基于改进COF-YOLO v8n的油茶果静态与动态检测计数方法

针对自然环境下油茶果存在严重遮挡、近景色、小目标等现象,使用YOLO网络存在检测精度低、漏检现象严重等问题,提出对YOLO v8n网络进行改进。首先使用MPDIOU作为YOLO v8n的损失函数,有效解决因为果实重叠导致的漏检问题;其次调整网络,向其中加入小目标检测层,使网络能够关注小目标油茶以及被树叶遮挡的油茶;最后使用SCConv作为特征提取网络,既能兼顾检测精度又能兼顾检测速度。改进COF-YOLO v8n网络精确率、召回率、平均精度均值分别达到97.7%、97%、99%,比未改进的YOLO v8n分别提高3.2、4.8、2.4个百分点,其中严重遮挡情况下油茶检测精确率、召回率、平均精度均值分别达到95.9%、95%、98.5%,分别比YOLO v8n提高4.0、9.1、4.6个百分点。因此改进后COF-YOLO v8n网络能够明显提高油茶在严重遮挡、近景色、小目标均存在情况下的识别精度,减小油茶的漏检。此外,模型能够实现动、静态输入条件下油茶果计数。动态计数借鉴DeepSORT算法的多目标跟踪思想,将改进后COF-YOLO v8n的识别输出作为DeepSORT的输入,实现油茶果实的追踪计数。所得改进模型具有很好的鲁棒性,且模型简单可以嵌入到边缘设备中,不仅可用于指导自动化采收,还可用于果园产量估计,为果园物流分配提供可靠借鉴。

基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法

苹果树疏花是果园生产管理中的重要环节。准确高效地识别苹果中心花和边花,是研发智能疏花机器人的前提。针对苹果疏花作业中的实际需求,提出了一种基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法。本文基于YOLO v5s模型进行了如下改进:将C-CoTCSP结构融入Backbone,更好地学习上下文信息并提高了模型特征提取能力,提高了模型对外形相似和位置关系不明显的中心花和边花的检测性能。在Backbone中添加改进RFB结构,扩大特征提取感受野并对分支贡献度进行加权,更好地利用了不同尺度特征。采用VariFocal Loss损失函数,提高了模型对遮挡等场景下难识别样本检测能力。在3个品种1837幅图像数据集上进行了实验,结果表明,CRV-YOLO的精确率、召回率和平均精度均值分别为95.6%、92.9%和96.9%,与原模型相比,分别提高3.7、4.3、3.9个百分点,模型受光照变化和苹果品种影响较小。与Faster R-CNN、SSD、YOLOX、YOLO v7模型相比,CRV-YOLO的精确率、平均精度均值、模型内存占用量和复杂度性能最优,召回率接近最优。研究成果可为苹果智能疏花提供技术支持。

