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针对肺部CT图像中肺结节检测存在检测灵敏度差、假阳性高的问题和检测网络中存在深层网络容易忽略浅层位置信息的问题,提出了一种结合残差结构的三维Res Add-Unet网络肺结节检测算法。该算法添加了残差结构,有效地结合浅层网络和深层网络的信息来获取结节特征,提高了检测灵敏度。在肺结节假阳性减少网络中,提出ResVGG网络对候选结节进行分类,降低了假阳性。在LUNA16数据集上对所提出算法的验证表明,其准确度达98.21%,灵敏度达97.79%,证明了该算法对肺结节检测有良好的性能。 相似文献
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针对机动车行驶中驾驶员是否正确系戴安全带的检测问题,提出一种融合目标检测和语义分割的新型UnetCanny网络的安全带检测方法。该方法需要用SSD网络定位驾驶员位置,将所采集信息输入Unet-Canny网络后对安全带图像进行分割。新型Unet-Canny网络是在Unet网络上添加Res-Canny模块后得到的。结合Canny算子和残差结构搭建的Res-Canny模块能够让网络在训练中增强对安全带边缘特征信息的提取能力,从而提高图像的分割效果。利用数据集对Unet-Canny网络的训练实验表明：新型Unet-Canny网络比FCN、PSPNet、SegNet、Unet等网络的检测效果好;使用所提出方法检测安全带的精确率比用Unet网络提升了3.4个百分点。 相似文献
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