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Multi-focus image fusion based on block matching in 3D transform domain 被引量:5
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作者 YANG Dongsheng HU Shaohai +2 位作者 LIU Shuaiqi MA Xiaole SUN Yuchao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第2期415-428,共14页
Fusion methods based on multi-scale transforms have become the mainstream of the pixel-level image fusion. However,most of these methods cannot fully exploit spatial domain information of source images, which lead to ... Fusion methods based on multi-scale transforms have become the mainstream of the pixel-level image fusion. However,most of these methods cannot fully exploit spatial domain information of source images, which lead to the degradation of image.This paper presents a fusion framework based on block-matching and 3D(BM3D) multi-scale transform. The algorithm first divides the image into different blocks and groups these 2D image blocks into 3D arrays by their similarity. Then it uses a 3D transform which consists of a 2D multi-scale and a 1D transform to transfer the arrays into transform coefficients, and then the obtained low-and high-coefficients are fused by different fusion rules. The final fused image is obtained from a series of fused 3D image block groups after the inverse transform by using an aggregation process. In the experimental part, we comparatively analyze some existing algorithms and the using of different transforms, e.g. non-subsampled Contourlet transform(NSCT), non-subsampled Shearlet transform(NSST), in the 3D transform step. Experimental results show that the proposed fusion framework can not only improve subjective visual effect, but also obtain better objective evaluation criteria than state-of-the-art methods. 展开更多
关键词 image fusion block matching 3D transform block-matching and 3D(BM3D) non-subsampled Shearlet transform(NSST)
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Effects of low-intensity pulsed ultrasound stimulation on porous hydroxyapatite blocks for posterolateral fusion of lumbar spine in rabbits 被引量:2
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作者 卓祥龙 吕红斌 +4 位作者 徐大启 刘彬 王锡阳 张莹 胡建中 《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第10期1921-1927,共7页
