基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法 被引量：1

1

作者 胡玮 赵菊敏 李灯熬 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第1期137-147,共11页

【目的】高功率半导体激光器的光学灾变损伤是限制其可靠性和寿命的主要因素,因此,有效的缺陷检测对于优化激光器芯片的制造工艺和结构设计至关重要。提出了一种基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法,旨在解决深度学习应... 【目的】高功率半导体激光器的光学灾变损伤是限制其可靠性和寿命的主要因素,因此,有效的缺陷检测对于优化激光器芯片的制造工艺和结构设计至关重要。提出了一种基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化激光器芯片缺陷检测算法,旨在解决深度学习应用于缺陷检测时面临的高计算量和参数量问题。【方法】利用轻量化卷积神经网络替换特征提取主干有效减少对计算资源消耗,有效提取电致发光图像中缺陷特征。为从上下文特征获取更丰富的信息,引入多分支重参数化卷积块重构聚合模块,通过多路径分支丰富特征表示,训练与推理的解耦保证检测效率。此外,结合坐标注意力,提升定位精度。进行了剪枝实验和模型部署,验证算法的初步应用。【结果】在电致发光缺陷数据集上的实验结果显示,本文方法能在较低的参数和计算量下准确地检测出芯片缺陷,展现出良好的性能。 展开更多

关键词 光学灾变损伤 半导体激光器芯片 缺陷检测 轻量化 模型剪枝

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PAN/MoS_(2)柔性复合纳米纤维膜的压电传感特性

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作者 张恒博 李银辉 +7 位作者 李玮栋 高飞 殷荣艳 梁建国 赵鹏 周赟磊 李朋伟 边桂彬 《物理学报》 北大核心 2025年第7期275-288,共14页

柔性压电纳米材料可以将机械能转换为电能为微纳电子设备供电.近年来,随着对压电技术的研究,二硫化钼(MoS_(2))已被报道用于增强复合材料的压电性能.本文采用静电纺丝法制备了聚丙烯腈/MoS_(2) (PAN/MoS_(2))柔性复合纳米纤维膜压电传感... 柔性压电纳米材料可以将机械能转换为电能为微纳电子设备供电.近年来,随着对压电技术的研究,二硫化钼(MoS_(2))已被报道用于增强复合材料的压电性能.本文采用静电纺丝法制备了聚丙烯腈/MoS_(2) (PAN/MoS_(2))柔性复合纳米纤维膜压电传感器,系统地研究了MoS_(2)纳米片的含量对PAN/MoS_(2)复合纤维膜压电性能的影响.结果表明,当MoS_(2)掺杂质量含量为3.0%时,PAN/MoS_(2)复合纤维膜传感器的开路输出电压达到最大值为4.64 V,短路输出电流为2.69μA,输出功率达到3.46μW,比纯PAN制备的传感器的电压电流分别提高了140%与160%.与纯PAN相比,PAN/MoS_(2)复合纤维膜的压电常数d_(23)提高了4.86倍.本文制备的PAN/MoS_(2)柔性复合纤维膜传感器可以为商用电容充电,电容放电可成功点亮绿色LED,并在无源条件下实时监测自行车轮胎运行状况.PAN/MoS_(2)柔性复合纤维膜传感器在经过10000次循环敲击测试电压输出无明显波动,稳定性良好.PAN/MoS_(2)柔性复合纳米纤维膜传感器具有柔性好、成本低和自供电等特点,有望在可穿戴/便携式电子设备、智能机器人、智能设备等领域具有广阔的应用前景. 展开更多

关键词 聚丙烯腈 二硫化钼 柔性纳米纤维膜 压电传感

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基于失匹配负波潜伏期优化的语音增强研究

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作者 吉陈果 贾海蓉 +1 位作者 裴意静 段淑斐 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第3期524-533,共10页

