视觉注意的图像目标预检测

提出了融合自底向上和自顶向下模式的视觉注意机制的改进算法.该算法使用以完整轮廓信息作为物体识别标志的方式,几乎不需要先验知识,改进了自顶向下算法的需要大量先验知识的弱点;同时由于将物体轮廓作为的一个识别和预检测的重要参考信息,改进原视觉机制中的仅使用三个显著图,没有整体意识,从而致使识别范围过大的弱点.实验证明该方法提升了搜索预检测目标的准确度.     

基于粗集的空间对象分类学习算法

针对二维空间对象分类问题,提出将粗集方法应用于分类规则的学习.首先建立空间分类信息表,然后采用粗集方法约简条件属性、提取分类规则,并采用多种指标对规则进行评价.通过实验结果分析,证明粗集方法能够有效用于学习空间对象分类规则.     

基于HSI的视觉注意力模型及其在船只检测中的应用

根据现有关于视觉心理学研究的相关成果和计算模型．提出了一种基于HSI颜色空间特征提取的视觉注意力模型．并应用于海上目标检测．首先把输入的RGB图像转换到HSI空间上．采用高斯金字塔和center-surround算子获得HSI三个分量下各自多尺度的视觉差异。通过对不同特征图的规格化和线性融合获得综合的显图．该方法应用于多种海上目标图像均取得较好效果．背景中的海浪杂波得到了有效抑制．提取得到的显区域包括了待检测的目标且范围较小。为后继的处理和分析提供了良好的基础．     

一种基于背景减法的运动目标检测算法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.首先利用无拘束学习方式迅速建立多个可靠的RGB颜色背景模型,然后在运动目标分割过程中,及时地根据场景变化对背景模型进行更新,同时利用色度信息及局部交叉熵信息去除阴影,得到较为精确的运动目标.在对用普通USB摄像头获取的视频序列实验中,该算法显示了良好的性能.     

注意力叠加与时序特征融合的目标检测方法

提出一种基于注意力叠加与时序特征融合的目标检测方法.在端到端目标检测(DETR)网络的基础上,依据注意力机制特性,使用注意力权重叠加的方式提取目标物像素级标识,用于实例轨迹的划分.为使目标检测与轨迹跟踪协同作用,通过时序特征融合的方式融合之前轨迹跟踪信息,调整当前帧目标检测效果,从而充分利用视频载体提供的时间维度信息.在公开数据集上,对文中方法进行验证,结果表明：文中方法能有效识别被遮挡的目标物,具有较强鲁棒性.     

基于时空特征的城市轨道交通客流量预测方法

随着城市轨道交通网络运营里程的不断增长及网络承载客流量的不断提高,特定站点客流量极易发生急剧变化,这种变化引起整个网络客流量的不均匀分布,从而增加运营调度的难度和运营事故的发生概率.本文以城市轨道交通实际运营中采集的大量客流数据为基础,从时间和空间两个维度分析城市轨道交通客流分布的特点,并进一步提出基于贝叶斯网络的客流量预测方法,实现对特定站点的客流量预测.本实验完全基于实际数据,结果表明:预测客流量平均绝对百分比误差基本在0.1以下,预测准确程度较高.     

基于显著点提取的红外弱小目标检测

根据人类视觉感知理论,采用bottom-up控制策略的预注意机制和top-down控制策略的注意机制,提出了一种适用于自动目标识别的目标检测算法.该算法首先对输入图像进行非均匀区域分割,根据对象的显著性特点,在已分割好的各个区域提取出显著性点作为潜在目标点,得到潜在目标点集合,之后采用改进的双滑窗算法对这个集合进行更为细致的识别,剔除伪目标,检测出真实目标.实验表明,该算法具有良好的检测效果,预注意机制有效降低了算法运行的时间,改进的双滑窗算法使得检测的鲁棒性更强,对于目标区域带有运动阴影的红外图像以及复杂背景下的红外图像均能进行正确的检测.     

The role of different cues in the brain mechanism on visual spatial attention

The visual spatial attention mechanism in the brain was studied in 16 young subjects through the visual search paradigm of precue-target by the event-related potential (ERP) technique, with the attentive ranges cued by different scales of Chinese character and region cues. The results showed that the response time for Chinese character cues was much longer than that for region cues especially for small region cues. With the exterior interferences, the target stimuli recognition under region cues was much quicker than that under Chinese character cues. Compared with that under region cues, targets under Chinese character cues could lead to increase of the posterior P1, decrease of the N1 and increase of the P2. It should also be noted that the differences between region cues and Chinese character cues were affected by the interference types. Under exterior interferences, no significant difference was found between region cues and Chinese character cues; however, it was not the case under the interior interferences. Considering the difference between the exterior interferences and the interior interferences, we could conclude that with the increase of difficulty in target recognition there was obvious difference in the consumption of anterior frontal resources by target stimuli under the two kinds of cues.     

