多尺度特征增强的街景绿色景观分割方法

针对街景图像中景观复杂多样且多种景观相互遮挡,绿色景观分割效果存在相似景观错分、边界分割模糊、细节丢失等问题,提出一种多尺度特征增强的城市绿色景观分割网络。在编码部分改进多尺度残差网络提取上下文信息以区分相似景观,同时构建多级特征聚合增强模块增强目标特征的边缘细节信息。增加双注意力机制,在局部特征上建模丰富的上下文联系。最后,将多级特征聚合增强模块同样引入解码器,并融合多层级特征来提高目标信息的恢复能力完善边缘信息。在公共街景数据集Cityscapes与自制数据集StreetData的消融实验表明,该网络与基础网络相比,平均交并比分别提高2.96%和5.57%。此外,在两个数据集上进行对比实验,该网络较对比模型平均交并比分别高1.25%~5.29%和1.52%~6.95%。定量分析与实验结果表明,该方法能够有效识别街景的绿色景观,实现高精度的城市绿色景观数据提取。

基于点云语义分割的猕猴桃冠层叶密度测量方法

提出了一种基于LiDAR的猕猴桃果园叶密度测量方法,旨在为猕猴桃果园冠层喷药提供更精确的指导。首先,使用激光雷达扫描10个密度不同的猕猴桃冠层建立点云数据集,利用RandLA-Net神经网络模型并通过6折交叉验证的方法对猕猴桃冠层的树叶、树枝和T型架点云进行语义分割;然后,计算仅包含树叶信息的冠层点云表面积,通过与人工落叶后的实测冠层叶属性(叶面积、叶片数)进行回归分析比较,得到冠层叶点云表面积与真实冠层叶属性的关系;最后,将3 m×3 m的猕猴桃冠层区域划分为400个225 cm^(2)的小网格区域,用以生成冠层叶密度图。结果表明:RandLA-Net网络模型能够有效地对猕猴桃冠层的树枝、树叶与T型架点云进行分割,模型平均总体精度OA达到92%以上,平均交并比mIoU为81.4%,冠层实测叶面积与冠层叶点云表面积的回归分析中获得了较高的相关性R=0.78,回归方程为y=1.491x+8315。对于每个猕猴桃冠层点云数据,通过Alpha-shape算法计算网格区域的冠层体积和预测网格真实叶面积的方法生成冠层叶密度图。所开发的基于点云语义分割的猕猴桃冠层叶密度测量方法,各项指标均符合预期要求,可以为果园冠层喷药提供更精准的指导。

基于残差U型网络与双判别网络的图像分割方法

生成对抗网络在图像领域应用十分广泛,但在细胞核图像分割领域中的应用研究相对较少。由于细胞核的精准分割对于病理诊断工作有极大帮助,故提出了基于残差U型网络与生成对抗网络的图像分割方法。该方法以ResUNet网络作为生成网络,Image GAN为双判别网络,训练过程使用双损失函数和冻结策略进行优化。改进后网络在PanNuke数据集上评价指标MioU、Dice、Acc分别为80%、93%、80%,相比ResUNet网络的实验结果分别提升了2.3%、1.7%、2.1%。实验结果证明,改进后网络对细胞核分割具有较好准确率,可作为病理诊断工作的重要依据。

对外开放对全国统一大市场建设的影响研究:基于我国市场分割的视角

双循环新发展格局下,进一步扩大对外开放将成为我国构建全国统一大市场的关键。在分析对外开放影响全国统一大市场建设的理论机制基础上,选取2005—2020年中国省级面板数据,构建空间计量模型,检验对外开放对我国市场分割产生的空间溢出效应,并通过中介效应模型对理论机制进行检验。研究表明:对外开放能显著降低本地区的市场分割程度,具有正向的空间外溢效应;理论机制检验进一步发现,对外开放通过国企股份制改革、基础设施建设以及提高地区经济发展水平三条路径打破市场分割局面,对全国统一大市场建设产生积极效应。