The effects of porous hydroxyapatite blocks(PHABs) and an adjunct low-intensity pulsed ultrasound stimulation(LIPUS) on the fusion rate in a rabbit spinal posterolateral fusion(PLF) model were evaluated.Twenty rabbits... The effects of porous hydroxyapatite blocks(PHABs) and an adjunct low-intensity pulsed ultrasound stimulation(LIPUS) on the fusion rate in a rabbit spinal posterolateral fusion(PLF) model were evaluated.Twenty rabbits underwent PLF with autograft and PHABs were randomly assigned to two groups:treated group with 20 min LIPUS daily and untreated control group for 4 weeks until euthanasia.The fused motion segments were subjected to manual palpation,gross observation,and radiographic investigation before histomorphologic and scanning electron microscopic analyses.Statistical differences between the LIPUS group and the control group are found in the fusion rate,bone density gray scale,trabecular bone formation,osteoblast-like cells,chondrocytes and positive expression of BMP-2 and TGF-β1 in the junction zone(significance level p<0.05).The results suggest that LIPUS can increase fusion rates and accelerate bone in-growth into PHAB.Hence,PHAB and LIPUS may be used together to increase fusion rates in a rabbit spinal fusion model with a promising extension to human application. 展开更多
关键词 多孔羟基磷灰石 低强度 脉冲 超声波 扫描电子显微镜分析 成骨细胞样细胞 腰椎
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基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测 被引量:1
3
作者 崔丽群 曹华维 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期228-236,共9页
目前目标检测技术虽然已经趋于成熟,但是对遥感图像的检测仍存在不少挑战。针对遥感图像的背景复杂、目标尺度差异大、目标方向任意等特点造成目标检测精度低下的问题,提出一种基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测算法。首先,构建一种联... 目前目标检测技术虽然已经趋于成熟,但是对遥感图像的检测仍存在不少挑战。针对遥感图像的背景复杂、目标尺度差异大、目标方向任意等特点造成目标检测精度低下的问题,提出一种基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测算法。首先,构建一种联合注意力的多尺度特征增强网络,充分融合高低层特征,使特征层具有语义信息的同时包含丰富的细节信息,并在融合过程中利用设计的特征聚焦模块帮助模型选择关键特征,抑制无关信息。其次,使用感受野模块(RFB)对融合后的特征图进行更新,扩大特征图的感受野,减少特征信息损失。最后,对目标增加旋转角度,并采用圆形平滑标签将回归问题转化成分类问题,提高遥感目标定位的准确性。在用于航拍图像目标检测的大规模数据集(DOTA)上的实验结果表明,与YOLOv5算法相比,所提算法的交并比(Io U)为0.5和0.5~0.95时的平均精度均值(m AP@0.5和m AP@0.5∶0.95)分别提高了7.3和3.3个百分点,能够明显提高复杂背景下遥感图像目标的检测精度,并改善对遥感目标的漏检和误检情况。 展开更多
关键词 目标检测 遥感图像 特征融合 感受野模块 圆形平滑标签
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用于单图像超分辨率的全局特征高效融合网络
4
作者 张玉波 田康 徐磊 《化工自动化及仪表》 CAS 2024年第2期207-214,300,共9页