大面积脑梗死患者血清Visfatin、TN-C、IL-17水平与神经功能缺损程度的相关性及对预后的预测价值

目的 探讨大面积脑梗死(LHI)患者血清内脂素(Visfatin)、肌腱蛋白C (TN-C)、白介素-17 (IL-17)水平与神经功能缺损程度的相关性及对患者预后的预测价值。方法 前瞻性选取2020年1月至2023年1月平顶山市第一人民医院收治的80例LHI患者作为LHI组,另选取同期80例非大面积急性脑梗死(ACI)患者作为非LHI组,同期80例健康志愿者作为对照组。比较三组研究对象入院(体检)时的血清Visfatin、TN-C、IL-17水平,并比较LHI组不同神经功能缺损程度患者的血清Visfatin、TN-C、IL-17水平,采用Spearman相关系数分析血清Visfatin、TN-C、IL-17水平与LHI神经功能缺损程度的相关性。比较LHI组不同预后患者入院时血清Visfatin、TN-C、IL-17水平,通过受试者工作特征曲线(ROC)分析血清Visfatin、TN-C、IL-17水平预测预后的价值,采用KM生存曲线分析不同血清Visfatin、TN-C、IL-17水平患者3个月存活情况。结果 LHI组患者入院时的血清Visfatin、TN-C、IL-17水平分别为(86.74±25.17)μg/L、(81.45±20.67)μg/L、(118.19±28.26) pg/mL,明显高于非LHI组的(51.63±16.24)μg/L、(61.29±15.16)μg/L、(76.70±15.49) pg/mL和对照组的(7.71±1.59)μg/L、(19.61±7.38)μg/L、(29.51±6.02) pg/mL,且非LHI组患者的血清Visfatin、TN-C、IL-17水平明显高于对照组,差异均具有统计学意义(P<0.05);LHI组神经功能缺损程度重度患者入院时的血清Visfatin、TN-C、IL-17水平分别为(98.71±18.25)μg/L、(95.38±16.84)μg/L、(135.71±26.03) pg/mL,明显高于中度患者的(79.17±15.61)μg/L、(72.64±14.10)μg/L、(107.11±22.49) pg/mL,差异均具有统计学意义(P<0.05);经Spearman相关分析法分析结果显示,入院时血清Visfatin、TN-C、IL-17水平与LHI患者神经功能缺损程度呈正相关(P<0.05);LHI组预后不良患者入院时的血清Visfatin、TN-C、IL-17水平分别为(101.25±19.17)μg/L、(98.74±17.43)μg/L、(140.71±28.01) pg/mL,明显高于预后良好患者的(78.49±16.20)μg/L、(71.62±15.76)μg/L、(105.38±24.26) pg/mL,差异均有统计学意义(P<0.05);经ROC分析结果显示,入院时血清Visfatin、TN-C、IL-17水平联合预测LHI预后不良的曲线下面积(AUC)为0.951 (95%CI:0.878~0.987),大于三项指标单独预测的AUC (P<0.05);LHI组入院时血清Visfatin、TN-C、IL-17高水平患者3个月后存活率分别为74.29%、76.32%、70.97%,明显低于血清Visfatin、TN-C、IL-17低水平患者的93.33%、92.86%、93.88%,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论 LHI患者血清Visfatin、TN-C、IL-17水平明显升高,且与神经功能缺损程度呈正相关,联合检测各指标可为临床预测患者预后提供可靠依据。

柑橘木虱YOLO v8-MC识别算法与虫情远程监测系统研究

柑橘木虱是黄龙病的主要传播媒介,其发生与活动可对柑橘果园造成毁灭性后果。为实现木虱虫情的高效监测,设计了一种集诱捕拍照、耗材更新、害虫识别与结果展示于一体的智能监测系统。设计了具备诱虫胶带自动更新、虫情图像实时获取功能的诱捕监测装置;应用选点裁剪、Mosaic数据增强(Mosaic data augmentation,MDA)和CA(Coordinate attention)注意力机制,改进了YOLO v8木虱识别模型;开发了Web和手机APP客户端,可实现虫情数据的可视化展示与远程控制。模型测试阶段,改进后的YOLO v8-MC召回率、F1值及精确率分别达到91.20%、91%、90.60%,较基准模型分别提升5.47、5、4.64个百分点;迁移试验中,模型召回率、F1值及精确率分别达到88.64%、87%、84.78%,且系统工作状态良好,满足野外使用需求。开发的智能监测系统能有效实现果园木虱虫情的远程监测,可为此类虫害防治管理提供有效手段。

切向车铣18CrNiMo7-6钢V形缺口表面三维形貌研究

疲劳试样的缺口加工一直是一个亟需解决的难题。提出一种全新的切向车铣加工缺口工艺,通过理论与试验结合的方法探究了切向车铣对V形缺口表面形貌的影响规律。结果表明:在不同的工艺参数下,切向车铣V形缺口底部会呈现出不同的加工纹理方向,提出的理论公式计算出的纹理方向与工件轴线的夹角与实际结果误差很小;缺口底部三维表面粗糙度R_(a)随着铣刀转速n_(c)的升高而减小,随着工件转速n_(w)的升高而变大,随着每齿进给量f_(z)的增加先减小后增大;得到表面粗糙度最优参数组合为n_(c)=6000 r/min,n_(w)=100 r/min,f_(z)=0.0375μm,在此切削参数组合下得到的V形缺口表面粗糙度R_(a)可达到0.075μm。

