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- 摘要：针对大缸径对置活塞二冲程（OP2S）柴油机存在空气利用率低、油气匹配差的问题，利用三维CFD软件对一款OP2S柴油机开展了不同喷油器直径及燃烧室关键参数的优化设计研究，明确其对喷雾混合及燃烧性能的影响。研究结果表明：对于OP2S柴油机，在相同燃烧室条件下，燃烧室中央区域对缸内压力及放热率影响较大；对于以涡流为主的OP2S柴油机，采用浅坑形燃烧室可以增强涡流效果，有利于喷雾混合，增大发动机的火焰扩散区域，提高燃烧性能。关键词：能源与动力工程;对置活塞二冲程柴油机;喷孔直径;燃烧室;空气利用率100|43|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：针对载重和路面变化导致的车辆控制性能下降问题，提出了一种集成参数辨识的优化控制方法。首先，分析了模型参数变化对传统模型预测控制器的状态预测和约束的影响；之后，基于李雅普诺夫理论设计了自适应律，在线修正模型参数并补偿控制输入，使真实系统与名义模型响应一致；同时，提出一种基于Brush轮胎模型和递归最小二乘法的路面附着系数在线辨识方法，确保控制约束的准确性。在此基础上构建了分层控制器：上层为集成参数自适应的模型预测控制，下层为轮胎力分配器。通过CarSim/Simulink联合仿真验证，该方法能有效修正参数误差并保持控制性能，提升车辆的安全性、稳定性和鲁棒性。关键词：控制理论与控制工程;车辆控制;分层控制;自适应控制;参数辨识;模型预测控制395|28|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：基于发动机试验台架和大气模拟系统，研究了1 400 r⋅min-1和200 N⋅m的工况下主喷正时、轨压、预喷油量和预喷正时对柴油机燃烧与排放性能的影响规律。研究结果表明：随着海拔的升高，柴油机燃烧的缸内压力降低，放热率降低，燃烧温度升高，压力升高率略有下降，总碳氢化合物（THC）和烟度的排放分别降低38.77%和27.85%，一氧化碳（CO）和氮氧化物（NOx）的排放分别升高23.31%和0.64%。主喷正时提前可降低有效燃油消耗率，但显著增加NOx排放，高原需进一步提前主喷正时以补偿滞燃期延长。轨压从80 MPa增至120 MPa可改善雾化，降低THC、CO、烟度排放及BSFC，但NOx排放升高25%~30%。增加预喷油能够缩短滞燃期，降低BSFC，但需结合主喷正时抑制NOx生成。预喷正时提前在高海拔可小幅抑制NOx排放。高原环境下适合采用“主喷正时提前+100 MPa轨压+适量预喷油量”组合，通过主预喷策略和喷油压力的协调优化能改善高海拔下农用柴油机的性能，为农用柴油机高原适应性设计提供理论依据。关键词：动力工程;海拔;柴油机;主预喷策略;燃烧;排放52|18|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：针对车载钻机给进系统设计了一种基于神经网络补偿的级联控制器。首先，采用全局快速终端滑模面在位置控制外环消除抖振和提高收敛速度，并设计了基于径向基函数神经网络的扰动观测器估计和补偿系统的集成扰动。然后，采用反演控制方法在压力控制内环计算整个系统的实际输入电压，并利用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。最后，通过仿真和实验进一步验证了所设计控制器的有效性。关键词：车载钻机;神经网络;干扰观测器;级联控制;全局快速终端滑模51|19|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
车辆工程·机械工程
