基于语义通信的低比特率图像语义编码方法

近年来森林火灾给环境与人类带来巨大的损失,传统基于卫星、无人机技术的探测手段效率低且成本高,而布置在山区等偏远地区的大规模传感器网络因性能受限,难以负载大数据量业务,尤其是图片等可以清楚提供现场周围环境变化的有效信息。针对以上问题,本文将基于深度学习与语义通信技术,提出一种图像语义编码方法,对火灾中传感器拍摄到的图片所包含的语义进行提取、编码、传输,在接收端利用对抗生成网络完成从语义到图片的重建,进而实现比传统图像压缩编码方法更加稳定且具有更高压缩比率,从而减轻了传感器网络的负载,其中,为了避免对复杂无线信道的学习,该方法采用成熟的LDPC码进行信道编码,以保证语义传输的可靠性。仿真结果表明,该方法能够实现比传统BPG图片压缩方法具有更低的压缩比特率和更高的清晰度。     

压电叠堆驱动式超声电机设计

该文研究了拟发挥压电叠堆大输出力的特点,并提出了一种压电叠堆驱动的超声电机。电机定子由压电叠堆与金属弹性体结构组成,定子在交变激励信号下产生行波振动,并通过摩擦耦合驱动转子旋转输出。该文制作了样机,并搭建了实验平台。测试结果表明,电机转速与驱动电压呈正相关关系。当驱动电压峰-峰值为310 V时,电机最大输出转速为42.55 r/min,输出扭矩为0.8 N·m。     

基于FPGA的Multi-h CPM高速解调系统设计与实现

多指数连续相位调制(Multi-h Continuous Phase Modulation,Multi-h CPM)作为一种高效的调制方式,具有良好的频谱效率和抗干扰能力,在卫星通信领域有着广泛的应用价值。但是Multi-h CPM的解调算法计算复杂度较高,为了实现高速数据传输能力,需要较高的硬件资源开销。因此基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)平台的高并行度数据处理能力,设计了一种Multi-h CPM高速解调系统,采用了软输出维特比算法(Soft Output Viterbi Algorithm,SOVA)实现了Multi-h CPM信号解调,并通过早迟门和升降频门实现了时频同步功能。为了降低算法的计算复杂度,本系统引入了倾斜相位(Tilted Phase,TP)算法和频率脉冲响应截断(Frequency Pulse Truncation,FPT)算法减少了Viterbi过程的网格状态数,降低了系统的资源开销。通过仿真和实际测试,验证了所提出的解调系统的有效性,并表明该系统具有良好的解调性能和系统稳定性。     

视觉传达约束下模糊人脸图像多尺度特征重建模型

模糊人脸图像细节不清,导致相关领域人脸识别过程中出现错误识别或无法识别的问题。为提高人脸识别的准确性,文中在视觉传达约束下构建模糊人脸图像多尺度特征重建模型。首先,对模糊人脸图像进行灰度处理和去噪处理,并利用高斯金字塔将人脸图像分解为三个尺度;然后分别提取三个尺度图像的人脸特征,利用自编码超分网络建立模糊图像和高分辨率图像之间的对应关系,构建重建模型;最后,将多尺度特征作为模型的输入,通过求解模型实现模糊人脸图像多尺度特征重建。结果表明,重建模型的平均峰值信噪比和平均结构相似性达到相对极大值,分别为9和0.87,说明所构建模型重建的人脸图像质量较高。     

基于改进U-Net的低剂量CT图像重建方法

针对低剂量CT图像重建会产生噪声和伪影的问题,在U-Net神经网络基础上引入残差学习和空间注意力机制,在编解码过程中嵌入跳跃连接为上采样增加多尺度信息,使用AAPM公开数据集CT影像进行模型训练和测试。选取峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）和均方根误差（RMSE）作为图像性能评价指标。在CT重建结果的测试中,与未处理的图像相比,网络模型处理后图像的PSNR、SSIM和RMSE指标平均值分别提升21.699%、2.263%和40.833%。实验结果表明,改进的U-Net神经网络模型能够减少噪声和伪影,保留了更多的纹理细节,对低剂量CT重建图像质量的提高有一定效果。     

