计算技术与自动化

基于DBSCAN与B样条曲线的Informed RRT*路径规划方法
王维强，黄婷婷

2025 Vol.(4) 1-6[摘要](28)

智能车辆在多障碍物非结构化场景中，传统Informed RRT*算法存在计算效率低、路径平滑性差的问题。为此，提出了一种基于密度聚类算法与三次B样条的Informed RRT*路径规划方法。首先，设计基于DBSCAN算法的障碍物聚类方法，简化多障碍物非结构化场景。然后，提出基于三次B样条的平顺性方法，使生成的路径平均曲率降低，路径平滑点增加。最后，基于MATLAB进行仿真，搜索出一条更平滑的路径。结果表明，在多障碍物非结构化场景中，本文提出的改进Informed RRT*算法相对传统算法效率提高了28.54%，路径最大曲率由0.14优化到0.12，取得显著效果。 [PDF](5959k)(13)

基于多尺度融合特征卷积神经网络的房颤自动检测算法
郭禧斌1,2，王瞧3，程晓琦4

2025 Vol.(4) 7-12[摘要](14)

心房颤动简称房颤，是目前临床上较为常见的心律失常之一，其发病率和死亡率较高。传统的房颤诊断主要依赖医生目视检查心电图来完成，费时耗力、效率较低。本文提出了一种基于多尺度融合特征的卷积神经网络用于房颤的自动检测，网络中多尺度卷积核可以提升心电信号的特征信息捕获能力，从而克服传统单尺度卷积核的局限性。所提模型在MIT-BIH的两个公共数据库中取得了97.4%的准确率、97.3%的敏感度和97.4%的特异度。同时与现有多个算法相比，所提的房颤检测算法策略具有更佳的模型精度和鲁棒性。 [PDF](5397k)(9)

基于改进SSA-LSSVM模型的超声波氧气浓度在线估计方法
孙伟男1，刘瑜1，扶艺辉1，陈昭克1，王明杰2

2025 Vol.(4) 13-20[摘要](12)

针对氧气浓度预测在样本数量较少时难以建立准确测量模型以及预测精度不高的问题，提出了一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化的最小二乘支持向量机模型(LSSVM)的超声波氧气浓度在线估计方法。首先针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优的问题,引入改进Sine混沌映射优化种群初始参数，引入Lévy飞行策略对SSA跟随者位置更新方式进行改进。应用4种基准测试函数检验ISSA的性能，结果显示ISSA有效提升了收敛速度和寻优能力。然后构建ISSA-LSSVM超声波氧气浓度预测模型，基于实际数据的实验结果表明，ISSA-LSSVM模型在氧气浓度预测中准确率达到99.87%，验证了所提出方法的有效性。 [PDF](12201k)()

基于优化Logistic分类算法的山体滑坡研究
刁君华1,2，冯向萍1，马新春2

2025 Vol.(4) 21-25[摘要](10)

滑坡是一种常见的地质灾害，受到滑坡曲率、坡度等因素的影响。然而这些因素一般是以连续型数据存在，传统的机器学习分类算法无法适应此种数据类型，一般采用人工处理方式将其转换为离散型数据，这种方式不但耗费人力，而且无法准确划分影响因素离散化后的区间范围，产生噪声。针对于此实验提出了一种集成机器学习模型，以Logistic算法为分类器，以随机森林算法为连续性数据处理工具，减少人工处理方式产生的噪声影响。模型在滑坡灾害数据集上得以验证，F1值达到了90.1%。 [PDF](1094k)(3)

基于改进GCC-PHAT声源定位方法的研究
刘力，许贵诚，农汉彪，黄旭就，陈广桢，曹文明

2025 Vol.(4) 26-30[摘要](12)

针对广义互相关-相位变换方法（GCC-PHAT）在低信噪比条件下声源定位误差较大的问题，提出了一种新的改进算法。改进算法通过减弱噪声互谱，强化主成分的方式得到新的加权函数，以便在低信噪比条件下更准确地估计时延差，再通过麦克风陈列的时延差估计出声源的方位。仿真数据实验，验证了改进算法的有效性，并与现有算法进行比较，结果表明在低信噪比条件下改进算法具有更高的准确性，在不同角度的识别结果中，改进算法的识别平均绝对角度误差约为现有方法的68%。 [PDF](5630k)(5)

