摘要:在完整的二维正方晶格硅光子晶体中引入点缺陷 和线缺陷,利用点缺陷和线缺陷 的耦合效应,提出一种基于二维光子晶体的1×5等比分束器。利用平 面波展开法和时域有 限差分法,对提 出的1×5等比分束器进行了研究。研究结果表明, 通过合理设置耦合区域 的介质柱半径,可使1.55 μm入射光实现等比传输到5个输 出端口； 为提高总透过率,在1× 5等比分束器的弯曲波导处增加散射介质柱,并对相关参数进行优化,最终实 现99.65% 的透过率,附加损耗0.015 dB。该分束器体积较小,结构简单,附加 损耗低,在未来的集成光路中具有很好的应用前景。

摘要:在分析了不同涂覆层FBG耐高温性能的 基础上,提出了一种具有良好精度和重复性的 FBG高温传感器,并对其封装结 构和温度测量性能进行了试验研究。 根据FBG的状态不同,设计和研究了FBG为自由状态和粘贴状态两种传感器封装结构, 选择适于高温监测的聚酰亚胺FBG进行退火优化并对其封装处理。研究结果表明:不同 封装结构对传感器测温性能具有较大的影响,FBG处于自由状态下的一次线性拟合度为 0.999优于粘贴状态,采用该封装结构的FBG 高温传感器精度达到了±0.5 ℃,适用于高温检测。

摘要:为了满足工业生产与科学研究对折射率与温度同 时测量的需求,一款新型光纤传感器被设计了。传 感器是利用无芯光纤(no-core fiber,NCF)与长周期光纤光栅(long period fiber grating,LPFG)级联构成,其中NCF对折射率比 较敏感,LPFG 对温度较敏感。实验选择传感器透射谱谐振峰波谷Dip 3(由NCF激发)和Dip 4(由LPFG 激发)来进行环境 温度与折射率测量。实验发现Dip 3和Dip 4的中心波长随温度变化有很好的线性关系,温度灵敏度分别 为9.46 pm/℃和19.88 pm/℃。当环境折射率 在1.33范围变化时,Dip 3的中心波长 与折射率之间存 在极好的线性关系,折射率灵敏度为102.80 nm/RIU,而Dip 4的中心 波长对折射率变化不敏感。利用Dip 3与Dip 4的温度和折射率灵敏度构建灵敏度测量矩阵,实现了折射率和温度的同时测量,消 除了交叉敏感。 设计的传感器结构简单、折射率灵敏度高、成本低、结构重复性好,能够满足工程实际的 需求。

摘要:针对磁瓦表面缺陷图像整体光照不均匀、对比度 较低、纹理细节信息不清晰等问题, 提出了一种改进的同态滤波与连续均值量化变换(successive mean quantization transform,SMQT)相结合的磁瓦表面缺陷图像增强算法。首先,使用改进的巴特沃斯传递 函数替换传统同态滤波中的传递函数,使其将图像分解成高频图像和低频图像；然后,使用 SMQT算法非线性拉伸高频图像的灰度范围使其扩展到整个灰度级区域,从而达到对高频图 像进行增强的目的；最后,将低频图像与处理后的高频图像进行融合得到增强图像。实验结 果证明,所提算法有效改善了磁瓦表面缺陷图像的光照不均匀、提高了图像的对比度、增强 了图像的纹理细节信息,使得图像的缺陷部分和细节部分更加清晰可见。

摘要:为了满足在电力装备中对电流监测的需求,本文提 出一种基于磁流体的长周期光纤光栅(long period fiber grating,LPFG)光学电流传感器。 外界磁场的变化可以引起磁流体折 射率的变化,LPFG的谐振波长受环境折射率的影响。将磁流体包裹的LPFG封装 结构置于通电导体周围的磁场环境中,通过测量LPFG的波长漂移量即可得到被测电流的情 况。实验证明了电流传感器的可行性及稳定性,其灵敏度约为－2.3 nm/A；该传感器结构简单、 灵敏度高、抗干扰性能良好,同时体积小、无磁滞效应,易于和电力设备集成；在电力系统 的电流监测中具有广阔的应用前景。