基于M-Unet的混凝土裂缝实时分割算法

针对主流深度学习裂缝分割算法消耗大量计算资源、传统图像处理方法检测精度低、丢失裂缝特征等问题,为了实现对混凝土裂缝的实时检测和在像素级水平上分割裂缝,提出一种基于轻量级卷积神经络M-Unet的裂缝语义分割模型,首先对MobileNet_V2轻量网络进行改进,修剪其网络结构并优化激活函数,再用改进的MobileNet_V2替换U-Net参数量巨大的编码器部分,以实现模型的轻量化并提升裂缝的分割效果。构建包含5160张裂缝图像的SegCracks数据集对提出方法进行验证,试验结果表明:优化后的M-Unet裂缝分割效果优于U-Net、FCN8和SegNet等主流分割网络和传统图像处理技术,获得的IoU_Score为96.10%,F1_Score为97.99%。与改进前UNet相比,M-Unet权重文件大小减少了7%,迭代一轮时间和预测时间分别缩短了63.3%和68.6%,IoU_Score和F1_Score分别提升了5.79%和3.14%,并且在不同开源数据集上的交叉验证效果良好。表明提出的网络具有精度高、鲁棒性好和泛化能力强等优点。

改进的3D-BoNet算法应用于点云实例分割与三维重建

为了更好地利用点云数据重建室内三维模型,本文提出了一种基于3D-BoNet-IAM算法的室内场景三维重建方法。该方法通过改进3D-BoNet算法提高点云数据的实例分割精度。针对点云数据缺失问题,提出了基于平面基元合并优化的拟合平面方法,利用拟合得到的新平面重建建筑表面模型。在S3DIS和ScanNet V2数据集上验证3D-BoNet算法的改进效果。试验结果表明,本文提出的3D-BoNet-IAM算法比原始算法分割精度提高了3.3%;对比本文建模效果与其他建模效果发现,本文方法的建模效果更准确。本文方法能够提高室内点云数据的实例分割精度,同时得到高质量的室内三维模型。

基于改进U-net的少样本煤岩界面图像分割方法

煤岩图像语义分割技术是煤岩界面识别的重要研究方向,现有的语义分割模型通常依赖于大样本数据集进行训练,然而目前已标注的煤岩图像数据样本难以获取,并且缺乏公开数据集。针对以上问题,提出了一种基于改进U-net模型的样本煤岩界面图像分割模型。将裁剪后具有更强特征提取能力且结构上更为简单的VGG16替换U-net的原始骨干特征提取网络,提升对图像信息的特征提取能力并获得更快的训练速度,在U-net网络的跳跃连接和解码器上采样部分引入注意力机制模块,对提取的特征层进行处理,提升模型对煤岩界面图像关键特征的提取能力,提高分割精度。使用迁移学习方法对改进的模型进行预训练,提高模型泛化能力同时避免过拟合,使模型更适用于小样本数据集训练。通过使用自制的煤岩界面数据集对所改进的网络模型性能进行验证,并将该模型与经典Unet、DeepLabv3+、PspNet、HrNet网络模型进行了对比。试验结果表明:在同样使用由125幅煤岩界面图片构建的小样本数据集进行训练的情况下,所提改进模型相较于经典U-net模型在分割精确度和检测效率方面都有显著提升,模型精确度提高了1.84%,平均交并比提高了5.34%,类别平均像素准确率提高了0.48%,检测速度增幅为5.3%。同时,与其他网络模型相比,所提改进模型在小样本煤岩界面图像的语义分割中优势显著,表明所提改进思路的有效性。

基于形色筛选的苹果园羽化害虫粘连图像分割方法

针对苹果园害虫识别过程中的粘连问题,提出了一种基于形色筛选的害虫粘连图像分割方法。首先,采集苹果园害虫图像,聚焦于羽化害虫。害虫在羽化过程中已完成大部分生长发育,其外部形态、颜色、纹理更为稳定显著。因此,基于不同种类害虫的形色特征信息分析,来获取害虫HSV分割阈值和模板轮廓。其次,利用形状因子判定分割粘连区域,通过颜色分割法和轮廓定位分割法来实现非种间与种间粘连害虫的分割。最后,对采集的苹果园害虫图像进行了试验分析,采用基于形色筛选的分割法对单个害虫进行分割,结果表明,本文方法的平均分割率、平均分割错误率和平均分割有效率分别为101%、3.14%和96.86%,分割效果优于传统图像分割方法。此外,通过预定义的颜色阈值,本文方法实现了棉铃虫、桃蛀螟与玉米螟的精准分类,平均分类准确率分别为97.77%、96.75%与96.83%。同时,以Mask R-CNN模型作为识别模型,平均识别精度作为评价指标,分别对已用本文方法和未用本文方法分割的害虫图像进行识别试验。结果表明,已用本文方法分割的棉铃虫、桃蛀螟和玉米螟害虫图像平均识别精度分别为96.55%、94.80%与95.51%,平均识别精度分别提高16.42、16.59、16.46个百分点。这表明该方法可为果园害虫精准识别提供理论和方法基础。

