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Reproducibility of macular perfusion parameters in non-proliferative diabetic retinopathy patients by two different OCTA sweep modes 被引量:2
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作者 Shen Qu Ao Rong +4 位作者 Yun-Li Niu Xin Liu Yu-Shan Zhang Chun-Yu Liu Yan-Long Bi 《International Journal of Ophthalmology(English edition)》 SCIE CAS 2022年第9期1483-1487,共5页
·AIM:To assess the reproducibility of macular perfusion parameters in non-proliferative diabetic retinopathy(NPDR)patients measured by different examiners and two different sweep modes of optical coherence tomogr... ·AIM:To assess the reproducibility of macular perfusion parameters in non-proliferative diabetic retinopathy(NPDR)patients measured by different examiners and two different sweep modes of optical coherence tomography angiography(OCTA).·METHODS:Ninety-eight(98 eyes)patients with NPDR were included in this study.All participates were performed three times using Cirrus OCTA with Angiography 3×3 mm^(2)and 6×6 mm^(2)sweep mode by two examiners.The macular foveal avascular zone(FAZ)and vessel density(VD)in the superficial retinal layer(SRL)were measured.The reproducibility of the measurements was evaluated with intraclass correlation coefficients(ICC)and coefficient of variation(CoV).·RESULTS:The intra-mode ICCs of Angiography 3×3 mm^(2)and 6×6 mm^(2)sweep mode were 0.957 to 0.959 and 0.964 to 0.977,respectively;and the inter-mode ICCs were 0.962 to 0.970.The intra-examiner ICCs of macular perfusion parameters were>0.950;and the inter-examiner ICCs were0.928 to 0.969.All CoVs were<1.0%.·CONCLUSION:Cirrus OCTA can measure macular perfusion parameters in NPDR patients with excellent reproducibility.The measurements of FAZ and VD in the SRL determined by Angiography 3×3 mm^(2)and 6×6 mm^(2)sweep mode are highly consistent and both sweep modes are suitable for macular perfusion parameters measurement. 展开更多
关键词 optical coherence tomography angiography macular per fusion parameters REPRODUCIBILITY non-proliferative diabetic retinopathy
