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支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署研究 被引量:6
1
作者 黄琳 黄劼 蒋平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期102-106,共5页
5G网络要求更多的基站部署以支持更高的数据传输速率和连接密度。为实现网络数据的并行高速传输,确保网络应用业务的实时性和稳定性,文中提出一种支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署方法。结合IPv4和IPv6双栈,构建双栈转换机... 5G网络要求更多的基站部署以支持更高的数据传输速率和连接密度。为实现网络数据的并行高速传输,确保网络应用业务的实时性和稳定性,文中提出一种支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署方法。结合IPv4和IPv6双栈,构建双栈转换机制结合有限双协议栈模型,在模型下构建5G通信网络结构,并通过高架立体交叉网优化IPv4/IPv6双栈的5G通信网络组网结构,提升IPv4/IPv6双栈5G通信网络的通信速度。采用冗余路径算法,实现5G网络IPv4/IPv6双栈通信中的服务功能链编排,解决IPv4/IPv6双栈通信中的冗余问题。实验结果表明,该方法能够构建一种更稳定、更高效的5G通信网络组网结构,提高了网络频谱效率,优化了网络环境。 展开更多
关键词 5G通信网络 IPV4/IPV6 可靠性组网部署 服务功能链 冗余路径算法 有限协议栈模型
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基于双路径递归网络与Conv-TasNet的多头注意力机制视听语音分离 被引量:1
2
作者 兰朝凤 蒋朋威 +4 位作者 陈欢 赵世龙 郭小霞 韩玉兰 韩闯 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1005-1012,共8页
目前的视听语音分离模型基本是将视频特征和音频特征进行简单拼接,没有充分考虑各个模态的相互关系,导致视觉信息未被充分利用,分离效果不理想。该文充分考虑视觉特征、音频特征之间的相互联系,采用多头注意力机制,结合卷积时域分离模型... 目前的视听语音分离模型基本是将视频特征和音频特征进行简单拼接,没有充分考虑各个模态的相互关系,导致视觉信息未被充分利用,分离效果不理想。该文充分考虑视觉特征、音频特征之间的相互联系,采用多头注意力机制,结合卷积时域分离模型(Conv-TasNet)和双路径递归神经网络(DPRNN),提出多头注意力机制时域视听语音分离(MHATD-AVSS)模型。通过音频编码器与视觉编码器获得音频特征与视频的唇部特征,并采用多头注意力机制将音频特征与视觉特征进行跨模态融合,得到融合视听特征,将其经DPRNN分离网络,获得不同说话者的分离语音。利用客观语音质量评估(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)及信噪比(SNR)评价指标,在VoxCeleb2数据集进行实验测试。研究表明,当分离两位、3位或4位说话者的混合语音时,该文方法与传统分离网络相比,SDR提高量均在1.87 dB以上,最高可达2.29 dB。由此可见,该文方法能考虑音频信号的相位信息,更好地利用视觉信息与音频信息的相关性,提取更为准确的音视频特性,获得更好的分离效果。 展开更多
关键词 语音分离 视听融合 跨模态注意力 路径递归网络 Conv-TasNet
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并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法 被引量:2
3
作者 邱云飞 辛浩 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第12期3247-3259,共13页
常规单路径架构主干经过积极的下采样,往往导致特征信息的丢失。同时,仅依靠特征金字塔简单地相加或拼接不利于浅层到深层的特征集成。针对上述问题,提出一种并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法。采用双路径架构主干并行地提... 常规单路径架构主干经过积极的下采样,往往导致特征信息的丢失。同时,仅依靠特征金字塔简单地相加或拼接不利于浅层到深层的特征集成。针对上述问题,提出一种并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法。采用双路径架构主干并行地提取空间与语义信息,并通过双路径融合模块,促进特征信息间的相互补充。顶部特征依次与金字塔池化多尺度池映射相加,利用注意力机制将多尺度池化特征聚集其中,进一步提高多尺度的检测性能。聚集全局尺度信息,利用自注意机制将其融入不同层特征,并重复多次以构建全局特征融合的颈部网络结构,有效提升颈部网络融合全局上下文信息的能力。头部采用Ghost Conv并结合通道混洗操作,维持模型性能的同时减少参数冗余。在KITTI、BDD100K和PASCAL VOC数据集上展开实验,所提算法的平均精度值相较于基线模型(YOLOv7-tiny)分别提高了3.5、3.4和2.7个百分点。实验结果表明,提出的算法提升了复杂场景下的检测性能,而且对算力等资源的要求较低。 展开更多
