基于分裂式K均值聚类的肤色检测方法

针对复杂图像背景及光照导致的肤色检测率不高的问题,提出一种基于分裂式K均值聚类的椭圆模型肤色检测方法。该方法对图像进行光线补偿处理,采用Gray World方法对图像进行颜色均衡,选择建立检测效率较高的椭圆肤色模型进行肤色检测,并在检测出的肤色区域上采用分裂式K均值聚类(FKM)进行二次的肤色判决,进一步准确检测出肤色区域。实验表明,所提出的检测算法能准确高效地检测出肤色区域,具有较高地准确率和较强的鲁棒性。     

超声波传感器深度增益补偿电路设计

为了补偿超声探伤信号在动车组转向架中的传播损耗,利用超声波传感器,根据深度增益补偿的基本原理和微弱信号在不同深度处的衰减规律,设计了基于现场可编程门阵列(FPGA)的数字可控制式的增益放大补偿方法和电路。由XC6SLX16型FPGA的PLL模块产生精确的时钟控制信号,并输出数字量到DA芯片产生补偿电压曲线控制AD8330的放大增益倍数,再使深度补偿增益后的回波模拟信号进入LTC2249芯片内转换成数字信号,以便为下级数字信号再处理使用。实验结果表明:在超声波探伤仪系统的电路输入端加入频率为5 MHz、峰峰值为2 mV的正弦波激励后,通过改变步进值为5 dB的3种不同增益的大小,可以实现不同的放大增益,使衰减得到补偿。     

考虑土体强度参数深度依赖性的非平稳随机场边坡滑动深度和体积分析

基于随机有限元方法（RFEM）和Monte-Carlo模拟,建立了能够模拟具有深度依赖性的土体强度参数边坡或具有软弱夹层边坡的非平稳随机场模型。通过辐射扫描方法获取最危险滑动面,得到非平稳随机场边坡滑动深度和滑动体积。将该方法与均质边坡和平稳随机场边坡获得的滑动深度和滑动体积进行对比,研究土体强度参数深度依赖性的非平稳随机场边坡的不同坡度和各向异性对滑动深度和滑动体积的影响。结果表明：基于RFEM的非平稳随机场滑动深度和滑动体积结果为地质灾害风险及后果评估提供了一个参考分析的新角度;参数的深度依赖性程度越高(变化率b越大),则边坡平均滑动深度和滑动体积越小;在大坡度滑坡风险后果评估中,可以基于均质边坡分析结果进行初步预估;在非平稳随机场中,随着各向异性的增大,所有坡度边坡的滑动体积变异系数增大;不同坡度下,水平方向的相关程度越大,则土坡内软弱夹层的不确定性越强,滑动体积的变异系数也不断增大。     

基于多尺度特征融合的皮肤烧伤创面分级算法

为实现遭受重大火灾等灾害后,对伤员皮肤烧伤自动化分级,加快诊断效率,提出提出一种用于皮肤烧伤分类的轻量化模型BI-YOLOv5算法。替换Swish激活函数,提高模型收敛能力及检测效率;使用K-means++算法对anchors聚类分析,增强对不同尺度目标的适应能力;修改特征提取网络,提取多个尺度的特征信息,建立多尺度特征融合网络,提高模型对深层特征信息的利用率,提高小面积烧伤的识别精度。实验结果表明,BI-YOLOv5算法在检测并区分不同烧伤类别及环境干扰下烧伤检测有较高的精度和效率,mAP达到97.6,对比YOLOv5提升8.4个百分点。     

新型胶原基人工皮肤模型的建立

根据皮肤的组织结构与生理功能,研制了复合天然三维网络结构胶原组织工程支架材料,并以此为支架材料建立了3层结构的人工皮肤模型:上层是具有良好生物相容性且可降解的聚合物涂层,可以屏蔽细菌并保持人工皮肤良好的透水气性;中间是复合型天然三维网络结构胶原纤维支架材料层,为细胞的增殖提供三维空间和良好的生长环境,起到真皮基质的作用;下层是药物层,具有营养、抗菌消炎、刺激细胞生长的作用。     