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重参数化YOLOv5s的森林火灾检测算法 被引量:4
2
作者 杨武 余华云 +2 位作者 赵昕宇 何勇 徐红牛 《无线电工程》 2024年第2期284-293,共10页
目前森林火灾多发,建立日常监测尤为重要,但是边缘智能检测设备算力和内存较低,限制了检测模型的推理和部署。针对以上问题,提出一种改进的重参数化YOLOv5s的森林火灾检测算法,结合重参数化、通道重排和深度可分离卷积(Depthwise Separa... 目前森林火灾多发,建立日常监测尤为重要,但是边缘智能检测设备算力和内存较低,限制了检测模型的推理和部署。针对以上问题,提出一种改进的重参数化YOLOv5s的森林火灾检测算法,结合重参数化、通道重排和深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC)等轻量化思想分别设计新的骨干和颈部网络,增强特征提取能力,提高模型检测精度,使参数量和推理权重较大幅度减少。为避免颈部网络的信息丢失,根据空洞卷积提出特征增强模块,增强多尺度特征融合能力。为进一步提高模型性能,加入轻量化的CA注意力机制,更准确定位目标。当前公开的火焰烟雾数据集存在针对性不强的问题,为了更好地提高模型的检测效率,制作了一个新的森林火灾数据集,在数据集上利用结构相似性算法剔除了相似度过高的图片,保证了模型的泛化能力。实验结果表明,改进后的重参数化YOLOv5s以原网络约76%的参数量提高了4.0%的精确度,推理权重下降至10.5 MB,更适合于设备性能差、容量小的边缘设备,提高了森林火灾巡检的效率。 展开更多
关键词 森林火灾 YOLOv5s 重参数化 深度可分离卷积 多尺度特征融合
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基于改进YOLOv5的两阶段抓取检测算法
3
作者 朱文磊 董淑宏 +2 位作者 张洪 于培师 徐稳 《机械制造与自动化》 2024年第5期218-223,共6页
针对复杂场景中机器人的无序抓取需要,提出一种两阶段的抓取检测算法。改进YOLOv5的网络模型,在多尺度特征融合上将浅层位置信息和深层语义信息进行注意力融合,提高多尺度目标的检测能力;将排斥因子引入损失函数中,提高了模型在遮挡环... 针对复杂场景中机器人的无序抓取需要,提出一种两阶段的抓取检测算法。改进YOLOv5的网络模型,在多尺度特征融合上将浅层位置信息和深层语义信息进行注意力融合,提高多尺度目标的检测能力;将排斥因子引入损失函数中,提高了模型在遮挡环境下的鲁棒性;在目标检测后对抓取目标边界框进行裁切处理,避免了抓取检测过程中其余目标的干扰;改进抓取检测算法,引入CSP结构和注意力机制,提高了模型的特征提取能力。在真实环境下针对随意摆放的多目标遮挡物体进行抓取实验,结果表明:机器人抓取成功率为95%。 展开更多
关键词 调压阀 目标检测算法 轻量化 重参数化 特征融合
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基于坐标注意力的重参数化红外与可见光图像融合网络
4
作者 朱丹辰 张亚 +1 位作者 马精彬 王晓明 《陕西科技大学学报》 北大核心 2024年第2期198-207,共10页
针对现有大多数基于深度网络的图像融合方法网络架构复杂、计算成本高,且没有充分考虑多模态图像的固有特性进而难以实现跨模态特征的丰富交互两个问题,提出一种基于坐标注意力机制的重参数化红外与可见光图像融合网络.该网络引入重参... 针对现有大多数基于深度网络的图像融合方法网络架构复杂、计算成本高,且没有充分考虑多模态图像的固有特性进而难以实现跨模态特征的丰富交互两个问题,提出一种基于坐标注意力机制的重参数化红外与可见光图像融合网络.该网络引入重参数化技巧,并结合残差学习进行特征提取,以在保证融合质量的同时提高计算效率.其次,为增强跨模态特征间的交互性、充分利用多模态图像信息,构建基于坐标注意力的融合模块以生成融合特征.最后,考虑到特征提取过程中可能伴随的信息丢失,设计融合特征增强模块,以利用浅、中层特征进行信息补偿.实验表明,本文方法不仅具有更为低廉的计算成本,且在保证良好视觉效果的同时,实现多个客观评价指标的提升. 展开更多
关键词 图像融合 注意力机制 重参数化 红外与可见光图像 深度学习
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卫星联合定轨的参数化融合模型 被引量:2
5
作者 赵德勇 王正明 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期2344-2350,共7页
