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基于FPN和Faster R-CNN的生命体征参数智能识别
1
作者 刘佳颖 刘金城 +4 位作者 綦雅婷 吴思圻 黄标晟 胡志雄 王建林 《计量学报》 北大核心 2025年第7期1075-1082,共8页
传统的多参数监护仪检定方法依赖人工读数和测量,效率低下。亟待研究一种基于人工智能的目标检测算法,实现多参数监护仪中生命体征参数的智能化识别,推动多参数监护仪自动化检定技术的发展。针对上述问题,提出一种基于FPN和Faster R-CN... 传统的多参数监护仪检定方法依赖人工读数和测量,效率低下。亟待研究一种基于人工智能的目标检测算法,实现多参数监护仪中生命体征参数的智能化识别,推动多参数监护仪自动化检定技术的发展。针对上述问题,提出一种基于FPN和Faster R-CNN的神经网络模型自动识别和分类生命体征参数,为后续实现多参数监护仪自动检定提供支持。为克服传统Faster R-CNN在中小目标识别任务上的不足,结合了ResNet50和FPN提取网络,以提升中小目标识别率。在实际临床采集的图像数据集上验证ResNet50+FPN的有效性,并与VGG16、MobileNetV2、EfficientNetB0、ResNet50等网络进行对比。结果表明,ResNet50+FPN识别的均值平均精度达到了83.32%,比VGG16提升了3.88%,在中小目标识别均值平均精度上分别提升了4.05%和9.60%。 展开更多
关键词 医学计量 生命体征参数 多参数监护仪 fpn Faster R-CNN 自动化检定 目标检测
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ResFPN:扩增实际感受野和改进FPN的多尺度目标检测方法 被引量：3
2
作者 杨扬 唐晓芬 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期247-257,共11页
针对多尺度目标检测中主干网络实际感受野远远小于理论感受野,感受野分布稀疏,以及特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)在横向连接过程中统一通道数会丢失通道信息等影响模型性能的问题,提出一种扩增实际感受野和多特征融合改... 针对多尺度目标检测中主干网络实际感受野远远小于理论感受野,感受野分布稀疏,以及特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)在横向连接过程中统一通道数会丢失通道信息等影响模型性能的问题,提出一种扩增实际感受野和多特征融合改进FPN的多尺度目标检测算法ResFPN。针对主干网络实际感受野远远小于理论感受野的问题,设计了多分支膨胀卷积(multi-branch dilated convolutional,MBD)模块和多分支池化(multi-branch pooling,MBP)模块,通过学习不同尺度空间特征融合,扩增感受野。针对感受野分布稀疏问题,提出轻量级通道交互融合(channel interactive fusion,CIF)模块,通过双分支结构并在每一分支叠加不同数量深度可分离卷积学习像素间的依赖关系增强特征表示。针对FPN通过1×1卷积统一通道数会丢失通道信息的问题,尝试利用SubPixel卷积提取C5层输出特征,保留原始丰富语义信息的同时引出额外双向路径对FPN通道信息进行补充,但这可能会产生冗余信息。因此,在额外双向路径后引入全局上下文(global context,GC)模块,利用GC瓶颈转换模块进一步融合特征信息,减少信息冗余。实验表明,提出的ResFPN有效解决了感受野分布稀疏问题,并将主干网络感受野增大为原来的一倍,同时提出的改进FPN通道丢失问题的方法也在多尺度目标检测中获得了良好的性能。与典型的网络Faster R-CNN相比,大、中、小物体检测平均精度在具有挑战性的MS COCO数据集上分别提高了2.2、1.6、2.0个百分点,与其他检测器相比检测效果也有提升。 展开更多
关键词 目标检测 卷积神经网络 多尺度目标检测 感受野 特征金字塔网络(fpn)
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基于FPN Res-Unet的高分辨率遥感影像建筑物变化检测 被引量：38
