LFSCA-UNet：基于空间与通道注意力机制的肝纤维化区域分割网络

目的 肝纤维化是众多慢性肝脏疾病的常见表现,如不及时治疗可发展为肝硬化甚至引发肝癌。肝纤维化的准确评估对临床治疗和预后评估等至关重要。目前,肝纤维化的诊断通过肝穿活检判断,有创且有并发症危险。为此,基于影像学的无创诊断方法越来越受到关注。本文提出一种基于通道注意力与空间注意力机制改进的用于肝纤维化区域的自动化分割U-Net （liver fibrosis region segmentation network based on spatial and channel attention mechanisms,LFSCA-UNet）。方法 依据Attention U-Net的改进方式,围绕U-Net的跳跃连接结构进行基于注意力的改进,在AG （attention gate）的基础上,加入以ECA （efficient channel attention）模块为实现方式的通道注意力机制,依据加入ECA的位置,LFSCA-UNet分为A、B、C共3个子型。结果 在肝数据集上与其他实验网络进行评估对比,本文提出的LFSCA-UNet网络结构平均Dice系数达到了93.33%,相比原始U-Net的Dice系数提高了0.539 6%。结论 本文方法将空间注意力机制与通道注意力机制进行结合,有效提高了肝纤维化区域的分割精度,对空间注意力模块使用通道注意力模块优化输入和输出,增加了网络的稳定性,提升了网络的整体效果。     

农业智慧大屏监控系统的设计与实现

当前智慧温室大棚系统过程数据的综合利用率低,种植经验与果蔬生长过程数据无法实时监控,导致无法更好的控制果蔬的生长过程环境的数据。该文通过智慧大屏的监控系统实现对大棚农作物生长过程环境参数进行实时跟踪,实现温室大棚果蔬的种植环境的过程优化。实验证实,该方法能够有效地提升对大棚作物的监控,对果蔬的种植管理有较好的改进。     

监控管理系统在医院中的应用

经过多年的信息化建设,IT基础设施已具有较大的规模,为各重要业务应用系统提供了必备的基础平台环境。通过一套全面的监控管理系统,代替人工巡检,对医院的服务器、存储、路由器、交换机、数据库进行全面的监控,减少人为出错的可能性。     

基于计算机视觉算法的视频智能监控与跟踪系统研究

本文基于计算机视觉算法设计了视频智能监控与跟踪系统.以OpenCV计算机视觉库、Visual Studio与MFC框架开发并实现了系统.首先设计系统整体框架,其次着重分析视频数据预处理,再次以高斯混合背景差分法提取目标,通过阈值二值处理与背景相分离,然后以Camshift与卡尔曼滤波跟踪目标并发出告警提示,最后系统实现结果表明,基于高斯混合背景差分法进行运动目标提取,并通过阈值二值处理,可准确可靠地与背景相分离,目标检测效果显著;可及时准确触发告警机制,发出告警提示信息.     

基于RetinaNet-CPN网络的视频人体关键点检测

为解决基于视频流的人体关键点检测效果不佳及视频流切片后可能会发生运动模糊的问题,提出了一种改进的RetinaNet-CPN网络对人体关键点进行检测,有效解决切片后运动模糊图像的干扰并提高了人体关键点的检测准确率.视频流切片后,先用改进的RetinaNet网络检测出图片中的所有人并对每个目标框做模糊检测,对大于阈值的目标框做去模糊处理,最后用引入注意力机制的CPN网络提取关键点.将RetinaNet衡量预测框与真实框差异的IOU函数改成DIOU后,在仿真实验中目标检测AP提高了近3％;对于模糊的图片,利用匀速直线运动频谱特征估算出的模糊核与实际模糊核相差不大,对其做去模糊处理后基本能恢复出原清晰图片;同时引入注意力机制为各通道和特征层分配合理的权重,使得CPN检测AP提高近1％,AR提升0.5％.     

