基于改进YOLOv5的胶囊内窥镜病灶区域检测

针对目前胶囊内窥镜病灶检测模型存在检测疾病单一且效率低等问题,提出了一种基于YOLOv5的胶囊内窥镜病灶区域检测方法。该方法在原始YOLOv5基础上进行了如下改进：首先,在主干网络Backbone部分,添加一个CBAM(convolutional block attention module)模块,增强模型对重要特征的突出能力;其次,在头部网络Head部分,添加一个检测头,增强模型对小目标的检测能力;最后,将原始YOLOv5的泛化交并比(generalized intersection over union, GIoU)损失函数替换成完整交并比(complete intersection over union, CIoU)损失函数,使模型训练时更快地收敛。本文提出的方法在长江大学第一临床医学院提供的胶囊内窥镜影像数据上进行了实验,精确率达到了93.6%,召回率达到了94.3%,mAP@0.5达到了97.2%,而且检测速度达到了每帧0.027 2 s。实验结果表明提出的方法是有效的、灵活的、鲁棒的,能够满足临床医学诊断的实际需求。     

软交换中多协议互通的研究与实现

通过研究软交换中呼叫控制信令和媒体流传输的特征,分析了目前通用控制协议转化所存在的问题,提出采用背对背的体系结构和在协议栈的上层设计了统一的呼叫控制原语解决协议转化问题的新方法。提出的解决方案有效地弥补了目前多协议转换方法的不足,并具有良好的扩展性。