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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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为了更加准确地检测出图像中的显著性目标,提出了多先验融合的显著性目标检测算法。针对传统中心先验对偏离图像中心的显著性目标会出现检测失效的情况,提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大致位置,以凸包区域中心计算中心先验。同时通过融合策略将凸包区域中心先验、颜色对比先验和背景先验融合并集成到特征矩阵中。最后通过低秩矩阵恢复模型生成结果显著图。在公开数据集MSRA1000和ESSCD上的仿真实验结果表明,MPLRR能够得到清晰高亮的显著性目标视觉效果图,同时F,AUC,MAE等评价指标也比现有的许多方法有明显提升。 相似文献
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随着城市建设规模的不断发展,为满足不断增长的城市供热需求并全面落实国家生态保护、清洁供暖、可持续发展等政策,减少城市环境治理的压力,城市供热热源逐步远离城市,形成许多以长距离供暖和大规模供热为特征的长距离供热管线.由于热源和城市的位置关系,长距离供热管线往往会穿越复杂的障碍区域.以富拉尔基发电厂向齐齐哈尔市长距离供热管网项目穿越行洪区段管网作为案例,从管线穿越障碍区域设计、防洪设计及施工便道设计三个方面对供热管网穿越行洪区时的难点进行分析总结. 相似文献
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一种北斗联合低轨星座的导航增强方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
单纯依靠北斗导航系统提供定位导航授时服务,存在卫星信号落地功率低、易受遮蔽和阻断的不足。针对此问题,研究了一种北斗联合低轨星座实现导航增强的系统架构;提出了一种新的适应严重遮蔽或干扰条件下,基于到达时间(TOA)和到达频率(FOA)联合观测的定位解算算法;对高中低轨混合星座条件下的覆盖特性和精度衰减因子进行了仿真分析。分析结果表明,用户可见星数平均增加了64.2%,位置精度衰减因子(PDOP)平均改善了28.7%。研究结果可为下一代北斗的论证设计与研制建设提供参考借鉴。 相似文献