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基于域对齐的深度学习方法在急性缺血性卒中的CT/MRI影像分割上的应用
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作者 廖莲莲 文戈 胡兆霆 《分子影像学杂志》 2024年第4期386-390,共5页
目的基于平扫CT提出一种域对齐方法来显著提高急性缺血性卒中(AIS)的早期快速诊断能力。方法回顾性分析南方医科大学第三附属医院神经内科和神经外科2020年1月~2022年12月收治的入院后3 d内同时接受平扫头颅CT和MRI/DWI、ADC以及T2-Flai... 目的基于平扫CT提出一种域对齐方法来显著提高急性缺血性卒中(AIS)的早期快速诊断能力。方法回顾性分析南方医科大学第三附属医院神经内科和神经外科2020年1月~2022年12月收治的入院后3 d内同时接受平扫头颅CT和MRI/DWI、ADC以及T2-Flair序列扫描的AIS患者,构建了一个由318例AIS病例组成的成对CT/MRI影像数据集,分别对每一组配对的教师-学生影像特征进行归一化;再以8∶2的比例随机分为训练集和验证集。设计一种新的生成性对抗性网络来对齐特征层上的跨模式输入,将细节丰富的MRI图像中的语义知识传递到CT图像中进行AIS分割,开发了一种新的域适应算法(Our DA)。结果与目前性能表现较优异的医学影像分割模型nnUNet相比,Our DA明显优于nnU-Net,每一层验证集之间的分割精度提升约15%。结论本研究构建的Our DA模型基于MRI/DWI序列的影像特征并迁移到平扫头颅CT上,对平扫头颅CT上的AIS病灶具有较高的自动分割性能,有助于早期自动识别AIS病灶。 展开更多
关键词 急性缺血性卒中 平扫头颅CT 区域对齐 深度学习 自动分割 nnU型网络结构
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姿态变化场景下的行人再识别研究综述
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作者 方雯 张擎天 邵光普 《工业控制计算机》 2024年第7期96-98,共3页
行人再识别(Person Re-identification,ReID)旨在关联出现在不同时间不同监控摄像头里的同一行人,其成果对维护社会治安稳定具有重大研究意义。在室外的监控视频系统中,行人的表观如衣服的颜色、纹理等信息相对容易获取,因此基于表观的... 行人再识别(Person Re-identification,ReID)旨在关联出现在不同时间不同监控摄像头里的同一行人,其成果对维护社会治安稳定具有重大研究意义。在室外的监控视频系统中,行人的表观如衣服的颜色、纹理等信息相对容易获取,因此基于表观的行人再识别技术得到国内外学者的广泛研究。行人姿态的变化会造成同一个行人在不同摄像头视野下的图片表观差别很大,即同一行人图像身体部件的空间位置出现错位(body part misalignment),从而增加了行人再识别的难度。近几年,针对姿态变化导致的空间错位问题,业内提出了很多区域匹配对齐的行人再识别方法。对近年基于区域匹配对齐的行人再识别文献进行梳理,概述了行人再识别的关键技术,将区域匹配对齐的行人再识别方法归纳为基于空间约束的区域匹配对齐方法和基于子网络的区域匹配对齐方法两大类,并详细阐述了每一类方法的原理及优缺点。最后,对姿态变化场景下行人再识别研究的难点进行总结,并对未来该领域的研究趋势和发展方向进行展望。 展开更多
关键词 行人再识别 姿态变化 身体部件错位 区域匹配对齐
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基于双目视觉的车辆速度测量方法 被引量:8
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作者 常子霆 施雨晴 +3 位作者 王俊 于明鹤 姚兰 赵志滨 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第9期135-139,共5页
为配合高速公路入口处的货车称重工作,需要测量车辆通过称重台时的实时速度。利用双目视觉技术测速具有成本低、部署简单、稳定性高的优点,具有广阔的应用前景。双目视觉测速的技术难点是目标的位移测量,其核心问题是目标在多帧图像间... 为配合高速公路入口处的货车称重工作,需要测量车辆通过称重台时的实时速度。利用双目视觉技术测速具有成本低、部署简单、稳定性高的优点,具有广阔的应用前景。双目视觉测速的技术难点是目标的位移测量,其核心问题是目标在多帧图像间的精准匹配。文中提出了一种基于空间位置的匹配区域对齐算法与基于模板匹配的空间位移计算方法。具体地,利用车轮的空间位置关系来限制车轮的匹配区域,可有效降低相似车轮的误匹配问题;使用模板匹配的方法追踪车轮的关键点,进而获得多帧之间车轮的空间位移。使用某高速公路入口的真实通行视频数据进行实验验证,结果表明,与其他双目测速方法相比,所提方法使得测速结果的RMSE下降了20%~40%,且更加适用于车辆以较快速度(10~20 km/h)通过高速公路入口测速点的实际场景。 展开更多
关键词 车速测量 匹配区域对齐 双目视觉 模板匹配
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Boosting Collaborative Project Alignment
