1 中国地质大学(武汉) 自动化学院,湖北武汉430074
2 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室,湖北武汉430074
3 地球探测智能化技术教育部工程研究中心,湖北武汉40074
4 中国科学院 微小卫星创新研究院,上海201203
5 上海微小卫星工程中心,上海201203
为解决基于深度学习的立体匹配方法面临着网络规模大、网络结构复杂等问题,提出了一个网络规模较小、精度较高的网络结构。该网络在特征提取模块删减修改了复杂冗余的残差层并引入了空洞卷积金字塔池化模块来扩大视野范围,提取更多有用的上下文信息;在代价计算模块中使用了三维卷积层以成本聚合提升立体匹配的精度;最后,在代价聚合模块引用了双边格网模块以较低分辨率的成本量来获取精度较高的视差图。将该网络在KITTI 2015数据集和Scene Flow数据集等主流数据集上进行实验,结果显示,相较于其他主流优秀网络类如金字塔立体匹配网络(Pyramid Stereo Matching Network ,PSM-Net),网络规模参数量减少了约38%,并取得了较高的实验精度,其中Scene Flow数据集的终点误差(End-point Error,EPE)为0.86,是一个同时兼顾速度与精度的立体匹配网络。
计算机视觉 立体匹配 人工神经网络 视差 computer vision stereo matching artificial neural network parallax
大气与环境光学学报
2023, 18(4): 371
强激光与粒子束
2023, 35(8): 081001
大气与环境光学学报
2023, 18(2): 108
红外与激光工程
2023, 52(2): 20220451
1 安徽大学 计算智能与信号处理教育部重点实验室, 安徽 合肥 230601
2 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室, 安徽 合肥 230031
3 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
4 合肥学院 先进制造工程学院, 安徽 合肥 230601
偏振光反射信息可直接反演目标本征特性, 且在传输过程中具备较强的抗干扰特性, 因此偏振成像技术可适用于多种复杂环境中的智能监控、交通监察领域。近年来使用深度学习判读图像检测目标的方法迅速发展, 已经广泛应用于图像处理的各个领域。本文提出了一种基于偏振图像与深度神经网络算法的行人、车辆多目标检测算法YOLOv5s-DOLP。首先, 通过实时获取到偏振图像进行偏振信息解析, 获取目标偏振度图像。其次, 为增强偏振度图像中检测目标与背景存在高对比度的特性, 在主干网络中引入通道注意力与空间注意力, 提升网络特征进行自适应学习的能力。此外, 使用K-means算法对目标位置信息进行聚类分析, 加快网络在偏振度图像的学习速度, 提升目标检测精度。实验结果显示, 该算法结合了偏振成像和深度学习目标检测的优势, 对于低照度复杂场景中的车辆、行人目标检测效果好、检测速度快, 对于道路车辆的目标检测、识别与跟踪具有一定的应用价值。
偏振成像 神经网络 多目标检测 注意力机制 polarization image, neural network, YOLO v5s, mult YOLOv5s
宁夏大学食品与葡萄酒学院, 宁夏 银川 750021
硫代巴比妥酸反应物(TBARS)是表征肉品脂肪氧化程度的主要化学信息。 为探究二维相关光谱技术(2DCOS)筛选羊肉中TBARS含量的特征变量的可行性, 利用高光谱成像技术结合2DCOS分析建立TBARS含量的快速无损检测方法。 采集样本在400~1 000 nm的光谱反射图像, 通过ENVI 4.8软件在光谱图像上手动设置感兴趣区域提取原始光谱数据; 采用偏最小二乘回归(PLSR)算法将光谱数据与TBARS浓度值进行关联, 解释二者之间的相关程度; Kennard-Stone(KS)算法划分样本集对模型进行外部验证; 为消除原始光谱中的干扰信息, 使用卷积平滑(SG), 去趋势(de-trending)和SG+de-trending三种预处理方法校正原始光谱; 将TBARS化学值视为微扰量, 采用2DCOS研究光谱信号的动态变化, 分析二维相关光谱及其切割光谱, 确定与微扰相关的特征变量; 变量组合集群分析(VCPA)、 竞争性自适应加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)用于全光谱变量和2DCOS特征变量的选择和优化; 利用线性建模方法PLSR建立代表性特征变量下TBARS含量的高光谱定量分析模型。 