应用科学学报

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2021, 39(2): 0-0.

摘要 ( 1576 )

PDF (78KB) ( 68 )

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基于改进CNN-LSTM组合模型的分时段短时交通流预测

李磊, 张青苗, 赵军辉, 聂逸文

2021, 39(2): 185-198. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.001

摘要 ( 3291 )

PDF (1339KB) ( 1068 )

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针对现有预测模型不能充分提取交通流时空特征的问题，提出一种基于改进卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和长短时记忆（long short-term memory，LSTM）神经网络的短时交通流预测方法。首先，采用分层提取方法使设计的网络结构和一维卷积核函数自动提取交通流序列的空间特征；其次，优化LSTM网络模块来减少网络对数据的长时间依赖；最后，在端对端模型的训练过程中，引入改进后的自适应矩估计（rectified adaptive moment estimation，RAdam）优化算法，加快权重的拟合并提高网络输出的准确性和鲁棒性。实验结果表明：在工作日与周末分时段，所提出的模型相比堆栈自编码（stacked auto-encoders，SAEs）网络预测模型，性能分别提升3.55%与8.82%，运行时间分别缩减6.2%与6.9%；相比长短时记忆网络-支持向量回归（long-short term memory-support vector regression，LSTM-SVR）预测模型，性能分别提升0.29%与1.79%，运行时间分别缩减9.0%与9.7%。所提模型能够更加适用于不同时段下的短时交通流预测。

一种交通道路限制下的充电车辆调度方案

钟萍, 陈元明, 杜志成, 李琳, 桂林

2021, 39(2): 199-209. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.002

摘要 ( 1968 )

PDF (632KB) ( 109 )

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充电调度是无线可充电传感器网络中的关键科学问题之一。现有研究主要集中在如何调度充电车辆以获得最优的移动路径。但是，当道路受到限制时，这些算法无法提供良好的性能。本文考虑具有交通道路约束的移动充电车辆调度问题，提出一种移动受限的按需充电调度方案（mobility constrained charging scheduling scheme，MCCS）。为了更好地适用于实际场景，本文将该问题形式化为边缘覆盖问题。通过添加路径分解算子和变异算子来优化经典的扩展邻域搜索模因算法（memetic algorithm with extended neighborhood search，MAENS）。最后本文仿真评估了MCCS的性能，并与MAENS进行了比较。实验结果表明，MCCS平均移动能耗低且算法鲁棒性强，性能表现出色。

基于稀疏栅格优化的蜂窝车联网定位算法

夏小涵, 蔡超, 邱佳慧, 杨静远, 张香云, 肖然

2021, 39(2): 210-221. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.003

摘要 ( 1946 )

PDF (3427KB) ( 272 )

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蜂窝车联网（cellular-V2X，C-V2X）中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案，在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这些问题，文章对已有栅格定位算法进行优化，提出一种基于统计信息网格（statistical information grid，STING）的稀疏栅格优化算法和基于极端梯度提升（extreme gradient boosting decision tree，XGBoost）进行指纹定位的车联网指纹定位算法。从栅格优化的角度出发，相较于传统指纹定位方法在定位精度和计算速率方面进行了优化，使其更适应于车路协同场景。该算法为目前的车联网定位提供了一种有效的定位方法。

融合深度学习的无人机巡检绝缘子自爆检测研究

王万国, 慕世友, 刘越, 刘广秀, 郎芬玲

2021, 39(2): 222-231. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.004

摘要 ( 2331 )

PDF (10566KB) ( 384 )

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绝缘子自爆检测是无人机电力输电线路巡检的一项重要内容，准确、快速、自动寻找绝缘子自爆区域，能大量节省无人机巡检图像数据处理工作量，提高巡检的精度和效率。本文针对目前绝缘子自爆区域检测存在样本少、目标小且精度不高的问题，提出了一种融合深度学习的无人机巡检绝缘子自爆区域检测方法。该方法用大量绝缘子样本训练深度学习目标识别模型，在识别出绝缘子区域内利用计算机视觉方法对自爆区域进行检测。本文方法综合了深度学习检测复杂目标，以及计算机视觉无需大量样本且能够检测小目标的优点。实验表明：本文算法对缺陷的检测精度能够达到84.8%，对于绝缘子自爆检测具有积极的意义和应用价值。

