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结合并联Transformer和残差U-Net网络的水下图像增强 被引量：1
1
作者 陈清江 李宗莹 《电子科技》 2025年第8期57-65,共9页
针对光在水中传播时被吸收,水下图像存在颜色失真、对比度低和细节模糊等问题,文中设计了一个基于并联Transformer和残差卷积的U-Net网络进行水下图像增强。在新U-Net结构中,在编码和解码部分分别置入混合卷积Transformer块(Hybrid Conv... 针对光在水中传播时被吸收,水下图像存在颜色失真、对比度低和细节模糊等问题,文中设计了一个基于并联Transformer和残差卷积的U-Net网络进行水下图像增强。在新U-Net结构中,在编码和解码部分分别置入混合卷积Transformer块(Hybrid Convolution Transformer Block,HCTB)。综合了Transformer的捕获全局信息能力和卷积块捕获局部信息能力,并且在跳跃连接部分搭建了若干平行注意模块(Parallel Attention Module,PAM)来提取更重要的像素和通道信息。采用现有UIEB(Underwater Image Enhancement Benchmark dataset)配对数据集对网络进行训练。为验证所提算法的有效性,选取不同偏色程度的水下图像进行实验与测试。实验结果表明,所提模型较其他先进模型的峰值信噪比PSNR(Peak Single-to-Ratio)值提升了4.3%,获得了较好的主观和客观评价结果,有效提升了水下图像的增强水平。 展开更多
关键词 水下图像增强 TRANSFORMER 残差卷积 U-net网络 平行注意模块 通道注意 像素注意 卷积神经网络 深度学习
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基于改进U-Net网络的PCB缺陷检测方法 被引量：1
2
作者 彭勇 刘慧民 +1 位作者 李伟松 王石 《计算技术与自动化》 2025年第1期183-188,共6页
针对PCB表面小尺寸缺陷难以检测的问题,提出了一种改进的U-Net语义分割网络,实现PCB表面缺陷图像的精确检测。首先,将U-Net的四层网络层次修改为三层,可以减少整体的计算工作量、提升网络模型收敛速度、缩短训练时间;其次,在U-Net网络... 针对PCB表面小尺寸缺陷难以检测的问题,提出了一种改进的U-Net语义分割网络,实现PCB表面缺陷图像的精确检测。首先,将U-Net的四层网络层次修改为三层,可以减少整体的计算工作量、提升网络模型收敛速度、缩短训练时间;其次,在U-Net网络中融入CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块来提升图像中缺陷目标的显著度;然后,在编码阶段使用混合空洞卷积替换原有卷积块,增大感受野,获取更多的上下文信息。结果表明,U-Net的改进模型能够在提升模型性能的同时减少计算复杂度,能够增加PCB缺陷检测效率。 展开更多
关键词 缺陷检测 U-net 空洞卷积 注意力机制 语义分割网络 轻量型网络 深度学习 小目标检测
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基于U-Net骨架变体的内陆盐碱地信息遥感提取
3
作者 令世豪 杨粉莉 +4 位作者 黄博涵 李瑶 杨联安 闫琳悦 郝贝贝 《中国农学通报》 2025年第19期151-158,共8页
针对传统遥感分类方法依赖人工特征设计、泛化能力不足的问题,本研究应用深度学习模型进行盐碱地信息精准提取。利用Landsat 8 OLI遥感影像,采用基于U-Net深度学习模型的盐碱地信息提取方法,系统对比ResNet34、MobileNetV2_100和TF_Mobi... 针对传统遥感分类方法依赖人工特征设计、泛化能力不足的问题,本研究应用深度学习模型进行盐碱地信息精准提取。利用Landsat 8 OLI遥感影像,采用基于U-Net深度学习模型的盐碱地信息提取方法,系统对比ResNet34、MobileNetV2_100和TF_MobileNetV3_Small_100 3种骨架在冻结与不冻结训练策略下的性能差异。实验表明,ResNet34的收敛速度、分割精度与泛化能力总体优于轻量化模型(MobileNetV2_100、TF_MobileNetV3_Small_100),尤其是不冻结的ResNet34模型综合表现最好,盐碱地类别的分类精度为0.880、召回率为0.708、F_(1)分数为0.785,均优于其他模型。轻量化模型在资源受限场景下表现尚可,可在计算资源有限和分割精度要求不高的情况下使用,但在复杂场景下仍需高性能骨干网络支持。不冻结模型的表现普遍优于冻结模型,在深度学习模型训练过程中调整全部参数对于提高精度和泛化能力具有重要作用。研究验证深度学习在盐碱地遥感监测中的有效性,可为盐碱地智能识别监测提供模型选型依据。 展开更多