针对现有语音增强算法和评价指标出现的失配问题,将脑电成分评估语音指标与损失函数相结合,有效提升了语音增强算法的性能。首先,验证脑电成分失匹配负波的潜伏期可以作为语音的客观评价指标,以此提出失匹配负波的潜伏期函数,并将其与... 针对现有语音增强算法和评价指标出现的失配问题,将脑电成分评估语音指标与损失函数相结合,有效提升了语音增强算法的性能。首先,验证脑电成分失匹配负波的潜伏期可以作为语音的客观评价指标,以此提出失匹配负波的潜伏期函数,并将其与信噪比联系,从而解决当前语音增强领域常用评价指标无法直接作为损失函数来优化语音增强算法的问题。其次,将潜伏期函数与传统神经网络中的学习目标进行联合训练,通过训练不断优化潜伏期函数。最后,将潜伏期函数应用到生成对抗网络的鉴别器损失函数中,结合Conformer能够有效捕捉长期依赖关系,同时在时间和频率维度上提取局部特征。实验结果显示,利用脑电成分评估的语音客观度量指标来优化神经网络能够有效改善语音的特性,从语音的增强质量、可懂度和失真程度方面均验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 语音增强 失匹配负波 语音质量评估 生成对抗网络

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FDH-DETR工况场景工人行为及火灾检测算法

4

作者 董润华 常青 +1 位作者 孔鹏伟 王耀力 《电子测量技术》 北大核心 2025年第3期145-153,共9页

针对工厂时刻面临的安全生产问题,例如厂区车间内严禁烟火、需时刻关注工作人员的行为安全、恶劣工况场景下工人是否佩戴口罩等,提出了一个基于RT-DETR改进的工人行为及火灾检测算法FDH-DETR。首先,通过Deep Faster特征深度融合模块与Fa... 针对工厂时刻面临的安全生产问题,例如厂区车间内严禁烟火、需时刻关注工作人员的行为安全、恶劣工况场景下工人是否佩戴口罩等,提出了一个基于RT-DETR改进的工人行为及火灾检测算法FDH-DETR。首先,通过Deep Faster特征深度融合模块与FasterNet的融合,减少了算法的参数量和计算量;其次,通过DRBC3模块大小卷积核转换机制,减少了模型的推理成本;最后,通过HiLo-AIFI高低频尺度内特征交互模块,增强了对高低频特征的提取能力。实验结果表明,改进后的算法平均准确度达到了93.8%,参数量减少了31.6%,计算量减少了61.4%,FPS达到了150 fps,并在真实工况场景下进行推理实验,验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 RT-DETR 工人行为检测 注意力机制 模型轻量化 目标检测 特征融合 火灾检测

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基于G-S混合编码的分布式单模光纤测温方法研究

5

作者 李昭旭 王宇 +3 位作者 郭欣明 刘昕 白清 靳宝全 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期244-252,共9页

为了减少分布式单模光纤温度传感系统的测温误差,文中提出了一种基于Golay-Simplex混合编码的单模光纤温度测量方法。首先将4路G码进行S码变换实现了12路G-S混合编码调制,再依次对12路编码输出信号进行S码解码处理与G码解码处理,并采用... 为了减少分布式单模光纤温度传感系统的测温误差,文中提出了一种基于Golay-Simplex混合编码的单模光纤温度测量方法。首先将4路G码进行S码变换实现了12路G-S混合编码调制,再依次对12路编码输出信号进行S码解码处理与G码解码处理,并采用累加平均与小波变换进行了测温曲线降噪,验证了G-S混合编码的编码增益为G码与S码的编码增益乘积。对比实验结果表明,在30 km单模光纤长度、50 ns脉宽与64 bit编码长度的条件下,G-S混合编码测温系统的反斯托克斯信号幅值曲线波动范围较小,且在整个光纤长度内信噪比较大,信噪比高于Golay码编码测温系统和单脉冲测温系统。G-S混合编码的稳态测温误差可从单脉冲系统的±7.3℃优化至±2.5℃,优于Golay编码分布式拉曼光纤测温系统的测温误差±3.9℃。而空间分辨率可保持为5 m,证明了G-S混合编码在长距离单模光纤测温方面的有效性,有望为水利大坝渗漏温变等基础设施状态的融合感知提供有效的技术解决方案。 展开更多

