摘要：针对食道卢戈染色内窥镜(Lugol’s chromoendoscopy,LCE)检查图像中病变类间相似度高和类内尺度变化大等问题,提出了一种以Sparse R-CNN作为基底网络并搭载多尺度细节增强金字塔网络(multi-scale detail enhancement pyramid network,MDEPN)结构的多类食道病灶检测方法。为了改善Sparse R-CNN中的特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)结构在对多尺度特征进行融合时存在的信息丢失和语义差异问题,MDEPN结构首先使用Gabor调制卷积模块对不同尺度特征进行增强,利用Gabor对方向和尺度的强关注度提高了特征图中纹理信息的表达能力;其次使用方向通道池化模块提取不同尺度特征的局部特征方向相似性和局部与全局特征的相关性,减轻了不同尺度特征融合时的语义差异。在自建的多类食道LCE病灶数据集上进行测试,结果表明该方法的mAP0.50检测精度达到了65.0%,相同条件下,比基准模型Sparse R-CNN提升了2.4个百分点,并超过了对比的其余主流检测方法。所设计的MDEPN模块可作为一种独立的结构融入其他检测模型中以提升性能,具有一定的通用性。

摘要：针对特殊材料能伪造手指静脉从而欺骗识别系统,以及利用卷积神经网络进行手指静脉识别计算量大的问题,设计了具有活体检测功能和轻量化卷积神经网络结构的手指静脉识别系统。采用光容积法检测手指脉搏波的变化,从而判断被采集对象是否为活体;利用剪枝及通道恢复方法改进了ResNet-18卷积神经网络,并结合L_(1)正则化增加卷积神经网络的特征选择能力,在提升算法准确率的基础上,能有效地降低计算资源的消耗。实验表明,使用改进的剪枝及通道恢复优化结构,参数量降低了75.6%,计算量降低了25.6%,在山东大学和香港理工大学手指静脉数据库上得到的等误率分别为0.025%、0.085%,远低于ResNet-18得到的等误率(0.117%、0.213%)。

摘要：针对光纤传像束成像系统采集图像中存在的蜂窝效应伪影,通过分析蜂窝效应伪影产生机理及其相关特性,提出一种能够有效修复蜂窝效应伪影的方法。根据蜂窝效应伪影在图像中的分布特点,使用拆分法将原图拆分成多个子图,减小蜂窝效应伪影在图像中的宽度。然后使用一定大小的滑动窗口修复蜂窝效应伪影,在滑动窗口内,根据设计的自适应阈值机制,筛选出位于蜂窝效应伪影区域的像元,并计算该像元与窗口内像素值最大像元的像素值差值及欧氏距离,进而得到自适应补偿系数修复该像元,以滑动窗口遍历子图像完成对子图的全局修复。最后利用修复后的各子图完成重构,恢复成原始图像的尺寸。实验结果表明,与多种蜂窝效应伪影修复算法相比,所提方法在客观评价指标上有更好的表现,能更好地修复图像中的蜂窝效应伪影。

摘要：针对复杂室内场景中,现有RGB图像语义分割网络易受颜色、光照等因素影响以及RGB-D图像语义分割网络难以有效融合双模态特征等问题,提出一种基于注意力机制的RGB-D双模态特征融合语义分割网络AMBFNet(attention mechanism bimodal fusion network)。该网络采用编-解码器结构,首先搭建双模态特征融合结构(AMBF)来合理分配编码支路各阶段特征的位置与通道信息,然后设计双注意感知的上下文(DA-context)模块以合并上下文信息,最后通过解码器将多尺度特征图进行跨层融合,以减少预测结果中类间误识别和小尺度目标丢失问题。在SUN RGB-DNYU和NYU Depth v2(NYUDV2)两个公开数据集上的测试结果表明,相较于残差编解码(RedNet)、注意力互补网络(ACNet)、高效场景分析网络(ESANet)等目前较先进的RGB-D语义分割网络,在同等硬件条件下,该网络具有更好的分割性能,平均交并比(MIoU)分别达到了47.9%和50.0%。

