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1.
基于卡尔曼滤波改进的精子图像序列分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
图像分割是精子图像识别的一项关键技术,在精子运动能力分析中起着至关重要的作用。本文对采集的连续精子图像序列进行灰度化、去噪等预处理后,采用Otsu算法对首幅动物精子图像二值化,对后续图像采用Kalman Filter确定二值化阈值范围,改进Otsu算法求出每一幅图像的适当阈值并进行二值化,缩短算法时间并能保证分割精度。应用形态学消除精子尾部和部分精子之间的粘连现象,通过计算和比较目标面积、形状因子,去除小颗粒杂质以及形状及灰度和精子相似的杂质,为精子运动能力检测提供高质量的分割图像。 相似文献
2.
针对目前基于全局特征的图像描述模型存在细节语义信息不足的问题,提出结合全局和局部特征的图像中文描述模型.该模型采用编码器-解码器框架,在编码阶段,分别使用残差网络(residual networks,ResNet)和Faster R-CNN提取图像的全局特征和局部特征,提高模型对不同尺度图像特征的利用.采用嵌入了残差连接结构和视觉注意力结构的双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit,BiGRU)作为解码器(BiGRU with residual connection and attention,BiGRU-RA).模型可以自适应分配图像特征和文本权重,改善图像特征区域和上下文信息的映射关系.此外,加入基于强化学习的策略梯度对模型的损失函数进行改进,直接对评价指标CIDEr进行优化.在AI Challenger全球挑战赛图像中文描述数据集上进行训练和实验,实验结果表明,该模型获得更高的评分,生成的描述语句更准确、更详细. 相似文献
3.
4.
为了提高径向基函数RBF神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,提出了一种基于改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。利用改进人工蜂群算法确定RBF网络隐含层的中心值以及隐含层单元数,然后训练改进的人工蜂群算法RBF神经网络预测模型,并将其应用到某城市4天的短时交通流量数据的验证。将实验结果与传统RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型和小波神经网络预测模型进行了比较。对比结果表明,该方法对短时交通流具有更高的预测准确性。 相似文献
5.
首先,对车牌图像进行预处理,针对不同的字符样本采用不同特征提取方法;然后,用提取的特征训练SVM分类器。结果表明,在训练样本较少的情况下,该系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力。 相似文献
6.
7.
随着P2P技术的迅猛发展、需求与应用的不断拓展、用户数量的急剧增加以及交互方式的日益多样化,P2P系统开始具有高度动态性和复杂性的特征,成为一个典型的复杂网络,其网络拓扑已被证实具有复杂网络的诸多特性。本文从拓扑特征的角度出发,基于复杂网络理论提出了移动P2P覆盖网络模型,将节点按其性能分为稳定节点和移动节点两大类,将稳定节点通过结构化覆盖网络组成可扩展的广域P2P社区,将移动节点通过非结构化覆盖网络组成局域网。这种层次化的覆盖网络避免了剧烈的网络波动,适应了实际网络的动态性变化。仿真结果表明,该模型有较短的平均查询耗时,并可以根据带宽情况调节路由查询的参数,从而获得适当的路由效率。 相似文献
8.
9.
10.
针对传统分布式计算模型和日志监控收集在编程实现上的困难、实际应用扩展性低和数据处理阶段耦合度高的问题,提出基于Chukwa的大规模日志智能监测和收集方法.在利用MapReduce并行计算模型以提高日志采集效率的基础上,提出数据监测收集阶段的细分方法和解耦过程,弥补MapReduce只能处理大文件数据的缺陷,进一步提高日志处理的灵活性和扩展性.该方法主要包括日志监测、日志收集、数据转存、数据应用几个步骤.实验验证了该方法能提高日志监测采集的效率,具备良好的实际使用价值. 相似文献