关键词 光纤温度传感 拉曼光时域反射 脉冲编码 G-S混合编码 测温误差

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基于互相关谱滑动平均的OFDR应变传感精度提升研究

6

作者 齐青云 徐航 +4 位作者 白清 梁昌硕 吴璐璇 王宇 靳宝全 《光学技术》 北大核心 2025年第1期94-100,共7页

OFDR在长距离大应变传感时易出现相位噪声,使得应变传感精度较差或无法还原真实应变变化。文章采用互相关谱滑动平均方法对OFDR原始互相关谱进行处理以提升应变传感精度。阐述了应变解调干扰噪声产生机理,分析了基于互相关谱滑动平均的O... OFDR在长距离大应变传感时易出现相位噪声,使得应变传感精度较差或无法还原真实应变变化。文章采用互相关谱滑动平均方法对OFDR原始互相关谱进行处理以提升应变传感精度。阐述了应变解调干扰噪声产生机理,分析了基于互相关谱滑动平均的OFDR应变传感精度提升原理,搭建了OFDR应变传感系统,在103.8m传感光纤上进行了实验验证,并讨论了不同大小的滑动平均块对结果的影响。实验结果表明,在扫频范围60nm,滑动平均块大小为1×10时,可在103.8m待测光纤实现空间分辨率为1.33cm,最大值为4000με的应变传感,应变区波长偏移量标准差显著降低。研究证明,互相关谱滑动平均方法可以有效提升OFDR系统应变解调精度。 展开更多

关键词 光频域反射 应变检测 互相关谱 光纤传感 精度提升

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基于动态区域剔除与稠密地图构建的视觉SLAM算法

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作者 赵薇 王峰 +2 位作者 马星宇 翟伟光 孟鹏帅 《兵工学报》 北大核心 2025年第3期302-312,共11页

针对同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法在动态场景中存在定位精度低且无法生成稠密地图的问题,提出一种基于动态区域剔除与稠密建图的视觉SLAM算法。在原ORB-SLAM3算法的基础上新建动态特征点检测线程,使... 针对同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法在动态场景中存在定位精度低且无法生成稠密地图的问题,提出一种基于动态区域剔除与稠密建图的视觉SLAM算法。在原ORB-SLAM3算法的基础上新建动态特征点检测线程,使用YOLOX网络获取动态场景语义信息及物体检测框,同时结合语义和几何约束检测特征点运动状态,提出动态特征点剔除算法,旨在精准实现动态特征点的剔除。随后设计稠密建图线程,基于关键帧及相应位姿构建稠密点云地图,利用地图中剩余的静态特征点,去除动态物体造成的重影,实现稠密地图的构建。在公开TUM数据集和真实动态环境进行验证,在TUM数据集的动态环境下,新算法有效消除了动态物体对位姿估计的影响,提升了SLAM算法在动态场景中的定位与建图的鲁棒性。 展开更多

关键词 动态环境 目标检测 几何约束 稠密建图

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基于VMD的双通道构音障碍语音特征图谱提取算法

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作者 薛珮芸 白静 +1 位作者 张楠 赵建星 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期793-801,共9页

针对在提取构音障碍患者语音有效特征信息不足,导致语音识别率低的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)的多尺度双通道滤波器组(MBCFbank)特征图谱提取算法.首先,为了更好地提取符合人耳听觉结构特性的声学特征,提出一种双通道滤波器组(... 针对在提取构音障碍患者语音有效特征信息不足,导致语音识别率低的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)的多尺度双通道滤波器组(MBCFbank)特征图谱提取算法.首先,为了更好地提取符合人耳听觉结构特性的声学特征,提出一种双通道滤波器组(BCFbank)特征提取算法,该算法采用Mel滤波后做对数变换,同时采用Gammatone滤波后作非线性响度变换;其次,采用VMD来优化BCFbank特征,对分解后的多个语音信号分量筛选出相关系数较高的3个,分别提取其BCFbank特征及其差分特征,同时对未分解的语音信号提取BCFbank特征,从而构成MBCFbank特征图谱;最后,在双路语音识别模型上进行训练和识别.实验结果表明,基于BCFbank特征、MBCFbank特征图谱的语音识别模型准确率最高分别达到了87.82%,94.34%,优于Fbank特征的识别效果. 展开更多

关键词 构音障碍语音识别 变分模态分解 卷积神经网络 MBCFbank特征

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基于IP-VPN技术的网络视频会议系统的分析与研究 被引量：3

