当期目录

2023年 第36卷 第8期 刊出日期：2023-08-15

  

基于通道差值模型的导向滤波去雾算法及其FPGA实现

曹红芳,王晓蕾,杜高明,李桢旻,倪伟

2023, 36(8):  1-6.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.08.001

摘要 ( 217 )   HTML ( 1410 )   PDF (2063KB) ( 194 )  

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计算机视觉系统受到有雾天气的影响会导致捕获的图像质量较差。为了解决该问题,文中提出了一种基于通道差值模型的导向滤波去雾算法及其FPGA(Field Programmable Gate Array)设计。通过分离雾天图像的亮通道与暗通道得到通道差值模型,并将该模型作为导向滤波的引导图对雾天图像进行平滑处理,最后进行高升压滤波操作得到去雾图像,设计硬件架构并在FPGA上实现。实验结果表明,去雾后的图像场景照度均匀,纹理信息恢复程度较好且颜色保真度高,对于480×270大小的图像,电路综合频率为108.448 MHz,吞吐量为323.47 MB·s^-1,完成整个去雾过程花费时间为0.001 2 s。实验结果证明文中所提算法及其硬件设计能够有效提高图像可见度和去雾速度。

基于反卷积神经网络的超声导波层合板脱粘缺陷超分辨成像

岳圣尧,许伯强,徐桂东,徐晨光,张赛

2023, 36(8):  7-13.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.08.002

摘要 ( 119 )   HTML ( 10 )   PDF (1987KB) ( 41 )  

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针对传统超声导波成像检测方法难以精确表征结构损伤细节特征的问题,文中提出了基于深度学习的反卷积神经网络模型,对层合板中亚波长脱粘缺陷的超分辨成像问题进行研究,以获得损伤的细节特征。通过有限元仿真与全聚焦成像算法获取初始成像结果,再使用数据增强方法扩充数据库,最后对标注好的12 550张损伤图像进行训练和测试。研究结果表明,与原始全聚焦成像算法相比,反卷积神经网络模型下损伤的成像位置准确度提高了5%,成像精度高于91%,定位误差低于1.8 mm,说明文中所提方法能够明显提高网络成像结果分辨率并较好地显现亚波长损伤的细节特征。上述结果表明文中所提方法具有较高的检测效率,且无需人工经验,在工程实践中具有良好的应用价值。

一种嵌入式设备固件安全更新方案

曾祥义,刘伟,肖昊

2023, 36(8):  14-18.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.08.003

摘要 ( 175 )   HTML ( 13 )   PDF (1427KB) ( 44 )  

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针对嵌入式设备固件更新的安全问题,文中提出了一种基于哈希、对称、非对称加密算法的多重校验固件安全更新方案。通过主密钥对、临时密钥对、共享密钥以及哈希链等设计,从身份认证、数据加密、完整性校验等多个方面对固件更新进行安全防护,可以有效预防非法用户、固件篡改、固件数据泄露、重放攻击、固件回滚等攻击。文中对此安全更新方案进行了具体实现,实验结果显示该方案相较于无任何安全防护的ISP(In System Programming)和IAP(In Application Pragramming)技术,在时间成本方面分别增加约7%和11%的情况下实现了对固件更新的全流程安全防护,为嵌入式设备的固件更新提供了一种安全、可靠的更新方法。

基于红通道先验的水下障碍物双目定位方法

王宇海,张美燕,蔡文郁,谢起楠

2023, 36(8):  19-28.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.08.004

摘要 ( 130 )   HTML ( 8 )   PDF (4755KB) ( 36 )  

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基于双目视觉的自主水下航行器在水下巡航过程中,由于水体对光线的衰减效应和悬浮颗粒对光线的散射作用,双目摄像机获取的图像存在对比度低、颜色失真等问题,导致水下障碍物定位的精度较低。针对以上问题,文中采用红通道先验复原算法提高水下成像质量,根据双目相机标定参数获取障碍物的双目视差图,并提出了一种基于深度视差图融合的水下障碍物定位方法。该方法通过融合深度视差图与水下复原轮廓图,对融合图像进行凸多边形检测,获取障碍物的轮廓,基于轮廓信息进行障碍物的有效深度信息提取,实现障碍物的空间定位。水下双目定位实验结果表明,文中所提方法可以使双目立体匹配的效果更理想,能够有效提高水下障碍物定位的精度。

基于分布式存储框架的无中心联邦学习

王丽华,程翔,杨宁彬,宫碧瑶,黄泽宇,陈美燕

2023, 36(8):  29-34.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.08.005

摘要 ( 83 )   HTML ( 4 )   PDF (1234KB) ( 25 )  

