郑州大学学报(工学版)

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2025年08月10 00:00

基于改进YOLOv7的高风险区工程车辆识别算法

2025年08月10 00:00

为解决高风险区域工程车辆施工时对天然气管道的安全威胁问题,特别是重型车辆可能带来的物理冲击与环境干扰,提出一种基于改进YOLOv7的工程车辆识别算法。以6种施工现场常见的自卸车、压路车、搅拌车、叉车、挖掘机和装载车等车型为研究对象,利用自定义数据集进行训练,数据集涵盖多种环境和角度的图像,确保模型效能。首先,在YOLOv7头部网络中引入了CBAM注意力机制并在最大池化层结构中增加了改进的GAM注意力机制,提升模型对关键图像特征的关注度,从而提高目标检测的准确性;其次,采用DySample动态上采样器替换最近邻插值上采样模块,提高检测精度;最后,提出了一种改进的SPPCSPC模块,提高特征提取效率,降低计算成本,加速推理过程。这些改进使得模型在图像质量低、目标距离远等挑战下仍能维持高检测精度。实验结果表明:所提算法在自定义工程车数据集上的精确度P、召回率R、mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别为97.7%、94.7%、98.6%、90.4%;与YOLOv7算法相比,P、R、mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别提升了1.3百分点、1.4百分点、1.4百分点、3.7百分点。

用于伪装目标检测的边缘-纹理引导增强网络

2025年08月10 00:00

伪装目标检测(COD)因目标物体与背景极为相似而具有很大的挑战性。针对目前COD方法未能充分利用边缘和纹理信息辅助检测任务而造成的边缘预测模糊、检测结果不完整且存在干扰等问题,提出了一种边缘-纹理引导增强网络(ETGENet),通过显式且充分的边缘和纹理引导策略来进一步提升COD的性能。首先,ETGENet中包含了一个关键的特征引导增强模块(FGEM),该模块能够利用并行的特征细化分支处理并增强对象特征,引导分支通过引导注意力来获取对象特征与边缘-纹理线索之间的相关性,以加强网络对于对象细节信息的理解并抑制噪声干扰;而自增强分支则利用自注意力机制从全局角度对伪装对象特征进行细化。其次,提出了一个特征交互融合模块(FIFM)来渐进融合相邻特征,FIFM利用注意力交互机制和加权融合策略学习特征间的互补信息,以生成更完整的预测图。最后,在3个公共数据集CAMO、COD10K和NC4K上进行实验验证,结果表明:所提出的网络在结构度量S、自适应增强匹配度量E、加权F度量和平均绝对误差M指标上均优于相关领域的其他方法,尤其在最大的测试集NC4K上,加权F度量指标高于所对比12个COD方法中表现最佳的FSPNet 2.2百分点。

改进YOLOv5的工业产品表面缺陷检测方法

2025年08月10 00:00

针对工业场景下资源受限且表面缺陷图像对比度低的问题,提出了一种改进YOLOv5的工业产品表面缺陷检测方法。首先,在骨干网络中引入感受野增强模块,用于从不同层次的感受野提取更丰富的视觉特征;其次,在特征融合网络中添加混洗注意力模块,更有效地对不同维度的特征图进行融合;最后,采取了任务解耦检测头,使分类和回归两个任务采用相互独立的网络进行预测,降低彼此的干扰,提升检测精度。实验结果表明:该网络的参数量和计算量均低于YOLOX、YOLOv7、deformable DETR等模型,且在管道数字射线(DR)缺陷图像数据集PDD和NEU-DET数据集上,mAP@0.5分别提高2.23百分点和2.99百分点,兼顾了工业场景下对缺陷检测实时性和精确性的要求。

基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割

陈立伟, 彭逸飞, 余仁萍, 孙源呈 — 2025年08月10 00:00

针对现有海马体图像自动分割方法不能很好地利用上下文信息导致分割准确率难以提高以及训练和检测过程中内存消耗大的问题,提出了一种基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割模型MVF-2.5D U-Net。首先,模型对2D U-Net进行了改进,增加Triplet Attention模块的同时调整了网络的层深;其次,使用相邻切片组成的三通道2.5D图像代替传统的单切片输入;最后,构建了一个体积融合网络代替传统的众数投票机制。在HarP数据集上通过交叉验证的方式对网络进行了实验验证。实验结果表明:所提模型在海马体图像分割任务上的平均Dice系数和豪斯多夫距离分别为0.902和3.02,准确率和稳定性优于传统的U-Net模型和对比算法,同时适用于资源受限的环境。实验证明所提模型能够更有效地实现磁共振影像上的海马体分割。