用于卫星载荷数据传输总线的终端IP核设计

刘文婷, 万小磊, 徐楠, 杨童, 陈亮亮

2021, 39(2): 232-240. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.005

摘要 ( 2184 )

PDF (2242KB) ( 102 )

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根据通信卫星有效载荷数据传输总线协议及其工作原理，提出了一种总线终端IP（intellectual property）核的设计及验证方法，该IP核由总线接口模块、时钟分频模块、协议处理模块、数据采集模块等组成，其设计和研制具有自主知识产权。该IP核完成了模块仿真验证、芯片系统仿真验证和FPGA（field programmable gate array）验证并已流片成功，验证结果表明：该IP核设计功能全面、资源占用少、可靠性高，可应用于通信卫星地检验证设备或者直接应用于卫星有效载荷设备中，支持通信卫星有效载荷数据传输总线的测试。

基于NB-IoT技术的智能LED灯杆监控系统的研制

金妍, 茅敏敏, 徐丘雨, 欧阳玉玲, 居家奇

2021, 39(2): 241-249. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.006

摘要 ( 2273 )

PDF (1590KB) ( 449 )

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针对传统LED灯杆在远程监控、自动巡检、实时单灯调控、故障定位处理等方面存在的问题，本文提出基于窄带物联网（narrow band internet of things，NB-IoT）技术的智能LED灯杆监控系统的研制方案，采用STM32L151单片机作为主控芯片，控制多种传感器采集路灯信息，通过NB-IoT模块与核心网的连接，将采集到的路灯信息上传至OneNET云平台，并开发移动端应用程序（application，APP）和个人计算机（personal computer，PC）端监测界面以实现路灯故障信息的实时获取。实验结果显示：所研制的系统可以实时监测、控制路灯，快速、准确地确定故障路灯位置，实现单灯控制。

基于Q学习的星地融合协作传输中继选择策略

汪萧萧, 孔槐聪, 朱卫平, 林敏

2021, 39(2): 250-260. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.007

摘要 ( 2114 )

PDF (310KB) ( 125 )

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协作网络中的中继技术能够实现空间分集，但中继选择会对系统性能产生较大影响。针对这一问题，本文提出了一种基于Q学习的星地融合协作传输中继选择策略。首先，所有中继节点在经过放大转发协议的情况下，在接收端得到最大比合并后的输出信噪比表达式。然后，设定Q学习的状态、动作和奖励函数，选择累积回报最大的中继节点。接着，为了遍历所有状态，引入了Boltzmann选择策略，用概率的途径来选择动作，使源节点探索所有状态并利用最优状态。最后，在所选中继节点与源节点之间进行功率分配得到最优传输功率。仿真结果表明：与随机中继选择算法相比，所提出的Q学习中继选择策略对系统性能有较大地提升。

基于凸组合的麦克风阵列自适应语音增强方法研究

赵益波, 陆浩志, 李曙晖, 严涛

2021, 39(2): 261-271. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.008

摘要 ( 1950 )

PDF (750KB) ( 195 )

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广义旁瓣相消器是应用极为广泛的麦克风阵列语音增强方法，对含高斯噪声的语音信号降噪效果较明显。然而，当语音信号中混有脉冲噪声时，利用此方法进行降噪处理所得增强后的语音信号可识别性明显变差。为改善含脉冲噪声语音信号的降噪效果，本文提出一种基于凸组合的麦克风阵列自适应语音增强方法。该方法利用由线性滤波和非线性样条滤波构成的凸组合滤波器替换单一的线性自适应滤波器，并用最大相关熵准则更新凸组合滤波器的权值和非线性样条滤波中的控制点因子。结果表明：所提语音增强方法能有效滤除语音信号中存在的高斯噪声和脉冲噪声，语音增强效果极其明显。

