全尺度密集卷积U型网络的视网膜血管分割算法

针对视网膜图像中血管尺度跨度大、细小血管与背景高度相似导致误分割和未分割等问题,提出一种全尺度密集卷积U型网络的视网膜血管分割方法。为提取更复杂的特征信息,构建级联卷积融合密集块(cascade convolutional fusion dense blocks, CCF-DB)作为U型网络的编解码器用以提取视网膜血管的特征信息;在网络最底端嵌入混合注意力级联卷积密集块(mixed attention cascaded convolutional dense block, MACC-DB),进一步提升感受野,获取更高维的语义特征信息;在模型的解码部分采用全尺度的跳跃连接,捕获不同尺度下的血管特征信息,提升模型的分割精度。实验结果表明,在DRIVE数据集上,相比于U-Net、U-Net3+、SA-Unet、FR-Unet等算法,此算法的AUC值达到了98.26%,准确率为95.82%;在CHASE-DB1数据集上,此算法的AUC值达98.84%,准确率达96.66%。采用此算法进行视网膜血管分割,分割的精度和鲁棒性均有不同程度的提升,对细小血管分割达到了优良的效果。

基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法

针对现有红外图像增强算法存在信噪比低、细节模糊、清晰度差等问题,本文提出基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法。首先,为克服尺度参数固定和光线散射导致红外图像退化的问题,利用大气透射率得到Retinex尺度参数的全尺度映射图,从而有效提高图像的清晰度,并将输入图像和使用全尺度Retinex处理后的输入图像作为算法的第一个输入和第二个输入。其次,为解决传统小波阈值函数在图像降噪过程中存在伪影、细节丢失等问题,设计改进小波阈值函数,通过引入尺度因子,在计算每层高频子图小波系数后,能根据该层数自适应调整尺度因子,并引入调节因子,结合指数函数,使该函数不仅能抑制高频子图噪声,还能极大程度保留细节信息。然后,使用小波图像融合的方式融合输入的高频子图和低频子图,进一步提高输出图像的纹理细节。主客观仿真结果表明,所提算法比其它对比算法具有更好的降噪和细节突出能力,并能提高红外图像的人眼视觉效果。最后,本文算法应用于红外成像模块采集的红外图像增强,效果良好,表明本文方法具有实用性。

集成全尺度融合和循环注意力的医学图像分割网络

深度学习中的编解码网络在图像特征提取和分层特征融合方面具有卓越的性能,常被用于医学图像分割。但是,目前主流的编解码网络分割方法仍面临编码和解码阶段单一网络挖掘的图像特征信息不足,以及仅使用简单的跳跃连接而无法充分利用全尺度特征包含的粗粒度信息和细粒度信息等问题。为了解决上述问题,提出了一种集成全尺度融合和循环注意力的医学图像分割网络。首先,在U-Net编码器中加入了结合多层感知机(MLP)的卷积MLP模块来提取图像的全局特征信息,用于扩大编码器的特征感受野。其次,通过全尺度特征融合模块使得各尺度跳跃连接特征进行粗粒度信息和细粒度信息的有效融合,减小各尺度跳跃连接特征间的语义差异,突出图像的关键特征信息。最后,解码器通过提出的结合循环神经网络(RNN)和注意力机制的循环注意力解码模块(RADU)来逐级精细化图像特征信息,加强特征提取的同时避免信息冗余,并得到高精度分割结果。在4个数据集上将所提方法与主流较优的方法进行比较,所提方法在像素精度和骰子相似系数两个指标上的图像分割精度均有提高。因此,所提出的用于医学图像分割的编解码网络利用全尺度特征融合模块和循环注意力解码模块,能够获得较优异的高精度分割结果,并且模型具有良好的噪声鲁棒性和抗干扰能力。

基于全尺度融合侧输出残差网络的骨架提取算法

图像骨架是一种紧凑、直观的图像表示方法。目前,现有基于深度学习的二值像素图像骨架提取算法存在骨架断裂问题。提出了一种基于全尺度融合侧输出残差Unet网络(FFSR-Unet)的骨架提取算法,该算法通过融合编码器和解码器不同层级间的特征,实现了前景对象不同形状尺度的特征交互,同时采用阶梯式残差块以增强网络对深层与浅层语义的提取能力。该算法在Pixel SkelNetOn Challenge数据集上的F1-score可以达到0.8548,能够超越现有算法的提取结果。

