针对当前红外场景下多尺度车辆检测精度欠佳且算法模型复杂度高的问题，提出了基于Shuffle-RetinaNet的红外车辆检测算法。该算法以RetinaNet网络为基础，并选用ShuffleNetV2作为特征提取网络。提出双分支注意力模块，通过双分支结构和自适应融合方法增强网络对红外图像中目标关键特征的提取能力；优化特征融合网络，集成双向交叉尺度连接和快速归一化融合，增强目标多尺度特征的表达能力；设置校准因子增强分类和回归之间的任务交互，提高目标分类和定位的准确性。该算法在自建红外车辆数据集上的检测精度达到92.9%，参数量为11.74×106，浮点计算量为24.35×109，同时在公开红外数据集FLIR ADAS上也展现出较好的检测性能。实验结果表明：该算法具有较高的检测精度，且模型复杂度低，在红外车辆检测领域具有较高的应用价值。
目标检测 红外车辆 通道注意力模块 多尺度特征融合 校准因子 激光与光电子学进展
2023, 60(24): 2410006
边缘智能是人工智能（AI）技术与边缘计算的结合，能满足行业数字化在实时业务、数据优化和应用智能等方面的关键需求。文章开创性地提出了边缘智能2.0的概念，以此为基础设计并搭建了基于开源框架的工业互联网平台，并引入了云网融合、云边协同与边边协作的理念，达到云、网、边、端4位一体的协同。将边缘智能应用到表面贴装技术(SMT)生产线，通过数据建模与分析和优化制程参数，以实现制造企业的降本减存与提质增效。
边缘计算 工业互联网平台 边缘智能 表面贴装技术生产线 edge computing industrial internet platform edge intelligence SMT production line
设计了一种单时钟域内低级展开、高级折叠的多级离散小波变换架构;采用横向三输入扫描方式,基于9/7离散小波变换提升算法,设计第1级离散小波变换模块;根据第2级离散小波变换的时钟周期与有效输入数据之比,设计半折叠的第2级离散小波变换模块;将第3级及更高级的离散小波变换的架构折叠到第2级离散小波变换架构上,从而降低了硬件资源的消耗。结果表明:对于大小为512 pixel×512 pixel的经3级离散小波变换处理的输入图像,所提架构的硬件效率比其他现有架构提高了57.1%以上。
图像处理 超大规模集成电路 内部折叠 小波变换 片外存储
1 天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
2 天津大学微电子学院, 天津 300072
建立了室内人员检测数据集(IHDD),提出了基于联合学习的多视角室内人员检测网络模型(MVNN)。该模型由输入数据层、特征提取层、可变形处理层、可见性估计层、分类判别层等组成,并加入区域建议模型和多视角模型以提升算法的检测性能。在自建的IHDD数据集上的实验结果表明,与现有其他检测算法相比,MVNN算法的检测率更高;在人体目标呈现多视角、多姿态及存在遮挡等困难情况下仍有不错的检测效果,具有一定的理论研究价值和实际应用价值。
图像处理 室内人员检测 卷积神经网络 多视角 联合学习 视频监控
针对现有视频图像火灾检测算法前景信息丢失严重、误报率高、泛化能力弱等问题,提出一种新的火灾检测算法。其主要由前景提取和分类决策两大模块组成。在前景提取模块中改进ViBe算法,实现对运动区域的选择性更新;同时使用随机森林和支持向量机组成的两级分类器对运动区域颜色进行分类,以获取精确的前景区域。在分类决策模块中,提出两种新的早期火焰特征用于描述帧间火焰区域重叠率和火焰区域不同部分运动剧烈程度比率,再结合Hu矩特征训练出决策分类器。实验结果表明,该算法具有准确率高、误报率低、泛化能力强、响应时间短等优点,并能很好地应用于实际环境中。
图像处理 ViBe 机器学习 火灾检测 前景提取 特征提取
1 武汉邮电科学研究院, 武汉 430074
2 光联通讯技术有限公司, 武汉 430074
为了保持光收发模块发射光波长的稳定, 采用半导体热电制冷器对模块中激光器温度进行控制的方法, 设计了以热电制冷器为核心的具有高采样精度和快速响应速度的温度控制电路, 并进行了理论分析和实验验证, 取得了使用本电路的样品模块在应用温度范围内的发射波长变化数据。结果表明, 优化后的热电制冷器温控电路具有良好的性能, 能够快速准确地控制激光器温度, 将发射光波长的变化精确锁定在20pm范围之内。设计完全满足实际应用要求。
光电子学 激光器温度控制 采样精度 控制算法 直流转换器控制回路 optoelectronics laser temperature control sampling accuracy control algorithm DC converter control loop
