數據采集與處理

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數據采集與處理 關注(): 期刊周期：雙月刊; 期刊級別：北大核心; 國內統一刊號：32-1367/TN; 國際標準刊號：1004-9037; 主辦單位：中國科學技術協會; 主管單位：中國科學技術協會; 查看數據采集與處理近十年數據入口>>>; 上一本期雜志：中國原子能科學研究院年報; 下一本期雜志：新潮電子數碼電子期刊

　　《數據采集與處理》是中國科協主管，由中國電子學會、中國儀器儀表學會所屬信號處理學會，中國儀器儀表學會、中國物理學會所屬微弱信號檢測學會和南京航空航天大學聯合主辦，南京航空航天大學出版，并向國內外公開發行的技術刊物。榮獲2007年被評為江蘇省優秀期刊、中國科協優秀期刊、江蘇省一級期刊雙效期刊。

　　《數據采集與處理》主要反映信號處理，測試工程和計算機應用等方面的科學成果，注重工程應用，力求創新。

　　數據采集與處理雜志欄目設置

　　理論與試驗研究、研究簡報、綜述

　　數據采集與處理雜志榮譽

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　　《中國科學：信息科學》主要報道計算機科學與技術、控制科學與控制工程、通信與信息系統、電子科學與技術、生物信息學等領域基礎研究和應用研究方面具有重要意義和創新性的最新成果。以刊登論文為主,同時適量刊登快訊、評述文章。本刊努力為國內外專家提供嚴格、公正和快捷的評審,是國內外專家和工程師了解中國信息科學發展的重要窗口之一.中、英文版是相對獨立的兩個刊物。

　　數據采集與處理最新期刊目錄

基于融合語義信息的上下文感知圖像修復————作者：祖奕;張孫杰;吳鵬;馬悅恒;

摘要：近年來，生成對抗網絡廣泛應用于圖像修復領域并取得了不錯的效果。但目前的方法并沒有考慮在高分辨率圖像（512×512）中會產生模糊的結構以及紋理的問題，這些問題主要來源于缺乏有效特征信息。針對此問題，提出一種將圖像特征與語義信息相結合的生成對抗網絡。主要基于語義信息，提出一種上下文感知的圖像修復模型，該模型自適應地將語義信息與圖像特征融合，并且提出自適應卷積替代傳統卷積，以及在解碼器后增添一個多尺度...

基于數據聚類的CSI反饋Transformer網絡簡化實現方法————作者：還冬銳;張逸帆;姜明;

摘要：為應對大規模多輸入多輸出（Multiple-input multiple-output,MIMO）系統中信道狀態信息（Channel state information,CSI）反饋開銷的日益增長，基于深度學習的CSI反饋網絡（如Transformer網絡）受到了廣泛的關注，是一種非常有應用前景的智能傳輸技術。為此，本文提出了一種基于數據聚類的CSI反饋Transformer網絡的簡化方法，采用基...

基于后悔理論的多粒度直覺模糊三支決策模型————作者：龐文莉;于瀟;鄭宇;陳輝;薛占熬;辛現偉;

摘要：傳統基于函數或關系的三支決策模型在應對復雜多粒度決策問題求解時，容易忽略現實中信息的多粒度特性和決策者認知能力的局限性。基于此，本文提出了一種基于后悔理論的多粒度直覺模糊三支決策模型。首先，為處理直覺模糊數的復雜計算問題，將θ算子與直覺模糊粗糙集相融合，提出了一種多粒度直覺模糊粗糙集上、下近似算子，并給出相應的三支決策規則。其次，為將決策者的認知特性融合到決策過程中，結合后悔理論構建了樂觀和悲觀策...

面向電能表檢定流水線的輕量化目標檢測算法————作者：董賢光;孫艷玲;代燕杰;邢宇;翟曉卉;孫凱;呂玉超;吳強;劉琚;

摘要：在工業流水線場景中，利用帶有視覺信息的目標檢測技術為故障發現及消缺提供決策信息已成為智能生產的新熱點。針對電能表流水線檢定場景中目標遮擋、小目標密集排列等問題，在YOLOv8n的基礎上，提出了一種輕量化目標檢測算法。通過引入O-GELAN模塊，在保持低計算量的同時獲取更豐富的特征層次。利用特征收集-融合-分發的頸部架構和通道位置注意力機制實現特征跨層融合；此外，采用重參數化卷積檢測頭以進一步提高檢...

基于類型語義提示的事件檢測方法————作者：丁遠遠;張順香;文華;焦熠璇;張基旭;曹宇軒;

摘要：針對現有研究將事件檢測過程分解為觸發詞識別和分類兩個階段性任務，從而引發誤差傳遞的問題，本文提出一種基于類型語義提示的事件檢測方法。通過將事件類型作為提示信息來引導模型從事件文本中抽取與事件類型對應的觸發詞，從而并行執行觸發詞的識別和分類，緩解任務間誤差傳遞的問題。首先利用跨注意力機制處理事件文本表征和事件類型提示模板，獲得融合事件文本信息的提示表征；然后計算提示表征與事件文本表征間的余弦相似度，...

