基于深度可分离卷积和残差注意力模块的车道线检测方法

针对全天候条件下道路车道线视觉检测技术存在的算法结构复杂、参数数量较多等问题,提出一种基于深度可分离卷积和残差注意力模块的车道线检测方法,建立了LPINet网络模型。利用深度可分离卷积减小输入图像尺寸,设计三种不同结构的瓶颈残差单元降低网络参数数量,引入ECANet注意力机制增加重要特征通道权重,提升车道线检测精度。在Tusimple数据集和GZUCDS自建数据集上的实验结果表明:在晴天场景下,LPINet网络车道线检测精度可达96.62%,且模型参数量降至1.64 MB,实现了轻量化设计;在雾天、雨天、夜晚和隧道复杂场景中进行了探索性研究,车道线检测精度达到93.86%,证明了方法的有效性。

融合多尺度特征信息的图像雨滴去除方法

针对雨滴使雨天图像背景特征模糊失真的问题,提出一种融合多尺度特征信息的图像雨滴去除算法。首先,搭建了一个编码-解码神经网络来学习图像特征映射,考虑到雨滴的物理形状特征,采用雨滴形状驱动注意力模块来捕捉雨滴位置。然后,引入空间与通道协调注意力机制,加强图像重要空间和通道特征权重。接着,利用空洞卷积、非对称卷积和金字塔结构设计了新型空洞空间卷积池化金字塔模块,以捕获图像的多尺度特征。最后,在同尺度的编码-解码卷积层间加入跳跃连接,将特征信息馈送到网络深处,达到去除图像中雨滴的目的。实验结果表明:本文算法在公开数据集Qian上的PSNR达到30.75,SSIM达到0.9257;在自制雨天数据集上也可以有效去除图像中的雨滴。

基于双曲映射变换的低照度道路图像增强方法研究

在智能驾驶领域中,针对低照度环境下获取视觉图像中道路环境交通特征信息难的问题,提出一种基于双曲映射变换的低照度道路图像增强方法。采用最大熵法对HSV颜色空间中的V分量进行阈值分区,利用改进的双曲正切S型函数和双曲正割累积分布函数分别增强明暗区域的亮度,采取非线性变换函数LC补偿光照,进而用双尺度均值滤波法增强图像中道路特征信息。通过自建数据集对比验证相关算法,结果表明:本方法增强后的图像平均亮度提高了111.54%、信息熵提高了11.8%,平均梯度提高了159.75%,低照度环境下获取视觉图像中交通特征信息显著提升。

真空采血常见问题原因分析及对策

真空采血被临床广泛采用，采用一次性真空管采血操作简单方便且自动定量，同时真空采血器采集血液标本安全可靠，其穿刺成功率高，无需抽回血，全封闭系统给医护工作以最大程度的保护，具有采血量精确，计算准确，无菌程度高，标本运送方便等优点。但是在采集血液标本的过程中，笔者发现真空采血仍存在一些问题，

脑震荡后综合征患者创伤后成长水平及其相关影响因素分析

目的探讨脑震荡后综合征(PCS)患者创伤后成长(PTG)水平的影响因素。方法选取九江一七一医院2021年1月-2023年2月收治的80例PCS患者,评估所有患者PTG水平[创伤后成长量表(PTGI)],统计所有患者的基线资料,比较不同资料特征PCS患者的PTGI评分,重点分析PCS患者PTG水平的影响因素。结果经评估,80例PCS患者的PTGI评分为(58.65±6.43)分;不同性别、自我效能、社会支持及受教育程度PCS患者的PTGI评分比较,有统计学差异(P<0.05),不同年龄、致伤原因、工作、合并伤、婚姻状况、家庭月人均收入PCS患者的PTGI评分比较,无统计学差异(P>0.05);经多元线性回归分析发现,女性、自我效能低、社会支持低下及受教育程度低均是PCS患者PTG水平的影响因素(P<0.05)。结论PCS患者PTG水平较低,可能受性别、自我效能、社会支持及受教育程度影响。

高空坠落致截瘫患者早期康复及功能训练的护理

目的分析高空坠落致截瘫患者早期康复及功能训练的护理干预.方法选取该院2016年2月—2018年3月收治的30例高空坠落致截瘫患者,回顾性分析其临床资料,总结早期康复及功能训练的护理体会.结果出院后对患者进行为期2年的随访发现,全部30例患者中,1例患者发生褥疮,1例患者发生尿路感染,并没有患者发生关节强直、肌肉萎缩等症状,下肢感觉和运动均显著改善,8例患者通过家人搀扶能下床活动,其中2例患者痊愈.结论为高空坠落致截瘫患者提供科学的早期康复及功能训练,能让患者生活能力及早恢复,让其生存质量显著提高.