服务北京冬奥建设培养多学科全尺度建筑类设计创新人才

超大型国际体育赛事建设的可持续性是一道世界性难题。清华大学建筑学院为把握2022年北京冬奥会规划建设契机,回应联合国可持续发展目标与我国“双碳”目标,把服务北京冬奥建设和教育教学深度融合。学院负责的冬奥会课题,贯穿了本硕博设计教学、论文训练、社会实践、科学研究等“全链条覆盖”的教学体系。结合北京冬奥会实践,形成了以“全尺度空间干预”为核心的多学科交叉、科学与艺术融合的“大建筑”教学框架;结合北京冬奥会人才培养实践,因材施教,完善了以学生学术志趣为导向、学科学术焦点为依据的多维度教学过程;结合大型国际事件机遇,推进了以多元文化背景为基础、以思维交融和创新实验等为手段的国际化教学方式。近年来,学院在培养投身脱贫攻坚、服务全面小康、推动可持续发展的建筑类设计创新人才方面取得了诸多重要实践成果,建立了以“扎根中国、胸怀世界、通识宽广、专业精深”为突出特点的多学科全尺度建筑类创新人才培养体系。实践表明,多学科全尺度教学体系能够为我国建筑学教育提供参考借鉴和引领建筑类学科向“大建筑”学科融合方向发展。

矿区全尺度梯度地表形变监测的LEV-InSAR模型

针对合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术无法准确提取矿区大梯度地表形变信息这一问题,提出了一种融合水准数据的D-InSAR矿区全尺度梯度地表形变监测方法(Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar Method Based on Leveling Data Fusion,LEV-InSAR),并以山西省长治市霍尔辛赫矿区3501工作面作为试验区域,以9景哨兵1号影像和部分同时期水准数据作为研究数据,采用LEV-InSAR模型对该区的地表形变进行了监测。试验结果表明:LEV-InSAR模型监测结果与观测线水准实测结果基本吻合,累计下沉误差最大为41 mm,其倾向线和走向线水准观测点均方根误差分别为10.2 mm和14.9 mm,平均相对误差分别为14.4%和26.6%。LEV-InSAR模型在一定程度上恢复了研究区内大梯度形变区域的形变量,实现了矿区全尺度梯度地表形变监测,验证了该监测方法的可行性和适用性。

全尺度特征聚合的高分辨率遥感影像变化检测网络

利用遥感影像检测地表变化对了解地表动态至关重要。近年来,基于深度学习的变化检测方法因其优异的特征提取和表达能力而成为研究的热点。在全卷积网络结构方法中,融合多尺度特征信息是提高变化检测性能的关键,以往方法大多采用跳跃连接或密集连接结构,一定程度上提高了变化检测方法的精度。然而,此类方法只对相同尺度上的特征进行融合,无法从多尺度上融合足够的信息而导致达不到令人满意结果。本文提出了一种全尺度特征聚合网络(FSANet),用于解决遥感影像变化检测问题。首先,使用孪生网络提取双时相影像的特征;然后,利用全尺度特征连接结构将提取的特征有效地连接起来,为了防止特征冗余,使用特征细化模块将特征细化;最后,为了优化模型训练,采用多尺度监督策略,在解码器中额外输出多个检测结果,共同计算最终的损失值。为了验证方法的可行性,本文使用LEVIR-CD数据集和SVCD数据集来评估模型。试验结果表明,本文方法优于其他主流的变化检测方法,同时在精度和复杂度之间有着较好的平衡。

侧压作用下全尺度锚杆拉拔实验教学平台设计与应用

为让学生深入分析与了解侧压作用对锚杆锚固效果的影响,实验室研制了侧压作用下锚杆拉拔教学实验平台,该平台由钢架反力装置、二维侧向加载装置、锚杆拉拔装置、拉力位移测量装置、应变采集装置组成,可用于开展不同侧压条件全尺度下锚杆荷载-位移关系以及锚固系统各界面应力分布规律的研究。该实验平台丰富了教学内容,为学生提供了实际操作平台,对学生加深专业知识的学习、提高实操能力有着显著积极的影响。