一种基于暗亮通道分割融合的低照度环境图像去尘雾及增强方法

受煤矿井下粉尘、水雾和低照度环境影响,对皮带运输系统的监测图像精准识别极为困难。针对现有去尘雾方法的图像处理结果和效率欠佳的问题,提出一种基于暗亮通道分割融合的低照度环境图像去尘雾及增强方法。首先利用阈值分割结合伽马变换修正通道差,解决因低照度环境影响导致的尘雾浓度较大区域与其他区域间像素值差异不明显的问题,修正后通过引导尘雾图像做引导滤波得到更加符合实际情况的全局大气光强;然后为解决暗通道先验在尘雾浓度较大区域失效问题,引入亮通道先验进行补充,使用通道分量来辅助暗通道及亮通道透射率融合,避免因多次分割而导致的边缘像素归属问题;最后将去雾后RGB图像转至HSV空间,对亮度分量进行直方图均衡化并将均衡化前后的亮度分量进行加权融合,采用客观指标评价,选择最优聚合权值进行聚合,同时考虑去雾过程中饱和度损失和亮度分量与饱和度分量间的相关性提出饱和度自适应矫正函数,对图像饱和度进行矫正,色调分量保持不变,随后将图像转回至RGB空间,得到亮度适中、信息保留丰富和色彩鲜艳的图像;为验证所提方法的有效性,采用主观视觉、客观指标和目标检测精度及置信度进行算法对比,实验结果表明所提方法在上述4个指标上均优于被对比算法,其图像细节保留丰富,图像视觉观感更佳。

基于反射强度的改进欧式距离聚类钢轨点云分割方法

线路点云数据结构化是深化专业计算与分析的技术前提。点云分割是点云数据结构化的基础。钢轨作为轮轨走行面,其空间位置的连续及平顺情况直接影响行车安全,因此轨道结构分割中,首先需对钢轨进行分割处理。针对传统欧式距离聚类中线路全景点云数据遍历导致距离阈值难统一、难界定,造成分类过多不易查找,或人工选取初始点及调参带来的自动化程度不高的情况,提出基于反射强度的改进欧式距离聚类钢轨点云分割方法。在对轨道结构特性分析的基础上,采用布料滤波算法进行地面滤波,区分地面点与地物点,精简线路点云为轨道结构点云;融合点云反射强度属性,提出提取率概念,确定钢轨高反射强度区间,进行钢轨顶面点云预分割,进而以轨顶面预分割点作为初始点,根据钢轨断面轨头高和轨头宽构造对角线长度来计算距离阈值,由Kd-Tree找到小于轨头距离阈值的点进行欧式距离聚类,实现对轨头凸集点云的分割。多路段钢轨点云分割试验,精确率及召回率均大于90%,说明该方法可行有效。

分割还是融合:数字经济如何影响中国城乡劳动力就业市场

中国经济步入新时代后,数字经济的快速发展为城乡劳动力就业市场带来了新的挑战。区别于以往在传统经济发展情境下对城乡劳动力就业市场的研究,本文将数字经济发展与中国城乡劳动力就业市场纳入同一研究框架,以探究数字经济冲击对城乡劳动力就业市场的影响。在理论上,构建数字经济冲击背景下城乡边际劳动生产力分割和劳动力流动的理论模型;实证上,基于2013~2020年中国省级面板数据,检验了数字经济对城乡劳动力就业市场的影响与机制,并进一步分析了数字金融的效能。研究发现:第一,数字经济显著促进了城乡劳动力就业市场的分割,这一结论在利用多种方法进行稳健性检验后依然成立;第二,数字经济对城乡劳动力市场分割的影响具有区域异质性差异,所有制分割是数字经济推动城乡劳动力市场分割的重要条件;第三,数字经济相关产业的发展及区域产业结构的转型升级是数字经济影响城乡劳动力就业市场分割的有效机制;第四,数字金融作为产业数字化融合的典范,显著抑制了城乡劳动力就业市场分割。此结论可为探讨数字经济为城乡劳动力就业市场带来何种改变,以及带来这种改变的机制为何提供有益参考。

