面向语义的元数据模型一致性检验

面向语义的元数据模型检验用于判断待建元数据在语义上是否一致．首先,借鉴本体的思想,利用描述逻辑建立了面向语义的元数据模型,它是一个7元组,包括术语集、实例集、术语定义集、实例声明集、属性分配集、术语注释集和术语约束集．然后,将元数据模型检验抽象为术语检验和实例检验2类问题．最后,对术语检验和实例检验的判定方法进行分析．研究表明,2类检验问题可分别细化为4类和2类子问题,这些子问题可以相互转换。     

边缘增强的变感受野自注意力撕囊评估算法

为了解决前囊的透光性、器械遮挡和较大的场景差异造成的分割困难,实现撕囊操作的定量评估、缩短医生的学习曲线、提供更规范的治疗,通过边缘增强的方法使得结合了自注意力的变感受野网络关注边缘特征,更加准确地分割出撕囊形成的前囊孔洞并对其进行定量评估。首先利用变感受野的空洞卷积网络获取多尺度的语义依赖,接着通过自注意力机制建立边缘和目标内部的依赖关系,最后利用分割结果计算出用于手术评估的圆度、居中度和半径指标。自建了白内障撕囊数据集,并利用球面化算法对其进行了增广和误操作模拟,提出的分割算法在该数据集上进行了测试,实验结果表明所提出的算法明显优于传统分割算法,精确度、交并比分别达到了96.51%、93.25%。可见,该算法能够实现更精准的前囊孔洞分割和术后评估。     

基于目标检测的单目视觉半稠密语义地图构建

传统的视觉SLAM系统在机器人定位和制图工作中取得了显著的成功,但存在着缺乏场景信息、地图过于稀疏、单目相机初始化困难等亟待解决的问题。本文提出了MNS-SLAM（Monocular-semantic SLAM）,将目标检测算法与单目视觉SLAM（同时定位与地图构建）技术相结合,进而构建有助于环境理解的半稠密语义地图。首先,通过目标检测网络YOLOv4检测对象获取边界框和类别信息,通过消失点算法和二次曲面恢复算法由2D目标检测恢复出3D长方体及二次曲面,实现3D物体的位姿初始化。同时,引入了目标间相对位姿不变性的语义约束,构造了语义损失函数,将其添加到BA优化中,最后通过增量式3D线段提取,构建带有物体语义信息的半稠密地图。文中方法在TUM公开数据集和真实场景中进行试验,不仅构建了半稠密地图,同时添加了语义信息,为后端的优化提供了新的约束,相机的绝对和相对位姿误差表现出优于单目ORB-SLAM2的性能,有助于搭载单目相机的移动机器人感知和理解环境,执行更复杂的任务。     

基于轻量级MobileNetV2-DeeplabV3+的棒材分割方法

针对当前语义分割模型为提升像素分割精度,不断增加算法复杂度,导致模型出现参数量大,耗时长,难以部署至工业现场等问题,提出一种基于轻量级MobileNetV2-DeeplabV3+模型的棒材分割算法。算法为平衡像素分割精度、模型参数量和算法检测速度,在原网络基础上做出一系列改进：将原有的Xception主干网络替换为轻量级MobileNetV2网络以降低模型参数量与计算复杂度;在空洞空间金字塔池化(ASPP)模块基础上密集连接各空洞卷积以获得更大的感受野,更加密集的像素采样,并扩大输出特征覆盖的语义信息;使用深度可分离卷积(DSConv)替代ASPP模块中的标准卷积进一步降低模型的计算复杂度;此外,引入有效通道注意力(ECA)模块聚焦目标边缘特征,增强特征图通道信息提取的效果。实验表明：改进后的模型在棒材数据集下平均交并比(MIOU)为89.37%,平均像素精度(MPA)为94.57%,帧率(FPS)为33.09帧/s,模型参数量为33.6 M。与U-net、M-PSPNet、M-DeeplabV3+等模型相比,改进后算法的MIOU值与MPA值略低于最佳值,但仍处于较高水准,模型参数量小...     

多特征融合的道路场景语义分割算法

为提升道路场景语义分割的性能以及实际应用性,本文将传统的图像处理算法与深度学习技术相结合,提出了一种多特征融合的轻量级道路场景语义分割网络模型。该模型首先利用颜色空间转化、图像均衡化、边缘检测等算法来对图像多种特征信息进行增强;其次,以深度可分离卷积为基本单元搭建高效率特征提取结构,对特征增强后的图像进行信息融合和提取,并结合跳层上采样操作完成初步分割;最后,引入边缘检测支路来对分割图像的目标边界信息进行细化,保障网络高精度分割。通过实验结果表明,所提网络在分割精度、计算效率上得到了较好的平衡,同时,在实际变电站道路场景应用中,该网络也能实现高效语义分割,为巡检机器人提供有效的道路信息。     

融合边缘语义信息的单目深度估计

单目深度估计研究是许多视觉任务的基础,从图像中得到边缘清晰,细节丰富的深度图对于后续任务具有重要的作用.针对当前单目深度估计模型中不能深度融合图像语义信息以及不能较好地利用图像对象的边缘信息问题,首先构建了超像素拓扑关系图,使用图神经网络提取局部边缘信息之间的相互关系,得到以超像素为节点的拓扑关系图,其次构建了基于编解...     

语境主义的分歧丢失难题及其回应

分歧在当前关于个人口味谓词的语义学争论中扮演着重要角色。一种反语境主义的分歧论证认为,由于无法解释分歧直觉,一种语境主义的语义学是不完备的。这一反对意见得到了很多回应。回应之一是诉诸语义盲点假设对分歧直觉本身进行质疑,但这一回应策略算不得成功。第二个回应始于对分歧蕴含了相冲突的内容这一预设的质疑,进而走向一种分歧概念多样性的理解。通过将口味争论中的分歧理解为一种语境分歧或非信念分歧,一种语境主义的语义学有望能够回应来自分歧的挑战。     

情感和语言里的情感语义成分

语言还是人们情感交流的工具。语言表达情感的手段体系构成语言的情感语义成分。语言里有情感语义成分不仅有其理论根据, 也是常见的客观事实。情感语义成分在汉语和俄语里都有,研究情感语义成分对于学习外语和学习本族语都是很重要的     

论语义模糊性

本文以中英文为例,综合应用结构主义、符号学和关联理论分析语义模糊现象,找出了造成语义模糊现象的原因：语言符号本身的多元性（模糊性）以及认知主体的个体差异．文章指出,对于语义模糊性应根据不同情况采取不同态度：了解、避免与利用．     

三维点云室内场景的语义实例联合分割网络

针对点云分割网络无法在复杂的室内场景中实现高精度分割的问题,本文设计了一种基于深度学习的语义实例联合分割网络,同时完成三维点云数据的语义分割和实例分割任务,主要包含多任务学习主干网络、特征融合模块和语义实例特征联合模块等。特征融合模块通过跳跃连接融合多个网络层,分别融合2个任务各自不同级别的特征,加强网络对数据中包含的信息的整合,并选取大型室内场景数据集S3DIS和部件分割数据集ShapeNet进行对比实验。实验结果显示,网络在数据集S3DIS的语义分割的总体准确率为86.5%,在数据集ShapeNet的语义分割类别交并比为83.1%,在数据集S3DIS的实例分割的平均精度为60.8%。语义实例特征联合模块通过多任务级的特征联合增加语义和实例的判别特征,提高了点云的语义分割和实例分割的准确率。