3
作者 王明常 朱春宇 +4 位作者 陈学业 王凤艳 李婷婷 张海明 韩有文 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期296-306,共11页
针对城市土地资源变化检测工作繁杂、工作量大、自动化程度低等问题,本文提出一种基于深度学习模型的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法,将语义分割的思想引入到遥感变化检测。基于残差结构特征较卷积层提取性能更优和特征金字塔网络... 针对城市土地资源变化检测工作繁杂、工作量大、自动化程度低等问题,本文提出一种基于深度学习模型的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法,将语义分割的思想引入到遥感变化检测。基于残差结构特征较卷积层提取性能更优和特征金字塔网络多尺度预测的特点,将残差结构和特征金字塔网络融合到Unet模型中,建立FPN Res-Unet模型。该模型以Unet为基础,引入ResNet18的残差结构作为编码路径特征提取层,在每次卷积后使用边界填充,使得输入图像和输出图像尺寸一致;在解码路径每级上采样过程中,拓展支路径将特征金字塔网络融合到模型的网络主干中,将残差结构、Unet及特征金字塔网络的优点相互融合,增强了Unet的特征提取,弥补了语义分割网络对小目标检测的欠缺;在获取深层语义信息的同时关注细节信息,提高建筑物变化检测精度。实验表明,该方法在所用数据集,准确率、召回率、F1 3种指标均达到90%以上。 展开更多
关键词 遥感影像 变化检测 ResNet18 Unet 特征金字塔网络 fpn Res-Unet模型
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基于DBSCAN-FPN的输电线路螺栓缺销检测方法 被引量：16
4
作者 赵振兵 张帅 +1 位作者 蒋炜 吴鹏 《中国电力》 CSCD 北大核心 2021年第3期45-54,共10页
螺栓作为输电线路上数量最大的紧固件,其缺陷检测是输电线路巡检工作中的一项重要内容。针对螺栓缺销为小目标,其定位困难、特征难提取的问题,提出一种基于DBSCAN算法与FPN模型相结合的螺栓缺销检测方法。首先,利用FPN模型定位螺栓缺销... 螺栓作为输电线路上数量最大的紧固件,其缺陷检测是输电线路巡检工作中的一项重要内容。针对螺栓缺销为小目标,其定位困难、特征难提取的问题,提出一种基于DBSCAN算法与FPN模型相结合的螺栓缺销检测方法。首先,利用FPN模型定位螺栓缺销目标区域,同时基于DBSCAN聚类算法对具有相同形态结构的区域进行聚类;然后,改进FPN模型:基于螺栓先验知识,利用卷积网络实现自底向上的特征提取,采用双线性插值方法将特征的高层语义信息自顶向下地传递到各个层级,通过卷积滤波方法横向加强高层语义特征与高分辨率特征的融合信息,获得更优化的螺栓缺销特征表达;利用改进FPN模型实现螺栓缺销的初步检测;最后,采用DBSCAN聚类算法对初步检测结果进行误检甄别,实现了螺栓缺销的精确检测。实验结果表明,DBSCAN-FPN在自建数据集上的检测精度达到76.23%,检测效果优于FPN、RFCN和Faster R-CNN。所提方法可以有效提高螺栓缺销检测精度,对输电线路运维有实际意义。 展开更多
关键词 螺栓 缺销检测 DBSCAN算法 fpn 先验知识
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一种CMOS图像传感器列FPN抑制技术 被引量：3
5
作者 裴志军 国澄明 +1 位作者 姚素英 赵毅强 《传感技术学报》 CAS CSCD 2004年第1期78-80,共3页
介绍CMOS图像传感器列并行读出电路中 ,采用CDS电路以抑制像素FPN、复位噪声等 ,但导致列FPN的工作原理。为了消除列FPN ,提出了一种仪器放大器配置的精确平衡差分输出的读出电路结构 ,再结合CDS技术 ,可有效地抑制像素和列FPN ,改善图... 介绍CMOS图像传感器列并行读出电路中 ,采用CDS电路以抑制像素FPN、复位噪声等 ,但导致列FPN的工作原理。为了消除列FPN ,提出了一种仪器放大器配置的精确平衡差分输出的读出电路结构 ,再结合CDS技术 ,可有效地抑制像素和列FPN ,改善图像质量。 展开更多