- 摘要：纳米铜烧结材料因其优异导电/导热性成为大功率封装核心材料，但其多颗粒原子尺度聚结机制缺乏系统性研究。针对上述不足，研究了基于分子动力学构建多颗粒纳米铜模型，模拟热压烧结过程以揭示聚结行为。研究结果表明，升温过程位错动力学主导颗粒接触演化，诱发Shockley位错网络与位错缠结结构形成；加压促进孔隙由连通态向隔离态演化，其中晶格取向差异型孔隙因动力学迟滞较接触型孔隙难弥合，同时Lomer-Cottrell位错锁形成，HCP相含量增加10.02%。本文研究阐明了多颗粒体系热压烧结的微观动态机制，可为纳米烧结材料工艺优化提供理论依据。关键词：材料物理与化学;分子动力学;多颗粒纳米铜;热压烧结;聚结行为;位错演化5|17|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：以纳米SiO2作为基础粒子，详细研究了用硅烷偶联剂PFOTES对其进行表面改性，并用氧化石墨烯（GO）进行负载的SiO2粒子，与环氧树脂混合后喷涂制备的超疏水涂层的综合性能。在纳米SiO2的表面进行硅烷化处理后，不仅赋予表面更多的硅氧烷基团，随后与氧化石墨烯的结合，让更多的改性粒子附着在氧化石墨烯的表面，有效地解决了纳米粒子团聚的问题，极大地增强了复合粒子在环氧树脂中的分散效果。结果表明：经过复合粒子增强过的PFOTES-SiO2/GO/EP涂层，相较于纯环氧树脂涂层，其水接触角提升了109%，涂层表面粗糙度提高了577.3%，材料的自清洁能力也得到了明显的提升。关键词：二氧化硅;环氧涂层;氧化石墨烯;疏水性能268|20|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：研究将2%聚乙烯蜡（PEW）温拌剂掺入温拌再生沥青混合料（RWMA），对比热拌再生沥青混合料（RHMA）、热拌沥青混合料（HMA）的可压实性、黏弹性及路用性能，旨在探索PEW温拌剂对混合料性能的优化效果。结果表明，PEW的添加显著降低了RWMA的拌合及成型温度，在140~150 ℃区间表现出良好的降温效果及压实度，提升了施工性能；RWMA在动态模量和相位角的测试中显示出优越的高温抗变形能力，并且在高温低频及低温高频下，黏弹性能逐渐提升；RWMA在高温下动稳定度优于RHMA和HMA，高温性能较优。同时，再生后的沥青混合料低温抗裂能力有所下降，水稳定性较差。关键词：道路工程;温拌再生;聚乙烯蜡沥青混合料;性能评价11|18|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
材料科学与工程
- 摘要：钢-混组合梁抗剪连接件剪切变形引起的界面滑移会减小截面弯曲刚度、增加挠度，对挠度要求严格的大跨度、轨道交通等结构不利，而有限元设计软件中的两节点梁单元还不能较好地考虑界面滑移。本文采用柔度法推导梁单元刚度矩阵。增加界面滑移自由度，采用梁段平衡微分方程推导平面简支梁四维柔度矩阵，柔度矩阵求逆得到同一节点位移-节点力的简支梁四维刚度矩阵，再进行几何关系转化，得到六维刚度矩阵。推导过程仅需组合轴力的二阶微分方程。均布荷载作用下，考虑滑移与不考虑滑移的杆端等效节点力几乎相同。应用推导的刚度矩阵自编有限元程序，通过了解析法、空间有限元数值模拟两种方法的验证。本文推导的解析型刚度矩阵在其假定范围内为精确解，较少的单元便能获得与解析解相同的结果。关键词：钢⁃混组合梁;有限元;柔度法;解析法;单元刚度;滑移8|18|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：以宽箱梁剪翘变形状态为研究对象，选取附加挠度为广义位移，在箱梁截面上引入翘曲中心和应力自平衡两个整体修正系数；从宽箱梁翼板横向位移与附加挠度的几何关系入手，综合运用广义坐标法、翘曲剪切变形协调条件和平衡微分方程建立了宽箱梁的剪力滞修正位移模式，利用能量变分法提出了一种适用于宽箱梁剪力滞分析的8自由度梁段有限元法，并通过等（变）截面连续箱梁算例来考证所提方法的正确性。研究表明：修正分析方法具有一般性，当忽略翘曲中心修正和翼板横向位移时可退化为传统分析方法；修正分析方法计算结果与有限元数值解吻合良好，传统分析方法与有限元结果的差值比随宽跨比的增大而增大，且变截面箱梁影响尤为显著；三跨变截面连续箱梁宽跨比取0.42时，传统分析方法计算的中跨跨中顶板肋处的剪力滞系数与有限元结果的差值比为20.65%，对应规范方法与修正分析方法计算结果的差值比为8.17%；以上充分说明传统分析方法不适用于宽箱梁的剪力滞效应分析，规范方法修正应考虑翼板横向位移和翘曲中心差异这两个主要因素。