针对基于双星定位系统的近地卫星的多星高精度联合定轨问题,首先建立了不同轨道高度的卫星动力学的物理参数模型与基于稀疏参数表示和时间序列分析的数学模型相结合的轨道动力学高精度表示模型,然后建立了基于测量系统误差参数建模和模... 针对基于双星定位系统的近地卫星的多星高精度联合定轨问题,首先建立了不同轨道高度的卫星动力学的物理参数模型与基于稀疏参数表示和时间序列分析的数学模型相结合的轨道动力学高精度表示模型,然后建立了基于测量系统误差参数建模和模型误差非参数分量表示相结合的非线性半参数联合观测模型,在此基础上建立了联合定轨的参数化融合模型,设计了联合定轨参数化融合模型的非线性半参数联合估计算法.理论分析和仿真计算结果表明,卫星轨道动力学模型的高精度表示方法能够进一步提高动力学模型的表示精度,非线性半参数联合观测模型优化建模方法能够进一步细化观测模型,而基于此设计的参数化融合模型的联合估计算法能够使最终的卫星联合定轨精度得到较大程度的改善. 展开更多
关键词 联合定轨 参数化融合模型 稀疏参数模型 非线性半参数联合估计算法
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基于样条模型的多传感器目标跟踪算法研究 被引量:2
6
作者 谢美华 王正明 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期291-295,共5页
研究武器试验中多传感器目标跟踪的数据融合问题。通过用样条函数表示目标轨迹参数,建立了问题的节省参数模型,并构造了快速的样条递推算法和参数估计算法。采用样条函数这种稀疏表示方法后,新方法能有效地减少待估参数的个数,提高参数... 研究武器试验中多传感器目标跟踪的数据融合问题。通过用样条函数表示目标轨迹参数,建立了问题的节省参数模型,并构造了快速的样条递推算法和参数估计算法。采用样条函数这种稀疏表示方法后,新方法能有效地减少待估参数的个数,提高参数估计精度,在减少计算量的同时降低处理系统的存储负担。仿真结果说明新算法能在很短的时间内完成数据融合,且得到的融合结果精度很高。 展开更多
关键词 数据融合 样条 参数化 多传感器 目标跟踪
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多传感器信息融合的放煤过程参数化研究 被引量:1
7
作者 宋庆军 肖兴明 +1 位作者 姜海燕 马驰 《自动化仪表》 CAS 2015年第5期23-26,共4页
为了解决综采放顶煤过程的煤矸识别问题,避免过放和欠放情况的发生,将多传感器信息融合技术应用于参数化模型的建立。计算分析了各阶IMF分量的总能量、EMD能量熵和峭度,进而发现它们与煤矸含量的关系,确定了合理的特征参数。建立了基于... 为了解决综采放顶煤过程的煤矸识别问题,避免过放和欠放情况的发生,将多传感器信息融合技术应用于参数化模型的建立。计算分析了各阶IMF分量的总能量、EMD能量熵和峭度,进而发现它们与煤矸含量的关系,确定了合理的特征参数。建立了基于规则的知识库形式的产生式数据融合算法,完成了煤矸的分类识别。将方法应用到放顶煤煤矸界面识别的试验中,取得了良好的识别效果,验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 放顶煤工作面 参数化 多传感器 信息融合 煤矸识别 特征提取
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基于UG/KF的直筒散装水泥罐车参数化设计系统
8
作者 谌炎辉 李冰 徐武彬 《机械设计与制造》 北大核心 2009年第9期23-25,共3页
分析了直筒散装水泥罐车的结构特征,建立了基于UG/KF技术的水泥罐车知识模型和基于UG/Open技术的人机接口程序,并以此为基础开发了直筒散装水泥罐车参数化设计系统。系统已应用于生产实际并能明显地减少产品设计时间和降低新产品的开发... 分析了直筒散装水泥罐车的结构特征,建立了基于UG/KF技术的水泥罐车知识模型和基于UG/Open技术的人机接口程序,并以此为基础开发了直筒散装水泥罐车参数化设计系统。系统已应用于生产实际并能明显地减少产品设计时间和降低新产品的开发周期。 展开更多
关键词 UG/KF 参数化设计 散装水泥罐车
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基于轻量级结构重参数化网络的口罩检测算法
9
作者 李燕 卢峥松 +2 位作者 李青云 杨世海 张小龙 《计算机与现代化》 2022年第7期40-46,60,共8页