关键词 CMOS 图像传感器 CDS电路 列fpn 平衡差分输出
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FPN算法在视觉感知机器人抓取控制的应用研究 被引量：3
6
作者 王利祥 郭向伟 卢明星 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第4期303-307,313,共6页
针对视觉感知机器人对物体抓取的准确性控制,在抓取姿势估计基础上使用密集连接的特征金字塔网络(FPN)作为特征提取器,将语义更强的高级特征图与分辨率更高的低级特征图融合,将机器人物体抓取过程分为两个阶段,第一个阶段生成待抓取区域... 针对视觉感知机器人对物体抓取的准确性控制,在抓取姿势估计基础上使用密集连接的特征金字塔网络(FPN)作为特征提取器,将语义更强的高级特征图与分辨率更高的低级特征图融合,将机器人物体抓取过程分为两个阶段,第一个阶段生成待抓取区域,第二阶段对抓取区域进行细化以预测抓取姿势。模型在Cornell抓取数据集和Jacquard数据集上训练,验证了所提算法在抓取姿势估计的有效性。设计了两种不同真实场景的物体抓取控制实验,结果表明所提模型能有效提高机器人抓取各种不同尺寸物体的能力。 展开更多
关键词 视觉机器人 抓取姿势 fpn 特征图融合
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基于大动态范围CMOS图像传感器对数有源像素一种新的FPN抑制技术(英文) 被引量：1
7
作者 刘激扬 姚素英 +4 位作者 赵毅强 张为 张生才 李树荣 徐江涛 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期790-793,共4页
对数模式的CMOS图像传感器提供了大动态范围(大约120dB)。在对数图像传感器设计中缺少简单的消除FPN的方法。采用对数模式的CMOS图像传感器获得了比线性APS大的动态范围。在对数模式传感器中采用了一种新的FPN抑制技术。即在对数像素中... 对数模式的CMOS图像传感器提供了大动态范围(大约120dB)。在对数图像传感器设计中缺少简单的消除FPN的方法。采用对数模式的CMOS图像传感器获得了比线性APS大的动态范围。在对数模式传感器中采用了一种新的FPN抑制技术。即在对数像素中增加一个开关晶体管并结合双采样电路,该技术的实施使得对数像素的读出显著的降低了FPN水平。 展开更多
关键词 对数有源像素 像素内fpn抑制 双采样 CMOS图像传感器
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淫羊藿、黄芪、葛根有效组分复方对AD模型小鼠大脑皮质FPN1表达的影响 被引量：5
8
作者 董贤慧 高维娟 +2 位作者 赵家晴 贺小平 柴锡庆 《南京中医药大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期161-165,共5页
目的观察淫羊藿、黄芪、葛根有效组分复方对阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)APPswe/PS1dE9双转基因小鼠模型大脑皮质FPN1表达的影响。方法 6月龄雄性APPswe/PS1dE9双转基因小鼠60只,随机分为6组,模型组、淫羊藿组、黄芪组、... 目的观察淫羊藿、黄芪、葛根有效组分复方对阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)APPswe/PS1dE9双转基因小鼠模型大脑皮质FPN1表达的影响。方法 6月龄雄性APPswe/PS1dE9双转基因小鼠60只,随机分为6组,模型组、淫羊藿组、黄芪组、葛根组、复方组、去铁胺(DFO)组,6月龄雄性C57BL/6J小鼠10只作为正常对照组。用药结束后,分别采用免疫组化、Real time PCR和Western blot方法检测各组小鼠大脑皮质FPN1的表达情况。结果阴性对照组均未见FPN1阳性细胞。与正常对照组比较,模型组FPN1的mRNA和蛋白表达降低(P<0.05);与模型组比较,复方组和DFO组FPN1的mRNA和蛋白表达增高(P<0.05);与DFO组比较,复方组FPN1的mRNA和蛋白表达无统计学差异(P>0.05),淫羊藿组、黄芪组、葛根组FPN1的mRNA和蛋白表达降低(P<0.05)。结论应用淫羊藿、黄芪、葛根有效组分复方可以上调AD模型小鼠大脑皮质FPN1的表达,从而抑制AD模型小鼠脑铁超载,缓解铁超载带来的中枢神经系统功能衰退。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 淫羊藿 黄芪 葛根 有效组分 复方 fpn1