基于深度学习的多特征融合人体动作识别算法
徐海宁1，王彦坤2,3，樊勇4，文奴2

2025 Vol.(4) 31-37[摘要](8)

针对传统特征提取方式计算量大，识别率低等问题，提出了一种基于深度学习的多特征融合人体动作识别算法。方法首先提取原始深度视频序列，接着对每帧图像旋转特定角度补充更多视角下的动作信息，提出自适应时间模型将深度视频序列划分为若干子动作。通过累积每帧图像之间能量变化较大的部分形成动态能量图，累积能量变化较小的部分形成静态能量图，统一称之为运动能量图。引入多通道卷积神经网络提取运动能量图中的动态特征和静态特征；引入自适应矩估计调整神经网络训练中每个参数的学习率，提高模型训练的效率和稳定性；引入L2范数正则化，减小模型复杂度并防止过拟合。在公开的数据集UTD-MHAD、MSR Action3D和MSR DailyActivity3D数据库上测试，算法能够有效地提取动作的运动信息并取得较好的识别结果，与主流方法比有一定的提升。 [PDF](5518k)(2)

基于时间序列的电力通信网络数据传输延时补偿算法
张立杨1 ，李迅1 ，王志伟1 ，隗寿晨2，陈军2

2025 Vol.(4) 38-43[摘要](8)

为了降低数据传输延迟，保证电力系统的稳定运行，研究了基于时间序列的电力通信网络数据传输延时补偿算法。以TCN网络分析采集通信延迟数据为样本输入，利用果蝇算法优化长短期神经网络算法实现了电力通信网络数据的延迟预测，并以预测结果为输出，利用卡尔曼滤波器完成了数据延迟补偿与校正。实验结果表明，改进后的LSTM时间序列模型预测精度高，延时补偿准确性高，误差小于0.001，延时时间更短，补偿效果更明显。 [PDF](3299k)(2)

基于数据和群体运动仿真模型迭代优化的多目标跟踪算法
赵花蕊

2025 Vol.(4) 44-51[摘要](10)

在线多目标跟踪通过实时分析视频序列中的每一帧信息来估计目标轨迹。尽管深度学习方法在目标稀疏且外观特征明显的场景中表现良好，但在复杂环境下，频繁的遮挡会导致外观特征不可靠，从而影响跟踪准确性。为此，提出了一种基于数据和群体运动仿真模型多目标跟踪算法，将目标运动特征与视觉特征相结合。通过融合这两种特征，构建相似度矩阵以评估目标间的相似性。最终，利用匈牙利匹配算法对相似度矩阵中的检测目标和历史跟踪目标进行匹配，从而得到最终的跟踪结果。实验表明，该方法在在线多目标跟踪方面显著提高了性能。 [PDF](1196k)(2)

基于时延感知算法的无线网络协同通信网络节点流量控制方法
黄陈杰

2025 Vol.(4) 52-57[摘要](8)

针对无线网络拓扑复杂、拥塞程度高、协同通信稳定性差的问题，提出了一种基于时延感知算法的无线网络协同通信网络节点流量控制方法。监测无线网络状态的传播时延、处理时延、队列时延等，并设定阈值；将时延与阈值进行比较，若超过阈值，表明网络中可能存在拥堵；结合速率调节和协同通信机制，选取最佳通信网络节点，并构建多点协同传输集合，有效控制节点流量抖动，进而实现无线网络协同通信网络节点流量控制。通过实验验证：该方法能有效缓解网络拥堵，提升了通信效率及网络稳定性。 [PDF](3522k)(3)

一种嵌入式的运动目标控制与自动追踪系统
邹辉1，潘宁1，李伟1，王增旭2

2025 Vol.(4) 58-63[摘要](10)

针对无人机能更准确和无误的实现监控，设计了一种基于嵌入式技术的运动目标控制与自动追踪系统。本系统由STM32单片机、树莓派、二维电控云台、摄像头模块、OLED屏和声光提示模块构成。采用摄像头模块拍摄获取屏幕角点、激光点等的坐标，利用树莓派进行摄像头实时图像特征提取并将提取的数据打包至单片机，单片机根据图像处理后的特征信息通过PID算法控制二维电控云台驱动舵机完成相应的目标控制或追踪动作，并将有效信息显示在显示屏上和发出声光提示。经测试，本系统能实现高精度的运动目标控制及自动追踪，在自动化控制领域具有广泛应用。 [PDF](5243k)(2)

