利用可分离卷积和多级特征的实例分割

实例分割是一项具有挑战性的任务,它不仅需要每个实例的边界框,而且需要精确的像素级分割掩码.最近提出的端到端的全卷积实例感知分割网络（FCIS）在检测与分割的结合方面做得很好.但是,FCIS没有利用低层特征,而低层次的特征信息在检测和分割上都证明是有用的.在FCIS的基础上,提出了一种新的模型,充分利用了各层次的特征,并对实例分割模块进行了优化.该方法在检测分支中使用了具有大型卷积核的可分离卷积来获得更精确的边界框.同时,设计了一个包含边界细化操作的分割模块,以获得更精确的掩模.此外,将Resnet-101网络中的低级、中级和高级特征组合成4个不同级别的新特征,每个新特征都被用于生成实例的掩码.这些掩码被相加之后通过进一步细化以产生最终的最精确的掩模.通过这3项改进,实验结果表明,该方法明显优于基线方法FCIS,相比于FCIS,该方法在PASCAL VOC数据集上的评测指标mAP^r@0.5和mAP^r@0.7分别提高了4.9%和5.8%.     

基于改进U2Net的岩石薄片图像分割

了解岩石的孔隙度、孔径分布、孔隙连通性等特征对于油气的寻找和开采有着重要的意义, 而这些特征的分析和判断需要借助岩石薄片图像分割技术. 岩石薄片图像有大量细小颗粒, 这些颗粒之间的边缘特征十分相似, 无法做出精准的区分, 同时制造切片过程中染色不均会造成薄片孔隙的颜色特征不平衡而导致无法分割. 因此为了改善岩石薄片分割效果, 本文提出基于一种改进的U²Net的分割算法. 主要内容如下: (1)以U²Net网络为骨干进行改进, 结合coordinate attention注意力机制, 用来提高模型对图像特征的表达能力. (2)通过引入多尺度特征提取模块, 增加卷积层的感知区域, 且能够利用特征图的多尺度特征信息. 实验证明, 该方法与传统分割方法和其他分割网络相比在较小颗粒的分割上表现更好, 所提出的算法具有较高的分割准确度和鲁棒性.     

基于改进Mask RCNN算法的遥感建筑物检测

为解决部分遥感建筑物因为自身形状的不规则,导致传统矩形识别框算法对该类检测目标分割效果差,难以精确定位的问题,提出一种改进的Mask RCNN检测算法。改进Mask RCNN的主干网络FPN网络,简化特征融合过程,有效避免语义信息丢失;改进Mask RCNN的RPN网络,针对识别框的重复计算,提升其运算效率,提高检出率;调节mask掩膜参数,提高分割效果。实验结果表明,改进Mask RCNN目标检测算法的检测精度和召回率达到了99.80%和97.88%,较原算法分别提高了1.54%和1.65%,有效优化了遥感领域不规则建筑物的检测问题。     

AS-PANet:改进路径增强网络的重叠染色体实例分割

目的 染色体是遗传信息的重要载体,健康的人体细胞中包含46条染色体,包括22对常染色体和1对性染色体。染色体核型化分析是产前诊断和遗产疾病诊断的重要且常用方法。染色体核型化分析是指从分裂中期的细胞显微镜图像中,分割出染色体并根据染色体的条带进行分组排列的过程。染色体核型化分析通常由细胞学家手工完成,但是这个过程非常费时、繁琐且容易出错。由于染色体的非刚性特质,多条染色体之间存在重叠及交叉现象,致使染色体实例分割非常困难。染色体分割是染色体核型化分析过程中最重要且最困难的一步,因此本文旨在解决重叠、交叉染色体实例分割问题。方法 本文基于路径增强网络（PANet）模型,提出AS-PANet（amount segmentation PANet）模型用于解决重叠染色体实例分割问题。在路径增强网络的基础上引入染色体计数领域知识预测作为模型的一个预测分支,并改进了路径增强网络的模型结构和损失函数,使图像分类、目标检测、实例分割和染色体计数4个子任务共享卷积特征,进行联合训练。在临床染色体图像数据上进行标注并构建训练集和测试集,同时提出有效的数据增广方法用以扩充染色体标注训练数据集,提升模型的训练效果。结果 在临床染色体数据集中开展实证研究实验。实验结果表明,本文方法在临床染色体数据集中,平均分割精度mAP（mean average precision）为90.63%。该结果比PANet提升了1.18%,比基线模型Mask R-CNN提升了2.85%。分割准确率为85%,相比PANet提升了2%,相比Mask R-CNN（region with convolutional neural network）提升3.75%。结论 本文染色体实例分割方法能够更有效地解决临床染色体分割问题,相比现有的方法,分割效果更好。     

