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    1. 基于IASPP-ResNet分割算法的手势识别
    雷玉, 崔振超, 陈丽萍, 陈向阳, 王煜骁
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210049
    预出版日期: 2022-07-04

    摘要6)   在线全文1)    PDF下载 (2273KB)(5)    收藏

    手势识别是计算机视觉领域中研究的重要领域,是人机交互领域的重要组成.由于其识别结果受到复杂背景的影响,手势识别面临着巨大挑战.为了解决复杂背景影响的问题,本文利用了密集分割+手势分类的组合型模型,提出了一种新的手势识别算法.在密集分割部分,本文提出了改进型空洞空间金字塔池化(Improved Atrous Spatial Pyramid Pooling, IASPP).IASPP通过密集的连接不同空洞率的空洞卷积获取了在不同视野上的手势多尺度信息,从而提高了特征表述的精确性.另外,为了融合不同层级上的细节和空间位置信息,提升整体网络的分割性能,本文将IASPP嵌入编码器-解码器结构中,提出了IASPP-ResNet手势分割算法.在手势识别部分,我们利用了深度卷积神经网络模型,获得了较高的识别率.实验结果表明,在目前常用的公共数据集上,与传统的机器学习方法以及基于深度学习的方法相比,IASPP-ResNet分割算法的准确率更高,并且本文提出的密集分割+手势分类的组合型模型在NUS-II数据集上的手势识别率可达98.63%,优于现有的手势识别算法.

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    2. 光片上网络中基于NSGA-II的多目标映射方法研究
    王佳辉, 魏雯婷, 王领, 顾华玺
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20201418
    预出版日期: 2022-07-04

    摘要5)   在线全文0)    PDF下载 (1388KB)(4)    收藏

    片上网络(Network-on-Chip,NoC)是众核处理器中核间通信的重要载体.光片上网络(Optical NoC,ONoC)采用光互连的方式实现IP核间通信,具有高带宽密度、低通信时延、低系统功耗等优势,能有效解决众核处理器带宽和能效瓶颈.由于硅光器件及光信号的传输特性,ONoC性能的提升受到串扰噪声、插入损耗等众多因素制约,如何设计高可靠、低功耗的光片上网络IP 核映射优化方案是ONoC的关键问题之一.本文提出了一种基于NSGA-II算法的多目标IP核映射方法,通过建立串扰噪声、插入损耗多目标联合优化的光片上网络IP核映射模型,设计求解多目标优化的进化算法NSGA-II,以实现高可靠、低功耗的光片上网络IP 核映射优化.实验结果表明,本文的IP核映射方法相比串扰噪声单目标优化平均降低了插入损耗15.5%,相比插入损耗单目标优化平均降低了串扰噪声82.7%.

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    3. 基于Winograd算法的目标检测加速器设计与优化
    李斌, 齐延荣, 周清雷
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20201371
    预出版日期: 2022-07-04

    摘要6)   在线全文0)    PDF下载 (1332KB)(2)    收藏

    卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)已被广泛应用于图像处理领域.基于CNN的目标检测模型,如YOLO,已被证明在许多应用中是最先进的.CNN对计算能力和内存带宽要求极高,通常需要部署到专用硬件平台,FPGA因其高性能、低功耗和可重配置性成为CNN的有效硬件加速器.以往的基于FPGA的目标检测加速器主要采用传统卷积算法,然而,传统卷积算法的高运算复杂度限制了加速器的性能.基于此,本文设计了一种基于Winograd算法的目标检测加速器.考虑到各模块间的联系,采用模块融合策略融合卷积层和池化层模块,降低数据移动次数,减少片外存储器访问次数,提高加速器整体性能.以YOLO2模型为例,对数据访问模式、池化内核、参数重排序、数据通路优化进行分析设计,并部署在U280板卡上.实验结果表明,量化后mAP降低了0.96%,性能达249.65GOP/s,是Xilinx官网所给数据的4.4倍.

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    4. 基于三角剖分的WSNs元胞感知覆盖算法
    王义君, 陈忠野, 缪瑞新, 宋忠炎
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20200864
    预出版日期: 2022-06-23

    摘要29)   在线全文10)    PDF下载 (1188KB)(38)    收藏

    针对节点随机部署的静态无线传感器网络覆盖率低、能耗高和时延长等问题,提出基于三角剖分的无线传感器网络元胞感知覆盖算法.该算法通过改进的Delaunay三角剖分实现网络区域的唯一性划分;采用元胞思想确认节点间邻域关系,并通过设置节点感知半径完成网络拓扑控制;将节点剩余能量、时间延迟和历史转发概率作为机器学习感知器的输入数据进行训练,进而找到最优的数据转发通信路径.仿真结果表明,本文提出的算法将网络覆盖与数据传输相结合,相较于其他算法,覆盖率提高13%~34%,节点能量消耗减少了2.25~2.50 J,网络生命周期延长了25%,网络时延下降了0.25~1.18 s.

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    5. 基于相关性传输模型的无线链路质量估计方法及路由优化算法
    孟超, 周倩, 郭林, 王攀, 孙知信
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20200119
    预出版日期: 2022-06-23

    摘要12)   在线全文1)    PDF下载 (1901KB)(12)    收藏

    在无线传感网中,无线链路数据传输不是独立的,而是存在较强的相关性.在链路相关性条件下,无线链路传输质量往往依靠直接测量法获取结果,但是直接测量的结果不够精确,存在较大误差,而路由算法总是依据链路传输质量选择最优的传输路径,因此直接导致路由选择算法的结果错误.本文基于无线链路数据相关性传输提出改进架构,该架构利用贝努利采样理论,确保对无线链路传输质量的精确估计,使得链路质量估计能够达到高精度的要求.在此基础上,提出了路由选择优化算法,该算法依据无线链路的传输质量,找出从所有的感知节点到sink的最优数据传输路径,确保无线链路的数据传输所消耗的能量达到最小值.实验结果表明,本文提出的架构在精确度和能量消耗等方面,都要优于已有的优化算法.