融合CLIP和3D高斯的多模态场景编辑算法

曹仰杰, 王伟平, 李振强, 谢　俊, 吕润峰 — 2025年08月10 00:00

针对3D场景编辑算法对标注数据过度依赖和计算复杂度高的问题,提出了一种融合CLIP与3D高斯的多模态场景编辑算法(CLIP2Gaussian)。首先,利用SAM从多视角图像中提取目标掩码,并引入双向传播策略实现不同视角之间的掩码一致性;其次,将提取的掩码通过CLIP进行语义标签分配,并映射到3D高斯点,实现3D场景的语义嵌入;最后,采用可微分渲染机制对3D高斯参数进行优化,同时引入空间一致性正则化策略,通过聚类增强语义标签在3D空间中的一致性与稳定性。实验结果表明:CLIP2Gaussian在LERF数据集上IoU达到61.23%,语义分割任务中单次文本查询响应时间为0.57 s,准确率和效率均优于LERF。消融实验进一步验证了所提算法在最小扰动原始场景的前提下对目标区域的精准编辑。

基于改进YOLOv5s干扰跳频信号调制识别

2025年08月10 00:00

复杂电磁环境中干扰信号会严重恶化跳频信号检测和识别性能,为了解决传统的检测方法在实际应用中存在错检、漏检、误检、多检等问题,通过对YOLOv5s网络进行改进,提出一种基于时频图的信号检测和识别算法。首先,构建了跳频信号+干扰信号组合模式的数据集,包含4种不同跳频信号调制类型和6种不同干扰类型,每个组合生成300个高分辨率时频图样本,总计构建7 200组数据;其次,考虑到干扰和信号在时频图上拥有相似的特征,而跳频信号频率会随时间不断跳变,这使得信号附近的背景信息成为区分信号与干扰的关键特征,提出利用语境分层模块对背景信息进行分级,采用深度可分离卷积模块提取信号附近的背景信息,利用门控聚合机制加权聚合背景信息和信号特征,输出更具判别力的复合特征;最后,利用语境分层模块与门控聚合机制对YOLOv5s网络的主干网络部分进行改造,得到改进的跳频信号检测器。仿真结果表明:较传统YOLOv5s网络,所提算法的召回率R提升15.9百分点,均值平均精度mAP@0.5∶0.95提升8.9百分点,F1提升9百分点,错检、漏检等情况显著减少。关键词:跳频信号; 信号检测; 信号识别; 干扰信号; YOLOv5s

基于动态记忆与运动信息的目标中心视频预测算法

韩晨晨, 卢宪凯, 王志成, 熊筱舟 — 2025年08月10 00:00

针对在视频预测任务中需要维持视频帧间目标空间和时间一致性的问题,提出了基于动态记忆与运动信息的目标中心视频预测算法。首先,引入目标中心模型解耦场景中的目标,确保视频目标在长期动态预测中的一致性和稳定性,有效维持目标的空间一致性;其次,设计目标动态记忆模块,用于捕捉视频的长期依赖并对目标动态进行精确建模,克服现有视频预测方法在预测目标间动态交互上的不足,提升预测目标的时间一致性;再次,利用相邻帧的特征相似性矩阵捕捉帧间运动信息,构建视频序列的时空关系,强化帧间的时间一致性;最后,利用交叉注意力机制融合视频目标的时序和结构信息来提升视频预测效果。通过在具有复杂目标交互的Obj3D和CLEVRER数据集上进行视频预测实验,结果表明:相较于较先进的基于目标中心的视频预测算法,所提算法在PSNR、SSIM两个指标上性能分别提升了4.5%,1.4%,并在LPIPS指标上降低了20%。

基于深度强化学习NoisyNet-A3C算法的自动化渗透测试方法

2025年08月10 00:00

在自动化渗透测试领域,现有攻击路径决策算法大多基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP),存在算法复杂度过高、收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。针对这些问题,提出了一种基于马尔可夫决策过程(MDP)的强化学习算法NoisyNet-A3C,并用于自动化渗透测试领域。该算法通过多线程训练actor-critic,每个线程的运算结果反馈到主神经网络中,同时从主神经网络中获取最新的参数更新,充分利用计算机性能,减少数据相关性,提高训练效率。另外,训练网络添加噪声参数与权重网络训练更新参数,增加了行为策略的随机性,利于更快探索有效路径,减少了数据扰动的影响,从而增强了算法的鲁棒性。实验结果表明:与A3C、Q-learning、DQN和NDSPI-DQN算法相比,NoisyNet-A3C算法收敛速度提高了30%以上,验证了所提算法的收敛速度更快。