摘要：高空台进气压力控制系统具有大时滞特性,被控对象受到输入噪声、相位延迟等不确定因素的影响,导致控制系统难以精准控制,给控制器的设计带来挑战。针对该问题,首先采用基于跟踪微分器(TD)的测量噪声抑制对系统输入噪声进行估计,通过引入基于跟踪微分器与Fal函数滤波算法的相位补偿进行了补偿器设计。然后对高空台进气压力控制系统设计了跟踪微分器的测量噪声抑制算法,并进行了滤波特性分析。在设计相位补偿方法时,不仅考虑了测量信号中随机噪声的分离,还对微分信号中的抖动信号进行了滤波,使得系统初始信号和滤波后的光滑微分信号重新构成新的有用信号,最终解决了输出信号的相位滞后对控制精度影响的问题。通过数值模拟对经典fhan算法和提出的Fast+PA(Phase Advancer)算法进行了比较,验证了Fast+PA算法噪声抑制的优势。结果表明,Fast+PA算法通过调整重要参数滤波因子h_(0)和向前预报补偿因子λ的值既能消除颤振及保证滤波的效率,又具有较好的相位补偿和动态响应能力。

摘要：为了更好地保留核环境下图像降噪后的细节信息,提出了基于混合二阶全变分的抗核辐射图像降噪方法。将非凸二阶全变分与重叠组稀疏正则化相结合,使用交替方向乘子法(alternating direction method of multiplier,ADMM)和增广拉格朗日乘子法对全局问题进行优化求解,多次迭代后得到基本降噪图像;将多次降噪后的基本降噪图像进行差值迭代,使核辐射图像中大范围跳变的灰度值更加接近原始图像灰度值;根据核噪声的特点,设计算法模拟出核噪声斑块。通过在真实核环境下采集的数据集和模拟的核噪声数据集上进行实验,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)等指标的变化及处理后的视觉效果表明,提出的算法在保留图像细节信息方面优于对比算法。

摘要：为提高某液压蝶阀控制系统的响应速度,将分数阶PI^(λ)D^(μ)应用于该系统中。针对分数阶PI^(λ)D^(μ)存在参数整定难的问题,引入极值搜索算法对参数进行在线整定。基于极值搜索算法的基本原理设计了参数整定流程并完成PI^(λ)D^(μ)参数的整定,将设计的算法和建立的非线性液压蝶阀模型进行联合仿真;仿真结果表明,此算法能够较好的完成PI^(λ)D^(μ)参数在线整定与优化。相比于传统PID控制方法,分数阶PI^(λ)D^(μ)对液压蝶阀的控制更为有效。

摘要：目前四旋翼无人机(UAV)大多采用比例-积分-微分(PID)控制器,但四旋翼控制器比较多且PID参数整定比较困难。针对这一问题采用极值搜索(ES)与PID相结合的方法对四旋翼的姿态进行控制。在分析四旋翼的数学模型及其姿态控制方法的基础上,设计了ES-PID控制器,并在MATLAB中进行了仿真验证。结果表明:极值搜索算法对PID控制器具有很好的参数整定效果,ES-PID对四旋翼控制具有更好的动态性和稳定性。

摘要：针对内镜图像去模糊过程中语义信息难以提取和细节纹理重建困难的问题,设计了一种新的抽样切分卷积,并将其应用于跨尺度特征融合过程中:通过等间隔抽样将大尺度特征无损切分成小尺度特征块,再与小尺度特征进行卷积融合。过程中大尺度特征的所有值都参与了特征融合,避免了细节信息的丢失;未对小尺度特征进行插值,避免了语义信息的模糊。为进一步实现特征互补,设计了特征交互融合模块,先用语义特征激活细节特征,再将两者融合。针对内镜图像亮通道、中间通道和暗通道的特征差异性设计了梯度重建和频域重建损失函数,提升了重建图像的锐度。在EAD和Kvasir-SEG数据集上,该算法的PSNR分别达到32.88 dB和33.01 dB,SSIM分别达到0.972和0.973。实验结果表明,该算法的性能优于主流去模糊算法,视觉上重建图像的纹理更清晰,且未产生伪影。

摘要：依据DVB-S标准的高斯信道下对RS(204,188)+CC(2,1,7)+卷积交织级联编译码算法性能评估时,发现基于Matlab软件搭建通信系统仿真模型时,在信源数据量偏大时,获取完整级联编译码算法系统的仿真结果需要耗费几十分钟甚至几个小时。为实现快速获取级联编译码在不同信噪比下的性能分析验证,将FPGA技术与上位机软件相结合,设计了基于半实物仿真的编译码性能验证系统。系统测试及分析表明,级联编译码硬件板级实测性能与Matlab仿真性能保持在误差范围0.5dB内,信源长度为10010624bit时,在30s内即可完成单次性能仿真与数据上传,可靠性与实时性好,可用于信道编译码性能分析验证研究。