南京信息工程大學學報最新期刊目錄

基于改進RandLA-Net的車載點云標線識別方法————作者：張傲寒;岳東杰;趙鋼;徐菲;劉丹妮;王劉宇;

摘要：針對車載LiDAR點云在道路標線識別中存在幾何特征稀疏、遮擋或缺損標線模糊及復雜場景下邊界辨識度低等問題，本文提出一種基于改進RandLA-Net的道路標線點云識別方法。首先，構建混合池化（Hybrid Pooling， HP）模塊融合局部鄰域與全局特征，以捕獲更廣泛地上下文信息；其次，設計特征對比增強模塊（Feature Contrast Enhancement module， FCE），通過分...

基于智能視覺檢測與語義分析的反無人機實時預警系統(tǒng)————作者：崔勇強;周威任;毛智鵬;蘭宇坤;杜飛飛;鐘良;

摘要：針對低空安防領域中無人機“黑飛”“亂飛”等安全威脅以及復雜環(huán)境下實時精準預警的技術難題，本文提出一種融合YOLOv10目標檢測算法與GLM-4V多模態(tài)大模型的無人機入侵實時預警系統(tǒng)。系統(tǒng)硬件由高靈敏度光電探測設備與主控計算機構成，軟件集成客戶端交互平臺與多模態(tài)數(shù)據(jù)處理模塊。在算法層面，通過YOLOv10實現(xiàn)無人機目標的快速定位，結合SORT算法完成動態(tài)軌跡追蹤；創(chuàng)新性地設計基于GLM-4V的語義化...

AIGC驅(qū)動的圖像超分重構賦能教學實踐應用研究————作者：趙迪;常升龍;孫廷;趙章紅;

摘要：隨著人工智能生成內(nèi)容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）技術的發(fā)展，教學場景下的圖像應用成為新的研究熱點。圖像作為知識傳遞的核心載體，其清晰度、紋理細節(jié)、色彩鮮艷度、主題色彩等直接影響教學效果。本文旨在改造擴散模型（Diffusion Model）結構以對存在不同問題的圖像進行超分重構（Super-Resolution，SR），并將SR圖...

面向變電站數(shù)字孿生的三維對象匹配方法研究————作者：王興華;董晗拓;蒙彥錫;王流火;王彥峰;賈濤;

摘要：在變電站運行階段，實景點云模型與設計階段BIM設備三維模型在數(shù)量、位置、分布上的不一致，會阻礙BIM模型在變電站數(shù)字孿生中的實際應用。為此，本文提出一種基于一階距離-拓撲相似性與空間位置自適應糾正的三維對象匹配方法。首先，構建三維對象一階距離-拓撲兼容性指標，提升三維對象定位特征的表達效果；其次，提出了一種三維對象相似度計算方法，以識別和提取精準匹配對與潛在匹配對；最后，構建多視線約束方程組，實現(xiàn)...

計及多能互補與共享儲能的虛擬電廠雙層優(yōu)化調(diào)度————作者：劉佳靜;孫遜;匡宇;柯俊;吳雨晴;

摘要：為探究如何提高共享儲能電站參與低碳調(diào)度的能力，針對傳統(tǒng)儲能存在利用率低、成本高的問題，提出虛擬電廠(Virtual Power Plant，VPP)與共享儲能電站協(xié)同運行的低碳調(diào)度策略。首先，建立含有共享儲能的多VPP框架，并從冷、熱、電三個維度構建設備模型。其次，提出一種考慮碳排放的動態(tài)電價與共享儲能聯(lián)合的多VPP雙層優(yōu)化調(diào)度策略。上層以多VPP的運行成本最低為目標，綜合考量VPP與共享儲能電站...

基于通道注意力與圖注意力網(wǎng)絡的腦部影像分類研究————作者：林文軒;徐軍;

摘要：針對阿爾茨海默病(AD)與認知正常(CN)患者的腦部影像分類問題，本文提出一種基于通道注意力與圖注意力網(wǎng)絡的腦部影像分類模型。首先對原始DTI影像進行標準化預處理與張量擬合，獲得三維FA圖，隨后沿軸向逐層切片，并應用雙線性插值法將所有切片統(tǒng)一重采樣到相同的大小，在此基礎上，設計了通道注意力卷積模塊，通過并行的卷積提取空間細節(jié)特征，同時應用自適應核長的通道間注意力機制動態(tài)重標定通道權重，有效學習并壓...

基于EFFA-CNN的光纖周界安防信號識別方法————作者：尚秋峰;謝曉宇;

摘要：應用含注意力機制的網(wǎng)絡模型進行模式識別已成為相位敏感光時域反射計(Φ-OTDR)周界安防領域的研究熱點。針對周界安防信號時序圖像，本文提出一種基于可解釋性全特征注意力機制的卷積網(wǎng)絡模型。以VGG模型架構為基礎，引入深度可分離卷積模塊和Leaky ReLU激活函數(shù)構成全新的卷積模塊，提高模型實時性。為增強卷積模型的全局信息提取能力和可解釋性（即特征重要性評價能力），采用元卷積核代替空間注意力機制的池...

