刘通
- 作品数：14 被引量：39H指数：4
- 供职机构：国防科技大学更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信军事更多>>
- 欧美高校工科创新人才培养模式研究
- 创新人才培养是世界高等教育改革与发展的共同追求。总结和借鉴欧美高校工科创新人才培养模式中人才培养方案、课程体系、教学模式、实践活动的经验，提出我国新工科建设的具体举措，为培养新时代适应国家发展需要的工科创新人才提供了参考...
- 张亮程江华杜湘瑜罗笑冰刘通
- 基于对抗生成的轻量化红外图像增强网络被引量：3
- 2024年
- 目前,红外成像技术在医学、安保、环境监测、军事探测等方面获得了广泛应用。然而,由于低成本红外成像设备的固有缺陷及大气环境对热辐射传导的影响,导致其采集的图像亮度较暗、细节模糊、对比度低,影响后续图像语义分析及目标检测识别等任务。传统基于模型的红外图像增强方法常需利用图像先验信息,模型参数与场景相关,模型泛化能力不强;基于深度学习的红外图像增强算法有助于增强红外图像质量,但结构冗余,不利于边缘端部署。生成对抗网络(GAN)可以通过判别器和生成器两个网络的轮流对抗训练显著提升红外图像增强效果,但网络训练参数量大,边缘端部署占用资源多,运算复杂度高。本文设计了一种基于对抗生成的轻量化红外图像增强网络,通过在GAN模型的基础上增加多层次特征融合结构并设计多尺度损失函数,提升了特征提取效率并减少了网络层数,在提升图像质量的同时提高了增强效率,利于算法的边缘端部署。实验表明,本文方法在同等参数量下,通过添加多层次特征融合结构和多尺度损失函数,兼顾了图像的全局和局部特征,保证了细节信息不丢失,在提高网络性能的前提下未明显增加计算复杂度;在红外图像增强效果相当的情况下,模型参数量降低75.0%,边缘端设备推断时间降低32.07%。
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- 关键词：红外图像增强
- 基于密集连接的红外可见光图像融合方法被引量：1
- 2023年
- 针对基于人工智能的红外可见光图像的融合方法中神经网络网络设计复杂、参数量和推理计算量较大的问题,提出一种轻量化网络结构。首先,使用两个相同的密集连接块提取图像特征;然后,对红外图像和可见光图像使用共同的卷积核,以减少参数量;最后,利用残差连接保留梯度信息,同时基于像素显著性原则设计网络损失函数。在TNO和M3FD数据集上的实验结果表明,与U2Fusion经典算法相比,所提方法的参数量和推理计算量分别降低了83.5%和87.5%,并保持了良好的融合效果。
- 李嘉元程江华刘通程榜潘乐昊
- 关键词：图像融合红外图像
- 军校研究生创新实践能力培养探索——信息与通信工程综合实验教学实践
- 综合性实验课程可有效搭起课程教学和科研创新的桥梁,对培养高水平创新实践能力有着重要作用。针对当前信息与通信学科研究生培养存在的问题,以我院《信息与通信工程综合实验》课程教学为例,探索强军新工科新形势下电子信息类研究生实验...