改进Mask RCNN算法及其在行人实例分割中的应用

Mask RCNN算法在特征提取过程中存在语义信息丢失的问题,而自然场景中的行人具有姿态不同、遮挡和背景复杂等特点,导致算法应用于行人实例分割时检测准确性较差。对此,提出一种改进的Mask RCNN算法。在Mask RCNN网络的Mask分支中增加串联特征金字塔网络（CFPN）模块,对网络生成的多层特征进行融合,充分利用不同特征层的语义信息。在此基础上,执行RoI Align操作生成行人掩膜。仿照COCO数据集,从生活场景中拍摄1 000张图片,自建一个新的行人数据集。基于该数据集的实验结果表明,改进算法较原算法具有更高的检测精确率。     

融合残差上采样结构的P2Net无监督单目深度估计

单目深度估计是计算机视觉领域中的一个基本问题, 面片匹配与平面正则化网络(P²Net)是现阶段最先进的无监督单目深度估计方法之一. 由于P²Net中深度预测网络所采用的上采样方法为计算过程较为简单的最近邻插值算法, 使得预测深度图的生成质量较差. 因此, 本文基于多种上采样算法构建出残差上采样结构来替换原网络中的上采样层, 以获取更多特征信息, 提高物体结构的完整性. 在NYU-Depth V2数据集上的实验结果表明, 基于反卷积算法、双线性插值算法和像素重组算法的改进P²Net网络相较原网络在均方根误差RMSE指标上分别降低了2.25%、2.73%和3.05%. 本文的残差上采样结构提高了预测深度图的生成质量, 降低了预测误差.     

基于描述逻辑的传感器网络事件检测

基于异构数据源的事件检测是物联网上的一类典型应用。现有技术已经可以实现对异构数据源的收集、过滤、表示及部分数据的低层次融合和分析,但对于隐藏结论获取等高层次信息融合仍然需要人工参与。针对这种情况,给出了基于轻量级描述逻辑εL⁺⁺的传感器网络事件检测方法,实现特定领域事件的实时自动检测。首先,针对传感器网络中的具体场景,用εL⁺⁺对传感器网络领域知识进行刻画;然后应用描述逻辑对待判定事件进行形式化描述;最后借助描述逻辑推理机制实现事件的自动检测。该方法充分发挥了描述逻辑的知识表示和推理能力,能够基于领域知识和具体数据进行自动的事件检测。     

结合同义向量聚合和特征多类别的KNN分类算法

特征选择是文本分类的关键阶段,其选择过程将影响文本分类速度与精度。χ²统计量能很好地体现词和类别之间的关系,是文本分类领域特征提取阶段的重要方法之一。分析了χ²统计量在文本分类中的应用,发现CHI向量所表达的与各类别关系的特征词无法全面表达出此类的概念含义,依赖于训练集中出现的特征情况,且该向量仅用于特征选择阶段;针对χ²统计量特征词的表达局限及其向量没有得到充分利用的问题,提出结合同义向量聚合和特征多类别的改进KNN分类算法,该方法能够综合考虑特征所表达的含义,且通过特征集多类别矩阵使CHI向量也能在分类阶段起到提高整个算法效率的作用。实验结果与分析表明,该改进算法明显提高了文本分类效率,并且提高了分类的精度。     

