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题名基于轻量化MU-Net网络的混凝土缺陷分割
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作者
陈智丽
张士缘
王冰
李宇鹏
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机构
沈阳建筑大学
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2023年第9期146-150,166,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61602322)
辽宁省教育厅重点项目(lnzd201904)
辽宁省重点研发计划项目(2019JH2/10100014)。
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文摘
为了提高混凝土缺陷分割准确率和效率,提出一种轻量化MU-Net(Modified U-Net)像素级分割网络。编码部分使用深度可分离卷积减少网络参数,结合反残差结构和注意力机制,在充分提取特征的同时突出目标特征;解码部分同样引入深度可分离卷积和注意力机制,通过融合深浅层信息提升目标位置还原的准确性。为广泛评估该网络的有效性,构建了一个包括多类混凝土缺陷的数据集作为实验数据,涵盖裂缝、孔洞、破损、露筋四类缺陷。五折交叉验证结果表明,相较其它先进的语义分割网络,所提出的MU-Net网络表现出更优越的性能。
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关键词
混凝土缺陷
像素级分割
轻量化
深度学习
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Keywords
Concrete structure defects
pixel-level segmentation
Lightweight
Deep learning
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名应用于缺血性脑卒中诊断的层次门控分割网络
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作者
倪玮
杜航丰
盛一搏
谭敏
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机构
杭州电子科技大学计算机学院
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出处
《福建电脑》
2023年第9期23-27,共5页
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文摘
为了解决人工勾画缺血性脑卒中病灶效率低及误差大的问题,本文设计了一个建立在门控机制上的改进的U-Net网络系统。该系统引入标记化MLP模块,具有参数数量少和推理速度较快的优点。实践结果表明,本文构建的系统能够较准确地实现病灶的像素级分割,基本满足智能化医疗的需要。
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关键词
缺血性脑卒中
医学影像
像素级分割
智能化医疗
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Keywords
Ischemic Stroke
Medical Imaging
pixel level segmentation
Intelligent Healthcare
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名结合场景分类数据的高分遥感图像语义分割方法
被引量：2
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作者
秦亿青
池明旻
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机构
复旦大学上海市数据科学重点实验室
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第6期126-129,134,共5页
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文摘
深度语义分割模型作为解决图像像素级分类的重要方法,在遥感图像分类中的应用受到遥感像素级标记数据不足的制约,在有限数据的情况下训练后的网络难以有效提取遥感图像特征。为此,将具有图像级标记的遥感场景分类数据应用到语义分割模型训练中。利用遥感场景分类数据训练卷积神经网络模型,并以其为基础构建语义分割网络的特征提取部分,从而提高语义分割模型提取遥感图像特征的能力。在训练卷积神经网络的过程中,对训练数据基于后验概率进行类别映射与平衡,使其更贴近目标任务的遥感图像。实验结合场景分类数据集UC Merced Landuse训练语义分割模型,在高分辨率遥感数据集Potsdam上获得了89.50%的总体分类准确率,证明该方法提高了语义分割模型在遥感数据上的像素级分类效果。
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关键词
遥感图像
像素级分类
语义分割
场景分类数据
卷积神经网络
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Keywords
Remote sensing
pixel-level classification
Semantic segmentation
Scene classification data
Convolutional neural networks
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名面向像素级的遥感图像云分割算法
被引量：1
- 4
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作者
于志成
贺强民
杨秉新
李涛
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机构
北京空间机电研究所
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出处
《沈阳师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第2期170-177,共8页
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基金
中国博士后科学基金面上项目(2018M631912)
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文摘
云遮挡对于非气象类遥感卫星的效能发挥具有重要影响,会导致卫星拍摄的遥感图像中无法显示有价值的地面信息,同时,大量无价值的数据下传还会极大的浪费卫星有限的数传资源。针对上述情况,结合星上在轨应用的相关要求,提出了一种基于低秩及稀疏约束制图的图像分割算法,将局部云纹理分布特征与低秩稀疏关联制图约束相结合。最后,通过对不同算法、不同地区、不同云覆盖程度的遥感图像块中的云区域进行分割实验与对比分析,结果表明算法可以在纹理特征空间中,有效捕获不同厚度云纹理的局部及全局结构化差异分布,从而产生更理想的云分割结果。而且在云分布更复杂的遥感图像中,还能有效分辨出厚云、薄云、无云3类像元,可为后续进一步对图像中云的处理提供支撑。
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关键词
像素级
云分割
低秩
稀疏
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Keywords
pixel-level
cloud segmentation
low-rank
sparse
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分类号
V557
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名基于360°环视的高效停车位检测网络
被引量：1
- 5
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作者
李成
赵宇明
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机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
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出处
《自动化仪表》
CAS
2020年第11期76-81,共6页
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文摘
针对当前自动泊车系统对停车位检测要求越来越高的现实需求,对停车位检测进行了研究,以解决停车位类型判别和泊车过程中目标泊入停车位检测的难题。基于深度神经网络,设计了一种紧凑高效的网络模型。借鉴了文本检测思想,先对目标区域进行像素分割,再在像素的分割基础上进行边界框回归,设计了一种端到端的高效回归方式,实现对遮挡停车位的精确检测。创新性地提出一种对像素级的类别置信度进行加权求和的方法,实现对停车位类型的判别。试验证明,所提出的网络模型能同时对未遮挡的停车位和被自身车辆严重遮挡的目标泊入停车位进行精确检测,且停车位类型的预测效果良好。
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关键词
自动泊车
停车位检测
深度学习
360°环视
遮挡停车位检测
停车位类别判断
像素级分割
文本检测
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Keywords
Automatic parking
Parking detection
Deep learning
360°look around
Blocked parking detection
Parking category judgment
pixel level segmentation
Text detection
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分类号
TH-74
[机械工程]
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题名弱可视环境下像素级多传感器图像自动分割方法研究
被引量：1
- 6
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作者
海洁
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机构
郑州大学西亚斯国际学院电子信息工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第12期200-204,共5页
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基金
河南省基础与前沿技术研究项目(162300410188)资助
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文摘
像素级多传感器图像分割容易受到外界环境的干扰,在弱可视环境下将丢失大量分割图像的边缘信息,导致分割效果差、分割效率低。为此,提出一种新的弱可视环境下像素级多传感器图像自动分割方法,通过Retinex算法对弱可视环境下像素级多传感器图像进行增强处理。介绍了PCNN图像分割方法的基本原理,通过PCNN方法对输入原始图像进行迭代,对输出结果和输入图像进行"与"运算,获取PCNN一次迭代的像素级多传感器图像,求出迭代后图像的最小方差比,计算出该次最小方差比与上次迭代最小方差比的差值;依据该差值判断是否继续迭代,将最终的输出结果看作像素级多传感器图像的最佳分割结果。实验结果表明,所提方法具有很高的分割效率,且分割效果佳。
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关键词
弱可视环境
像素级
多传感器
图像自动分割
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Keywords
weak visual environment pixel level multiple sensors image automatic segmentation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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