力不足致使无人机三维航迹规划效果不佳的问题，设计了一种多策略改进的蜣螂优化算法。通过构建三维空间模型，结合路径长度、威胁、高度和平滑度等因素，构建了综合评价函数。首先，采用混合混沌序列提升初始种群多样性；其次，在蜣螂滚球阶段引入“差分变异”算子以提升算法的局部搜索能力，并结合改进的正弦算法，通过概率切换机制进行个体更新，进一步提升算法的全局搜索性能；最后，在繁殖阶段引入了改进的螺旋搜索策略，增强算法跳出局部最优的能力。通过对6个基准函数的优化对比分析并展示粒子在搜索空间中的运动轨迹，结果表明改进后的算法在收敛速度、精确度和鲁棒性方面表现更优。将算法应用于三维无人机路径规划中，路径长度的最优值、平均值和最差值分别提升了0.41%、5.67%和18.03%，进一步验证了改进策略的有效性以及该算法在处理实际工程应用中的优越性。

摘要:在研究基于深度学习的风电机组故障预警问题时，针对模型的预测精度与故障预警的准确性问题，提出了一种融合CNN、BiLSTM、注意力机制Attention的组合模型预警方法。首先，针对SCADA原始数据质量较低的问题，使用参数优化的DBSCAN算法结合风电机组控制原理完成数据清洗，并使用GRA分析法筛选原始特征以降低特征间冗余；针对模型预测精度问题，为提高BiLSTM网络的特征提取能力以及对于关键特征的聚焦能力，分别引入CNN和注意力机制，搭建出组合网络模型；最后使用指数加权方法对功率残差进行平滑处理，从而确定预警阈值，实现风电机组的故障预警。通过某风电场的SCADA数据验证了方法的有效性。实验结果表明：本文模型相比于BiLSTM模型误差指标RMSE、MAE分别降低了29.8 %、30.7 %，拟合度R2提高了4.8 %。预警时间比SCADA报警日志提前2~6 h。

摘要:为解决无人机在输电线路绝缘子巡检中目标检测算法面临的模型复杂度高、小目标缺陷检测精度不足和上下采样过程中容易造成特征丢失等挑战，本文提出了一种基于轻量化改进的RT-DETR绝缘子缺陷检测算法（SDH-DETR）。首先，以RT-DETR作为基线算法，降低优化难度并提高鲁棒性；其次，采用轻量级StarNet作为主干网络，在显著降低模型复杂度的同时提升特征提取能力；接着，引入DySample动态上采样模块，通过基于采样点的自适应上采样方法，有效减少细节丢失与图像失真；最后，利用Harr小波变换下采样模块（HWD），实现低频与高频信息的高效融合，抑制复杂背景干扰并增强对小目标的检测能力。在复杂背景数据集上的验证实验表明，SDH-DETR的平均精度达98.5%，较基线算法提升0.9%，参数量和计算量分别减少43%和46.1%，检测速度达78.6 fps。这表明该算法在保证高准确性的同时，实现了轻量化设计，满足了输电线路巡检对效率和性能的实际需求。

摘要:现有故障诊断方法多采用“单信号单模型”的专用架构，对不同传感信号需构建独立的诊断模型。这类方法在实际应用中存在模型泛化能力有限、跨信号类型适应性不足等问题。因此，本文提出了一种通过构建统一的深度网络诊断模型，来实现能同时适用于振动与声学信号的智能诊断方法。首先，该方法采用改进淘金热优化算法和包络熵适应度函数来优化变分模态分解，实现变分模态分解中本征模态分量个数k和惩罚因子α自适应确定，再以平均峭度准则筛选变分模态分解分解后的本征模态分量，并使用改进的小波阈值去噪进行二次降噪和重构，以凸显声振信号中的故障特征。然后，在Transformer模型的基础上引入深度残差收缩网络，构建局部特征提取层，提高模型的局部特征提取能力；同时，设计了一种多尺度线性注意力机制来替换Transformer中的多头自注意力，降低模型计算复杂度，增强模型对长距离依赖的捕捉能力。最后，在自建的滚动轴承声振数据集上进行验证，实验结果表明，该方法在自建滚动轴承数据集上表现优异，对声学信号的诊断精度可达到90%，对振动信号的诊断精度达到了99.77%，均优于ResNet18、DRSN、VIT、MCSwin_T、WDCNN。