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基于NCM-FPN的古建筑修缮阶段施工安全综合评价 被引量：1
9
作者 赵平 刘广川 +2 位作者 周婷婷 曹金凤 饶强 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1022-1031,共10页
为有效预防古建筑修缮阶段施工安全事故,提出了基于正态云模型(Normal Cloud Model, NCM)与模糊Petri网(Fuzzy Petri Net, FPN)的施工安全综合评价方法。首先,分析古建筑修缮阶段施工特点及风险特性,建立多因素耦合作用下的三脚架事故... 为有效预防古建筑修缮阶段施工安全事故,提出了基于正态云模型(Normal Cloud Model, NCM)与模糊Petri网(Fuzzy Petri Net, FPN)的施工安全综合评价方法。首先,分析古建筑修缮阶段施工特点及风险特性,建立多因素耦合作用下的三脚架事故致因模型(Tripod-Delta),构建指标体系。然后,将指标体系转换为施工安全多因素耦合FPN网络结构,采用NCM确定FPN指标初始状态,通过逆向搜索策略约简FPN冗余指标节点,并运用模糊推理算法与障碍因子诊断模型得出评价结果。结果表明,实例评价结果与现场情况基本一致,协同管理与材料设备是影响古建筑修缮阶段施工安全的关键因素。所提方法能充分表达古建筑修缮阶段施工安全风险的耦合特性,并确定安全管理的关键因素,评价结果客观准确。 展开更多
关键词 安全工程 古建筑修缮 施工安全 三脚架事故致因模型 正态云模型(NCM) 模糊Petri网(fpn)
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优化FPN的高分辨率遥感影像多类别地物语义分割 被引量：3
10
作者 李卫东 梁鑫婕 +2 位作者 刘钦灏 时春波 左晨威 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2022年第5期1-7,共7页
针对高分辨遥感影像多类别地物存在类间不平衡、类别区分度低造成的语义分割方法鲁棒性弱和分割精度不高问题,基于UNet、特征金字塔网络(feature pyramid networks,FPN)、DeepLabV3+、HRNet 4种2D多尺度特征融合的卷积神经网络模型架构... 针对高分辨遥感影像多类别地物存在类间不平衡、类别区分度低造成的语义分割方法鲁棒性弱和分割精度不高问题,基于UNet、特征金字塔网络(feature pyramid networks,FPN)、DeepLabV3+、HRNet 4种2D多尺度特征融合的卷积神经网络模型架构,对多尺度特征融合技术进行了探讨,通过数据预处理、损失函数、模型预训练等因素对精细土地覆盖的语义分割(多达16个语义类别)进行了模型能力的测试和实验,其中FPN语义分割精细化程度最高。在此基础上,基于EfficientNetB1的FPN模型进行预训练,利用focal loss损失函数选择最优多尺度特征融合,通过超参数搜索损失函数参数最优值进行优化集成,最终训练出性能优异的FPN模型,准确率提高了1.5%,Kappa提高了1.9%,进一步提高了模型对多类别地物的识别能力和泛化能力。 展开更多
关键词 语义分割 多尺度特征融合 fpn 卷积神经网络 多类别地物
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神经网络优化FPN的矿用齿轮减速器故障诊断 被引量：1
11
作者 沙永东 侯静 徐广明 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第5期430-434,共5页