基于Transformer多元注意力的钢材表面缺陷视觉检测

韩慧健, 邢怀宇, 张云峰, 张　锐 — 2025年08月10 00:00

针对钢材表面缺陷尺度不一和现有检测算法多尺度特征处理能力较差、精度不高的问题,提出一种混合采样与多元注意力协同的钢材表面缺陷检测方法。首先,构建高效通道特征提取主干网络模块,在复杂的钢材表面背景下着重提取缺陷特征;其次,提出一种双重注意力协同的特征金字塔,扩大网络感受野,更好地捕获多尺度缺陷特征,提高对小目标的检测性能;最后,设计出一种Transformer混合采样策略,动态感知缺陷区域,提高模型的整体检测性能。在NEU-DET数据集上进行实验,结果表明:相较于基准算法DETR,所提改进算法的平均精度均值提高6.1百分点,达到81.4%,提升了模型对钢材表面缺陷检测的精度;此外,检测帧率为44.2 帧/s,所提算法在检测速度和检测性能之间取得了较好的平衡。

基于深度学习的车辆轨迹预测研究综述

刘　凯, 汪佳琴, 李汉涛 — 2025年08月10 00:00

车辆轨迹预测(VTP)是交通技术领域中的重要研究对象。传统VTP方法需要大量特征工程,且难以实时适应复杂变化的环境。深度学习(DL)通过多层神经网络实现高效数据表达,克服了传统方法的局限性。对基于DL的VTP方法进行了综述,探讨了其在VTP中的应用及性能表现。首先,回顾了传统VTP方法和基于DL的VTP方法,介绍了VTP主要考虑的问题和问题的表述;其次,分析并比较了各类VTP方案,包括输入数据、输出结果和预测方法;再次,介绍了常用的评估指标,比较了这些VTP方案的实验结果,分析了VTP的应用,并展示了DL在VTP中表现出的优异性能;最后,展望了VTP未来在数据集、建模和计算效率方面的研究方向,指出车辆交互协同建模、模型的泛化以及多模态融合将是未来的挑战和研究方向。

基于PSO-MPC的锂离子电池快速安全充电策略

秦东晨, 罗庆洲, 杨俊杰, 陈江义, 武红霞 — 2025年08月10 00:00

针对锂离子电池充电过程中速度缓慢、过度升温、析锂及过充等问题,提出了基于改进粒子群算法(PSO)的模型预测控制(MPC)充电策略。首先,建立了锂离子电池的等效电路-热-电化学-老化耦合模型,结合等效电路模型与电化学模型的优点,准确预测充电过程中的端电压、温度变化及老化机制(如SEI膜增长、活性材料损失和析锂导致的容量损失)。其次,对耦合模型离散化处理,构建充电的空间状态模型,并增加避免热失控、析锂及过充的安全约束。基于空间状态模型,预测充电系统未来状态,并构建描述充电时间及损耗的代价函数。最后,通过改进PSO算法求解最优充电电流序列,实现对充电过程的实时优化。MATLAB/Simulink联合仿真结果表明:该策略在显著缩短充电时间的同时,有效控制了电池温度、端电压及析锂过电势,避免了热失控、析锂和过充等安全问题。通过实验与3种传统充电策略对比,结果表明:该策略充电时间缩短约17.3%~61.1%,且平均每次充电的容量衰减量相对于额定容量降低7.6%~36%,可为锂电池充电优化提供新方法。

考虑随机时滞影响的广域电力系统鲁棒稳定性分析

2025年08月10 00:00

针对大规模互联电力系统中存在的传输信号延时问题,提出了一种计及随机时滞的广域电力系统鲁棒稳定性分析方法。首先,考虑实际电力系统中时滞的随机特性和不确定性因素,并假定时滞发生的概率服从伯努利分布,建立具有时滞概率分布特征和参数不确定性的系统模型;其次,为了引入更多随机时滞的概率分布信息,构造了包含系统状态信息、时滞信息及它们导数的增广向量和具有多重积分项的Lyapunov-Krasovskii (L-K)泛函,并运用广义自由权矩阵不等式处理泛函导数,得到其更加精确的上界;最后,利用Schur补引理和线性矩阵不等式方法,得到保证系统均方渐近稳定的充分条件。算例仿真结果表明:所提方法与现有其他方法相比,系统的时滞稳定裕度提高了73%,且存在参数扰动下达到稳定的时间减少了40%,结果的保守性得到了显著降低。

基于超节点协同一致性算法的源-荷调度策略

李　青, 李　红, 董海鹰, 王　浩 — 2025年08月10 00:00

针对多分布式电源优化调度中存在的计算量与通信量大、难以实现整体完全分布式调控等问题,结合调频控制对一致性算法进行改进,提出一种基于超节点协同一致性算法的源-荷协同调度方法。首先,基于单跳采样法对原分布式电源网络结构进行拓扑重构,选取超节点并对决策变量进行求解,划分的局部集内的普通节点只与超节点进行通信;其次,对离散型一致性算法进行改进,提出一种自适应全局修正系数的调频控制方法,通过采集系统频率偏差大小决策全局修正系数参与功率调节,来更好地适应主动配电网实时调度和完全分布式控制,并用所提控制方法求解系统运行成本最小调度模型;最后,通过MATLAB仿真验证所提调度方法在应对拓扑切换和源荷突变场景下的有效性。仿真结果表明:在系统发生突变时,所提调度算法能够实现一致性增量成本的快速收敛,并有效控制各分布式电源的增量成本在8.95元以下;在系统无突变情况下,算法仅需197次迭代便可实现调度分配,可主动为调度部门提供了一种有效的方案。