Order-k α-hulls and α-shapes

We introduce order-k α-hulls and α-shapes – generalizations of α-hulls and α-shapes. Being also a generalization of k-hull (known in statistics as “k-depth contour”), order-k α-hull provides a link between shape reconstruction and statistical depth. As a generalization of α-hull, order-k α-hull gives a robust shape estimation by ignoring locally up to k outliers in a point set. Order-k α-shape produces an “inner” shape of the set, with the amount of “digging” into the points controlled by k. As a generalization of k-hull, order-k α-hull is capable of determining “deep” points amidst samples from a multimodal distribution: it correctly identifies points which lie outside clusters of samples.The order-k α-hulls and α-shapes are related to order-k Voronoi diagrams in the same way in which α-hulls and α-shapes are related to Voronoi diagrams. This implies that order-k α-hull and α-shape can be readily built from order-k Voronoi diagram, and that the number of different order-k α-shapes for all possible values of α is proportional to the complexity of order-k Voronoi diagram.     

Bayesian estimation of Dirichlet mixture model with variational inference

In statistical modeling, parameter estimation is an essential and challengeable task. Estimation of the parameters in the Dirichlet mixture model (DMM) is analytically intractable, due to the integral expressions of the gamma function and its corresponding derivatives. We introduce a Bayesian estimation strategy to estimate the posterior distribution of the parameters in DMM. By assuming the gamma distribution as the prior to each parameter, we approximate both the prior and the posterior distribution of the parameters with a product of several mutually independent gamma distributions. The extended factorized approximation method is applied to introduce a single lower-bound to the variational objective function and an analytically tractable estimation solution is derived. Moreover, there is only one function that is maximized during iterations and, therefore, the convergence of the proposed algorithm is theoretically guaranteed. With synthesized data, the proposed method shows the advantages over the EM-based method and the previously proposed Bayesian estimation method. With two important multimedia signal processing applications, the good performance of the proposed Bayesian estimation method is demonstrated.     

泄水建筑物下游冲刷坑二维数值模拟

对巨亭水电站泄水建筑物下游局部冲刷过程进行了二维数值模拟。采用RNG k-ε湍流模型封闭N-S方程、有限体积法在计算网格上离散求解、VOF方法追踪自由水面;采用C语言编写用户自定义函数,以泥沙起动切应力作为床面泥沙起动判别标准,通过分析比较水流剪切力与泥沙起动切应力大小,用以控制冲刷坑底部边界变化;采用局部重构模型和弹簧光顺模型更新计算区域和网格质量,藉以模拟和追踪局部冲刷坑边界变化。研究表明,模拟结果与实测资料符合良好。在冲刷坑的冲刷过程中,床面剪切应力随着冲刷的进程急剧减小,湍动能随着冲刷的进程减小缓慢;床面剪切应力和湍动能沿程变化均较为剧烈,床面剪切应力沿程先增大后减小,床面湍动能则沿程减小。冲刷坑的纵向平衡形态或床面泥沙起动主要决定于床面剪切应力,床面湍动能对泥沙起动也具有重要影响。     

RBM学习方法对比

随着深度学习在模型、算法与理论上的突破性进展,以玻尔兹曼机为基础的各类深度模型近年来在目标识别与自然语言处理等诸多领域得到广泛应用。概述了玻尔兹曼机的相关概念,分析了受限玻尔兹曼机模型所具有的优势。对RBM中的学习方法进行了详细的描述,对应用最为广泛的受限玻尔兹曼机的几种典型学习算法进行了对比,并指出学习算法的研究在未来仍将是深度学习中的一项核心问题。     

护肤品新剂型的研究

介绍了中药护肤品－成团型涂抹膏新产品研究的相关实验，主要包括基质实验，药物选择实验等。