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- 关键词：信息与通信工程
- SPAD关键参数及淬灭电路设计综述
- 2025年
- 单光子雪崩二极管(Single-Photon Avalanche Diode,SPAD)是一种能够在低照度甚至单光子条件下实现光电探测的器件。凭借其体积小、易集成、灵敏度高及抗电磁干扰等优势,SPAD近年来在激光雷达探测、生物荧光寿命成像、光谱分析和量子通信等领域得到广泛的应用。文章首先介绍SPAD的工作原理、器件结构设计及其发展历程;接着针对光电探测应用,探讨SPAD设计与制造过程中需要关注的关键参数及其形成原理;最后分类介绍用于SPAD雪崩淬灭的淬灭电路设计方法。
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- 关键词：单光子探测器光电探测
- 激光透窗低质量图像人体姿态识别技术研究
- 2025年
- 针对激光透窗低质量图像的人体姿态识别,现有算法存在识别精度低以及严重的漏检、误检问题,鉴于此,本研究提出了一种高效的人体姿态识别算法YOLO-TCpose。设计了一种新的卷积模块,该模块可在保留全局信息的同时提升局部特征的提取能力,解决了标准卷积的固有缺陷问题;对特征融合网络进行重构,采用跨层级联和模型剪枝等方式实现浅层信息和深层信息的交互融合,以提升模型对小目标姿态的识别能力;构建了增强检测一体化网络,结合改进的ADNet图像增强去噪算法降低噪声对姿态识别的影响,提高了模型的检测精度。最后,编写人体姿态识别算法,将模型部署在Jetson NX移动开发平台上,设计了一套完整的机载激光透窗成像人体姿态识别系统。实验结果表明:YOLO-TCpose算法具有较强的鲁棒性和泛化能力,具有较高的实际应用价值。
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- 关键词：小目标检测图像去噪
- 结合Y^(d)U^(a)V^(a)颜色模型和改进MobileNetV3的视频烟雾检测方法被引量：7
- 2021年
- 为降低视频烟雾检测中的虚警率和提升检测效率,提出Y^(d)U^(a)V^(a)颜色模型,该模型可以表征烟雾的空间域分布特性和时间域变化特性。利用该颜色模型快速筛选出疑似烟雾图像块,降低虚警率和提升运算效率。提出改进的MobileNetV3网络结构,用于提取图像深度特征并对疑似烟雾图像块进行分类识别,检测视频中是否存在烟雾。视频烟雾检测仿真结果表明:该方法准确率和检测帧率高,虚警率低。
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- 电子信息类研究生创新实践能力培养初探
- 电子信息类各学科方向对实践性要求都很高。当前，研究生培养注重知识传授和研究指导，缺少对研究生自主性学习和研究方面的实践能力培养手段。另外，研究生实践能力培养主要还停留在基础层面，综合性创新实践能力培养举措还不多。针对这些...
- 程江华刘通程榜
- 关键词：电子信息
- 激光透窗低质量成像人体目标检测算法
- 2025年
- 针对激光透窗低质量成像下的人体目标检测,现有算法存在检测不准确、识别率低等问题,提出一种基于YOLOv8n优化改进的目标检测算法YOLO-TC。重新设计主干部分的特征提取模块,提升模型多尺度特征表示能力;对YOLOv8n模型做剪枝处理,优化网络结构,降低模型复杂度的同时提升检测精度;在C2f模块与解耦头(Detect)之间添加EMA注意力机制模块,增强特征融合中的语义和位置信息,提升模型的特征融合能力;使用SIoU边界框回归损失函数代替原损失函数,提升算法推理的准确性和训练速度。实验结果表明,改进后的模型在激光透窗成像数据集中的精确度(Precision)、召回率(Recall)和平均精度均值(mAP)相比原模型分别提高了7.7%,5.9%和7.0%,模型大小缩减了34.6%,便于后续边缘端的硬件部署。
- 伍智华程江华刘通蔡亚辉程榜潘乐昊
- 一种多网络模型融合的烟雾检测方法被引量：7
- 2019年
- 为降低云雾等类烟雾目标引起的烟雾检测虚警现象,提出一种多网络模型融合的烟雾检测方法。在采用VGG16网络提取烟雾细节特征的基础上,与ResNet50网络特征提取层进行融合,提取到更多细微特征,采用跳跃连接机制将图像信息传递到神经网络的更深层,避免烟雾图像重要特征的丢失,并解决因梯度消失导致的欠拟合问题。训练过程采用基于同构空间下的特征迁移学习方法,解决小样本训练难题,在新的目标检测领域进行重新训练,更有利于将网络模型融合,重新搭建全连接层输出检测结构,采用随机失活的方法,提高模型泛化能力。实验结果表明,与目前流行的深度卷积网络相比,该方法虚警率低,准确率和召回率高。
- 王洋程江华刘通周岳勇熊艳晔
- 关键词：特征提取