现有图像超分辨率网络中普遍存在对层间特征利用水平较低的现象,使得在图像重建过程中有细节特征丢失,最终处理结果纹理模糊、图像质量欠佳。为此提出一种用于图像超分辨率的全局特征高效融合网络模型。主体使用对称卷积神经网络实现浅... 现有图像超分辨率网络中普遍存在对层间特征利用水平较低的现象,使得在图像重建过程中有细节特征丢失,最终处理结果纹理模糊、图像质量欠佳。为此提出一种用于图像超分辨率的全局特征高效融合网络模型。主体使用对称卷积神经网络实现浅层特征的逐级提取,并结合Transformer完成浅层与深层特征的融合利用。设计的对称自指导残差模块可以在浅层网络实现不同层间特征更具表达性的融合,同时提升网络的特征提取能力;特征互导融合模块可以增强网络对浅层特征与深层特征的融合能力,促进更多的特征信息参与到细图像重建过程。在Set5、Set14、BSD100和Urban100数据集上同近年来的经典网络(HR、CARN、IMDN、MADNet、LBNet)进行性能对比,实验结果表明:所提网络模型在峰值信噪比上有所提升,并在视觉直观对比中取得了较好的图像超分辨率效果,可改善超分辨率图像质量欠佳的问题。 展开更多
关键词 单图像超分辨率 全局特征高效融合网络模型 对称自指导残差模块 特征互导融合模块 深度学习
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基于地球物理数据融合的大兴安岭中段东缘地壳结构研究
5
作者 赵维俊 秦涛 +6 位作者 李建平 肖锋 韩江涛 荣幸 郭宝东 葛欢 牛兴国 《地质学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2064-2083,共20页
位于中亚造山带东段的兴安地块和松辽锡林浩特地块被晚古生代贺根山-黑河缝合带分开。随后,大兴安岭与松辽盆地被中新生代嫩江-八里罕断裂分开。在大兴安岭中段,这两构造带的位置及板块拼合时间尚不明确。为研究大兴安岭中段东缘重要构... 位于中亚造山带东段的兴安地块和松辽锡林浩特地块被晚古生代贺根山-黑河缝合带分开。随后,大兴安岭与松辽盆地被中新生代嫩江-八里罕断裂分开。在大兴安岭中段,这两构造带的位置及板块拼合时间尚不明确。为研究大兴安岭中段东缘重要构造断裂、构造单元及结晶基底属性特征,在扎兰屯-阿荣旗地区采集处理一条长60 km的重力、磁法和大地电磁数据,重新处理了1:20万扎兰屯幅、阿荣旗幅区域布格重力异常数据。通过多种地球物理数据融合,解译了7条重要断裂,其中庞家街断裂和红星断裂是控制贺根山-黑河缝合带的深大断裂。北西向阿伦河断裂为深大断裂,至少切割到中地壳。发现了两个中地壳低阻带,其中C2异常解释为贺根山-黑河缝合带。通过1:25万阿荣旗幅地质填图资料,证实了地球物理数据融合的推断结果,为大兴安岭中段东缘构造带演化研究提供了重要支撑。 展开更多
关键词 贺根山-黑河缝合带 嫩江断裂 兴安地块 松嫩地块 大地电磁 重力 磁法 数据融合
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多间隔信息融合的母线保护电流互感器断线再开放策略
6
作者 陈琦 陈福锋 +4 位作者 唐治国 薛明军 刘凯祥 王胜 孙震宇 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期151-157,共7页
对于电流互感器(CT)断线后发生金属性故障的情景,现有母线保护采取的闭锁差动保护动作方式将会引发多个变电站停电。此外,当母线区内发生高阻接地故障时,现有母线保护判据可能会将其误判为CT断线故障,不利于电力系统的安全稳定运行。针... 对于电流互感器(CT)断线后发生金属性故障的情景,现有母线保护采取的闭锁差动保护动作方式将会引发多个变电站停电。此外,当母线区内发生高阻接地故障时,现有母线保护判据可能会将其误判为CT断线故障,不利于电力系统的安全稳定运行。针对这一问题,提出了一种母线保护CT断线再开放策略,该策略基于断线间隔与非断线间隔的零序电流变化量对负荷波动和故障进行区分,并基于非断线间隔的差流有效值和间隔失灵保护信息对区内外故障进行判别。实时数字仿真系统仿真结果验证了所提CT断线识别判据和再开放策略的正确性。 展开更多
关键词 电流互感器断线 多间隔信息融合 短路故障 电流互感器闭锁策略 母线保护
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基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法
7
作者 胡丹丹 张忠婷 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期653-660,共8页
在复杂道路场景中检测车辆、行人、自行车等目标时,存在因多尺度目标及部分遮挡易造成漏检及误检等情况,提出一种基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法。首先,利用深度可分离卷积替换部分普通卷积,减少模型的参数量以... 在复杂道路场景中检测车辆、行人、自行车等目标时,存在因多尺度目标及部分遮挡易造成漏检及误检等情况,提出一种基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法。首先,利用深度可分离卷积替换部分普通卷积,减少模型的参数量以提升检测速度。其次,在特征融合网络中引入基于感受野模块(receptive field block,RFB)改进的RFB-s,通过模仿人类视觉感知,增强特征图的有效感受野区域,提高网络特征表达能力及对目标特征的可辨识性。最后,使用自适应空间特征融合(adaptively spatial feature fusion,ASFF)方式以提升PANet对多尺度特征融合的效果。实验结果表明,在PASCAL VOC数据集上,所提算法检测平均精度均值相较于YOLOv5s提高1.71个百分点,达到84.01%,在满足自动驾驶汽车实时性要求的前提下,在一定程度上减少目标检测时的误检及漏检情况,有效提升模型在复杂驾驶场景下的检测性能。 展开更多