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    6. 一种轻量级的多尺度通道注意图像超分辨率重建网络
    周登文, 李文斌, 李金新, 黄志勇
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20201089
    预出版日期: 2022-06-17

    摘要52)   在线全文6)    PDF下载 (2363KB)(144)    收藏

    近年来,基于深度卷积神经网络的图像超分辨率技术取得了突出进展,并主导了当前的超分辨率技术的研究.但是,性能的改进,往往以参数量的急剧增加为代价,这限制了超分辨率方法的实际应用.本文设计了一个轻量级单图像超分辨率深度卷积网络,其主要贡献包括:提出了一个多尺度的特征融合模块,使用不同感受野的卷积核,提取多种尺度的特征;提出了一个通道搅乱注意力模块,促进特征通道之间的信息流动,并增强特征选择能力;提出了一个全局特征融合连接模块,提高浅层特征的利用率.实验证明,本文方法与当前代表性的方法MSRN(Multi-Scale Residual Network)相比,参数量减少了3/4,重建的高分辨率图像的主观和客观质量均显著更好.

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    7. 基于一维卷积神经网络与循环神经网络串联的心音分析方法
    肖斌, 陈嘉博, 毕秀丽, 张俊辉, 李伟生, 王国胤, 马旭
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20200713
    预出版日期: 2022-06-09

    摘要51)   在线全文7)    PDF下载 (1103KB)(72)    收藏

    面向心脏疾病计算机辅助诊断,本文提出一种基于一维卷积神经网络和循环神经网络混合深度学习结构的心音分析方法.本结构首先利用卷积神经网络学习心脏病症在心音信号上的表征,然后通过循环神经网络处理心音信号中的时序信息进行分类,在提升心音分类正确率的同时,大幅度降低了网络参数.为验证本深度学习结构所学特征的有效性,除已有的成人心音数据集外,本文还专门构建了一个面向婴幼儿先天性心脏病的心音数据集,并通过端到端的类别响应图证明了本方法在室缺诊断时学习到的心音信号特征符合临床医师的心音听诊经验.实验结果表明,本文方法能在3 153例成人心音数据分类上达到92.56%的正确率,在528例婴幼儿心音数据分类上达到97.48%正确率,模型参数仅有0.05 M.

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    8. SAU-Net:基于U-Net和自注意力机制的医学图像分割方法
    张淑军, 彭中, 李辉
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20200984
    预出版日期: 2022-06-09

    摘要50)   在线全文1)    PDF下载 (2338KB)(277)    收藏

    基于深度学习的生物医学图像分割由于其精度的提高,可以更好地辅助医生做精确的诊断.目前主流的基于U-Net的分割模型通过多层卷积进行局部特征的提取,缺失了全局信息,使分割过于局部化而产生误差.本文通过自注意力机制和分解卷积策略对U-Net模型进行改进,提出一种新的深度分割网络SAU-Net,使用自注意力模块增加全局信息,将原U-Net中的级联结构改为逐像素相加,减小维度,降低计算量;提出一种快速简洁的分解卷积方法,将传统卷积分解为两路一维卷积,并加入残差连接强化上下文信息.在BRATS和Kaggle两个脑肿瘤数据集上进行的实验结果表明,SAU-Net在参数量和Dice系数上都有更优的性能.

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    9. 基于全局自适应有向图的行人轨迹预测
    孔玮, 刘云, 李辉, 崔雪红, 杨浩冉
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211613
    预出版日期: 2022-06-09

    摘要32)   在线全文2)    PDF下载 (5302KB)(217)    收藏

    由于行人交互的复杂性和周围环境的多变性,行人轨迹预测仍是一项具有挑战性的任务.然而,基于图结构的方法建模行人之间的交互时,存在着网络感受野小、成对行人间的相互交互对称、固定的图结构不能适应场景变化的问题,导致预测轨迹与真实轨迹偏差较大.为了解决这些问题,本文提出一种基于全局自适应有向图的行人轨迹预测方法(pedestrian trajectory prediction method based on Global Adaptive Directed Graph,GADG).设计全局特征更新(Global Feature Updating,GFU)和全局特征选择(Global Feature Selection,GFS)分别提升空间域和时间域的网络感受范围,以获取全局交互特征.构建有向特征图,定义行人间的不对称交互,提高网络建模的方向性.建立自适应图模型,灵活调整行人间的交互关系,减少冗余连接,增强图模型的自适应能力.在ETH和UCY数据集上的实验结果表明,与最优值相比,平均位移误差降低14%,最终位移误差降低3%.

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    10. 未知环境下基于深度序列蒙特卡罗树搜索的信源导航方法
    段世红, 何昊, 徐诚, 殷楠, 王然
    电子学报    DOI: 12263/DZXB.20211252
    预出版日期: 2022-06-09

    摘要0)   在线全文0)    PDF下载 (1384KB)(5)    收藏

    信源导航在应急救援、工业巡检及其他危险作业中具有重要应用意义.在实际应用中,环境的状态信息往往是难以完全观测的,即部分可观测环境.如何利用观测到的部分环境信息做出实时决策,并基于历史序列信息对系统未来状态进行有效的预测,成为信源导航相关研究所面临的挑战性问题.本文提出一种基于深度序列蒙特卡洛树搜索(Deep Sequential Monte-Carlo Tree Search,DS-MCTS)的信源导航算法和系统框架,基于序列动作预测(Sequential Action Prediction,SAP)网络为MCTS决策提供先验知识,构建奖励分配预测(Reward Allocation Prediction,RAP)网络提高奖励分配精度,最终实现系统的最优化决策.仿真实验表明,DS-MCTS方法提供了一种端到端的信源导航解决方案,可以实现智能体动作的有效预测,实现高效、鲁棒地路径规划.

