应用科学学报

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2022, 40(3): 1-0.

摘要 ( 1742 )

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EDFA中继长距离共驱半导体激光器混沌同步研究

董红霞, 高华, 王龙生, 杨毅彪, 王安帮

2022, 40(3): 361-371. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.001

摘要 ( 2242 )

PDF (2226KB) ( 266 )

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该文数值研究了基于EDFA中继和周期色散补偿的长距离共驱半导体激光器混沌同步方案。通过优化驱动光注入条件及激光器弛豫频率失配，实现了同步系数0.98的响应激光器背靠背同步，同时将驱动与响应的相关性降低至0.32，保障了共驱同步安全性。进一步，考虑光纤色散、非线性效应以及EDFA噪声等损伤因素，数值研究了入纤光功率、单跨段光纤长度的最优条件。预期在每百公里光纤链路中色散补偿偏差为5 ps/nm的情况下，可以实现700 km、同步系数0.90的高质量混沌同步。研究结果对长距离混沌激光载波通信及密钥分发具有参考意义。

高分遥感影像不同形状建筑物半自动提取与规则化

崔卫红, 李佳, 刘宇

2022, 40(3): 372-388. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.002

摘要 ( 2180 )

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现有的高空间分辨率遥感影像交互式建筑物提取方法需要用户在建筑物上勾画出与建筑物大小和形状相近的线，且大多方法只能提取直角建筑物。为降低交互要求并实现不同形状建筑物的精确提取，该文首先在用户少量交互的基础上采用区域生长、高斯混合模型、CannyLines线段检测算法以及基于多星形约束的最大流/最小割分割模型获得建筑物图斑，然后分别针对直角建筑物和非直角建筑物图斑进行规则化，得到与实际建筑物形状一致的提取结果。实验表明，该方法交互简单且建筑物提取精度F₁值可达到0.9，具有较强的鲁棒性。

无人机激光雷达点云电力杆塔倾斜状态测量

芦竹茂, 龚浩, 金秋衡, 胡庆武, 李加元

2022, 40(3): 389-399. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.003

摘要 ( 2425 )

PDF (1603KB) ( 448 )

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针对传统杆塔倾斜度测量方法难度大、强度大、效率低的问题，提出了一种基于无人机激光雷达点云的电力杆塔倾斜率精准测量方法。该方法利用无人机LiDAR电力巡线获取的散乱杆塔三维激光点云，通过拟合塔身结构来计算杆塔中心线，进而计算杆塔倾斜率。为验证方法的有效性，挑选了6种类型共18个电力杆塔，分析点云密度对倾斜检测算法的影响，并计算倾斜检测算法的精度。结果显示电力杆塔倾斜角测量的平均相对误差小于0.7°，证明了该方法的有效性和正确性。

嵌套网络模型下的相似图像检索方法

倪翠, 王朋, 朱元汀, 张东

2022, 40(3): 400-410. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.004

摘要 ( 2071 )

PDF (11779KB) ( 103 )

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对深度学习领域的稠密卷积网络（dense convolutional network,DenseNet）进行改进，提出了一种嵌套网络模型下的相似图像检索方法。该方法主要通过嵌入压缩和激励网络（squeeze-and-excitation network,SENet），调整原DenseNet网络结构，优化特征提取模块，从而提高图像检索的准确率。在整个深度学习的过程中，给图像特征通道设置合理的权值，抑制图像中的无效特征，能够进一步提高图像的检索速度。实验结果表明，所提算法能够加强图像有效特征的传递，无论从精度和速度方面均可得到较好的图像检索结果。

融合高斯核及指数函数聚类的点云目标物提取

陈西江, 安庆, 班亚, 王德欣, 李坤, 刘海鹏

2022, 40(3): 411-422. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.005

摘要 ( 2095 )

PDF (11586KB) ( 198 )

