摘要：作物叶片等级和病害的快速准确识别对开发农业智能设备以促进农产品精细化管理有着重要意义。针对作物叶片等级和病害识别准确率低、成本高等问题,提出主干信息共享与多感受野特征自适应融合的作物叶片等级和病害识别算法(Crop leaf grade and disease recognition network,CLGDRNet)。首先,CLGDRNet采用CSPNet、GhostNet、ShuffleNet构建特征提取主干网络,同时将CSPNet、GhostNet、ShuffleNet所提取的特征信息进行共享以达到信息互补的目的;其次,设计多感受野特征自适应融合模块(Multi-receptive field feature adaptive fusion module,MRFA),将不同感受野特征图进行自适应加权融合,在增强模型局部感受野的同时突出有效通道信息;最后,提出一种深层梯度跨空间学习高效多尺度注意力模块(Efficient multi-scale attention mechanism with deep gradient cross-space learning,EMAD),将EMAD嵌入模型的颈部以获取深层梯度信息和目标坐标信息并跨空间融合不同尺度的上下文信息,使模型能够对深层特征图产生更精确的像素级关注。实验结果表明,CLGDRNet在初烤烟叶分级数据集(Tobacco leaf grading dataset,TLGD)上识别精度mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到85.0%、76.1%,在苹果叶病害数据集(Apple leaf disease dataset,ALDD)上识别精度mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到97.6%、74.2%。相较于多种先进目标检测算法,CLGDRNet具有更高的识别精度,可为高精度作物叶片等级和病害识别提供关键技术支撑。

摘要：红外成像技术通过捕捉目标热辐射特征进行成像,能实现复杂道路场景下的目标监测和道路冗杂信息滤除。针对红外行人和车辆目标检测模型参数量大、依赖高性能GPU资源和检测速度慢等问题,提出了一种注意力引导的多尺度红外行人车辆实时检测模型。首先,为精确匹配校准红外行人和车辆目标尺度与锚框尺寸,利用K-Means++算法对红外行人和车辆目标尺度进行先验框预置参数重聚类生成,并设计128×128精细尺度检测层;其次,设计注意力引导广域特征提取模块增强模型特征提取能力和空间及通道信息聚焦能力;随后,构建跨空间感知模块引入空间信息感知,强化不同尺度空间下的目标的特征表达能力;最后,针对资源受限设备,通过4倍通道剪枝方法降低模型参数量,增强移动端算法部署适应性。实验结果表明:所提IRDet算法与基准方法相比,模型平均检测精度提升4.3%,达到87.4%,模型权重值压缩60.4%,降至5.7 MB。

摘要：声呐图像视觉检测是复杂水域资源勘探和水下异物目标探测领域的重要技术之一。针对声呐图像中小目标存在的特征微弱和背景信息干扰问题,本文提出弱特征共焦通道调控水下声呐目标检测算法。为了提高模型对弱小目标的信息捕获和表征能力,设计弱小目标特征激活策略,并引入先验框尺度校准机制匹配底层语义特征检测分支,以提高小目标检测精度。应用全局信息聚合模块深入挖掘弱小目标的全局特征,避免冗余信息覆盖小目标微弱关键特征。为解决传统空间金字塔池化易忽视通道信息的问题,提出共焦通道调控池化模块,保留有效通道域小目标信息并克服复杂背景信息干扰。实验结果表明,本文所提模型在水下声呐数据集的9类弱小目标识别的平均检测精度达83.3%,相较基准提高了5.5%,其中铁桶、人体模型和立方体检测精度得到显著提高,分别提高24%、8.6%和7.3%,有效改善水下复杂环境中弱小目标漏检和误检问题。