分布式驱动电动汽车转矩分配协调控制研究
王淑君，刘华明

2025 Vol.(4) 64-69[摘要](9)

操纵稳定性和驱动电机工作效率是电动汽车协调控制的重要指标。针对分布式驱动电动汽车，提出了以直接横摆力矩控制为主的分层控制策略。上层控制器采用滑模控制策略进行目标车速的追踪、滑移率的调整和附加横摆力矩的计算，下层控制器依据滑移率分别设计了前轮独立驱动分配算法和以轮胎利用率最优的分配算法。采用MATLAB/Simulink仿真实验对分层控制算法进行验证，结果表明，所提出的滑模控制策略能将质心侧偏角和横摆角速度控制在理想范围之内，下层控制器的两种分配算法提高了驱动电机的工作效率，且车轮滑移率也控制在较低的范围。研究结论可为分布式驱动电动汽车的协调控制提供一定理论依据。 [PDF](6608k)(4)

磁悬浮传输平台反步非奇异快速终端滑模控制
徐正涛,王伟然,王光辉,王龙

2025 Vol.(4) 70-75[摘要](7)

针对运送种类多变、重心不一、质量分布不均匀的负载时磁悬浮传输平台的悬浮高度和姿态的稳定问题，设计了一种反步非奇异快速终端滑模控制器，还设计了一种变系数趋近律，实现系统的快速稳定。然后采用自适应方法对不平衡转矩干扰项进行补偿，减小负载的不平衡转矩对系统稳定性的扰动，矫正悬浮姿态偏差，快速稳定托盘。最后，对所设计的控制器进行了稳定性证明和仿真。仿真结果表明，设计的控制器可以有效提高磁悬浮传输平台悬浮系统的收敛速度和抗干扰性能，减小不平衡转矩对悬浮系统的影响，使悬浮高度和姿态快速达到稳定状态。 [PDF](688k)()

一种KUKA工业机器人抗扰动控制方法设计
柳静，吴华芹

2025 Vol.(4) 76-82[摘要](10)

KUKA工业机器人在执行任务时，复杂的任务决策会受到多种扰动因素的影响。为了抵抗这种干扰，把平移和旋转两种状态合并为一种，导致关节坐标在两种不同状态下需要容忍一定的集中干扰误差，这种误差会使其运行轨迹和机械臂摆角与预先设定的路线产生较大偏差，进而影响控制精度。因此，提出一种KUKA工业机器人抗扰动控制方法。在得到KUKA工业机器人位姿矩阵后，对其展开运动学分析，明确平移和旋转两种状态下的机器人关节坐标。基于运动学分析的结果，构建KUKA工业机器人抗扰动控制模型。模型由微分控制器、自适应鲁棒滑模控制器、线性扩张状态观测器组成，完成对集中干扰的补偿和控制后，在有限时间内将速度误差收敛至0。经过实验测试后得出结论：所提方法控制KUKA工业机器人位移轨迹非常接近期望轨迹，有效抵抗扰动因素对机器人的影响，使其横摆角和转向角控制在合理范围内，不会使机器人产生角度突变。 [PDF](6095k)(5)

基于公共网关接口的智能交通信号机控制系统
胡瑗1，胡涛2

2025 Vol.(4) 83-88[摘要](10)

为提高智能交通信号机的远程控制效率，设计了一个基于公共网关接口(CGI, Common Gateway Interface)的信号机控制系统。系统硬件设计上实现了云平台层、中央控制系统层、扩展单元层的多层系统架构，软件设计上以CGI技术为基础来形成多个功能模块的控制体系，云平台通过以太网直接调用中央控制系统上的CGI模块完成控制数据的处理与转发，通信协议则以JavaScript对象表示法(JSON, JavaScript Object Notation)定义。然后建立共享内存主题模型来解决系统内存与CGI模块的数据交互，共享内存空间出现数据变化将会唤醒订阅该主题的系统进程及时更新内存数据，最后系统通过CAN通信对扩展单元的灯色进行控制。 [PDF](5689k)(5)