关键词 目标检测 路径主干 池化注意力 全局特征融合颈部网络 Ghost检测头
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双路径MIMO中继网络预编码盲干扰抑制 被引量:2
4
作者 邓冉 窦高奇 +2 位作者 高俊 王青波 陈洋 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期116-122,共7页
针对放大转发的双路径多进多出中继网络由于信道估计误差带来严重的剩余中继间干扰问题,提出了一种未知信道状态下基于行空间预编码的盲干扰抑制方案。新方案通过对发送信号进行交替行空间预编码,将期望接收信号和中继间干扰信号映射到... 针对放大转发的双路径多进多出中继网络由于信道估计误差带来严重的剩余中继间干扰问题,提出了一种未知信道状态下基于行空间预编码的盲干扰抑制方案。新方案通过对发送信号进行交替行空间预编码,将期望接收信号和中继间干扰信号映射到不依赖信道状态信息的正交子空间,从而实现在未知信道状态信息下中继间干扰信号和中继噪声的盲干扰抑制,并从最大化信噪比角度给出最佳预编码设计。仿真结果表明,该方案可以有效地避免链路信道估计误差对中继间干扰抑制算法的影响,在系统性能和容量上优于传统基于信道状态信息的干扰抑制方案。 展开更多
关键词 路径中继网络 中继间干扰 信道独立预编码 干扰抑制
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基于双路径网络的矿井无线信号检测方法的研究 被引量:2
5
作者 李旭虹 李彤彤 王安义 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第5期120-126,共7页
目前针对矿井无线信号检测的研究大多只考虑了比较理想的加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道,且信号检测误码率高,网络结构复杂。针对上述问题,提出一种基于双路径网络(DPN)的矿井无线信号检测方法,采用双路网络接收机(DPNR)优化正交频... 目前针对矿井无线信号检测的研究大多只考虑了比较理想的加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道,且信号检测误码率高,网络结构复杂。针对上述问题,提出一种基于双路径网络(DPN)的矿井无线信号检测方法,采用双路网络接收机(DPNR)优化正交频分复用(OFDM)接收端的整体性能,解决常规接收机的误差累积问题。首先采用残差(Res)块的shortcut对浅层特征进行一次卷积,将经过一次卷积后的特征图与经过多次卷积后的特征图相加。然后将密集(Dense)块浅层重复利用,并进行Dense块的卷积计算,得到卷积计算后的特征图。最后将两者的特征图融合成新的特征图,在牺牲较少复杂度的情况下,提取更多的特征,从而提高检测性能。实验结果表明:(1)在OFDM系统中,DPNR的误码率比常规接收机低,在信噪比为13时,误码率为零;在信噪比大于7时,DPNR的误码率较矿井环境下的常规接收机降低1个数量级以上;在信噪比大于11时,DPNR的误码率较加性高斯白噪声下的常规接收机降低1个数量级以上。(2)在通信系统滤波器组多载波/偏置正交幅度调制中,DPNR的误码率较常规接收机的降低2个数量级以上,说明其具有较好的鲁棒性。(3)随着信噪比的增加,DPNR和残差神经网络(ResNet)接收机的误码率较密集连接卷积网络(DenseNet)接收机低,且DPNR的误码率在最后阶段即信噪比大于13时更低。(4)在较高信噪比情况下,DPNR的误码率远远低于深度接收机,在信噪比大于8时,DPNR的误码率较深度接收机降低1个数量级以上。 展开更多
关键词 矿井无线通信 无线信号检测 误码率 路径网络 网络接收机 信噪比 常规接收机 深度接收机
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无线传感网络中双路径可靠路由协议 被引量:9
6
作者 黄志丹 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第2期304-307,共4页