结果显示, de-trending预处理后建立的预测模型稳健性较好, 其=0.874, RMSEC=0.106 mg·kg-1, =0.853, RMSEP=0.139 mg·kg-1; 进行2DCOS分析发现579, 699, 756和867 nm处存在与TBARS含量密切相关的自相关峰, 579~867 nm范围内的特征变量是TBARS含量检测的相关区域; VCPA, CARS和SPA从全光谱数据和2DCOS分析中分别提取了7, 16, 20, 8, 24和14个具有代表性的特征变量; 由所获得模型的准确性和可靠性可知利用CARS在2DCOS分析中优选代表性波长建立的检测模型可以准确无损地评估羊肉中TBARS含量, 定量分析模型为: Y(TBARS)=-0.15+2.99λ588-7.01λ593+7.45λ598-6.14λ603+7.06λ612-8.25λ622+2.64λ631-4.18λ636+13.91λ646-11.3λ655+12.64λ675-8.51λ684-7.81λ689+1.08λ703-2.54λ713+5.47λ727+6.62λ742+5.69λ751+2.48λ775-1.93λ780-6.95λ790+7.09λ799-3.56λ809+1.82λ819, 其=0.857, RMSEC=0.113 mg·kg-1。 2DCOS方法为光谱分析中变量的筛选提供了一种新思路, 高光谱技术结合2DCOS分析无损检测羊肉中TBARS含量是可行的。
滩羊肉 高光谱成像 广义二维相关光谱 偏最小二乘回归 Tan mutton TBARS Hyperspectral imaging Two-dimensional correlation spectra Partial least squares regression TBARS
薛钊 1,1,2,2张海婷 1,1,2,2杨茂生 1,1,2,2宋效先 1,1,2,2,3,">">*[ ... ]姚建铨 1,1,2,2,3,3
1 江苏大学机械工程学院,江苏 镇江 212013
2 江苏大学微纳光电子与太赫兹技术研究院,江苏 镇江 212013
3 天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津 300072
设计了一种基于图形化石墨烯的太赫兹吸收器,呈现出可调谐超宽频的吸收特性。其顶部为超薄石墨烯层,中间为电介质层,底部为金层。通过改变中间介质层的厚度和顶层石墨烯的费米能级,对太赫兹吸收器进行设计与仿真,而石墨烯的费米能级可以通过改变栅极电压来调控。结果表明,该吸收器在低频部分呈现超宽频吸收,当吸收器的介质层厚度为30 μm时,吸收特性达到最优,并且通过改变石墨烯的费米能级,能够动态调控吸收器的吸收特性,使得吸收峰值点和带宽发生动态变化,吸收峰值点在431 GHz区间内移动,实现了吸收器的可调谐功能。当石墨烯的费米能级为0.4 eV时,吸收率超过90%的频带宽度为1.8744 THz,吸收器峰值吸收率为99.3357%,达到了完美吸收。
光谱学 太赫兹波 吸收器 图形化石墨烯 可调谐宽光谱 激光与光电子学进展
2022, 59(5): 0530002
高光谱成像技术是一种将成像与光谱相结合的新型无损检测技术, 属于间接分析方法; 光谱模型的建立非常关键, 需综合考察各建模因素间的交互作用。 应用Box-Behnken法设计响应面试验优化冷鲜滩羊肉蛋白质含量的可见/近红外高光谱定量检测模型。 使用可见/近红外高光谱成像系统采集冷鲜滩羊肉样本的高光谱图像, 分析肉样反射光谱特性。 采用二维相关光谱技术(2DCOS), 以冷鲜滩羊肉中蛋白质含量为“外界扰动”, 研究扰动条件下光谱信号的动态变化, 解析二维相关光谱谱图特征, 寻找与微扰相关的敏感变量。 分别采用多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)和标准正态变量变换(standard normalized variate, SNV)提取有用信号, 优化所选特征波段光谱质量。 