互联网细粒度云存储数据匿名可信访问控制方法
林锦添

2025 Vol.(4) 89-93[摘要](8)

互联网细粒度云存储数据中的标签噪声，造成控制结果并发控制数较低，降低了匿名可信访问控制效果。因此，提出了互联网细粒度云存储数据匿名可信访问控制方法。分析互联网云存储数据在链路传输过程中的噪声变化规律，得出该噪声的偏差特性。基于分析结果划分数据的粒度，度量噪声特征去除噪声。为数据添加信息签名来匿名验证数据密文，由此分析形成的数字签名计算信用度，实现数据的匿名可信访问控制。实验结果表明：所提方法应用后得出的访问控制结果，表现出的并发控制数较高，控制效率较高，满足了互联网云存储数据的安全保密需求。 [PDF](2808k)(5)

改进YOLOv7和DeepSort的视频苹果数量检测
龚圳玮，彭伟，田雅暄

2025 Vol.(4) 94-101[摘要](7)

单颗苹果树上苹果数量是准确估计苹果园产量的重要参数。由于苹果树上的苹果密度大并且相互叠加，很难对苹果进行自动准确的计数。大多数基于深度学习的方法是通过静态图像进行苹果检测和计数，如果拍摄的区域重复，则重复区域的苹果会被重复计数。为此，提出了一种基于视频的多目标跟踪的计数方法，首先，对YOLOv7模型进行改进。将注意力机制和网络的backbone相结合，额外增加一个小目标检测头并且在原边框回归损失中引入归一化的Wassestein距离（Normalized Wasserstein Distance，NWD）以提高算法对微小物体的检测能力。结果表明，改进后的YOLOv7模型mAP比原模型提高了1.61%，达到84.42%。其次，过滤掉DeepSort在跟踪目标时出现的重复目标ID。最后，结合改进后的YOLOv7检测算法和DeepSort跟踪算法，计算出视频中不同的ID个数即是苹果个数，提升了整套算法检测的准确率，准确率达到88.3%。 [PDF](15017k)(3)

基于改进YOLOv8的朝天椒轻量级检测方法
李瑞1，张富贵1,2 ，吴雪梅1，袁奎1，郑乐1，李鑫1，罗歆妍1

2025 Vol.(4) 102-109[摘要](9)

为提高朝天椒果实的检测精度，实现将模型方便快速部署到移动端，提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化朝天椒果实检测方法。在骨干网络中使用GhostConv和全新设计的C2fGhost替换传统卷积与C2f模块，减少了网络参数和计算量，提升了模型的检测性能；为提高模型在复杂背景下朝天椒果实的检测效果，添加全局注意力机制模块于颈部网络，提高模型的特征融合能力；使用SIoU边界损失函数替代原损失函数，提升了网络边界框回归性能和对小目标果实的检测效果。实验结果表明，对自然环境下建立的朝天椒果实数据集，改进后模型的参数量、计算量和权重大小分别为2.46×106、10.5 GFLOPS和6.02 MB，仅为原始网络模型的81%、37%和96%，且检测速度和平均精度分别达到了96帧/s和88.5%。不仅提高了检测精度，还大幅减少了模型的整体体积，为后续朝天椒果实采摘机器人移动端的部署和应用提供参考和依据。 [PDF](6842k)(3)

基于显著性目标检测的图像前景提取算法研究
贾小云1，杨振英1，邵帆2，罗豪才1

2025 Vol.(4) 110-115[摘要](9)

为解决自然场景中深度学习抠像算法依赖于人机交互且前景提取效果不佳的问题，提出了通过检测显著性目标的方式实现图像前景提取算法。该算法由显著性目标检测和alpha估计两个网络组成，前者在基准网络的基础上引入混合损失函数和深监督策略提高图像前景提取的完整度，后者通过增加上下文注意力引导模块的方式优化基准网络，实现对前景图像细节的精确恢复。改进算法以自然场景中人像作为待提取前景进行研究，在自制数据集上训练，公开数据集Composition-1K上测试。改进后算法在均方误差（MSE）指标上低至2.329×10-4平方像素，梯度误差指标上相较基准算法减小近60%。实验表明，改进后算法提升了头发、玻璃等半透明区域的alpha值估计的准确度从而提高图像中抠像精度，并且具有较强的鲁棒性与泛化能力，可应用于图像编辑等应用场景。 [PDF](12074k)(1)

