LBP与低秩分解的网状织物纹理缺陷检测方法

针对网状织物纹理复杂,缺陷检测难度大的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)与低秩稀疏矩阵分解的网状织物纹理缺陷检测方法.首先,采用等价旋转不变的局部二值模式算法提取网状织物纹理特征,获得纹理特征矩阵;其次,根据纹理特征矩阵构建低秩稀疏分解模型;最后,通过最佳阈值分割算法对网状织物低秩稀疏分解产生的显著图进行分割.实验结果表明,与K-奇异值分解(K-SVD)算法相比,该方法的平均准确率达到89.94%,平均召回率达到93.88%,分类总正确率达到92%以上。     

基于残差与注意力机制的原棉杂质检测北大核心CSCD

针对原棉杂质检测准确率不高的问题,以新疆棉花为研究对象,提出基于残差与注意力机制的原棉杂质检测算法。该算法为2阶段算法,准确率较高。首先,采集原棉杂质图象后对图像进行标注,再进行数据增广,可以避免训练过程中的过拟合现象,接着在原框架引入视觉注意力机制,通过改进算法结构来提高原棉杂质检测的准确率。其次,通过分析对比几种不同网络对原棉杂质检测的准确度,选取ResNet50为特征提取网络,该网络提高了算法的复杂特征提取能力。最后,采用RoI Align来减少量化误差,从而提高检测原棉杂质的准确性。实验结果表明,改进的算法虽然略微增多检测时间,但其整体检测准确率明显优于原算法,整体识别的准确率可达到94.84%,较改进前Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)的识别率提高了5.58%。同时通过对比不同网络模型,结果显示改进后的Faster R-CNN对原棉杂质检测的效果更好。     

基于多尺度特征迁移学习的步态识别研究

为了解决行人步态数据集样本量较少、单特征或多特征融合的步态识别算法特征描述不足的问题,提出了一种基于多尺度特征深度迁移学习的行人步态识别方法。该算法步骤包括：改进VGG-16网络,去除网络中最后一个最大池化层（Maxpool Layer）,融合空间金字塔池化网络结构（SPP）获取行人步态能量图（GEI）的多尺度信息,利用Imagenet数据集预训练此网络模型,将提取特征能力迁移至行人步态识别网络模型中,采用行人步态样本集微调网络,修改网络中的全连接层参数,应用于行人步态识别研究。该方法在中科院自动化研究所的CASIA-B步态数据集上的识别精度达到了95.7%,与单一步态特征的步态识别方法以及融合多种步态特征的识别方法相比,步态识别率有了明显提升,表明该方法有更好的识别性能。     

基于相长干涉的无线传感器网络数据收集

为延长无线传感器网络的生命周期,提高数据收集的可靠性,提出一种基于相长干涉的无线传感器网络低功耗可靠数据收集协议。利用时分多址技术对网络中的节点分配时隙,采用感知节点轮询发起相长干涉的网络洪泛的方式实现数据收集。针对时分多址技术需要的时间同步要求,改进现有的隐式全局时间同步算法,来保证节点轮询发起相长干涉网络洪泛的时间对齐。利用丢包重传机制来实现可靠性。仿真和测试平台实验结果均表明,能够实现几乎100%的数据收集,能量效率约为CTP的2.2倍,大幅度提高网络的生命周期、可靠性。     

LBP与低秩分解的网状织物纹理缺陷检测方法

针对网状织物纹理复杂,缺陷检测难度大的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)与低秩稀疏矩阵分解的网状织物纹理缺陷检测方法.首先,采用等价旋转不变的局部二值模式算法提取网状织物纹理特征,获得纹理特征矩阵;其次,根据纹理特征矩阵构建低秩稀疏分解模型;最后,通过最佳阈值分割算法对网状织物低秩稀疏分解产生的显著图进行分割.实验结果表明,与K-奇异值分解(K-SVD)算法相比,该方法的平均准确率达到89.94%,平均召回率达到93.88%,分类总正确率达到92%以上。     

免费孕前优生健康检查对象潜在危险因素接触和妊娠结局分析

分析并报告上海市静安区免费孕前优生健康检查后待孕夫妇不良妊娠结局潜在影响因素接触情况以及妊娠率和妊娠结局,为免费孕前健康检查政府实施项目效果的评估提供基础数据。对2011年8月—2012年11月在静安区参加免费孕前优生健康检查的所有对象在其检查结束后的3个月、6个月、12个月进行随访,重点关注不良妊娠结局潜在危险因素接触情况以及妊娠时间和妊娠结局。统计方法为χ2检验、寿命表、Logistic回归分析。在目标时段内共有1 480对夫妇参加了免费孕前优生健康检查,其中1 249对服务对象接受了随访,随访率为84.4%。截至2013年4月,48.7%的随访对象已经受孕,孕前检查后3个月调查累积妊娠率为23.9%,6个月调查累积妊娠率为45.0%。365人完成妊娠结局的随访,结果显示,早产率为3.0%,低出生体重率为4.3%,巨大儿发生率为3.3%。自然流产率为6.3%。另外,发现出生缺陷1人,占妊娠妇女数的0.16%,占有妊娠结局妇女数的0.27%。烟酒等不良生活习惯丈夫的比例(18%~20%)高于妻子(1%~3%),77%的丈夫和妻子接受潜在电磁辐射的时间超过8 h。9%的夫妇自述生活和工作中接触重金属以及农药、化肥等潜在致畸物。超过10%的妻子在怀孕以后接触了潜在致畸物。初步分析未发现上述因素与不良妊娠结局的关系。静安区孕前健康检查后半年内妇女妊娠率不到50%,有必要在上海乃至全国开展免费孕前健康检查的成本效益评估。     

多孔纳米氧化铝模板的制备研究

在草酸电解液中,通过电化学两步氧化法制备了纳米多孔氧化铝膜,应用高分辨扫描电镜观察了氧化铝膜的形貌,并且估算了平均孔径和孔密度.讨论了铝片厚度、第一步氧化时间和氧化电压对多孔氧化铝膜的影响.平均孔径随铝片厚度增加而减小,而随第一步氧化时间和氧化电压的增加而增加;孔密度则随铝片厚度增加而增加,随第一步氧化时间和氧化电压的增加而减小.     

注意力机制优化 RetinaNet 的密集工件检测方法研究

针对密集工件存在相似度高、排列无序的特性导致检测难度大的问题,提出了一种注意力机制优化RetinaNet的密集工件检测方法。首先将注意力机制引入到RetinaNet主干特征提取网络以减少干扰物对检测效果的影响,提高神经网络的特征提取能力;然后利用Soft-NMS构建新的预测框提高重叠定位精度;最后通过迁移学习的方法训练数据集,提高模型训练效率。在密集工件数据集上验证该方法的有效性,实验结果表明,改进后的方法检测精度达到了98.11%,相较于改进前提高了2.59%,单张图片检测速度达到了0.026 s,该方法能够满足实际工业生产过程中精准检测工件的目的,在保证速度的同时降低了漏检率和误检率。