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针对聚类算法的聚类中心重复性和无法对点云聚类的问题，提出了融合高斯核及指数函数的聚类中心均匀化的点云聚类方法，以优化聚类中心的均匀化分布，实现点云的均匀化聚类。首先，根据高斯核函数及密度指数函数确定局部密度，再依据局部密度的大小确定距离参数。其次，依据局部密度和距离参数的乘积确定聚类中心，同时消除聚类中心的邻近化，使得聚类中心更加均匀分布于整个数据集中。最后，利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属，并合并邻近聚类实现点云目标物的提取。将该算法与常规的基于密度峰值的聚类算法（clustering function based on density peak,CFDP）、K-means聚类算法、具有噪声的基于密度的聚类方法（density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）进行比较，该文所提方法可以对教室内3排椅子实现100%的提取。与相对密度关系的峰值聚类（density peak clustering,DPC）算法及深度学习方法相比，所提方法对不同分辨率目标物点云的提取精度均为96.7%，在计算效率和精度方面均优于其他两种方法。

基于MSR和AMSR的红外融合增强算法

刘硕, 瞿崇晓, 祝中科, 张福俊, 范长军

2022, 40(3): 423-433. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.006

摘要 ( 2258 )

PDF (3231KB) ( 324 )

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红外传感器的成像特点，使得所采集的红外图像存在对比度低、清晰度差、信噪比低、边缘信息模糊等问题。为此提出基于多尺度视网膜（multi-scale retinex,MSR）和自适应多尺度视网膜（adaptive multi-scale retinex,AMSR）的红外融合增强及其优化算法。实验结果表明，所提算法能够有效提高红外图像的对比度和清晰度，在主观视觉效果和客观评价指标上均优于单尺度视网膜算法、MSR算法、AMSR算法。

基于计算机视觉的水位检测算法

孙维亚, 王达, 许帅, 汪京晔, 马占宇

2022, 40(3): 434-447. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.007

摘要 ( 2809 )

PDF (6429KB) ( 557 )

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鉴于传统的水位读数方法误差大，成本高，需要一种精确、实时、鲁棒的智能水位检测算法来高效读取水位，为此提出了一种基于计算机视觉的水位检测算法以满足实际需求。首先对拍摄到的图像进行预处理和边缘检测以找出水尺位置，并通过仿射变换对水尺进行矫正。通过两种策略在水尺区域找到水尺关键字的位置，即关键字处理。然后对边缘特征进行投影并检测出水面位置。最后根据关键字处理结果和边缘特征计算得到水面高度。大量实验和实地测试的结果表明：所提算法在基于计算机视觉的水位检测、水尺读数等领域具有理论和应用的双重价值。

基于奇偶交叉卷积的轻量级图像语义分割网络

栗风永, 叶彬, 秦川

2022, 40(3): 448-456. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.008

摘要 ( 2027 )

PDF (3606KB) ( 409 )

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传统轻量级图像语义分割网络中的跨步下采样卷积导致感受野呈现刺状分布，使得像素点利用率出现系统偏差，影响分割精度的提升。为此，针对传统的轻量级图像语义分割网络设计一种奇偶交叉卷积的下采样模块，在跨步奇数卷积模块前增加单步偶数卷积模块，在一定程度上缓解了刺状分布带来的不良影响，消除了分割网络中不同空间位置上像素利用率的偏差，最终提高了模型对像素点的分割精度。通过7种不同轻量级图像语义分割网络的对比可以看出，所提模型可以明显消除刺状分布，使分割网络的精度进一步提高，同时也证明了该模型适用于不同的轻量级网络，具有普适性。

参数化二叉树编码实现加密图像可逆数据隐藏

邱应强, 陈馨, 杨玉燕, 曾焕强, 钱振兴

2022, 40(3): 457-469. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.009

摘要 ( 1970 )

PDF (1427KB) ( 169 )

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为了提高数据嵌入容量，提出了一种基于参数化二叉树编码的加密图像可逆数据隐藏新方法。该方法的系统由图像所有者、数据嵌入者和授权接收者三方组成，其中，图像所有者采用特殊的图像块随机调制和置乱对原始图像加密并上传；由于加密操作很好地保留了图像块的像素相关性，数据嵌入者可在加密域充分利用图像块相关性，通过自适应选择参考像素来预测同一图像块的其余像素得到预测差值，再使用参数化二叉树编码进行无损压缩生成嵌入空间，实现大容量数据嵌入；授权接收者可正确提取嵌入数据或无失真恢复原图像。仿真实验结果表明：所提方法提高了嵌入容量，且可用于医学、云服务、军事等众多领域。

基于时间间隔的社交行为信息隐藏

石武海, 王子驰, 吴汉舟, 张新鹏

2022, 40(3): 470-476. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.010

摘要 ( 2007 )