基于注意力机制和全局特征优化的点云语义分割

在基于深度学习的三维点云语义分割算法中,为了加强提取局部特征细粒度能力和学习不同局部邻域之间的长程依赖性,提出一种基于注意力机制和全局特征优化的神经网络。首先,通过加性注意力的形式设计单通道注意力(SCA)模块和点注意力(PA)模块,前者通过自适应调节单通道中各点特征加强对局部特征的分辨能力,后者通过调节单点特征向量之间的重要程度抑制无用特征并减少特征冗余;其次,加入全局特征聚合(GFA)模块,聚合各局部邻域特征,以捕获全局上下文信息,从而提高语义分割精度。实验结果表明,在点云数据集S3DIS上,所提网络的平均交并比(mIoU)相较于RandLA-Net(Random sampling and an effective Local feature Aggregator Network)提升了1.8个百分点,分割性能良好,具有较好的适应性。

基于多感受野与多尺度融合的草莓病害分割算法

针对草莓病害在区域分割时存在背景复杂、目标较小导致难以被有效分割等问题,提出一种基于多感受野与多尺度融合的草莓病害分割算法。首先搭建了U-Net基础模型,使用结合注意力机制与残差网络的主干特征提取网络(CBAM-ResNet50)替代U-Net中的主干特征提取网络VGG16,一方面来加强目标区域的表征能力,抑制背景区域,以此实现复杂背景下的病害区域分割问题;另一方面通过残差减少梯度消失,提升模型的收敛速度;接着在特征融合层,设计基于3D无参注意力机制(SimAM)的多尺度自适应特征融合模块,通过邻近特征信息弥补当前层特征的信息丢失,以此提升小目标的检测能力;最后在网络底层设计基于膨胀卷积的多感受野模块,通过不同膨胀率的膨胀卷积来增加特征的全局感受野以实现整体分割区域的感知。结果表明,本研究提出的方法mPA达90.30%,相比于标准U-Net模型提高了7.13百分点,本研究提出的方法能更好地对复杂背景下及小目标病害进行精准分割。

基于改进HRNet的遥感影像冬小麦语义分割方法

冬小麦在影像中呈现田块碎小且分布零散等空间特征,同时影像包含的复杂地物对冬小麦识别造成干扰,易出现识别精度低且边界分割模糊等问题。为及时准确获取大范围冬小麦空间分布信息,该研究以高分二号卫星影像作为数据源,提出一种CAHRNet(change attention high-resolution Net)语义分割模型。采用HRNet(high-resolution Net)替换ResNet作为模型的主干网络,网络的并行交互方式易获取高分辨率的特征信息;联合OCR(object-contextual representations)模块聚合上下文信息,以增强像素点与目标对象区域的关联性;3)引入坐标注意力(coordinate attention)机制,使网络模型充分利用有效的空间位置信息,以保留分割区域的边缘细节,提高对分布零散、形状多变的冬小麦田块的特征提取能力。试验结果表明,在自制的高分辨率遥感数据集上,CAHRNet模型的平均交并比(mean intersection over union,MIoU)和像素准确率(pixel accuracy, PA)分别达到81.72%和97.08%,MIoU相较U-Net、DeepLabv3+分别提高了9.09、2.44个百分点;PA相较U-Net、DeepLabv3+分别提高6.80、1.59个百分点,说明CAHRNet模型具有较高的分割识别精度,可为进一步准确获取冬小麦作物分布信息提供技术支撑。

