面向图像自动语句标注的注意力反馈模型

图像自动语句标注利用计算机自动生成描述图像内容的语句,在服务机器人等领域有广泛应用.许多学者已经提出了一些基于注意力机制的算法,但是注意力分散问题以及由注意力分散引起的生成语句错乱问题还未得到较好解决.在传统注意力机制的基础上引入注意力反馈机制,利用关注信息的图像特征指导文本生成,同时借助生成文本中的关注信息进一步修正图像中的关注区域,该过程不断强化图像和文本中的关键信息匹配、优化生成的语句.针对常用数据集Flickr8k, Flickr30k和MSCOCO的实验结果表明,该模型在一定程度上解决了注意力分散和语句顺序错乱问题,比其他基于注意力机制方法标注的关注区域更加准确,生成语句更加通顺.     

三维医用电子内窥镜可视化中的几何畸变

三维医用电子内窥镜已经广泛应用于各类医学诊断、微创手术以及医学培训.三维内窥镜可视化过程中的立体空间几何畸变将直接影响医护人员对于病灶相对大小和距离的视觉感知精确度,同时也可能成为三维内窥镜使用过程中影响视觉舒适度的重要因素之一.现有研究往往仅关注立体影像获取过程中平面图像的畸变及其矫正,而忽略了可视化过程中显示系统不...     

多传感器检测及无线通信系统设计

系统集成了高灵敏度的DS18B20温度传感器、热释电人体红外传感器、MQ-6可燃气体传感器,起到防火、防盗、防液化气或天然气泄漏的作用,同时采用PT2262/2272编解码技术,通过电磁波实现无线通信功能,传输距离远,穿透能力强.选用AT89C2051单片机作为处理系统,实现数据的采集、发送、接收,以及相应的报警功能.     

基于小波变换的闪烁背光LCD响应时间估算

为了更准确、方便地估算闪烁背景光下的LCD液晶响应时间,利用小波变换法对测量得到的LCD亮度响应曲线进行滤波.通过实际测量连续背景光下五级灰度之间的液晶响应以及闪烁背景光的背景光响应,构造了闪烁背景光下的LCD亮度响应,利用小波变换滤波方法,通过小波分解、阈值处理、逆变换重构,还原了液晶响应信号,将估算得到的响应时间与真实值以及移动窗口积分方法的估算值进行比较.根据计算,移动窗口积分法的平均估算误差为7.535 5%,而小波变换滤波法的平均估算误差仅为1.966 5%.结果表明,小波变换滤波法对闪烁背景光技术下LCD液晶响应时间的估计比移动窗口积分法更加准确,而且应用简单,适应面广.     

基于视觉显著性的立体显示灰阶串扰量化

为了更为合理地评价立体显示系统中的串扰现象,对传统灰阶串扰进行了加权并进一步单一数值量化。研究选取了大量涵盖各种类型和场景的立体图像,对每一灰阶转换组合出现的概率进行统计,同时提取立体图像视觉显著性,提出了平均灰阶转换显著性的概念。平均灰阶转换显著性以矩阵形式呈现,应用其对传统灰阶串扰矩阵加权后可获得更为合理的灰阶串扰。加权后的灰阶串扰矩阵求和后即可获得数值范围在0%~100%的单一数值串扰。提出的加权灰阶串扰及其数值单一化方法充分考虑了图像内容和人眼视觉关注机理的影响,得到的评价结果更加客观、合理。同时,研究结果对串扰现象的优化以及视觉舒适度的提高具有指导和推动作用。     

基于改进全局—局部注意网络的室内场景识别方法

由于卷积神经网络(CNN)大多侧重于全局特征学习,忽略了包含更多细节的局部特征信息,使得室内场景识别的准确率难以提高。针对这一问题,提出了基于改进全局—局部注意网络(GLANet)的室内场景识别方法。首先,利用GLANet捕捉场景图像的全局特征和局部特征,增加图像特征中的细节信息;然后,在局部网络中引入non-local注意力模块,通过注意力图和特征图的卷积来进一步保留图像的细节特征,最后融合网络不同阶段的多种特征进行分类。通过在MIT Indoor67和SUN397数据集上的训练和验证,所提方法的识别准确率与LGN方法相比分别提高了1.98%和3.07%。实验结果表明,该算法能够有效捕获全局语义信息和精细的局部细节,显著提高了识别准确率。     

基于人眼平滑追踪的液晶显示运动模糊研究北大核心CSCD

为了更为精确地研究液晶显示中的运动模糊现象,研究了基于眼动跟踪装置的正弦图像的人眼平滑追踪。实验测试了9种不同空间频率的正弦图像在4种运动速度下的人眼平滑追踪情况。结果表明,人眼的追踪速度往往小于目标图像的运动速度,且运动速度对追踪速度比有显著性影响。建立了基于追踪速度比的人眼实际感知改进模型。模拟结果对比表明,在正弦图像的空间频率与运动速度乘积为整数时,模型之间的差异很明显,而其他情况差别很小。研究结果对液晶显示中运动模糊现象的优化以及视觉舒适度的提高具有指导作用。     

基于ARM的无线测控系统

GSM远程通信网络具有实时、方便、快捷的特点,编解码通信技术具有成本低,抗干扰能力强的特点.本文介绍的基于ARM的无线测控系统就是将上述两种通信技术结合起来的无线测控系统.利用编解码技术获取近程的采集信号,利用GSM技术实现与用户之间的远程通信.     

基于Transformer-CNN的轻量级图像超分辨率重建网络

针对现有超分辨率重建网络具有较高的计算复杂度和存在大量内存消耗的问题,提出了一种基于Transformer-CNN的轻量级图像超分辨率重建网络,使超分辨率重建网络更适合应用于移动平台等嵌入式终端。首先,提出了一个基于Transformer-CNN的混合模块,从而增强网络捕获局部-全局深度特征的能力;其次,提出了一个改进的倒置残差块来特别关注高频区域的特征,以提升特征提取能力和减少推理时间;最后,在探索激活函数的最佳选择后,采用GELU (Gaussian Error Linear Unit)激活函数来进一步提高网络性能。实验结果表明,所提网络可以在图像超分辨率性能和网络复杂度之间取得很好的平衡,而且在基准数据集Urban100上4倍超分辨率的推理速度达到91 frame/s,比优秀网络SwinIR (Image Restoration using Swin transformer)快11倍,表明所提网络能够高效地重建图像的纹理和细节,并减少大量的推理时间。     

油用牡丹籽油提取工艺和保鲜效果

试验主要研究了响应面优化油用牡丹籽油提取工艺及保鲜效果。通过响应面分析法确定油用牡丹籽油的最佳提取条件,即原料粒度80目,温度42℃,压力59 MPa, CO_2流量22 kg/h。同时油用牡丹籽油能在一定程度上抑制微生物的活性,对食物具有一定保鲜效果。