摘要：飞机在夜间起降时机场跑道上侵入的异物严重威胁航空运输安全,而暗光背景下依靠人工步行巡查小尺度异物更易留存致命的安全隐患。将智能视觉检测算法引入机场跑道异物入侵领域,针对现有模型倾向关注局部特征而造成检测精度低等问题,设计了一种融合自注意力特征嵌入的CSPTNet夜间机场跑道异物检测算法。为改善卷积神经网络关注局部特征而忽视全局特征的缺陷,将标准瓶颈模块替换为Transformer瓶颈模块,特征图子块扁平化分割后嵌入位置特征编码,有利于图像从像素表示转化为向量表示,在高维向量空间中捕捉像素间关系。采用多头自注意力机制从注意力分支子空间中获取不同分支聚合的特征信息,从而实现全局特征与局部特征信息的融合。针对数据集目标尺度较小导致轮廓边缘模糊以及定位困难等问题,引入CIoU损失函数以实现预测框尺寸和中心位置的修正优化,提高异物目标轮廓的定位精确性。实验结果表明,本文模型的检测速度达到38 frame/s,满足实时检测的要求;平均精度最高为88.1%,应用融合自注意力特征嵌入的Transformer模块相比于标准瓶颈模块提升5.7%,与当前先进的YOLOv5模型相比提升5.2%,从而验证了CSPTNet算法对夜间机场跑道异物检测的有效性和工程实用性。

摘要：从遥感影像能够获取到精度高、范围广的地物信息,因而遥感影像在高空侦察和精确制导等领域得到广泛应用。针对遥感影像地物目标边缘模糊、尺度多变导致难以精准分割的问题,提出以深度残差网络为主干并结合注意力引导与多特征融合的分割方法,命名为AMSNet。首先,采用类别引导通道注意力模块提高模型对难分辨区域的敏感性;其次,嵌入特征复用模块减少遥感影像特征提取过程中边缘损失和小尺度目标丢失的问题;最后,设计跨区域特征融合模块以增强对多尺度特征信息的获取能力,并耦合多尺度损失融合模块对损失函数进行优化,综合提升模型对多尺度遥感影像目标的分割能力。选取3组遥感影像数据集进行对比实验,结果表明,AMSNet能够有效分割遥感影像地物目标边缘和多尺度目标。

摘要：初烤烟叶等级的快速准确检测对开发烟叶智能分级设备以促进农产品精细化管理有着重要意义。针对相似度较高但等级不同的初烤烟叶难以区分的问题,本文提出多感受野特征自适应融合及动态损失调整的初烤烟叶等级检测网络(Flue-cured Tobacco Leaf Grade Detection Network,FTGDNet)。首先,FTGDNet采用CSPNet作为特征提取主干网络,采用GhostNet作为辅助特征提取网络以增强模型的特征提取能力;其次,在主干网络末端嵌入显式视觉中心瓶颈模块(Explicit Visual Center Bottleneck module,EVCB)以实现全局特征信息与局部细节特征信息融合;然后,构建多感受野特征自适应融合模块(Multi-Receptive Field Feature Adaptive Fusion module,MRFA_d),利用注意力特征融合机制(Attention Feature Fusion,AFF)将不同感受野特征图进行自适应加权融合,在增强模型局部感受野的同时突出有效通道信息;最后,设计了一种新的定位损失函数(More Complete IoU Loss,MCIoU_Loss),结合预测框与真实框面积损失以解决在回归定位过程中二者宽高比相等且中心点重合时CIoU_Loss性能退化导致定位精度下降问题,此外,引入矩形相似度衰减系数在训练过程中对真实框与预测框的相似度判别项进行动态调整,加快模型拟合。实验结果表明,FTGDNet对十个等级的初烤烟叶的验证精度达到90.0%,测试精度达到87.4%,且推理时间仅为12.6 ms。相较于多种先进目标检测算法,FTGDNet具有更高的检测精度和更快的检测速度,可为高精度初烤烟叶等级检测提供关键技术支撑。