关键词 YOLOv5s 自动驾驶 目标检测算法 深度可分离卷积 感受野模块 自适应空间特征融合 PANet 多尺度特征融合
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面向模糊医学图像边缘检测的卷积网络
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作者 张陶界 周迪斌 +1 位作者 李金迪 余晨 《计算机系统应用》 2024年第2期198-206,共9页
考虑到传统边缘检测算法难以处理模糊的医学图像,提出一种基于深度学习的边缘检测网络ECENet.首先,本文网络基于CHRNet模型,对其最后两层进行剪枝,使模型更加高效和轻量化.其次,在网络的特征提取阶段加入注意力模块SKSAM,优化图像特征... 考虑到传统边缘检测算法难以处理模糊的医学图像,提出一种基于深度学习的边缘检测网络ECENet.首先,本文网络基于CHRNet模型,对其最后两层进行剪枝,使模型更加高效和轻量化.其次,在网络的特征提取阶段加入注意力模块SKSAM,优化图像特征的自适应提取,并降低噪声的影响.最后,在多尺度的网络输出上采用上下文感知融合块进行连接,帮助模型更好地理解图像的结构和语义信息.此外,综合考虑像素级别的准确性和边界的平滑性,优化了损失函数,为模型训练提供更好的梯度信号.实验结果表明:本文算法在最佳数据集规模(ODS)和最佳图像比例(OIS)指标分别提高到0.816和0.823;相关边缘指标参数显著提高,PSNR提高了16.8%,SSIM提高了37.6%. 展开更多
关键词 深度学习 边缘检测 卷积神经网络 注意力机制 上下文感知融合块
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基于MLDCSAU-Net的视网膜图像血管分割算法
9
作者 汪恩惠 余艳梅 +2 位作者 杜佳成 庞博 陶青川 《现代计算机》 2024年第2期44-48,共5页
视网膜图像中血管的准确分割有助于对眼部病变的观察。为了提高视网膜图像血管分割精度和特征信息复用率以及精简模型,从网络框架入手,提出一种结合DCSAU-Net、多尺度信息融合模块以及Ghost模块的视网膜图像血管分割模型——MLDCSAU-Ne... 视网膜图像中血管的准确分割有助于对眼部病变的观察。为了提高视网膜图像血管分割精度和特征信息复用率以及精简模型,从网络框架入手,提出一种结合DCSAU-Net、多尺度信息融合模块以及Ghost模块的视网膜图像血管分割模型——MLDCSAU-Net模型。模型改进主要包括两个方面:首先在跳跃连接之后引入多尺度信息融合模块;其次编码器端使用Ghost模块替换编码器端的CSA模块。实验结果表明:多尺度信息融合模块对于模型的分割准确率有较大提升;Ghost模块有效减少了模型参数量。在STARE、CHASEDB1和HRF三个公开数据集中MLDCSAU-Net模型的准确率、查准率、查全率和F1分数均高于原模型,同时参数量更少。 展开更多
关键词 视网膜图像血管分割 多尺度信息融合模块 Ghost模块
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基于注意力密集网络的伪彩色红外与可见光图像融合
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作者 漆建环 倪波 +3 位作者 周晓彦 倪海彬 杨凌升 常建华 《国外电子测量技术》 2024年第5期84-91,共8页
针对现有红外与可见光图像融合算法中存在融合图像的纹理细节不清晰,红外信息和纹理细节的显示不平衡等问题,提出了一种基于注意力密集网络的伪彩色红外与可见光图像融合方法。首先对灰度的红外图像进行伪彩色处理再与彩色的可见光图像... 针对现有红外与可见光图像融合算法中存在融合图像的纹理细节不清晰,红外信息和纹理细节的显示不平衡等问题,提出了一种基于注意力密集网络的伪彩色红外与可见光图像融合方法。首先对灰度的红外图像进行伪彩色处理再与彩色的可见光图像组成多通道数据输入融合网络。其次,设计了一种由卷积层和带有注意力模块的密集连接块组成的生成器网络结构,关注源图像的关键信息,增强网络提取源图像信息的能力。最后,利用红外像素、可见光像素、可见光梯度和红外梯度构建内容损失函数,以保持融合图像中红外目标和纹理细节的平衡。与5种具有代表性的融合方法进行定性和定量比较。结果表明,该方法所获得融合图像的峰值信噪比、信息熵、平均梯度和互信息取得最优值,分别为31.6841、6.5581、6.0096、3.0960。定量以及定性结果证明所提融合方法使融合图像具有更为丰富的纹理细节以及良好的视觉效果。 展开更多
关键词 红外与可见光图像 图像融合 注意力模块 密集连接块
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基于有效感受野和注意力融合机制的脑肿瘤全自动分割