为了提高齿轮减速器故障诊断结果的正确率,研究了一种基于神经网络优化FPN的齿轮减速器障诊断新算法.利用BP算法具有自适应学习的特点,在确定FPN相关网络参数原始数值的情况下,对FPN网络参数进行优化.利用BP算法在FPN网络基础上,对齿轮... 为了提高齿轮减速器故障诊断结果的正确率,研究了一种基于神经网络优化FPN的齿轮减速器障诊断新算法.利用BP算法具有自适应学习的特点,在确定FPN相关网络参数原始数值的情况下,对FPN网络参数进行优化.利用BP算法在FPN网络基础上,对齿轮减速器故障样本进行学习训练,使FPN参数数值逐渐向真值靠近.实例结果表明:新算法对齿轮减速器中的单一或多种故障诊断非常有效,故障诊断结果准确率明显提高,说明优化算法的有效性与正确性. 展开更多
关键词 齿轮减速器 故障诊断 神经网络 fpn 网络参数
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基于遗传-BP算法的FPN参数优化的研究 被引量：4
12
作者 李洋 乐晓波 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第24期189-191,231,共4页
如何确定模糊产生式规则的各项参数对模糊Petri网(FPN)的建立意义重要,一直是尚未解决的难题。该文把遗传算法与BP算法相结合,引入到模糊Petri网的参数寻优过程,提出了一种基于二阶段的FPN模型的参数优化策略,该策略实现不依赖于经验数... 如何确定模糊产生式规则的各项参数对模糊Petri网(FPN)的建立意义重要,一直是尚未解决的难题。该文把遗传算法与BP算法相结合,引入到模糊Petri网的参数寻优过程,提出了一种基于二阶段的FPN模型的参数优化策略,该策略实现不依赖于经验数据,对初始输入无严格要求。仿真实例表明,经二阶段优化后训练出的参数正确率很高,且所得的FPN模型具有较强的泛化能力和自适应功能。 展开更多
关键词 模糊PETRI网 产生式规则 模糊推理 改进的遗传算法 BP算法
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人工鱼群算法在FPN参数优化中的应用 被引量：4
13
作者 杨劲松 凌培亮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期169-170,173,共3页
模糊产生式规则置信度的确定在很大程度上依赖专家的经验,难以获得精确的结果。针对该问题,将人工鱼群算法引入模糊Petri网(FPN)的置信度寻优过程中,提出一种基于改进人工鱼群算法的参数优化算法,不依赖于经验数据,对初始输入无严格要... 模糊产生式规则置信度的确定在很大程度上依赖专家的经验,难以获得精确的结果。针对该问题,将人工鱼群算法引入模糊Petri网(FPN)的置信度寻优过程中,提出一种基于改进人工鱼群算法的参数优化算法,不依赖于经验数据,对初始输入无严格要求。实验结果表明,该算法训练出的模糊Petri网参数正确率较高,能提高FPN的自学习能力,降低实际应用难度。 展开更多
关键词 人工鱼群算法 模糊PETRI网 置信度
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FPN推理模型在上下文感知系统中的应用研究
14
作者 方路平 严军辉 +1 位作者 魏渊洁 谢超 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第7期125-127,146,共4页
研究模糊Petri网模型在上下文感知系统中的快速推理算法。针对模糊Petri网的通用推理算法不能解决"或逻辑"问题,提出了模糊Petri网推理算法从变迁开始搜索,区别于通常从库所开始搜索的策略,有效解决了"或逻辑"问题... 研究模糊Petri网模型在上下文感知系统中的快速推理算法。针对模糊Petri网的通用推理算法不能解决"或逻辑"问题,提出了模糊Petri网推理算法从变迁开始搜索,区别于通常从库所开始搜索的策略,有效解决了"或逻辑"问题;并在不增加虚库所和虚变迁的前提下对变迁先排序后再进行推理,降低了算法的空间和时间复杂度。最后,对模糊Petri网模型和推理算法进行仿真,实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 上下文感知 模糊PETRI网 或逻辑 库所 变迁