结合多尺度特征和注意力机制的公路裂缝检测

由于航拍公路裂缝数据缺乏并且裂缝图像存在目标小、分布复杂的特点,导致语义分割模型在航拍公路裂缝检测中效果差,影响模型在实际场景的应用,为此提出基于改进DeeplabV3+的公路裂缝检测方法。构建语义分割模型,选定DeeplabV3+模型并作如下优化：由于低级特征包含更多裂缝细节信息,增加了提取低级特征的路径,从ASPP模块输出的特征为高级特征,高级特征包含更多语义信息,将两者信息进行融合能保证模型不丢失裂缝的细节信息;在网络中嵌入SCSE注意力模块抑制对其他无关信息的响应,改善模型在裂缝数据集检测效果差的问题。实验结果表明,改进DeeplabV3+算法可以有效解决模型对小目标裂缝分割时效果差的问题,模型的检测精度提高了2.59%,具有较强的应用价值,可以为实际公路裂缝检测提供参考。     

一种基于时间敏感网络的变电站确定性网络架构优化方法

新型智能变电站网络基于传统以太网尽力而为转发机制,在突发大流量时难以保证敏感流量可靠传输。文中提出一种基于TSN（时间敏感网络）的变电站网络架构优化方法,根据敏感SV报文的传输特性,采用TSN协议簇中IEEE802.1Qbv、IEEE 802.1AS结合的时间门控调度机制,在敏感流量到来的时隙开辟专用通道保证其以最佳时延通过;采用TSN协议簇中IEEE 802.1Qci技术对网络所有流量进行过滤管理,保障敏感流量能进入专用通道并阻挡其他流量误入。经模拟变电站实际场景组网验证表明,相对于传统以太网,时间敏感网络能确保网络拥塞时敏感流量能够以最大时延2.17μs、平均抖动0.16μs的最佳时延抖动传输。     

基于时序时空双流卷积的异常行为识别

针对地铁站特定场合下,人体异常行为识别无法有效利用帧间运动时间维度信息,导致人体异常行为识别准确率不高的问题,提出一种深层次残差长短期双流网络结构。将RGB帧和连续光流帧作为双流网络的输入,分别利用ResNet34提取低层特征信息,空间流网络提取运动外观特征信息,时间流网络提取光流运动信息,然后将特征信息输入长短期记忆（LSTM）网络,有效学习空间外观和光流运动的帧间关联时间信息,并且通过多种加权融合策略加强模型识别效果。最后在地铁站异常行为数据集上验证提出的网络结构,并与原双流网络进行对比,改进后的网络识别准确率提高了4.7%,融合后的模型准确率提高了12.9%。实验结果表明,所提方法能够充分利用时间维度信息,可有效提高异常行为识别准确率,在昏暗环境下仍有较好的识别效果。     

基于自注意力机制和CycleGAN的高分三号ScanSAR图像的扇贝效应抑制

高分三号卫星是我国首颗分辨率达到1 m的C波段 多极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR) 卫星,其中扫描 式合成孔径雷达(scan synthetic aperture radar,ScanSAR)模式是高分三号卫星重要的工 作模式之一,由于该模式的工作机制导致生成的图像可能发生扇贝效应,一般呈现为明暗相 间的条纹。本文针对高分三号卫星ScanSAR模式下存在的扇贝效应,提出自注意力机制与循 环一致对抗网络(cycle-consistent adversarial networks,CycleGAN)结合的模型对Scan S AR图像进行处理,从而抑制扇贝效应产生的条纹现象。本文所示方法与传统扇贝效应抑制方 法和深度学习相关算法进行比较,并通过亮度均值、平均梯度等指标进行分析。实验结果表 明,本文方法可以对高分三号ScanSAR图像存在的扇贝效应进行较好的处理,有效抑制图像 的条纹现象,使得图像质量得到提升,具有较大的实用意义。     

基于无监督学习的低照度图像增强算法

针对目前低照度图像增强算法存在恢复细节丢失、网络复杂度高和配对数据集获取难度大等问题,提出了一种基于无监督学习的图像增强算法。在YIQ色彩空间中,通过构建的轻量化网络和幂指函数计算亮度通道Y的增强曲线,从而获得曝光较差区域增强和高光区域遏制的图像。该网络使用的无参考损失函数可以隐式地评估图像增强质量并驱动网络学习。实验对比结果表明,该算法在可训练参数和模型权重仅占9.5 k/88 kB的情形下,在视觉效果与图像质量指标上都取得了具有竞争力的结果。