基于前背景特性的逆光交通场景图像增强

由于逆光交通场景下采集到的图像存在前景亮度过低、背景亮度失真等特点,导致采集图像清晰度低、信息丢失严重和可识别性差,针对逆光图像前背景的不同特性,研究提出了一种分区域增强方法。对逆光图像使用最大类间方差法(OTSU法)分割图像的前景和背景;对逆光图像全局使用LIME方法,提升前景亮度的同时保持色彩的失真度;单独将背景部分RGB三个通道上的全局直方图均衡化结果一一映射到对应的限定区间内,提高了背景的对比度;使用Canny算子检测出前背景拼接处的黑边,根据黑边生成3个自适应的滤波模板对黑边进行分步均值滤波处理,消除了黑色边缘,提升了图像的视觉质量。在实验室自建的CHD_B数据集上,所提方法在4种常用客观评价指标上综合占优。实验结果表明,所提出的图像增强算法能有效地消除图像中的逆光现象。

改进YOLOv5的无人机影像道路目标检测算法

针对无人机影像中道路小目标漏检和目标之间遮挡导致的目标检测精度低、鲁棒性差等问题,提出一种多尺度融合卷积注意力模块(Convolutional block attention module,CBAM)的YOLOv5道路目标检测算法,即YOLOv5s-FCC。首先,引入小目标感知层对模型进行多尺度改进,增加一个针对小目标的YOLO检测头以提高网络对道路中小目标的特征提取能力。其次,利用CBAM融合空间和通道信息以增强网络中的重要信息,通过将CBAM引入Backbone主干网络不同位置,以获得CBAM最佳融合位置。最后,采用CIo U作为损失函数,以提高边界框预测所需的计算速度和精度。在自建的无人机道路目标数据集上进行训练,结果表明,相较YOLOv5算法,YOLOv5-FCC算法可将mAP50和mAP50-95分别提高2.0%和4.2%。在VisDrone数据集上也验证了YOLOv5-FCC算法的有效性,并建立了基于无人机的道路目标检测系统,实现道路目标的自动检测。

卡培他滨联合同步放化疗治疗中晚期食管癌的效果分析

目的探讨在中晚期食管癌治疗中采取卡培他滨联合同步放化疗治疗的价值。方法选取2019年1月—2022年12月广西贺州市人民医院收治的82例中晚期食管癌患者为研究对象,用随机数表法分成研究组(41例)和比较组(41例),比较组实施同步放化疗方案,研究组在比较组基础上加用卡培他滨,比较两组临床疗效、免疫功能、炎性因子。结果研究组临床总有效率高于比较组(82.93%vs 60.98%),差异有统计学意义(χ^(2)=4.895,P<0.05);治疗前,两组患者免疫功能比较,差异无统计学意义(P>0.05);治疗后,研究组免疫功能优于比较组,差异有统计学意义(P<0.05);治疗前,两组患者炎性因子对比,差异无统计学意义(P>0.05);治疗后,研究组炎性因子水平低于比较组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论在中晚期食管癌治疗中采取卡培他滨联合同步放化疗治疗方案,可以促进临床疗效提高,改善免疫功能,缓解炎症反应。

Determination of Sym-triazine Residues in Animal-derived Food by Liquid Chromatography-High Resolution Mass Spectrometry

[Objective]The research aimed to establish a liquid chromatography-high-resolution mass spectrometry for detecting residues of diclazuril,toltrazuril and its metabolites in animal-derived food.[Method]The samples were pre-treated by QuEChERS technology and detected by Exactive liquid chromatography-high resolution mass spectrometry.The liquid chromatography-high-resolution mass spectrometry for detecting the residues of diclazuril,toltrazuril,toltrazuril sulfone and toltrazuril sulfoxide in animal-derived food was established.[Result]Diclazuril,toltrazuril,toltrazuril sulfone and toltrazuril sulfoxide showed a good linear correlation in the range of 2.0-50.0μg/L（r^2〉0.99）.The average recoveries of these four compounds in bovine power at the spiked levels of 2,10 and 20μg/kg were 74.5%-90.1%,and the relative standard deviations（RSD）were 15.4%-17.5%.[Conclusion]This method was stable and reliable,and could be used to detect diclazuril,toltrazuril,toltrazuril sulfone and toltrazuril sulfoxide in animal-derived food.

基于平滑转换机制分位点回归模型的动态相关性

构建了平滑转换机制下的分位点回归模型,其平滑转换变量选取市场波动率指数(volatility index,VIX),研究了美国股市对全球若干代表性股市风险的非线性影响.研究发现平滑机制转换模型的转换位置能够刻画全球股市对美国股市的敏感点,转换斜率则描述了联动性的转换速率.实证结果表明,国际股市相关性存在非线性机制转换,几乎全球股市都受到了美国股市的冲击,且在不同的分位点下,相关性在高低机制间平滑转换,转换速率各不相同,并在低分位下表现强烈,说明金融市场间的相关性主要是尾部风险的传导.将所选数据样本分为三个子样本,用所提出的平滑转换机制分位点回归模型分别对它们进行研究,结果表明危机期间与非危机期间的位置转换参数及相关性都不同,危机期间的位置转换参数明显降低了,且在低分位下的相关性明显提升,说明该模型对于研究金融市场间的动态相关性是可行的,而且外生变量VIX能对金融市场间的联动性产生显著影响.这给国际投资者和政策制定者提供了一种新的思路,即可以借助于VIX变化考虑美国经济对全球股市的影响。

改进YOLOv5s+DeepSORT的监控视频车流量统计

针对监控视频中车流量统计准确率低的问题,提出一种改进YOLOv5s检测结合Deep SORT跟踪的车流量统计方法。为了提升检测器识别效果,将注意力模块CBAM与YOLOv5s网络的Neck部分融合,提高网络的特征提取能力;将CIoU Loss代替GIoU Loss作为目标边界框回归损失函数,加快边界框回归速率的同时提高定位精度;使用DIoU-NMS替换NMS,改善目标拥挤时的漏检问题。调整Deep SORT外观特征提取网络的结构,并在车辆重识别数据集上重新训练,降低目标遮挡导致的身份切换。连接改进的YOLOv5s检测器和Deep SORT,在视频中设置虚拟检测线统计车流量。实验结果表明:改进的YOLOv5s相较原始算法平均准确率提高2.3个百分点,结合Deep SORT跟踪,在行车平峰、高峰、夜间三种场景的车流量统计准确率达到93.5%、91.2%、89.9%。