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    11. 非抽取小波边缘学习深度残差网络的单幅图像超分辨率重建
    王相海, 赵晓阳, 王鑫莹, 赵克云, 宋传鸣
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210854
    预出版日期: 2022-06-06

    摘要47)   在线全文7)    PDF下载 (2266KB)(69)    收藏

    图像超分辨率重建作为一个典型的非适定问题一直受到重视,尽管近年来出现了许多行之有效的卷积神经网络超分辨率重建模型,但如何全面挖掘图像先验信息,用以提高重建图像的细节清晰度仍有待深入研究.本文提出一种基于非抽取Wavelet变换的边缘学习深度残差网络单幅图像超分辨重建模型NDW-EDRN (Non-Decimated Wavelet Edge Learning using Deep Residual Networks),在图像经非抽取Wavelet变换后获得多冗余信息、平滑及梯度值较小的低频区域和边缘及梯度值较大的高频区域的基础上,将整体网络框架设计为采用不同结构的CNN(Convolutional Neural Networks)模型来对低频子带与高频子带分别进行学习的策略:对低频子带采用稠密跳跃连接的方式整体性学习低频子带间的映射关系;对高频子带采用一种新型的U-net模型,将图像退化过程中所丢失的边缘作为网络的期望输出,通过基于块的跳跃连接来使网络更精细地学习缺失性边缘,从而更加充分、有效地获取图像在退化过程中所丢失的边缘细节信息.大量实验结果表明,该网络模型能够有效提高重建图像的质量,特别在恢复低分辨率图像的边缘信息方面具有一定的优势,在一定程度上弥补了传统CNN网络模型捕捉图像细节信息的不足.

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    12. 利用函数影响力的相似程序间测试用例重用与生成
    钱忠胜, 宋佳, 俞情媛, 成轶伟, 孙志旺
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210953
    预出版日期: 2022-06-06

    摘要29)   在线全文0)    PDF下载 (969KB)(35)    收藏

    在回归测试过程中,用例重用是一项很重要的工作,其充分利用软件升级变更前的已有资源,提高测试的效率.从已有研究来看,回归测试的研究大部分侧重于用例优化方面,少部分提到利用程序升级变更前后的相似性来重用测试用例以提高用例生成效率.针对回归测试用例重用问题,提出一种重用变更前相似程序的测试信息,并通过设计的适应度函数为变更后程序进化生成新用例的方法.该方法利用构建的函数调用图进行程序相似部分的检测,并根据函数影响力设计适应度函数来调整个体的适应度值,保留适应度值高的优秀个体;再通过重用变更前相似部分的用例,以及进化生成的变更后的部分用例,来构成回归测试中新程序的用例.实验结果表明,在目标路径覆盖率上,对于中小规模和大规模工业程序,本文方法比经典方法分别可提高8%和17%.

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    13. 密集杂波背景下雷达微弱海面目标的修正Hough变换TBD检测新方法
    包中华, 卢建斌, 田永华, 田树森
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20201031
    预出版日期: 2022-06-02

    摘要28)   在线全文3)    PDF下载 (1662KB)(48)    收藏

    针对密集杂波背景中雷达微弱海面目标检测问题,提出一种基于修正Hough变换的检测前跟踪(Track-Before-Detect,TBD)新方法.在传统两级检测器的基础上增加点迹筛选环节,提出一种基于单帧观测数据的修正单帧Hough变换(Modified Single Hough Transform,MSHT)算法,在MSHT空间引入连续多帧共线和速度约束条件,实现对密集杂波点迹的有效抑制;针对海面多目标同时检测需要,改进传统批处理Hough变换算法,使观测空间原点自适应于筛选后点迹数据,得到数据匹配Hough变换算法(Data-Matched Hough Transform,DMHT),以提升参数空间多目标分辨与检测能力.基于游程分布理论推导得到新检测器检测性能解析表达式.仿真和实测数据处理结果验证了新方法的有效性,表明新方法在密集杂波背景下具有良好检测性能.

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    14. 硅基亚波长光栅波导在微波光子学中的应用
    王俊嘉, 房崇宝, Chen Lawrence R
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220090
    预出版日期: 2022-06-01

    摘要41)   在线全文3)    PDF下载 (3245KB)(149)    收藏

    为了满足集成微波光子学的发展需要,随着硅基光子学的发展,硅基亚波长光栅波导被提出并受到关注.硅基亚波长光栅具备灵活度高、折射率可调等特性,主要于实现光学滤波器、调制器、延迟线等集成微波光子学组件.本文对这类器件进行举例与讨论,并且在结尾提出对于硅基亚波长光栅波导在集成微波光子学中应用的展望.

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    15. 基于本地化差分隐私的时序位置发布方案研究
    康海燕, 冀源蕊
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210338
    预出版日期: 2022-05-30

    摘要52)   在线全文9)    PDF下载 (1334KB)(61)    收藏

    为了解决基于位置的服务(Location Based Service, LBS)在收集用户位置数据时造成的隐私泄露,提出一种本地化差分隐私位置发布模型. 首先,该模型采用了灵活的位置隐私保护方案(个性化隐私设置),即由用户选择已设定的多种隐私策略或定制隐私策略,在此基础上设计了定制隐私策略位置扰动算法(Customized Privacy policy Location Perturbation algorithm, CPLP);其次,提出并设计一种基于隐马尔可夫模型的时序关联位置隐私发布算法(Temporal Relational Location Privacy publishing algorithm,TRLP),解决发布时序位置时产生的隐私泄露;最后,在GeoLife数据集和Gowalla数据集上通过对比实验验证了该模型的有效性.

