基于多注意力机制的生成对抗网络的遥感图像超分重建

针对现有超分辨算法重建后的遥感图像模糊,含有伪影和噪声等问题,提出一种基于多注意力机制的生成对抗网络。首先,在生成器的残差块中引入高效注意力机制,增强全局相关性,提高模型的特征提取能力;其次,利用迭代注意特征融合模块对输入的图像和经过生成器生成的高层语义特征图进行融合,代替长跳跃连接常用的相加操作,减少输入图像进行相加操作时导致的信息损失,使重建后的图像更加清晰;最后,基于WGAN网络优化模型训练,促进网络训练的稳定,加快损失函数的收敛。在不同数据集上验证上述方法,结果表明,相较次优算法,所提方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)上分别提高了0.062～0.122 dB和0.03～0.08。     

碲镉汞线性雪崩焦平面器件评价及其应用(特邀)

碲镉汞线性雪崩焦平面探测器具有高增益、高带宽及低过剩噪声等特点,在航空航天、天文观测、军事装备及地质勘探等领域展现了巨大的应用潜力。目前,国内已经开展了碲镉汞线性雪崩焦平面器件的研制工作,但缺乏评价其性能的方法及标准,同时对其的应用仍然处于探索阶段。首先分析了表征线性雪崩焦平面器件性能的关键参数,同时基于碲镉汞线性雪崩焦平面器件的特点,探讨了雪崩焦平面器件在主/被动红外成像、快速红外成像等领域的应用,最后对碲镉汞雪崩焦平面器件的未来发展进行了展望。     

地籍信息系统图形数据建库及其精度问题研究

论述了建立地籍信息系统（Cadastral Information System简称CIS) 过程中的图形（空间）数据建库等问题,并对空间数据的精度及其质量评定模型进行了讨论,从精度和数据共享的角度概括了数据采集和在CIS中建立空间数据库的一些方法。另外还简要描述了基于空间数据库和地理信息系统（GIS）平台的CIS的结构;为了详细说明GIS和空间数据库的关系,本文给出了一个典型的CIS的例子,并进行了说明。     

融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构

对于图像超分辨率重建而言,通常会将图像的整体信息作为研究对象。然而图像本身含有的大量结构信息并没有得到充分利用。为了提高超分辨率重建的效果,实现对不同特征信息的利用,提出了一种融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构算法。依据图像所具有的低秩性对高分辨率图像进行分解,获得高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分;将对应的低分辨率图像与高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分进行训练,学习得到对应的特征字典;基于高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分分别基于稀疏表示和邻域嵌入进行高分辨率重构;基于低秩矩阵恢复理论,融合邻域回归和稀疏表示重构的高分辨率图像,得到最终的高分辨率图像。在测试集Set5和Set14上将提出的算法与几种经典算法进行对比实验,可视化和量化结果均表明,相比传统超分辨率算法,提出的算法在PSNR和SSIM都有很好的提升。     

新型养老服务产业设施项目规划与设计研究

本文结合近年的学习研究,以云南省昆明市综合型养老社区为例,从规划理念、功能布局、道路与交通组织、建筑形式与风格等几个方面探讨新型养老服务社区的规划与设计。     

物联网卡业务运营风险监控系统的研究

在物联网高速发展的同时,也暴露出一系列的安全问题。本文首先总结了物联网卡业务运营过程中出现的风险场景,然后探讨了物联网卡风险行为特征的提取方法,最后提出了物联网卡异常行为的提取规则,搭建物联网业务运营风险监控系统,以告警并协助处理异常网卡,保障物联网的完全运营。     

融合双注意力机制3D U-Net的肺肿瘤分割

目的 精确的肺肿瘤分割对肺癌诊断、手术规划以及放疗具有重要意义。计算机断层扫描（computed tomography,CT）是肺癌诊疗中最重要的辅助手段,但阅片是一项依靠医生主观经验、劳动密集型的工作,容易造成诊断结果的不稳定,实现快速、稳定和准确的肺肿瘤自动分割方法是当前研究的热点。随着深度学习的发展,使用卷积神经网络进行肺肿瘤的自动分割成为了主流。本文针对3D U-Net准确度不足,容易出现假阳性的问题,设计并实现了3维卷积神经网络DAU-Net（dual attention U-Net）。方法 首先对数据进行预处理,调整CT图像切片内的像素间距,设置窗宽、窗位,并通过裁剪去除CT图像中的冗余信息。DAU-Net以3D U-Net为基础结构,将每两个相邻的卷积层替换为残差结构,并在收缩路径和扩张路径中间加入并联在一起的位置注意力模块和通道注意力模块。预测时,采用连通域分析对网络输出的二值图像进行后处理,通过判断每个像素与周围26个像素的连通关系获取所有的连通域,并清除最大连通域外的其他区域,进一步提升分割精度。结果 实验数据来自上海胸科医院,总共1 010例肺癌患者,每例数据只包含一个病灶,专业的放射科医师提供了金标准,实验采用十折交叉验证。结果表明,本文提出的肺肿瘤分割算法与3D U-Net相比,Dice系数和哈斯多夫距离分别提升了2.5%和9.7%,假阳性率减少了13.6%。结论 本文算法能够有效提升肺肿瘤的分割精度,有助于实现肺癌的快速、稳定和准确分割。     

非完整性约束的平面多智能体位置时变一致性控制

多智能体的通用一致性协议被广泛用于智能体的编队控制问题中.在实际工程中,多智能体系统为了完成期望的协作控制,智能体之间的位置关系通常是时变的.目前,在多智能体编队控制问题中,尽管已有研究成果能够解决多智能体某些特殊类型的时变编队控制,但对一般性的时变编队还没有成熟的研究成果.本文以受非完整性约束的平面多智能体为研究对象,提出了平面非完整性多智能体的位置时变一致性协议.实验结果表明:本文提出的位置时变一致性协议能够有效解决平面非完整性多智能体系统一般性的时变编队问题.     

基于GPGPU的实时结肠虚拟展平技术

为了在结肠检查过程中实时绘制结肠内壁表面的展平图像,并动态地调整分割阈值,提出一种基于GPGPU的实时结肠虚拟展平技术.首先在结肠中心路径上每一点的切线方向建立圆柱形的光照模型,然后根据当前CT分割阈值,并通过GPGPU加速光线投射算法提取亚像素级的结肠内壁表面,最终得到局部虚拟展平的结果.实验结果表明,文中技术渲染速度达到50帧/s的实时要求,在结肠检查过程中能够通过动态地调整分割阈值获取精细的结肠内壁,提高了虚拟展平算法的适应性和准确性.     

地图图幅整饰自动化技术

基于地理信息系统(GIS)平台二次开发的地图图幅整饰不利于移植及功能扩展,针对该问题,分析地图图幅整饰自动化中图廓、方里网、经纬网、注记等内容的实现过程,从底层开发相应的地图图幅整饰库.对现有GIS平台地图图幅整饰功能进行改进,使地图图幅整饰功能不依赖特定GIS平台.该技术可以在土地规划应用中提高制图效率,并能与其他G...