PDF (557KB) ( 284 )

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提出了一种基于时间间隔的社交行为信息隐藏算法。首先发送者和接收者获取双方共同拥有的具有社交关系的用户信息；随后发送者结合密钥，利用交互行为（如“点赞”）的时间间隔隐藏秘密信息；最后接收者通过周期性获取共同拥有的社交用户的行为信息提取出秘密信息。以知名社交平台QQ为研究对象进行实验仿真，结果表明该方法能以较少的时间代价显著提高秘密信息传递的容量。所提出的方法不局限于特定的社交平台，具有普适性。

面向多媒体取证的电网频率建模

王清懿, 华光, 张海剑

2022, 40(3): 477-492. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.011

摘要 ( 2069 )

PDF (1312KB) ( 129 )

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电网频率建模旨在对其随机波动特性建立数学模型，形成特征描述、统计分析以及轨迹预测能力，是基于电网频率判据的数字取证中一项重要的研究子课题。该文首先揭示了现有自回归模型的不足，并基于该模型对实际观测得到的电网频率参考信号数据集进行统计分析，分别用差分整合移动平均自回归（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型和两种基于马尔科夫链的模型进行建模，进而求解模型各项参数。对比实验表明： ARMA (2,4)模型在理论上对华中电网频率具备最优的描述性能，而马尔科夫链模型因考虑到实际场景下频率分辨率的局限性，更适用于模拟从待测文件中提取的电网频率。

基于深度学习的联邦集成算法

罗长银, 陈学斌, 宋尚文, 张淑芬, 刘之瑜

2022, 40(3): 493-510. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.012

摘要 ( 2374 )

PDF (1763KB) ( 340 )

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联邦学习是多源隐私数据保护领域研究的热点，其框架在满足数据不出本地的情况下，可以训练出多方均满意的共同模型，但存在本地模型参数难以整合且无法在安全的情况下将多源数据充分使用的问题，因此提出基于深度学习的联邦集成算法，将深度学习与集成学习应用到联邦学习的框架下，通过优化本地模型的参数，提高了本地模型准确率；使用不同的集成算法来整合本地模型参数，在提升模型准确率的同时兼顾了多源数据的安全性。实验结果表明：与传统多源数据处理技术相比，该算法在mnist、digits、letter、wine数据集训练模型的准确率依次提升1%、8%、-1%、1%，在保证准确率的同时也提升多源数据与模型的安全性，具有很重要的应用价值。

区块链链下支付通道网络的可选择多路径支付方案

刘亚, 杜海洲

2022, 40(3): 511-527. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.013

摘要 ( 2288 )

PDF (753KB) ( 360 )

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链下支付通道网络存在用户节点无法根据实际需求选择转账方式、单次路由中仅使用单一路径发起交易导致的容错率低等问题。为此，提出一种基于链下支付通道网络的可选择多路径支付方案，可以为用户节点提供基于实际需求的距离最短优先、手续费最低优先以及距离和手续费综合度量3种转发选择；同时基于链下支付通道网络改进了开放最短路径优先协议，并根据节点所选的不同优先级构建多条路径以并行转发支付，相对于已有的方案显著提升了单次路由下转账支付的成功率；最后还设计了接收方节点确认转账成功后可主动释放其他路径的功能，以适当提高支付性能。

基于双区块链的PKI模型

王诚, 郑红, 黄建华, 钱诗慧

2022, 40(3): 528-538. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2022.03.014

摘要 ( 2070 )

PDF (1093KB) ( 301 )

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公钥基础设施（public key infrastructure,PKI）体系为实施电子商务、电子政务、办公自动化等提供了非常重要的安全服务。该文以区块链和智能合约为基础构建了证书颁发机构（certificate authority,CA），提出基于双区块链的分布式PKI模型，以医疗PKI为应用场景，用区块链和智能合约技术管理证书和病人信息，保证了证书发布和撤销的透明性，实现了病人信息的隐私保护和访问控制，解决了传统的PKI中存在的单点故障、多CA互信、证书发放不安全、证书透明性以及快速验证等问题。安全性分析和实验表明该模型可以解决传统PKI和现有单链PKI模型中存在的多种问题，有效保护了病人的隐私，并显著提高了证书发放和验证的效率。

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