关键词 盐碱地 U-net Resnet34 Mobilenet 语义分割 迁移学习 深度学习模型
原文传递
基于改进U-Net和IWOA-LSSVM的番茄综合品质检测方法研究
4
作者 施利春 边可可 +1 位作者 王松伟 王治忠 《食品与机械》 北大核心 2025年第8期109-117,共9页
[目的]提高食品生产中番茄无损检测方法的检测精度和效率。[方法]基于番茄自动化分拣系统,提出一种融合机器视觉、多尺度残差注意力U-Net模型、改进鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的番茄综合品质检测方法。通过机器视觉采集番茄图像... [目的]提高食品生产中番茄无损检测方法的检测精度和效率。[方法]基于番茄自动化分拣系统,提出一种融合机器视觉、多尺度残差注意力U-Net模型、改进鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的番茄综合品质检测方法。通过机器视觉采集番茄图像信息;通过多尺度残差注意力U-Net模型对番茄图像进行分割,完成番茄果径参数测量;通过混沌映射和自适应收敛因子优化的鲸鱼优化算法对最小二乘支持向量机模型参数进行寻优,完成番茄硬度和番茄红素含量检测,并进行验证试验。[结果]试验方法可以实现番茄综合品质的准确、快速和无损检测。在番茄果径、硬度和番茄红素检测中均取得了较优的决定系数、均方根误差和平均检测时间,决定系数>0.960 0,均方根误差<0.012 5,平均检测时间<0.032 s。[结论]结合机器视觉、深度学习和智能算法可以实现番茄综合品质的准确、快速和无损检测。 展开更多
关键词 番茄 综合品质 无损检测 机器视觉 U-net模型 鲸鱼优化算法 最小二乘支持向量机
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基于U-Net和KAN的FAST射频干扰检测方法
5
作者 李宏伟 于徐红 +3 位作者 张思聪 游善平 张彬 何兵 《自动化应用》 2025年第8期135-138,共4页
射电干扰是影响射电天文观测的重要因素之一。针对500m口径球面射电望远镜(FAST)高灵敏度易受RFI影响的现状及传统多层感知机(MLPs)高计算成本与不可解释性的问题,构建了RFI区域时频域图像识别神经网络系统KEU-Net,通过将通道注意力机... 射电干扰是影响射电天文观测的重要因素之一。针对500m口径球面射电望远镜(FAST)高灵敏度易受RFI影响的现状及传统多层感知机(MLPs)高计算成本与不可解释性的问题,构建了RFI区域时频域图像识别神经网络系统KEU-Net,通过将通道注意力机制模块ECA和基于深度可分离卷积改进的U-Net进行融合,并应用Kolmogorov-Arnold网络(KANs)替换深层MLPs,在有效提高RFI检测精度的同时降低了参数量。实验基于FAST早期观测数据,结果表明,KEU-Net的RFI识别召回率、交并比、F1分数分别为85.94%、80.29%、89.07%,显著优于主流模型,且参数量仅为9.2M;最后通过消融实验验证了KAN层对于性能提升的关键作用。ECU-Net提高了RFI识别的准确性,并降低了计算资源的需求。 展开更多
关键词 射频干扰 KEU-net Kolmogorov-Arnold网络 U-net 深度学习 通道注意力机制 脉冲星
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基于U-Net网络与卡尔曼滤波的瞳孔检测跟踪算法 被引量：1
6
作者 张国静 王桂祥 《现代电子技术》 北大核心 2025年第9期137-142,共6页
眼动跟踪是人机交互(HCI)及其应用的重要技术之一,越来越受到人们的重视。然而,在实际情况下往往受到大量非高斯噪声的影响,如不可控的光照、人眼的遮挡及连续的人眼移动等,这会导致瞳孔检测实时性和准确性的下降。因此,文中设计了一种... 眼动跟踪是人机交互(HCI)及其应用的重要技术之一,越来越受到人们的重视。然而,在实际情况下往往受到大量非高斯噪声的影响,如不可控的光照、人眼的遮挡及连续的人眼移动等,这会导致瞳孔检测实时性和准确性的下降。因此,文中设计了一种基于U-Net语义分割网络的瞳孔检测方法。首先,利用该方法对瞳孔区域进行分割;然后对分割的瞳孔区域处理,确定其质心位置,达到瞳孔中心定位的目的;最后,又提出了一种改进的卡尔曼滤波器的稳态增益,通过在卡尔曼增益上引入分数阶反馈环路来实现,并利用改进的卡尔曼滤波器对瞳孔位置进行跟踪,消除非高斯噪声,可以大大提高瞳孔在线稳定检测的准确性。实验结果表明,所提方法能够实时跟踪人眼,具有较高的精确度和鲁棒性,且最佳均方根误差(RMSE)可达到0.78。 展开更多