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UNET与FPN相结合的遥感图像语义分割 被引量：20
15
作者 王曦 于鸣 任洪娥 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期475-483,共9页
针对传统的遥感图像分割方法效率低下,复杂场景下分割精细度不够,以及UNET模型对于图像中包含的较小目标以及较大目标的边缘分割效果不佳等问题,本文提出了一种UNET结构与FPN结构相结合的方法,提升UNET模型整合多尺度信息的能力,同时辅... 针对传统的遥感图像分割方法效率低下,复杂场景下分割精细度不够,以及UNET模型对于图像中包含的较小目标以及较大目标的边缘分割效果不佳等问题,本文提出了一种UNET结构与FPN结构相结合的方法,提升UNET模型整合多尺度信息的能力,同时辅以能更好地捕捉目标边缘的BLR损失函数,提升UNET模型对目标边界的分割效果。实验结果表明,本文所使用的方法有效提升了语义分割的精度,较好地缓解了对小尺度目标和大尺度目标边缘分割不佳的问题。该方法对目标边缘分割更精准,达到更好的分割效果。 展开更多
关键词 深度学习 UNET fpn BLR
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基于FPN的柔性焊装系统故障诊断方法研究
16
作者 杨铎 张铭鑫 +2 位作者 刘明周 扈静 葛茂根 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1433-1438,共6页
文章结合模糊推理和产生式规则的信息融合方法,以模糊产生式规则中的置信度表示不确定的故障传播关系,用隶属度对无法精确度量的故障部位状态模糊化,在此基础上通过建立基于模糊Petri网的柔性焊装系统故障诊断模型,实现传感器监测信息... 文章结合模糊推理和产生式规则的信息融合方法,以模糊产生式规则中的置信度表示不确定的故障传播关系,用隶属度对无法精确度量的故障部位状态模糊化,在此基础上通过建立基于模糊Petri网的柔性焊装系统故障诊断模型,实现传感器监测信息、元器件和零部件状态、操作人员状态信息及其信息间不确定关联关系的有效融合;在考虑事前故障诊断经济性原则和事后故障诊断判明时效性原则的基础上,充分利用Petri网并行推理的优点,通过一种形式化推理算法,实时得到诊断结果;通过实例验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 故障诊断 模糊PETRI网 信息融合 隶属度 柔性焊装系统
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FPN的影响因素分析及相关应用 被引量：2
17
作者 徐德洋 王蓬勃 孙立宁 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第19期104-110,共7页
钢笔纳米刻蚀技术(Fountain pen nanolithography,FPN)是近年来发展起来的一种新型的基于原子力显微镜(Atomic force microscope,AFM)的扫描探针刻蚀技术,具有加工结构精度高、加工过程操作性强、对加工环境要求低、持续书写等优点。FP... 钢笔纳米刻蚀技术(Fountain pen nanolithography,FPN)是近年来发展起来的一种新型的基于原子力显微镜(Atomic force microscope,AFM)的扫描探针刻蚀技术,具有加工结构精度高、加工过程操作性强、对加工环境要求低、持续书写等优点。FPN刻蚀过程主要受探针的孔径大小、空气湿度、接触时间、书写速度、墨水的特性等因素影响。在介绍FPN相关原理及影响因素的基础上,综合介绍了包括电化学FPN技术(Electrochemical FPN,EcFPN)和主动控制技术FPN(Active FPN,AFPN)在内的FPN相关技术研究的最新成果及其在生物领域、微电子领域和光学器件方面的相关应用。 展开更多
关键词 钢笔纳米刻蚀技术 原子力显微镜 电化学fpn技术