融合Inception V1-CBAM-CNN的轴承剩余寿命预测模型

针对现有的滚动轴承剩余寿命(RUL)预测方法精度低、轴承健康指标(HI)构建困难等问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)并融合Inception V1模块和卷积注意力机制模块(CBAM)的滚动轴承RUL预测模型。首先,在CNN中添加了CBAM机制,并进行了加权处理,在通道和空间维度对重要特征进行了强化,对次要特征进行了抑制,通过添加改进的InceptionV1模块,提高了CNN通道间信息交互水平,全面提取了退化特征;然后,进行了网络优化,采用全局最大池化(GMP)方法对模型进行了简化,采用Dropout和批量归一化(BN)方法,避免了过拟合,提高了精度,且克服了训练时出现的梯度消失问题;最后,对数据进行了处理,将降噪后的信号重组为三维张量,将其作为HI,构建了退化标签,引入了评价指标,采用PHM2012轴承数据集进行了实验验证,在3种工况下将其与深度神经网络(DNN)、CNN方法、结合注意力机制的残差网络方法(ResNet)进行了对比。研究结果表明:该方法在变负载条件下的平均RMSE为0.033,较其他方法的RMSE值分别降低了86%、78%和69%,在预测精度和泛化能力方面具有明显优势。

基于RISC-V的IOMMU设计

在半导体技术受到管控的背景下,实现芯片的完全自主可控已成为现今半导体技术发展的重点.由于RISC-V具有开源、应用广泛的特性,研究RISC-V架构对于我国微处理器的自主可控具有重要研究意义.在微处理器系统中,由于物理资源的有限性和直接访问存储可能潜在危害,DMA访问I/O设备时将会受到诸多限制,从而影响访问性能.目前主流的方法是通过将I/O事务虚拟化,可以很好地解决这一问题.本文首次提出了一种基于RISC-V的I/O虚拟化架构,极大地加速了I/O访问进程,仅花费几个时钟周期就可快速完成I/O设备对内存的DMA请求.本设计将来可以作为IP,集成到RISC-V架构的处理器中,加速I/O设备对内存的访问.

面向RISC-V的基础数学库实现

RISC-V指令集架构(Instruction Set Architecture,ISA)作为一种新兴的精简ISA,因免费、开源、自由等特点而得到快速发展.由于国内外对RISC-V的研究主要集中在硬件开发,软件生态相较于成熟ISA还很薄弱,实现一套RISC-V指令集高性能基础数学库可以进一步丰富RISC-V软件生态.本文基于自动化移植技术实现申威数学库到RISC-V的移植,为RISC-V指令架构提供首个使用向量指令优化的基础数学库系统.本文提出向量寄存器自动分支查表法与路径标记插入法,重点解决不同架构间寄存器映射过程中的寄存器复用问题,实现寄存器正确高效映射,并依据不同指令等价转换策略自动化移植数学函数69个.测试结果表明,RISC-V基础数学库函数可实现正确计算,最大误差为1.90ULP,函数性能平均为157.03节拍.

BCR-ABL阴性MPN患者JAK2 V617F基因突变及其与疾病类型、血管性疾病的关系

目的 研究断裂点簇集区/Abelson白血病病毒(BCR-ABL)阴性骨髓增殖性肿瘤(MPN)患者Janus激酶2(JAK2)V617F基因突变情况及其与疾病类型、血管性疾病的关系。方法 选取2020年5月至2023年5月濮阳市安阳地区医院收治的79例BCR-ABL阴性MPN患者为研究对象,另选取同期健康体检人群80例为对照组,于入院第1天采集外周血检测血常规和凝血功能,采用荧光定量聚合酶链反应技术(PCR)技术检测JAK2 V617F基因突变率和突变负荷,根据疾病类型和是否合并血管性疾病将患者分组并比较各组检测结果,采用多因素logistic回归分析研究血管性疾病影响因素。结果 MPN组JAK2 V617F基因突变率高于对照组(P<0.05);真性红细胞增多症(PV)组、原发血小板增多症(ET)组和原发性骨髓纤维化(PMF)组JAK2 V617F突变率分别为92.31%、57.78%和62.50%,ET组和PMF组突变率均低于PV组(P<0.05),3组突变负荷差异无统计学意义(P>0.05);血管性疾病组JAK2 V617F基因突变率和突变负荷均高于非血管性疾病组(P<0.05);血管性疾病组年龄、骨髓增殖性肿瘤总症状评估问卷(MPN-10)评分、纤维蛋白原(Fib)和D-二聚体(D-D)水平高于非血管性疾病组(P<0.05),两组性别、疾病分类、血红蛋白(Hb)、白细胞(WBC)、血小板(PLT)、活化部分凝血激酶时间(APTT)和斑块厚度(PT)差异无统计学意义(P>0.05)。JAK2 V617F基因突变阳性组Fib和D-D水平均高于JAK2 V617F基因突变阴性组(P<0.05);MPN并发血管性疾病危险因素包括年龄、D-D、JAK2 V617F突变阳性和JAK2 V617F突变负荷(P<0.05)。结论 BCR-ABL阴性MPN患者JAK2 V617F基因突变率较高,且JAK2 V617F基因突变可能引起凝血异常,与疾病类型和血管性疾病均存在密切联系。

