基于改进Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法

为了预防因露天矿边坡表面恶化而产生节理、裂隙或断裂等破坏边坡完整性所引发的安全事故,同时解决传统图像处理算法以及经典的深度学习模型直接应用于露天矿边坡裂隙检测效果不甚理想的问题,提出了一种基于改进的Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法,运用了Mask R-CNN在目标检测、语义分割以及目标定位方面的集成性特点,改进了其在掩膜分支的边缘不清晰以及误检等缺点,构建了一种针对露天矿边坡裂隙图像的检测分割框架。该方法在掩膜分割分支引入了空洞卷积神经网络以及分类分割迭代上采样操作,能够解决边坡裂隙分割边缘粗糙的问题,实验结果表明,与传统的裂隙分割算法相比,该算法具有更高的识别精度以及更好的分割效果。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

免疫鸡群新城疫病毒检测和分离的研究

以ＳＰＦ鸡抗新城疫病毒（ＮＤＶ）ＩｇＧ为包被抗体（５μｇ／ｍＬ）,兔抗ＮＤＶＶｅｒｏ细胞培养纯化毒ＩｇＧ为第二抗体（１∶２００～６００）,酶标记羊抗兔ＩｇＧ（１∶５０００）为指示抗体建立间接夹心ＥＬＩＳＡ,检测实验免疫鸡、攻毒鸡及现地免疫鸡口腔或泄殖腔外分泌物。结果表明：新城疫无毒力Ｖ４疫苗免疫后２ｄ,口腔内病毒抗原随机检出率为４／１０,第１０天为１０／１０;泄殖腔为０～１／１０,并持续１８ｄ以上。滴鼻攻毒后１ｄ,口腔和泄殖腔内病毒抗原检出率分别是８／１０和６／１０;第１３天,泄殖腔内病毒抗原检出阴性。ＮＤＶ灭活疫苗免疫６０ｄ后攻毒,第２天有７／２０口腔和８／２０泄殖腔检出阳性,并一直到攻毒后第１４天。非免疫对照鸡攻毒后第３天直到死亡时,口腔和泄殖腔均可检出病毒抗原。对各地临床上无任何症状的ＮＤＶ免疫鸡群检测发现,泄殖腔ＮＤＶ抗原阳性率０％～９．３％,分离到８株ＮＤＶ流行毒株,生物学试验证实这些毒株的毒力属中等毒力偏强或强毒。     

车用电控汽油机实时爆震检测方案的研究

研究一种可以满足准确性,实时性要求的车用电控汽油机爆震检测方案,方法 测量缸盖的振动信号,确定爆震检测频率,运用概率和数理统计的方法。对缸盖振动信号进行分析,找出规律性,在非爆震,严重爆震,爆震时,爆震检测区间内信号峰值都服从对数正态分布。     

超声心动图象内外膜的自动检测与测量

为定量计算一些重要的心脏功能数据,提高心脏病的诊断水平,研究了超声心动图象内外膜的自动检测与测量技术．首先对超声心动图象进行滤波以消除图象中的噪声,并运用模糊数学理论进行模糊边缘增强,提取超声心动图象的内外膜边缘信息;接着对超声心动图象作二值化处理和椭圆曲线拟合,初步得到心脏的内外膜边缘;再采用相应的三次样条插值和平滑技术,得到光滑、连续的心脏内外膜边缘．在此基础上,再对心脏进行节段划分,并计算有关的心脏功能数据．经实验证实,用此方法可快速得到较准确的结果．     

用于瞳孔序列图像分析的实时轮廓检测和参数提取

本文介绍一种医用图像分析系统．该系统连续获取瞳孔图像,根据对图像序列的某些先验知识自动确定门限．在此基础上进行快速边缘检测,并自动修补缺损的目标轮廓．在判定所得轮廓有效后计算目标面积．若数据无效则自动重新采样．序列图像观测结束后对间隔不均匀的数据进行内插校正．系统所提供的分析结果可用于临床和医学研究     

论非构造油气藏综合勘探方法

通过研究构造演化和生烃与油气运聚散的关系,总结成功的地震相和基准面旋回高分辨率层序地层学方法在寻找岩性地层油气藏中的应用,分析了各种特殊地震处理和油气检测方法的适用性和可靠性,提出了３个层次、５类方法的非构造油气藏勘探思路。３个层次及有关方法是：在盆地规模上进行整体、动态、综合研究,寻找有利油气聚集带;在有利油气聚集带规模上,开展高分辨率层序地震地层学研究,寻找各类有效尖灭体和圈闭;在可能的圈闭基础上,利用地震烃类检测和化探技术进行圈闭评价。３个层次５类方法的全面研究和有机结合是减小非构造油气藏勘探风险,提高勘探成功率的有效途径。     

一种眼动测量的图像分析方法

提出一种用于鸟类视觉行为学实验的眼动测量的图像分析方法.采用基于遗传算法的多级灰度值聚类法分割普通CCD捕捉的视频图像,用区域生长法标记连通域粗略定位瞳孔区域,并利用瞳孔的近似圆形的几何特性修补光源反射影像形成的孔洞.在此基础上进行边缘检测,利用边缘像素的灰度分布特点修正瞳孔轮廓,采用重心法定位瞳孔中心.用该方法对实验环境照度下捕捉的图像和红外光源辅助照明的图像进行了分析,并与主动轮廓线方法对比.实验结果表明,该方法对眼睛特征的先验知识依赖程度低,抗噪声能力强,瞳孔中心定位精确.     

基于多背景模型的海面运动目标检测

提出一种在反射光较强的条件下基于多背景模型的海面运动目标检测方法.使用基于统计模型的变化检测方法将被监控场景区分为海浪波动显著的背景区域和海浪波动不显著的背景区域;对这两种区域中的像素点分别以Weibull分布模型和Gauss分布模型建立背景模型;使用建立的背景模型检测海面的运动目标.实验结果表明,在海面反射光较强且波浪波动较大的情况下,用该方法可以比较准确地检测到海面的运动目标.