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作者 邹祥 王瑜 +1 位作者 肖洪兵 杨迪 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2024年第5期563-570,共8页
深度学习在医学图像分割领域取得了显著成果,但其在脑肿瘤分割任务中,仍面临感受野不足、冗余信息过多、信息丢失等问题;为此,本研究提出一种基于编-解码结构的脑肿瘤分割网络模型(EAU-Net)。EAU-Net采用有效感受野拓展模块和注意力融... 深度学习在医学图像分割领域取得了显著成果,但其在脑肿瘤分割任务中,仍面临感受野不足、冗余信息过多、信息丢失等问题;为此,本研究提出一种基于编-解码结构的脑肿瘤分割网络模型(EAU-Net)。EAU-Net采用有效感受野拓展模块和注意力融合模块改善脑肿瘤分割网络感受野不足与冗余信息过多带来的不利影响;同时,引入基于倒残差结构的瓶颈重采样模块,有效避免上下采样时造成的信息损失,并采用深度卷积降低网络的计算量。在BraTS2020数据集上的实验结果表明,EAU-Net获得最优的分割精度,验证了其在脑肿瘤分割任务中的可行性和有效性。 展开更多
关键词 脑肿瘤分割 EAU-Net 有效感受野拓展模块 注意力融合模块 倒残差结构
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基于双通道Transformer的地铁站台异物检测
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作者 刘瑞康 刘伟铭 +2 位作者 段梦飞 谢玮 戴愿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期197-207,共11页
Transformer因其全局注意力优势在异物检测上取得了比卷积神经网络(CNN)更具竞争力的结果,但依然面临计算成本高、输入图像块尺寸固定、局部与全局信息交互匮乏等问题。提出一种基于双通道Transformer骨干网络、金字塔轻量化Transforme... Transformer因其全局注意力优势在异物检测上取得了比卷积神经网络(CNN)更具竞争力的结果,但依然面临计算成本高、输入图像块尺寸固定、局部与全局信息交互匮乏等问题。提出一种基于双通道Transformer骨干网络、金字塔轻量化Transformer块和通道交叉注意力机制的DualF ormer模型,用以检测地铁站台屏蔽门与列车门间隙中存在的异物。针对输入图像块尺寸固定的问题,提出双通道策略,通过设计2种不同的特征提取通道对不同尺度的输入图像块进行特征提取,增强网络对粗、细粒度特征的提取能力,提高对多尺度目标的识别精度;针对计算成本高的问题,构建金字塔轻量化Transformer块,将级联卷积引入到多头自注意力(MHSA)模块中,并利用卷积的维度压缩能力来降低模型的计算成本;针对局部与全局信息交互匮乏的问题,提出通道交叉注意力机制,利用提取到的粗细粒度特征在通道层面进行交互,优化局部与全局信息在网络中的权重。在标准化地铁异物检测数据集上的实验结果表明,DualFormer模型参数量为1.98×10^(7),实现了89.7%的精度和24帧/s的速度,优于对比的Transformer检测算法。 展开更多
关键词 视觉Transformer 异物检测 双通道策略 金字塔轻量化Transformer块 注意力融合
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改进U-net++的遥感图像语义分割方法
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作者 何佳佳 徐杨 张永丹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期255-265,共11页
遥感图像语义分割在土地资源规划、智慧城市等领域有着广泛的应用。由于高分辨率遥感的图像存在边界分割不清、小尺寸目标分割不清等问题,为此提出了一种基于U-net++的改进网络TU-net,该模型通过优化网络结构加强模型的特征提取能力,引... 遥感图像语义分割在土地资源规划、智慧城市等领域有着广泛的应用。由于高分辨率遥感的图像存在边界分割不清、小尺寸目标分割不清等问题,为此提出了一种基于U-net++的改进网络TU-net,该模型通过优化网络结构加强模型的特征提取能力,引入特征头细化模块,通过构建了两条通道来增强通道特征表示和空间特征表示,提升了对高层语义信息的解析能力;引入基于Transformer的注意力聚合模块来捕捉全局上下文信息,设计了十字窗交互模块,显著降低了计算复杂度;在解码器末端设计了一个动态特征融合块,以此得到多类、多尺度的语义信息,增强最终的分割效果。TU-net在两个数据集上进行实验,其中OA、mIoU、mF1分数均高于主流模型,Vaihingen数据集中小尺寸目标车的IoU和F1分数分别为0.896和0.962,比次优模型提升了5%和15.8%;Potsdam数据集中树的IoU和F1分数分别为0.913和0.936,比次优模型提升了6.3%和4.3%,实验结果表明该模型能够更精准地分割小尺寸目标及目标边界。 展开更多
关键词 高分辨率遥感的图像 语义分割 小尺寸目标 特征头细化模块 十字窗交互模块 动态特征融合块
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基于无人机机载AI模块的电力巡检技术