Revolution 256 CT低剂量能谱碘水基物质对及三段能谱曲线斜率法定量鉴别不同周围型肺癌

目的 探讨Revolution 256 CT低剂量能谱扫描及三段能谱曲线斜率在不同周围型肺癌定量分析中的价值。方法 选取并分析126例行Revolution 256 CT低剂量能谱扫描并经病理证实的周围型肺癌患者,分别为腺癌62例、鳞癌49例及小细胞癌15例,测量并计算癌灶双期碘含量及水含量、标准化碘水浓度(NIC、NWC)及标准化碘水浓度之差(ICD、WCD)。重建双期能量衰减曲线,把衰减曲线分为三个区间40~70 KeV、70~100 KeV、100~140 KeV,分别计算斜率。用单因素方差分析比较多组间差异,组间有差异时采用LSD法进行两两比较,P<0.05为差异有统计学意义。结果 1)双期碘基值、NIC及ICD:腺癌>鳞癌>小细胞癌,差异有统计学意义(F=3.397~6.188,P<0.05);2)动脉期水基值、NWCAP:鳞癌>腺癌、鳞癌>小细胞癌,差异有统计学意义(F=5.017~9.899,P<0.05),腺癌与小细胞癌间比较差异无统计学意义。结节静脉期水基值、NWCVP及WCD比较差异无统计学意义(F=0.341~0.710,P>0.05);3)分段斜率比较显示40~70 KeV段:腺癌>鳞癌>小细胞癌;70~100 KeV段:鳞癌>腺癌>小细胞癌;100~140 KeV段:鳞癌>腺癌>小细胞癌;三组低能量水平差异大,高能量水平差异小。小细胞癌对应单能量下CT值最低。结论 Revolution 256 CT能谱定量参数指标有助于临床无创鉴别周围型肺癌。

基于RISC-V的超标量处理器的ROB压缩方法

RISC-V指令集具有灵活可扩展的优势,向量扩展是其扩展指令集之一。在实现向量扩展时需要将向量指令拆分成多条微指令,如果每条微指令都占用一项重排序缓存(ROB),会存在一定的信息冗余,并且会减少CPU中并行执行的指令(in-flight指令)数量,影响处理器性能。基于指令与微指令在ROB中的存储解耦方法,使用一个新的队列(RAB)存储每条微指令的目的寄存器的重命名映射关系等信息,每项ROB只存储其对应指令拆分的微指令的公共信息,ROB与RAB分别控制指令与微指令的提交与回滚,减少了存储信息冗余,缓解了由向量指令拆分的微指令过多导致的in-flight指令数量减少问题。在上述方法的基础上,同时实现了标量指令的ROB压缩,在ROB项数不变的情况下,增加了in-flight指令的最大数量。最终的仿真结果表明,此方法有效提高了处理器性能。

碳量子点(CDs)耦合Annexin-V抗体复合物活体SD大鼠周围神经功能束鉴别的基础研究

目的:探寻术中可用的周围神经功能束鉴别的方法。方法:分组制备SD大鼠双侧股神经主干、股神经肌支及隐神经Sunderland V损伤模型,制备的Annexin V-碳量子点(Carbon quantumdots,CDs)抗体复合物涂抹神经断端,在380 nm紫外灯激发光源照射下,5、10、15和20 min后在荧光显微镜下观察荧光显色。结果:SD大鼠双侧股神经主干、股神经肌支及隐神经Sunderland V损伤断端染色5 min荧光强度不足以充分显示神经束;染色10~15 min强度明显增加,股神经主干的感觉束及隐神经在Annexin V-CDs抗体复合物染色下呈蓝色荧光,股神经主干的运动束及股神经肌支无荧光显示;染色20 min后荧光强度逐渐减弱。各分组组内样本染色5、10、15、20 min的染色强度无明显差异。结论:Annexin V-CDs抗体复合物能够实现术中SD大鼠周围神经功能束的鉴别。