常态化疫情防控形势下,火车站、地铁站等公共场所人群密集,容易发生病毒的传播。针对人群密集场所口罩目标较小、模型参数量大、难以部署的问题,提出一种改进的轻量级结构重参数化网络。在Retinaface算法上,使用双重级联金字塔网络替换... 常态化疫情防控形势下,火车站、地铁站等公共场所人群密集,容易发生病毒的传播。针对人群密集场所口罩目标较小、模型参数量大、难以部署的问题,提出一种改进的轻量级结构重参数化网络。在Retinaface算法上,使用双重级联金字塔网络替换原有的特征融合网络,增强特征信息,提高对小尺度目标的检测效果;同时使用结构重参数化网络RepVGG替换原有的MobileNet0.25主干网络,在模型训练时,通过残差结构提高模型特征提取能力,在模型推理时,通过模型结构重新参数化减少模型参数,提高推理速度。实验结果表明,本文算法在GPU上帧率达到92.59 fps,在自建数据集的3个不同等级的验证集上的平均准确率(mAP)达到94.17%、93.30%、86.88%,相比原始Retinaface算法分别提高了1.17个百分点、2.89个百分点、5.35个百分点,可以更好地在自然场景中进行口罩佩戴检测。 展开更多
关键词 口罩佩戴检测 Retinaface算法 结构重参数化 特征融合 轻量级
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聚变包层结构特征分析及其实现方法研究
10
作者 汪太平 王仲珏 +1 位作者 刘晓平 吴宜灿 《安徽工程科技学院学报(自然科学版)》 2005年第2期40-44,共5页
建立包层信息模型是聚变反应堆包层研究发展的需要,而包层几何模型建模是其基础,三维参数化特征化CAD系统都要求在创建产品数据模型之前对产品进行结构特征分析和参数化描述,在分析影响包层结构特征的因素基础上,给出了主要影响因素与... 建立包层信息模型是聚变反应堆包层研究发展的需要,而包层几何模型建模是其基础,三维参数化特征化CAD系统都要求在创建产品数据模型之前对产品进行结构特征分析和参数化描述,在分析影响包层结构特征的因素基础上,给出了主要影响因素与包层结构特征之间的关系,对相应的结构特征进行了定义和参数化描述,并指出了各种结构特征在特征造型系统中的实现方法. 展开更多
关键词 特征分析 层结构 参数化描述 结构特征 产品数据模型 特征造型系统 聚变反应堆 CAD系统 三维参数化 研究发展 信息模型 几何模型 包层 特征化 基础
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可重用零件特征的快速设计技术 被引量:2
11
作者 张壮 程筱胜 +3 位作者 戴宁 李大伟 孙登广 孟令尹 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第23期2804-2814,共11页
针对零件建模中复杂结构设计重用困难的问题,提出了一种基于网格融合的建模方法。采用离散指数映射(DEM)方法对基网格目标区域进行局部参数化;利用最小二乘网格以特征网格边界为条件进行补洞处理,进而采用DEM方法对补洞网格进行参数化,... 针对零件建模中复杂结构设计重用困难的问题,提出了一种基于网格融合的建模方法。采用离散指数映射(DEM)方法对基网格目标区域进行局部参数化;利用最小二乘网格以特征网格边界为条件进行补洞处理,进而采用DEM方法对补洞网格进行参数化,得到特征网格边界点的参数坐标和法矢;依据参数坐标将特征网格边界映射至基网格目标区域,并以目标区域映射边界点的位置和法矢作为初始形变条件,利用基于层的网格变形优化算法对特征网格进行变形重建,使特征网格具有较好的保形性;通过修正特征网格边界点法矢来控制重建网格体积膨胀收缩情况,进一步提高保形性;依据法矢、曲率对基网络和特征网格提取特征图元并以此添加几何约束,控制特征网格在基网格上的位置形态,保证两网格相对位置关系。实验结果表明:该方法便捷高效、精度高,可在新模型设计中有效实现设计重用。 展开更多
关键词 网格融合 设计重用 参数化 网格变形
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基于多模式融合模型的高精度风速预报方法研究 被引量:2
12
作者 汪步惟 张周祥 +3 位作者 刘洋 胡倩雲 郭晓龙 马丽亚 《电力信息与通信技术》 2021年第9期107-112,共6页
针对新能源功率预测中提升风速预报精度的需求,文章基于气象数值预报模式,利用4个背景场资料和8种参数化方案开展敏感性试验。然后,基于风速观测数据评估了集合预报成员在不同层高的风速预报效果。文章结合贝叶斯模型平均方法和相关系... 针对新能源功率预测中提升风速预报精度的需求,文章基于气象数值预报模式,利用4个背景场资料和8种参数化方案开展敏感性试验。然后,基于风速观测数据评估了集合预报成员在不同层高的风速预报效果。文章结合贝叶斯模型平均方法和相关系数滑动平均法建立了多模式融合模型,得到更加准确的确定性风速预报结果。研究显示,通过集合成员加入EC背景场进行融合后,可有效提高预报风速的相关系数,从而为提升新能源功率预测精度提供有力支撑。 展开更多
关键词 集合预报 风速预报 多模式融合 参数化方案
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GIS-BIM在铁路工程建设管理中的应用研究 被引量:35
13
