药学垂直搜索引擎平台的建立与技术研究

目的:针对国内医药企业和科研机构的工作特点,研究药学垂直搜索引擎平台的建立模式与技术实现。方法:应用Visual Studio 2008开发平台、SQL Server 2005商业智能平台以及垂直搜索引擎技术,开发具有市场应用价值的在线药学信息集成平台。结果:设计建立了包含新闻资讯、文献论文、专利情报、新药信息、药品信息、政策法规等在内的药学垂直搜索引擎平台。结论:该药学垂直搜索引擎平台可为医药企业和科研机构提供医药信息、文献和数据的检索、查询与分析等服务。

红外与可见光图像快速融合算法

为了增强融合效果,提高融合速度,提出一种快速有效的红外与可见光图像融合算法.首先采用局部直方图均衡和中值滤波对红外与可见光图像进行对比度增强和去噪处理;然后对增强后图像进行线性融合,生成伪彩色融合图像;最后简化Lab颜色空间与RGB颜色空间之间的转换模型,并在简化的Lab空间实现全局颜色迁移,将可见光参考图像的一阶统计信息融合进伪彩色图像,获得自然感的真彩色图像.对比实验结果表明,采用文中算法生成的融合图像更加清晰、自然,速度更快、更简单.

基于YUV空间的彩色夜视融合方法

提出了一种基于图像增强和颜色迁移理论的彩色夜视融合方法。首先采用局部增强技术以及中值滤波方法调整低光照可视图像和红外图像的对比度;然后将增强后的图像进行线性运算获得三幅灰度图像,并分别将其映射到RGB三个通道生成伪彩色融合图像;最后,基于YUV颜色空间将参考图像的颜色传输至融合图像获得自然、真实的彩色融合图像。实验结果表明,彩色迁移图像较伪彩色融合图像颜色更加自然、真实,更有利于人眼对目标和环境的判断识别。与其他融合方法相比,算法执行速度更快。

采用重参数网络的Transformer目标跟踪

针对目前基于Siamese结构的目标跟踪计算量大且不能实现模板与搜索区域间充分信息交融的问题,提出基于重参数网络的Transformer目标跟踪算法.首先采用重参数法降低跟踪过程中骨干网络计算量,训练时采用多分支并行结构,测试跟踪过程中使用重参数法将多分支并行结构重构成单分支串行结构;然后对骨干网络提取的模板特征图和搜索区域特征图使用Transformer结构进行自注意力加强,通过交叉注意力层实现像素级信息交融;最后将完成充分交融的信息映射到分类分支、中心度估计分支与边框回归分支,其中,边框回归分支采用最新的CIoU-Loss进行训练,使得跟踪算法精确度更高,具有更强鲁棒性的同时满足实时性.实验结果表明,所提算法在大规模基准数据集GOT-10k上平均重叠率为0.606,超越SiamFC++算法0.011;在大规模数据集LaSOT上,成功率、归一化精确度、精确度分别达到0.554,0.659和0.581,比SiamFC++算法提高了0.010,0.036和0.034.