为了解决无线传感网络数据传输的盲目性问题,通过对泛洪协议的研究,设计了一种双路径可靠路由协议(Double Parents And Reliable Protocol,简称DPRP)。该协议定义了父节点和级别值概念,利用节点的级别数和自身ID来限制数据报文在网络中... 为了解决无线传感网络数据传输的盲目性问题,通过对泛洪协议的研究,设计了一种双路径可靠路由协议(Double Parents And Reliable Protocol,简称DPRP)。该协议定义了父节点和级别值概念,利用节点的级别数和自身ID来限制数据报文在网络中的广播范围,以此减少网络路由能量消耗,提高数据传输的实时性和可靠性。研究结果表明:DPRP协议消除了基本泛洪协议数据传输过程中数据传输的盲目性,极大提高了网络的能量利用率,节点自身的能量消耗降到了最低,极大地延长了节点的使用寿命,具有很强的实用价值。 展开更多
关键词 无线传感器网络 路由协议 泛洪协议 数据传输 路径可靠路由协议
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基于分层路径计算单元与双矩阵博弈的多域光网络静态组播专用保护算法 被引量:28
7
作者 陈浩 吴启武 +1 位作者 李芳 姜灵芝 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3299-3304,3318,共7页
在预先配置组播业务的多域光网络中,如何保证静态组播业务的生存性已成为广泛关注的问题。针对此问题,通过采用基于分层路径计算单元(PCE)架构的全局拓扑信息调度计算模型,利用双矩阵博弈来生成链路不相交的组播树和组播保护树,最后提... 在预先配置组播业务的多域光网络中,如何保证静态组播业务的生存性已成为广泛关注的问题。针对此问题,通过采用基于分层路径计算单元(PCE)架构的全局拓扑信息调度计算模型,利用双矩阵博弈来生成链路不相交的组播树和组播保护树,最后提出了一种基于分层PCE与双矩阵博弈的多域光网络静态组播专用保护算法,并给出了算法的具体示例。理论分析和实验结果表明,在一定的冗余资源配置下,该算法具有较低的时间复杂度,在优化组播工作树和组播保护树的资源分配结构的同时,可明显提高多域光网络静态组播业务的生存能力。 展开更多
关键词 多域光网络 矩阵博弈 静态组播 专用保护 路径计算单元
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双代号网络路径的矩阵查找法 被引量:1
8
作者 张阳 吴文平 +1 位作者 时进 张静波 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第18期4866-4867,4871,共3页
针对双代号网络信息系统中特定的路径查询问题,提出了一种矩阵式快速搜索算法。该算法模拟人脑寻找路径的思维过程,首先针对实际问题建立基于先验知识库的双代号网络工序矩阵、关联矩阵与权数矩阵。在路径搜索过程中,利用知识库中的信... 针对双代号网络信息系统中特定的路径查询问题,提出了一种矩阵式快速搜索算法。该算法模拟人脑寻找路径的思维过程,首先针对实际问题建立基于先验知识库的双代号网络工序矩阵、关联矩阵与权数矩阵。在路径搜索过程中,利用知识库中的信息剪去不可能的搜索路径,构造出简化的查询路径,并给出通解,从而大大提高路径的搜索速度。最后,结合实例验证了该算法的实用性和快捷性。 展开更多
关键词 代号网络 信息系统 网络 路径 知识库 矩阵 水利工程
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面向智慧道路无线网络的双路径路由准入控制协议 被引量:2
9
作者 吴彦琼 陈世平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期24-29,40,共7页
为满足智慧道路系统中不同优先级数据包的吞吐量需求,提出一个基于优先级的双路径路由准入控制协议。分析节点基于优先级的可用带宽,将满足数据流带宽请求的路径通过数据包传输到终节点,在收到所有候选路径后,选出2条满足数据流带宽请... 为满足智慧道路系统中不同优先级数据包的吞吐量需求,提出一个基于优先级的双路径路由准入控制协议。分析节点基于优先级的可用带宽,将满足数据流带宽请求的路径通过数据包传输到终节点,在收到所有候选路径后,选出2条满足数据流带宽请求的最优路径。当终节点进行路由返回时,通过对本地节点及其周围节点的可用带宽预测进行准入控制,保证优先级高的数据流能够优先准入。仿真实验结果表明,与基于单路径的准入控制协议相比,该协议具有更高的吞吐量、更低的延迟和抖动,并且保障了高优先级数据流的带宽需求。 展开更多
关键词 智慧道路 无线网络 优先级 路径路由 准入控制
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面向批量数据采集的无线传感器网络双路径采集协议 被引量:2
10