作者 郝蕊 王辉麟 +1 位作者 卢文龙 徐晓磊 《铁路计算机应用》 2018年第4期46-50,共5页
针对当前铁路工程项目地域广泛、工程复杂,传统的管理模式不能满足多维信息的共享与管理,开展基于GIS-BIM技术在铁路工程建设管理中的应用研究。采用快速建模方法构建大范围三维铁路工程结构物;通过基于数据转换的GIS-BIM融合技术实现... 针对当前铁路工程项目地域广泛、工程复杂,传统的管理模式不能满足多维信息的共享与管理,开展基于GIS-BIM技术在铁路工程建设管理中的应用研究。采用快速建模方法构建大范围三维铁路工程结构物;通过基于数据转换的GIS-BIM融合技术实现铁路工程建设和工程结构的精细化管理;基于倾斜摄影技术,快速真实描述客观场景。利用GIS-BIM技术,构建工程建设环境,工程模型的三维场景,工程结构物模型,实现模型和铁路工程建设项目信息共享与集成、铁路工程建设项目信息化管理。基于GIS-BIM技术构建的铁路工程建设地理信息系统在郑万(郑州南站—万州北站)铁路试点应用,效果良好,此研究可为铁路工程建设信息化、可视化管理提供参考。 展开更多
关键词 地理信息系统 建筑信息模型 铁路工程建设 数据集成 参数化规则 数据融合 倾斜摄影
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多尺度分解及信号融合的3D模型重构
14
作者 张成堡 王孝通 +2 位作者 徐晓刚 徐冠雷 王建国 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第1期201-204,237,共5页
提出了基于经验模式分解和信息融合的三维几何模型重构方法,包括3个步骤:首先球面参数化信号并将其映射到平面,进行均匀规则采样;再对平面信号进行限邻域经验模式分解和小波分解,利用得到的各个内蕴模式图层和小波系数进行融合;最后从... 提出了基于经验模式分解和信息融合的三维几何模型重构方法,包括3个步骤:首先球面参数化信号并将其映射到平面,进行均匀规则采样;再对平面信号进行限邻域经验模式分解和小波分解,利用得到的各个内蕴模式图层和小波系数进行融合;最后从图层信号得到不规则的原始映射信号,逆映射回三维几何模型信号。同时,提出了基于信噪比的三维几何信号融合性能评价指标,对重构模型进行验证。实验结果表明,该方法能够有效融合三维几何信号,基于限邻域经验模式分解的重构效果优于小波分解。 展开更多
关键词 三维几何信号融合 经验模式分解(EMD) 球面参数化 信噪比
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基于重参数化多尺度融合网络的高效极暗光原始图像降噪 被引量:3
15
作者 魏恺轩 付莹 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第8期120-126,共7页
实用的暗光降噪增强解决方案往往需要具备计算速度快、内存效率高、能够实现视觉上高质量的降噪等优点。现有方法大多以提升降噪质量为目标,因此在速度和内存要求上有所折中,这在很大程度上限制了其实用性。文中提出了一种新的深度降噪... 实用的暗光降噪增强解决方案往往需要具备计算速度快、内存效率高、能够实现视觉上高质量的降噪等优点。现有方法大多以提升降噪质量为目标,因此在速度和内存要求上有所折中,这在很大程度上限制了其实用性。文中提出了一种新的深度降噪网络——重参数化多尺度融合网络,用于极暗光单张原始图像降噪,在不损失降噪性能的同时加快模型的推断速度并降低内存开销。具体地,在多尺度空间提取图像特征,利用轻量级的空间通道并行注意力模块动态自适应地聚焦于空间及通道中的核心特征;同时使用重参数化的卷积单元,在不增加任何推断计算量的情况下进一步丰富模型的表征能力。该模型在常见CPU上(如Intel i7-7700K)可以在1s左右恢复超高清4K分辨率图像,在普通GPU(如NVIDIA GTX 1080Ti)上以24帧率的速度运行,在几乎4倍快于现有先进方法(如UNet)的同时仍保持具有竞争力的恢复质量。 展开更多
关键词 重参数化卷积单元 多尺度融合 空间通道并行注意力模块 极暗光图像降噪
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基于RPCA和PLIP的红外与可见光图像融合方法 被引量:1
16
作者 许静 刘敬 李康欣 《西安邮电大学学报》 2022年第6期22-30,共9页
