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深度学习技术因其强大的特征提取能力而被广泛应用于目标检测任务中。针对多尺度宫颈癌细胞的识别准确率不均衡、检测效率低等问题,本文提出一种基于YOLO v3模型的改进识别算法mo-YOLO v3(mini-object-YOLO v3)。选用20倍数字扫描仪下采集的宫颈细胞图像作为数据集,为提高算法的鲁棒性,引入对比度增强、灰度图、旋转和翻转等多种数据增强策略扩充数据集;模型以Darknet53网络结合注意力机制作为主干模块,针对宫颈癌细胞尺寸差异大的特点,提出一种多尺度特征融合算法来优化模型结构;针对小目标检测精度低的问题,提出一种改进的损失函数,采用相对位置信息的方法减弱物体框对检测结果的影响。测试结果表明,本文所提的mo-YOLO v3模型不仅在总体识别精度上有明显的优势,同时大大提高了小尺寸宫颈癌细胞的定位精度。该模型对宫颈癌细胞识别的准确率达到90.42%,查准率达到96.20%,查全率达到93.77%,相似指数ZSI为94.97%,高于同类算法。 相似文献
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为抑制合成孔径雷达(SAR)图像成像过程中形成的相干斑噪声,提出了一种基于低秩分解和改进的非局部平均的SAR图像相干斑去噪方法。首先将SAR图像进行对数处理,将乘性噪声转换为加性噪声;然后利用低秩稀疏分解将对数图像分解成低秩图像部分和稀疏图像部分;接着对含噪严重的稀疏图像部分分析其结构张量,生成非局部平均滤波所需的衰减因子,进行改进的非局部平均滤波去噪;最后再做图像合成,经指数变换得到去噪后的SAR图像。实验结果表明,该方法经视觉评价、边缘保持指数(EPI)和等效视数(ENL)等方面评测,具有较好的抑制噪声和保持边缘及纹理细节的能力。 相似文献
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在海面环境下通过船-岸测量方式对700 MHz频段的无线传输特性进行测量.基于实测数据分析,引入海面双径传输损耗模型对ITU-R P.1546-5标准传输模型进行校正,该校正模型可实现700 MHz频段无线传输损耗预测.在仿真中,分别利用自由空间模型、ITU-R P.1546-5模型和ITU-R P.1546-5校正模型对700 MHz频段的海面无线传输损耗进行预测,通过与实测数据对比分析,证明ITU-R P.1546-5校正模型预测结果准确性更高,能够为海面无线通信系统的设计提供重要依据. 相似文献
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针对计算机硬件、软件和网络技术的发展,提出了"三电"一体化设计中的一些新观点;基于此观点,采用以太网、HMI服务器、Wonderware的IAS和InTouch构建了新的炼钢过程计算机系统.实际应用表明"三电"一体化设计可行且很有必要. 相似文献
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着眼于传统低开关频率控制方法对无感磁链观测带来不利影响的问题,提出了一种具有低开关频率的感应电机无传感器控制方法. 使用速度自适应滑模观测器与预测控制方法相结合,构成感应电机无传感器预测控制系统. 其可以在较高采样频率下,有效降低开关频率,并保证系统具有较高的动态特性. 同时,滑模思想的引入使观测器具有较强的鲁棒性. 实验结果表明,所提出的低开关频率无传感器控制策略具有较高的控制精度和较强的抗干扰性能,研究的自适应滑模观测器在稳态和动态实验中均具有良好的观测精度,其中电流环响应时间可以达到1.52 ms,可以实现75 r·min–1及以上转速范围内的稳定观测及运行,且系统最高平均开关频率保持在500 Hz上下,为较低的水平.
相似文献