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基于级联Dense-UNet和图割的肝脏肿瘤自动分割 被引量：7
1
作者 杨振 邸拴虎 +2 位作者 赵于前 廖苗 曾业战 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1683-1693,共11页
腹部CT图像肝脏肿瘤分割是进行肝脏疾病诊断、手术规划和放射治疗的重要前提。针对肝脏肿瘤灰度异质、纹理丰富、边界模糊等因素引起的分割困难,该文提出基于级联Dense-Unet和图割的自动精确鲁棒分割方法。首先运用级联的Dense-UNet获... 腹部CT图像肝脏肿瘤分割是进行肝脏疾病诊断、手术规划和放射治疗的重要前提。针对肝脏肿瘤灰度异质、纹理丰富、边界模糊等因素引起的分割困难,该文提出基于级联Dense-Unet和图割的自动精确鲁棒分割方法。首先运用级联的Dense-UNet获取肝脏肿瘤初始分割结果及感兴趣区域,然后利用图像像素级和区域级特征,分别构建可有效区分肿瘤与非肿瘤的灰度模型和概率模型,并将其融入图割能量函数,进一步精确分割感兴趣区域中的肿瘤组织。最后分别采用LiTS和3Dircadb公共数据库作为训练集与测试集进行实验,并与现有多种自动分割方法进行了比较。结果表明,提出方法可有效分割CT图像中灰度、形状、大小、位置各异的肝脏肿瘤,能提取更精确的肿瘤边界,尤其对于对比度低、边界模糊的肿瘤具有明显优势。 展开更多
关键词 CT图像 肿瘤分割 Dense-UNet 图割
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基于可见光与红外热图像的行车环境复杂场景分割 被引量：5
2
作者 陈武阳 赵于前 +3 位作者 阳春华 张帆 余伶俐 陈白帆 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期460-469,共10页
复杂场景分割是自动驾驶领域智能感知的重要任务,对稳定性和高效性都有较高的要求.由于一般的场景分割方法主要针对可见光图像,分割效果非常依赖于图像获取时的光线与气候条件,且大多数方法只关注分割性能,忽略了计算资源.本文提出一种... 复杂场景分割是自动驾驶领域智能感知的重要任务,对稳定性和高效性都有较高的要求.由于一般的场景分割方法主要针对可见光图像,分割效果非常依赖于图像获取时的光线与气候条件,且大多数方法只关注分割性能,忽略了计算资源.本文提出一种基于可见光与红外热图像的轻量级双模分割网络(DMSNet),通过提取并融合两种模态图像的特征得到最终分割结果.考虑到不同模态特征空间存在较大差异,直接融合将降低对特征的利用率,本文提出了双路特征空间自适应(DPFSA)模块,该模块能够自动学习特征间的差异从而转换特征至同一空间.实验结果表明,本文方法提高了对不同模态图像的利用率,对光照变化有更强的鲁棒性,且以少量参数取得了较好的分割性能. 展开更多
关键词 场景分割 可见光图像 红外热图像 双模分割网络 双路特征空间自适应模块
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融合BiFPN和改进Yolov3-tiny网络的航拍图像车辆检测方法 被引量：18
3
作者 鲁博 瞿绍军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第8期1694-1698,共5页
航拍车辆检测能够从航拍图像中检测出车辆的位置和种类信息,可以为与车辆相关的应用问题提供重要信息支撑.为满足实际运用的要求,需要保证目标检测算法的速度与精度.通常精度较高的深度学习目标检测模型速度较慢,而速度优势明显的简单... 航拍车辆检测能够从航拍图像中检测出车辆的位置和种类信息,可以为与车辆相关的应用问题提供重要信息支撑.为满足实际运用的要求,需要保证目标检测算法的速度与精度.通常精度较高的深度学习目标检测模型速度较慢,而速度优势明显的简单网络结构算法精度难以满足实际需求.针对这一需求与特性,提出了一种航拍图像车辆目标检测算法,在牺牲微量速度的情况下极大提升检测精度.选择Yolov3-tiny的主干网作为主干网,同时引入BiFPN特征金字塔结构与主干网结合以增进多层次特征的融合,提出一种新的上采样结构,替换原有网络中的上采样结构.在vedai数据集上进行实验,与Yolov3相比,每秒检测帧(fps)与检测精度(map)分别提升了73%、6%.与Yolov3-tiny相比,虽然fps下降了5%,帧数减少2帧,但map提升了9.6%,与ssd、mobilenetv3、efficientnet相比,无论是检测精度还是检测速度都具有明显优势,提出方法的map达到了87.6%.本文所提出的Bi-Yolov3-tiny模型与上采样结构综合了轻量级网络和复杂结构网络的优点,使得航拍图像车辆检测的效果更加精准的同时也保持了较快的速度. 展开更多
关键词 车辆检测 目标检测 Yolov3 上采样 特征金字塔 小目标
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基于多目标优化多任务学习的端到端车牌识别方法 被引量：14
4
作者 周晓君 高媛 +1 位作者 李超杰 阳春华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期676-688,共13页
