基于轻量化YOLOv8s交通标志的检测

为了提高交通标志检测的实时性和可行性,提出了一种基于YOLOv8s的轻量化交通标志检测模型。首先,用FasterNet中的残差模块FasterNetBlock替换C2f模块中的BottleNeck,降低模型参数量和计算量;其次,用一种小目标检测层去替换大目标检测层,降低Backbone中网络层数,实现大幅度提高检测速度和降低参数量;最后,用Wise-IOU替换原CIOU损失函数,提高速度和精度。在TT100K交通标志数据集上验证,其与YOLOv8s模型比较,mAP50提高了5.16%,参数量降低了76.48%,计算量降低了13.33%,FPS快了35.83%。与其他模型相比,mAP50平均提高了15.11%,参数量平均降低了85.74%,计算量平均下降了46.23%,FPS平均提高了31.49%。该模型具有检测精度高、参数量少、计算量低、速度快等优点,较原算法有很大地提升,且与其他先进的交通标志检测模型比较时表现出了很强的竞争力,在交通标志检测中具有较大优势。

基于DTA-FSAF的无人机小目标检测研究

随着无人机的应用越来越广泛,基于无人机下的交通场景目标检测的需求也越来越高。但是现有算法在无人机视角下检测精度不高,鲁棒性也不够稳定。为了解决交通场景下无人机视角的车辆和行人的目标检测问题,该文提出DTA-FSAF的目标检测网络。首先,将可变形卷积融入骨干网络ResNet-50中提高FSAF网络(Feature Selective Anchor-Free)的特征学习能力,采用PAFPN(Path Aggregation Feature Pyramid Network)实现多尺度融合,从而提高小目标的检测精度与网络的拟合能力;其次,使用任务对齐检测头减小网络的分类与定位任务在检测小目标时出现的分类与定位任务的错位,从而进一步提高网络的鲁棒性;最后,通过调整IoU损失提高网络整体的检测效果。通过在无人机数据集VisDrone上进行实验和分析比较可知,相比于其他网络,在不同的交通场景下,DTA-FSAF网络在满足实时性需求的同时检测精度达到了41.3%。相比于FSAF网络提升了19.6%。通过实验证明改进算法能有效地在各种复杂交通场景下完成对行人和车辆的目标检测。

前列地尔注射液治疗病毒性肝炎高胆红素血症的临床疗效分析

血清总胆红素（TBiL）〉171μmol/L称为高胆红素血症。病毒性肝炎高胆红素血症临床主要表现为皮肤巩膜黄染、皮肤瘙痒、腹胀、纳差及肝区疼痛等,其病原学多常由甲型、乙型、戊型病毒性肝炎所致。近年来,病毒性肝炎高胆红素血症在我国呈上升趋势。2009年1月至2013年9月,我院收治病毒性肝炎高胆红素血症患者120例,采用在内科常规综合治疗基础上加用前列地尔注射液治疗病毒性肝炎高胆红素血症,取得了较好的临床疗效。

融合小波变换和SIFT特征的商标检索方法

针对基于SIFT特征的商标检索其计算量大、检索速度慢、效率低的不足,提出了一种融合小波变换和SIFT特征的商标检索方法。该方法先通过小波分解得到低频子图像并建立低频子图像库,在低频子图像上提取商标图像的SIFT特征,再逐一进行精确匹配,对相似度进行排序,输出检索结果。实验结果表明,该方法不仅保持了SIFT特征的良好描述能力,且减少了精确匹配的计算量,提高了匹配速度。融合小波变换和SIFT特征的商标检索方法有效地弥补了原算法的不足,表现出了更好的检索能力和性能。

自适应的归一化卷积超分辨率重建算法研究

图像超分辨率重建技术是数字图像领域的一个研究热点,应用广泛。为了使重建的图像能更好地保持边缘细节,采用各向异性高斯核函数作为适用度函数,并将改进的自适应归一化卷积超分辨率重建算法应用于设计的多通道光学成像系统图像。由于各向异性高斯核函数邻域的尺度和方向由提出的自适应结构张量矩阵决定,其能很好地估计图像局部结构的方向和强度。实验仿真结果表明,提出的方法与其他方法相比可以保持边缘细节和提高信噪比,从而改善图像成像质量。