改进Mask R-CNN算法的带钢表面缺陷检测

在带钢的生产过程中可能会因为生产工艺的问题导致带钢表面出现缺陷,传统的带钢表面检测方法存在检测速度慢、检测精度低等问题。在计算机深度学习快速发展的今天,为实现带钢表面缺陷快速有效的检测,提出改进的掩码区域卷积神经网络（Mask R-CNN）算法,使用[k]-means II聚类算法改进区域建议网络（RPN）锚框生成方法;同时调整Mask R-CNN模型的网络结构,去掉掩码分支,提高了模型的缺陷检测速度。实验在NEU-DET数据集的5种缺陷检测中将原算法的均值平均精度（mAP）从0.810?2提升到0.960?2,检测速度达到5.9?frame/s。并且能够实现对缺陷目标的检测和实例分割,以便研究人员观测缺陷的大小和形状,从而改进工艺。相比于目前其他深度学习的缺陷检测算法,更能满足带钢的生产检测要求。     

基于改进Mask R-CNN的卫星目标部位检测方法

针对卫星部件维修更换、燃料加注、废弃卫星回收等空间在轨服务中需解决的目标卫星部位检测问题,在Mask R-CNN的基础上,改进其主干网络结构并缩减分类回归、Mask分支通道数,提出了一种改进的实例分割网络模型Ring-Engine-Mask R-CNN,使用实物模型图像和3dsMax生成的仿真图像建立了专用数据集,给出了一种基于深度学习的卫星目标部位检测方法;实验结果表明,该方法能较好的完成卫星星箭对接环和远地点发动机喷管两种目标部位的检测分割,相较于传统的网络模型,在缩小了模型规模的同时,具有更高精度和更快的检测速度.     

宽带噪声激励下带有分数阶控制器的强非线性系统的随机平均技术

运用随机平均法研究了宽带噪声激励下带有分数阶PI~λD~μ控制器的强非线性系统.首先,应用广义谐波平衡技术,将分数阶PI~λD~μ控制力分解为幅值依赖的等效拟线性阻尼力和拟线性回复力,得到了受控整数阶等效非线性系统.然后,运用基于广义谐和函数的随机平均法得到关于幅值的平均伊藤微分方程.最后,建立并求解相应的简化Fokker-Planck-Kolmogorov(FPK)方程,得到稳态概率密度函数.作为算例,考察了Duffing-van de Pol振子.数值结果表明随机平均法能够达到较高的精度,分数阶PI~λD~μ控制器能够对系统响应进行有效的控制.此外,宽带噪声参数ξ_i、ω_i及D_i改变时,本文提出的方法仍具有较好的适用性,分数阶控制器仍同样具有非常好的控制效果.     

分数阶微分的CIE L*a*b*颜色空间边缘检测

由于分数阶微积分在细节加强处理方面具有良好的性能,其在边缘检测中的应用正在逐渐增多.目前用分数阶微积分进行边缘检测的研究中大多在RGB空间中进行,但由于RGB颜色空间中亮度信息和色度信息不能相互分离,在其中进行边缘提取不能综合得到亮度边缘和色度边缘,所以分数阶微积分在其他亮度信息和色度信息分开的颜色空间中的应用研究具有一定的理论意义和实际价值.为了综合利用图像的颜色信息,在CIE L*a*b*颜色空间中利用分数阶微分进行边缘检测.相比于直接在RGB颜色空间中得到的边缘,本文方法提取到的图像边缘更符合人眼的视觉感知,边缘的连续性以及抗干扰性也更好.通过与其他经典算法的对比分析表明,本文方法存在明显的优势.     

