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目的 随着人工智能技术的大力发展,以无人船为代表的智能无人装备在海洋技术领域已开始实际应用。在大型海域巡逻任务中,相比传统的巡逻装备,多无人船协同执行区域覆盖任务具有运行时间短、效率高以及风险低等优势,但需要解决任务划分、能源补给等难点问题。针对上述问题,提出一套完整的解决大型海域巡逻任务的多无人船协同执行区域覆盖任务的解决方案,并进行面向实际海图的仿真实验。方法 首先对多无人船海域巡逻任务进行了问题定义和建模,在构建栅格海域地图的基础上,提出了基于任务均衡的区域划分策略和多种评价指标;在分析比较多种传统遍历算法优劣的基础上,提出了无能源约束和有能源约束条件下的多无人船区域覆盖遍历算法,尤其在有能源约束条件下考虑了多种充电后路径规划策略。结果 利用Python搭建仿真应用平台,对三沙市周边15 000多平方公里海域进行仿真实验,实验比较了不同遍历算法在无能源约束和有能源约束条件下的优劣,验证了所提出的区域划分策略和遍历算法的有效性和能源约束下无人船在充电后重新规划遍历路径策略的优越性,并对覆盖率和无人船电池里程等参数进行了消融实验。结论 提出的方法和仿真分析结果为多无人船协同执行大型海域巡逻任务的实际应用提供了一定的借鉴作用。… … 相似文献
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随着信息交互的日益频繁,大量的文档经数字化处理,以图像的格式保存和传播。实际生活工作中,票据识别理解、卡证识别、自动阅卷和文档匹配等诸多应用场景,都需要从文档图像中获取某一特定类别的文本内容,这一过程即为视觉信息抽取,旨在对视觉富文档图像中蕴含的指定类别的信息进行挖掘、分析和提取… … 相似文献
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目的 早期肾癌可以通过肾肿瘤剜除术进行有效治疗,为了降低手术难度和减少手术并发症,需要对手术的难度进行合理有效的评估。本文将深度学习、医学影像组学和图像分析技术进行结合,提出一种基于CT（computed tomography）影像的肾肿瘤剜除术难度自动评估方法。方法 首先建立一个级联的端到端分割模型对肾脏、肾肿瘤和腹壁同时进行分割,同时融入子像素卷积与注意力机制,保证了小体积肿瘤分割的精确性;然后使用影像组学特征对误判的肾肿瘤进行去除;最后依据分割结果,采用国际标准的梅奥肾周粘连概率（Mayo adhesive probability,MAP）评分和R.E.N.A.L评分对肾脏和肾肿瘤进行自动化的评估计算,并根据计算结果得出肾肿瘤剜除术难度。结果 将实验的自动化评估结果与三甲医院泌尿科的3位医疗专家的结果进行对比,从预测的平均结果来看,超过两个专家,与最好的专家相差仅0.1%。平均预测时间,单个肿瘤约为244 ms,标准差只有8 ms,专家评估时间约为26 s,标准差在3 s左右,自动评估速度是人工的108倍左右。结论 自动化评估结果整体上与专家评估水平基本一致,同时评估速度更加快速稳定,可以有效替代专家进行自动化评估,为术前准确诊断、手术方案个体化规划和手术入路选择提供准确可靠的决策支持,给手术难度诊断评估提供智能化的医疗解决方案。… … 相似文献
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目的 中国书法博大精深,是中国文化很重要的组成部分。书法字体与风格分类是书法领域的研究热点。目前书法字体和书法风格两个概念混淆,并且书法风格分类准确率不高,针对上述问题,本文将两个概念进行区分,并提出了一个融合多损失的孪生卷积神经网络,能同时解决中国书法字体以及风格分类问题。方法 提出的网络包含两个共享权重的分支,每个分支用于提取输入图像的特征。为了获得不同尺度下的特征表示,将Haar小波分解嵌入到每个网络分支中。与传统孪生神经网络不同的是,将网络的每个分支扩展为一个分类网络。网络训练时融合了两类不同的损失,即对比损失和分类损失,进而从两个角度同时对网络训练进行监督。具体来说,为了使来自同一类的两幅输入图像特征之间的距离尽可能小、使来自不同类的两幅输入图像特征之间的距离尽可能大,网络采用对比损失作为损失函数。此外,为了充分利用每幅输入图像的类别信息,在网络每个分支上采用交叉熵作为分类损失。结果 实验结果表明,本文方法在两个中国书法字体数据集和两个中国书法风格数据集上的分类准确率分别达到了99.90%、94.09%、99.38%和93.28%,高于对比方法。两种损失起到了良好的互补作用,Haar小波分解的引入在4个数据集上均提升了分类准确率,在风格数据集的提升效果更为明显。结论 本文方法在中国书法字体以及风格分类两个任务中取得了令人满意的效果,为书法领域研究工作提供了新思路。… … 相似文献
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目的 文档图形的几何校正是指通过图像处理的方法对图像采集过程中存在的扭曲、畸变和歪斜等几何干扰进行处理,以提升原始图像的视觉效果与光学字符识别（optical character recognition,OCR）精度。在深度学习普及以前,传统的图像处理方法需要使用激光扫描仪等辅助硬件或在多视角下对文档进行拍摄,且算法的鲁棒性欠佳。深度学习方法构建模型能规避传统算法的不足,但在现阶段这些模型还存在一定的局限性。针对现有算法的缺陷,提出了一种集成文档区域定位与校正的轻量化几何校正网络（asymmetric geometry correction network,AsymcNet）,端到端地实现文档图像的几何校正。方法 AsymcNet由用于文档区域定位的分割网络和用于校正网格回归的回归网络构成,两个子网络以级联的形式搭设。由于分割网络的存在,AsymcNet对于各种视野下的文档图像均能取得良好的校正效果。在回归网络部分,通过减小输出回归网格的分辨率来降低AsymcNet在训练及推理时的显存耗用和时长。结果 在自制的测试数据集中与业内最新的4种方法进行了比较,使用AsymcNet可以将原始图像的多尺度结构相似度（multi-scale structural similarity,MS-SSIM）从0.318提升至0.467,局部畸变（local distortion,LD）从33.608降低至11.615,字符错误率（character error rate,CER）从0.570降低至0.273。相比于业内效果较好的DFE-FC（displacement flow estimation with fully convolutional network）,AsymcNet的MS-SSIM提升了0.036,LD降低了2.193,CER降低了0.033,且AsymcNet处理单幅图像的平均耗时仅为DFE-FC的8.85%。结论 实验验证了本文所提出AsymcNet的有效性与先进性。… … 相似文献
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模糊测试作为最有效的漏洞挖掘方法,在网络协议安全检测领域应用广泛,并且诞生了大量的研究成果。目前还没有工作对协议模糊测试技术进行全面的总结和分析。首先回顾了协议模糊测试的发展历程,按照其工作流程（预处理,种子生成,执行过程监测以及结果分析）总结现有协议模糊测试所做的工作以及不足;… … 相似文献
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在动态系统建模问题中,深度学习为建模提供了更便捷和灵活的方法,但其难以解释的特点降低了模型的可靠性。针对具有安全性和可达性的动态系统,提出了一种形式化模型学习方法,将安全性和可达性引入到对目标系统的学习过程中,使模型满足这两个性质。为保证所学系统在定义域上严格满足这两个性质,该方… … 相似文献
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