双通道特征融合的真实场景点云语义分割方法

真实场景点云不仅具有点云的空间几何信息,还具有三维物体的颜色信息,现有的网络无法有效利用真实场景的局部特征以及空间几何特征信息,因此提出了一种双通道特征融合的真实场景点云语义分割方法DCFNet(dual-channel feature fusion of real scene for point cloud semantic segmentation)可用于不同场景下的室内外场景语义分割。更具体地说,为了解决不能充分提取真实场景点云颜色信息的问题,该方法采用上下两个输入通道,通道均采用相同的特征提取网络结构,其中上通道的输入是完整RGB颜色和点云坐标信息,该通道主要关注于复杂物体对象场景特征,下通道仅输入点云坐标信息,该通道主要关注于点云的空间几何特征;在每个通道中为了更好地提取局部与全局信息,改善网络性能,引入了层间融合模块和Transformer通道特征扩充模块;同时,针对现有的三维点云语义分割方法缺乏关注局部特征与全局特征的联系,导致对复杂场景的分割效果不佳的问题,对上下两个通道所提取的特征通过DCFFS(dual-channel feature fusion segmentation)模块进行融合,并对真实场景进行语义分割。对室内复杂场景和大规模室内外场景点云分割基准进行了实验,实验结果表明,提出的DCFNet分割方法在S3DIS Area5室内场景数据集以及STPLS3D室外场景数据集上,平均交并比(MIOU)分别达到71.18%和48.87%,平均准确率(MACC)和整体准确率(OACC)分别达到77.01%与86.91%,实现了真实场景的高精度点云语义分割。

基于UNet模型燃气管道高后果区分割方法研究

为提升燃气管道设施监测和事故应急响应中的高后果区图像分割精准度和可靠性,通过改进UNet模型结构,使用优化后的Inception Block模块、通道注意力和空间注意力机制的方法,提升模型捕捉关键特征的能力,并引入高斯噪声增强模型鲁棒性,采用保留最佳参数策略得到最优训练参数。然后对SE UNet、UNet++、原始UNet以及改进后UNet模型在航拍图像数据集上的分割效果进行对比和分析。研究结果表明:相对SE UNet、UNet++和原始UNet,改进后UNet模型在分割效果上表现更佳,综合性能优于其他模型。同时,改进后UNet模型提高了分割准确性,降低了误检和漏检风险。研究结果可为燃气管道设施的安全运行和维护提供有力支持。

数字赋能、市场分割与出口产品质量

数字经济对企业的生产选择和贸易行为产生了深远的影响。采用2011—2015年沪深A股上市企业与中国国家海关数据库的匹配数据,运用面板固定效应和中介效应模型,从市场分割的视角出发分析数字赋能对出口产品质量的影响效应和作用机制。实证结果表明,数字赋能、市场分割均对出口产品质量有提升作用,而数字赋能和市场分割的交互作用却会抑制出口产品质量升级。异质性检验结果表明,数字赋能和市场分割的交互作用会对国有性质、有海外子公司、位于中西部地区和生产非高技术含量产品企业的出口产品质量产生更明显的抑制效果。此外,数字赋能和市场分割会通过提升企业市场势力、缓解融资约束和增强进口强度影响出口产品质量。据此提出加快企业数字化转型,持续推进全国统一大市场建设,建立全要素、全过程、全数据的质量保证管理体系的政策建议。

基于改进U^(2)-Net网络的金属涂层剥落与腐蚀图像分割方法

针对金属涂层缺陷图像分割中存在特征提取能力弱和分割精度低的问题,提出了一种改进的U^(2)-Net分割模型。首先,在U型残差块(RSU)中嵌入改进的增大感受野模块(receptive field block light,RFB_l),组成新的特征提取层,增强对细节特征的学习能力,解决了网络由于感受野受限造成分割精度低的问题;其次,在U^(2)-Net分割模型的解码阶段引入有效的边缘增强注意力机制(contour enhanced attention,CEA),抑制网络中的冗余特征,获取具有详细位置信息的特征注意力图,增强了边界与背景信息的差异性,从而达到更精确的分割效果。实验结果表明,该模型在两个金属涂层剥落与腐蚀数据集上的平均交并比、准确率、查准率、召回率和F_1-measure分别达到80.36%、96.29%、87.43%、84.61%和86.00%,相比于常用的SegNet、U-Net以及U^(2)-Net分割网络的性能都有较大提升。

基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型

针对遥感图像道路分割边界模糊和遮挡难以区分的问题,提出了基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型。该模型在主干网络中引入MobileNetV3和高效通道注意力机制(ECA),减少了参数量并关注连续的道路特征信息。在解码过程中采用多级上采样,增强了编码器和解码器之间的紧密连接,全面保留了细节信息。同时,在ASPP模块中采用深度可分离膨胀卷积DS-ASPP,显著减少了参数量。实验结果表明,该模型在Massachusetts Roads数据集上的交并比达到了83.71%,准确率达到了93.71%,分割精度最优,模型参数量为55.57×10^(6),能够有效地避免边界模糊和遮挡导致的错漏检问题,在遥感道路分割中提高了精度和速度。