基于维度交互和跨层尺度级联的雾天目标检测算法

针对雾天场景下目标检测过程中由于图像模糊导致模型检测精度低、鲁棒性不佳等问题,结合数据增强对YOLOv5算法进行了优化改进,提出一种基于维度交互和跨层尺度级联的目标检测方法。首先,将三重注意力嵌入特征提取结构,捕捉不同维度间的依赖关系,增强空间和通道间信息的融合交互,提高对重要特征的关注能力。其次,提出多尺度感受野增强模块(MREM)。采用多次重复池化采样融合残差连接思想,有效扩大目标感受野获取多尺度特征,增强模型对细节信息的提取能力。再次,提出跨层级联路径聚合网络(CLC-PAN)结构。采用跨层连接的方式促进不同尺度特征信息融合,提高浅层细节信息和深层语义信息的交互,并通过加深特征金字塔采样层数捕获更丰富的语义特征,使各种锚框的铺设间隔更加合理,提高模型检测能力。最后,使用SIoU损失函数作为目标边界框回归损失函数,提高目标框定位准确度和样本训练速度。实验结果表明,改进后检测方法模型大小为15.8 MB,mAP达到71.3%,相较于YOLOv5s提升了7%,能够满足雾天场景下的快速准确地实时目标检测。

道德伤害在临床护理中的研究进展

阐述了道德伤害的概念发展、测量工具、影响因素、对护士的影响及三级预防。提出应研制符合中国文化的道德伤害量表,重视组织支持,制定三级预防措施,以促进临床护士的心理健康,稳定护理队伍。

基于改进CStrack关联策略的多目标跟踪算法

针对复杂场景下目标外观变化明显、运动不规律易导致轨迹中断和身份切换频繁等问题,从重识别(Re-Identification,Re-ID)特征、数据关联和插值等方面对跟踪器进行改进,提出基于改进CStrack关联策略的多目标跟踪算法。使用外观特征更新模块,减小因视角改变、目标移动导致特征剧烈变化而产生的影响,增强特征间的关联。提出二次关联方法,根据高低置信度检测结果的特点,使用不同的度量方式进行二次关联:第一次关联使用IoU距离融合外观特征作为关联的代价矩阵,第二次使用扩展IoU关联,缓解运动估计偏差、外观不可区分导致度量失效的问题;采用高斯回归算法,考虑运动信息,通过插值补偿漏检。在MOT17、MOT20数据集上进行测试,跟踪精度分别达到73.9%、64.2%。实验结果表明,该方法在跟踪精度上有明显优势,能够较好地适应复杂场景。

心血管科护士心脏康复推荐意向与信息素养的相关性研究

目的:探讨心血管科护士心脏康复推荐意向与信息素养的现状及二者之间的相关性,为增加护士的心脏康复推荐意向及心脏康复的实施提供参考依据。方法:采取便利抽样法,于2022年9月至10月对山东省内心血管科229名在职护士进行问卷调查。采用心脏康复推荐量表、临床护理人员信息素养自评量表收集数据并对二者进行相关性分析。结果:护士心脏康复推荐量表总分为(64.10±7.81)分,临床护理人员信息素养自评量表总分为(138.51±17.60)分,护士心脏康复意向与信息素养呈正相关(r=0.536,P<0.01)。结论:护士信息素养水平越高,其心脏康复推荐意向越强烈。建议管理者应采取有效的方式促进护士信息素养的提升,同时进行心脏康复相关知识的普及,提高护士的心脏康复推荐意向,促进心脏康复的临床实施。