UV-C照射对鲜切豇豆的保鲜效果研究

为探究短波紫外线(UV-C)照射对鲜切豇豆的保鲜效果,在预试验结果的基础上,分别采用0、0.5 kJ/m^(2)的UV-C处理豇豆,然后将其置于4℃条件下贮藏,定期测定相关指标。结果表明:采用0.5 kJ/m^(2)UV-C照射可以维持鲜切豇豆较高的VC、可溶性固形物、可溶性蛋白和叶绿素含量,减少鲜切豇豆丙二醛(MDA)的积累,同时还能保持鲜切豇豆较高的总酚、类黄酮含量,并提高抗氧化酶的活性,包括过氧化物酶(POD)、过氧化氢酶(CAT)、抗坏血酸过氧化物酶(APX),一定程度上稳定多酚氧化酶(PPO)的活性。综合来说,0.5 kJ/m^(2)UV-C处理可用于鲜切豇豆的贮藏保鲜。

面向对象程序设计课程C++和Java的比较教学

面向对象程序设计语言的三大基本特性为封装、继承和多态,对比分析C++和Java在实现封装、继承和多态方面的区别和联系,结合具体教学案例,阐述教学难点并提出对策,以达到事半功倍的学习效果。

单原子Al修饰空位缺陷V2C(MXene)对H_(2)气体表面吸附的第一性原理研究

基于第一性原理计算方法,对含空位缺陷的V2C(MXene)在不同位点修饰单原子Al的相关性能进行系统研究.研究表明,几何优化后得到含空位缺陷的V2C稳定结构表面能为-3075.53 J/m2,单原子Al修饰本征V2C单原子的吸附能为1.5511eV、单原子Al修饰空位缺陷V2C的吸附能为-2.0763 eV,这表明含空位缺陷的V2C,由于单原子Al的修饰可以明显改善晶体结构稳定性.进一步从态密度、分波态密度、吸氢能力研究发现,各体系态密度和分波态密度均出现分波越过费米能级的现象,表现出较强的金属性;V2C吸附H_(2)气体分子吸附能为-7.5867 eV,而空位缺陷V2C和单原子Al修饰空位缺陷V2C两个体系对H_(2)气体分子的吸附能仅为-0.9851 eV、-2.7130 eV,均未能进一步改善V2C对H_(2)气体分子的吸附性能,这对于储氢材料研发提供了一定的理论指导.

CLDAS V2.0逐时气温实况产品在宝鸡市的检验评估

基于宝鸡市所有国家级自动站和区域站观测数据,通过准确率、平均误差、平均绝对误差、均方根误差,对2019-2022年中国气象局第二代陆面数据同化系统(CLDAS V2.0)在宝鸡市的逐时气温网格数据(网格实况)进行检验评估。结果表明:网格实况在国家级自动站的准确率指标高于区域站,平均误差、平均绝对误差、均方根误差指标低于区域站;在国家级自动站中,网格实况对渭滨站、陈仓站、千阳站、麟游站、凤翔站的质量较高;网格实况在9、10月份质量最高,1、2月份质量最低;网格实况在宝鸡市大部分范围平均误差均在-2~2℃,其在第四季度质量最高。

1993—2023年国内数学运算研究综述——基于CiteSpace V5.6.R4的知识图谱分析

在数学教学中,数学运算能力的培养对学生数学核心素养的提升有很大的价值。将1993—2023年中国知网(CNKI)中文数据库中的216篇数学运算研究相关学术期刊论文作为研究对象,运用CiteSpace V5.6.R4软件绘制知识图谱,对文献的年发文量、发文作者、发文机构、关键词进行可视化分析发现,数学运算研究领域发文量呈波动上升趋势,研究机构合作分散,研究主要关注数学运算能力的内涵、培养策略及提升数学运算核心素养三大主题。基于当前数学运算研究的热点与趋势,提出加强研究主体合作,构建研究共同体;发展课堂教学,满足学生需要;深挖研究问题,凸显数学本质;深化数学运算研究,发展核心素养等建议。