关键词 眼动跟踪 人机交互 非高斯噪声 U-net网络 语义分割 瞳孔检测 分数阶 卡尔曼滤波
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基于改进U-Net模型的露天矿钻孔裂隙识别研究
7
作者 宋纹瑶 张梅 +3 位作者 郭连军 邓丁 高崇 赵鑫 《矿冶工程》 北大核心 2025年第4期47-51,57,共6页
为提高钻孔图像裂隙识别精度,提出了一种露天矿钻孔裂隙识别方法,利用智能钻孔摄像技术获取露天矿钻孔图像,并运用随机裁剪和图像翻转进行数据增广,同时采用中值滤波降噪和图像灰度化,去除噪点及减少计算量。在U-Net模型中利用空间注意... 为提高钻孔图像裂隙识别精度,提出了一种露天矿钻孔裂隙识别方法,利用智能钻孔摄像技术获取露天矿钻孔图像,并运用随机裁剪和图像翻转进行数据增广,同时采用中值滤波降噪和图像灰度化,去除噪点及减少计算量。在U-Net模型中利用空间注意力和通道注意力机制改进钻孔裂隙语义分割模型,形成AU-Net模型,以强化图像全局和局部信息的特征提取能力。实验结果表明:AU-Net模型相较于U-Net模型在钻孔图像裂隙识别数据集上可以取得更低的损失、更高的精度,均交并比提高了4.38百分点,达到82.34%,图像分割效果更好。 展开更多
关键词 钻孔成像 裂隙识别 U-net网络 注意力机制 裂隙提取 机器学习 语义分割 图像识别
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基于尺度改进U-Net的高速运动模糊图像实时恢复
8
作者 陈静文 康军 《现代电子技术》 北大核心 2025年第19期47-51,共5页
为更加实时、准确地捕捉高速运动模糊图像中的不同尺度和频率信息,文中提出高速运动模糊图像实时恢复方法,用于有效恢复高速运动模糊图像中的细节信息。生成器采用多尺度改进U-Net模型,以高速运动模糊图像为输入,生成无限接近于清晰图... 为更加实时、准确地捕捉高速运动模糊图像中的不同尺度和频率信息,文中提出高速运动模糊图像实时恢复方法,用于有效恢复高速运动模糊图像中的细节信息。生成器采用多尺度改进U-Net模型,以高速运动模糊图像为输入,生成无限接近于清晰图像的伪恢复跑步运动图像,并通过在编码部分引入多尺度特征提取模块以避免跑步运动图像特征细节丢失;解码部分引入并行注意力模块以解决模糊程度不一致问题。判别器由多层卷积操作组成,以生成器输出的伪恢复跑步运动图像及清晰图像为输入,通过不断判别伪恢复图像的真实性,提升生成器生成跑步运动图像的真实性,将待恢复的高速运动模糊图像输入至生成器,输出清晰的高速运动图像。实验结果显示,该方法可以实时恢复跑步运动图像的清晰度,且多尺度特征提取以及注意力机制的加入,可以显著提升模糊图像的恢复效果。 展开更多
关键词 多尺度特征 U-net 高速运动 模糊图像 实时恢复 细节信息 编码器 解码器
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基于Res-AA U-Net模型的楼板双层钢筋尺寸测量算法研究
9
作者 陈婉清 李刚 +2 位作者 盛明辉 付相林 陈伟 《建筑科学与工程学报》 北大核心 2025年第3期103-114,共12页
钢筋工程检测存在验收人力资源消耗大和时间成本高的问题,特别是楼板双层钢筋的尺寸验收时,由于上层钢筋覆盖下层钢筋导致测量难度增加,而传统的图像处理方法难以满足测量精度要求,为此提出一种基于Res-AA U-Net的楼板双层钢筋尺寸自动... 钢筋工程检测存在验收人力资源消耗大和时间成本高的问题,特别是楼板双层钢筋的尺寸验收时,由于上层钢筋覆盖下层钢筋导致测量难度增加,而传统的图像处理方法难以满足测量精度要求,为此提出一种基于Res-AA U-Net的楼板双层钢筋尺寸自动测量方法。该方法对Resnet34进行改进,修剪其网络结构并优化损失函数,用改进的Resnet34代替U-Net的特征提取器,用注意力门机制代替跳跃连接,同时在U-Net底部加入改进ASPP模块,构建包含3355张楼板钢筋图像的数据集,最后利用迁移学习技术加快模型训练速度。结果表明:基于Res-AA U-Net模型的钢筋分割效果优于U-Net、Deeplab v3+、HRNet、PSPNet等经典分割网络,平均交并比、像素精确率和召回率分别达到92.81%、96.02%、94.49%;相较于原U-Net,Res-AA U-Net的钢筋直径测量和钢筋间距测量误差分别减小13.63%、5.82%,测量精度满足钢筋工程验收标准中双层楼板钢筋的验收要求,可有效提升钢筋工程验收效率与智能化水平。 展开更多