摘要:为了解决用实验来进行水声阵元域数据在角域分离前后定性分析、误差和相关性定量测量的困难，提出用仿真的方法对输入和分离后的阵元域数据在方位向和距离向进行相关性仿真分析。以一些典型的海洋底质回波作为输入从不同方向入射到直线阵为仿真模型，仿真输入和分离后输出数据的波形和计算相关性指标。仿真结果表明，通过端点预加重后输入的典型海洋底质回波的阵元域数据与角域带通滤波输出数据在方位向具有更好的相关性。计算结果表明，礁石底回波的相关系数由0.988 1提高到0.999 8，沙泥底回波的相关系数由0.934 2提高到0.996 7，泥底回波的相关系数由0.838 8提高到0.958 1。

摘要:针对现有聚类识别算法对先验参数敏感的问题，该文提出了一种基于模板匹配的MQAM调制盲识别方法。首先对载频、带宽及码速率进行估计，根据估计结果完成下变频、抽取等预处理；然后定义星座分布熵特征描述星座图分布的收敛度，并通过最优化星座分布熵的方式实现最佳判决时刻序列获取及剩余载波补偿，进而恢复出最优星座图分布；最后计算最优星座图分布与不同调制类型预设模板之间的匹配度，完成调制样式的识别，可识别样式包括16QAM、32QAM、64QAM、128QAM及256QAM。该方法对初始参数选择不敏感，且利用了星座图整体分布这一本质差异进行识别，稳定性高，适用于工程实现。仿真结果表明，当信噪比15 dB时各信号识别率高于93%，同时抗噪声能力较现有算法亦有明显提升，证明了所提方法的有效性。

摘要:在无线传感器网络（WSN）中，为了提高传感器节点（SNs）的能量效率，延长WSN的使用寿命，通常采用UAV作为数据采集器。然而，由于传统的UAV飞行轨迹设定存在能耗高的特点，此外，部分节点在地理特征存在通信信道较差的问题。针对以上问题，提出了一种基于IRS辅助UAV轨迹优化的WSN节能数据采集方法，该方法利用IRS通过反射传感器所发的信号增强UAV采集数据的能力，通过优化UAV轨迹提高WSN节点的能量效率。具体来说，首先构建IRS辅助UAV空地信道模型，然后构建面向UAV飞行轨迹和唤醒机制约束的WSN能耗目标函数，通过块坐标下降技术，将目标函数转化为对UAV的飞行轨迹和SNs的唤醒调度策略的优化问题。通过仿真，与3种典型无人机轨迹优化方法相比，该方案产生的能量消耗分别降低了91.0%、61.5%和41.6%，证明了该方法明显提高了WSN能量效率。

摘要:为了实现摆镜系统在宽温度范围内的稳定控制，研究电容角位移传感器的温度漂移抑制方法。采用高频复合陶瓷材料作为传感器介质，并通过对称式差分测量电路及自动增益控制电路的温漂抑制措施，降低温度变化对传感器输出信号的干扰。对传感器在-40℃~+60℃的温度范围内输出电压和偏转角度进行测试，实验结果表明，改进后的电容角位移传感器在宽温度范围内输出电压的最大温漂为0.87 V，最大角度漂移为0.63′，温度漂移为11.67 ppm/℃，其性能显著优于传统电容式传感器，所采用的温漂抑制措施可有效降低温度变化对摆镜控制精度的影响，适用于宽温度范围内的高精度摆镜系统。

摘要:雾天场景下，拍摄的图像模糊、细节信息缺失，目标与背景难以区分。针对现有深度学习目标检测算法易出现漏检、误检、识别速度慢等问题，提出一种基于YOLOv7的雾天实时检测算法。以YOLOv7为基线，在其前端设计包含AOD去雾子网络和雾天图像生成子网络的循环去雾双子网络。轻量化的AOD去雾子网络占用很少的计算资源，有效克服雾天对图像造成的负面影响，增强模型的特征提取能力；雾图像生成子网络在模型训练阶段协助提升AOD子网络的去雾性能，并在测试时不参与计算，显著减少推理时间。改进的图像重建损失函数引入模糊图像信息，并将整体网络统一训练有效地结合去雾和检测任务。将CityScapes数据集合成得到两个不同雾浓度的雾天图像数据集，在两个数据集上的实验结果表明，该方法的平均精确度分别为65.2%、64.2%，检测速度FPS为42.4，模型精度在所有对比方法中最优且能实现实时检测；最后将训练好的各模型在RTTS数据集上进验证，所设计的模型泛化能力超过其他方法。