关键词：宽箱梁;剪力滞;修正位移模式;梁段有限元;剪力滞系数9|19|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：针对现有视觉方法在复杂驾驶环境中易受光照和背景干扰的问题，提出了一种基于骨架特征的驾驶分心行为识别方法。通过OpenPose姿态估计算法提取驾驶员13个关键骨架关节点，构建多维度动作识别特征描述符，包括骨架结构向量、骨架关节矢量角向量和骨架模比向量，并采用特征优选策略筛选出7维显著特征。在此基础上，改进深度残差网络，以增强模型的泛化能力。实验在公开驾驶行为数据集上进行，结果表明：本文方法在经人体语义分割的数据集上准确率达到97.33%。此外，真实场景验证表明，本文方法在复杂光照、背景和视角变化下仍能保持良好的识别稳定性。本文为车载监控系统和智能交通安全预警提供了高效、鲁棒的技术支持，具有重要的实际应用价值。关键词：交通安全;驾驶分心行为;骨架特征;人体姿态估计;特征工程12|23|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：为对人类驾驶环境下的交通流建模研究等提供可靠的跟驰行为描述，在拥有快速路车辆时空轨迹数据的前提下，基于“模型参数标定-参数重要度识别-聚类分析”构建了一整套基于规则类跟驰模型的驾驶人跟驰行为风格划分方法。首先，选择适合国内交通流状况的智能驾驶人模型（IDM）作为所研究的跟驰模型，在参数标定阶段，利用在城市快速路采集的车辆时空轨迹数，提取143组跟驰行为样本数据，随后选用前后车辆的跟驰间距和后车速度作为性能指标，采用粒子群优化算法标定了143组跟驰行为样本数据的IDM模型参数。其次，在参数重要度识别阶段，利用主成分分析统计方法获取了研究场景下IDM模型参数的主要属性和次要属性。最后，利用改进的K-means++聚类算法将143组跟驰行为样本数据划分为3类，并结合IDM模型参数的重要度进行量化分析，最终得到激进型、中庸型、保守型3种不同风格跟驰行为的IDM模型参数表征。结果表明：与不考虑模型参数重要度的分析过程相比，本文方法能更直观地划分驾驶人跟驰行为风格。在仿真分析中，本文从安全性和排放性分析了各风格驾驶员比例占主导时对交通系统的影响，从而探究所划分和定义的3种跟驰风格的可解释性。本文研究结果有助于更准确刻画驾驶人跟驰行为异质性，对进一步提高驾驶行为仿真精度和设计符合人类特征的自动驾驶策略具有借鉴意义。关键词：轨迹数据;K-means++算法;跟驰行为;参数标定;主成分分析288|22|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：为探究建成环境与出租车出行需求之间的时空交互影响，利用昆明市出租车订单数据，从土地利用和交通基础设施两个维度构建了相关的建成环境指标。同时，在出租车上车点、到达点应用多尺度地理加权回归模型（MGWR）和时空地理加权回归模型（GTWR），探究了OD点建成环境变量的时空异质性对出租车出行需求的影响差异。研究结果表明：大型交通枢纽、地铁站、餐饮设施和停车场是影响出租车出行需求的关键因素，这些因素在出租车OD空间上均表现出显著的空间异质性；特别是公司企业、体育休闲和公园景点在OD的空间异质性具有截然不同的呈现，而科教文化和医疗机构在出租车OD点上均未表现出明显空间异质性。此外，研究发现建成环境变量在不同时间段内也展现出显著的异质性，整体趋势呈现先下降后上升和先上升后下降两种模式。对早晚高峰时段分析发现：大型交通枢纽在早高峰时对到达点需求影响显著，而在晚高峰时对出发点需求的影响更为突出。停车场对出发点和到达点需求均有正向作用，尤其在晚高峰时作用达到峰值，且对到达点影响更为显著。最后，研究揭示公交站点在早高峰期间与出租车需求呈现合作关系，但在晚高峰时，公交站与出租车需求则表现出竞争关系。