关键词 楼板双层钢筋 尺寸测量 U-net模型 注意力门机制 Resnet34网络 迁移学习 ASPP模块
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基于改进U-Net的城市洪涝灾害图像识别模型
10
作者 钟兴润 田晨斌 +2 位作者 李新宏 孟晓静 杨文欣 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第10期190-197,共8页
为解决洪涝灾害识别模型在城市复杂背景下区域分割不清和细节还原不足等问题,提升洪涝灾害图像识别准确性,提出一种基于残差网络和自注意力机制的改进U-Net语义分割模型——AttResU-Net模型。该模型在经典U-Net网络架构基础上进行优化设... 为解决洪涝灾害识别模型在城市复杂背景下区域分割不清和细节还原不足等问题,提升洪涝灾害图像识别准确性,提出一种基于残差网络和自注意力机制的改进U-Net语义分割模型——AttResU-Net模型。该模型在经典U-Net网络架构基础上进行优化设计,采用深层残差网络作为编码器以增强特征表达能力,同时在解码器中引入注意力机制,以提高对关键洪涝区域的响应能力;构建完整的训练与测试流程,使用FloodNet多类别复杂环境数据集训练改进AttResU-Net模型,从定量指标和定性可视化效果2个维度来评估模型性能,并与现有主流模型进行对比分析。结果表明:AttResU-Net模型在平均像素准确率(mPA)、像素准确率(PA)、平均精度(mPrecision)等指标上表现优异,其中,mPA为79.75%、PA为90.01%、mPrecision为81.78%;相比其他模型,AttResU-Net模型在树木、水体、道路和建筑物等识别中表现出更高的分割准确率、全局像素精度和全局识别能力。 展开更多
关键词 U-net 洪涝灾害 图像识别 图像分割 注意力机制 残差
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基于UML和.NET三层B/S系统的开发 被引量：1
11
作者 董连 《计算机与数字工程》 2010年第12期77-80,共4页
系统分析和设计是软件系统开发的关键,构架设计的合理与否往往决定了系统的成败,结合一个"学生管理系统"的开发,研究如何基于UML进行三层B/S结构的需求分析、系统建模、系统设计,及其在.NET下的应用实现,使得三层B/S结构系统... 系统分析和设计是软件系统开发的关键,构架设计的合理与否往往决定了系统的成败,结合一个"学生管理系统"的开发,研究如何基于UML进行三层B/S结构的需求分析、系统建模、系统设计,及其在.NET下的应用实现,使得三层B/S结构系统更具有伸缩性和扩展性。 展开更多
关键词 UML .net B/S系统 Based Structure B/S结构系统 学生管理系统 系统设计 软件系统开发 应用实现 需求分析 系统建模 系统分析 合理与否 构架设计 伸缩性 扩展性
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融合PDE植物时序图像对比学习方法与GCN跳跃连接的U-Net温室甜樱桃图像分割方法
12
作者 胡玲艳 郭睿雅 +6 位作者 郭占俊 徐国辉 盖荣丽 汪祖民 张宇萌 鞠博文 聂晓宇 《智慧农业(中英文)》 2025年第3期131-142,共12页
[目的/意义]在植物表型特征提取中,面临小目标边界难以精确分割、上采样细节恢复空间信息不足等问题。提出一种融合嵌入先验距离(Priori Distance Embedding,PDE)植物时序图像对比学习方法,预训练与图卷积网络(Graph Convolutional Netw... [目的/意义]在植物表型特征提取中,面临小目标边界难以精确分割、上采样细节恢复空间信息不足等问题。提出一种融合嵌入先验距离(Priori Distance Embedding,PDE)植物时序图像对比学习方法,预训练与图卷积网络(Graph Convolutional Networks,GCN)跳跃连接的U-Net温室甜樱桃图像分割方法,借助预训练加速模型收敛,优化特征融合,为图像分割提供技术支持。