摘要:针对现有的分类深度神经网络大多为扁平型的网 络架构,很少关注数据类别的层次 性结构,导致分类器训练难度较大的问题,本文提出一种基于数据层次关系的多任务学习分 类网络模型。依托番茄叶片病害的层次结构信息设计了一个带有共享网络的由粗粒度到细粒 度的层次结构进行病害程度分类,网络模型以ResNet-50作为网络主干,包括两个子网络: 粗粒度网络模块负责区分番茄病害共5类,细粒度网络模块在残差网络模块的基础上添加 SE模块负责病害程度的分类共9类。通过对网络架构各个分支的验证,以及同VGG-16、 ResNet-34、ResNet-50 3种扁平型网络在病害程度分类任务上做比较,证明本文网络结构 的 可行性和有效性,最终测试集分类精度达到93.97%。证明本文结合数 据与网络的层次结构 采用多任务分类方法,是一种有效的病害程度分类算法。

摘要:电力系统巡维图像中存在缺陷的样本图像极少,导 致正常样本和缺陷样本不均衡, 无法使用深度学习等算法来进一步研究输电线路的故障检测。目前各种基于深度机器学习的 图像生成方法均存在分辨率低、缺陷特征不明显等问题,导致生成的样本图像难以满足研究 人员的需要。本文提出一种基于集成学习(ensemble learning,EL)的PCA加权平均多元融 合(diverse integration,DI)生成方法。采用正常和含有缺陷的输电线路绝缘子图像进行 实验,实验结果表明生成图像质量效果明显,可以有效运用于电力系统构建专业的样本库, 为后续相关研究提供大数据支撑,也为该领域提出一种新颖可行的研究方法。

摘要:特征提取是高光谱数据处理领域的一个重要研究 内容。高光谱数据获取过程中的复 杂性使传统的特征提取方法无法良好地处理高光谱图像。同时,高光谱图像标记样本数量的 有限性,也为常用于特征提取的监督深度学习方法带来不利影响。为了摆脱对高光谱图像中 标记样本的依赖,在卷积神经网络的基础上引入生成对抗网络,针对光谱特征提出了一种无 监督的高光谱图像特征提取的方法。为了稳定网络的训练过程,提高生成对抗网络中判别器 的特征表示能力,在目标函数中引入梯度惩罚项,将判别器的性能不断逼向最优。在特征提 取阶段,针对高光谱图像的光谱结构,提出了一种通道最大池化方法,能够在降低数据维度 的同时尽可能保留高光谱图像的光谱信息。使用支持向量机(support vector machines,SVM)和k近邻(k-hearest neighbor,KNN)方法对 提取到的特征进行分类测试。在两个真实数据集上的实验结果表明,提出的方法优于传统的 特征提取方法。

摘要:幸运区域融合技术通过挑选、配准、拼接短曝光 序列图像中具有一定概率的清晰度 高的“幸运区域”获得一幅高分辨率的重构图像,目前该技术处理对象通常是单色图像。根 据彩色图像成像过程及其数据特点,结合经典的幸运区域融合算法,提出了一种针对彩色短 曝光图像序列的幸运区域融合算法。该算法分别对彩色图像红、绿、蓝3个通道数据进行选 图、配准和拼接,最后合成一幅高分辨率的彩色图像。通过连续拍摄的2200帧短曝光图像, 对所提出的算法进行了多角度验证。红、绿、蓝三通道的选图结果表明,大气湍流确实对光 学场景中不同区域、不同波段光的成像产生随机的干扰,这从一个方面证明红、绿、蓝三通 道分别处理在理论上是成立的。对实测彩色图像融合结果的主观感受和客观指标也证明该算 法可以提高因大气湍流而退化的图像的分辨率。