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

提出了一种基于OpenCV的视频应用程序的开发方法。将Intel公司开放的OpenCV源代码作为开发的视频应用程序的基础函数库,改写或调用其中的函数,可根据需要用C++语言开发视频应用程序,从而克服了视频应用程序开发周期长、效率低的缺点。给出了部分OpenCV具体的设置方法和过程,并通过利用OpenCV编写的运动目标检测与跟踪的应用程序验证了该方法的有效性和可行性。对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等图像预处理,获得二值化黑白图像。通过轮廓提取和跟踪检测得到车辆和人的外轮廓,进而实现运动目标的跟踪。在VC++6.0环境下,利用OpenCV编程实现了此方法。实验结果表明,该方法可行。     

基于时空图注意力神经网络的交通道路拥塞和异常预测

为全面捕获交通路网的时空特性,分析路况的复杂多变性,实现道路拥堵和突发情况的高效准确预测,研究提出一种时空图注意力神经网络模型,通过将道路网络建模成一系列随时间变化的图,利用图注意力机制(graph attention network, GAT)关注路网图关键节点的空间特性并捕获动态的全图空间特征,再利用门控循环单元(gated recurrent neural network, GRU)充分捕获相邻路网图的时间相关性并降低模型冗余,提升了对道路拥堵和异常情况的预测准确率。采用PEMSD数据集进行实验。结果表明,所提方法与对比模型相比准确率与召回率均优于现有方法,有效提升了交通异常预测精度。     

基于熵权TOPSIS的湖北省城市人居环境质量时空分异研究

城市人居环境质量评价是改善城市人居环境质量、促进城市健康可持续发展的重要基础.该文以湖北省为研究区,从城市人居生活质量、生产质量和生态质量3方面选取18个指标构建城市人居环境质量评价指标体系,采用熵权TOPSIS法和地理探测器模型对湖北省17个市州2013—2018年的城市人居环境质量时空分异及贡献因素进行研究.结果表明： 1) 研究期内湖北省城市人居环境及其生活、生产和生态子系统质量总体上呈提升趋势,各地市州城市人居环境及其生活、生产、生态子系统质量的差距总体上呈缩小趋势;2) 湖北省城市人居环境质量在空间上呈现出“核心集聚、局部连片”的分布特征,且研究期内鄂西地区人居环境质量改善速度最快,鄂中地区次之,鄂东地区最小;3) 规模以上工业企业数密度、人均社会消费品零售总额、人均固定资产投资、城镇化率、公路里程密度是驱动湖北省城市人居环境质量提升的主要贡献因子,但随着时间演变,城市人居环境质量提升的重心将由少数的核心因子向多因子共建转变.     

湖北棉花生产格局的时空变化及原因分析

利用湖北省农业生产数据，提取1992年至2002年各年份县棉花生产信息，并利用GIS软件Supermap的空间显示功能分别将各年的棉花播种面积、总产量等进行空间显示、分析和对比，揭示棉花生产的变化规律。结果显示：湖北棉花生产主要分布在鄂北岗地区及沿江平原区，同时，以1998年为分水岭，之前全区棉花产量、面积都较高，之后则骤减．结合该时段国家政策、市场行情、气候特点和棉花收益等因素对湖北省棉花生产变化的结果进行了分析解释．     

多时空尺度协同的场次降雨水资源量评价方法

针对场次降雨水资源量评价与年尺度水资源量评价成果的不协同问题,通过分割前期降雨径流退水和年尺度基流等径流成分,提出场次降雨过程水资源量评价新方法,实现场次降雨水资源量的精细化评价。将该评价方法应用于潮白河典型区间流域,结果表明该方法具有较好的适应性,能够显著提高场次降雨水资源量评价成果的针对性和准确度,满足多时空尺度协同的水资源量评价需求。     

中国CO2能源排放量与CO2大气浓度时空分布研究

针对全球范围内CO2排放量逐年增加,CO2大气浓度逐年上升的现实,基于国家能源统计数据(2006~2009年),对中国各省区的CO2排放总量、排放强度进行计算,并结合遥感反演的同期我国区域范围大气CO2柱体浓度数据,通过分析发现两者的时空分布具有较大的相关性,基于以省区为单位比较相关性,表明化石燃料排放的CO2确实是CO2浓度变化的一个驱动因素.     