某贯流风机空调器气流组织的全尺度数值模拟

空调的气流组织形式与效果是影响人体热舒适性的重要因素,也一直是领域内研究的热点和难点。为探索壁挂式贯流风机空调器制冷工况的气流组织效果并给予优化,采用计算流体力学(CFD)技术对某型号壁挂式空调的气流组织形式进行了全尺度数值模拟,研究了不同风量条件下室内速度场和温度场的分布情况,并将数值模拟结果与试验结果进行了对比。经研究得到以下成果:室内温度分布的模拟结果与试验结果的误差被控制在10%以内,且76.2%的测点温度误差在5%以内。对于新机型的开发和优化具有较好的参考价值,所采用的全尺度模拟方法对于空调出风在室内的气流组织效果具有较好的预测效果。

基于全尺度特征融合的自监督单目深度估计

针对自监督单目深度估计生成的深度图边界模糊、伪影过多等问题,提出基于全尺度特征融合模块(FSFFM)和链式残差池化模块(CRPM)的深度网络编解码结构.在解码时,将编码器得到的高分辨率和相同分辨率特征与之前解码器得到的低分辨率特征以及上一级逆深度图进行融合,使网络学习到的特征既包含全局信息又包含局部信息.使用CRPM从融合特征中获取背景上下文信息,最终得到更精确的深度图.在KITTI数据集上进行了实验,与之前工作相比,该方法深度值绝对误差降低了7.8%,阈值为1.25的精确度提高了1.1%,其结果优于现有大多数自监督单目深度估计算法.

基于全尺度跳跃连接的TransUNet医学图像分割网络

医学图像分割是医学图像智能分析的关键技术之一,其中深度学习更是为医学图像分割作出了不少的贡献。为进一步提高U型网络对医学图像分割的精确度,提出基于全尺度跳跃连接和权重深度监督的改进Transformer医学图像分割网络(full-scale jump connectivity and weight depth supervision for improved Transformer medical image segmentation networks, FS-TransUNet3+),该模型通过全尺度跳跃连接的结构,使模型聚合了多层抽象语义特征和空间信息,并且降低了模型的网络参数,提高计算效率。同时采用权重深度监督(weight depth supervision, WDS)的方式,提高了特征学习的表征能力和图像识别精度,细化了目标区域的边界,以及改进了特征聚合机制,将混合编码器与解码器的语义信息进行拼接,强化模型在图像的边缘注意力。在多个医学图像复杂场景分割,如细菌图像数据集、肝脏肿瘤分割挑战数据集、多模态脑肿瘤分割挑战数据集上的参数量、FLOPS、样本相似性指标(DSC)、交并比(IoU)、像素精度(PA)、95HD指标有所改进,有效验证了各个部分的性能,综合分割效果优于其他网络。

双碳背景下“情、境、理、术、器”全尺度链室内设计

《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标的建议》中提出“到2035年,广泛形成绿色生产生活方式,碳排放达峰后稳中有降”,在战略任务中提出“降低碳排放强度,支持有条件的地方率先达到碳排放峰值,制定2030年前碳排放达峰行动方案”。

细水雾扑灭B类火的全尺度实验

根据IMO有关测试规范的要求,进行了一系列全尺度动力机舱模拟灭火实验.实验中采用的是局部保护细水雾灭火系统,通过改变通风条件、预燃时间、喷雾方式及火焰功率等因素,考察了它们对系统灭火有效性的影响.实验结果表明,细水雾系统可有效扑灭动力机舱内设定的各种工况下的油池火和油雾火,与气体灭火系统相比,受通风条件影响小,能有效降低室内温度及CO、CO2浓度,因而系统工作期间消防人员和操作人员可安全进入.在油池火灭火实验中发现通过火焰冷却灭火时所需时间较短,而依靠燃料表面冷却灭火时则时间较长.此外研究结果还显示,采用侧喷方式时,系统的灭火性能将大大提高,而较长的预燃时间则有利于细水雾扑灭油雾火.

液雾燃烧的全尺度直接数值模拟

针对雾化燃烧的模拟精度受雾化模型影响较大的问题,发展了一种适用于液雾燃烧的全尺度直接数值模拟方法,不需要采用雾化模型,而是直接求解雾化、蒸发和燃烧过程,其模拟的可靠性在Stefan问题和液滴燃烧两个算例中得到了检验验证.结果表明:模拟结果与理论值和实验值吻合.该方法为下一步液雾湍流燃烧的高精度全尺度直接数值模拟研究提供了数值基础.