关键词：交通运输系统工程;时空异质性;多尺度地理加权回归;时空地理加权回归;出租车;建成环境12|22|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：为反映自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混合交通流分配效果，提出包含4种情况的饱和车头时距、CAV渗透率的道路通行能力函数和CAV出行时间成本折算函数，在此基础上建立了混合模式下的交通流均衡分配模型，利用混有CAV的静态迭代加权法进行求解。针对算例，确定了20%、40%、60%的CAV渗透率对应的最优分散系数；得到渗透率与分散系数之间的分段函数，当渗透率为［20%，40%）时，分散系数取0.060；当渗透率为［40%，50%）时，分散系数取0.158；渗透率为［50%，60%］时，分散系数取0.264。关键词：智能交通;混合交通流分配;网联自动驾驶;静态迭代加权法;灵敏度分析270|21|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：面向网联车辆渗透率为100%的车联网环境，为提高设置调头开口和左转短车道的交叉口的运行效率，提出一种新的单点全感应控制方法。分析了调头开口、左转短车道和信号相位方案对不同转向车辆运行轨迹的影响，尤其是左转相位与左侧进口道直行相位的衔接关系对调头车流的影响。根据直接实时获取的网联车辆转向意图、位置、速度和加速度，提出了网联车辆所需绿灯时间计算方法。分别针对左转相位和直行相位，基于完全释放车道组内所有排队车辆，提出了初始绿灯时间计算方法；基于相位饱和度最大化和滑动时间窗法，提出了绿灯延长时间计算方法。考虑2个交叉口、3种高峰交通需求和16种信号相位方案，使用定时控制方法、传统全感应控制方法和本文方法，采用正交实验设计方法确定本文方法的最佳参数组合，运用Python和VISSIM软件实施1 728种交通仿真实验。结果表明：相比定时控制方法，本文方法使交叉口车均延误降低了12.13%~32.14%、平均排队长度缩短了15.49%~47.20%；相比传统全感应控制方法，本文方法使交叉口车均延误降低4.47%~5.71%、平均排队长度缩短7.90%~16.79%。可见，本文方法优于定时控制方法和传统全感应控制方法。关键词：交通运输系统工程;车联网;全感应控制;信号交叉口;调头开口;左转短车道321|26|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：通过开展轴向拉伸试验和单剪试验，探究了玄武岩纤维格栅增韧超高性能混凝土（BFGRU）加固系统抗断裂性能及其与既有混凝土界面的黏结性能。试验结果表明：玄武岩纤维增强聚合物（BFRP）格栅作为增强材料嵌入到超高性能混凝土（UHPC）中可以提升其抗断裂性能，极限拉伸荷载最大可提升102%。BFGRU加固系统与既有混凝土界面的黏结性能表现良好。采用正交试验设计与灰色关联度分析法，提出了BFGRU加固系统最佳黏结加固方案，即在UHPC材料中嵌入网孔尺寸25 mm的BFRP格栅，并将其布满加固区域。研究结果可为BFGRU加固系统在桥梁加固工程中的应用奠定基础。关键词：桥梁工程;玄武岩纤维格栅;超高性能混凝土;抗断裂性能;黏结性能;灰色关联度分析法7|18|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：为更清晰地刻画多维环境下车辆全息感知与耦合交互所驱动的自主驾驶决策过程，提出了运用安全势场力函数定量描述车辆间相互作用关系的车辆多维跟驰模型。首先，通过道路势场和车辆作用势场描述了车-路和车-车间的动态交互特性，从安全势场的角度剖析车辆多维运行机制及其受力特征。其次，改进一维单车道跟驰模型，使用横纵向二维向量扩展维度，得到道路内任意位置、角度下两车间距离与需求安全距离变化关系，构建了三力协同作用的统一车辆多维跟驰模型。最后，采用粒子群优化算法及高速公路车辆轨迹数据对模型待定参数进行标定，并针对不同场景设计仿真实验，检验多维跟驰模型对真实车辆跟驰行为的决策效果及稳定性表现。