用计算机模拟分析等倾干涉的时间相干性

等倾干涉的时间相干性有别于等厚干涉的时间相干性，其干涉条纹可见度与面光源的入射角有直接的关系，通过计算机绘制的可见度与入射角对应的关系图形，分析了光源的非单色性对等倾干涉条纹可见度的影响并将研究范围扩充到多个周期，对光的时间相干性理论作了进一步的补充．     

Early scale effect and hemisphere superiority on the visual spatial attention: From the electrophysiological evidence of ERP

The visual attention mechanism in the brain was studied among 16 young subjects through the precue-target visual search paradigm using the event-related potentials (ERPs) technique, with the attentive ranges cued with different scales of Chinese words. The results showed that the response time was shortened as the cue scale was reduced, while the amplitudes of the P1 and N1 components of the ERPs increased. These results not only provided the electrophysiological evidence supporting the spotlight theory, but also indicated that the spotlight effect occurred during the early period of the selected attention. Two kinds of separation in the P2 effect were observed. One separation was between the P1 effect and P2 effect, which meant that additional computation was needed when the spatial scale of attention was enlarged; the other was between the left and right hemisphere of the P2 effect, which indicates that the attentive processing of the cue range mainly occurred in the left hemisphere.     

红河流域降水量的时空变异特征

 利用红河流域52个观测站的43a日降水资料,针对年、湿季和干季降水量和降水倾向率等统计量,采用ArcMap的反距离加权插值法进行插值与分类处理,生成了红河流域年、湿季和干季降水量的空间分布图,实现了气候趋势特征指数的空间化处理.对红河流域年、湿季和干季降水量等的时空分异特性进行综合分析得出:43a来,红河流域年降水呈现上升趋势,空间上主要表现为除了元江干流中下游、盘龙河北部和东北部有下降趋势外,其它地区都呈上升趋势;湿季和干季间降水量变化趋势差异较大,相对于年降水量空间分布而言,湿季具有下降趋势的地区扩大到整个流域中部,而干季降水量在整个流域几乎都呈上升的趋势;因出现在干季降水量有所增加,而在雨季的降雨量有所减少,因而降低了干旱和洪灾的发生机率.     

陕南降水变化时空差异分析

陕南地处南水北调中线工程水源地,降水量变化对该区域以及调水工程和受水区影响深刻.利用陕南及周边气象站点近30年的降水资料,运用经验正交函数法,分析获得陕南降水变化的空间分布特征和时间系数.结果表明:(1)陕南降水变化的特点主要表现出南北差异、东西差异和相对一致性的特点;(2)陕南降水变化的时间系数表现出明显的年内变化.     

融合多尺度特征和子空间注意力的黏膜下肿瘤检测

计算机辅助检测工具可以帮助医生减少在临床检查中漏检误检的情况，从而提高诊断准确度，同时减轻医生的劳动强度。针对超声胃肠镜检查中黏膜下肿瘤的定位与分类问题，提出了一种融合多尺度特征和子空间注意力的黏膜下肿瘤检测算法(MFSA-YOLOv7t)。首先，移除小目标预测头，在保证精度下使网络轻量化；然后，基于浅层特征提出多尺度特征融合模块，提取肿瘤细节信息；其次，改进上采样结构，在保留上层信息的同时增强感受野；最后，引入子空间位置注意力模块，捕获肿瘤的位置和边界特征，进一步提升黏膜下肿瘤的检测性能。实验表明，MFSA-YOLOv7t在平均精度均值、敏感度以及准确度上分别达到97.32%，96.99%和96.24%，相比YOLOv7-tiny算法检测性能有较大的提升，分别提高了2.39%，2.75%和2.59%。MFSA-YOLOv7t为医生在临床检查中的辅助诊断提供更加可靠的肿瘤类型参考，同时为黏膜下肿瘤的检测提供了一个新的思路和研究方向。     

Brain dynamic mechanisms on the visual attention scale with Chinese characters cues

The temporal dynamics in brain evoked by the scale of visual attention with the cues of Chinese characters were studied by recording event-related potentials (ERPs). With the fixed orientation of visual attention, 14 healthy young participants performed a search task in which the search array was preceded by Chinese characters cues, “大, 中, 小” (large, medium, small). 128 channels scalp ERPs were recorded to study the role of visual attention scale played in the visual spatial attention. The results showed that there was no significant difference in the ERP components evoked by the three Chinese characters cues except the inferoposterior N2 latency. The targets evoked P2, N2 amplitudes and latency have significant differences with the different cues of large, middle and small, while P1 and N1 components had no significant difference. The results suggested that the processing of scale of visual attention was mainly concerned with P2, N2 components, while the P1, N1 components were mainly related with the processing of visual orientation information.