低秩張量子空間學習紅外小目標檢測————作者：王衍;胡宏博;彭真明;

摘要：紅外目標檢測系統是可靠探測和識別背景輻射與其他干擾條件下高價值目標的有效技術手段之一，廣泛應用于各個領域。紅外弱小目標檢測作為系統的重要組成部分，仍是當前具有挑戰性的關鍵核心技術。本文提出了一種基于低秩張量子空間學習的方法，該方法在考慮序列在空時連續一致性的同時，也保留了紅外圖像結構的完整性。通過空時滑動窗獲得空時張量塊模型，利用多子空間學習策略構建不同場景下的紅外張量字典模型。最后，采用最優化算...

面向空間遮擋的復合代價光場快速三維成像方法————作者：李安虎;龔禎昱;趙鑫;

摘要：光場相機憑借其多維多尺度的成像能力和極簡的資源配置，顯著拓展了空地海探索等非結構化環境中的成像應用邊界。光場成像過程中容易受到遮擋和噪聲影響而產生不可靠的深度估計，傳統的深度細化方法計算成本高且效果差。提出了一種面向空間遮擋的復合代價光場快速三維成像方法，深入分析影響深度估計準確性的主要因素，針對不同空間遮擋模式，建立最優的光場快速濾波構架。使用像素點的單比特特征構造高度集成的復合代價，實現深度圖...

基于注意力機制和多尺度集成學習的細粒度圖像識別方法————作者：季晟宇;江志康;馬翔;楊綠溪;

摘要：細粒度圖像識別是計算機視覺領域中一項重要的研究課題，其主要目標是分辨同屬一大類下外觀具有高度相似性的子類。以弱監督的細粒度圖像識別為研究內容，針對現有研究中存在的圖像細粒度特征利用不充分以及判別性區域難以挖掘的問題，提出了基于注意力機制和多尺度集成學習策略的細粒度圖像識別方法。該方法引入漸進式學習網絡，利用集成學習的策略，基于深度神經網絡3個層級的輸出特征并行構建多尺度基分類器，并使用標簽平滑的方...

退化信息引導的水下光場圖像增強與角度重建————作者：劉德陽;李世政;朱宇航;劉慧;

摘要：與傳統二維RGB成像不同，四維光場成像能從多角度捕捉場景，自帶幾何信息。這一特性有望解決水下成像難題。本文借助四維光場圖像的角度特性，提出基于退化信息引導的水下四維光場圖像增強與角度重建網絡。該網絡學習下采樣后各角度水下圖像的退化信息，并將退化信息轉化為卷積核傳遞給原尺寸的水下光場圖像，實現不同角度的水下圖像間退化信息的高效交換。充分利用水下光場圖像的退化信息和空間-角度信息，所提網絡能更好地完成...

基于麻雀搜索算法的混合神經網絡模型及其血糖預測應用————作者：徐鶴;許碩洋;季一木;

摘要：糖尿病是當今危害人類健康的常見疾病之一，有效管理和控制血糖對患者至關重要。傳統的血糖預測模型大多為單一的深度學習模型，存在精度不足或效率太低的缺陷，制約了其在實際應用中的效果，為此，本文提出了一種基于麻雀搜索的混合神經網絡模型，將其應用到血糖預測中。該模型結合了時域卷積網絡（Temporalconvolutionalnetwork,TCN）和門控循環單元（Gatedrecurrentunit,GR...

基于雙向長短時記憶網絡和自注意力機制的心音分類————作者：盧官明;李齊健;盧峻禾;戚繼榮;趙宇航;王洋;魏金生;

摘要：心音聽診是早期篩查心臟病的有效診斷方法。為了提高異常心音檢測性能，提出了一種基于雙向長短時記憶（Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM）網絡和自注意力機制（Self-attention mechanism,SA）的心音分類算法。對心音信號進行分幀處理，提取每幀心音信號的梅爾頻率倒譜系數（Mel-frequency cepstral coeffic...

端到端智能視頻壓縮技術及其在無人機中的應用————作者：葉楓;董凡可;賈川民;

摘要：多媒體視覺表示與傳輸領域正在面臨深刻變革，端到端優化的智能視頻編解碼技術是激發這一變革的驅動力。以無人機（Unmanned aerial vehicle, UAV）視頻為代表的新興視頻內容壓縮編碼技術進一步促進了核心技術發展和應用場景創新。聚焦于端到端智能視頻編解碼技術及其在無人機視頻編碼的初探，提出了一種基于分層雙向參考結構的視頻編碼方法，解決模型在運動表示效率和預測編碼精度方面的不足。有針對性...

