基于双视通路交互感知的轮廓检测方法

基于生物视觉系统存在双视通路(VP)交互感知的机制,该文提出一种图像轮廓检测的新方法。首先针对皮层下视通路中视觉刺激流经多级不同尺度的感受野,提出一种多尺度轮廓融合的轮廓感知模型;接着基于皮层上视通路的对比度适应机制和方向敏感特性,获取显著性视觉特征;然后模拟双视通路的交互感知机制,分别在V1皮层中,构建一种信息流交互引导的脉冲编码模型,提取显著性轮廓;在上丘(SC)浅层提出一种特征调制的非经典感受野侧抑制模型,实现纹理抑制;最后对双视通路中的轮廓响应结果进行修正融合,得到最终轮廓响应。针对RUG40图像库的测试,整个数据集的最优平均P指标和每张图的最优平均P指标分别为0.51和 0.57;针对BSDS500图像库的测试,数据集尺度上最优(ODS)为0.68。结果表明该文方法能有效突显主体轮廓并且抑制纹理背景。通过该文提出的轮廓感知方法,为后续基于视觉机制的图像理解和分析提供了一种新的思路。     

多路径卷积神经网络的轮廓感知

目的 引入视觉信息流的整体和局部处理机制,提出了一种多路径卷积神经网络的轮廓感知新方法。方法 利用高斯金字塔尺度分解获得低分辨率子图,用来表征视觉信息中的整体轮廓;通过2维高斯导函数模拟经典感受野的方向选择性,获得描述细节特征的边界响应子图;构建多路径卷积神经网络,利用具有稀疏编码特性的子网络（Sparse-Net）实现对整体轮廓的快速检测;利用具有冗余度增强编码特性的子网络（Redundancy-Net）实现对局部细节特征提取;对上述多路径卷积神经网络响应进行融合编码,以实现轮廓响应的整体感知和局部检测融合,获取轮廓的精细化感知结果。结果 以美国伯克利大学计算机视觉组提供的数据集BSDS500图库为实验对象,在GTX1080Ti环境下本文Sparse-Net对整体轮廓的检测速度达到42幅/s,为HFL方法1.2幅/s的35倍;而Sparse-Net和Redundancy-Net融合后的检测指标数据集尺度上最优（ODS）、图片尺度上最优（OIS）、平均精度（AP）分别为0.806、0.824、0.846,优于HED （holistically-nested edge detection）方法和RCF （richer convolution features for edge detection）方法,结果表明本文方法能有效突出主体轮廓并抑制纹理背景。结论 多路径卷积神经网络的轮廓感知应用,将有助于进一步理解视觉感知机制,并对减弱卷积神经网络的黑盒特性有着重要的意义。     

节能工作的导向问题

在寻求各种能源中,绝热节能领域被忽略,而这种被称之为"第五能源"却是代价最低,最立竿见影的办法,其节能效果绝不亚于其它能源,並无一替代。本文立图提醒在节约能源问题上一个十分重要的导向,以重视这一领域的变革,提升其科技含量,发挥节能功能。     

磁共振H1-MRS和DTI联合应用诊断胶质瘤的价值

目的:探讨联合应用磁共振波谱成像(H1-MRS)和弥散张量成像(DTI)对于判别胶质瘤良、恶性和侵袭性的价值,为临床全面评估胶质瘤生物学特性并制定合理治疗方案提供影像学支持.方法:13例低级别胶质瘤和12例高级别胶质瘤患者均行常规MRI、MRS和DTI检查,测量相关参数,分别对2组患者组内及组间参数进行比较,并通过纤维束示踪图观察肿瘤周围白质纤维束的改变.结果:与低级别胶质瘤组比较,高级别组胶质瘤患者肿瘤实质、瘤周水肿和水肿边缘的NAA/Cr、NAA/Cho比值和rFA值降低,Cho/Cr比值升高,组间比较差异有统计学意义(P<0.05).高级别组胶质瘤患者瘤周水肿与水肿边缘的各代谢物比值(NAA/Cr 0.98±0.19、1.46±0.25;Cho/Cr 2.80±1.20、1.29±0.28;NAA/Cho 0.58±0.19、1.12±0.18)及rFA值(0.56±0.11、0.78±0.06)之间比较,差异有统计学意义(P<0.05).低级别胶质瘤对纤维束的影响轻微,主要表现为为纤维束受压、稀疏及局部轻度破坏;高级别胶质瘤对纤维束的影响严重,可使该区域内纤维束移位甚至中断.结论:MRS联合DTI能够在术前评价胶质瘤的恶性程度及瘤细胞侵袭性,结合DTT直接观察白质纤维束改变,可为胶质瘤治疗方案的制定、判断手术效果及预后判定提供影像学依据.     

盾构刀盘复合地层下冲击载荷分析

提出一种复合地层中刀盘极限冲击载荷计算新方法,对此类不良地质中刀盘的安全设计进行分析并提出改进思路。由于盘形滚刀和切刀在上软下硬地层中受周期性冲击载荷作用,通过对刀具进行受力分析并建立力学模型,得到刀具沿隧道轴线方向受到的交变载荷最大值与刀具贯入度以及硬岩高度的关系。刀具受到的最大载荷传递到刀盘上,通过计算刀盘所受载荷,对比软硬不同地层中刀盘上部和下部载荷的差值,计算并分析刀盘所受沿隧道轴线方向的力和倾覆力矩。计算结果表明,该方法对上软下硬复合地层中刀盘的极限载荷计算和安全分析有较好的效果。     

基于小波包分解的含噪语音时频特性分析 及端点检测

针对Hilbert—Huang变换方法在语音处理过程中存在模态混叠问题,本文提出了基于小波包分解的语音时频分析方法。首先对含噪语音进行小波包分解,对各分量分别进行经验模态分解,并运用相关系数阈值准则对固有模态函数进行筛选;然后建立语音信号的Hilbert谱和瞬时能量谱;最后将基于小波包分解的Hilbert—Huang变换瞬时能量谱方法应用于含噪语音的端点检测。实验结果表明：与传统广义维数以及谱熵算法相比,本文方法具有更好的准确性、稳定性和自适应性,能够有效描述语音信号非线性非平稳的时频特性,为语音信号的分析研究提供了一个新的思路。     

引入视通路视觉响应与融合模型的轮廓检测

目的 为了提高轮廓检测的综合性能,特别是增强弱轮廓边缘的提取能力,在结合视觉机制的基础上提出了本文方法。方法 模拟视觉信息在视通路中的传递和处理过程,首先根据神经节细胞的中心周边拮抗机制,实现初级轮廓信息的快速提取;接着利用高斯函数与高斯差函数之间的差异性来模拟外膝体非经典感受野的调制作用,实现纹理背景的抑制;然后构建了一种V1区多朝向简单细胞感受野模型,提出了一种基于负值效应的DOG（difference of Gaussians）响应改进评价模式;最后考虑V1区复杂细胞在表征视觉高级特征的能力,给出了一种基于并行处理的视通路视觉响应融合模型,实现目标轮廓的检测与增强。结果 为了验证本文方法对自然场景图像的轮廓检测具备有效性,本文选取RuG轮廓检测数据库中的40幅自然场景图进行轮廓检测实验,并与二维高斯导函数模型（DG）、组合感受野模型（CORF）和空间稀疏约束纹理抑制模型（SSC）等3种典型的自然图像轮廓检测方法进行了分析比较。结果表明,本文方法检测提取到的主体轮廓更加完整,具有较高的图像纯净度,整体上反映了本文所提轮廓检测方法所具备的生物智能性。本文方法的平均P指标为0.45,相较于对比方法具有更好的轮廓检测性能。结论 本文方法具有较好的自然轮廓检测提取能力,尤其对于图像包含部分弱轮廓边缘的检测。本文构建的新模型将有助于对视通路中各层级功能和内在机制的理解,也将为基于视觉机制的图像分析和理解提供一种新的思路。     

基于随机过程理论的复合绝缘子供应商竞标行为评估方法

针对复合绝缘子供应商生产特点,基于随机过程理论对复合绝缘子生产过程出现的独立随机状态进行统计,并采用其特高压绝缘子生产驻场监造取得数据进行统计,计算以工程为周期和以时间为周期的单层生产线统计方法,给出周期内正常生产状态和其他状态概率分布。在此基础上利用不同状态分布与正常生产状态的Cascade模型之间的关系,将生产规模进行马尔科夫链分层计算,分层原则是相互状态之间需要独立。根据浴盆曲线的分布规律定义磨合期利润损失和低价中标利润损失,通过其浴盆曲线的失效模式计算得出供应商利润状态,进而评估在其招标活动具备的竞争性质。     

基于广义维数距离的语音端点检测方法

为能够准确有效地对含噪声语音信号进行起止位置的端点检测,该文提出了一种基于广义维数距离的端点检测方法。首先利用覆盖法求取广义维数得到该语音信号的三维特征向量,包括容量维数、信息维数、关联维数;然后计算信号的维数特征距离;最后根据特征距离对语音信号类别进行决策分类。实验结果表明,与仅使用单一维数特征检测语音起止端点相比,该文所提出的方法具有较好的鲁棒性,对混杂有不同噪声、不同信噪比的语音信号都能有较好的检测结果,尤其适用于低信噪比的语音端点检测。     

挤塑板吸水率检测方法的讨论

本文分别采用GB/T 8810-2005和GB/T 5486-2008对挤塑板吸水率进行检测,通过对大量不同类型的XPS吸水率的检测数据进行分析和讨论,发现采用上述两种方法测得的吸水率近似成正比关系。