仿真结果表明，本文模型能够有效反映车辆在不同运行状态下的动态变化趋势，在安全势场作用下可实现多维度、全过程自主决策，扩展了跟驰模型的适用范围，具有较好的实用性、稳定性和安全性，为提高行车安全性及通行效率提供了理论依据。关键词：交通运输系统工程;多维跟驰模型;安全势场;自主驾驶决策;可变需求安全距离8|17|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：为解决交通标志检测中的数据长尾分布和小目标特征信息丢失问题，提出了一种交通标志小目标检测网络STF-YOLO。首先，提出了小目标条件扩散模型对TT100K数据集进行数据增强，得到类别均匀的TT100K-P数据集，有效缓解了原数据集长尾分布严重的问题。然后，提出了自适应渐近金字塔网络（AAFPNet），其自适应多尺度通道注意力模块（MC-ACA）在通道层面自适应地融合多层级特征，解决了小目标细节特征丢失问题。最后，设计了K-NCIoU回归损失，结合CIoU与NWD两者优势进一步提升模型检测性能。在三个交通标志检测数据集的测试结果表明，相较于基准模型YOLOv8，STF-YOLO在TT100K-P、TT100K和CCTSDB数据集上mAP@0.5：0.95分别提升了2.5%、3.3%、2.8%。经实车验证，证明其具备优秀的交通标志实时检测能力。关键词：交通运输系统工程;小目标检测;长尾分布;小目标条件扩散模型;自适应渐近特征金字塔;多尺度通道注意力10|18|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：针对低光照条件下车辆与背景难以区分以及光源干扰导致车辆检测难度较大的问题，提出了一种改进的轻量级车辆检测模型——全局增强⁃局部注意力YOLO（GALA-YOLO）。现有的深度学习目标检测模型大多针对白天场景设计，忽视了夜间环境中的特殊挑战，而夜间低光照场景下的车辆检测已成为高阶辅助驾驶系统研究中的难点和重要组成部分。该模型基于轻量级的YOLOv8s进行优化，引入全局增强（GA）和局部注意力（LA）模块，分别嵌入不同层次以提升特征表达能力。GA模块使用大卷积核捕捉图像的全局信息（如物体空间分布和光照强度），并针对夜间环境进行自适应调整；LA模块是一个多尺度卷积注意力模块，采用不同大小的卷积核捕捉多尺度局部信息，综合考虑复杂夜间环境中不同层次的细节。进一步地，本文对CIoU损失函数进行了改进，通过采用MPDIoU，以更灵活地捕捉边界框形状特征，有效提升了模型的鲁棒性和收敛速度。实验结果表明，GALA-YOLO在夜间场景数据集上的mAP达到了59.2%，较现有最优目标检测模型提升了0.8%；在KITTI数据集上，车辆检测的mAP50达到了76.7%，相比当前最优检测模型提升了0.5%。研究结果验证了本文所提方法在夜间环境中的有效性和正确性，为高级辅助驾驶系统的智能检测与安全预警研究提供了一种参考。关键词：计算机视觉;高级辅助驾驶系统;车辆检测;夜间场景;注意力机制;特征增强13|19|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
交通运输工程·土木工程
- 摘要：针对传统直方图均衡算法用于暗光图像增强时容易出现过增强、色彩失真以及细节损失严重等问题，提出了基于动态直方图均衡的暗光图像增强算法优化方法。首先，通过双边滤波算法滤除图像所含噪声，并确保图像边缘特征不受损失；其次，对去噪后的暗光图像作颜色通道拆分，计算各通道直方图自适应分割点，完成直方图的自适应拆分，在此基础上得到动态直方图均衡化算法，从而实现图像亮度的调整；然后，利用带色彩恢复的多尺度视网膜增强（MSRCR）算法对各个通道图像作多尺度Retinex处理，增强图像局部细节信息，实现图像色彩的恢复；最后，应用改进伽马校正算法增强整幅图像的对比度，实现暗光图像增强。实验结果表明：该算法可实现暗光图像增强，增强后图像色彩饱满、层次丰富、细节及边缘信息清晰可辨，图像质量得到了显著提升。