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    16. 基于特征融合和自学习锚框的高分辨率图像小目标检测算法
    李超, 黄新宇, 王凯
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20200917
    预出版日期: 2022-05-27

    摘要78)   在线全文13)    PDF下载 (3296KB)(108)    收藏

    为了提高高分辨率图像中小目标的检测精度,解决高分辨率图像在下采样和局部裁切时由于细节和背景信息丢失造成的漏检和误检问题,本文提出了一种基于特征融合和自学习锚框的小目标检测算法.算法采用多路分支网络对高分辨率图像的全局语义和细节特征平滑后逐层融合,以同时增强特征图上小目标的细节和背景特征.针对训练样本尺寸差异造成不同分支网络上特征表达不一致的问题,本文引入自学习锚框使融合后的特征图能够适应锚框的位置和形状.使用本文算法与目前先进的目标检测算法对下采样图像和切块检测,大量实验结果验证了本文算法对高分辨率图像小目标检测的准确性和有效性.

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    17. 基于景深先验引导与环境光优化的图像去雾
    麻文刚, 张亚东, 郭进
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20201127
    预出版日期: 2022-05-27

    摘要33)   在线全文1)    PDF下载 (2694KB)(72)    收藏

    针对暗通道先验存在的边缘去雾不彻底及细节信息丢失等问题,提出了一种景深引导网络(Depth Guided Network,DGN)与环境光优化的图像去雾方法.首先,通过DGN中的图像去模糊分支与景深先验信息将有雾图像复原为初始清晰图像,同时提取图像中的景深信息,根据DGN中的景深细调网络恢复出景深图的边界与结构;然后,为了使细调后景深信息转化为图像特征,利用空间特征变换(Spatial Feature Transform,SFT)层将图像进行迭代变换,同时结合缩放及平移与初始清晰图像进行特征融合,根据景深引导将初始清晰图像进行优化;最后,为了进一步使复原图像具有适宜色彩与较高对比度,将动态环境光细化后用于图像去雾,进一步优化图像细节信息.实验表明:从主观对比来看,得到的复原图像平滑性较好,动态环境光可以增强图像的细节信息,得到对比度较高的图像;从客观对比分析来看,提出方法对合成有雾图像处理后的结构相似性与峰值信噪比的均值分别为88.78%和22.98 dB,对真实有雾图像处理后的细节强度与色彩还原度的均值分别为0.436 8和0.794.综合对比其他去雾方法,提出方法在性能指标最优的同时运行时间最短,能够适用于复杂环境场景的实时性去雾,且具有较好的鲁棒性.

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    18. 基于高斯隐马尔可夫模型的人机共享控制区域化决策算法
    刘芳, 朱天贺, 苏卫星, 刘阳
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211438
    预出版日期: 2022-05-19

    摘要52)   在线全文9)    PDF下载 (1144KB)(44)    收藏

    针对伺服级共享控制决策中权衡安全性、干预度与驾驶体验的问题,提出基于高斯隐马尔可夫模型(Gaussian Hidden Markov Model,GHMM)的人机共享控制区域化决策算法.此算法利用高斯分布函数表征驾驶人的实时相对驾驶能力;利用区域化的高斯矢量环境风险场量化模型表征不同环境区域的环境风险值以及其模糊风险等级;最后综合驾驶人绝对能力、驾驶状态以及环境风险实现人机共享控制中控制权的高可靠、合理分配.实验表明,本文提出的人机共享区域化决策模型能够在考虑驾驶人相对能力及环境风险源所在方位的基础上给予较为合理的控制权柔性分配方案,有效降低风险至智能驾驶模型可控范围内.

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    19. 一种基于TimeGAN和OCSVM的多元退化设备小子样数据增广方法
    孙晨峰, 吕卫民, 戴洪德, 张浩晨
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220079
    预出版日期: 2022-05-19

    摘要54)   在线全文3)    PDF下载 (1401KB)(57)    收藏

    工作在复杂环境下的多元退化设备面临失效数据少、多源信息融合准确度低和监督学习数据不平衡等问题,对此本文提出一种基于时间序列生成对抗网络(Time-series Generative Adversarial Networks, TimeGAN)与单分类支持向量机(One-Class Support Vector Machine, OCSVM)组合模型的小子样数据增广方法.方法引入了TimeGAN模型拟合真实数据时间序列相关性,从而生成新的多元退化设备数据.提出了一种基于最大均值差异改进方法的可信度判据,避免强相关特征对生成数据质量评价的影响,通过使用T-分布随机邻近嵌入(T-distributed Stochastic Neighbor Embedding, T-SNE)和全局最大均值差异(Global Maximum Mean Discrepancy, GMMD)的组合方法,定性定量地评价生成数据的质量水平.基于训练后的OCSVM模型,对生成数据进行异常检测与剔除,进一步提高生成数据的质量.以航空发动机数据集C-MAPSS为例进行方法验证分析,通过与其他数据增强模型对比验证了所提方法的可行性和有效性.

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    20. 基于多变量Laplace分布的非线性系统分布式鲁棒状态估计
    王国庆, 杨春雨, 马磊
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220141
    预出版日期: 2022-05-19

    摘要67)   在线全文4)    PDF下载 (1094KB)(75)    收藏

    本文考虑非高斯噪声下传感器网络的状态估计问题.在机动目标跟踪、室内定位、水声导航等应用中,传感器的非高斯噪声会造成针对高斯噪声设计的常规状态估计算法精度下降.在现有针对单传感器系统的基于多变量Laplace(Multivariate Laplace,ML)鲁棒状态估计(Robust State Estimation based on ML,RSE-ML)算法基础上,本文借助信息滤波的特点,推导了针对多传感器系统的集中式RSE-ML(Centralized RSE-ML,CRSE-ML)算法,进一步利用一致性平均得到分布式RSE-ML(Distributed RSE-ML,DRSE-ML)算法.本文提出的DRSE-ML算法中利用ML建模非高斯噪声,借助变分贝叶斯方法估计噪声和状态参数,采用一致性算法进行分布式信息交互,克服了集中式算法通信和计算负担重的缺点,且具有自由参数少、估计精度高的特点.仿真结果表明,所提出的DRSE-ML算法估计精度优于现有相关算法,且能逼近集中式CRSE-ML算法的估计精度.