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联邦学习是一种新的机器学习范式,其允许多个参与者在不共享原始数据的情况下以隐私安全的方式协作地训练一个共享的机器学习模型。由于联邦学习可以解决数据孤岛问题,因此其具有广泛的应用价值。然而在传统联邦学习中,使用单一的中央服务器聚合模型可能会导致单点故障问题。为了克服传统联邦学习中的可能存在的单点故障问题,文中提出一种基于区块链的分布式联邦学习(Distributed Federated Learning,DFL),利用区块链的特点,将存储模型的任务委托给区块链网络中的节点。文中提出了一种异步聚合策略,能够让参与者在任意时间加入联邦学习,从而减少参与者的等待时间。为了克服区块链存储限制,文中还设计了一种模型分块策略。该策略将大规模模型分块以满足区块链的存储要求。通过在多个数据集上训练多种机器学习模型来评估DFL,实验结果表明DFL在克服单点故障的同时实现了优于传统方法的性能。

一种面向密集场景的轻量化人群检测网络

潘昊,刘翔,赵静文,张星

2023, 36(8):  35-42.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.08.006

摘要 ( 72 )   HTML ( 1 )   PDF (1960KB) ( 26 )  

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针对密集场景下行人检测的遮挡问题,文中提出了基于YOLO(You Only Look Once)的SC-YOLOv4人群检测网络。在YOLOv4的CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构基础上,结合ShuffleNetv2网络思想改进普通卷积结构,将原来普通的残差模块替换为Shuffle Module模块,提出了基于S-CSPDarkNet53(Shuffle CSPDarkNet53)的骨干网络结构,在保留精度的同时降低了网络参数量。文中在保留原来PANet(Path Aggregation Network)结构的基础上设计中心点预测模块,将原来的3个输出特征层改用基于中心点的预测方法,即对目标的中心点进行回归和训练计算损失,摒弃了原来的NMS(Non-Maximum Suppression)操作,进一步提高遮挡情况下的检测精度。实验结果表明,在CrowdHuamn数据集上采用S-CSPDarkNet53结构的YOLOv4较原网络的参数量显著减少,检测速度提升了5.2 frame·s^-1,而最终的SC-YOLOv4网络在检测速度上较YOLOv4提升了4.9 frame·s^-1。

基于Tiny-YOLOv3的网络结构化压缩与加速

胡永阳,李淼,孟凡开,张峰,孟艺薇,宋宇鲲

2023, 36(8):  43-48.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.08.007

摘要 ( 90 )   HTML ( 6 )   PDF (914KB) ( 47 )  

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针对特定应用场景下,Tiny-YOLOv3(You Only Look Once v3)网络在嵌入式平台部署时存在资源开销大、运行速度慢的问题,文中提出了一种结合剪枝与量化的结构化压缩方案,并搭建了针对压缩后网络的卷积层加速系统。结构化压缩方案使用稀疏化训练与通道剪枝来减少网络中的计算量,使用激活值定点数量化和权重二的整数次幂量化来减少网络卷积层中的参数存储量。在卷积层加速系统中,可编程逻辑部分按照并行加流水线方法设计了一个卷积层加速器核,处理系统部分负责卷积层加速系统调度。实验结果表明,Tiny-YOLOv3经过结构化压缩后的网络平均准确度为0.46,参数压缩率达到了5%。卷积层加速系统在Xilinx的ZYNQ芯片进行部署时,硬件可以稳定运行在250 MHz时钟频率下,卷积运算单元的算力为36 GOPS。此外,加速平台整体功耗为2.6 W,且硬件设计节约了硬件资源。

基于Bloch-Floquent理论和有限元仿真的板结构Lamb波复频散关系研究

顾鑫,许伯强,徐桂东,徐晨光,张赛

2023, 36(8):  49-55.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.08.008

摘要 ( 58 )   HTML ( 2 )   PDF (1124KB) ( 43 )  

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针对板结构中Lamb波频散和多模态限制其在超声无损检测技术中实际应用的问题,文中使用了一种基于Bloch-Floquent理论和有限元特征频率法的方法,计算得到了钢板结构在实数波数域和纯虚数波数域包含模态信息的频散曲线。利用Bloch-Floquent周期性边界条件对板结构进行了较大简化,快速计算了无限大钢板结构在不可约布里渊区和纯虚数波数域内的频散曲线。通过Bloch-Floquent扩展和傅里叶变换准确获得了各特征模式的真实波数信息,克服了频散曲线混叠的问题。根据各个模式上下表面的离面位移进行了模态识别,从而得到了钢板完整的频散关系。该方法的计算结果与通过传统二分法求解频散方程所得到的结果具有较大一致性,验证了该方法的有效性。