[方法]将PDE植物时序图像对比学习方法的预训练权重迁移至语义分割任务;Encoder模块通过卷积-池化层执行多尺度特征提取,分层输入图像的语义信息,构建从低层纹理到高层语义的表示;利用Decoder模块进行上采样操作,融合不同尺度特征并恢复图像分辨率;Encoder和Decoder连接处,加入GCN,形成跳跃连接,使网络更容易学习多尺度图像的局部特征。[结果和讨论]从纵向消融实验和横向对比多角度进行试验,并结合准确率、召回率、F1分数等评价指标综合分析,可以验证本研究提出的融合PDE植物时序图像对比学习方法与GCN跳跃连接的U-Net在甜樱桃图像语义分割中的性能表现最佳,准确率可达0.9550。[结论]通过将PDE植物时序图像对比学习方法和GCN技术融合,构建面向植物表型分析的增强型U-Net架构。研究结果表明该方法在复杂场景下能有效解决小目标边界模糊、细节丢失等难题,实现对甜樱桃图像主要器官和背景区域的精确分割,提高原始模型的分割准度,对农业智慧化发展具有重要的实践意义。 展开更多
关键词 嵌入先验距离 迁移学习 图卷积网络 U-net 跳跃连接 植物表型
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基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割
13
作者 陈立伟 彭逸飞 +1 位作者 余仁萍 孙源呈 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期26-34,共9页
针对现有海马体图像自动分割方法不能很好地利用上下文信息导致分割准确率难以提高以及训练和检测过程中内存消耗大的问题,提出了一种基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割模型MVF-2.5D U-Net。首先,模型对2D U-Net进行了改进,增... 针对现有海马体图像自动分割方法不能很好地利用上下文信息导致分割准确率难以提高以及训练和检测过程中内存消耗大的问题,提出了一种基于多视图融合和2.5D U-Net的海马体图像分割模型MVF-2.5D U-Net。首先,模型对2D U-Net进行了改进,增加Triplet Attention模块的同时调整了网络的层深;其次,使用相邻切片组成的三通道2.5D图像代替传统的单切片输入;最后,构建了一个体积融合网络代替传统的众数投票机制。在HarP数据集上通过交叉验证的方式对网络进行了实验验证。实验结果表明:所提模型在海马体图像分割任务上的平均Dice系数和豪斯多夫距离分别为0.902和3.02,准确率和稳定性优于传统的U-Net模型和对比算法,同时适用于资源受限的环境。实验证明所提模型能够更有效地实现磁共振影像上的海马体分割。 展开更多
关键词 海马体图像分割 卷积神经网络 U-net Triplet Attention 注意力机制 体积融合网络
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基于EPANET的微灌小区灌水均匀度研究
14
作者 仵峰 黄静 +3 位作者 宰松梅 聂敏敏 刘伟业 高兴杰 《人民黄河》 北大核心 2025年第5期122-128,共7页
为提升规模化微灌管网的灌水质量,基于EPANET模拟软件,以200m×500m为水力计算单元,设计了单因素试验和UL9(33)均匀正交试验,研究了毛管管径、滴头流量和支管首部压力对不同管网灌水均匀度的影响。结果表明:EPANET软件可以较好地模... 为提升规模化微灌管网的灌水质量,基于EPANET模拟软件,以200m×500m为水力计算单元,设计了单因素试验和UL9(33)均匀正交试验,研究了毛管管径、滴头流量和支管首部压力对不同管网灌水均匀度的影响。结果表明:EPANET软件可以较好地模拟微灌小区的水力性能。在树状管网中,增大毛管管径,灌水均匀度略有提升,提升幅度为0.24个百分点,在混合管网中,增大毛管管径,灌水均匀度先显著上升后趋于平缓,提升幅度为6.61个百分点;加大滴头流量,两种管网的灌水均匀度均下降,树状管网和混合管网的下降幅度分别为4.50、3.37个百分点;增加支管首部压力对两种管网灌水均匀度的提升效果均不明显,提升幅度分别为0.19、0.16个百分点。各因素对树状管网灌水均匀度的影响效果由大到小依次为滴头流量、支管首部压力、毛管管径,对混合管网的影响效果由大到小依次为毛管管径、滴头流量、支管首部压力。滴头流量对两种管网的影响效果均显著,毛管管径仅对混合管网影响效果显著,而支管首部压力对两种管网的影响均不显著。在毛管管径、滴头流量、支管首部压力不变的条件下,混合管网的灌水均匀度较树状管网分别提升2.03~8.40、6.95~8.08、7.75~7.72个百分点。采用混合管网、选用合适的滴头流量对保证规模化微灌管网的灌水质量具有重要意义。 展开更多