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微扫描多帧平滑FPN提高CMOS图像传感器信噪比 被引量：3
18
作者 首山雄 陈进勇 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期621-623,共3页
在压电陶瓷驱动下,CMOS图像传感器在焦平面内每帧位移一个象素以获取一个帧与帧之间存在位移的周期性图像序列,通过电子反向位移对准,将一个周期内的图像帧叠加以消除固定图案噪声(fixedpatternnoise,FPN).选用SVGA的数字式CMOS图像传... 在压电陶瓷驱动下,CMOS图像传感器在焦平面内每帧位移一个象素以获取一个帧与帧之间存在位移的周期性图像序列,通过电子反向位移对准,将一个周期内的图像帧叠加以消除固定图案噪声(fixedpatternnoise,FPN).选用SVGA的数字式CMOS图像传感器进行多帧微扫描成像试验.试验结果证明,多帧微扫描所得图像与无微扫描的单帧图像相比FPN已经完全消除. 展开更多
关键词 fpn 信噪比 微扫描 CMOS图像传感器 固定图案噪声 多帧平滑 成像质量
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融合改进FPN与关联网络的Faster R-CNN目标检测 被引量：15
19
作者 汪常建 丁勇 卢盼成 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期173-179,共7页
在无人机场景下,目标检测存在样本数量不足、成像视角不同的问题,导致检测精度低。提出一种结合改进特征金字塔网络(FPN)与关联网络的Faster R-CNN目标检测算法。通过在传统FPN结构中以自下而上的特征融合方式提取特征图的语义信息和位... 在无人机场景下,目标检测存在样本数量不足、成像视角不同的问题,导致检测精度低。提出一种结合改进特征金字塔网络(FPN)与关联网络的Faster R-CNN目标检测算法。通过在传统FPN结构中以自下而上的特征融合方式提取特征图的语义信息和位置信息,最大程度地保留特征图的多尺度信息。同时利用候选区域之间的形状特征和位置特征构造区域之间的关联特征,并与深度特征相融合进行分类回归,从而充分提取特征图的整体信息,实现目标检测。在PASCAL VOC 2007和NWPU VHR-10数据集上的实验结果表明,相比FPN+Faster R-CNN算法,该算法的交并比和平均检测精度分别提高了10和2.7个百分点,具有较优的目标检测性能。 展开更多
关键词 目标检测 尺度 特征金字塔网络 关联网络 特征融合
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基于ConA-FPN的肝脏肿瘤检测算法 被引量：3
20
作者 马金林 毛凯绩 +3 位作者 马自萍 邓媛媛 欧阳轲 陈勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期161-169,共9页
深度学习方法在病灶检测任务中被广泛应用,但因肝脏肿瘤较小和样本较少的问题,导致无法达到辅助诊断的准确率要求。针对以上问题,提出基于ConA-FPN的肝脏肿瘤检测算法,具体过程为:使用融合ResNet和注意力机制的特征金字塔替换Faster R-... 深度学习方法在病灶检测任务中被广泛应用,但因肝脏肿瘤较小和样本较少的问题,导致无法达到辅助诊断的准确率要求。针对以上问题,提出基于ConA-FPN的肝脏肿瘤检测算法,具体过程为:使用融合ResNet和注意力机制的特征金字塔替换Faster R-CNN中的特征提取网络;使用融合特征解决特征金字塔中的高层模块通道信息损失问题,通过添加CAG注意力机制解决了特征融合带来的特征混叠问题,增强模型对小肿瘤的检测能力;使用迁移学习和数据增强提升模型在小数据集上的检测能力和泛化能力。实验结果表明,ConA-FPN在LITS2017和3D-IRCADB上的平均精度达到87.43%,明显优于主流检测模型。 展开更多
关键词 ConA-fpn 肝脏肿瘤 特征融合 小目标 小数据集
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