基于特征强化U⁃Net的地震速度反演方法

基于深度神经网络的地震速度反演方法面临的挑战是:时间域地震数据与空间域模型信息间语义映射的弱对应关系导致多解性;神经网络将地震数据映射到速度模型过程中缺少有效引导,易受噪声干扰,影响反演精度。为此,提出一种基于特征强化U‑Net的地震速度反演方法。首先,通过多炮地震数据特征叠加使输入网络的地震时间序列信号与对应速度模型之间的空间关系更加明确;其次,基于多尺度特征融合的思想设计具有不同尺寸卷积核的模块,以增强网络对有效特征的学习能力;然后,利用注意力门引导网络,增强网络重点关注的特征;最后,结合瓶颈残差和预激活的思想,在网络中加入预激活瓶颈残差,避免梯度消失和网络退化。实验表明,该方法在地震速度反演方面具有更高的精度,并在抗噪声测试中效果较好,具有一定的泛化能力。

基于区域特征强化的多尺度伪装目标检测方法

伪装目标检测(COD)能够在复杂环境下探测出与背景相似度极高的伪装目标,在军事侦查和工业检测等领域具有重要的应用价值。针对现有伪装目标检测方法对区域级特征信息利用率低的问题,提出一种基于区域特征强化的多尺度伪装目标检测网络(RFE-Net)方法,实现可见光条件下伪装目标的准确探测。RFE-Net主要包含弱语义特征增强模块、空间信息交互模块和上下文信息聚合模块。首先弱语义特征增强模块引入了条状池化和非对称卷积,通过优化网络的感受野来动态调整搜索区域,从而加强长距离弱语义特征间的联系;然后将级联的U型块结构组合为空间信息交互模块,消除错误预测样本的干扰;最后设计上下文信息聚合模块,通过充分融合深层语义信息和浅层细粒度信息以精细化处理目标边缘细节,从而提升预测准确度。实验结果表明,所提方法能够加强目标内部的弱语义关联,提高目标与背景的区分度,在最大测试集NC4K上的结构性度量、增强对准度量、加权F1值和平均绝对误差4个指标上均取得最优值,其中结构性度量和平均绝对误差高于第2名方法1.1%和7.7%。

基于机器视觉特征强化的降质图像动态目标检测方法

针对降质图像中的动态目标特征不明显,易出现检测偏差的问题,提出基于机器视觉特征强化的降质图像动态目标检测方法。采用帧间阈值法确定图像中含有动态目标的区域,通过平滑、动态目标强化和背景抑制处理,引入SE-ResNeXt模块,基于挤压-激励操作后提取动态目标的特征信息,计算动态目标与背景间的速度和光流矢量,在速度平滑性、方向平滑性和颜色分量约束条件下,检测得到动态目标的准确位置。结果表明,所提的方法在准确率、召回率和F 1分数的最优参数组合下,PSNR和SSIM平均提高了3.41%和0.16%,提升了降质图像整体质量,实现了对动态目标的精准检测与识别。

基于特征强化与知识补充的视频描述方法

针对视频描述生成的文本质量不高与不够新颖的问题,本文提出一种基于特征强化与文本知识补充的编解码模型.在编码阶段,该模型通过局部与全局特征强化增强模型对视频中静态物体的细粒度特征提取,提高了对物体相似语义的分辨,并融合视觉语义与视频特征于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM);在解码阶段,为挖掘视频中不易被机器发现的隐含信息,截取视频部分帧并检测其中视觉目标,利用得到的视觉目标从外部知识语库提取知识用来补充描述文本的生成,以此产生出更新颖更自然的文本描述.在MSVD与MSR-VTT数据集上的实验结果表明,本文方法展现出良好的性能,并且生成的内容信息在一定程度上能够表现出新颖的隐含信息.