作者 蒋富龙 刘昊 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第9期1270-1275,共6页
能耗和采集延时都是无线传感器网络批量数据采集应用的重要指标。在LEMR-multichannel的基础上提出一种基于跨层设计的双路径采集协议EEDP(Energy-Efficient Dual-Path)。通过在MAC层进行适当的时槽和信道分配,EEDP把整个网络划分成两... 能耗和采集延时都是无线传感器网络批量数据采集应用的重要指标。在LEMR-multichannel的基础上提出一种基于跨层设计的双路径采集协议EEDP(Energy-Efficient Dual-Path)。通过在MAC层进行适当的时槽和信道分配,EEDP把整个网络划分成两棵独立的采集树,结合动态路径选择,EEDP使具有冗余路径的节点可以利用双路径进行数据传输,有效降低采集延时。另外,EEDP结合二次竞争和RTS/CTS的方法解决了LEMR-multichannel在解决隐藏终端问题上的不足。仿真结果表明,与LEMR-multichannel相比,EEDP有效减少了批量数据的采集延时,并获得了更低的能耗。 展开更多
关键词 无线传感器网络 低功耗 批量数据采集 路径传输
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基于双路径循环神经网络的单通道语音增强 被引量:12
11
作者 王志杰 张学良 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第10期1872-1879,共8页
近年来,随着神经网络的应用,语音增强效果显著提升。但对关联性较强的长序列语音数据,单一的网络结构受到自身性能的限制可能无法继续提升增强效果。为了进一步提升神经网络对语音增强的效果,本文将一种被称为双路径循环神经网络(dual-p... 近年来,随着神经网络的应用,语音增强效果显著提升。但对关联性较强的长序列语音数据,单一的网络结构受到自身性能的限制可能无法继续提升增强效果。为了进一步提升神经网络对语音增强的效果,本文将一种被称为双路径循环神经网络(dual-path recurrent neural network,DPRNN)的复合网络结构应用在语音增强任务中。该复合网络结构由卷积神经网络(convolution neural network,CNN)和长短时记忆神经网络(Long short-term memory,LSTM)组成,网络的核心是两个LSTM组成的双路径循环神经网络块(DPRNN Block)。DPRNN将长序列语音数据分割为重叠帧数据块,利用DPRNN Block对这些数据块执行块内计算和块间计算,以此实现数据的局部和全局建模。实验结果表明,相比于单一网络结构,DPRNN在已知噪声和未知噪声条件下均取得最好结果。 展开更多
关键词 语音增强 路径循环神经网络 长短时记忆网络 卷积神经网络
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基于Dual-Path Skip-Transformer的轻量级语音增强网络 被引量:1
12
作者 琚吴涵 孙成立 +2 位作者 陈飞龙 丁碧云 郭桥生 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期209-217,共9页
解耦式语音增强方法将语音去噪任务解耦为幅度估计与复频谱估计两个子任务,可以获得比传统幅度谱语音增强更好的效果。Transformer由于其捕获长距离依赖关系的能力,成为解耦式语音增强模型的关键组件。然而,Transformer较高的计算复杂... 解耦式语音增强方法将语音去噪任务解耦为幅度估计与复频谱估计两个子任务,可以获得比传统幅度谱语音增强更好的效果。Transformer由于其捕获长距离依赖关系的能力,成为解耦式语音增强模型的关键组件。然而,Transformer较高的计算复杂度限制了其在边缘设备的应用。提出了一种解耦式语音增强网络DPST-SENet(dualpath skip-Transformer speech enhancement network)。具体而言,DPST-SENet能够在幅度分支中抑制主要噪声分量,同时在复频谱分支中消除残余噪声并隐式增强相位信息。该网络引入Dual-Path Skip-Transformer模块,它能有效重用Dual-Path Transformer模块建模的信息,在降低参数量和计算复杂度的同时保持出色的性能。实验结果表明,DPST-SENet在48 kHz全频带语音数据集VoiceBank+DEMAND上的语音质量感知评估(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)得分为3.16,优于ICASSP 2022深度噪声抑制挑战赛冠军模型MTFAA,且模型参数更少。 展开更多
