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华侨大学学报（自然科学版）

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2025年05期

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“多模态感知与智能系统”专栏 | 跨模态车辆再辨识方法、挑战与未来发展

“多模态感知与智能系统”专栏 | 跨模态车辆再辨识方法、挑战与未来发展

摘要：车辆再辨识旨在通过车辆外观特征，实现无视场重叠摄像头间的身份匹配与检索，在智慧城市、智能交通等领域中具有重要的研究意义和广阔的应用前景。但是，传统基于可见光单模态的车辆再辨识方法在夜间低可见度、车灯眩光干扰、恶劣天气等条件下性能退化严重，在复杂环境中的适用性受到很大限制。为此，跨模态车辆再辨识应运而生，并取得了快速发展与进步。文中通过对跨模态车辆再辨识技术的研究背景介绍,从跨模态车辆再辨识应用场景出发,将已有研究分为可见光-红外光车辆再辨识和文本-图像车辆再辨识两大类。重点归纳和分析了这两大类场景下各种算法的优劣势，并总结多个公开数据集上各类算法的性能。最后，通过总结本领域面临的主要挑战，并展望未来潜在的发展方向，期望梳理跨模态车辆再辨识技术演进脉络，为后续研究提供启发。
“多模态感知与智能系统”专栏 | 边缘细节增强的肺炎胸部X射线病灶定位

“多模态感知与智能系统”专栏 | 边缘细节增强的肺炎胸部X射线病灶定位

摘要：设计一种基于YOLO11s算法改进的YOLO11s-SAD算法，用于缓解微小病灶难以检测、复杂背景下病灶定位效果差和误检、漏检等情况。首先，设计空间边缘信息融合(SEIF)模块，使用基于 Sobel算子实现的边缘检测与最大池化操作并行处理输入图像，以提升主干对病灶边缘的特征提取能力。然后，使用ASF-Neck 作为新的颈部网络，通过优化特征融合机制更好地捕捉多尺度特征之间的相互关系。最后，使用动态上采样(DySample)替换了ASF-Neck中尺度序列特征融合(SSFF)模块内的双线性插值，减少上采样过程中肺炎细节特征的丢失，并采用Adam优化器进行模型参数优化。结果表明：文中算法在不显著增加参数量和浮点运算量的情况下，平均精度均值可以达到 57.9% ，相较于基准算法提升 3.4% ，其病灶定位效果优于其他主流检测算法。
“多模态感知与智能系统”专栏 | 采用改进YOLOv9的X射线图像焊缝缺陷检测算法

“多模态感知与智能系统”专栏 | 采用改进YOLOv9的X射线图像焊缝缺陷检测算法

摘要：针对焊缝缺陷检测中传统方法效率低、主观性强的问题，且现有深度学习模型在微小缺陷识别、复杂背景抗干扰和多尺度适应性上存在不足，提出改进YOLOv9的X射线图像焊缝缺陷检测（YOLOv9s-GMS)算法。YOLOv9s-GMS算法通过引人GhostConv模块，增强对微小特征提取能力；添加单头自注意力(SHSA)模块，聚焦缺陷区域并抑制背景干扰;设计MSDCA模块，强化多尺度焊缝特征表达能力；结合Shape-IoU损失函数，提升不规则缺陷定位精度。在HWDXray数据集上的实验结果表明：YOLOv9s-GMS算法的 mAP@0.5 达0.954,F1为 0.933,R 为0.903，显著优于YOLOv5、YOLOv9s及FasterR-CNN等算法，有效提升了焊缝缺陷检测的精度、鲁棒性及多尺度适应性。
“多模态感知与智能系统”专栏 | 全局特征信息共享交互的无标记弱边缘细胞实例分割网络

“多模态感知与智能系统”专栏 | 全局特征信息共享交互的无标记弱边缘细胞实例分割网络

摘要：针对无标记显微图像对比度低、细胞边缘弱、形态多样不规则导致的实例分割精度不足的问题，提出一种基于Protonet理论的全局特征信息共享交互网络。首先，设计跨阶段多分支边缘自感知模块，以增强对低对比度图像的特征表达及对不规则细胞几何形态的适应能力；其次，构建多分支聚合下采样架构，以缓解骨干网络与特征金字塔中的特征丢失问题；最后，提出特征信息共享解耦分割头，实现分类与回归任务的跨层级联合优化，并引入 Shape-IoU损失函数，以提高细胞轮廓定位精度。结果表明：文中方法在简单、中等和困难3类分割任务中的 mAP@0.50 分别达到了 86.73%.56.63% 和 45.13% ，可有效提升无标记显微图像中弱边缘细胞实例分割的精度，具有有效性与实用性。
“多模态感知与智能系统”专栏 | 基于图结构表示增强与特征融合的网络威胁检测方法

