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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.
提出适用于装配式大跨度组合框架结构的钢管混凝土柱-混合梁节点. 为了研究节点的抗震性能及受力机理,对2个足尺中柱节点试件进行低周往复加载试验. 2个试件分别采用混合梁端型钢翼缘削弱式(RBS)节点以及梁端普通型钢节点. 对2个节点的破坏形态、耗能能力、承载能力、延性以及混合梁的应变分布规律进行对比分析. 试验结果表明,对梁端型钢翼缘的削弱处理可以有效促进试件在翼缘削弱区形成塑性铰,避免梁端焊缝的脆性破坏. 相比型钢未经处理的节点,翼缘削弱节点展现出更好的延性和耗能能力;梁底附加钢筋屈服后的黏结滑移会影响节点的耗能能力,在锚固长度满足规范要求的前提下,应适当增加其配筋率,以防止过早出现附加钢筋屈服后的黏结滑移.  相似文献   
3.
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   
4.
针对现有医学图像处理方法在人体复杂结构组织器官分割中的不足,提出复用低层特征信息的Mask R-CNN网络。该网络可对特定组织器官识别时同时进行分割,为了提高包含较多细节信息的低层特征层的利用率,将低层的特征信息添加到高层的特征中,使低层与高层特性优劣互补,将原始图像首次长宽压缩两次后的特征层定义为C1层,而后分别通过复用C1层和复用依次卷积的C1层这两种方法实现。并将主干网络进行了精简,以加快网络的训练速度,降低识别和分割的时间。以下颌骨作为应用对象,自建包含1?064张下颌骨CT图片的数据集,按9∶1的比例划分为训练集和验证集进行训练,使得复用依次卷积C1层的Mask R-CNN网络的训练损失降至2.8%,验证损失降至6.6%,表明该网络在下颌骨的识别和分割上具有很高的准确率。  相似文献   
5.
针对固定节点数的渐近最优快速扩展随机数算法(RRT*FN)精度低、收敛到最优值速度慢等问题,提出一种改进的RRT*FN路径规划算法,并用于解决二维静态环境下的移动机器人全局路径规划问题.首先,改进算法使用与RRT*FN算法相同的均匀采样方法进行路径搜索,当搜索到一条初始路径时,在之后的路径规划中使用启发式采样方法.在之后的每次迭代中,改进算法在椭圆子集采样方法与路径点邻近区域采样方法中随机选择一种作为当前采样方法.然后,当树中的总节点数达到预设值时,对树中的叶子结点采用加权方法进行删除.通过给予采样区域内的叶子结点更高的权重,从而将采样区域外的叶子结点以更高概率删除,得以保留树中的高性能节点,以便提高算法性能.最后,通过仿真实验验证改进算法的有效性.  相似文献   
6.
由于移动无线传感器网络支持节点的移动性,使其面临更加复杂的安全性挑战,很难防御一些极具破坏力的攻击,比如节点复制攻击和女巫攻击等。本文提出了在移动异构无线传感器网络模型下一种安全高效的密钥管理方法。所提方法采用椭圆曲线密码学加密算法实现移动节点位置信息到基站的安全上传,以及基于密钥哈希的消息认证码来实现消息源的身份认证。基站则对收集的移动节点位置信息进行统计分析来协助完成固定节点与移动节点间的身份认证及会话密钥建立。实验结果表明,所提方法在密钥建立过程节省了网络资源,同时可有效防御攻击者发起重放攻击、节点复制攻击和女巫攻击等,增强了网络安全性。  相似文献   
7.
针对基于区间值模糊集的图像阈值分割问题,提出了一种基于中心扰动的区间值模糊集图像阈值分割算法.采用对目标及背景中心进行扰动的方式,考虑不确定、不精确信息对图像类别中心的影响,并利用限制等价函数构建图像的区间值模糊集模型;在提出一种区间值模糊集上区别度量的基础上建立目标函数来搜索最佳分割阈值.通过对三种类型的图像数据进行仿真实验,结果表明提出的方法在视觉和指标上总体得到了较好的结果,证明了该算法的有效性.  相似文献   
8.
目前,唐诗宋词在文学角度的研究成果较多,然而采用基于超图的超网络方法对唐诗宋词进行研究的成果较少,且仅有的这种研究局限于对字频和词频的研究。采用超网络数据分析方法对唐诗宋词进行分析研究有助于探索传统文学角度无法涉及的广度,也有助于发现唐诗宋词所折射出来的文学组词规律和时代背景。因此,首先基于全唐诗和全宋词这两个古文本语料库,分别建立了唐诗超网络和宋词超网络。在构建该超网络时,将一首诗或一首词作为超边,将唐诗中的字或宋词中的字作为超边内的节点。然后,对唐诗超网络和宋词超网络的拓扑指标和网络特性,如节点超度、节点超度分布、超边节点度、超边节点度分布,进行了实验分析,旨在发现唐代诗人和宋代词人的用字、用词和审美倾向。最后,基于李白诗词集、杜甫诗词集、苏轼诗词集、辛弃疾诗词集的诗词作品构建了作品集超网络,并计算了相关网络参数。分析结果表明,唐诗宋词超网络中的最大超度与最小超度相差较大,且其超度分布近似为幂律分布,该结果表明唐诗宋词超网络的无标度特性。另外,唐诗宋词超网络的超边节点度也存在明显的分布特性,具体来说,唐诗超网络的超边节点度较多分布在20~100,宋词超网络的超边节点度较多分布30~130。并且,通过分析发现作品集超网络具有较小的平均路径长度和较大的集聚系数,该结果反映作品集超网络具有小世界特性。  相似文献   
9.
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   
10.
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   
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