14
作者 王昊 丁国斌 杨家慧 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期49-53,共5页
针对输电线路无人机巡检实时性和准确性的要求,深入研究了YOLOv3目标检测算法在无人机巡检机载AI模块中的应用。利用将目标检测候选区选取和对象识别合二为一的YOLOv3算法,结合多尺度特征融合方式实现了目标检测的高准确性和实时优化,... 针对输电线路无人机巡检实时性和准确性的要求,深入研究了YOLOv3目标检测算法在无人机巡检机载AI模块中的应用。利用将目标检测候选区选取和对象识别合二为一的YOLOv3算法,结合多尺度特征融合方式实现了目标检测的高准确性和实时优化,并采用残差块解决了模型退化问题。输电线路绝缘子检测结果表明:YOLOv3算法平均精度可达90%,相同条件下YOLOv3算法平均处理速度约为Faster RCNN算法的3.2倍,约为SSD算法的1.6倍。 展开更多
关键词 无人机巡检 目标检测 图像识别 多尺度特征融合 残差块 输电线路 实时性
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多层特征融合与混合注意力的物体位姿估计
15
作者 白一凡 党选举 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第6期32-36,41,共6页
在工业机器人抓取过程中,针对物体无纹理、存在遮挡、场景杂乱的情况下的6D位姿精确估计问题,提出一种多层特征融合与混合空间通道注意力的物体6D位姿估计算法。设计了一种垂直连接的双向特征融合金字塔网络,实现多层特征融合,提升对目... 在工业机器人抓取过程中,针对物体无纹理、存在遮挡、场景杂乱的情况下的6D位姿精确估计问题,提出一种多层特征融合与混合空间通道注意力的物体6D位姿估计算法。设计了一种垂直连接的双向特征融合金字塔网络,实现多层特征融合,提升对目标关键点的检测性能。嵌入混合空间通道注意力机制,聚焦空间和通道两个维度上的特征信息,增强模型的局部表征能力。在LineMod数据集及Occlusion LineMod遮挡数据集上的实验结果表明所提出算法的优越性及有效性,且能够有效处理背景杂乱及遮挡问题。 展开更多
关键词 工业机器人 遮挡物体 多层特征融合 混合注意力 位姿估计
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一种复杂背景下的铁路货运车辆车号定位方法
16
作者 蔡康程 赖毅辉 +1 位作者 周书民 蓝贤桂 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期82-85,共4页
针对复杂背景下铁路货运车辆车号定位复杂、定位准确率低的问题,提出一种采用ResNet50作为基本特征提取网络,同时引入空残差块对学习样本进行多层特征融合,构造了一种新的特征提取网络和改进算法,提高目标检测网络的特征表达能力,实现... 针对复杂背景下铁路货运车辆车号定位复杂、定位准确率低的问题,提出一种采用ResNet50作为基本特征提取网络,同时引入空残差块对学习样本进行多层特征融合,构造了一种新的特征提取网络和改进算法,提高目标检测网络的特征表达能力,实现了快速车号目标检测。实验数据集采用自建数据集,并通过三个对比实验验证了该方法的可靠性。当IoU阈值为0.5时,改进算法的平均精度值为97.1%,分别比F⁃VGG和F⁃ResNet50高9.4%和6.8%,同时采用改进算法对我国铁路常用不同车型货运车辆进行车号定位测试实验,从实验结果可以看出优化方法没有误分类或漏检。改进后的算法可以提高复杂背景下铁路货运车辆车号的定位精度,具有较强的泛化能力,对实现复杂背景下车辆车号快速定位具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 车号定位 特征提取网络 RCNN ResNet50 空残差块 多层特征融合
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显著特征融合下的虚拟仿真实验室布局最优规划方法
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作者 王金锟 《成都工业学院学报》 2024年第3期34-39,共6页
为了科学、合理地规划虚拟仿真实验室布局,在有限的空间达到利用率最优,提出显著特征融合下的虚拟仿真实验室布局最优规划方法。将虚拟仿真实验室布局的三维模型转换成二值投影图像,分块处理实验室布局图像获取图像块,运用主成分分析(P... 为了科学、合理地规划虚拟仿真实验室布局,在有限的空间达到利用率最优,提出显著特征融合下的虚拟仿真实验室布局最优规划方法。将虚拟仿真实验室布局的三维模型转换成二值投影图像,分块处理实验室布局图像获取图像块,运用主成分分析(PCA)方法将图像块映射至高维空间后,提取其全局显著特征图,依据中心图像块和相邻的图像块的颜色差异提取图像局部显著特征图;通过多尺度多向变换分解方法融合全局和局部显著特征图,将显著特征融合结果作为支持向量机(SVM)的输入,完成虚拟仿真实验室布局识别,并利用遗传算法对布局好的实验室做最优规划。实验验证:该方法的显著特征融合结果细节信息丰富、全局效果清晰,可以科学地规划虚拟仿真实验室布局,避免穿墙、重叠、通行受阻或使用受限的情况。 展开更多