针对现有的红外与可见光图像融合方法存在源图像细节纹理丢失、对比度和清晰度不高等问题,提出一种基于鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)和参数化对数图像处理(Parameterized Logarithmic Image Processing,PL... 针对现有的红外与可见光图像融合方法存在源图像细节纹理丢失、对比度和清晰度不高等问题,提出一种基于鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)和参数化对数图像处理(Parameterized Logarithmic Image Processing,PLIP)的红外与可见光图像融合方法。利用RPCA将待融合图像分解为稀疏矩阵和低秩矩阵。对稀疏矩阵结合局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)和直觉模糊集(Intuitionistic Fuzzy Set,IFS)进行融合,以减少噪声干扰,获取丰富的细节。对低秩图像基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和PLIP融合,以增强融合图像背景的纹理信息。实验结果表明,所提方法在保留待融合图像的边缘和细节、融合图像的对比度和清晰度等方面均有所提高,并且主观感受更自然。 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光图像 鲁棒主成分分析 参数化对数图像处理
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基于iHDODC-LinkNet网络的遥感图像道路提取方法 被引量:2
17
作者 陈国军 朱燕宁 +1 位作者 耿润田 李子祥 《光电子.激光》 CSCD 北大核心 2024年第1期51-58,共8页
遥感图像的道路提取在推动城乡发展规划及建设方面具有重要意义。然而,目前传统方法对于遥感图像道路提取存在工程量大、效率低下的问题,基于深度学习的方法又存在复杂场景下提取精度不高和连通性差等问题。针对上述存在的问题,为提高... 遥感图像的道路提取在推动城乡发展规划及建设方面具有重要意义。然而,目前传统方法对于遥感图像道路提取存在工程量大、效率低下的问题,基于深度学习的方法又存在复杂场景下提取精度不高和连通性差等问题。针对上述存在的问题,为提高不同地貌区域的道路提取精度,本文提出一种基于iHDODC-LinkNet网络的高分辨率遥感图像道路提取方法。该方法在语义分割模型D-LinkNet的基础上进行改进:一方面使用ResNeSt50重建D-LinkNet网络并添加预训练模型,提出一种混联深度过参数化扩张卷积(hybrid depthwise over-parameterized dilated convolution,HDODC)模块;另一方面采用迭代注意力特征融合(iterative attentional feature fusion,iAFF)机制替换原始的相加融合,从而使模型关注于道路的全局信息。最后,在马萨诸塞州道路数据集和某省高速公路场景数据集上进行训练并通过测试集的提取效果证明模型改进方法的有效性。根据实验模型分割效果表明,改进后的方法在测试集上F1达到71.66%,相比原始模型提升了10%,能够得到效果更好的分割结果。 展开更多
关键词 语义分割 连通性 混联深度过参数化扩张卷积(HDODC) 注意力特征融合
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多传感器融合的智能车设计方案及控制研究
18
作者 赵鹏 张艳 姜利玲 《工业仪表与自动化装置》 2024年第6期81-87,108,共8页
智能小车的种类、控制要求多种多样,实现的功能也各不相同。分别针对两个主动轮和一个从动万向轮构成的三轮小车、四驱小车、舵机控制前轮转向与后轮主动差速的阿克曼小车、两轮平衡小车、麦克纳姆轮全向智能车为控制对象,通过对以主从... 智能小车的种类、控制要求多种多样,实现的功能也各不相同。分别针对两个主动轮和一个从动万向轮构成的三轮小车、四驱小车、舵机控制前轮转向与后轮主动差速的阿克曼小车、两轮平衡小车、麦克纳姆轮全向智能车为控制对象,通过对以主从机控制模式智能车的机械结构、控制系统硬件结构、器件选择及性能对比、软件设计流程、控制算法实现及软件结构分析揭示智能车控制机理;提出针对不同机械结构的智能车,采用不同控制器、不同传感器实现智能车的循迹、无线控制的设计方案;分析不同类型小车的PID调参方法并总结调试过程中存在的问题。对于多传感器融合的智能小车在选型、设计、路线规划、远程控制、调试方面有一定的指导意义。 展开更多
关键词 智能小车 PID调参 多传感器融合 路线规划
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The Analytical Parametrization of Fusion Barrier by Using the Skyrme Energy-Density Function Model
19
作者 V.Zanganeh M.Mirzaei N.Wang 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2015年第8期177-184,共8页