为实现数据快速降维, 减少大量光谱数据处理负担, 采用变量组合集群分析法(variable combination population analysis, VCPA)和应用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)对2DCOS范围内特征波段进行二次优选。 根据Design-Expert软件中Box-Behnken法设计响应面试验, 以特征优选、 光谱预处理及多元校正方法为考察因素, 各因素中3种不同方法为水平, 建立冷鲜滩羊肉蛋白质含量分析的优化检测体系。 结果表明, 波长473, 679, 734和814 nm处存在较强的自相关峰, 473~814 nm范围内的特征波段为冷鲜滩羊肉蛋白质检测的敏感区域; MSC和SNV能够消除肉样自身散射作用的干扰, CARS和VCPA对特征波段进行二次优选, 分别优选出了16和9个特征波长; 各因素对蛋白质可见/近红外光谱模型预测性能的影响顺序为特征优选方法>预处理方法>多元校正方法, 优选出2DCOS-SNV-LSSVM模型具有较高的运行速率和预测能力, 其Rc=0.858 8, RMSEC=0.005 8; Rp=0.860 4, RMSEP=0.005 7。 研究表明, Box-Behnken法在可见/近红外高光谱(400~1 000 nm)建模参数优化选择中的应用, 可以有效地实现滩羊肉品质智能监控与质量安全快速无损分析, 为分析对象光谱模型的优化及提高预测结果的准确性提供理论参考。
可见/近红外高光谱 Box-Behnken设计 二维相关光谱 滩羊肉 蛋白质 Visible-near infrared hyperspectral Box-Behnken design Two-dimensional correlation spectra Tan mutton Protein
1 安徽大学电气工程与自动化学院, 安徽 合肥 230601
2 中国科学院电工研究所, 北京 100190
3 北京工业大学信息学部信息与通信工程学院, 北京 100124
碳纳米管-聚二甲基硅氧烷(CNT-PDMS)是一种新型的激光超声换能器(LIU-T)复合材料, 具有高频率、 宽带宽、 高振幅的特性。 该复合薄膜可作为高效、 鲁棒的超声发射器用于诊断和治疗。 纳米复合材料的固有结构提供了独特的热、 光学和机械性能, 这不仅有利于能量转换, 而且对脉冲激光烧蚀具有很好的鲁棒性。 PDMS聚合物具有高热弹性系数有利于材料的伸缩从而产生超声。 研究了几种不同复合薄膜产生的光声信号特性, 测试了不同衬底和水介质条件下的光声信号特性。 利用碳纳米材料的高吸光性和PDMS聚合物的高膨胀性制作激光超声换能器, 不但降低了材料的厚度, 还有望产生高频高强度超声信号。 实验用硬玻璃衬底厚度约为1 mm, 软薄膜衬底厚度在微米级, 水介质条件下的厚度为3 mm。 在脉冲激光激励下, 水介质下软薄膜条件、 硬玻璃衬底、 软薄膜衬底涂层端面超声压力分别为2.0, 3.9和5.2 MPa。 通过一系列的研究得出了结论: (1)软薄膜衬底(3×3)比硬玻璃衬底(3×3)更具有良好的负脉冲, 更适合用在光声空化治疗方面; (2)水介质条件下不利于产生高强度光声信号。 总而言之, 采用激光超声换能器比压电换能器更具有产生高振福, 带宽宽的超声信号的潜力, 而且提供了一种没有电子等干扰结构的超声激励新方法, 有望成为替代压电换能器的新一代激光超声换能器。 这种新方法应用在磁声电成像领域可以大大减少超声激励源的干扰。 同时, 相对于将CNT混入PDMS中的方法, 该方法更具有简单方便节省材料等优点。 对于硬玻璃传统型衬底, 实现的软薄膜衬底能产生较高的声压5.2 MPa, 并且中心频率在5 MHz, -6 dB超声带宽也相对较宽接近5 MHz, 相比于早在2014年实现的CNT-PDMS激光超声换能器产生的4.5 MPa声压, 本文方法更具有临床应用前景, 应用在磁声电成像等方面具有很好的避免电磁干扰效果。
碳纳米管 聚二甲基硅氧烷 光声效应 激光超声换能器 Carbon nanotubes Polydimethylsiloxane Photoacoustic effects Laser ultrasonic transducers 光谱学与光谱分析
2020, 40(7): 2079