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    21. 基于Xilinx型FPGA系统单粒子效应评估方法研究
    王鹏, 邹彬, 刘金枝, 周丹阳
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211362
    预出版日期: 2022-05-16

    摘要129)   在线全文23)    PDF下载 (971KB)(103)    收藏

    Virtex-5系列芯片没有官方提供的专用软错误缓解(Soft Error Mitigation,SEM)IP核,需自行设计故障注入系统.本文选用XC5VFX130T型现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)芯片利用单帧部分重构功能达到等同于SEM IP故障注入效果,实现对FPGA电路系统的抗单粒子翻转能力评估测试.利用逐位注入故障模式对XC5VFX130T型FPGA的配置位逐个注入故障,获得待评估电路的敏感配置位信息;对待测电路进行三模冗余防护加固,利用累积故障注入模式连续随机注入模拟单粒子辐照试验环境,得到待评估电路的功能中断截面,进而实现对基于XC5VFX130T型FPGA系统的抗单粒子翻转加固效果的评估.研究表明,基准电路(移位寄存器链等)评估得到的功能中断截面与实际辐照试验中的功能中断截面曲线变化一致,为机载电子的单粒子效应适航评估提供了支持.

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    22. 基于Transformer动态场景信息生成对抗网络的行人轨迹预测方法
    裴炤, 邱文涛, 王淼, 马苗, 张艳宁
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210762
    预出版日期: 2022-05-11

    摘要145)   在线全文12)    PDF下载 (2086KB)(146)    收藏

    行人轨迹预测是视频监控的重要组成部分, 因现有方法未充分利用场景特征信息造成其预测轨迹不符合生活常识, 导致行人轨迹预测精度较低出现明显偏离真实轨迹的情况. 针对上述不足本文提出一种基于Transformer动态场景信息生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的行人轨迹预测方法. 该方法利用动态场景特征提取模块的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型对目标行人的动态场景信息进行特征提取, 同时生成器网络中的编码器利用Transformer对行人的社会交互信息特征以及轨迹信息特征进行建模. 在ETH和UCY数据集上的实验结果表明, 与Social GAN模型相比, 本文方法在多个场景下的平均位移误差准确率提高了25.61%, 最终位移误差准确率提高了38.44%.

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    23. RTL级可扩展高性能数据压缩方法实现
    陈晓杰, 李斌, 周清雷
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210448
    预出版日期: 2022-05-11

    摘要20)   在线全文1)    PDF下载 (1643KB)(26)    收藏

    针对传统的数据压缩实现方法处理性能较低,难以满足高速网络高负载、低能耗要求,本文提出了基于FPGA(field-programmable gate array)的高性能数据压缩方法.在数据计算方面,定制化一种专用并行数据匹配方法,并对压缩算法进行子任务划分,设计细粒度的串/并混合结构实现数据压缩和数据编码;在数据存储方面,设计了面向硬件的专用高效字典处理,并采用多级缓存机制优化访存结构;基于FPGA的资源面积,设计了多通道、可扩展数据压缩结构,并采用轮询策略实现多通道的数据分配和回收;在优化过程中,采用RTL(register transfer level)实现数据压缩算法.实验结果表明优化后的压缩算法与CPU相比达到了1.634的加速比,吞吐量为4.33 Gb/s.

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    24. 一种利用改进深度图像先验构建的图像降噪模型
    徐少平, 李芬, 陈孝国, 陈晓军, 江顺亮
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211323
    预出版日期: 2022-05-11

    摘要31)   在线全文0)    PDF下载 (1101KB)(59)    收藏

    为进一步提高深度图像先验(Deep Image Prior, DIP)降噪模型的降噪效果和执行效率,从网络结构、网络输入和Loss函数三个方面对其进行改进从而获得了一种改进的深度图像先验(Improved Deep Image Prior, IDIP)降噪模型.具体地,在网络结构方面,通过新增非线性特征传递路径的方法将原DIP模型编码器-解码器(encoder-decoder)架构中相同尺度特征层之间所采用的简单连接改进为复杂连接,有利于特征信息调制与传递从而提高神经网络的非线性映射能力;在网络输入方面,用已具有较高图像质量的初步降噪图像替换随机张量作为网络输入向网络模型提供更为丰富的信息,有利于加快网络收敛速度进而提高执行效率;在Loss函数方面,在原噪声图像的基础上新增初步降噪图像作为第二目标图像,有利于提高Loss函数的导向能力从而提高降噪效果.实验结果表明:所提出的IDIP降噪模型在各噪声水平值下的降噪性能和执行效率均显著优于原DIP模型;与现有的主流降噪方法相比,IDIP降噪模型也具有更好的降噪效果.

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    25. 基于动态分支过滤的SMT执行端口侧信道安全防护
    岳晓萌, 杨秋松, 李明树
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210210
    预出版日期: 2022-05-11

    摘要13)   在线全文3)    PDF下载 (717KB)(40)    收藏

    同时多线程(Simultaneous Multi-Threading, SMT)技术是提升线程级并行度的重要微架构优化技术之一,以SMoTherSpectre为代表的利用SMT环境下共享分支预测器和执行端口的时间侧信道攻击表明SMT技术在提升性能的同时也存在显著的安全隐患.基于记录分支预测错误刷新及调整执行端口资源使用策略,提出了一种SMT环境下执行端口时间信道攻击防护方法.该方法实现了分支过滤和动态资源使用策略修改组件,在防护有效性上可以达到关闭SMT技术的防护效果,性能开销仅为关闭SMT技术的22%,硬件开销可控.