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作者 Kim Jansson Iris Karvonen Martin Ollus Mikko Uoti 《Journal of Mechanics Engineering and Automation》 2012年第4期243-250,共8页
Managing a large-scale distributed engineering project needs skilled, motivated and committed personnel. Unified and aligned working methods are needed. Project alignment is the process of ensuring that key stakeholde... Managing a large-scale distributed engineering project needs skilled, motivated and committed personnel. Unified and aligned working methods are needed. Project alignment is the process of ensuring that key stakeholders share a common understanding of the project mission, goals, objectives, tactics, work processes and plans and have the required competences and skills. Based on current advances in the area of collaborative networked organizations, project management and Internet web 2.0 technologies, the authors have identified further needs and opportunities for development in the area of Collaborative Project Management. The Project Alignment Booster is a set of software services used to promote collaborative project management. The tool has been developed to suit industrial requirements in the area of large and complicated engineering project management, The paper reports the results of developing a toolkit to support collaborative project alignment. 展开更多
关键词 Collaborative project management networked organizations software as a service intemet web 2.0.
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基于图像增强与改进Cascade R-CNN的钢轨表面缺陷检测 被引量:9
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作者 罗晖 李健 贾晨 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第22期316-327,共12页
针对钢轨表面缺陷检测中,钢轨表面图像存在背景不均匀、缺陷尺度变化大且样本数据不足的问题,提出一种基于图像增强与改进Cascade R-CNN的钢轨表面缺陷检测方法。首先,采用改进Retinex算法处理钢轨表面图像,增强缺陷与背景的对比度。然... 针对钢轨表面缺陷检测中,钢轨表面图像存在背景不均匀、缺陷尺度变化大且样本数据不足的问题,提出一种基于图像增强与改进Cascade R-CNN的钢轨表面缺陷检测方法。首先,采用改进Retinex算法处理钢轨表面图像,增强缺陷与背景的对比度。然后,采用改进Cascade R-CNN对钢轨表面缺陷进行检测,并应用交并比(IoU)平衡采样、感兴趣区域对齐和完全交并比(CIoU)损失分别解决训练样本IoU分布与困难样本IoU分布不平衡、感兴趣区域池化中取整量化导致的感兴趣区域与提取的特征图不匹配和回归损失Smooth L1对于预测边框回归不准确的问题。最后,采用翻转变换、随机剪裁、亮度变换和生成对抗网络等方法增广钢轨表面缺陷图像数据集,消除样本数据不足导致的网络训练过拟合现象。实验结果表明,该方法以ResNet-50作为特征提取器,平均精度可达98.75%,相对于未改进的Cascade R-CNN提高了2.52%,且检测时间缩短了24.2 ms。 展开更多
关键词 图像处理 钢轨表面缺陷 图像增强 CascadeR-CNN 感兴趣区域对齐 完全交并比 数据增广
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