“多模态感知与智能系统”专栏 | 基于图结构表示增强与特征融合的网络威胁检测方法

摘要：为了解决区块链与物联网技术应用中现实资产(RWA)等金融项目面临的网络恶意活动安全威胁，提出一种基于图结构表示增强与特征融合的网络威胁检测方法。首先，将流量记录建模为事件驱动的异构图；其次，设计后置式事件级对比增强机制，解耦表示学习与增强过程，增强节表示的判别性；最后，提出多源特征融合方案，通过降维与特征筛选优化输入表示。实验结果表明：文中方法在CIC-Darknet数据集上的受试者工作特征曲线下面积达0.975，精确率-召回率曲线下面积为0.966,F1分数达0.928，有效增强了网络异常活动的检测能力。
“多模态感知与智能系统”专栏 | 面向可信推理与语义补全的区块链知识图谱共享框架

“多模态感知与智能系统”专栏 | 面向可信推理与语义补全的区块链知识图谱共享框架

摘要：针对当前区块链驱动的知识共享架构在异构知识图谱整合、可信交互与系统效率方面面临的挑战，提出一种基于区块链的知识图谱可信推理框架(BKTRF)。首先，通过去中心化预言机实现链上与链下推理结果的可信传输，并采用基于门限机制的BLS签名算法提升多节点协同签名的效率与容错性，降低链上计算与存储开销。然后，引入基于大语言模型的知识图谱补全方法，自动生成高质量逻辑规则，以支持语义补全与推理优化。结果表明：相较于BLS签名算法，门限BLS签名算法的签名效率最高可提升 53.5% ；在3个数据集上，BKTRF表现出更优的补全效果与泛化能力。
“多模态感知与智能系统”专栏 | 改进的NSGA-I算法求解绿色柔性作业车间调度问题

“多模态感知与智能系统”专栏 | 改进的NSGA-I算法求解绿色柔性作业车间调度问题

摘要：针对绿色柔性作业车间调度问题，以最小化最大完工时间和总能耗为优化目标，建立多目标调度优化模型,提出一种改进的非支配排序遗传算法(INSGA-ⅡI）。首先，采用混合初始化策略生成高质量且多样化的初始种群;其次，引入自适应交叉变异概率和改进的精英选择策略，避免早熟收敛;然后，提出一种改进的变邻域搜索策略以增强局部搜索精度;最后，在 Brandimarte 和 Hurink 数据集的14个标准测试案例上，将 INS-GA-II与NSGA-II、NSGA-I和SPEA2进行对比。结果表明:INSGA-II在解集的收敛性、多样性方面均表现出显著优势，能够有效求解绿色柔性作业车间调度问题，为绿色制造提供了新的解决方案。
“多模态感知与智能系统”专栏 | 融合跨阶段动态多尺度注意力的带钢缺陷检测方法

“多模态感知与智能系统”专栏 | 融合跨阶段动态多尺度注意力的带钢缺陷检测方法

摘要：针对带钢表面缺陷检测在工业质量控制中面临的多尺度、形态复杂和尺寸微小等技术挑战，提出一种高效准确的检测方法。跨阶段动态多尺度注意力检测(CDMA-DET)模型集成跨阶段动态双流多尺度变压器模块、多尺度三元注意力池化模块和内容感知特征重组上采样模块，实现多尺度缺陷特征的自适应提取和融合。结果表明：在GC10-DET数据集上，CDMA-DET模型的 mAP@0.50 达到 69.3% ， mAP@0.50:0.95 达到 34.7% ，相比基线模型分别提升 5.5% 和 2.1% ，模型参数量仅为 2.5×10⁶ ，浮点运算次数为 6.7×10⁹ ，推理速度达到234.51帧· s^-1 ;CDMA-DET模型有效平衡了检测精度、模型复杂度和推理效率。
“多模态感知与智能系统”专栏 | 基于改进YOLOv5n模型的靶面弹孔识别技术方案