摘要：为解决现有人脸图像修复算法因无法提取动态特征和缺乏边缘先验信息导致修复大区域不规则破损时纹理模糊和结构扭曲问题,提出了基于边缘先验融合动态门控特征的人脸图像修复算法。首先,设计动态门控卷积模块动态提取破损区域特征,关联已知区域和缺失区域的有效特征,提升纹理细腻度;然后,设计动态门控边缘增强网络和U型编码纹理修复网络,边缘增加网络旨在获取边缘轮廓信息,为U型编码纹理修复网络提供结构先验约束;U型编码纹理修复网络采用UNet++融合多层特征以保证人脸修复图像结构和纹理一致性;最后,通过消融实验证明UNet++的有效性和通用性,并剪枝U型网络以选取适宜的人脸图像模型表征层进行缺失区域纹理重建,在CelebA-HQ人脸数据集上进行实验评估。实验结果表明:相较于主流算法,所提方法在SSIM上平均提升3.87%,PSNR平均提升3.79 dB,FID平均下降16.54%,能有效修复大区域不规则缺失面积,生成纹理清晰、结构合理的图像。

摘要：弱监督语义分割方法可以节省大量的人工标注成本,在病理全切片图像(WSI)的分析中有着广泛应用。针对弱监督多实例学习(MIL)方法在病理图像分析中存在的像素实例相互独立缺乏依赖关系,分割结果局部不一致和图像级标签监督信息不充分的问题,该文提出一种全局感知与稀疏特征关联图像级弱监督的端到端多实例学习方法(DASMob-MIL)。首先,为克服像素实例之间的独立性,使用局部感知网络提取特征以建立局部像素依赖,并级联交叉注意力模块构建全局信息感知分支(GIPB)以建立全局像素依赖关系。其次,引入像素自适应细化模块(PAR),通过多尺度邻域局部稀疏特征之间的相似性构建亲和核,解决了弱监督语义分割结果局部不一致的问题。最后,设计深度关联监督模块(DAS),通过对多阶段特征图生成的分割图进行加权融合,并使用权重因子关联损失函数以优化训练过程,以降低弱监督图像级标签监督信息不充分的影响。DASMob-MIL模型在自建的结直肠癌数据集YN-CRC和公共弱监督组织病理学图像数据集LUAD-HistoSeg-BC上与其他模型相比展示出了先进的分割性能,模型权重仅为14 MB,在YN-CRC数据集上F1 Score达到了89.5%,比先进的多层伪监督(MLPS)模型提高了3%。实验结果表明,DASMob-MIL仅使用图像级标签实现了像素级的分割,有效改善了弱监督组织病理学图像的分割性能。

摘要：智慧安防小区建设是智慧公安、智慧城市建设的根基,也是社会治理高质量发展的“平安细胞”。在智慧安防小区建设中,老旧开放式小区是智慧安防建设的难点,面临数量多、基础设施薄弱、资金投入大等难题。为破解这些难题,青岛市各级公安机关紧紧围绕智慧公安建设,迎难而上、主动作为,从争取政策支持、制定标准、规划设计、试点建设等多个方面积极探索老旧开放式小区智慧安防建设模式,在各级党委政府的大力支持下,携手街道、社区、企业等闯出了一条“青岛式”的建设路子。笔者结合老旧开放式小区智慧安防建设具体实践,浅谈几点体会和认识。

摘要：归一化总梯度法对下半空间的重力总梯度模进行归一化计算,从而利用极值来获得地质体的分布,但现有计算方法存在计算精度较低的问题,并且计算结果不太稳定。本文采用Hartley变换,并引入新的余弦滤波因子,实现重力归一化总梯度,来压制高频干扰;此外,针对计算过程中下延深度越大干扰越严重的弊端,将余弦滤波因子的幂次设计为随深度变化的函数,从而获得更加稳定的计算结果。模型试验和在玲珑金矿区采空区的实际数据结果表明,所提出的重力归一化总梯度法具有计算速度快、精度高、稳定性强等优点。