NO_x濃度的混合正則化塊增量隨機配置網(wǎng)絡預測方法————作者：嚴愛軍;卜寶;

摘要：為實現(xiàn)城市固廢焚燒（MSWI）過程氮氧化物(NO_x)排放濃度的快速準確預測，本文提出了一種基于混合正則化塊增量隨機配置網(wǎng)絡（MR-BSCN）的預測方法。在BSCN（Block increments Stochastic Configuration Network）完成模型訓練后，通過在凸優(yōu)化近似后的L₀正則化中加入動量項對模型中冗余節(jié)點進行修剪，同時為了...

基于強監(jiān)督數(shù)據(jù)增強的雙階段扎把煙葉分級模型————作者：廖文靜;黃劍滿;楊洋;和紅杰;陳帆;

摘要：以“扎把”作為煙葉分級單位是提高煙葉收購效率的關鍵策略。由于扎把煙葉間遮擋和卷曲等特性，現(xiàn)有主流分類方法難以準確提取其細粒度分級特征。為此，本文提出了一種基于強監(jiān)督數(shù)據(jù)增強的雙階段扎把煙葉分級模型，以漸進式的方式實現(xiàn)扎把煙葉精確分級。首先，設計雙重注意力殘差網(wǎng)絡自適應融合多維度特征來提取粗粒度信息，提出軟通道注意力模塊生成反映扎把煙葉關鍵部位的注意力圖，實現(xiàn)對扎把煙葉的粗分級。然后，為了促進網(wǎng)絡關...

融合逐維高斯變異的改進白鯨優(yōu)化算法及其應用————作者：徐爍;鄒德旋;宋博;胡俊杰;張響;

摘要：針對白鯨優(yōu)化算法(BWO)全局搜索與局部開發(fā)之間不平衡、收斂速度慢、早熟，以及難以跳出局部最優(yōu)的問題，提出一種融合逐維高斯變異的改進白鯨優(yōu)化算法(IBWO)。首先，采用新的動態(tài)參數(shù)策略調(diào)整平衡因子，實現(xiàn)了全局搜索和局部開發(fā)較好的平衡。其次，引入current-to-rand差分變異算子提高算法的全局搜索能力。然后，結合精英領導策略，加速算法的收斂速度。最后，根據(jù)當前最優(yōu)解和當前最差解的位置，對當前...

復值神經(jīng)網(wǎng)絡在輻射源識別中的優(yōu)勢、挑戰(zhàn)與未來趨勢探討————作者：鄧訓彬;孫海信;陳德喜;

摘要：輻射源識別在現(xiàn)代通信、雷達監(jiān)測及電子對抗領域具有關鍵作用，其目標是從復雜電磁環(huán)境中快速、準確地定位與分類多種類型的輻射源，以支撐頻譜管理、安全監(jiān)測和戰(zhàn)場態(tài)勢感知。傳統(tǒng)的時域、頻域與時頻域信號處理方法，以及依賴手工設計特征的機器學習算法，在高噪聲、低信噪比和多徑干擾條件下，往往難以兼顧信號幅度與相位的耦合信息。復值神經(jīng)網(wǎng)絡（Complex?Valued Neural Networks，CVNN）通過...

基于雙域特征融合的多尺度運動圖像去模糊————作者：吳志強;熊邦書;陳九九;歐巧鳳;饒智博;余磊;

摘要：針對動態(tài)場景下拍攝的圖像存在運動模糊現(xiàn)象，導致圖像質(zhì)量下降、細節(jié)信息丟失嚴重的問題，本文提出一種基于雙域特征融合的多尺度運動圖像去模糊方法。首先，設計了一個雙域特征融合模塊，采用雙分支結構并行地從模糊圖像中提取空間域特征和頻域特征，并對雙域特征進行深度融合，提高網(wǎng)絡模型對高頻細節(jié)的特征表示能力。然后，設計了一個多尺度特征聚合模塊，使用跨通道自注意力聚合不同尺度模糊圖像的編碼特征，動態(tài)調(diào)整不同尺度特...

基于APF-MASAC算法的多無人車路徑規(guī)劃研究————作者：閆冬梅;楊南禹;許佳佳;劉磊;

摘要：針對真實環(huán)境中多無人車路徑規(guī)劃問題，在多智能體柔性動作-評價（Multi-AgentSoftActor-Critic，MASAC）框架下提出一種算法設計方案。基于勢能塑形回報技術，設計了稠密的獎勵函數(shù)，為算法的學習過程提供更為豐富、及時有效的反饋信號，顯著加速算法的收斂速度。采用雙連幀技術對傳統(tǒng)經(jīng)驗回放池進行改良。雙連幀技術通過將連續(xù)的兩幀觀測數(shù)據(jù)作為一個整體單元納入經(jīng)驗回放池，有效捕捉環(huán)境狀態(tài)變...