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    26. 基于前景优化的视觉目标跟踪算法
    谢青松, 刘晓庆, 安志勇, 李博
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210641
    预出版日期: 2022-05-11

    摘要31)   在线全文1)    PDF下载 (3246KB)(122)    收藏

    将目标分割技术引入跟踪领域是当前的研究热点.目前,基于分割的跟踪算法往往根据分割结果计算最小外接矩形,以此作为跟踪框,但复杂的目标运动使得跟踪框内包含较多背景,从而导致精度下降.针对该问题,本文提出了一种基于前景优化的视觉目标跟踪算法,将跟踪框的尺度和角度优化统一于前景优化框架中.首先评估跟踪框内的前景比例,若小于设定阈值,则对跟踪框分别进行尺度和角度优化;在尺度优化模块中,结合回归框计算跟踪框的条件概率,根据条件概率的结果分情形进行尺度优化;角度优化模块中,针对跟踪框设定多个偏移角度,利用前景IoU(Intersection over Union)极大策略选择最优跟踪框角度.结果证明,将本文方法应用于SiamMask算法,精度在VOT2016,VOT2018和VOT2019数据集分别提升约3.2%,3.7%和 3.6%,而EAO分别提升约1.8%,1.9%和1.6%.另外,本文的方法针对基于分割的跟踪算法具有一定的普适性.

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    27. 一种量子条件生成对抗网络算法
    刘文杰, 赵胶胶, 张颖, 葛业波
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210512
    预出版日期: 2022-05-11

    摘要25)   在线全文1)    PDF下载 (1968KB)(172)    收藏

    量子生成对抗网络是量子机器学习算法领域研究热点之一,但其生成过程具有较大的随机性,不太适用于现实场景.为了解决该问题,提出了一种生成过程可控的量子条件生成对抗网络(QCGAN)算法,其中条件信息采用one-hot形式进行多粒子W态编码,并通过向生成器和判别器输入条件信息达到稳定模型生成过程的目的.性能评估表明,与经典GAN、CGAN相比,本算法可生成离散数据,且将时间复杂度从 O ( N 2 ) 降为 O ( N ) ;与带条件约束的量子生成对抗网络QuGAN相比,QCGAN消耗更少的量子资源.最后,以BAS(3,3)数据集和量子混合态生成为例,选用PennyLane平台进行仿真实验,结果表明QCGAN算法经过训练可有效收敛到Nash均衡点,进而验证了算法的实验可行性.

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    28. 基于多流空间注意力图卷积SRU网络的骨架动作识别
    赵俊男, 佘青山, 孟明, 陈云
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210416
    预出版日期: 2022-05-11

    摘要18)   在线全文1)    PDF下载 (914KB)(32)    收藏

    基于骨架的动作识别越来越受到重视.针对现有算法推理速度慢、数据模式单一等问题,本文提出了一种轻量且高效的方法.该网络在简单循环单元(Simple Recurrent Unit,SRU)中嵌入图卷积算子构建图卷积SRU(GC-SRU)模型,来捕获数据的时空域信息.同时,为了加强节点间的区分,采用空间注意力网络和多流数据融合方式,将GC-SRU拓展成多流空间注意力图卷积SRU(MSAGC-SRU).最后,在公开数据集上进行实验分析.结果表明,本文方法在Northwestern-UCLA上的分类准确率达到了93.1%,模型FLOPs为4.4G;NTU RGB+D上的分类准确率在CV、CS评估协议下分别达到92.7%和87.3%,模型FLOPs为21.3G,达到了计算效率和分类精度的良好平衡.

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    29. 面向系统集成的散热天线设计
    周礼, 唐旻, 钱佳唯, 张跃平, 毛军发
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211000
    预出版日期: 2022-05-10

    摘要22)   在线全文1)    PDF下载 (2271KB)(73)    收藏

    散热天线是一种兼具电磁辐射特性和散热性能的新型结构,可以实现天线和散热器的功能一体化,提高系统的集成度.本文针对无线通信集成系统的散热天线发展历史和技术现状进行了综述,分别分析了散热单天线和毫米波散热天线阵列的典型结构以及电热协同设计方法的特点,最后作者认为散热天线技术的发展方向为多性能的协同设计理论以及与先进制冷方式的巧妙融合等,在5G无线通信领域将具有广泛的应用前景.

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    30. 基于实景数据增强和双路径融合网络的实时街景语义分割算法
    张志文, 刘天歌, 聂鹏举
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210611
    预出版日期: 2022-05-05

    摘要56)   在线全文15)    PDF下载 (7804KB)(143)    收藏

    街景图像的分割在工业运用中具有十分重要的作用,但是街景图像具有种类繁多、光照多变等特点,此外,街景分割任务在追求准确性的同时要兼顾实时性,以上特点使得该任务具有很大的挑战性.本文针对这一挑战性任务提出了一个由空间路径和细节路径组成的双路径网络(Dual-path Fusion Network,DFNet),其中细节路径利用高分辨率的输入得到丰富的边界信息,空间路径利用细节路径产生的高质量特征图获得足够多的语义信息;网络的开始嵌入了一个可训练的图像预处理模块(Image Preprocessing Module,IPM),该模块可以使光照不同的图像进入网络正式训练之前在RGB通道上具有方差和均值的一致性;经过预处理模块之后的特征图会分别输入到细节路径和空间路径;本文提出了一个条状注意力细化模块(Attention Refinement Module,ARM),并将其放到空间路径的最后,可以将通道级信息和局部条状信息有效结合起来;在网络的最后,利用图像融合模块(Feature Fusion Module,FFM)对两条路径的特征信息进行融合,得到最后的分割结果.同时,本文还提出了一种基于小目标重组的数据增强方法,减弱了小目标样本数据不均衡的问题,同时扩充了数据集,该算法可以提升单个网络近2%的平均交并比(mIoU).本论文利用所提算法在CityScapes和CamVid数据集上进行了实验验证,对于CityScapes数据集来说,输入大小为1 024×2 048,其每秒处理帧数(FPS)和mIoU分别达到了98和70.1%;对于CamVid数据集来说,输入大小为720×960,其FPS和mIoU分别达到了208和65.7%.与已有算法相比,本文算法的推理速度要优于最先进的实时街景语义分割算法,同时保持了较高的分割结果准确性,本文算法在街景图像语义分割速度和分割性能之间取得了良好的平衡.

