作者单位
摘要
贵州大学 大数据与信息工程学院,贵州 贵阳 550025
针对DeepLabv3+模型对图像目标边缘分割不准确、不同类目标分割不一致等问题,提出一种基于类特征注意力机制融合的语义分割算法。该算法在DeepLabv3+模型编码端先设计一个类特征注意力模块增强类别间的相关性,更好地提取和处理不同类别的语义信息。然后采用多级并行的空间金字塔池化结构增强空间之间的相关性,更好地提取图像不同尺度的上下文信息。最后在解码端利用通道注意力模块的特性对多层融合特征重新校准,抑制冗余信息,加强显著特征来提高网络的表征能力。在Pascal Voc2012和Cityscapes数据集上对改进模型进行了有效性和泛化性实验,平均交并比分别达到了81.34%和76.27%,使图像边缘分割更细致,类别更清晰,显著优于本文对比算法。
多尺度特征融合 类特征 注意力机制 语义分割 DeepLabv3+ multi-scale feature fusion class feature attention mechanism semantic segmentation DeepLabv3+ 
液晶与显示
2023, 38(2): 236
作者单位
摘要
河南理工大学, 河南 焦作 454000
针对具有外界非匹配扰动的严格反馈非线性系统, 研究了固定时间控制问题。基于反演策略和Lyapunov稳定性理论, 给出使全局固定时间稳定的新型扰动观测器和控制器的设计步骤。为避免传统固定时间反演控制算法因虚拟控制律反复微分导致的奇异问题, 设计了一种不含分数次幂项的光滑反演控制器。在设计中将扰动估计值补偿到标称控制器中, 实现了外界扰动下控制目标的高精度、固定时间稳定, 并保证闭环系统中的信号在固定时间内收敛至稳定界内。最后对比仿真验证了控制算法的有效性。
固定时间控制器 非线性系统 扰动观测器 fixed-time controller nonlinear system disturbance observer 
电光与控制
2022, 29(12): 94
作者单位
摘要
山东理工大学 电气与电子工程学院, 山东 淄博 255000
在动态光散射技术中, 光强自相关数据中信号噪声对测量结果的影响, 主要取决于颗粒粒度反演算法。在多角度测量时, 角度加权则成为左右噪声对测量结果影响的又一重要因素。本文在多角度动态光散射角度加权机理分析的基础上, 研究了光强均值和迭代递归角度加权方法对测量信号噪声影响的抑制作用。结果表明, 无信号噪声时,对于单峰小粒度分布,迭代递归方法加权对小颗粒粒度分布略有展宽; 对于中、大颗粒, 光强均值法进行角度加权所得的峰值误差略有增大; 随着噪声的增加, 迭代递归法加权所得反演结果的性能指标无显著变化, 而光强均值法进行角度加权所得结果的峰值误差和分布误差均呈显著增大的趋势。306/974 nm标准双峰颗粒体系光强均值法和迭代递归法的反演峰值误差分别为0.170/0.121, 0.092/0.097, 迭代递归法峰值位置更准确, 能够验证模拟数据的结论。迭代递归法通过各个散射角逐次反演和比较粒度分布重新计算角度权重, 这种通过角度权重更新的“修正”作用, 在很大程度上抵消了噪声导致的粒度分布误差, 从而显现出抵御噪声影响的“去噪”性能。因此, 在测量噪声较大的环境下, 宜采用迭代递归方法进行多角度加权。
动态光散射 角度加权 信号噪声 光强均值法 迭代递归法 dynamic light scattering angle weighting signal noise light intensity average method iterative recursive method 
光学 精密工程
2020, 28(4): 808

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