基于特征塔集的遥感图像融合方法

提出了图像特征塔集的概念，给出了一种基于特征塔集的融合方法．算法主要包含两部分，子图像的融合及对应残差图像的融合．图像的大部分能量和信息包含在子图像中，因此，在图像金字塔的子图像融合过程中，特征塔集的构造由局部能量和局部熵组成．考虑到残差金字塔包含了原始图像的边缘或高频成分，因此采用梯度作为其融合特征．最终的融合结果，可利用金字塔反变换获得．由于将残差金字塔也引入到融合算法的设计过程中，因此融合的精度得到一定的提高，另外，采取简单的金字塔可以有效地控制算法的复杂度．实验结果表明了算法的合理性和有效性．     

采用金字塔分解的最小二乘影像匹配算法

最小二乘（ＬＳ）算法因其高精度而在影像匹配中被广为采用,但单纯的ＬＳ算法有收敛范围小,收敛速度慢等缺点。本文袖了结合金字塔分解ＬＳ匹配算法,此算法能大大增加单纯ＬＳ算法的收敛范围,提高匹配率,而运算时间与单纯ＬＳ法基本相当,并且保持了它的高精度,实验表明,此算法的精度高,匹配率高,收敛范围大,有相当的实用价值。     

基于高斯金字塔的运动目标检测

针对自然环境下运动目标检测背景动态变化问题,提出一种新的基于高斯金字塔模型的背景差分算法.首先将图像序列进行多尺度分解,得到不同分辨率下的当前帧和背景帧;然后,在不同分辨率下采用高低双阈值进行背景差分运算,得到双阈值产生的2帧前景图像,阈值根据环境自动获取;最后,将各层差分图像自顶向下融合检测感兴趣的运动目标,并在HSV空间中去除阴影.背景模型的初始化和更新方法基于2种假设:一是背景点出现的概率较大;二是距离当前帧越近的点越能真实地描述背景.研究结果表明:该算法能有效地应用于动态背景环境下,可以克服光照变化及阴影的影响.多个标准图像序列的测试证明了该算法具有较高的准确性、鲁棒性和自适应性,时间复杂度低,可以运用于实时检测系统中.     

基于改进残差网络的铁路隧道裂缝检测算法研究

针对铁路隧道复杂背景下细小裂缝存在图像特征难以提取的技术问题,提出一种基于改进残差网络(Residual Network,ResNet)的铁路隧道裂缝检测算法.该算法采用ResNet对裂缝进行检测,并在此基础上对网络进行了改进:首先将具有不同扩张率的空洞卷积块与传统的卷积块组合形成金字塔空洞卷积模块;其次将该模块放在R...     

基于物联网和改进Yolo-v4-tiny的智能果蝇诱捕方案

为了研究人工智能技术在物联网远程检测方面的应用,设计一种结合深度学习和物联网技术的自动诱捕器解决方案。设计了采用低功耗嵌入式传感系统和神经网络加速器的智能诱捕器原型。利用边缘计算设备在本地运行改进的Yolo-v4-tiny网络以完成害虫图像自动检测计数,所提模型引入了空间金字塔池化模块,并改进了原始网络的损失函数,增强了对小目标特征的捕捉能力。试验结果表明,所提嵌入式解决方案能够自动采集信息素粘虫板图像并完成准确果蔬害虫的检测,取得了最高0.842的检测精度和0.837的召回率数值,性能优于其他先进的轻量级目标检测模型,具有成本低、检测精度高、通信量低、工作寿命长的优点。     

HourglassNet:一种用于遥感目标检测的改进FCOS算法

针对遥感图像中背景复杂、目标分布密集、目标尺度形态多样等问题,该文在单阶段全卷积(FCOS)目标检测模型的基础上,基于沙漏特征金字塔并且与多尺度上下文场景结合,提出了沙漏网(HourglassNet)。针对卷积神经网络(CNN)中不同深度语义信息和空间信息不均衡的问题,提出了一种沙漏特征金字塔,通过将多尺度特征缩放至中间尺度进行融合和优化以获得全局特征。基于注意力机制将全局特征向不同尺度特征传递,在抑制无关特征的同时增强了有效特征,实现了对多尺度特征的补偿。为了将高层特征的语义信息更加充分地融入不同尺寸的特征图内,设计了多尺度上下文融合模块。利用适当的感受野提取高层特征的上下文信息,提升了特征的鲁棒性和辨识性。分别在DOTA v1.5和NWPU VHR-10公开遥感图像数据集上进行了性能对比与消融实验。结果表明,该文算法的均值平均精度(mAP)相比于FCOS在DOTA v1.5和NWPU VHR-10数据集上分别提升了4.3%和3.4%,且检测性能优于YOLOv3等其它对比方法。     

水下爆炸载荷下多层金字塔夹芯板动态响应研究

研究金属夹芯板在水下爆炸冲击下的动态响应规律和抗冲击性能,对提升舰船防护能力有重要意义. 利用等效水下爆炸冲击加载实验装置对双层金字塔点阵夹芯板进行实验,得到了其动态响应规律;结合ABAQUS流固耦合仿真对实验进行模拟,结果与实验误差较小,验证了仿真的有效性. 针对不同参数的多层夹芯板,利用仿真分析了其不同的响应规律,结果表明:多层夹芯板比单层夹芯板有更强的抗冲击性能;夹芯板面板总厚度一定时,拥有较薄前面板和较厚后面板的夹芯板抗冲击性能更强;对于三层夹芯板,其密度排列顺序为BAC和ABC时后面板变形更小,CBA排列的夹芯板抗冲击性能最弱.      

新型架构下的密集网络在肺部影像的分割研究

在医学图像分割领域中,肺实质的分割对肺结节检测有着至关重要的作用,在考虑到模型参数量的情况下 追求更高的精度一直是研究热点之一;为此提出了新的三层密集卷积神经网络 DA-UNet,首先用密集卷积模块代 替在传统 U-Net 使用的普通 3×3 卷积,利用密集卷积特征重用特点,加强了网络的特征提取能力。 再者在没有太 过影响分割网络精确度的前提下加以修剪,减少了上下采样次数,减少不必要的算力消耗。 此外,使用了注意力门 (Attention gate),加强了跳跃连接中高底层信息融合效果,并且使用空洞空间金字塔池化( Atrous spatial pyramid pooling),模型加入了不同尺度的特征信息,进一步加强图像中任务相关的区域特征,有效减小噪声干扰,提高网络 分割精度。 通过实验证明:三次上下采样改进模型的参数量只有传统四次上下采样的 75. 2%左右,但是分割效果 没有太大的影响,用 LUNA 竞赛肺部影像数据集进行了分割验证,实验结果在测试集上的准确率达到了 0. 991,而 IoU 则为 0. 961,比起传统 U-Net 的评价指标 IoU 提升了 2. 9%;在泛化实验的肝脏图像中,DA-UNet 的 IoU 稳定在 0. 929 左右,而 U-Net 稳定在 0. 838 左右。 这些结果证明了改进的 U-Net 有更佳的分割效果。     

二值图像的金字塔表示和最佳级联方块编码

提出的最佳级联方块编码是一种压缩二值图像数据的方法,它实质上是将前缀方块编码的原理逐次应用于二值图像金字塔表示的相继各级,寻求编码比特数的最小值,以便获得最大的数据压缩比。