注意力引导的三维卷积网络用于遥感场景变化检测

张涵, 秦昆, 毕奇, 张晔, 许凯

2021, 39(2): 272-280. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.009

摘要 ( 2209 )

PDF (4717KB) ( 370 )

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场景级变化检测策略可以容忍高分遥感影像的大量噪声，进而从语义层级更准确地描述遥感图像在前后时相的变化，为高分辨率影像变化检测提供了可能。本文提出了一种注意力引导的三维卷积神经网络用于高分遥感影像场景变化检测的方法。首先构建一个在AlexNet基础上进行简化的三维卷积网络，然后加入一个语义注意力模块来进一步提取地表覆盖变化显著的候选判别区域；最后输入分类层得到分类结果，整个框架以端对端、可训练的方式进行组织，直接由双时相场景切片通过卷积网络得到变化检测结果。为评估场景级变化检测方法性能，本文制作了一个语义级高分遥感影像场景变化检测数据集，在该数据集上的实验结果显示本文方法变化检测的准确率高于相关方法，验证了方法的有效性，初步展示了基于深度学习的场景级遥感变化检测的发展前景。

基于水平集的钢轨焊缝区域定位方法

刘星武, 熊邦书, 廖峰, 陈新云

2021, 39(2): 281-292. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.010

摘要 ( 2144 )

PDF (11140KB) ( 372 )

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针对现有钢轨焊缝错边量测量方法在不同光照环境下适应能力不强、定位精度不高、稳定性不好的问题，提出了基于水平集的钢轨焊缝区域定位方法。首先，采用水平集对预处理后的焊缝图像进行轮廓分割，将焊缝与轨腰、轨头和背景进行分离；其次，采用面积排序和连通域相结合的方法排除轮廓干扰，实现焊缝轮廓的粗定位；再次，采用两次排序法实现焊缝轮廓的精定位；最后，对焊缝轮廓中横坐标采用排序法实现钢轨焊缝区域的自动定位。通过模拟不同的光照环境，对60 kg/m钢轨焊缝区域进行定位实验，验证了该方法具有适应能力强、精度高和稳定性好的优点，可用于焊轨基地焊缝错边量的自动检测。

基于J-UNIWARD的改进隐写算法

伍迁, 吴建斌, 刘子璇, 宋梦丽

2021, 39(2): 293-301. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.011

摘要 ( 2104 )

PDF (251KB) ( 455 )

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为了进一步提高自适应隐写算法的安全性，本文引进图像分块的思想，改写了原J-UNWARD算法的失真函数，变加性失真函数为非加性失真函数。载体图像被分为4个子块，分别计算每个子块的纹理复杂度以嵌入总量不变为约束条件，优先嵌入复杂度较大的块，每嵌入一块完成后重新计算失真函数，根据复杂度大小动态调整每个子块的嵌入量。利用STC（syndrome trelliscodes）编码将秘密信息自适应地嵌入到纹理区域，最后采用DCTR和ccJRM两种隐写分析技术进行检测分析。实验结果表明：在相同容量下，改进算法能显著提高算法的抗隐写分析能力。

基于图像梯度的数据增广方法

刘之瑜, 张淑芬, 刘洋, 罗长银, 李敏

2021, 39(2): 302-311. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.012

摘要 ( 2066 )

PDF (2913KB) ( 152 )

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卷积神经网络用于图像识别的分类任务，需要大规模的图像数据集进行训练。因需要采集目标图像数量和设备条件的限制，采用常规方法难以获取足够多的图像样本，且耗时耗力耗财。目前已提出了多种多样的样本增广方法来解决图像样本不足的问题，本文介绍了数据增广的研究背景和意义。以提高卷积神经网络的图像识别的准确率为目的，针对图像数据增广提出了基于图像梯度的数据增广方法。选取最大图像梯度值，通过精准裁剪方法增加图像样本，扩增图像数据集，使用增广后的数据集对卷积神经网络进行训练。应用Tensorflow深度学习框架和VGG16网络模型，选取PlantVillage的部分数据集，将训练集数据增广至原来的6倍，对扩增前后的训练集进行训练和对比。实验结果表明：使用数据增广后训练集训练的模型的准确率提升4.18%。

