基于特征增强的光学遥感图像建筑物变化检测

遥感图像变化检测是识别同一区域前后时段两张图像之间像素级变化,能够精确判断目标区域状态变化。现有的遥感图像变化检测方法是在不同时间流中引入注意力机制来强化变化区域图像特征,并将其叠加以实现特征融合,不能有效地挖掘与应用不同时间流特征之间的关系。基于特征提取网络,提出一种在时间维度上基于像素位置偏移的图像特征差异增强方法。该方法可学习不同时相图像特征之间对应区域的像素变化偏移量,增强单时相特征图中发生变化区域和无关区域之间的特征差异。在此基础上,构建一个针对光学遥感图像中建筑物变化的检测框架,以ResNet18网络和多层感知机结构分别作为编码器、解码器,在LEVIR-CD、LEVIR-CD+和S2Looking 3个公开数据集上进行实验,结果表明,基于特征增强的图像变化检测方法的F1值分别为90.74%、86.11%和62.25%,相比目前最优的BIT方法分别提高了1.43、3.31和0.4个百分点。     

骨组织支架的计算机辅助设计方法综述

随着先进的计算机辅助设计和增材制造技术的快速发展,使得制造具有复杂几何结构的骨组织支架成为可能。根据骨组织支架功能设计要求,从几何形态的角度出发将其结构分为规则性多孔结构和不规则多孔结构两大类,并综述了骨组织支架的设计方法,特别强调了两种适合增材制造的设计方法,即三周期极小曲面(TPMS)和拓扑优化。针对骨组织支架结构设计面临的技术挑战,展望了骨组织支架设计方法的可能发展趋势。     

基于多模态多粒度图卷积网络的老年人日常行为识别

随着人口老龄化问题日益严重,人们对家庭环境中老年人的安全问题越来越重视.目前,国内外一些研究机构正在试图研究通过家用摄像头对老年人的日常行为进行智能化看护,实现对一些危险行为的预警、报警与报备.为了助推这些技术的产业化,主要研究如何自动识别出老年人的日常行为,如“喝水”“洗手”“读书”“看报”等.通过对老年人的日常行为视频的调研发现,老年人的日常行为语义具有非常明显的细粒度特性,如“喝水”与“吃药”两种行为的语义高度相似,且只有少量的关键帧能准确体现出其类别语义.为了有效解决老年人行为识别问题,提出一种新的多模态多粒度图卷积网络(multimodal and multi-granularity graph convolutional networks,MM-GCN),通过利用图卷积网络分别从人体骨骼点(“点”)和人体骨架(“线”)、关键帧(“面”)和视频提名段(“段”)两种模态对老年人行为进行建模,捕捉“点-线-面-段”这4种颗粒度对象下的语义信息.最后,在目前最大规模的老年人日常行为数据集ETRI-Activity3D (11万+视频段、50+行为类别)上进行老年人行为识别性能评测,...     

OLED评估电路的设计与应用

利用OLED显示器,温度传感器和单片机设计了一种实现控制和显示数字温度的电路。首先分析系统中三种主要芯片的基本结构和功能,然后从硬件和软件两个方面阐述系统的实现方法．最后得到精确的实验数据,为进一步研究OLED显示器的应用打下了基础。