关键词 规模化微灌管网 毛管管径 滴头流量 支管首部压力 灌水均匀度 EPAnet
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基于SE-VUNet模型的高分辨率遥感影像耕地提取
15
作者 朱登峰 牛全福 +3 位作者 王刚 程西安 邵东虎 周鑫蓉 《农业工程学报》 北大核心 2025年第20期148-157,共10页
为应对多样地形下耕地分割中边界模糊、细节缺失等问题,提出一种改进的U-Net耕地提取方法。此方法融合VGG网络加深主干特征提取(V-UNet),嵌入Squeeze-and-Excitation(SE)注意力机制优化特征定位与边缘细节,利用Batchnormalization(BN)... 为应对多样地形下耕地分割中边界模糊、细节缺失等问题,提出一种改进的U-Net耕地提取方法。此方法融合VGG网络加深主干特征提取(V-UNet),嵌入Squeeze-and-Excitation(SE)注意力机制优化特征定位与边缘细节,利用Batchnormalization(BN)层抑制过拟合;并通过在V-UNet网络5个关键位置嵌入SE模块形成5种SE-VUNet模型;基于GID高分二号RGB数据,在平整集中与复杂冗余两种耕地地形下,与PSPNet、HrNet、Deeplabv3+、U-Net进行对比试验。结果表明,两种地形下,5种SE-VUNet均优于对比网络;SE模块置于下采样之前的SE-VUNet对平整集中耕地分割最优,平均交并比(mIoU)为96.66%,F_(1)分数(F_(1-score))为97.57%;SE模块置于特征学习部分的SE-VUNet对复杂冗余耕地分割效果最佳(mIoU=94.40%,F_(1-score)=97.11%)。此模型可为应对多样地形下,耕地分割中边界模糊、细节缺失等问题提供技术参考。 展开更多
关键词 耕地 遥感 注意力机制 残差网络 高分影像 语义分割 U-net
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一种基于EA-UNet网络的肺部CT分割方法
16
作者 秦唯栋 李国刚 陈祚杰 《计算机与网络》 2025年第3期275-284,共10页
为解决肺部CT分割任务中图像特征不明显导致错误分割的问题,提出一种新的基于EA-UNet的肺部CT分割方法。EA-UNet是通过融合高效神经网络(Efficient Neural Networks,EfficientNets)和聚焦注意力机制对U-Net进行改进得到的。EA-UNet利用E... 为解决肺部CT分割任务中图像特征不明显导致错误分割的问题,提出一种新的基于EA-UNet的肺部CT分割方法。EA-UNet是通过融合高效神经网络(Efficient Neural Networks,EfficientNets)和聚焦注意力机制对U-Net进行改进得到的。EA-UNet利用EfficientNets缩放网络结构,实现对不同尺寸肺部CT图像的正确分割,并利用聚焦注意力机制提取肺部病变部位的特征信息,将肺部病变部位的特征信息添加到U-Net的跳跃连接过程中,以提高分割精度。在CT-Seg、UESTC数据集上的实验结果表明,EA-UNet的像素准确率(Pixel Accuracy,PA)值为98.21%,平均交并比(mean Intersection over Union,mIoU)值为95.36%,明显优于BCDU-Net、MCGU-Net和U-Net,所提出的新方法能够准确地将肺部病灶区域与正常组织分开,为肺部诊断提供有力支持。 展开更多
关键词 肺部CT EA-Unet 聚焦注意力机制 高效神经网络 U-net 图像分割 深度学习
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基于PLP-net轻量化模型的马铃薯捡拾收获中杂质检测方法 被引量：1
17
作者 潘志国 邱保华 +4 位作者 杨然兵 张还 张健 李莹莹 邓志熙 《农业工程学报》 北大核心 2025年第12期208-218,共11页