关键词：动态直方图;暗光图像;双边滤波;改进伽马校正算法;多尺度视网膜增强算法11|20|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：航空图像中的目标（如车辆、船只、建筑物等）可能以任意方向出现，目标的尺度差异显著，传统的不定向边界框难以准确描述目标的方向和形状，目标在图像中的位置、方向和形状与实际情况难以避免会出现偏差，导致小目标检测回归损失不确定性较高，检测精度和效率较低。针对上述问题，首先应用Improved RetinaNet来实现航空图像中定向目标的精确检测，设计了一个特征交互融合网络来获取定向目标丰富的上下文信息。然后，引入了一种训练样本动态分配方法，根据目标的空间位置关系动态地分配训练样本，以协调训练样本之间的不平衡，并通过分类子网络预测目标类别。最后，利用回归子网络，回归每个定向边界框和邻近的地面真实框之间的偏移量，并采用长边定义法表示定向边界框，计算定向边界框和地面真实边界框之间的KL散度作为回归损失，以解决大高宽比定向目标的角度敏感问题。在公开的航空图像数据集上的大量实验证明了Improved RetinaNet在检测定向目标方面的有效性和优越性。关键词：航空图像;定向目标检测;特征交互融合网络;训练样本动态分配;KL散度10|18|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：在多模态文本信息抽取中，文本、音频、图像等多模态的数据在时间与空间上存在对齐不一致现象，使多模态数据的融合性能下降，导致最终抽取的信息覆盖度与F1值下降。为此，研究基于知识图谱的多模态文本信息抽取算法。首先，利用隐马尔可夫模型和卷积神经网络提取多模态文本与图像特征信息。根据知识信息，结合Neo4j图形数据库，构建多模态文本知识图谱，将实体作为节点，关系作为连接节点的边，实体的属性作为节点的附加信息，这种直观的表示方式使原本复杂且难以理解的多模态数据之间的联系变得清晰可见，有效解决数据对齐问题；然后，采用深度优先搜索算法深入挖掘知识图谱中的隐含知识，从中提取度中心性、图密度以及介数中心性特征项，构建多模态文本信息抽取特征集；最后，通过建立基于BiLSTM的信息抽取模型，并通过梯度下降法对模型展开训练，将获取的多模态文本信息抽取特征信息输入训练好的BiLSTM模型中，实现多模态文本信息抽取。实验表明：该算法在抽取不同模态文本信息时，F1值达到0.94以上。与其他方法相比，在抽取结果的信息覆盖度方面优势明显。关键词：知识图谱;文本信息;多模态;信息抽取;Neo4j数据库;BiLSTM模型8|17|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：针对轻量化遥感图像旋转目标检测中因计算量受限导致特征提取能力下降、回归不稳定而影响检测精度的问题，提出了基于尺度不变特征融合的轻量级遥感图像旋转目标检测算法。在主干网络中，采用自适应下采样（Adown）替换原始下采样方案，以更少的计算成本保留更多关键信息，减少特征损失的同时提升检测精度。在颈部网络中，设计了一种高效的SDI-BiFPN多尺度特征融合模块，结合尺度不变特征融合（SDI）机制与双向特征传递（BiFPN）策略，减少计算量的同时增强多尺度特征表达能力。此外，为提升旋转框回归稳定性，模型引入CSL角度编码策略，并采用LPIoU作为回归损失函数，有效缓解了角度周期性问题，提高了回归精度和检测鲁棒性。在公开遥感数据集DOTA上的实验结果表明，本文方法在保证检测精度的同时，实现了参数量下降43.34%，mAP相比基准模型提升4.5%，达到73.19%。与R³Det、DAL和CenterMap等主流方法相比，本文方法在轻量化设计下依然保持较好的性能。关键词：尺度不变;特征融合;轻量级;遥感图像;旋转目标检测14|24|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：针对单目3D目标检测算法在自动驾驶场景中面临卷积结构网络特征表达能力有限、Transformer 结构的模型计算复杂度高、激光雷达依赖性较强等关键挑战，提出了一种基于全局-通道注意力优化的单目3D目标检测算法——MonoSPDC。首先，设计全局-通道特征重组模块，通过融合全局空间关联性与通道维度注意力机制，增强HeatMap的特征表征能力；其次，构建多角度联合预测结构，将三维角点几何约束与深度回归结果动态融合，有效降低深度估计误差。在KITTI数据集上的实验表明，该方法在三维平均精度（