基于局部颜色空间特征的图像检索

基于图像中主要物体的尺寸动态地对图像分块来获得颜色的空间分布特征,并选取了符合人眼感知特性的HSV颜色空间进行非均匀量化,提取各个分块的主色及其所占的百分比作为颜色综合特征矢量,根据所提出的综合特征矢量给出相应的相似度计算方法,同时构造出相似矩阵进行基于颜色内容的图像检索,能通过调整各个分块的权值来进一步提高检索的精度,最后将文中提出的方法与传统的全局直方图方法相比较,可知文中的方法因为利用了动态分块的方法,考虑了颜色的空间信息以及权值的调整,从而取得了比较好的检索结果。

交通场景中改进 SSD算法的小尺度行人检测研究

由于交通场景中的行人目标所处的背景环境复杂、目标较小等因素,使得目前的行人检测算法在实际应用中存在检测精度不高、检测速度较慢的问题。因此行人检测模块作为高级辅助驾驶系统的核心模块,一直以来都是目标检测的研究热点之一。针对交通场景中小尺度行人目标,将传统的SSD网络结构中的主干网络卷积层结合Inception模块中的稀疏连接来优化卷积结构,从而增强网络的特征提取能力。同时利用残差结构组成的预测模块代替传统的两个3×3大小的卷积核来进一步提取特征图的深层特征,提高对小尺度行人目标的检测精度。引入FocalLoss函数作为网络的分类损失函数,使得损失函数更加关注于包含更多有用信息的困难负样本,解决训练过程中正负样本不平衡的问题,加快网络的收敛和稳定。实验结果表明,对于交通场景中小尺度的行人目标改进的SSD算法在检测精度和速度上都有所提高。

基于t混合模型和Greedy EM算法的彩色图像分割

为了快速更好地进行彩色图像分割,以图像的颜色、纹理及空间位置作为综合特征,基于t混合模型,提出了一种自适应的图像分割方法,即先采用贪婪的EM(Greedy EM)算法估计混合模型的参数,然后根据贝叶斯最小错误率准则对图像进行分割。由于t混合模型的稳健性和Greedy EM算法对于数据的初始化不敏感,且能收敛到全局最优,因此与其他的方法相比,不仅速度提高,而且能取得更好的分割结果。

基于t混合和SMEM算法的彩色图像分割

采用t混合模型建立图像的颜色,纹理及空间位置特征的联合分布,及改进的分裂—融合EM算法(SMEM)估计混合模型的参数,根据贝叶斯最小错误率准则对图像进行分割。由于t混合模型的稳健性和改进的SMEM算法对于数据的初始化不敏感,能收敛到全局最优,且能自适应的的选择分割的数目,因此该方法能取得更好的分割结果。

地塞米松联合异烟肼胸腔内注射治疗结核性胸膜炎的疗效观察

目的探讨地塞米松联合异烟肼胸腔内注射治疗结核性胸膜炎的临床疗效。方法 66例结核性胸膜炎患者随机分为两组,对照组(34例)为常规口服抗结核药物及胸腔穿刺抽液治疗,治疗组(32例)在对照组治疗基础上,胸腔抽液后注入异烟肼0.2 g,地塞米松5 mg。两组疗程均为2周。观察两组患者治疗后胸水吸收及胸膜肥厚粘连情况。结果治疗组治疗总有效率(90.6%)明显优于对照组治疗总有效率(79.4%)(P<0.05);治疗组胸膜肥厚粘连发生率(9.4%)也明显低于对照组(20.6%)(P<0.05)。结论地塞米松联合异烟肼胸腔内注射治疗结核性胸膜炎可快速消除胸水及减轻胸膜的肥厚粘连情况。

基于综合特征的彩色图像检索

本文综合利用颜色和形状特征进行基于内容的彩色图像检索.利用边缘方向自相关图表示图像的形状特征.对于颜色特征,计算图像颜色的局部累加直方图,同时提取分块的颜色矩弥补其不包含颜色空间分布关系的缺点.并利用Guassian模型对各特征的距离进行归一化,综合上述三个归一化距离,进行全局相似度量,且用权值调整的相关反馈方法进一步提高检索精度.与局部累加颜色直方图和局部颜色矩的方法相比较,本文提出的方法获得了更好的检索结果.