针对目前马铃薯杂质检测算法存在的运算量高、内存占用大、实时性差等问题,该研究提出了一种基于PLP-net的轻量化检测模型。首先,通过重构骨干网络架构并优化检测头网络,显著降低模型运算量;其次,引入ECA(efficient channel attention)... 针对目前马铃薯杂质检测算法存在的运算量高、内存占用大、实时性差等问题,该研究提出了一种基于PLP-net的轻量化检测模型。首先,通过重构骨干网络架构并优化检测头网络,显著降低模型运算量;其次,引入ECA(efficient channel attention)注意力机制强化关键特征提取能力,并采用Focal-DIoU损失函数(focal and distance-IoU loss)优化边界框回归过程来解决数据集中杂质样本失衡的问题,构建基础模型PL-net。然后,基于模型稀疏化训练结果,精确剪除冗余通道,有效缩减运算量及内存占用,提升模型实时性,后经微调训练后构建PLP-net轻量化模型。为实现工程化应用,该研究采用TensorRT推理部署框架将PLP-net部署至嵌入式设备,并基于PyQt5(Python Qt5 binding)框架开发了可视化交互系统以满足马铃薯杂质检测的生产需求。试验结果表明:与YOLOv8n模型相比,PLP-net在计算效率方面明显提升,浮点运算量降低7.2 G,模型体积压缩2.1 MB,推理速度提升99.4帧/s。使用TensorRT加速和未使用TensorRT加速的PLP-net模型相较于YOLOv8n分别提升18.4帧/s和11.4帧/s。PLP-net模型可为后续马铃薯杂质智能分拣提供技术支撑。 展开更多
关键词 马铃薯杂质 PLP-net 轻量化 模型剪枝 模型部署
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基于航拍图像与改进U-net语义分割的复杂果园路径规划
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作者 蒲应俊 任安华 +4 位作者 方智恒 李姣姣 赵立军 陈子文 杨明金 《农业工程学报》 北大核心 2025年第13期243-253,共11页
为解决丘陵山区复杂果园作业机器人导航需求,提高果园管理的自动化和智能化水平,该研究提出了一种基于航拍图像与改进U-net语义分割网络的果园作业机器人路径规划方法。首先,利用无人机采集果园不同作业时期的航拍图像,利用改进U-net网... 为解决丘陵山区复杂果园作业机器人导航需求,提高果园管理的自动化和智能化水平,该研究提出了一种基于航拍图像与改进U-net语义分割网络的果园作业机器人路径规划方法。首先,利用无人机采集果园不同作业时期的航拍图像,利用改进U-net网络模型识别果园内果树、石板路、排水沟等关键信息。通过将模型编码器中激活函数替换为Swish、最大池化替换为最大模糊池化提高编码器特征提取能力,在编码器后插入RFB模块、在解码器的每个卷积块后插入SE注意力机制以扩大模型感受野,提升模型对果园不同作业期关键信息的分割能力。然后,利用识别的果树、石板路、排水沟等信息划分果园不可通行区域并构建果园地图。最后,采用改进A^(*)算法对果园地图进行路径规划,将原单向A^(*)算法改为双向A^(*)算法以提升路径规划速度,采用动态启发式函数提高算法规划路径的精度,并采用果园转向端点搜索算法获取路径的转向端点,使规划路径经过果园所有果树。结果显示,改进U-net模型的平均交并比mIoU达到92.25%,与原U-net、Res_U-net、DeeplabV3+、PSPnet相比分别提高了2.34、17.00、7.83、19.11个百分点,且在果园各个作业时期数据集的表现均为最佳。另外,改进A^(*)算法规划路径与果园机器人理想行驶路径的均方根误差在0.278~0.710 m,路径规划平均用时36.87 s,比原A^(*)算法、D^(*)算法以及Dijkstra算法平均用时少3.87、6.21、6.41 s。该研究方法可为实际复杂果园路径规划提供有效参考。 展开更多
关键词 导航 机器人 复杂果园 U-net 航拍图像 路径规划 A%MUL%算法
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基于改进U-Net模型的高纺锤形苹果树休眠期修剪点识别与定位方法
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作者 刘龙 王宁 +4 位作者 王嘉成 曹宇恒 张凯 康峰 王亚雄 《智慧农业(中英文)》 2025年第3期120-130,共11页