基于一维全尺度湍流模型的氢气射流扩散火焰结构数值模拟

基于Kolmogorov涡旋理论,建立了随机涡旋特征时空尺度及发生频率分布数理模型,在求解动量、组分和能量层流边界层方程的同时,对随机涡旋进行物理概率意义上的模拟．化学反应采用23步氢气氧化详细机理．控制方程组数值求解时,时间积分采用Williamson发展的三阶精度、全显式、低存储Runge-Kutta法,空间离散采用类谱高精度Padé紧致差分格式．结果表明,高精度数值离散格式能更好表达湍流小尺度的时空结构．运用一维全尺度湍流模型对氢气湍流射流扩散火焰结构进行计算研究,模拟结果充分展示了湍流涡旋串级现象,表明湍流涡旋对标量混合具有重要影响,涡旋增强了燃料和氧化剂之间的湍流输运,强化了混合,从而大大影响湍流燃烧速率．

基于光纤布里渊传感的钢绞线全尺度应力监测

针对钢绞线服役过程中因弯角、摩擦、滑移等原因导致的应力分布式变化及传统传感器不能有效解决分布式测试和工程布设的难题,提出将纤维增强树脂-光纤复合智能筋与钢绞线复合,利用光纤布里渊传感实现钢绞线应力的全尺度监测技术,并通过钢绞线的张拉试验验证了该技术的有效性。试验结果表明,智能筋中的光纤布里渊测试平均应变与引伸计结果吻合较好,反算荷载与控制张拉力吻合亦良好,其误差在5%左右,说明监测信息能很好地揭示钢绞线的应力分布状态。该技术具有抗电磁干扰,耐久性好,长距离全尺度测量,实施方便,成本低等优点,适于钢绞线结构的从施工到服役的全过程长期监测。

全尺度室内环境模拟箱研制及性能测评

介绍了全尺度室内环境模拟箱,以及研究开发的与室内实际空间尺寸相仿的大容量环境模拟箱具备的对试验条件的调节功能。在标准试验条件(箱内温度23℃,相对湿度45%,换气量30 m3/h)下,箱内温度、相对湿度和换气量的波动误差分别为0.21℃、0.35%、0.15 m3/h。实验结果表明,环境模拟箱的气密性和混合性良好,本底浓度较低,能为室内空气污染研究提供环境条件稳定、背景干扰小的室内仿真环境。对大芯板甲醛释放测定的结果表明,环境模拟箱能够较准确地模拟室内污染物的释放过程和规律。

模拟层状路面结构体系的全尺度光纤传感监测分析

为研究土木工程中常见的层状路面结构体系在外部荷载作用下的变形特征,以便结构的及时维护,从而提高结构的服役寿命,利用分布式光纤传感技术,制作五层模拟层状路面结构的模型,将自身不同层位的柔性橡胶夹层作为纵向和横向感知元件的封装层,通过分级加载试验和有限元仿真检验该方法的可行性。研究结果表明:该种工艺技术,不影响结构自身完整性,且通过纵向和横向分布式光纤可以较高精度和高精度的测试层状结构体系的应变信息,而不同层位的感知器件相对较准确地体现其分层应变特征,实现层状结构体系的全尺度监测,研究成果能为实际层状路面结构体全尺度监测的问题提供有意义的思路及指导。

基于低功耗蓝牙技术的电缆接头全尺度温度监测装置的设计

三芯配电电缆接头是配网供电系统中的薄弱一环,温度是反应电缆接头运行状态的重要指标。本文基于低功耗蓝牙技术,利用单片机集成度高、运行可靠的优势,设计了一种电缆接头全尺度温度测量装置。本文首先介绍了监测装置的硬件框架设计,其次分析了各硬件的特点及选型,最后将该装置进行了实验及现场验证分析。通过该装置对三芯配电电缆接头的温度进行立体测量,为实时掌握电缆接头的整体温度,电缆接头运行状况的准确分析提供了途径。

软球模型在颗粒流全尺度模拟中的验证和分析

针对颗粒流全尺度模拟时的干碰撞问题,在内嵌边界多重直接力全尺度算法中加入软球碰撞模型.通过空气中小球碰撞壁面和小球在粗糙表面上滚动2个典型算例,验证了软球模型在全尺度模拟中对干碰撞作用求解的适用性和准确性.对软球模型各主要参数的敏感度分析表明:时间步长越小,碰撞计算越精确;弹簧刚度系数越小,软球模型的接触特征时间越长,全尺度计算受到的资源限制越小;网格尺度、速度恢复系数对软球模型在全尺度模拟中的求解精度影响不大.实验室尺度气固鼓泡床的全尺度模拟结果表明,该方法可用于计算复杂的稠密流动体系.