- 杨浩;林川;
校园行人及人脸检测是校园智能安全的基础，在计算资源紧张的校园管理系统中，模型检测性能和参数量的平衡尤为重要。本文基于校园环境数据集，针对大量多尺度行人对象，设计了一种低参数量、高性能的校园行人及人脸检测网络，称为Campus-YOLO。在主干网络中，通过设计一种轻量化的模块和减少网络深度2种策略实现了网络的低参数量，同时保持优秀的检测准确率；设计了一种新型注意力机制，以更有效地捕获不同尺度的特征信息；在模型的Head部分采用Anchor-free策略，简化了模型结构并提高了训练效率。实验结果表明，本模型在参数量仅为1.70 MB的情况下，实现了平均精度均值为0.792的优秀检测性能，充分满足校园环境下计算资源约束与高精度检测需求，为校园安全的智能化检测提供了技术支持和新思路。
2025年05期 v.36 52-57+64页 [查看摘要][在线阅读][下载 1551K] [下载次数：37 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：10 ] |[网刊下载次数：1 ] - 郭俊杰;罗陈;刘金扬;何凤龄;陈华金;
在由线偏振平面波构成的简单光场中，研究类Fano共振对具有增益的纳米团簇上横向光力矩的影响。该纳米团簇的消光谱线展示出不对称的类Fano线形，表明类Fano共振在纳米团簇上已被有效激发。基于全波模拟方法，结合光力矩表达式，计算纳米团簇在类Fano共振波长附近的横向光力矩。结果表明：在类Fano共振激发时，横向光力矩显著增强，并伴随方向反转现象；通过调整组成纳米团簇微粒的尺寸或者增益幅度，可灵活调控类Fano共振的激发，并同样可以反转施加在纳米团簇上的横向光力矩。这些发现为类Fano共振调控纳米团簇的光学操控提供了一种新的思路。
2025年05期 v.36 58-64页 [查看摘要][在线阅读][下载 1404K] [下载次数：41 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：5 ] |[网刊下载次数：1 ] - 李克讷;陈福丁;李永革;陈健民;
针对工业硅钢片表面缺陷检测方法检测精度低、速度慢、模型计算复杂度高、部署困难等问题，设计一种轻量级目标检测算法YOLOv7-GSS。该算法以YOLOv7-tiny为基础架构，首先，对其主干网络的ELAN模块进行重构，引入轻量化GSConv卷积模块和无参数Sim AM注意力机制，并构建ELAN-GSS模块，以此减轻模型复杂度并保持精度；其次，对改进模型进行通道剪枝操作，剪去模型中的冗余通道，从而减少模型参数量，使模型更加轻量化；最后，应用知识蒸馏策略辅助修剪后的模型进行训练以提高模型的检测性能。实验结果表明：优化后的YOLOv7-GSS模型相比原模型，m AP@0.5提升了1.564%，参数量减少了80.399%，每秒浮点运算次数（GFLOPs）减少了79.389%,FPS提高了44.751%；相较于其他目标检测模型，YOLOv7-GSS模型在检测速度和检测精度方面取得了良好的平衡，满足生产车间场景下对硅钢片进行实时、准确检测的需求，为其嵌入移动设备提供了有利条件。
2025年05期 v.36 65-72页 [查看摘要][在线阅读][下载 1291K] [下载次数：203 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：12 ] |[网刊下载次数：1 ] - 易彤;谭光兴;唐天南;陈海峰;
针对因攀岩动作复杂、攀岩过程中人体姿态容易受到遮挡导致目标检测困难的问题，提出一种基于改进YOLOv8s-Pose的攀岩动作检测算法。首先，用GhostBottleneck模块代替C2f模块，减少特征通道融合过程中的浮点运算量，降低模型参数量；其次，引入EMA(exponential moving average)注意力机制，提高重要特征的权重，降低无关特征的权重；最后，引入CARAFE(content-aware reassembly of features)上采样算子，获得较大的感受野，提升上采样操作特征提取能力，使网络能够捕获到更丰富的特征语义信息。实验结果表明：在攀岩姿态数据集上，改进算法与原算法相比，m AP50提高了1.56%，模型大小缩小12.77%，参数量降低了12.83%，模型计算量降低且精度提升，能够实时准确地检测攀岩动作。