[目的/意义]针对智能修剪机器人在复杂田间环境下对果树枝干识别精度不足及修剪点定位不准确的问题,提出一种基于图像和点云融合的深度学习方法,以实现休眠期高纺锤形苹果树剪枝点的自动识别与精准定位。[方法]首先,采用Realsense D435... [目的/意义]针对智能修剪机器人在复杂田间环境下对果树枝干识别精度不足及修剪点定位不准确的问题,提出一种基于图像和点云融合的深度学习方法,以实现休眠期高纺锤形苹果树剪枝点的自动识别与精准定位。[方法]首先,采用Realsense D435i相机采集苹果树RGB-D数据。其次,提出一种改进的U-Net模型,以VGG16(Visual Geometry Group 16)作为主干特征提取网络并在上采样阶段引入卷积块注意力模块CBAM(Convolutional Block Attention Module),实现对RGB图像中主干和一级枝的精确分割。然后,基于OpenCV的边缘检测与骨架提取算法,先提取一级枝连接点,再通过坐标平移在局部邻域内搜索潜在修剪点,并利用深度信息估算一级枝几何参数;同时,通过主干掩模与深度图融合,采用颜色筛选获取主干点云,并运用随机采样一致性算法进行圆柱拟合以估计主干直径。最后,基于智能修剪决策算法确定预测修剪点。[结果和讨论]改进的U-Net模型在枝干分割中的平均像素精度(Mean Pixel Accuracy,mPA)为95.52%,在背光和向光条件下表现出良好鲁棒性。相对于人工实测值,一级枝直径、间距和主干直径估计值的平均绝对误差分别为1.33、13.96和5.11 mm。此外,基于智能修剪决策系统识别修剪点的正确率为87.88%,单视角下平均处理时间约为4.2 s。[结论]本研究提出了一种高效且精准的苹果树剪枝点识别方法,为智能修剪机器人在现代农业中的应用提供了重要支持,进一步推动了农业生产向智能化和高效化方向发展。 展开更多
关键词 剪枝点识别 RGB-D U-net 直径估计 三维点云 VGG16 修剪机器人
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急性胰腺炎小鼠模型NETs的形成和调节及其与IP6K1的相关性
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作者 乔红 朱芳丽 +2 位作者 马晓莹 刘烨 李莉 《肝胆胰外科杂志》 2025年第6期417-422,共6页
目的分析急性胰腺炎(AP)小鼠模型中六磷酸肌醇激酶1(inositol hexaphosphate kinases 1,IP6K1)与中性粒细胞胞外诱捕网(neutrophil extracellular traps,NETs)之间的相关性。方法将20只野生型C57小鼠随机分为A组(非IP6K1基因缺陷,AP造模... 目的分析急性胰腺炎(AP)小鼠模型中六磷酸肌醇激酶1(inositol hexaphosphate kinases 1,IP6K1)与中性粒细胞胞外诱捕网(neutrophil extracellular traps,NETs)之间的相关性。方法将20只野生型C57小鼠随机分为A组(非IP6K1基因缺陷,AP造模,n=10)、和D组(非IP6K1基因缺陷,非AP造模,n=10);将20只IP6K1基因缺陷的C57BL/6小鼠随机分为B组(IP6K1基因缺陷,AP造模,n=10)和C组(IP6K1基因缺陷,非AP造模,n=10)。HE染色检测小鼠胰腺组织病理学变化;全自动生化分析仪检测和免疫荧光实验对比分析4组小鼠胰腺中髓过氧化物酶(MPO)、趋化因子1、NETs和组蛋白3水平以及外周血中淀粉酶、MPO、NETs、组蛋白3水平。结果小鼠胰腺组织病理学结果显示,A组小鼠胰腺发生严重水肿坏死,腺体结构破坏,可见大量炎性细胞浸润;B组小鼠胰腺水肿坏死较正常组轻,可见少量炎性细胞侵入;C组和D组的小鼠胰腺组织为正常结构。全自动生化分析仪和免疫荧光实验结果显示,A组小鼠有大量中性粒细胞释放的NETs形成,胰腺中MPO、趋化因子1、NETs和组蛋白3表达水平高于B组(P<0.05);B组小鼠有很少的NETs形成,胰腺中MPO、趋化因子1、NETs和组蛋白3表达水平高于C组和D组(P<0.05);C组和D组无NETs形成。A组外周血中淀粉酶、MPO、NETs和组蛋白3表达水平高于B组(P<0.05),胰腺中NETs表达水平高于外周血(P<0.05)。B组外周血中淀粉酶、MPO、NETs和组蛋白3表达水平高于C组和D组(P<0.05)。结论IP6K1可促进AP小鼠NETs的形成,并调节胰腺和外周血中的NETs水平,这一结果可能是胰腺组织的损伤机制之一。 展开更多
关键词 急性胰腺炎 六磷酸肌醇激酶1 中性粒细胞胞外诱捕网 髓过氧化物酶 淀粉酶 趋化因子1 组蛋白3 C57小鼠
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