摘要:针对行人遮挡、姿态变化等现象造成当前行人重 识别算法精度不高的问题,提出一 种基于多层级特征融合的行人重识别算法。首先通过自注意力机制骨干网络ResNeSt提取图 像特征中的短距离信息；其次通过多尺度 金字塔卷积(pyramid convolution,Pyconv) 分支网络提取图像中长像素关 联特征信息,提高模型表达能力；最后使用一种统一形式且可学习的广义均值池化 (generalized mean pooling,GEM) 替代传统平均池化层,达到关注不同区域特征差异性目的。测试阶段添加平均逆消极惩罚 (mINP)作为新评价指标。实验结果表明,本文所提算法在多个数据集上均展现出优势,在 DukeMTMC-ReID数据集上Rank-1达到了90.9%,mAP达到了89.8%。

摘要:针对传统图像风格化处理算法在进行图像风格化处理过程中,出现颜色信息丢失、笔 触细节错乱以及边缘线条扭曲等情况,本文基于卷积神经网络的图像风格迁移算法进行了改 进,通过综合考虑图像的亮度颜色信息特性,提出一种基于新的风格损失函数与亮度信息的 图像风格迁移算法。首先,将内容图像进行色彩空间转换,让风格转移单独在亮度通道上进 行,保留了内容图像的色彩信息。其次,把直方图损失加入到总的损失函数中,构造新的总 损失函数,提高了风格化图像的稳定性。最后,把提取的内容图像边缘信息叠加到结果图中 , 达到改善风格化结果图边缘信息模糊不清的目的。实验表明,改进后的方法在笔触细节、纹 理结构以及色彩空间上有更好的整体效果表现。

摘要:氨氮是水中常见的污染物,是各类水质检测重要 的指标。水中氨氮含量超标会影 响水生植物、动物的生长,导致水体环境恶化,水环境受到污染。因此,加强水中氨氮 的监测尤为重要。本文基于紫外光谱检测技术,搭建了水中氨氮浓度紫外光谱检测系统。 通过检测系统将液相氨氮转换为气相氨气,获得氨气在 190-235nm波长间的紫外吸 光度,并分别采用傅里叶滤波和傅里叶变换两种数据处理方式对吸光度信号进行分析。 结果表明,经傅里叶滤波后氨气的吸光度在190-235nm波长间存在明显的周期性的峰 值,周期约为4nm,随着氨气浓度的增加其吸光度峰值也增大。通过最小二乘法拟合 发现,氨气的吸光度和浓度之间存在着良好的线性关系,相关系数为0.99814。经傅里 叶变换后的吸光度信号在频域中存在特征频率,通过拟合发现,振幅强度与氨氮浓度之 间同样存在线性关系,相关系数为0.98686。实验证明可以根据氨气吸 光度获得氨氮的 浓度,为水中氨氮浓度的检测提供了新的检测手段。

摘要:准确的动态心电信号异常检测依然是心电信号分 析的难点。针对这种情况,本文设 计了优化的Res-Net残差网络模型,该模型基于原Res-Net50模型在卷积层加入空洞卷积, 并用评价指标相反数的近似公式代替损失函数,以获得较高的异常心电特征识别率。同时, 对学习率、卷积核大小、衰减因子在内的多个超参数进行了测试和优化。为了验证该模型的 可行性,本文选取了ICBEB心电数据库,对该数据库中12导联动态心 电信号中所包含的 9种心率失常进行自动分类,并对模型优化前后进行分类评价指标比较。实验结果表明,当 设置参数lr=0.01,dropout=0.5,weight_dec ay=0.000时,优化Res-Net残差网络模型自动分 类准确率达到0.95,模型分类评价指标F1得分0.89。该模型在提取动态心电图特征的同时 进行了分类,获得较好效果,具有潜在的临床指导意义。

摘要:针对高效率视频编码LCU层码率控制方案对目标 比特分配不合理,图像复杂度综合 因子考虑不全导致率失真性能损失较大的问题,提出了一种基于视频内容特征的LCU层码 率控制算法。通过Scharr算子和Hadamard变换分别检测编码区域的纹理复杂度和能量分 布；对纹理复杂度因子和能量占比因子进行联合加权,构建了一种新的权重计算公式,用于 LCU层目标比特的优化分配,并进行模型参数的调整。实验结果表明,本文算法在低延迟B 配置和P配置下,与动态调整码率控制算法相比,比特率相对误差平均下降了0.011%和0.010%,率失真性能平均提高了2.5%。