基于多主导极点法的时滞积分系统PID控制器设计

丁祥鑫,张伟,王亚刚

2023, 36(8):  56-64.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.08.009

摘要 ( 76 )   HTML ( 6 )   PDF (968KB) ( 41 )  

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伺服与扰动抑制是时滞积分系统最基本的控制问题,对其进行控制难度较大。文中提出一种基于直接综合法和多主导极点配置法的微分先行PID(Proportional -Integral-Derivative)整定方法,这种方法通过比较串联滤波器与时滞积分被控对象组成的特征方程与实际期望的特征方程的系数,将三阶主导极点置于-1/λ处,并将二阶非主导极点置于-5/λ处(λ为调整参数),从而获得期望的特征方程。以实现期望的鲁棒性方式获得设计的控制器参数,通过选择不同的调优参数获取相应的Ms(Maximum sensitivity)值,在参数具有标称性的限定条件下拟合出关于Ms和调优参数的关系曲线,给出整定规则的解析形式。PIPTD(Pure Integral Plus Time Delay system)、DIPTD(Double Integral Plus Time Delay system)和FOPTDI(First-Order Plus Time Delay Integral System)系统的仿真结果表明,IAE(Integral Absolute Error)指标平均可降低35.79%,TV(Total Variation)指标平均可降低18.97%。

氮化镓固态功率放大器发展概述

谢红星,路宏敏,刘亮,任永达,李敏,张嘉海

2023, 36(8):  65-71.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.08.010

摘要 ( 267 )   HTML ( 9 )   PDF (2327KB) ( 60 )  

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应用半导体技术的固态功率放大器具有体积小和稳定性高等优点,在很多微波应用中取代了传统的真空器件行波管。在所有类型半导体材料中,第三代半导体材料GaN(Gallium Nitride)因为具有宽禁带、高电子迁移率和高击穿电压等优势,被广泛应用于功率放大器。基于功率放大器的发展,文中阐述了固态功率放大器的发展历史,总结了GaN技术与其他半导体技术性能的比较,并着重介绍了应用GaN HEMT(GaN High Electron Mobility Transistor)技术的功率放大器。讨论了GaN HEMT功率放大器的各种类型,包括A类、B类、C类、D类和E类等,介绍了应用于GaN功率放大器的效率和线性度提高技术,包括Doherty功率放大器和包络跟踪技术,以及数字预失真技术等,并就相关技术做了总结和对比。

仿生四足机器人单腿轨迹规划研究

陈佳,伞红军,陈久朋,徐洋洋

2023, 36(8):  72-80.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.08.011

摘要 ( 141 )   HTML ( 13 )   PDF (4105KB) ( 52 )  

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四足机器人因采用离散落足的方式且可适应复杂地形环境而成为国际社会广泛研究的热点。针对四足机器人足端轨迹仿生特性不足、行走效果与哺乳动物不符等问题,文中参考生物运动规律,通过SolidWorks建立三关节腿部机构,获得腿部运动学模型,进而分析腿部轨迹运动。结合仿生特性并基于复合摆线和五次多项式,文中规划了一种复合摆线五次多项式足端轨迹,既满足仿生运动规律,也符合轨迹规划要求。文中采用MATLAB和ADAMS联合仿真实现单腿运动学模拟,采用实物样机和控制系统配合实现单腿实物运动。实验结果表明,四足机器人单腿运动可以实现规划轨迹曲线运动,在第2 s时加速度为0,与仿真轨迹效果基本吻合,这在一定程度上验证了文中所提算法的有效性。

具有时滞的分数阶忆阻神经网络固定时间同步

王柯杰,童东兵

2023, 36(8):  81-87.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.08.012

摘要 ( 55 )   HTML ( 6 )   PDF (1490KB) ( 35 )  

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文中研究了分数阶忆阻神经网络的固定时间同步问题。根据忆阻器的电压电流特性,建立一类具有时变时滞的分数阶忆阻神经网络模型。与传统的基于最大绝对值的记忆突触权值计算方法不同,通过引入数学变换,利用微分包含理论和集值映射,在Filippov解的框架下将分数阶忆阻神经网络转化为一类具有不确定参数的分数阶系统。在固定时间稳定性理论和可测选择定理的基础上,通过构造Lyapunov函数和利用不等式技术给出其固定时间同步的充分条件,并给出同步时间上界的计算式。通过反馈控制方法,构造合适的状态反馈控制器,使主从系统实现固定时间同步,且同步时间的上界与系统初始状态无关。通过仿真算例可看出所设计的控制器可以使系统快速地实现同步。