本文针对多个车牌识别任务之间存在竞争和冲突,导致难以同时提高多个车牌的识别率的问题,提出基于多目标优化多任务学习的端到端车牌识别方法.首先,通过分析某些车牌识别任务容易占主导地位,而其他任务无法得到充分优化的问题,建立基于... 本文针对多个车牌识别任务之间存在竞争和冲突,导致难以同时提高多个车牌的识别率的问题,提出基于多目标优化多任务学习的端到端车牌识别方法.首先,通过分析某些车牌识别任务容易占主导地位,而其他任务无法得到充分优化的问题,建立基于多任务学习的车牌识别模型.接着,针对字符分割造成车牌识别准确率较低、鲁棒性较差的问题,提出基于多任务学习的端到端车牌识别方法.最后,针对多个车牌识别任务间难以权衡的问题,提出一种基于多目标优化的多任务学习方法,以提高多个车牌识别的准确率.将本文所提方法在标准车牌数据集上进行测试,实验结果验证了该方法的有效性和优越性,其他代表性方法相比可以提高车牌识别的准确率、快速性和鲁棒性. 展开更多
关键词 车牌识别 多任务学习 多目标优化 深度神经网络 机器学习
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全卷积注意力机制神经网络的图像语义分割 被引量：16
5
作者 欧阳柳 贺禧 瞿绍军 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第5期1136-1145,共10页
全卷积神经网络是一种强大的端到端的模型,在语义分割领域应用广泛,获得了巨大的成功。研究人员提出了一系列基于完全卷积神经网络的方法,但是随着卷积和池化的持续性下采样,图像的上下文信息将会丢失,影响了像素级分类。针对完全卷积... 全卷积神经网络是一种强大的端到端的模型,在语义分割领域应用广泛,获得了巨大的成功。研究人员提出了一系列基于完全卷积神经网络的方法,但是随着卷积和池化的持续性下采样,图像的上下文信息将会丢失,影响了像素级分类。针对完全卷积网络上下文信息丢失问题,提出基于像素的注意力方法。该方法利用计算高级特征图像素之间的联系来获取全局信息,增强像素之间的相关性,再结合空洞空间金字塔池化进一步提取图像的特征信息。针对图像的高层特征图像素丢失的问题,提出了基于图像不同层级的注意力方法。该方法将高层特征图中的信息作为指导对低层特征图中隐藏的信息进行挖掘,然后和高级特征图进行融合,充分利用高级特征图信息和低级特征图的信息。在实验方面,通过对比所提不同模块对全卷积神经网络分割性能的影响,验证了所提方法的有效性。同时在公认的图像语义分割数据集Cityscapes上与当前先进的网络进行实验对比,结果显示所提方法在客观评价指标和主观效果方面均存在优越性,并在Cityscapes官网测试集中达到了69.3%的准确率,性能比近期几个先进网络高出3~5个百分点。 展开更多
关键词 全卷积神经网络 空洞空间金字塔池化 注意力模型 语义分割
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融合注意力机制的端到端的街道场景语义分割 被引量：2
6
作者 吴琼 瞿绍军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第7期1514-1520,共7页
随着注意力机制的出现,研究人员开始通过对神经网络的特征图中的不同关注角度添加注意力机制来提升图像语义分割准确率.现有融合注意力机制的方法,大多通过计算像素与其它像素之间的关系来求得该像素点的注意力权值,这些方法提升效果具... 随着注意力机制的出现,研究人员开始通过对神经网络的特征图中的不同关注角度添加注意力机制来提升图像语义分割准确率.现有融合注意力机制的方法,大多通过计算像素与其它像素之间的关系来求得该像素点的注意力权值,这些方法提升效果具有局限性.针对以上问题,设计了两种不同的注意力模块:空间-条形注意力和通道注意力,提出了一种融合注意力机制的端到端的街道场景语义分割方法.空间-条形注意力采用两种不同条形池化核,捕获条形分布区域之间的长距离依赖关系,可以有效捕获局部和全局上下文信息.在Cityscapes数据集上的实验表明,该算法在验证集和测试集上的分割精度分别为76.89%、77.8%,与现有的算法相比有更好的表现.本文结合人类视觉注意力的特点,提出的两个注意力模型,使得街道场景下的语义分割效果更加准确. 展开更多
关键词 注意力机制 全卷积网络 条形池化 语义分割
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具有隐藏吸引子的单涡卷混沌系统与电路实验 被引量：3
7
作者 计文奎 胡海煦 +2 位作者 李菲 王苗 万求真 《阜阳师范大学学报（自然科学版）》 2021年第4期1-9,共9页
本文通过构建系统模型,增加控制参数和改变非线性项以及增加常数项相结合的方法构造出一类单涡卷混沌系统,并探究其中两种典型混沌系统的复杂特性。首先,分析该两种包含隐藏吸引子混沌系统的数值仿真相图、时域波形图、Poincare截面图... 本文通过构建系统模型,增加控制参数和改变非线性项以及增加常数项相结合的方法构造出一类单涡卷混沌系统,并探究其中两种典型混沌系统的复杂特性。首先,分析该两种包含隐藏吸引子混沌系统的数值仿真相图、时域波形图、Poincare截面图和功率谱图。其次,讨论不同系统参数改变时,Lyapunov指数谱和分岔图在整个系统中的变化趋势,并从中发现多种隐藏吸引子的共存现象。最后,搭建实物硬件电路图,在示波器上得到混沌吸引子,其与Matlab仿真结果相一致,验证了混沌电路的实际可操作性。 展开更多
关键词 单涡卷 隐藏吸引子 共存现象 混沌电路
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