低碼率生成式無人機視頻編碼算法————作者：劉美琴;陳虹宇;周一鳴;倪文昊;

摘要：空天地海復雜環境下海量的視頻數據給有限的傳輸帶寬和存儲設備帶來了巨大的壓力，因此如何提高視頻編碼技術在低碼率條件下的編碼效率顯得尤為關鍵。近年來，基于深度學習的視頻編碼算法取得了良好的進展，卻因優化目標與感知質量失配、訓練數據分布偏差等問題，降低了極低碼率下的視覺感知質量。生成式編碼通過學習數據分布有效提升了低碼率下的紋理與結構復原能力，緩解了深度視頻壓縮的模糊偽影問題。然而，現有研究仍存在兩大瓶...

基于動態漸進融合的無人機海上救援目標檢測算法————作者：黃綠娥;于曉偉;鄢化彪;毛玉婷;

摘要：無人機（Unmanned aerial vehicle,UAV）目標檢測在海上救援任務中發揮著重要作用。然而，由于無人機空中拍攝的視角和高度多變，檢測目標存在多尺度變化。此外，陽光照射海面產生的耀斑會造成誤檢現象。基于上述問題，為滿足無人機實時目標檢測的算法輕量化需求，本文以YOLOv8n為基準網絡，提出一種基于動態漸進融合的輕量級無人機海上救援目標檢測算法（Dynamic progressive...

基于時序分解和注意力圖神經網絡的交通預測————作者：楊永鵬;楊震;楊真真;

摘要：如何有效挖掘隱藏在交通數據中的時空依賴信息、動態信息和空間異質信息一直是交通預測任務面臨的關鍵問題。本文提出了一種基于時序分解和注意力圖神經網絡（Time-series decomposition and attention graph neural network, TDAGNN）的交通預測模型。采用雙分支時序分解卷積神經網絡（Dual time-series decomposition con...

瑞利信道的感知通信概率融合系統性能分析————作者：許歡;徐大專;鞠美玉;

摘要：本文給出了瑞利衰落信道感知通信一體化（Integrated sensing and communication,ISAC）系統模型，提出感知通信一體化概率融合（Probability fusion after integrated sensing and communication,PF-ISAC）方法，推導出PF-ISAC信道模型。從理論上證明，當感知信噪比（Signal to noise ra...

基于強化學習與變權組合模型的EV充電需求功率預測方法————作者：宋宗仁;葛泉波;李春喜;

摘要：當電動汽車（Electric vehicle,EV）與充電樁連接時，精確預測電動汽車動力電池組的充電需求功率，對于防止電池組過充電至關重要。由于電池組物理模型的復雜性使基于其充電需求功率預測方法通常難以構建，且實時性不高。此外，單一預測模型的預測精度偏低。針對上述問題，結合充電數據與機器學習，提出一種基于強化學習與變權組合模型的EV充電需求功率預測方法。在傳統灰狼優化算法的基礎上，將混沌映射、精英...

基于MSC-LSAM的多尺度交叉超聲醫學圖像分割方法————作者：王朝欣;楊汶汶;戎澤;李錚昱;王行;馬磊;

摘要：腦卒中是全球范圍內致死致殘率最高的疾病之一，頸動脈狹窄和心臟病變是缺血性腦卒中的重要致病因素。超聲（Ultrasound,US）是檢查由頸動脈狹窄和心臟病變引起的缺血性腦卒中的常用影像學手段，但超聲圖像噪聲多、邊界模糊，具有較高的分割難度。本文提出MSC-LSAM算法，一種多尺度交叉的雙編碼器超聲圖像分割網絡，旨在實現頸動脈腔體和心臟腔體的快速、準確分割，輔助醫生完成疾病診斷。MSC-LSAM在編...

面向無人機的低空視覺數據集研究綜述————作者：孫一銘;趙柯嘉;王碩;陳振國;阮媛;葉子凡;陳星睿;李欣;褚瑞麟;宋生敏;胡亦添;郭周鵬;王森;胡清華;朱鵬飛;

摘要：在無人機技術與人工智能的跨域協同驅動下，依托國家低空經濟政策與空域開放試點改革，低空視覺感知在智慧城市及巡檢搜救等方面發揮了重要作用。高質量的低空視覺數據是低空智能感知領域的關鍵基礎資源，公開數據集的發布與應用對低空感知技術的深入推進起到了重要作用。盡管已有大量面向低空視覺感知的數據集被提出，但對其系統化的整理與分析尚不充分。針對這一問題，本文全面調研了近11年間公開發布的低空無人機視覺相關數據集...

《數據采集與處理》征稿簡則

摘要：<正>《數據采集與處理》是中國科協主管,中國電子學會和南京航空航天大學聯合主辦,南京航空航天大學出版,并向國內外公開發行的學術期刊。《數據采集與處理》為中文核心期刊(無線電電子學、電信技術類),中國科技論文統計源期刊,并被中國科學引文數據庫(CSCD)、荷蘭Scopus數據庫、瑞典DOAJ數據庫、俄羅斯《文摘雜志》、日本科學技術社數據庫、美國《劍橋科學文摘》(CSA)、英國INSPEC數據庫等國內...

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