关键词 虚拟仿真 实验室布局 显著特征 特征融合 图像块 最优规划
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基于空间可变形Transformer的三维点云配准方法
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作者 谢帅康 熊风光 +3 位作者 朱新杰 宋宁栋 李文清 王廷凤 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期224-232,共9页
针对低重叠场景下点云配准方法鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于空间可变形Transformer(SDT)的三维点云配准方法。设计多级分辨率特征的提取与融合方法,显式计算点云的局部空间关系。利用SDT模块增强点云空间特征的表达能力,聚... 针对低重叠场景下点云配准方法鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于空间可变形Transformer(SDT)的三维点云配准方法。设计多级分辨率特征的提取与融合方法,显式计算点云的局部空间关系。利用SDT模块增强点云空间特征的表达能力,聚合局部与全局的特征得到特征矩阵。计算两个特征矩阵的相似度矩阵并额外地为其添加边缘松弛块,有效降低了不可行匹配对配准鲁棒性的影响,同时对相似度矩阵进行归一化等计算得到软对应置信度矩阵,根据预测的对应点空间特征是否一致来寻找点云在低重叠场景下更精确的对应关系,使用直接定义在对应关系上的损失来训练网络,将软对应关系转换为一对一的硬匹配关系,最终通过随机抽样一致性刚性变换求解器执行配准。实验结果表明,在重叠率低于30%的3DLoMatch场景中,该方法的特征匹配召回率和配准召回率相比于高度关注重叠区域的成对点云配准等方法至少提高了3.7和3.9个百分点,并且具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 低重叠率 多特征融合 可变形自注意力 边缘松弛块 重叠对应预测
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基于改进YOLOv5的太阳能电池板缺陷检测算法
19
作者 朱栋 贺森 《国外电子测量技术》 2024年第3期76-82,共7页
为提高太阳能电池板缺陷的检测精确,提出了一种改进的YOLOv5网络,对太阳能电池板常见的划痕、叉隐、黑斑、黑边以及无电等5类主要缺陷进行检测和分类。首先,使用改进后的ODConv模块对主干提取网络中的普通卷积模块进行替换,减少网络模... 为提高太阳能电池板缺陷的检测精确,提出了一种改进的YOLOv5网络,对太阳能电池板常见的划痕、叉隐、黑斑、黑边以及无电等5类主要缺陷进行检测和分类。首先,使用改进后的ODConv模块对主干提取网络中的普通卷积模块进行替换,减少网络模型的参数量;其次,将C3模块中的Bottleneck结构替换成包含ParNet模块的Res2Net以增加感受野,从而提升了探测物体缺陷的能力和检测精确;最后,在预测网络前引入自适应特征融合结构,以融合不同特征图的位置与类别信息,增强特征表达并提高模型的鲁棒性。对自建的数据集进行训练、验证以及测试,实验结果表明,改进后的模型能够成功识别和定位5类常见缺陷。与原YOLOv5算法相比,在保持原网络高效性的同时,平均检测精确提升了6.2%。 展开更多
关键词 缺陷检测 ODConv ParNet模块 Res2Net 特征融合
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基于多空间信息提取的级联分块配准模型
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作者 王南南 程远志 《计算机系统应用》 2024年第2期125-133,共9页
在基于深度学习的医学图像配准中,当医学图像中包含多种组织类型时,不同组织之间结构的不同可能会导致网络配准的精度下降,特别是在复杂形变区域,如组织的交界处和病变区域,精准的配准变得更加困难,现有的配准算法对复杂形变区域的关注... 在基于深度学习的医学图像配准中,当医学图像中包含多种组织类型时,不同组织之间结构的不同可能会导致网络配准的精度下降,特别是在复杂形变区域,如组织的交界处和病变区域,精准的配准变得更加困难,现有的配准算法对复杂形变区域的关注度不高,导致配准精度较低.同时现有的配准网络无法同时对图像的局部和全局空间信息进行捕获,导致网络的鲁棒性不够,在迁移到其他器官的配准工作中时配准准确率低.为了解决上述的问题,本文提出一种基于多空间信息提取的级联分块配准模型,本模型可以有效利用输入图像的局部和空间信息,并通过分块融合的技术,将医学图像进行分块并依次对每个图像进行精细配准生成相应的形变场块,在模型的最后阶段将生成的形变场块进行融合还原,以增强网络对局部复杂形变区域的配准强度.实验结果表明,所提方法不仅在脑部配准上有所提升,并且在其他人体部位的配准中也有较好的表现,提高了医学图像配准的准确性和可靠性,为临床医生提供更好的诊断和治疗支持. 展开更多
关键词 医学影像 级联网络 自注意力机制 分块融合 信息提取 注意力机制 图像融合
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