基于ViLBERT与BiLSTM的图像描述算法

传统图像描述算法存在提取图像特征利用不足、缺少上下文信息学习和训练参数过多的问题,提出基于ViLBERT和双层长短期记忆网络(BiLSTM)结合的图像描述算法.使用ViLBERT作为编码器,ViLBERT模型能将图片特征和描述文本信息通过联合注意力的方式进行结合,输出图像和文本的联合特征向量.解码器使用结合注意力机制的BiLSTM来生成图像描述.该算法在MSCOCO2014数据集进行训练和测试,实验评价标准BLEU-4和BLEU得分分别达到36.9和125.2,优于基于传统图像特征提取结合注意力机制图像描述算法.通过生成文本描述对比可看出,该算法生成的图像描述能够更细致地表述图片信息.     

双流网络信息交互机制下的微表情识别

针对深度学习的方法用于微表情识别时微表情识别的实验数据库非常稀缺,导致神经网络在学习的过程中知识获取有限而难以提高精度及泛化能力的问题,提出基于双流网络信息交互的微表情识别方法.通过改进的深度互学习策略引导图像序列不同模态之间的交互训练,提高网络的识别率.方法基于RGB图像序列建立主体网络,基于光流建立辅助网络;在训练阶段,通过设计互学习损失中的有监督学习损失和拟态损失,优化训练过程,使得每一种模态都能学习正确地预测训练样本的真实标识,同时能与其他模态的预测相匹配;在测试阶段,由于互学习机制增强了RGB分支的判别能力,因此可对光流分支进行剪裁,在保证精度的前提下提高识别速度.在CASME,CASMEⅡ和SMIC数据库上的实验结果表明,该方法有效地提高了识别精度,整体性能优于已有方法.     

FAGNet:基于MAFPN和GVR的遥感图像多尺度目标检测算法

针对大场景遥感图像内容复杂,并且具有目标种类较多、尺度不一、方向多变等特点,导致遥感图像中目标多类多尺度多方向的问题,提出一种基于多尺度注意力特征金字塔网络(MAFPN)以及滑动顶点回归(GVR)机制的遥感图像目标检测方法.首先利用骨干网络提取多层特征作为MAFPN的输入,MAFPN结合特征融合和注意力机制,在融合多个尺度的特征映射的基础上使用通道域注意力和空间域注意力机制来抑制噪声,增强有效特征复用,提高网络对目标多尺度特征的自适应性;将MAFPN输出的融合特征图输入区域建议网络(RPN)生成感兴趣区域,然后将其送入分类/回归网络;在分类/回归网络中使用GVR机制在预测水平框的基础上增加4个顶点偏移比例参数和旋转因子,将水平框转换为旋转框,以减少边框中冗余区域,使预测得到的旋转边框更贴合目标.在DOTA公开数据集上与多种基于卷积神经网络的经典检测算法进行对比的实验结果表明,该方法的平均检测精度得到显著提高,能够更加准确地检测多个尺度以及多个方向的目标,实现了多尺度目标的鲁棒性检测.     

注意力机制在自然场景文字检测中的应用

针对目前主流的基于分割的文字检测方法中由于需要复杂的后处理过程保证检测精度,通常难以实现高检测速度的问题,提出一种应用位置注意力模块和金字塔注意力网络2种注意力机制的方法.首先用金字塔注意力网络对图像进行特征提取及语义分割;同时将位置注意力模块应用于高层特征,通过加强图像中相似物体的权重加强对文字的检测效果;最后进行简单有效的后处理,在实现较高检测准确度的前提下提高检测速度.实验结果表明,在Total-text数据集中,采用更轻量化的骨干网络时,所提方法在检测速度上优势明显;采用更深层的骨干网络时,所提方法的检测准确度领先2.0％.     

基于深度网络的出租车Pick-up需求预测

在智慧城市建设中,区域的出租车需求预测是一个十分重要的模块。为了预测指定区域未来时刻的出租车需求,本文通过拓展已有序列模型,提出一个多时间分辨率的基于层次注意力机制的循环高速网络（Multi-Time Resolution Hierarchical Attention-Based Recurrent Highway Networks, MTR-HRHN）。MTR-HRHN将对外生数据时空特征的提取和目标数据的时空建模整合到单个框架中,并且通过多分辨率（例如每个小时或者每天）对序列数据不同的时间属性建模,从而捕获更全面的时间模式。最后,在纽约市出租车数据集上评估MTR-HRHN的预测性能。实验结果表明,与其他经典时间序列预测方法相比,MTR-HRHN在多个高需求区域的短期需求预测上表现出更好的预测性能。