基于注意力机制和机器视觉图像的地铁安检违禁物检测方法
熊振兴1，姜旭2

2025 Vol.(4) 116-121[摘要](8)

为了保证地铁乘客安全以及地铁的顺利运行，提出了基于注意力机制和机器视觉图像的地铁安检违禁物检测方法。采用机器视觉图像处理技术中的中值滤波技术，去除X射线安检设备获取的地铁安检物品图像中的椒盐噪声后，通过Canny边缘检测算子获取去除椒盐噪声的地铁安检物品图像的边缘信息。将地铁安检物品边缘图像输入到YOLOv5s检测模型中，通过引入注意力机制和特征融合模块实现违禁物的特征信息增强和提取违禁物融合特征的过程，通过对检测模型的训练，最终实现地铁安检违禁物检测。通过实验验证，该方法能够获得较为精确的地铁安检违禁物检测结果，对小目标和液体的违禁物检测精度较高，能够通过红色标识框实现违禁物的标识，对地铁安检过程提供了便利。 [PDF](4404k)(2)

基于梯度特征与3D卷积的视频不同跨度行为识别
戴立新，赵德中，孙琦，胡春成，魏赛，王亮

2025 Vol.(4) 122-128[摘要](9)

为了优化视频不同跨度行为识别性能，提出了基于梯度特征与3D卷积的视频不同跨度行为识别方法。捕捉视频中的动态信息变化，计算梯度特征值并映射到梯度空间。建立了基于3D卷积的多时长特征融合模型，融合不同时间节点下的梯度特征值。结合人体骨骼行为概率、标签隶属度对比以及0阶和1阶梯度深度特征值，实现视频中的多种行为识别。实验结果表明，所提方法在各种视频环境和行为种类下，识别准确率高达95.2%，误识别率和漏识别率分别低至3.1%和5.4%，推理时间仅为37 ms/帧，证明了该方法具有较高的实际应用价值。 [PDF](1619k)(6)

四足机器人变电站巡检目标单探测器复合激光跟踪算法
王身丽，梅春晓，赵威，吴军，张芳，夏欢

2025 Vol.(4) 129-133[摘要](8)

巡检环境中的光线和角度对激光束有影响，因此在跟踪变电站巡检目标时，需要对光束进行有效校正，以提升跟踪精度。为此，提出了四足机器人变电站巡检目标单探测器复合激光跟踪算法。以单探测器的测站坐标为视角，构建出全局坐标系，并结合平移参数以及旋转参数将其转换为四足机器人的测量坐标系。结合伽马算法对激光光束坐标信息进行校正，并将激光光束点位的梯度信息与位置信息进行结合，构建出位置循环矩阵。结合卡尔曼滤波算法，结合循环位置矩阵中的历史数据，对巡检目标的位置信息进行动态预测，并基于预测结果对机器人的移动速度以及位置距离进行调整，从而实现巡检目标动态跟踪。实验结果表明，采用本文方法对巡检目标进行跟踪时，跟踪结果与实际运动路径的重合度较高，具备较为理想的跟踪精度。 [PDF](4549k)()

应急场景下基于PAoI的多无人机数据收集策略
盛少杰1 ，解志斌1，宋科宁2

2025 Vol.(4) 134-142[摘要](5)

为了解决应急场景下数据新鲜程度极为敏感的问题，提出了一种基于峰值信息年龄(Peak Age of information, PAoI)的多无人机 (Unmanned Aerial Vehicle, UAV)数据收集策略。在该策略中，将目标函数PAoI定义为全局的数据收集时间、传输时间以及前往数据传输点的飞行时间三者之和，并提出一种联合UAV任务分配、飞行速度和传输速率的优化算法来最小化目标函数PAoI。针对问题和约束的非凸性质，根据坐标下降法原理将问题分解为三个子问题。首先，基于亲和力传播聚类(Affinity Propagation, AP)和蚁群算法实现UAV的最优任务分配。其次，通过引入不同的松弛变量并基于连续凸逼近(Successive Convex Approximation, SCA)算法将非凸问题变凸，优化UAV的飞行速度和传输速率。最后，给出了三个子问题交替迭代的联合优化算法，实现PAoI的最小化。实验结果验证了所提算法在减少全局PAoI的有效性，表明所提策略适合对数据新鲜程度有严格要求的应急通信场景。 [PDF](8322k)(1)