深海适冷菌Pseudoalteromonas sp. SM9913胞外多糖对Pb2+和Cu2+的吸附性能研究

采用深海适冷菌Pseudoalteromonas sp. SM9913分泌的胞外多糖（EPS）分别对Pb²⁺和Cu²⁺进行吸附,研究了多糖用量、pH、吸附时间和共存离子对EPS吸附性能的影响及EPS对Pb²⁺和Cu²⁺的吸附热力学.结果表明,EPS对Pb²⁺和Cu²⁺的吸附量随EPS投加量的增加而减小.EPS对Pb²⁺和Cu²⁺的最佳吸附pH分别为4.5～5.5和4.5～6.0. EPS对Cu²⁺的吸附平衡时间为90　min,对Pb²⁺的吸附平衡时间则长达180　min.共存离子Ca²⁺、Mg²⁺、Na⁺、K⁺的加入均降低了EPS对Pb²⁺的吸附量,Ca²⁺、Mg²⁺的加入降低了EPS对Cu²⁺的吸附量,但低浓度的Na⁺和实验范围浓度的K⁺不仅没有降低反而增加了EPS对Cu²⁺的吸附量.Freundlich和Dubinin-Radushkevich方程均能较好地描述SM9913胞外多糖吸附Pb²⁺和Cu²⁺的热力学过程,由Dubinin-Radushkevich方程得到SM9913胞外多糖对Pb²⁺和Cu²⁺的最大吸附量分别为243.3 mg/g (10℃) 和36.7 mg/g (40℃).胞外多糖吸附金属离子前后的红外光谱分析表明,多聚糖中C—O—C、乙酰基和羟基是起主要吸附作用的官能团.     

Significant temperature effects on up-conversion emissions of Nd:Er:Yb co-doped borosilicate glass and its thermometric application

The significant temperature effects on up-conversion emissions of Nd³⁺:Er³⁺:Yb³⁺ co-doped borosilicate glass excited by a 978-nm semiconductor laser have been investigated and two-stage sensitization of Yb³⁺ → Er³⁺ → Nd³⁺ is discussed. The fluorescence intensity ratio of the near-infrared emission at 813 and 887 nm of Nd³⁺ ions takes on trustworthy repeatability in the temperature range of 296–670 K because of their strong photoluminescence intensities and the sample is more suitable for sensitive high-temperature sensor.     

Single quantum dot-micelles coated with gemini surfactant for selective recognition of a cation and an anion in aqueous solutions

The synthesis of quantum dot coated with cetyltrimethyl ammonium bromide (CTAB) and gemini surfactant [C₁₂H₂₅N⁺(CH₃)₂(CH₂)₄(CH₃)₂N⁺C₁₂H₂₅]·2Br⁻ (C_12-4-12) in aqueous solution have been described. It is characterized by photoluminescent spectroscopy, UV–vis spectroscopy and transmission electron microscopy (TEM), etc. In comparison with CTAB-coated QDs, the QDs coated with C_12-4-12 respond selectively to both transition metal ion copper and fluoride ion in aqueous media. When Cu²⁺ is bound to C_12-4-12-coated QD micelles, the fluorescence intensity is quenched. Linear relationships are found between the relative fluorescence intensity and the concentration of Cu²⁺ in the range 0–500 μM, which is best described by a Stern–Volmer-type equation. Meanwhile, it is found that F⁻ enhanced the luminescence of the C_12-4-12-coated QD micelles in a concentration dependence that is described by a Langmuir binding isotherm equation in the range 0–300 μM. The limits of detection of Cu²⁺ and F⁻ are 1.1 and 0.68 μM, respectively. The possible mechanism is discussed.     