面向对象的无人机影像地物分类

马飞虎, 徐发东, 孙翠羽

2021, 39(2): 312-320. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.013

摘要 ( 2172 )

PDF (10409KB) ( 346 )

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为了对农村用地进行有效分类，本文选取面向对象的分类方法，利用某农村的无人机航摄影像提取其土地类别信息。首先对无人机获取的原始影像进行预处理；然后对研究区反复进行分割实验，选取最优的分割尺度，在不同层次进行最优尺度地物分割；最后根据地物矢量、光谱、形状等特征差异，对最优分割尺度层上的地物进行最适宜的分类规则的建立，进而在每一层提取土地利用信息。利用单一尺度分割分类进行对比实验，选取734个样本进行精度验证，研究结果表明：多尺度多层次分割分类的总体分类精度可达84.20%，kappa系数为0.806 2；单一尺度分割分类总体精度仅为77.11%，kappa系数为0.721 4。由此可见，本文研究所采用的数据和区域内的类别的分类精度更高。

一种基于双重网络模型的单幅图像超分辨率方法

倪翠, 王朋, 张广渊, 李克峰

2021, 39(2): 321-329. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.014

摘要 ( 1996 )

PDF (11394KB) ( 325 )

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本文对深度学习领域中的高效亚像素卷积神经网络（efficient sub-pixel convolutional neural network，ESPCN）算法进行了改进，通过加入残差网络知识，调整原有的ESPCN构造结构，提出了一种双重网络模型下单幅图像超分辨率重建方法。通过实验证明：该算法能够有效地提高单幅图像超分辨率重建的精度，丰富重建后的细节信息。

基于可编辑区块链的指纹识别系统

朱艳艳, 李晟, 冯国瑞, 张新鹏

2021, 39(2): 330-337. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.015

摘要 ( 2141 )

PDF (2634KB) ( 245 )

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指纹识别系统已广泛应用于门禁、支付、公安等领域。现有系统一般将原始指纹图像或特征存储于数据库，以此对用户的身份进行识别或认证。数据库中的指纹数据存在被盗取或篡改的风险。为解决这一问题，本文提出一种基于可编辑区块链的指纹识别系统。首先搭建私有链环境，实现多节点集群互连，然后计算指纹哈希并将其存储于区块链。为了方便管理员对指纹识别系统中的用户进行更新，本文利用变色龙哈希算法对所构建的私有链区块体中数据计算哈希。拥有变色龙哈希私钥的管理员可对区块体中的信息进行编辑，从而在不改变区块链结构的基础上实现对用户指纹数据的删除或修改。实验表明，所提出的系统具有良好的实时性，且指纹识别准确率高。

联合干扰控制与PSO的D2D网络资源分配

刘煜恒, 彭艺, 付晓霞, 安浩杰

2021, 39(2): 338-346. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.02.016

摘要 ( 1914 )

PDF (257KB) ( 172 )

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针对D2D（device-to-device）通信用户在复用传统蜂窝通信信道资源的过程中会产生干扰问题，提出了一种基于粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）的D2D通信功率匹配联合干扰控制资源分配算法，在控制干扰的同时实现整个系统吞吐量最大化。首先，通过不同用户功率的阈值划分不同安全通信范围，只有处于安全通信范围的用户才能进行后续的功率分配，从而有效降低系统干扰；其次，采用一种基于粒子群算法的功率匹配方法，将D2D用户发送端作为粒子群，通过迭代寻找最优功率，使整个系统吞吐量最大化。仿真结果表明：本文所提出的算法可以明显提高系统的整体吞吐量并降低干扰至最低，从而使整个系统的通信质量达到最优。

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