ZigBee Routing Algorithm based on Energy Optimization

最初的ZigBee路由设计主要考虑开销控制等,对能量因素考虑不足.在原来的基础上,对MBCR协议进行改进,加强了低能量节点的控制、传输方向上对路由的控制,有效地使用低能量节点,减少了网络功耗.     

Windows 8测试版的亮点与弱点

我花几周时间试用了Windows 8消费者预览版后,总结了这个测试版的亮点和弱点。一些早期的负面评论言过其实,但不可否认:Windows 8的屏幕分割特性已重塑了用户体验。现在网上有许多地方介绍Windows8的新功能。自微软发布消费者预览版以来,许多网站都发布了各自的"初体验"。我花几周时间试用了Windows 8后,着重探讨该测试版的亮点和弱点,而不是要罗列功能。这里要注意的一点是,这款测试版运行的是预览版应用程序。等到今年晚些时候正式发布时,Windows     

两种子野分割算法在直肠癌术后调强放疗计划中的剂量学对比

目的探讨XIO5.0制订直肠癌术后调强放疗计划时,SlidingWnd(SL)和SmartSequence(SM)两种子野分割算法的区别.方法选取本放疗中心行直肠癌术后放疗的患者19例,分别采用SL、SM子野分割算法制订IMRT计划,并按分割算法分成PSL组和PSM组,比较两组IMRT计划的靶区、危及器官剂量分布、机器跳数、总子野数和治疗时间.结果两组IMRT计划均符合临床剂量要求,两组计划的靶区和危及器官剂量分布均未见明显区别(P>0.05),PSM组机器跳数、总子野数和治疗时间分别比PSL组少26%、32%、16%,且有显著性差异(P<0.05).结论制订直肠癌术后调强计划时,相对于SL子野分割算法,SM子野分割算法可以减少子野数和机器跳数,节约治疗时间,建议优先选择.     

基于时序特征的黄河三角洲土地覆盖动态及驱动力分析

综合不同土地利用类型的Landsat影像时序特征和面向对象分割方法,分析1985-2018年现代黄河三角洲土地覆盖时空特征,探讨土地覆盖变化的驱动机制。结果表明:1985-2018年间研究区天然湿地面积大幅减少,共减少9.9847×104 hm²,其中沼泽和草甸湿地面积减少尤为明显,而人工湿地面积则逐年增加,年平均增加率达54.66%,主要是盐田养殖场和水稻种植面积的增大;社会经济因素对研究区土地覆盖的影响程度高于水文因素;输沙量是影响研究区土地覆盖变化的主要水文因素,实测径流量的减少进一步导致天然湿地向旱地类型转化;人口和GDP变化对人工湿地面积增加的正相关作用比较显著,而天然湿地面积的减少则与该两个指标的负相关关系比较明显。     

基于条件深度卷积生成对抗网络的视网膜血管分割

视网膜血管的分割帮助医生对眼底疾病进行诊断有着重要的意义.但现有方法对视网膜血管的分割存在着各种问题, 例如对血管分割不足, 抗噪声干扰能力弱, 对病灶敏感等.针对现有血管分割方法的缺陷, 本文提出使用条件深度卷积生成对抗网络的方法对视网膜血管进行分割.我们主要对生成器的网络结构进行了改进,在卷积层引入残差模块进行差值学习使得网络结构对输出的改变变得敏感, 从而更好地对生成器的权重进行调整.为了降低参数数目和计算, 在使用大卷积核之前使用小卷积核对输入特征图的通道数进行减半处理.通过使用U型网络的思想将卷积层的输出与反卷积层的输出进行连接从而避免低级信息共享.通过在DRIVE和STARE数据集上对本文的方法进行了验证, 其分割准确率分别为96.08 %、97.71 %, 灵敏性分别达到了82.74 %、85.34 %, $F$度量分别达到了82.08 %和85.02 %, 灵敏度比R2U-Net的灵敏度分别高了4.82 %, 2.4 %.     

深度学习的图像实例分割方法综述

实例分割是一项具有挑战性的任务,需要同时进行实例级和像素级的预测,在自动驾驶、视频分析、场景理解等方面应用广泛.近年来,基于深度学习的实例分割方法迅速发展,如两阶段检测器Faster R-CNN扩展出的聚焦于网络的精度而非速度的强大实例分割基准Mask R-CNN,一度成为实例分割的标杆.利用高速检测的单阶段检测器延伸出的实例分割算法YOLACT填补了实时实例分割模型的空白,具有较高的研究和应用价值.本文首先对实例分割算法进行了类别划分,然后对一些代表性的算法及其改进算法进行了深入分析,并阐述了相关算法的优缺点,最后对实例分割方法未来的发展进行了展望.     

机械密封微小形变图像测量系统像素当量的标定

在机械密封数字散斑微小形变图像测量系统中,像素当量的标定工作介于图像采集和处理之间;基于VC++2008 MFC开发了图像像素当量标定系统;系统包含了抓图、图像的阈值分割、形态学处理、扫描检测标定块的边缘及线性回归分析功能;介绍了抓图软件的开发过程;编制了形态学的腐蚀、膨胀及开/闭运算的函数,使用这些函数实现了图像的形态学处理;在形态学处理后显示图像的基础上框选包含标定块的理想区域使用扫描法获取边缘信息;对获取的边缘信息进行线性回归分析拟合出标定块的上下边缘的直线方程,根据拟合出的方程求出两条直线间的距离,最后用标定块的实际宽度除以直线间的距离即为像素当量;运行结果表明获得了亚像素级别的像素当量,保证了后期使用DSCM方法计算微小形变的精度.     

基于条件随机场的图像语义分割

本文研究了一种基于CRF的判别模型来学习不同类别标签的后验条件概率分布,并通过最大化该后验概率来得到最佳标签。CRF能量函数纹理模块利用形状滤波器来描述图像的底层纹理特征以及基于周围像素纹理特征的上下文信息;采用Joint-boosting算法迭代构造一个强分类器对图像进行初步的标注。在MRSC 21-object class数据集上进行实验来评估我们建立的模型的性能。实验结果表明,该模型基于像素点的分割精度能达到71.6%,在识别准确率以及分割效果方面,具有较强的竞争力。     

一种改进的字符图像二值化算法

随着数字图像处理和模式识别技术的发展,字符识别技术得到了广泛的应用。二值化技术作为字符预处理的一个重要环节,对后续的字符分割和特征提取有着很大的影响。本文针对字符图像的特点,提出了一种改进的基于直方图特征和形态学处理的Otsu二值化算法。仿真表明,该算法在减少运算量的同时,可以有效处理字符笔划残缺造成的干扰,并增强字符的连通性。     

结合局部特征和全局信息的自适应活动轮廓模型

提出一种新的基于全局图像信息和局部图像特征的活动轮廓分割模型。模型的总能量函数主要包括3项:全局能量项、局部能量项和自适应调节项。其中,全局能量项整合了图像的全局信息,局部能量项则考虑了图像的局部特征,而二者的权重会根据上下文内容自适应调整。由于在模型中充分利用了图像全局信息和局部特征,因而有效地提高了分割的精度。此外,加入了凸优化技术,以获取模型的全局最优解。最后,采用Split-Bregman方法进行快速求解,使得模型的分割效率大大提高。实验结果表明,该模型对初始化具有较好的鲁棒性,在分割精度上有了较大的提升,特别是分割速度比C-V模型快1.5倍到2倍。