“多模态感知与智能系统”专栏 | 基于改进YOLOv5n模型的靶面弹孔识别技术方案

摘要：针对现有靶面弹孔环数自动识别与标定技术存在的精度不足、抗干扰能力弱及维护成本高等问题，提出一种基于改进YOLOv5n模型的靶面弹孔识别技术方案。在图像预处理阶段，通过多尺度模板匹配定位靶面区域，结合Laplacian算子筛选清晰图像，并利用形态学处理提取胸靶有效区域；进一步实施了Mosaic数据增强优化、骨干网络优化、Neck结构和检测头优化、注意力机制融合及损失函数优化等改进措施，使改进后的YOLOv5n模型的 mAP@0.5 提升至 97.43% ，浮点运算数仅 2.2×10¹²s^-1 ；通过透视校正矩阵实现弹孔定位，结合环线半径计算完成环值标定。通过构建312张图像数据集，将模型部署于RK3588平台进行测试。结果表明：识别速率为21帧· s^-1 ，文中方法有效平衡了精度与实时性需求，为靶面弹孔环数自动识别与标定提供了可靠的技术支持。
“多模态感知与智能系统”专栏 | 采用剪枝策略的目标跟踪方法

“多模态感知与智能系统”专栏 | 采用剪枝策略的目标跟踪方法

摘要：为了解决现有的基于Transformer的目标跟踪方法重精度轻效率而导致模型的计算开销过大的问题,提出一种基于剪枝策略的目标跟踪方法（PSTrack)。首先，引人激活模块，对 Transformer 的注意力层进行自适应调整，以避免不必要的计算，提升计算效率。然后，采用混合注意力与交叉注意力机制，根据不同阶段的需求优化计算流程。最后，在多个标准数据集上进行实验验证。结果表明：相较于传统的目标跟踪方法，PSTrack在精度和效率上均具备明显优势。
学术论文 | 双螺杆压缩机排气管道动力吸振结构设计与仿真分析

学术论文 | 双螺杆压缩机排气管道动力吸振结构设计与仿真分析

摘要：针对管道输送系统特有的多频振动问题，提出一种可调式串联多频动力吸振器系统。采用建模-仿真-优化递进方法，首先，建立包含流体阻抗的管道分布式参数模型，并基于加速度传递率函数进行频域分析；然后，对比减振装置介人前后的振动响应差异;最后，通过数值优化算法确定质量、刚度及阻尼参数的最优匹配方案。结果表明：文中设计可降低 80% 以上的宽频减振性能，在工程适应性方面展现出显著优势。
学术论文 | 采用随机森林模型的高温后石灰稳定土无侧限抗压强度预测

学术论文 | 采用随机森林模型的高温后石灰稳定土无侧限抗压强度预测

摘要：针对石灰稳定土在高温环境下的无侧限抗压强度预测问题，提出一种基于随机森林算法的预测模型。以干土质量、砂质量、石灰质量、用水量、温度及保护层厚度为变量，开展85组无侧限抗压强度试验。结合扫描电子显微镜微观表征揭示高温损伤机理。采用学习曲线与网格搜索相结合的方法优化模型参数，并通过变量重要度评估输入指标的贡献度。结果表明：高温后期（ 400～700^°C) ，化合物分解、结构内部局部孔径增大及表面裂缝扩展加剧了损伤；当决策树数量为703、最大深度为9时，模型拟合系数达 89.1% 、均方误差和平均绝对误差分别为0.124、0.240,预测性能良好;用水量、温度和石灰质量是影响高温后无侧限抗压强度的关键因素。
学术论文 | 玻璃幕墙紧固件松动实时监测方法

学术论文 | 玻璃幕墙紧固件松动实时监测方法

摘要：为实现对玻璃幕墙螺栓紧固件持续且通用监测，采用压电阻抗法获得玻璃幕墙不同螺栓松动状态下的结构阻抗数据，再利用卷积神经网络提取玻璃幕墙源域的结构特征，最后把该特征迁移到新玻璃幕墙目标域的方法对其进行健康状态的识别。结果表明：在样本较小的情况下,基于1D-CNN模型的迁移学习方法，显著提高玻璃螺栓结构的螺栓松动识别的准确性，准确率最高可达 100% ；该方法有利于玻璃幕墙故障状态的实时、准确与有效的诊断。

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“多模态感知与智能系统”专栏 | 跨模态车辆再辨识方法、挑战与未来发展

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