基于样本特征强化的APT攻击多阶段检测方法

针对高级持续性威胁(APT)攻击检测方法普遍缺乏对APT攻击多阶段流量特征多样性的感知,对持续时间较长的APT攻击序列检测效果不佳且难以检测处于不同攻击阶段的多类潜在APT攻击等不足,提出一种基于样本特征强化的APT攻击多阶段检测方法。首先,根据APT攻击特点,将恶意流量划分至不同攻击阶段并构建APT攻击标识序列。其次,通过序列生成对抗网络模拟生成APT攻击多个阶段的标识序列,增加不同阶段序列样本数量实现样本特征强化并提高多阶段样本特征的多样性。最后,提出一种多阶段检测网络模型,基于多阶段感知注意力机制对提取的多阶段流量特征与标识序列进行注意力计算,得到阶段特征向量,并作为辅助信息与标识序列进行拼接操作,增强检测模型对不同阶段感知能力并提高检测精度。实验结果表明,所提方法在2个基准数据集上均有良好的检测效果,对多类潜在APT攻击的检测效果优于其他模型。

强化特征图的无参考低光照图像增强

针对低光照图像质量不佳、夹杂噪声导致对比度和亮度不足、细节不清晰,且成对的低光照图像数据集获取成本过高的问题,在生物视觉马赫带效应的启发下,提出一种强化特征图的无参考低光照图像增强方法。使用强化滤波块(EFB)对图像和特征图进行特征强化,抑制噪声的同时强化特征细节,提高网络对特征的学习能力。将跳跃连接与空间注意力模块(ESA)结合,通过融合强化的浅层特征与深层特征来提取全局上下文信息和局部区域特征,有效保留了图像的色彩信息,避免细节丢失,提高网络的泛化能力。使用像素估计曲线调整低光照图像像素的动态范围,对其进行亮度增强。实验结果表明,经该算法处理后的图像在PSNR、SSIM、LPIPS和NIQE等指标上分别达到了17.709 dB、0.657、0.239和3.486,该方法相较于现有的主流算法能够更好地达到图像增强目的,有效地提升图像亮度和细节信息,同时保持图像的自然属性。

从“是时候VP了”看汉语从句补足语结构的崛起——兼谈汉语视觉语体中的VO特征强化现象

本文主要关注本世纪初出现并逐渐发展起来的新语"是时候VP了",该结构的基底是汉语中业已存在的"(VP,)是时候了(,VP)",二者均以表达道义情态和建议类言语行为为主;后者是一种单义复合句结构(hendiadic construction,参看Matthiessen,2001),该结构通过小句融合,发展成为前者,即主句谓词"是时候……了"带从句补足语(clausal complement,Givón,2001:160)结构。这种新兴结构富有活力,在当代自然语料文本中已压倒性胜出,甚至已基本取代其基底结构和从句主语结构"VP是时候了"。其背后的动因有:小句融合的压力、保持言语行为一致的需求、对于中心嵌套(centered embedding)的规避、对于右分支(right-branching)结构处理优势的考虑等。不可否认,在这一新旧递嬗过程中,英语的相应结构it’s time to…起了助推作用。文章还通过"时候"的语义发展及相应的句法属性演变来观察"是时候(……)了"对于小句、修饰语和补足语的依赖类型演变,这也伴随着小句融合的进程。本文同时讨论"是时候VP了"分析为后置定语和连动式可能存在的缺陷,并注意到平行结构"有NP-VP"中一部分连动结构向从句补足语结构的库藏裂变。最后指出,"是时候VP了"等[不及物性谓词+从句补足语]结构,连同其他新出现的旁格论元的宾语提升、施用结构、动后限制弱化等零散存在的现象一起,成为汉语视觉语体中VO特征强化的表征。这种VO特征强化和口语中发生的话题化强化(OV特征关联)现象,成为两种对立的力量,这在一定程度上加剧了汉语视觉语体和听觉语体的句法类型分化。

一种交流电机故障诊断中的特征提取与强化

为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了一种故障特征提取与强化的新方法.即在对所采集的交流电机振动加速度信号进行数据预处理之后,用盲源分离方法进行独立振动源的分离,然后采用小波包分析方法进行特征提取,并进行特征频带的简化及特征强化处理,特征强化后的数据作为交流电机故障诊断模型的输入.该方法通过对振动加速度信号进行分离,能够分离出混合信号中的独立振动源,提高了故障特征提取的正确率和准确度;通过对特征频带化简,减少了故障诊断模型的输入,进而简化了模型的结构;特征强化使模型能够更有效地识别故障状态.