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    31. CBS框架下面向复杂地图的低拓展度A*算法
    宣志玮, 毛剑琳, 张凯翔
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210718
    预出版日期: 2022-05-05

    摘要70)   在线全文14)    PDF下载 (1401KB)(70)    收藏

    A*算法是机器人路径规划问题中的重要且常用算法之一,在地形复杂的大型地图中,路径点之间的不可视造成A*算法需要大规模节点拓展才能找到可行的优化路径,由此导致算法对存储空间的需求剧增和求解效率的降低.对此,本文针对基于冲突搜索(Conflict-Based Search,CBS)框架下的低层路径规划问题,引入三角剖分方法,给出固定障碍处理方法,融合可视性优化获得相邻点可视的优化路径,在此基础上提出分段策略,令具有动态冲突处理能力的A*算法依相邻可视点进行分段路径规划,最终获得低节点拓展度A*路径规划算法.通过标准地图数据集的仿真实验表明,在复杂地图下本文提出的算法路径长度为A*算法的98.1%~102.2%,节点拓展量降低85.4%,算法求解时间减少58.1%.

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    32. 基于自适应图学习的半监督特征选择
    江兵兵, 何文达, 吴兴宇, 项俊浩, 洪立斌, 盛伟国
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210415
    预出版日期: 2022-05-05

    摘要86)   在线全文11)    PDF下载 (2456KB)(62)    收藏

    随着数据特征维数的增加,如何在少量有标签和大量无标签高维样本的情况下选择相关的特征子集已成为特征选择领域的热点问题.针对现有半监督特征选择算法直接忽略特征选择与局部结构学习之间的相互作用,从而难以有效获取样本分布结构的问题,本文提出了一种基于自适应图学习的半监督特征选择(Semi-supervised Feature Selection with Adaptive Graph learning,SFSAG)算法.利用标签传播将特征空间的稀疏投影学习和近邻图的构建有效地结合起来,实现在选择相关特征的同时还能学习样本的局部结构;自适应地利用样本在投影特征空间中的相似性信息构建可靠的近邻图,从而有效降低噪声特征的干扰并选择更具判别性的特征子集.多种数据集上的实验验证了SFSAG的有效性及其相对于现有半监督特征选择算法的优越性.

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    33. 面向跨模态通信的信息恢复技术
    徐建博, 魏昕, 周亮
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210945
    预出版日期: 2022-05-05

    摘要44)   在线全文8)    PDF下载 (3059KB)(44)    收藏

    针对多模态数据在传输过程中丢失、受到无线信道噪声污染而严重影响跨模态通信质量的问题,提出了一种面向跨模态通信的信息恢复技术,通过充分利用接收端已有数据,采用同模态一对一检索、跨模态一对一检索、跨模态一对多检索等方式,在接收端进行信息恢复.所提方法在公共数据集以及实际跨模态通信平台上进行验证,实验表明,该方法可以实现精准的信息恢复,有效提升了跨模态通信质量.

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    34. 图像压缩感知的特征域优化及自注意力增强神经网络重构算法
    陈文俊, 杨春玲
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220155
    预出版日期: 2022-05-05

    摘要42)   在线全文2)    PDF下载 (2304KB)(56)    收藏

    现有的图像压缩感知(Image Compressive Sensing, ICS)优化启发网络沿用了传统算法的像素域优化思想,构建了像素域的图像信息流动通道,而没有充分利用卷积神经网络所提取的图像特征中的信息.对此,本文提出了在特征域构建信息流的思想,并设计了一种特征域优化启发ICS网络(Feature-Space Optimization-Inspired Network, FSOINet)以实现该思想.考虑到卷积操作感受野较小,本文通过将自注意力模块引入FSOINet以更高效地利用图像非局部自相似性,进一步提高重构质量,我们将其命名为FSOINet+.此外,本文还提出把迁移学习策略应用于不同采样率图像压缩感知重构网络训练中,提高网络学习效率与重构质量.仿真实验表明,本文所提出的网络在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)、结构相似性(Structural Similarity Index Measure, SSIM)与视觉效果上都优于现有的最优ICS重构方法,FSOINet与FSOINet+在Set11数据集上与OPINENet+相比重构图像PSNR分别平均提升了1.04dB和1.27dB.

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    35. 小型化双层基片集成波导盒型耦合拓扑滤波器设计
    刘庆, 刘宝亮, 张德伟, 李建兵, 魏进进, 刘起坤
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211136
    预出版日期: 2022-05-05

    摘要27)   在线全文4)    PDF下载 (2511KB)(51)    收藏

    针对微波滤波器小型化、高性能的应用需求,首先分析了单腔双模和双腔单模谐振器组合型滤波器等效耦合拓扑的特性,然后提出了三种双层单腔双模和双腔单模基片集成波导谐振器组合的带通滤波器结构,它们等效为盒型耦合拓扑,但具有不同的对角交叉耦合路径.两个单模谐振器位于上层介质板,并分别与输入输出馈线相连;双模谐振器位于下层介质板,并通过中间金属层上的槽线与单模谐振器耦合.详细分析了旁路耦合、磁耦合和频变耦合提供对角耦合路径时,滤波器特性及传输零点位置的可控性.最后设计了两个中心频率为7.5GHz、带宽为240MHz的带通滤波器,并进行加工和测试.测试和仿真结果一致性较好,验证了双层单腔双模和双腔单模基片集成波导滤波器结构的可行性.