基于命令驱动的通用测试系统研制
朱望纯,陈玉霞

2025 Vol.(4) 143-149[摘要](8)

研制了一套武器电子组件产品通用测试系统。通过二次开发可以针对不同的测试任务进行测试界面和测试流程自定义，减少硬件资源堆砌，缩短测试开发周期。使用开放式、可扩展/剪裁的整体架构搭建硬件平台，利用虚拟仪器技术、脚本技术、编程语言技术以及分层软件架构完成通用测试系统软件的设计与开发。设计了满足测试开发需求的功能命令集和脚本开发工具，构建了较为完备的命令驱动体系，达到了测试流程自定义和缩短测试程序开发周期的目的。经过不同的实验验证，通用测试系统可以完成不同电子组件的测试任务，通用性、灵活性、可扩展性较好，可长期适用于军工厂中各种电子组件产品的测试。 [PDF](7068k)(3)

基于图卷积网络的电机故障诊断研究
吕栋腾，胡春龙

2025 Vol.(4) 150-153[摘要](11)

振动信号常被用来分析和判断电机在运行中出现的故障类型。当前故障数据的处理方法主要是通过专家判断分析，处理成本较高。近年来，基于深度学习的电机故障数据处理方法已开始用于电机的故障诊断任务。本文提出了一种多头注意力增强的图卷积神经网络深度学习模型，对输入的故障节点数据进行编码，通过递归神经网络和非线性层实现电机的故障类型分类，利用时序故障数据判断电机的故障类型。实验结果表明，提出的模型在电故障诊断任务中取得了良好效果。 [PDF](2321k)(3)

基于门控循环单元的信息安全态势感知系统设计
朱志猛

2025 Vol.(4) 154-159[摘要](7)

随着互联网技术的快速发展，网络在深刻影响了社会生活和生产方式的同时也带来了严峻的信息安全挑战。针对日益复杂的网络攻击带来的信息安全问题，对基于门控循环单元的信息安全态势感知系统进行了分析，设计了基于自适应增强算法和双层门控循环单元的信息安全态势感知模型。结果表明，基于双层门控循环单元的信息安全态势感知模型攻击识别准确率提升至94.01%。在误报率、误警率和漏报率指标上也具有较好的表现，分别为8.35%、5.75%和3.14%。此外，所提模型对于不同类别的网络攻击的识别正确率均较高，且具有较好的信息安全态势感知性能。研究设计的基于门控循环单元的信息安全态势感知模型能够较好地应对复杂多变的网络攻击，对于保护网络信息安全具有一定的应用效果。 [PDF](14467k)()

数字化换流站运行状态监测系统及关键技术设计
徐东东，魏华兵，薛鑫新，陈剑飞，贾红光

2025 Vol.(4) 160-165[摘要](7)

针对目前换流站的运维工作监控工作开展困难、监测数据采集精度低等问题，提出了一种基于红外与可见光测温技术的换流站远距离视觉运维系统。该系统采用电荷耦合器件（Charge Coupled Device，CCD）和互补金属氧化物半导体作为见光传感器，通过设置Visio Studio C#编程语言和SQL Server数据库，实现了换流站开关柜高压线以及上下母排连接点及断路器触点等多个位置的温度在线监测。与此同时，采用基于有限元算法模型进行换流站温度场仿真分析，通过实例试验分析，本方法的拟合曲线具有较低的误差，在1000测点环境下误差占比只有0.4%。 [PDF](1153k)()

基于5G+云边AI协同的无人机输电线路巡检应用研究
严尔梅1，刘博迪1，时磊1，顾泽1，邓凯锋1，吴姗2

2025 Vol.(4) 166-172[摘要](7)

无人机结合数字化技术对输电线路进行巡检是电网安全保障和提质增效的重要应用研究方向，当前的巡检模式存在网络环境不佳、数据传输能力不足、云边AI未结合巡检业务进行有效协同等问题，导致无人机巡检模式未能实现规模性应用推广。提出了基于5G+云边AI协同的无人机输电线路巡检方法，从架构设计、关键技术等方面展开研究，并系统性介绍了5G网联无人机、云边AI协同、5G融合AI等先进技术解决思路。应用成效表明，文章研究成果相对常规4G+云端AI服务器方法，平均下行速率提升了6.44倍，平均上行速率提升了1.77倍，平均时延减少了83.3%，平均准确率提升了9.2%,平均召回率提升了7.7%，平均处理时间缩短了79%，总体作业效率提升25%。数据传输和智能分析能力的提升，促进了输电线路巡检业务提质增效。 [PDF](3662k)(3)