- 摘要：针对医学影像领域标注数据获取成本高、类间高度相似以及数据集不平衡等问题，提出了一种基于混合对比的无偏半监督分类模型，用于医学影像分类任务。通过引入半监督训练模式，减少了模型训练对标注数据的依赖。模型包含混合对比模块和自适应去偏模块两个关键组件。混合对比模块通过对标注数据与无标注数据进行类级和实例级对比学习，捕获其中丰富的隐含信息，从而提升模型对医学影像特征的提取能力。自适应去偏模块通过对导致分类偏差的因素进行解耦，生成样本的无偏预测，提升了模型对于不平衡医学影像数据的分类性能。在两个不同模态且类别不平衡的医学数据集上的实验结果表明，本文提出的模型在所有分类性能指标上均优于现有同类型的半监督医学分类模型。关键词：深度学习;半监督学习;医学影像处理;图像分类;对比学习9|17|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：为解决低照度和局部遮挡场景下行人检测漏检率高、红外与可见光双模态融合图像检测速度慢的问题，提出了一种双模态融合图像的轻量化行人检测方法。利用基于语义感知的实时图像融合网络对红外与可见光图像进行特征级融合，选取YOLOv5为基准模型，采用GhostNet优化其主干网络，在空间金字塔池化模块输出位置添加全局注意力机制，将损失函数由CIoU调整为EIoU以提高收敛速度与精度。采用开放数据集LLVIP开展实验研究，实验结果表明，相较于改进前的YOLOv5模型，本文方法在模型权重减少32.1%的情况下，每秒图像处理帧数增加4帧，平均检测精度达到94.7%，具有较快的检测速度和良好的检测精度。关键词：智能交通;行人检测;轻量化;注意力机制;双模态;YOLOv511|19|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
计算机科学与技术
- 摘要：提出了一种针对内置式永磁同步电机（IPMSM）的全速域无位置传感器控制策略。该策略结合了适用于低速区的高频方波电压信号注入法与适用于高速区的超螺旋滑模观测器法。在低速与高速域切换区间，针对加权平均切换法在切换临界点存在转速突变及切换过程中误差较大的问题，提出了一种基于模糊控制理论的平滑切换控制方法。此外，为了提升IPMSM的转速控制性能，本文设计了一种基于新型指数趋近律与滑模扰动观测器的滑模速度控制器。最后，通过仿真验证了所提控制策略的有效性。关键词：内置式永磁同步电机;无位置传感器控制;低速区;高速区;模糊控制理论;滑模速度控制器268|27|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
- 摘要：针对高动态场景下Link-16数据链信号多普勒变化率估计精度受限及多普勒频偏估计范围较小的问题，提出了一种基于时频联合的分步频率估计算法。该算法分为多普勒变化率估计与多普勒频偏估计两部分。首先，在接收端依据导频信号的特性，设计了一种延迟自相关与快速傅里叶变换（FFT）相结合的方法，以实现对多普勒变化率的准确估计。对补偿后的信号进一步利用改进的部分匹配滤波（PMF）与快速傅里叶相结合（PMF-FFT）的算法获取频域粗估计值；随后，通过时域估计算法对粗估计补偿后的信号进行细化估计，以提高估计精度。最后，将频域与时域的两次估计值进行结合，得到频偏的总估计值。仿真结果表明，本文设计的多普勒变化率估计方法可以在较低信噪比下估计多普勒变化率的值；与现有的频偏估计算法相比，本文设计的频偏估计算法在高动态环境下的频偏估计曲线更加接近克拉美罗下界（CRLB），且在频偏范围-600 kHz至600 kHz内，估计精度可达10⁻⁵量级。此外，仿真系统的误码率曲线与理想同步情况下的曲线接近，具有较高的可靠性。关键词：信号与信息处理;高动态;Link-16数据链;频率估计;克拉美罗下界5|13|0<HTML><网络PDF> <WORD>更新时间：2026-07-23
通信与控制工程