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    36. 面向大规模网络测量的数据恢复算法:基于关联学习的张量填充
    欧阳与点, 谢鲲, 谢高岗, 文吉刚
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211703
    预出版日期: 2022-05-05

    摘要40)   在线全文2)    PDF下载 (2119KB)(87)    收藏

    网络应用,如网络状态跟踪、服务等级协议保障和网络故障定位等,依赖于完整准确的吞吐量测量数据.由于测量代价大,网络监控系统通常难以获得全网吞吐量测量数据.稀疏网络测量技术基于采样的方式降低测量代价,通过张量填充等算法挖掘数据内部的时空相关性,从部分网络测量数据恢复缺失数据.然而,现有研究仅考虑了单个性能指标,忽略了多个指标之间的关联信息,导致恢复精度受限且整体测量代价依然很大.本文提出了一个面向大规模网络测量的数据恢复算法——基于关联学习的张量填充(Association Learning based Tensor Completion,ALTC).为了捕获网络性能指标之间的复杂关系,设计了一个关联学习模型,使用低测量开销的往返时延推测高测量开销的吞吐量,降低网络测量代价.在此基础上设计了一个张量填充模型,同时学习吞吐量测量数据内部的时空相关性和来自往返时延的外部辅助关联信息,最终以更高的恢复精度获取全网吞吐量数据.实验表明,在相同的吞吐量测量代价下,本文所提算法的恢复误差比目前主流方法的恢复误差降低了13%,达到了更好的恢复效果.

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    37. 时域注意力特征对齐的视频压缩感知重构网络
    魏志超, 杨春玲
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220041
    预出版日期: 2022-04-14

    摘要58)   在线全文6)    PDF下载 (1811KB)(47)    收藏

    现有视频压缩感知神经网络重构算法采用的光流对齐和可变形卷积对齐的运动补偿方式存在误差积聚、信息感知范围有限等问题,极大地限制了其有效性和实用性.为了在不引入额外参数的条件下自适应提取参考帧的全局信息,本文提出了利用注意力机制实现视频压缩感知重构过程中运动估计/运动补偿的创新思想,并设计了时域注意力特征对齐网络(Temporal-Attention Feature Alignment Network, TAFA-Net)进行实现.在此基础上,提出了联合深度重构网络(Joint Deep Reconstruction Network Based on TAFA-Net, JDR-TAFA-Net),实现非关键帧的高性能重构.先利用本文所提的TAFA-Net获得参考帧到当前帧的对齐帧;然后,利用基于自编码器架构的融合网络充分提取已有帧信息,增强非关键帧的重构质量.仿真结果表明,与最优的迭代优化算法SSIM-InterF-GSR相比,所提算法重构帧的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)最高提升了4.74dB;与最优的深度学习算法STM-Net相比,所提算法重构帧的PSNR最高提升了0.64dB.

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    38. 结合显著性的MVD视频整帧丢失错误隐藏
    崔金鹏, 周洋, 殷海兵, 黄晓峰, 陆宇
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20210393
    预出版日期: 2022-04-13

    摘要23)   在线全文3)    PDF下载 (1259KB)(34)    收藏

    基于多视点视频加深度(Multiview Video plus Depth, MVD)格式的三维视频能给用户提供多视角的沉浸式视觉体验.针对MVD视频流传输中彩色帧发生整帧丢失的情况,提出了一种结合视觉显著性的三维视频整帧丢失错误隐藏算法.先将丢失帧各区域划分为三种不同的显著等级,然后对低、中、高显著区域,分别采用时域直接拷贝、时域和视点间像素自适应搜索法和新型的运动矢量补偿法进行恢复.相较于目前的对比算法,经提出算法重建后的丢失帧的峰值信噪比值(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似度值(Structural Similarity Index Measure, SSIM)能分别提高0.99~2.61 dB和0.005~0.012,并且重建图像主观视觉质量更佳.

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    39. IBWIICC:结合局部独立覆盖检测策略增量求解极小碰集的算法
    赵相福, 黄森, 童向荣, 欧阳丹彤, 张立明, 章星林
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20211356
    预出版日期: 2022-03-30

    摘要27)   在线全文3)    PDF下载 (1225KB)(51)    收藏

    基于模型的诊断推理是人工智能领域的一个重要分支.其中由冲突部件集产生所有极小碰集是基于模型诊断推理的重要一步.根据布尔算法的特征,所有的冲突集可以划分为左右两个子集合簇,且左分支集合簇恰好为右分支集合簇的子集,这为由左分支增量产生右分支极小碰集提供了理论基础;另外,在自底向上增量归并元素的过程中,结合局部独立覆盖策略可以直接增量产生所有的极小碰集,从而避免非极小碰集和相同极小碰集的冗余产生.理论上,右分支解集可由左分支解集增量方法产生,避免了碰集中大量元素的重复计算.大量实验结果表明:本文提出的算法比之前的布尔算法及相关改进算法都具有显著的效率提升,最高可达约5倍.

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    40. 基于语义与形态特征融合的语义分割网络
    魏博文, 全红艳
    电子学报    DOI: 10.12263/DZXB.20220074
    预出版日期: 2022-03-30

    摘要84)   在线全文11)    PDF下载 (6933KB)(83)    收藏

    视网膜血管检测有助于医生诊断视网膜疾病,而以往基于特征融合的算法难以解决视网膜血管检测中出现的漏分割问题,且分割准确率较低.本文对特征融合方式做出进一步探索,并提出一种基于语义与形态特征融合的算法,通过挖掘输入特征中蕴含的语义与形态信息,建模特征间的相关关系.随后,使用特征融合模块实现多模态特征自适应地融合.在公开数据集DRIVE以及STARE上的实验结果表明,文章算法优于现有的语义分割模型,尤其在敏感性上,比传统U-Net网络提升了8.20%.

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