最佳区域匹配在彩色图像检索中的应用

为了减小分割的不确定性对检索结果的不良影响,提出通过检索图像与数据库中图像各区域之间的特征距离得到最佳匹配区域,即综合所有区域特征的距离方法来实现图像匹配。同时根据人眼的视觉特点,在全局相似度量时对检索图像各个区域的重要系数进行调整,与全局颜色直方图等方法比较。结果表明,用本文的检索方法检全率与检准率进一步提高,对于目标显著的图像其检索结果更是明显提高。

胸腺肽联合抗生素治疗肝硬化合并自发性细菌性腹膜炎的疗效观察

目的探讨胸腺肽联合抗生素治疗肝硬化合并自发性细菌性腹膜炎的临床疗效。方法 72例肝硬化合并自发性细菌性腹膜炎患者随机分为两组,对照组(36例)为常规保肝、抗感染及对症支持治疗,治疗组(36例)在常规治疗的基础上加用胸腺肽α11.6mg,隔日1次,皮下注射;两组疗程均为1个月。治疗前后观察两组患者临床症状、体征、腹水常规及培养结果。结果治疗组治疗总有效率(80.6%)明显优于对照组治疗总有效率(52.8%)(P<0.05);治疗组死亡率(8.3%)明显低于对照组死亡率(19.4%)(P<0.05);治疗组临床症状、体征、腹水常规和培养结果恢复正常的时间明显较对照组缩短(P<0.05)。结论胸腺肽联合抗生素治疗肝硬化合并自发性细菌性腹膜炎,能明显调节患者的机体免疫功能,提高治疗率和生存率。

图像检索中图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。针对图像检索中应用的图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点并探讨了图像分割技术的发展方向。具体介绍了基于颜色布局的分割方法,基于无监督的分割方法。

微电子技术课程设置与改革初探

微电子技术的发展对培养电子技术方面的人才提出了新的要求,电子学专业应开设微电子技术课程。探究了学科定位、培养目标、课程体系及教学改革思路。

高职院校社团建设的几点思考

社团是校园文化的重要载体,在新时期,高校社团面临着诸多机遇与挑战,无论是高校还是社团自身都应该从健全机构和完善制度两方面积极探索有效的管理方法和途径,促进学生社团发展的民主化、规范化、信息化,实现社团的可持续性发展,让学生社团成为全面提升学生综合素质的舞台,成为和谐校园中一道亮丽的风景线。

行动学习法引入高校职业指导中的探索

高校的职业指导就是根据学生所学专业的不同、用人单位的需求不同,为学生提供职业咨询,开发职业潜力;引导学生树立正确的就业观念,在学习期间对自己的职业生涯进行规划。行动学习注重培养和发展学生的注意力、记忆力、思维力等智力因素,培养和发展学生的动机、情感、意志和性格等非智力因素。本文从行动学习在高校职业指导中的作用和实施步骤两个方面,对将行动学习法有效引入高校职业指导进行探索,以期推动学生个人的全面发展,实现个人综合能力的提高。

高职院校大学生自主学习能力培养途径探索——以TOC与大学生自主学习能力培养兴趣小组为例

未来社会的竞争是学习能力的竞争,培养高技能、应用型人才的高职院校,要更加注重学生自主学习能力的培养。有利于学生个性化自主学习能力培养的新途径——约束理论,将企业提高管理效能的工具应用于学生的自主学习能力培养中来,将学生从封闭的课堂解放到一个自由开放的环境中,通过自身有效的沟通,解决自身在自主学习能力提高中存在的约束,从而不断地提升自己的自主学习能力。

基于稀疏表示的人脸表情识别系统研究

最近这几年，由于计算机以及信息技术的不断发展，人脸表情的识别相关技术也开始更加受到人们的重视。怎样才能更加准确的将表情的特征加以提取出来，再对其进行分类现在已经成为研究的热点。稀疏表示可以说是一种比较高效的图像表示法，而且稀疏的系数其稀疏性能以及可扩展的性能都比较突出，这种基于稀疏表示的一种人脸识别能够使识别率增加。下面本文主要对人脸的表情特征加以提取，对这种表情加以分类并在其中发生的一些关键性问题进行了研究，进而针对这些问题提出了相应的改进方法，设计出了人脸识别的系统。

基于局部颜色与边缘形状的图像信息检索

为了弥补全局颜色直方图不包含颜色空间分布关系,在L*a*b*颜色空间提取分块的颜色矩,同时利用边缘方向自相关图获得图像的形状内容,然后分别计算各特征的距离并利用Guassian模型进行特征归一化,综合上述各归一化距离,进行全局相似度量,最后采用了权值调整的相关反馈方法进一步提高检索精度。与传统的局部颜色直方图及颜色矩检索结果的方法相比较,可知此方法能获得更好的检索结果。