基于改进U-Net网络的腺体细胞图像分割算法

针对腺体图像在自动分割过程中由于多尺度目标和信息丢失影响导致准确率降低的问题,文中采用了一种引入注意力模块的全卷积神经网络模型。该模型遵循编码器-解码器结构,在编码网络中用空洞残差卷积层代替原有的普通卷积层,并添加空洞金字塔池;再在解码网络中加入注意力模块,使模型输出高分辨率特征图,提高对多尺度目标的分割精度。实验结果表明,提出的网络模型参数少分割精度高,对腺体图像的平均分割精度高达89.7%,具有较好的鲁棒性。     

基于视差与灰度双层支持窗的立体匹配算法

针对传统局部匹配支持窗难以利用空间、灰度距离远的像素信息的问题,提出一种基于视差和灰度的双层支持窗立体匹配算法。该算法根据视差图获得第一层视差支持窗,在视差支持窗内配合参考图RGB颜色灰度值获得灰度相似子支持窗;随后以视差窗、灰度窗、中心像素为优化路径,通过类动态规划算法优化聚合匹配代价;最后采用WTA策略选取最佳视差,更新所有视差,并不断迭代优化视差图直到视差收敛。经过Middlebury 平台的测评,新算法的平均误匹配率为5.15%。     

基于目标紧密性与区域同质性策略的图像显著性检测

针对基于图模型的显著性检测算法中节点间特征差异描述不准确的问题,该文提出一种目标紧密性与区域同质性策略相结合的图像显著性检测算法。区别于常用的图模型,该算法建立更贴近人眼视觉系统的稀疏图结构与新颖的区域同质性图结构,以便描述图像前景内部的关联性与前景背景间的差异性,从而摒弃众多节点的冗余连接,强化节点局部空间关系;并且结合聚类簇紧密性采取流形排序的方式形成显著图,利用背景区域簇的相似性,引入背景置信度进行显著性优化,最终得到精细的检测结果。在4个基准数据集上与4种基于图模型的流行算法对比,该算法能清晰地突出显著区域,且在多种综合指标评估中,具备更优越的性能。     

解纠缠邻域信息聚合的知识图谱补全方法

针对现有基于图神经网络的知识补全模型在处理知识图谱异构性上的不足,及大部分模型采用单一静态实体表示方式导致的模型表达能力受限问题,提出一种基于图注意力网络的解纠缠邻域信息聚合模型。首先,该模型通过学习每个实体的解纠缠表示,对实体的潜在影响因子进行多组件表示。其次,利用注意力机制,为两个相连的实体选择最具影响力的潜在影响因子作为连接要素。接着,通过关系感知注意力机制自适应地聚合实体因子级的邻域消息,有效地减少了在信息聚合过程中不相关信息的相互干扰,进而显著增强了模型的语义表达能力。此外,为了使模型在评分过程中关注与给定关系最相关的实体组件,进一步引入了一个自适应评分系数,使模型能够自适应地感知给定的关系与实体不同组件的关联度。实验结果显示,提出的模型在WN18RR和FB15K-237数据集的知识图谱补全任务上相较其他先进基线模型表现更优,并显著地增强了模型的表达能力。     

ODB++文件转换为可编辑PCB板图研究

目前各EDA软件无法互相读取其输出的PCB板图文件。针对以上问题,文中提出以ODB++标准为中间媒介的方法以达到EDA软件输出的PCB信息可互相读取的目的。因软件均可输出ODB++文件,文中只研究ODB++文件转换为可编辑PCB板图的方法。从实验结果可看出该方法实现了预期目的。     

三类手机天线辐射与SAR仿真对比分析

利用HFSS软件仿真对比分析了3款手机天线的电磁辐射特性,并仿真人体头部模型内的电场和整体的SAR分布的方向图。仿真对比结果表明,单极子天线对人体头部电磁辐射远小于环形弯曲天线和PIFA天线。     

基于优化DRG的三维人体点云骨架提取方法

针对离散Reeb图（Discrete Reeb Graph,DRG）描述人体骨架时分支部位骨架线偏离中轴的问题,采用了能量函数最小化的方法对DRG曲线进行优化。将人体模型的DRG曲线作为初始骨架,定义其能量函数,在点云模型的距离场梯度的作用下,迭代地调整偏离中轴目标段的曲线位置使其逐渐逼近中轴,能量函数最小时得到优化的骨架。将该算法应用于同一模特四个不同姿势和四个不同模特同一姿势的人体点云模型,并与基于拉普拉斯算子的点云收缩的骨架提取方法进行了比较。结果表明,该算法能够很好地适应各种不同姿势和体型,模型分叉部位的特征得到更加完善的描述,得到的骨架曲线更接近模型的中轴。     

无人机在尾矿库健康监测中的应用研究

针对传统的尾矿库健康监测方法不能直接、有效地开展危险性评价,在矿山安全生产工作中无法实现动态综合管理,基于无人机倾斜摄影测量技术和地理信息系统技术,对甘肃省玛曲县某金矿尾矿库进行了健康监测应用研究.通过对无人机影像处理获取了尾矿库的正射影像图(DOM)、数字表面模型(DSM)和实景三维模型等基础空间地理信息数据,具有较...     

面向规划的村镇大比例尺成图方法

为快速高效地制作形成各种村镇大比例尺地图,切实发挥其在规划、建设、管理工作中的服务保障作用,采用实地调研、文献分析、比较研究等方法归纳总结了村镇大比例尺成图面临的主要问题,然后根据数据获取方式的不同将现有成图方法概化为实测、更新、缩编、集成四大类,并分别阐述了这 ４类成图方法的基本策略及其关键技术。该研究进一步理清了村镇大比例尺成图的整体思路,为科学选择或设计适用的成图方法提供了有益的借鉴与参考。根据实际经济水平及数据基础条件,灵活持续地开展村镇大比例尺成图工作才是取得实效的关键。     

基于图正则化与非负组稀疏的自动图像标注

设计一个稳健的自动图像标注系统的重要环节是提取能够有效描述图像语义的视觉特征。由于颜色、纹理和形状等异构视觉特征在表示特定图像语义时所起作用的重要程度不同且同一类特征之间具有一定的相关性,该文提出了一种图正则化约束下的非负组稀疏(Graph Regularized Non-negative Group Sparsity, GRNGS)模型来实现图像标注,并通过一种非负矩阵分解方法来计算其模型参数。该模型结合了图正则化与l2,1-范数约束,使得标注过程中所选的组群特征能体现一定的视觉相似性和语义相关性。在Corel5K和ESP Game等图像数据集上的实验结果表明:相较于一些最新的图像标注模型,GRNGS模型的鲁棒性更强,标注结果更精确。