9

作者 苏超 《科技传播》 2014年第23期148-149,共2页

随着通信技术和多媒体技术的不断发展,二者在近年来的发展过程中开始靠拢,从而形成了一种最新型的媒体通信技术。本文就重点讲解一下以IP为基础建立的VPN网络视频会议系统,从该系统的关键技术IP协议的缺陷出发,并介绍VPN技术的基本原理... 随着通信技术和多媒体技术的不断发展,二者在近年来的发展过程中开始靠拢,从而形成了一种最新型的媒体通信技术。本文就重点讲解一下以IP为基础建立的VPN网络视频会议系统,从该系统的关键技术IP协议的缺陷出发,并介绍VPN技术的基本原理然后详细探讨了以IP为基础的VPN技术的实现,最后对于该系统在大型企业所举办的视频会议中的应用做一介绍。 展开更多

关键词 IP技术 VPN 视频会议系统

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基于YOLO-DSBE的无人机对地目标检测

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作者 孟鹏帅 王峰 +2 位作者 翟伟光 马星宇 赵薇 《航空兵器》 2025年第2期94-103,共10页

针对无人机捕获图像背景复杂、目标尺度小且相互遮挡、漏检率高等问题,提出一种基于YOLO-DSBE的无人机对地目标检测算法。提出基于可变形卷积的DC-ELAN与DC-MP模块,适应不同形状大小输入特征,提升网络对复杂背景下特征的解析能力;设计... 针对无人机捕获图像背景复杂、目标尺度小且相互遮挡、漏检率高等问题,提出一种基于YOLO-DSBE的无人机对地目标检测算法。提出基于可变形卷积的DC-ELAN与DC-MP模块,适应不同形状大小输入特征,提升网络对复杂背景下特征的解析能力;设计高分辨率多尺度检测层,增强算法提取小目标特征能力,提高微小目标检测精度;深度融入BiFormer动态稀疏注意力机制至改进后的特征融合网络中,剔除无关特征信息,提高相关细节的关注度并降低漏检率;引入边框损失函数EIoU,解决CIoU形状惩罚项失效的问题,提升模型收敛速度与检测精度。实验结果表明,改进算法在UA-DETRAC数据集上的的平均精度达到56.1%,相比原算法,mAP 50与mAP 50:95在VisDrone2019数据集上分别提升了3.5%与2.8%,有效提升了无人机图像识别的准确率。 展开更多

关键词 目标检测 无人机图像 YOLO-DSBE 可变形卷积 BiFormer

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鸟声标注技术及其在被动声学监测中的应用 被引量：1

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作者 郭倩茸 段淑斐 +2 位作者 谢捷 董雪燕 肖治术 《生物多样性》 CSCD 北大核心 2024年第10期72-93,共22页

鸟声标注用于标记声音中的鸟类信息,如种类、声音结构等,是鸟类被动声学监测及相关声学数据分析、物种自动识别分类的重要基础。本文以鸟声标注为重点,比较了人工标注、自动标注和半自动标注等常用方法的优势,点明了各自在数据质量、标... 鸟声标注用于标记声音中的鸟类信息,如种类、声音结构等,是鸟类被动声学监测及相关声学数据分析、物种自动识别分类的重要基础。本文以鸟声标注为重点,比较了人工标注、自动标注和半自动标注等常用方法的优势,点明了各自在数据质量、标注一致性和标注效率等方面面临的挑战,同时探讨了这些标注方法在被动声学监测中的应用进展,提出了自动标注模型优化、跨地区数据集建立和半自动标注系统完善等未来发展方向。尽管目前自动标注方法取得了显著进展,但鸟声标注仍面临冷启动问题,亟需更大规模的跨地区数据集和高效的质量检测半自动标注系统,以满足标注数量和质量的双重要求。本综述有助于帮助鸟声数据集创建者和标注者更好地理解现有标注技术及其潜在的发展趋势,为大规模鸟类声学监测数据的高效物种自动识别提供技术支撑。 展开更多

关键词 鸟声数据集 人工标注 半自动标注 自动标注 鸟声识别 被动声学监测

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