Tuning with pH: The selectivity of a new rhodamine B derivative chemosensor for Fe and Cu

A simple structure, a rhodamine fluorescent derivative, was synthesized easily by a one-step condensation reaction of rhodamine B ethylenediamine and acetylacetone. Its structure was characterized by X-ray crystallography, NMR, MS and IR spectroscopy. As a bi-functional and highly selective “OFF–ON” chemosensor for Fe³⁺ or Cu²⁺, the derivative displayed a selective fluorescence enhancement effect only with Fe³⁺ and an absorption enhancement effect only with Cu²⁺ by modulating the pH value. In an aqueous ethanol medium, Fe³⁺ formed a 1:1 complex with the derivative at pH 6, while Cu²⁺ formed a 1:1 complex at pH 8.5. The limits of detection of the ions were low: 3.9 × 10⁻⁹ and 4.8 × 10⁻⁸ mol L⁻¹. The derivative also functioned as a fluorescence sensor for CT-DNA, in which the Fe³⁺ ion that was used as a bridge between the derivative and DNA forming a ternary complex.     

UNIQUENESS CONDITIONS OF CL-STRUCTURES IN GL-STRUCTURE EQUIVALENCE CLASSES OF SYSTEM RECONSTRUCTABILITY ANALYSIS

This paper first introduces the basic notions of overall systems with logical relations, their subsystems, structure representation graphs, sets of H-structures and G-structures with logical relations S _H ^L and S _G ^L, immediate refinement and aggregate with logical relations, structure-graph mappings r_V ^L, r_G ^L, etc., and the notions of inclusiveness with logical relations, upper bounding and lower bounding with logical relations. Then it proves the sufficient conditions under which representation graphs R ^L form a lattice. By defining the least upper bound and largest lower bound of (R^L, ) and recommending a lemma on distributivity, this paper proves the sufficient conditions under which G-structures with logical relations form Boolean lattices. Finally after defining the M-structures and C-structures with logical relations, i.e. M-structures and C-structures, this paper proposes the sufficient conditions for the uniqueness of C-structures in G-structure equivalence classes, and proves that the C ^L-structure is the least refined GL-structure in equivalence class S _G ^L/r _G ^L.     

Optimal and control of hybrid multirate systems

The problem of using a synchronous multirate digital controller for a continuous-time plant is considered. The performance objectives considered are the H^∞ and the H² norms of the periodically time-varying continuous-time input-output behavior of the closed loop system. A continuous-time lifting technique is used to solve these hybrid sampled-data problems. This approach yields equivalent purely discrete-time problems while preserving the multirate causality of the systems. The later problems can then be solved using known techniques.     

EVoIP: Energy efficient voice over IP privacy

Due to the convergence of telecommunication technologies and pervasive computing, voice is increasingly being transmitted over IP networks, in what is commonly known as Voice over IP (VoIP). Despite many advantages offered by this technology, VoIP applications inherit many challenging characteristics from the underlying IP network related to quality of service and security concerns. Traditional ways to secure data over IP networks have negative effects on real-time applications and on power consumption, which is scarce in power-constrained handheld devices. In this work, a new codec-independent Energy Efficient Voice over IP Privacy (E²VoIP²) algorithm is devised to limit the overhead of the encryption process, without compromising the end-to-end confidentiality of the conversation. The design takes advantage of VoIP stream characteristics to encrypt selected packets using a secure algorithm, while relaxing the encryption procedure in-between these packets. We evaluated experimentally the difficulty of conducting known plaintext attacks on VoIP by demonstrating that a sound recorded simultaneously by different sources results in apparently random encoded files. Regarding E²VoIP², experimental and simulation results show a substantial improvement in terms of the number of CPU cycles which results in a reduction of latency and a reduction in consumed power with respect to that of the SRTP. In addition, the proposed method is flexible in terms of the balance between security and power consumption.     

基于B+树的多关键字密文排序检索方法

针对当前社会信息量大、隐私信息需要加密存储带来的检索难度大等问题,研究分析了现有的基于密文的可搜索加密方案,提出了一种基于B⁺树的多关键字密文排序方法。利用向量模型构建索引和查询陷门,根据相关性分数和关键字匹配度对检索结果进行排序。在真实数据集上进行了实验,结果证明本方案具有较高的检索效率。