血行播散型结核累及腹部器官的CT强化特征及其优势解剖分布

目的 明确血行播散型结核累及腹部器官的CT强化特征及其优势解剖分布。资料与方法 经临床病理证实的累及腹部器官的血行播散型结核 11例 ,行腹部CT增强扫描 ,在CT图像上 ,观察受累淋巴结的大小、形态、强化特征和分布 ,以及受累肝、脾和肾脏内病灶的大小、形态、密度以及结核灶周边强化特点。结果 血行播散型结核优势地累及小网膜、肠系膜、胰周以及腹主动脉周围上、下部淋巴结。 10例 (90 .9% )受累淋巴结增大呈环状强化 ,周边强化的淋巴结易形成多房样征象。 10例 (90 .9% )肝脏呈均匀密度增大 ,11例 (10 0 % )脾脏呈不均匀密度增大 ,内有散在低密度灶 ,直径 0 .3～ 2 .5cm ,病灶周边有强化。 6例 (5 4 .5 % )肾脏受累 (双侧 2例 ,单侧 4例 ) ,肾实质内有低密度灶 ,灶周强化。结论 血行播散型结核累及腹腔、腹膜后淋巴结存在优势解剖分布 ,同时肝脏多呈均匀密度增大 ,脾呈不均匀密度增大 。

不同类型脑室内肿瘤50例的磁共振强化表现特征分析

收集经手术病理证实的脑室内肿瘤50例,均行磁共振(MR)平扫和增强检查,分析不同类型脑室内肿瘤的MR强化表现。结果发现9类50例脑室内肿瘤的强化特征如下:星形细胞瘤呈多环状明显强化(8/21)、实质型明显强化(6/21)、多囊伴实质型强化(4/21)、不规则强化(3/21);髓母细胞瘤呈多发大结节强化(3/8)、单发大结节强化(1/8)、大结节大囊状混合强化(3/8);脉络丛乳头状瘤/癌呈分叶状明显强化,并可见弥漫栗粒状更高强化(3/3);室管膜瘤呈多房样薄壁中等强化(3/6)、单发巨囊样明显强化(2/6)、实质明显强化(1/6);脑膜瘤大体上呈均匀中度实质型强化,瘤体均被增强的脉络丛包绕(3/3);胆脂瘤无强化(2/2);中枢神经细胞瘤呈多发小囊状并实质型中等强化(3/5)、实质明显增强(2/5),均与透明隔分界不清;淋巴瘤呈缺口样实质型均匀明显强化(1/3)、实质型明显强化(2/3),均有沿着脑室壁爬行的强化特征。认为部分脑室内肿瘤一定的MR强化特征具有重要的鉴别诊断价值。

小肝癌在动态MR和螺旋CT多期扫描中的强化特征分析

目的:分析小肝癌在动态MR和螺旋CT多期扫描中的强化特征。方法:采用回顾性方法分析,选取我院自2011年10月-2013年10月收治的45例小肝癌患者的临床资料,所有患者均行动态MR和螺旋CT多期扫描,分析两种扫描方式的强化特征。结果:本组45例小肝癌患者共发现57个病灶,其中37例1个病灶,4例2个病灶,4例3个病灶以上,病灶平均大小为(1.9±1.1)cm。所有患者的两种扫描中信号、密度集中表现在动脉期,发现的病灶分别有46个、32个。所有患者动态MR和螺旋CT的强化特征典型表现为高-低-低(85.96%、66.67%)、高-等-低(87.72%、15.79%),其余为不典型表现。结论:小肝癌行动态MR和螺旋CT多期扫描均能够显示强化特征,但动态MR更加能够充分反映小肝癌富血供的特点,在诊断上优于螺旋CT扫描,值得临床推广应用。