无线传感器网络技术在倾斜摄影测量中的应用研究
徐帅军

2025 Vol.(4) 173-178[摘要](8)

针对传统的摄影测量平面化、精度低等问题，提出了一种基于无线传感网络技术的倾斜摄影测量方法。首先在无人机上搭载多个传感器、摄像机和无线通信设备对待测量地物进行摄影，利用搭载的窄带物联网和长距离低功耗无线数据通信技术等无线通信设备将采集到的影像和相关信息传输出去，对侧面影像进行光轴经纬度模拟，再结合尺度不变特征转换算子实现多视影像匹配，最后采用体素结构近似内蕴点云简化算法对迭代最近点算法进行改进，实现地物影像的点云配准，最终实现倾斜摄影测量。该方案能够立体地展示被测物的各项信息，测量精度高，抗干扰能力强，经过实验，匹配准确率高于97%，配准均方根误差有明显降低。 [PDF](13438k)(2)

基于Mel-CNN模型的磨煤机声纹识别研究
朱斌1，李锲1，曹宏2，常达3

2025 Vol.(4) 179-183[摘要](10)

磨煤机是燃煤电站的重要辅助设备之一，它的运行状况直接关系到机组的安全稳定运行。因此，提出了一种基于Mel-CNN模型的磨煤机轴承声纹识别方法，以有效检测磨煤机的运行状态。首先利用噪声采集平台模拟了各种轴承故障作用下的噪声信号，提取Mel谱特征，然后将磨煤机轴承各状态下产生的Mel谱图输入到CNN模型中，该模型对各状态下生成的Mel谱图进行训练、学习和特征提取。最终实验结果表明，Mel-CNN模型在训练时间、模型大小指标等方面优于其他模型，在轴承故障声纹识别方面具有较大优势。 [PDF](9673k)(4)

基于NB-IoT技术智慧消防在线监控系统在电力隧道中的应用
张源

2025 Vol.(4) 184-189[摘要](7)

为了实现对电力隧道的状态监测，提升消防安全管理能力，设计了基于NB-IoT技术的智慧消防在线监控系统。该系统以STM32L431单片机为主控CPU，靠传感器采集信息，通过NB-IoT和LoRa模块将数据传输到云平台进行数据处理，并运用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）优化误差反向传播算法(Error Back Propagation,BP)的参数得到PSO-BP模型，能对隧道的异常状态及时预警。仿真实验表明，本文方法火灾预警的最短响应时间为0.3 s,火情响应效率高，能监测到隧道内的环境指标触发报警装置，具有一定的现实意义。 [PDF](12356k)(3)

基于多传感器融合的“多站融合”储能站低功耗无线电池高精度监测
李炜1，魏军2，闫润珍2，苏蕊2，顾冰凌1

2025 Vol.(4) 190-194[摘要](8)

以提升储能站无线电池的监测精度为研究目标，提出了基于多传感器融合的“多站融合”储能站低功耗无线电池高精度监测方法。基于多传感器采集储能站低功耗无线电池监测信号，并利用卡尔曼滤波改进小波阈值算法，对去噪后的传感器输出信号展开状态估计。结合自适应加权算法融合多传感器监测结果，通过粒子滤波算法实现储能站低功耗无线电池高精度监测。实验结果显示，该方法的放电剩余电量监测误差和充电容量监测误差均较低，监测响应时间低于0.5 ms，可以实现高精度监测。 [PDF](2441k)(2)

基于CMS协议和混沌映射的继电保护通信报文安全防篡改方法
黄翔1，徐培栋2，俞力珉2，任旭超1，宋亮亮3

2025 Vol.(4) 195-200[摘要](9)

由于仅对通信报文关键信息进行单次加密，导致常规方法的防篡改效果不佳。因此，设计了基于CMS协议和混沌映射的继电保护通信报文安全防篡改方法。首先，对获取的通信报文信息进行滤波处理，提取出通信报文的关键信息，并分析其内部的关联规则；再根据通信报文关键信息的特点，生成对应的混沌映射函数，并利用该函数对通信报文关键信息进行初次加密处理；然后，在CMS协议的作用下，对其进行二次加密处理；最后，通过对通信报文信息进行解密，对其完整性进行验证，实现通信报文安全防篡改。实验结果表明，该方法在实际应用中的防篡改成功率较高，防篡改效果较好。 [PDF](4965k)(7)