基于TTBiGRUA的碳價預測研究————作者：姚遠;李晨碩;

摘要：碳價格具有非線性、非平穩(wěn)等復雜特征，其預測頗具挑戰(zhàn)性。為了提高預測精度，提出一種結合基于時變?yōu)V波器經(jīng)驗模態(tài)分解（Time-Varying Filter Empirical Modal Decomposition，TVFEMD）、樣本熵（Sample Entropy，SE）、雙向門控循環(huán)單元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BiGRU）和差分整合移動平均自回歸（...

集成SBAS-InSAR與貝葉斯網(wǎng)絡的滑坡易發(fā)性評價————作者：高鑫宇;王波;代文;李吉璇;

摘要：貝葉斯網(wǎng)絡和SBAS-InSAR在滑坡易發(fā)性評價中已得到廣泛應用。但是，如何充分發(fā)揮二者優(yōu)勢，融合兩種方法來進一步改進滑坡易發(fā)性評價還有待探索。因此，本文以滑坡發(fā)生頻繁的漢源縣為研究區(qū)，根據(jù)地形、氣象等數(shù)據(jù)提取出20個傳統(tǒng)滑坡因子，并根據(jù)SAR衛(wèi)星數(shù)據(jù)，使用SBAS-InSAR技術提取出地表形變速率作為形變因子來共同參與計算。使用地理探測器進行主導因子篩選后，采取有形變因子、除去形變因子以及遞補一...

基于改進YOLOv5的騎行者頭盔佩戴檢測方法————作者：胡青松;單露露;劉許;李世銀;孫彥景;

摘要：未佩戴或未正確佩戴頭盔將對騎行人員生命安全造成重大威脅，人工督查不但工作量大效率低下，而且難以做到全區(qū)域全時段覆蓋。本文提出一種基于改進YOLOv5的騎行者頭盔佩戴檢測方法，通過監(jiān)控攝像頭對騎行人員的頭盔佩戴情況進行智能檢測和自動識別。首先，構建了包括不同地點、不同視角、不同天氣、不同時段的騎行者頭盔佩戴數(shù)據(jù)集，為研究奠定基礎；隨后提出一種基于改進YOLOv5的頭盔佩戴檢測模型，通過改進YOLOv...

征稿啟事

摘要：<正>本刊為學術類雙月刊。主要圍繞“信息工科”和“生態(tài)環(huán)境”領域設置六個欄目:計算機科學與工程,電子、通信與自動化,信息科學與系統(tǒng)科學,人工智能與智慧化,地理、遙感與測繪工程,資源、環(huán)境科學與工程。歡迎海內(nèi)外專家學者惠賜佳作。來稿要求主題鮮明、內(nèi)容創(chuàng)新、數(shù)據(jù)可靠、文字簡練,且是未公開發(fā)表過的成果。本刊接受word格式論文,請注冊后在線投稿(http://qks.nuist.edu.cn...

基于優(yōu)化DBNet-CRNN的端子標識檢測識別算法研究————作者：王景琦;陳煜琦;薛強;趙瑞清;王碩禾;

摘要：為提高變電所巡檢工作效率，提出一種基于深度學習的變電所扭曲變形端子標識文本檢測與識別方法。端子標識檢測模型以DBNet為基本框架，將原有的ResNet主干網(wǎng)絡替換為ConvNeXt V2，利用其現(xiàn)代化架構設計，顯著提升模型的全局信息建模能力和對端子標識的特征提取能力。為進一步提升扭曲變形端子標識檢測精度，引入高效多尺度注意力模塊EMA與可變形卷積網(wǎng)絡DCNv4，有效提升全局上下文信息捕捉能力，增強...

具有高選頻特性和高角度穩(wěn)定性的無通孔透射型極化扭轉(zhuǎn)超表面————作者：朱熙鋮;葛瑩;張盼盼;涂剛毅;葛俊祥;

摘要：本文提出一種無通孔透射型極化扭轉(zhuǎn)超表面（PRTM）結構，該PRTM可將線極化入射波的極化方向旋轉(zhuǎn)90°，且具有優(yōu)秀的頻率選擇特性和角度穩(wěn)定性。PRTM采用3層金屬貼片和2層基板來實現(xiàn)，其中，頂部與底部金屬層為相互垂直的極化柵，中間金屬層為四角加載矩形貼片的雙模矩形環(huán)組成的陣列。該PRTM具有2個交叉極化傳輸極點和一個交叉極化傳輸零點，其中，交叉極化傳輸零點位置靈活可調(diào)。由于交叉極化傳輸零點的引入，...

主動式RIS與 DF中繼協(xié)作MIMO混合系統(tǒng)的可達速率分析與優(yōu)化————作者：崔博宇;張順外;

摘要：可重構智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surfaces， RIS)可智能調(diào)控無線信道，為系統(tǒng)提供輔助傳輸路徑。由于被動式RIS(Passive RIS， PRIS)的“乘性衰落”效應，使得現(xiàn)有的PRIS混合協(xié)作系統(tǒng)只能在直達鏈路弱場景下實現(xiàn)有限的容量增益。本文通過引入主動式RIS(Active RIS， ARIS)技術來克服“乘性衰落”效應，鑒于ARIS 具有靈活...

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