肾癌常见病理类型与CT强化特征的相关性研究

目的:探讨肾癌常见病理类型与CT强化特征的相关性。方法:回顾性分析2010年5月至2015年4月82例肾癌患者,以病理组织为标准,均进行动态增强CT检查,观察不同亚型肾癌CT表现和强化特点情况。结果:透明细胞癌以坏死囊变最明显,占91.49%,和其他病理类型比较差异显著(P<0.05),嫌色细胞癌在坏死囊变、钙化、均匀上均表现不明显,和透明细胞癌、乳头状癌比较差异显著(P<0.05);平扫时以透明细胞癌水平最低,而在增强CT皮质期、实质期、排泄期时水平最高,和其他两种比较差异显著(P<0.05);乳头状癌和透明细胞癌在以上指标上相反,嫌色细胞癌则无明显特异性;肿瘤-皮质增强指数上以透明细胞癌水平最高,以乳头状癌最低,嫌色细胞癌介于两者之间,以上比较差异显著(P均<0.05)。结论:透明细胞癌、乳头状癌、嫌色细胞癌CT强化特征有不同表现。

肾透明细胞癌CT强化特征与病理分级的相关性分析

目的探究肾透明细胞癌CT强化特征与病理分级的相关性。方法选择2013年1月至2016年12月于皖北煤电集团总医院经手术病理证实的肾透明细胞癌患者35例为研究对象,根据肿瘤病理核分级将其分为高分化组(Ⅰ级+Ⅱ级)23例,低分化组(Ⅲ级+Ⅳ级)12例,分析和比较瘤体CT值或对应的差值与病理核分级的相关性。结果 CT平扫及瘤体CT扫描增强后,高分化组瘤体皮质期高强化区、皮质期低强化区、髓质期高强化区及髓质期低强化区CT值均大于低分化组CT值,差异有统计学意义(P<0.05);两组患者肾皮质的皮质期、髓质期强化CT值与其病灶高低强化区之间的差值比较,高分化组CT值低于低分化组,差异有统计学意义(P<0.05)。经Spearman相关分析显示,平扫CT值、高强化区髓质期CT值及低强化区皮质期CT值,与Fuhrman核分级呈负相关(r=-0.422,-0.381,-0.326,P=0.033,0.044,0.048),皮质期肾皮质强化CT值与皮质期病灶高强化区的差值、髓质期肾皮质强化CT值与髓质期病灶高强化区的差值、髓质期肾皮质强化CT值与髓质期病灶低强化区的差值与Fuhrman核分级呈正相关(r=0.434,0.325,0.379,P=0.013,0.045,0.038)。结论肾透明细胞癌低强化区各CT强化特征值与肾透明细胞癌Fuhrman核分级有密切关联,可供术前评估参考。

小肝癌在动态MR和螺旋CT多期扫描中的强化特征对比

目的探究小肝癌患者采用动态MR和螺旋CT多期扫描的临床强化特征。方法整群选取2013年4月—2014年4月收治的符合标准的小肝癌患者56例,均给予螺旋CT和MR动态增强扫描。结果该研究共发现病灶71个(1个病灶的患者有46例,2个病灶的患者5例,3个病灶以上的患者5例),病灶大小平均为(1.9±1.1)。两种扫描信号、密度一般聚集在动脉期,发现的病灶各为57个和40个;动态MR和螺旋CT多期扫描中的强化特征表现为高-低-低(85.9%和66.2%)、高-等-低(87.3%和15.5%),其余均为不典型表现。结论 MR动脉期扫描能充分反映出小肝癌富血供特点,尤其是在定性诊断方面,临床结合SE序列的一些信号特征,MR更优于螺旋CT。