2025年05期 v.36 73-80+107页 [查看摘要][在线阅读][下载 1638K] [下载次数：567 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：6 ] |[网刊下载次数：1 ] - 刘鹏辉;刘胜永;邓丹;
电池荷电状态（SOC）估计是电动汽车稳定运行的重要保障。为提高SOC的估算精度，本文提出一种基于改进灰狼遗忘因子的双扩展卡尔曼滤波算法（MGWO-DEKF）。该方法以双极化模型（DP-Thevenin）为基础，通过改进灰狼优化算法（MGWO）实时调整双扩展卡尔曼滤波的噪声协方差矩阵，2个扩展卡尔曼滤波算法分别对SOC、电池健康状态（SOH）进行估计。高精度的SOC估计值提高SOH估计精度，又由于实验过程中电池容量不断衰减，影响SOC估计精度，因此，准确估计SOH值并反馈修正SOC值，有助于提高SOC估计精度，从而实现SOC和SOH联合估计。实验结果表明：MGWO-DEKF在HPPC工况下，SOC最大误差为0.77%，平均误差为0.29%，估计容量最大误差为0.044 A·h；在BBDST工况下，SOC最大误差为0.59%，平均误差为0.31%，估计容量最大误差为0.016 A·h，证明本文方法正确有效。
2025年05期 v.36 81-88页 [查看摘要][在线阅读][下载 1349K] [下载次数：234 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：5 ] |[网刊下载次数：1 ] - 周坚和;王彩雄;李炜;周晓玲;张丹璇;吴玉峰;
舌诊作为中医望诊中的一项重要且常规的检查手段，在中医临床诊断中发挥着不可或缺的作用。为突破传统舌诊依赖主观经验及卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）模型分类性能不足的局限，本文基于高质量舌象分类数据集，提出基于Vision Transformer(ViT)深度学习模型，通过预训练与微调策略优化特征提取能力，并结合数据增强技术解决类别分布不平衡问题。实验结果表明，该模型在6项关键舌象特征分类任务中，5项指标的准确率（苔色85.6%、瘀斑98.0%、质地99.6%、舌色96.6%、裂纹87.8%）显著优于现有CNN方法（如ResNet50对应准确率分别为78.0%、91.0%、92.0%、68.0%、80.1%），验证了该模型在突破传统性能瓶颈、提升中医临床智能诊断可靠性方面的有效性和应用潜力。
2025年05期 v.36 89-98页 [查看摘要][在线阅读][下载 1876K] [下载次数：471 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：5 ] |[网刊下载次数：1 ] - 张雪;覃永新;蓝红莉;罗文广;
制定合理有效的能量控制策略是混联式混合动力汽车（parallel-series hybrid electric vehicle, PSHEV）设计研发的关键技术之一，对提高整车能量利用率和节能减排具有重要意义。针对混联式混合动力系统的非线性与复杂性，本文提出一种基于优化模糊控制的能量管理策略，并设计出对应的模糊控制器来控制发动机的输出扭矩，以实现能量源之间的合理分配。为改善模糊能量管理策略的局限性，利用粒子群算法优化模糊控制隶属度函数，将等效燃油消耗总量设置为粒子群算法的适应度函数，选取41个模糊控制的隶属度函数参数进行优化。通过MATLAB/Simulink与Cruise联合仿真计算，获得适应度函数的优化解。仿真结果表明，在WLTC和NEDC两种工况下采用优化的能量管理策略，在保证优良的车速跟随状态的同时，两种工况所产生的燃油消耗量相较于未优化时分别降低了32.6%和7.5%，提升了汽车的燃油经济性；同时优化后SOC(state of charge)变化趋势更加平缓，有效地减缓了电池衰退程度，可延长电池的使用寿命。
2025年05期 v.36 99-107页 [查看摘要][在线阅读][下载 1518K] [下载次数：723 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：7 ] |[网刊下载次数：1 ]