Using the skyrme energy density formalism, a pocket formula is introduced for barrier heights and positions of 95 fusion reactions(48≤ZPZT≤1520) with respect to the charge and mass numbers of the interacting nuclei.... Using the skyrme energy density formalism, a pocket formula is introduced for barrier heights and positions of 95 fusion reactions(48≤ZPZT≤1520) with respect to the charge and mass numbers of the interacting nuclei. It is shown that the parameterized values of RBand VBare able to reproduce the corresponding experimental data with good accuracy. Moreover, the absolute errors of our formulas are less than those obtained using the analytical parametrization forms of the fusion barrier based on the proximity versions. The ability of the parameterized forms of the barrier heights and its positions to reproduce the experimental data of the fusion cross section have been analyzed using the Wong model. 展开更多
关键词 fusion BARRIER SKYRME force parameterIZATION of FU
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基于双支路特征融合的MRI颅脑肿瘤图像分割研究 被引量:2
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作者 熊炜 周蕾 +2 位作者 乐玲 张开 李利荣 《光电子.激光》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期383-392,共10页
针对磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)颅脑肿瘤区域误识别与分割网络空间信息丢失问题,提出一种基于双支路特征融合的MRI脑肿瘤图像分割方法。首先通过主支路的重构VGG与注意力模型(re-parameterization visual geometry gr... 针对磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)颅脑肿瘤区域误识别与分割网络空间信息丢失问题,提出一种基于双支路特征融合的MRI脑肿瘤图像分割方法。首先通过主支路的重构VGG与注意力模型(re-parameterization visual geometry group and attention model, RVAM)提取网络的上下文信息,然后使用可变形卷积与金字塔池化模型(deformable convolution and pyramid pooling model, DCPM)在副支路获取丰富的空间信息,之后使用特征融合模块对两支路的特征信息进行融合。最后引入注意力模型,在上采样过程中加强分割目标在解码时的权重。提出的方法在Kaggle_3m数据集和BraTS2019数据集上进行了实验验证,实验结果表明该方法具有良好的脑肿瘤分割性能,其中在Kaggle_3m上,Dice相似系数、杰卡德系数分别达到了91.45%和85.19%。 展开更多
关键词 磁共振成像(magnetic resonance imaging MRI)颅脑肿瘤图像分割 双支路特征融合 重构VGG与注意力模型(re-parameterization visual geometry group and attention model RVAM) 可变形卷积与金字塔池化模型(deformable convolution and pyramid pooling model DCPM)
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