摘要:针对现有的煤矿井下钻杆计数方法在低照度环境下统计精度低且性能下降等问题，提出一种基于改进YOLOv8的煤矿井下低照度图像钻杆计数方法。该方法通过检测钻机卡盘与夹持器两个预测框的中心点坐标，绘制间距曲线并统计波峰的数值实现钻杆数量的计算。首先，采用SCI模块对低照度图像进行前置处理，解决低照度图像光照不均、对比度低等问题，确保后续模型能够提取到更多有效特征信息；其次，在主干网络中将EMA注意力机制融合到C2f模块，保留各通道的信息并建立长短期长下文依赖关系，增强对低照度、复杂背景中目标关注程度；此外，在颈部网络使用BiFPN结构作为特征融合方式以降低特征信息丢失，增强网络特征融合能力，提高模型在低照度场景下的检测精度；最后，设计了Inner-CIoU损失函数，基于不同大小的辅助边界框回归，提升模型对低照度和噪声的适应能力。实验结果表明，改进后的YOLOv8-GC算法mAP@0.5提升了5.7%，检测速度达到151 fps；低照度环境下钻杆计数精度达97.2%，充分证明了本文改进算法的有效性和应用潜力。

摘要:多模态医学图像融合是一种整合不同模态有效特征信息、服务于临床诊疗的计算机辅助诊断技术。针对现有多模态医学图像融合方法存在边缘特征保留和显著能量感知缺陷问题，提出一种基于混合多尺度边缘保护和深度图像先验照度显著决策的医学图像融合算法。首先，利用截断Huber滤波(THF)分解源图像获取显著能量层和粗尺度细节层，再使用多级分解潜在低秩表示(MDLatLRR)平滑显著能量层获取细尺度细节层；其次，在基础层上使用基于深度图像先验生成照度图决策的融合规则以提高融合图像的视觉感知效果；针对复杂尺度边缘细节层，通过计算高频核能映射得到修正权重从而融合细节层；最后线性重构分量得到最终的融合结果。实验表明，本文方法在主观视觉上优于其他对比方法，在QW、QP和QAB/F客观指标上分别平均提高了6.42%、16.33%和12.58%。

摘要:青橘智能收获依赖快速精准的检测技术。针对青橘尺寸多样、果园环境复杂及果实与背景相似度高导致的检测精度不足和漏检问题，本研究提出了一种轻量且高精度的青橘检测模型（RT-GCTR）。该模型采用大感受野小波卷积模块（WCLRF_Block）增强多尺寸目标特征提取，结合多尺度多头自注意力机制（MSMHSA）构建多尺度融合模块（MSMH-AIFI），自适应聚合多尺度特征，并引入SPDConv与CSP-OmniKernel模块设计SCOK-CCFF特征金字塔，提升小目标检测精度。实验结果表明，RT-GCTR在训练数据集1和测试数据集2上的AP50分别为92.0%和92.2%，优于其他先进模型。与RT-DETR-r18相比，RT-GCTR的参数量和浮点运算量分别减少26.7%和25.4%，在NVIDIA Jetson Orin NX上检测速度达10.3 fps。本研究在降低复杂度的同时，提升了精度和实时性，满足边缘设备需求。

摘要:传统接触式应变片在航空结构测试等场景中存在易引入干扰、无法实现全场测量等局限性。为克服这些挑战，本文研究并实现了一种基于数字散斑图像技术的非接触、全场应变测量方法。采用双目立体视觉系统，对表面制备了随机散斑图案的等强度梁试件，在-20 N~+20 N的载荷下采集图像。通过数字图像算法计算试件表面的位移场，进而获得指定区域的平均轴向应变。将数字散斑图像测量结果与粘贴在同一试件相同区域的电阻式应变片测量系统（全桥配置）的测量结果及理论计算应变值进行了系统性对比分析。结果表明：在±176 με范围内，数字散斑图像测量系统的平均测量误差相比与应变片测量系统降低了5.3%；此外，通过对测量数据进行线性拟合分析，数字散斑图像测量系统在灵敏度和零点稳定性方面均展现出一定优势，其应变随载荷变化的曲线更接近线性关系且无零点偏移。

摘要: