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1.
针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效.  相似文献   
2.
无人驾驶技术是指车辆在任意环境和道路条件下,由无人驾驶系统控制车辆完成行驶任务的技术.工程机械作业环境恶劣,部分作业任务具有高度重复性,工程机械无人驾驶可有效降低驾驶员作业的风险,节约劳动力成本,提高作业效率.为实现电动工程机械的无人驾驶,针对电动工程机械的控制特性,采用基于摄像头的端到端决策系统.考虑到工程机械作业场景的特殊性,提出一种新型语义分割网络,该网络可实时融合由摄像头获取的空间特征,缩短图像处理时间,减少系统内存占用.通过在Udacity模拟器中测试发现,该系统可平稳完成模拟驾驶任务.搭建电动履带挖掘机无人驾驶综合试验平台,在非结构化道路上进行无人驾驶试验,试验结果表明,试验车可安全完成直线行驶、转弯任务,在小角度回正中具有较好的控制特性,为后续基于多摄像头的工程机械复杂工况识别与决策系统奠定基础.  相似文献   
3.
在生物、医学研究采用两血管阻断法(2-VO)建立脑缺血模型过程中,由于对动脉的非量化结扎,导致模型建立的重复性较差,组内个体差异较大且死亡率较高.本文以金属应变计为核心元件设计了血管阻断拉力仪,实现对结扎力的量化检测.从体外、体内两个层面以及体内的细胞分子水平、组织器官水平和整体水平进行生物学实验验证.结果表明:该拉力仪线性度、灵敏度受金属应变计基底参数、胶接工艺、电路参数、外观结构等因素影响;与非仪器结扎组比较,脑缺血模型动物死亡率降低了42.22%.实验动物脑血流量下降程度与结扎力递增呈对应关系;海马组织苏木素-伊红(HE)染色后光镜检测发现神经元排列松散,神经元数量减少乃至消失,神经元胞浆染色变淡及齿状回出现神经元固缩.不同结扎力组间比较显示,1.5 N组内大鼠海马组织形态个体差异最小;Morris水迷宫结果显示,与假手术组比,1.5 N结扎组、2.5 N结扎组大鼠逃避潜伏期显著增加(P0.05),且1.5 N结扎组大鼠站台穿越次数显著下降(P0.05),出现了明显的学习记忆障碍.证伪了实验室前期实验中2-VO大鼠结扎力越大,结扎效果越佳的理论.得出结扎力标准偏差越小结扎效果越好,且结扎力量化可控的结论.该血管阻断拉力仪应用于医药学基础实验研究具有重要意义.  相似文献   
4.
现有的双目同步定位与建图(SLAM)都使用标准立体相机,所处环境为静态的假设会影响其在动态环境中的精度。 提 出了一种多焦距动态立体视觉 SLAM 方法,它克服了标准立体相机无法兼顾远距离和宽视场感知场景的缺点,并去除了动态物 体对 SLAM 的影响。 具体来说,对传统的立体校正方法进行了改进,并使用校正参数修正了特征点的位置,而不是整张图像,还 提出了一种自适应特征提取和匹配方法以增加多焦距图像的特征匹配数量。 综合使用多视图几何、区域特征流和相对距离检 测动态对象,剔除动态对象上的特征点。 在公开数据集 KITTI 上,该方法相对 ORB-SLAM3 和 DynaSLAM 的定位精度都提高了 6. 97% ,在自建数据集中,该方法的定位精度比 ORB-SLAM3 提高了 26. 64% ,比 DynaSLAM 提高了 32. 09% 。  相似文献   
5.
列车和轨道之间的开放约束条件决定了车辆脱轨的客观存在。轮轨接触区域边缘曲线分割对列车轮轨接触关系的研究具有重要意义,提出了一种基于生成对抗网络的轮轨接触区域边缘曲线分割算法。通过将残差模块引入生成器网络中,增强了网络对输出变化的敏感程度,进而更好的调整生成器权重。此外,膨胀残差模块的引入,有效扩大了特征图的接收区域。实验结果显示,改进的生成对抗网络对轮轨接触区域边缘曲线的分割准确度达到9613%,敏感度、特异度、F1值、ROC曲线下的面积分别为8390%、9713%、8367%和9812%,验证了该方法能够准确分割轮轨接触区域边缘曲线。  相似文献   
6.
为了减少视网膜血管骨架提取过程中低对比度血管的漏检和误检数量,提出了一种基于主曲率和主方向的多尺度视网膜血管骨架提取方法。首先,分别提取视网膜图像中每个像素点在多尺度高斯滤波后的主曲率和主方向;其次,在每个尺度下分别提取最大主曲率方向上的局部最大值点,并通过曲率阈值筛选出高对比度血管中心像素点作为种子点;然后,利用最小主方向对低对比度血管进行骨架追踪和标记;最后,对多个尺度下提取的血管骨架进行融合。方法分别在DRIVE训练数据集、DRIVE测试数据集和STARE数据集上进行了测试,漏检数量分别为89、97、106,误检数量分别为99、101、122。实验结果表明,该方法能够提取出低对比度的细小血管骨架,但对于对比度在3个灰度级以内的细小血管存在少量漏检,对于与血管粘连的高对比度细条状纹理和病灶干扰存在少量误检。  相似文献   
7.
针对复杂背景下因像素点噪声及高亮边缘干扰导致的对红外弱小目标检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于局部 积加权对比的红外弱小目标检测算法。 首先,分别计算目标区域与背景区域均值,并得到目标与局部背景的差异性;提出一种 局部积加权方法,极大增强了小目标的显著性与抑制背景杂波的能力;其次,采用多尺度算法增强算法的自适应能力;最后,对 显著性图像进行自适应阈值分割,得到待检测的真实目标。 仿真实验结果表明,所提算法的信杂比增益( SCRg)和背景抑制因 子(BSF)相比现有算法均有一定提升,在复杂背景及强噪声干扰下仍具有良好的准确性和鲁棒性,实现了提高检测率,降低虚 警率的目的。  相似文献   
8.
为精确建立分割粒径与旋风分离器结构参数和操作参数之间的复杂映射关系,发展了基于数据驱动的BP神经网络(BPNN)的分割粒径模型。使用全局量纲分析,提出环形空间雷诺数、表征旋风分离器本体尺寸影响的量纲为1数和排气芯管插入深度尺寸比作为网络输入参数,表征空气动力等效分割粒径大小的量纲为1尺寸作为网络输出参数,分别确定了训练算法和隐含层神经元个数对BPNN分割粒径模型预测精度的影响。结果表明:贝叶斯正则化算法优于L-M算法和拟牛顿算法,并在隐含层神经元个数为7时达到最优预测性能。与理论模型、半经验模型和多元回归模型进行比较,结果表明,贝叶斯正则化BPNN分割粒径模型展现出了较好的预测能力和泛化性能,模型预测的均方误差为0.136、决定系数为0.975。  相似文献   
9.
最大方差法、最大熵值法和最小误差法是3种常用的自适应阈值法,它们对铁谱图像的分割结果有着较大的差异。为了探究形成这种差异的原因和探讨阈值法对铁谱图像分割的适应性,分析这3种常用的自适应阈值法的基本原理,比较3种方法对30组铁谱图像的分割实验结果。得出如下结论:3种方法之所以会输出3种不同的分割阈值,是因为它们采用了不同目标函数;对于双峰分布的铁谱图像,3种方法有着相似的分割效果,最大方差法准确性略高;对于近似单峰分布的铁谱图像,最小误差法的分割结果最优,最大方差法则不能正确分割出磨粒。因此,在铁谱图像分析过程中,应该根据铁谱图像的灰度分布特点选择相应的阈值分割算法。  相似文献   
10.
位置与背景鲁棒的区域提取技术一直以来都是DM码识别技术中的关键核心.目前,已有的二维码区域提取主要是利用卷积神经网络或者BP神经网络等方法来实现的,其共同特点是基于神经网络,且有较高的准确率,但这些方法仍存在以下缺点:(1)训练过程复杂繁琐;(2)训练后仍需对图片进行特征变换或者图片重组才能达到对其进行定位识别的目的 .针对该问题,提出了一种基于语义分割技术的DM码条码区域提取方法:先采用基于深度学习的SegNet网络从图片中分割出包含二维码的最小区域,再对得到的区域进行二维码定位与解析,并进行了实验验证.实验结果表明,与已有的基于神经网络定位二维码区域的方法相比,利用SegNet的定位方法更为简洁高效,能够将准确率提高到99.5%,且具有更高的鲁棒性.  相似文献   
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