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在自动驾驶场景下,针对语义分割模型在车载硬件设备中部署时内存受限且算力不足的问题,需要设计一种较好权衡效率和精度的语义分割模型。采用单分支网络结构,设计了一个轻量级多尺度双向注意力网络。为了实现高效的特征提取,设计了一种轻量级卷积单元来构成网络的特征提取骨干。为了较好地定位和分割道路场景中尺度差异较大的物体,提出了一种多尺度双向注意力模块。它具有全局多尺度感受野,并且在沿一个方向编码通道注意力的同时保留了另一个方向的空间位置信息。基于该注意力模块,设计了跳跃注意力连接模块和特征注意力融合模块,使得输出特征兼具细节信息和语义信息。模型在Cityscapes数据集上以0.9M的参数量,取得了71.86%的平均交并比,同时在单个RTX2080Ti GPU下实现了88FPS的推理速度。实验结果表明,该模型能够实现较高的分割精度,适用于车载硬件下的部署和应用,具有一定的实用价值。 相似文献
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混凝土结构裂缝宽度测量对监测建筑结构的健康状态、避免混凝土结构损坏性缺陷具有十分重要的意义。为了克服基于传统光学成像技术设计的手持式混凝土裂缝宽度测量系统焦深小准确调焦困难,以及由于存在像差和混凝土表面凹凸过大致使视场内图像无法完全清晰等缺陷,采用波前编码技术重新进行缝宽检测系统的设计,以便有效地拓展景深(焦深)。首先,讨论了波前编码立方型相位板规一化参数及其与实际系统相位板设计参数之间的关系,接着利用CODE V光学设计软件,完成了手持式裂缝宽度波前编码测量系统的设计,然后加工制作了立方型相位板并进行了初步实验。实验表明,采用基于单透镜的波前编码系统设计,在满足50mm分辨率、F数为6的前提下,可将景深拓展为15mm,达到传统光学系统相同F数时景深理论值的4.5倍。该系统能够满足混凝土结构裂缝宽度测量中扩大景深和成像的基本要求。 相似文献
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一种基于多通道Gabor滤波的纹理提取方法 总被引:2,自引:2,他引:2
研究了一种在多种纹理叠加的复杂轮胎X光图像中进行纹理提取的新方法.轮胎X光纹理在频谱中被看作是局部空间频率的辐射模型,并且不同纹理对应的主频率聚集区域基本能相互分开.基于Gabor滤波器对空间频率的带通滤波能力以及方向、形状、带宽和通带中心频率的可调节特性,构造了多通道Gabor滤波器组提取每种纹理对应的主要频率成分,提取的频率成分经过频-时域变换就实现了纹理提取.考虑到实际纹理灰度分布不是理想的正弦分布,改进了传统的Gabor滤波方式,使其保留了纹理的低频成分.实验结果表明,图像中叠加的多种纹理能被准确提取,纹理区域边界也没有失真,并且有效降低了纹理之间频谱混迭造成的影响. 相似文献
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针对目前图像增强算法对于电子内镜图像光照不均匀、低照度区域边缘细节不明显以及高噪声等问题的局限性,设计了一种用于电子内镜图像的融合低噪声、均衡光照和细节增强的Retinex框架,并根据此框架设计了增强算法。算法首先利用基于位置信息与相邻频率的滤波器得到低噪光照值;为了有效区分噪声与细节信息,设计了一种基于最大后验概率估计(Maximum A Posteriori estimation,MAP)的反射率估计方法,引入光照因子控制概率权重,对于低照度区域反射率平滑项施加强约束,并通过最大化其后验概率以应对低照度区域的高噪声问题;为均衡光照、应对人体内黏膜和消化液的散射和吸收导致的图像退化,基于暗通道先验(Dark Channel Prior,DCP)算法设计了反向均衡化模型以得到均衡光照值;为应对低照度区域细节信息不明显问题,利用对比度限制自适应直方图均衡化得到细节增强结果。通过使用均衡光照值补偿增强后的反射率,实现噪声抑制、光照均衡、细节增强提高之间的有效融合。实验结果表明,本算法较于近期的同类算法NIEIE(Non-uniform Illumination Endoscopic Imaging Enhancement),能够在保持信息熵与峰值信噪比的基础上,增强度提升23.94%,对于电子内镜图像具有良好的适用性。 相似文献
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光线弯曲对激光测量热钢板厚度的影响 总被引:10,自引:2,他引:8
以无热源大平面空气壁模型,用传热学理论计算了大平面热钢板附近空所的一维温度分布,从而得到了大平面热钢板附近空气的一维折射率分布。利用光线折射理论,求出了光线的传输路径和像点的偏离量。分析和计算表明:当钢板温度、测量角和测量距离等参数增大时,像点偏离值就随着增大。对于钢板激光测厚系统,采用单表面单光路时,光线弯曲引起的测量误差较大,并且基本不随测量厚度减小而减小。采用完全对称的双面双光路时,左右光路的像点偏离正好抵消,光线弯曲引起的测量总误差很小,而且随测量厚度减小而减小。 相似文献