基于改进YOLOv8s的输电线路山火检测

2025年08月10 00:00

针对输电线路走廊复杂背景场景下传统预警方法山火检测效果差、速度慢,图像识别误检、漏检率较高等问题,提出了一种基于改进YOLOv8s的输电线路山火检测方法。首先,通过网络收集并对现有数据集筛选,得到以野外荒地为背景的山火图像数据集,更加贴合目标背景。其次,引入ODConv模块,对基线模型的Backbone和Neck部分使用C2f_OD模块替换原C2f模块进行特征提取,提升模型对火焰烟雾的检测性能;再更换Head部分为DyHead模块,融合尺度、空间和任务3种注意力感知模块,进一步提高检测精度;并使用WIoU损失函数,将检测框回归聚焦于普通质量的预测框,提升模型对复杂背景的泛化性能。最后,设计了3组消融实验和1组对比实验。实验结果表明:所提算法与原YOLOv8s模型相比,在自建山火数据集上mAP@0.5提高了5.6百分点,P提升了4.51百分点,R提升了5.41百分点,帧率为34.9帧/s,满足输电线路山火精准检测的要求。

基于改进YOLOv8算法的半刚性基层松散病害识别方法

张　蓓, 徐　硕, 钟燕辉, 蔡鸿健, 臧全胜, 李晓龙 — 2025年08月10 00:00

针对目前复杂环境下探地雷达对路面松散病害的检测精度差、速度低等问题,提出了一种基于改进YOLOv8算法(YOLOv8-DN)的松散病害识别方法。所提方法针对性设计了DN模块替代C2f模块,该模块结合动态形变卷积模块和多尺度特征融合模块,使用动态形变卷积核的感受野以适应病害特征的形态复杂性,并利用多尺度特征融合路径提升模型对细小和模糊病害区域的捕捉能力。将原结构中的C2f模块替换为DN模块后,改进的YOLOv8-DN算法显著增强了对复杂病害的识别能力,且有效减少了计算开销。实验结果表明:相比原始YOLOv8算法,改进算法的mAP提升了5.29百分点,漏检率降低了5.2百分点,推理速度提高了4.9 帧/ms,且检测掩膜区域的完整性和准确性显著提高,证明了该算法的有效性和可行性,也为沥青路面半刚性基层松散病害的快速、精准检测提供了一种新的方法。

基于GD-PSO的水电站地下洞室初始地应力场反演

2025年08月10 00:00

针对现有的初始地应力场反演方法难以平衡收敛速度和非线性回归精度的问题,提出了一种联合梯度下降法(GD)和粒子群优化算法(PSO)的初始地应力场反演分析方法。首先,考虑影响初始地应力场的重力场及5种构造应力场的8种基础边界条件,利用有限元软件计算各边界条件下测点应力值;其次,以实测地应力值为目标值,利用GD-PSO算法进行回归分析,得到各边界条件的影响系数;最后,计算模型各点的回归地应力值,并作为初始地应力场输入三维有限元模型进行地应力平衡。实例分析表明:对比使用PSO算法的计算结果,使用GD-PSO算法求得的三次回归多项式精度最高,均方误差为0.579,回归结果与实测地应力值拟合较好,地应力平衡后除竖直方向应力值外,测点地应力值与实测值差值较小,围岩各向位移基本为零,最大位移仅有5.26 mm。

融合时空重构单元和Transformer的雷达回波外推算法

2025年08月10 00:00

针对现有基于深度学习的雷达回波外推算法时空特征提取能力不足和建模能力有限的问题,提出了一种融合时空重构单元(SRU)和Transformer的雷达回波外推模型SRU-Former。首先,在模型的编码器和解码器中引入新设计的时空重构单元,通过分离、变换和重构的策略来提取雷达图像精细化时空特征;其次,在编码器和解码器之间引入Transformer的变体架构模型Poolformer,用全局平均池化操作代替自注意力机制,帮助模型对高度动态变化的雷达序列进行建模;最后,在江苏省气象雷达数据集和上海市气象雷达数据集上训练和测试,与目前主流的深度学习模型进行对比。实验结果表明:在2 h外推任务中,CSI、FAR、MSE和SSIM 4个指标均取得最优值,在江苏省数据集上CSI提升了0.020,上海市中数据集上CSI提升了0.048;SRU-Former能够有效提升模型的预报准确率,外推后期对强回波区域的捕捉更加精确,细节纹理更加丰富清晰。