基于改进的LinkNet的苹果叶片图像分割算法

使用传统方式对苹果叶片进行图像分割进而测量叶片几何参数,虽精度尚可,但效率较低。针对该问题,提出一种基于深度学习语义分割模型和迁移学习的苹果叶片图像分割算法,完成对叶片的快速、准确分割。所提方法以LinkNet为基本网络结构,进行了4个方面的改进:采用ResNet18作为编码器主干网络,融合迁移学习的思想加速模型拟合;减小编码解码块的数量,降低网络复杂度;改进通道约减方案,减少上采样中的参数量;使用子像素卷积进行上采样,降低计算量。结合焦点损失函数,将改进的LinkNet网络应用于标准苹果叶片数据集上。试验结果表明,所提算法的分割精度为97.27%,与原LinkNet相比精度相当;推理时间仅为7.82 ms,相较于原网络缩短39.89%;模型参数量和浮点数计算量大幅减少;且改进网络的推理速度远快于FCN、U-Net、DeepLabV3+等网络。所提算法在快速分割叶片主体的同时,还能较好地保持叶片边缘锯齿等细节特征,能够真正实现高效、精准地分割苹果叶片,为快速测量叶片面积和其他几何参数提供了新的思路。

多尺度注意力线束端子实时语义分割网络

线束的应用非常广泛,线束端子作为其重要组成部件,需要进行严格的质量检测。为了提升线束端子质量检测的精度与效率,提出一种基于多尺度注意力的线束端子实时语义分割网络MRF-UNet。首先,采用一种特别的多尺度注意力模块MRF作为网络特征提取的基础模块,提升模型特征提取能力与泛化能力;其次,使用特征融合的方式实现跳跃连接,降低模型运算量;最后,使用反卷积与卷积操作进行特征解码,实现网络深度约减并提升算法性能。实验结果表明:本文算法MRF-UNet在线束端子测试数据集上的平均交并比(MIoU)、平均像素精度(MPA)、戴斯系数(Dice)指标分别达到97.54%,98.83%,98.31%,模型推理速度达到15 FPS。相较于BiSeNet,UNet,SegNet等主流分割网络,本文所提出的MRF-UNet网络对线束端子显微图像的分割结果更精准且更快速,这为后续的线束端子质量检测提供数据支撑。

基于YOLOv5的安全帽智能检测

安全帽作为防止人员头部受到伤害的防护用品,在进入电厂等高危场所时,要求必须佩戴。在实际工作中,不佩戴安全帽进入作业现场的情况时有发生。为解决这一问题,提出了一种基于安全帽的智能化检测技术。该技术使用YOLOv5算法对数据进行训练,并采用YOLOv5系列中网络深度和宽度最小的YOLOv5s模型。试验结果表明,在自采数据集中训练并检测,平均精度达95.4%,能够满足电厂等高危场所对人员不按规定佩戴安全帽的实时监测要求。

暴露治疗烧伤352例疗效分析

我院1996～1999年,采用中西医结合方法,自行配制烧伤Ⅰ号酊剂对各种烧烫伤,全部行暴露治疗.经过4 a临床治疗观察,效果满意.具有疗效好,药源广,花钱少,见效快的特点.不需特殊的病房和护理,对浅Ⅱ°较大面积烧烫伤的病人不需住院,不需补液,特别是特殊部位的烧伤治疗.适合于家庭及广大农村基层医疗单位.现报告如下.

喝蜂蜜水治好了浅表性胃炎

我去医院查体，诊断为浅表性胃炎，吃东西稍不注意就难受。我一个老战友说他以前也得过胃炎，后来坚持喝蜂蜜水，效果不错。于是我抱着试试看的心理，坚持了半年，还真见效了。方法：每天早上起床后，用温开水）中兑一杯蜂蜜水空腹饮下，活动1个小时后再吃饭。我现在仍坚持每天喝一杯，不但胃好多了，原先的上火、便秘也都好了。

饮用浓豆浆治哮喘

把黄豆充分浸泡后.用绞肉机或其他方法将黄豆绞碎,榨出豆汁(量可自己掌握,浓些为佳),煮沸后放入少许味精和食用盐。

基于改进EfficientDet的线束端子线芯检测算法

线束端子压接高度不当会导致线芯被剪断或线芯之间空隙较大,人工检测线芯数量和判断端子压接后线芯是否断裂,存在劳动强度大、易产生视觉疲劳等问题,因此提出一种基于深度学习的线束端子显微图像线芯检测算法,用于线芯计数。针对端子线芯显微成像呈密集且不规则排列的特性,使用Kmeans多维度聚类算法对线芯边界框进行聚类,生成与线芯边界框相匹配的锚框;为处理端子图像中不同属性锚框类别极不均匀的问题,利用梯度均衡机制重构损失函数。与多个目标检测算法的对比实验结果表明,所提改进算法在兼顾实时性的基础上平均精度均值达96.2%,能保持与人工同样的计数精度,可用于线束端子线芯计数和后续的压接质量评估等工作。