肝硬化背景下小肝癌在动态MR和64排螺旋CT三期扫描中的强化特征探讨

目的:探讨肝硬化背景下小肝癌在动态MR和64排螺旋CT三期扫描中的强化特征。方法:2016年4月-2018年4月收治肝硬化背景下小肝癌患者60例,随机分为两组。研究组采用动态MR检查,对照组采用64排螺旋CT检查。比较两组诊断结果。结果:对照组肿瘤转移率明显低于研究组,对照组局灶性结节性增生及肝硬化结节诊断结果高于研究组,研究组海绵状血管瘤诊断结果显著高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。两组肝腺瘤诊断结果比较,差异无统计学意义(P>0.05)。两组扫描诊断HCC病灶,1~3 cm诊断结果比较,差异无统计学意义(P>0.05);而≤1 cm研究组阳性率显著高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:在临床检查中,动态MR和64排螺旋CT两种检查方法的诊断率高,而动态MR能够准确地诊断出患者病情,能够判断出肿瘤严重程度。

基于双流YOLOv4的金属表面缺陷检测方法

目前有许多学者使用深度学习进行表面缺陷检测研究,由于这些研究大都沿用主流目标检测算法的思路,注重高级语义特征,而忽视了低级语义信息(色彩、形状)对表面缺陷检测的重要性,因此导致缺陷检测效果不够理想。为解决上述问题,提出了一种金属表面缺陷检测网络——双流YOLOv4网络,骨干网络分成两个分支,输入分为高分辨率图像和低分辨率图像,浅分支负责从高分辨率图像中提取低级特征,深分支负责从低分辨率图像中提取高级特征,通过削减两分支的层数和通道数来减少模型总参数量;为了强化低级语义特征,提出了一种树形多尺度融合方法(Tree-structured Multi-scale Feature Fusion Me-thod,TMFF),并设计了一个结合极化自注意力机制和空间金字塔池化的特征融合模块(Feature Fusion Module with Polarized Self-Attention Mechanism and Spatial Pyramid Pooling,FFM-PSASPP)应用到TMFF中。在东北大学热轧带表面缺陷数据集NEU-DET、金属表面缺陷数据集GC10-DET和伊莱特电饭煲内胆缺陷数据集Enaiter的测试集上对所提算法进行了测试,测得的map@50结果分别为0.80,0.66和0.57,相比大部分主流的用于缺陷检测的目标检测算法均有提升,且模型参数量仅为原YOLOv4的一半,速度与YOLOv4接近,可满足实际使用需求。

普美显动态增强联合DWI对强化特征不典型肝癌和肝内复发灶的诊断价值

目的探讨普美显动态增强联合DWI对强化特征不典型肝癌和肝内复发灶的诊断价值。方法收集本院确诊的肝癌患者(17例)及肝癌治疗后肝内复发患者(3例),均进行常规增强与MRI普美显增强联合DWI检查。比较常规增强与普美显增强对病灶的检出率及两者联合DWI对肝癌的诊断信心评分。结果 20例患者中共计30个不典型强化的癌结节。其中19个动脉期强化不明显静脉期延迟期呈低信号,2个动脉期强化、静脉期造影剂不廓清延迟期呈低信号;9个三期均无明显强化;所有癌灶在肝胆期均为低信号。普美显增强病灶检出率显著高于常规增强(P<0.05)。与常规增强+DWI相比,普美显结合DWI表现诊断肝癌的信心评分增加(P<0.0001)。结论普美显动态增强有助于不典型强化肝癌病灶及肝内复发灶的检出,联合DWI增加了定性诊断信心。

特征差异强化算法在非侵入式负荷监测中的应用研究

非侵入式负荷监测技术是实现智能电网建设的关键技术。非侵入式负荷监测中特征相近电器及低功率小电流电器的识别与分类一直是研究的重点也是突破的难点,文中采用电流谐波幅值数据作为特征数据,并依据谐波幅值数据的组成特点及特征相近电器分类模糊的现状,提出了一种针对谐波幅值数据的特征差异强化的方法,该方法能改善小功率用电负荷与大功率用电负荷共同工作时小功率用电负荷难以辨识的现状,对小功率与特征相近用电负荷的分类有较好的效果。试验结果表明,特征差异强化算法能提高特征值相近电器的分类识别准确性。