HBV、HCV、HIV血筛多中心研究免疫学灰区的核酸检测分析与临床特征研究

目的分析化学发光灰区标本的临床特征及核酸检测对化学发光灰区标本结果判断的指导性意义。方法收集2021年7月—12月全国不同地区的5家综合医院入院患者术前/输血前血源性传播疾病样本检测结果,对化学发光灰区检测结果的标本进行核酸检测结果及临床特征分析。结果5723例样本中总计检出HBV免疫灰区样本28例(占比0.49%),HCV灰区样本20例(占比0.35%)。经核酸检测验证,28例HBV灰区样本中,15例HBV样本核酸检测为阳性(占比53.5%),其HBcAb也均为阳性;13例HBV样本核酸检测为阴性(占比46.5%),其中HBcAb阳性4例。HBV与HCV免疫检测灰区在临床各个科室均有发现,出现HBV灰区样本最多的前三科室为骨科、妇科、泌尿科,灰区样本核酸验证假阳性最多的临床科室为妇科与骨科。HCV灰区样本最多的前三科室为泌尿、肾内、外科,且均为假阳性。HBV灰区样本患者临床诊断结果有35.7%(10/28)为肿瘤类疾病,HCV灰区样本患者临床诊断结果有40%(8/20)为肿瘤类疾病。结论化学发光法容易造成假阳性结果,应注意复检验证,且设置灰区并非必要。灰区样本可见于多个临床科室,具有一定的临床分布特征。核酸检测可以提高检测灵敏度并且更大限度保证结果的准确性,能够验证免疫检测灰区。

大黄通过NRAV调节miR-509-3p/Rab5c轴抑制呼吸道合胞病毒的效果

目的 通过体外实验评估大黄免煎颗粒对呼吸道合胞病毒(RSV)的抑制效果,探究大黄对RSV感染过程中关键环节的影响和细胞内信号通路的调节等。方法 通过体外培养A549细胞,使用A549细胞设置空白对照组、感染对照组、-2 h组、0 h组、2 h组、4 h组、6 h组、8 h组在感染RSV的不同时间点加入大黄高剂量溶液,使用定量聚合酶链反应检测细胞内病毒基因(RSV-N)的相对量的表达,使用病毒空斑实验法测定上清病毒滴度,感染RSV 72 h后使用cck8法测定细胞活性;使用A549细胞设置感染对照组、利巴韦林组、大黄高剂量组、大黄中剂量组、大黄低剂量组,感染24 h后使用Western blot检测不同处理组RSV携带的绿色荧光蛋白(RSV-GFP)、Rab相关蛋白(Rab5c)蛋白表达水平,qPCR检测不同处理组抗病毒反应的负调负因子(NRAV)、Rab5c、RSV-N基因的相对量的表达。结果 不同浓度大黄培养A549细胞72 h后存活率比较差异有统计学意义(P<0.01),与5μg/mL比较,500μg/mL差异有统计学意义(P<0.05),不同浓度利巴韦林培养A549细胞72 h后细胞存活率比较差异无统计学意义(F=1.89,P=0.17),选取25、50、100μg/mL分别作为大黄低剂量组、大黄中剂量组、大黄高剂量组,利巴韦林处理浓度为500μmol/L;-2 h组细胞存活率较2 h、4 h、6 h、8 h组升高(均P<0.05),-2 h组细胞病毒滴度、RSV-N基因较2 h、4 h、6 h、8 h组降低(均P<0.05),且-2 h组细胞存活率、病毒滴度及RSV-N基因与0 h组比较无差异(均P>0.05);大黄高剂量组、大黄中剂量组、大黄低剂量组较感染对照组细胞的NRAV、RSV-N、Rab5c基因降低(均P<0.05)。结论 大黄可能通过降低A549细胞的NRAV水平促进miR-509-3p对Rab5c mRNA的靶向降解,降低了Rab5c的表达减缓了细胞内囊泡转运,从而发挥抑制RSV增殖的能力。

车联网V2I场景下基于GNN的SC-FDMA智能信道估计

随着车联网的迅猛发展,车对路基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)通信对车联网的可靠性和时延提出了更高的要求,而信道估计是接收机高可靠低时延通信的重要保障.为解决传统信道插值算法不能有效拟合V2I信道快时变特性、自适应多普勒频移能力弱和传统神经网络可解释性不强的问题,本文提出基于图神经网络(Graph Neural Network,GNN)的单载波频分多址(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access,SC-FDMA)智能信道估计算法.该算法将信道频率响应中的数据点作为图的节点、符号间时域相关性作为边,将图化后的数据送入GraphSAGE信道插值器(GraphSAGE Channel Interpolator,GCI)中,通过边更新、聚合操作、节点更新三大模块进行网络训练,同时采用多普勒频移矢量作为节点特征控制网络拟合不同多普勒条件的信道,使得网络具备可解释性.最后,系统仿真验证了在不同速度环境下算法的有效性和鲁棒性,较线性插值、样条插值以及全连接网络,本文所提GCI在低、中和高速移动环境下具有最优的误码率(Bit Error Rate,BER)和归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)性能,特别地,在200 km/h高速移动条件下GCI的优势更为明显.