关键词 语音增强 全频带 路径网络 并行去噪 轻量化
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基于软件定义网络的多约束QoS双路径路由优化方法 被引量:8
13
作者 苟平章 马琳 +1 位作者 郭保永 原晨 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第1期46-56,共11页
针对当前SDN架构存在路由算法复杂度高、QoS流满意度低和单链路故障等问题,提出了一种基于软件定义网络的多约束QoS双路径路由优化算法(SDN_MCQDP)。利用控制器获得全局网络状态信息,生成基于目的节点的有向无环图。在多约束QoS路由选... 针对当前SDN架构存在路由算法复杂度高、QoS流满意度低和单链路故障等问题,提出了一种基于软件定义网络的多约束QoS双路径路由优化算法(SDN_MCQDP)。利用控制器获得全局网络状态信息,生成基于目的节点的有向无环图。在多约束QoS路由选择阶段,通过拉格朗日松弛对偶算法将多约束问题转化为线性规划问题。使用反向链路删减得到满足多约束QoS的节点不相交的双路径冗余链路,使链路故障后的数据传输得到保障。从路由计算时间、链路利用率、QoS流满意度等方面对算法进行仿真实验。结果表明,与MODLARAC、QT、RMCDP_RD、H_MCOP算法比较,SDN_MCQDP能够有效降低传输时延,减少路由计算时间,提高链路利用率,且在链路发生故障后仍能满足QoS需求。 展开更多
关键词 软件定义网络 多约束QOS 有向无环图 拉格朗日松弛对偶算法 路径冗余链路
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基于自主探索的移动机器人路径规划研究 被引量:3
14
作者 陈浩 陈珺 刘飞 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期60-70,共11页
移动机器人在路径规划过程中,当面对未知且动态变化的环境时,会存在与障碍物碰撞率高、易陷入局部最优等问题。针对这些问题,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法的改进算法TD3pro,以提高移动机器人在未知动态环境下的路径... 移动机器人在路径规划过程中,当面对未知且动态变化的环境时,会存在与障碍物碰撞率高、易陷入局部最优等问题。针对这些问题,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法的改进算法TD3pro,以提高移动机器人在未知动态环境下的路径规划性能。首先,引入长短期记忆(LSTM)神经网络并与TD3算法相结合,通过门结构筛选历史状态信息,并感知探测范围内障碍物的状态变化,帮助机器人更好地理解环境的动态变化和障碍物的移动模式,使移动机器人能够准确预测和响应动态障碍物的行为,从而降低与障碍物的碰撞率。其次,加入OU (Ornstein-Uhlenbeck)探索噪声,帮助移动机器人持续探索周围环境,增强移动机器人的探索能力和随机性。在此基础上,将单个经验池设置为成功、失败和临时3个经验池,以此提高有效经验样本的采样效率,进而减少训练时间。最后,在2个不同的动、静态障碍物混合场景中进行路径规划实验仿真。实验结果表明:场景1中该算法相较于深度确定性策略梯度(DDPG)算法以及TD3算法,模型收敛的回合数减少了100~200个,路径长度缩短了0.5~0.8,规划时间减少了1~4 s;场景2中该算法相较于TD3算法,模型收敛的回合数减少了100~300个,路径长度缩短了1~3,规划时间减少了4~8 s, DDPG算法失败,移动机器人无法成功抵达终点。由此可见,改进的算法具有更好的路径规划性能。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 延迟深度确定性策略梯度算法 长短期记忆神经网络 OU探索噪声
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基于改进DDQN船舶自动靠泊路径规划方法 被引量:1
15
作者 李康斌 朱齐丹 +1 位作者 牟进友 菅紫婷 《智能系统学报》 北大核心 2025年第1期73-80,共8页
船舶在自动靠泊过程中会受到风、浪、流和岸壁效应等因素的影响,故需要精确的路径规划方法防止靠泊失败。针对全驱动船舶靠泊过程的基于双深度Q网络(double deep Q network,DDQN)算法,设计了一种船舶自动靠泊路径规划方法。首先建立船... 船舶在自动靠泊过程中会受到风、浪、流和岸壁效应等因素的影响,故需要精确的路径规划方法防止靠泊失败。针对全驱动船舶靠泊过程的基于双深度Q网络(double deep Q network,DDQN)算法,设计了一种船舶自动靠泊路径规划方法。首先建立船舶三自由度模型,然后通过将距离、航向、推力、时间和碰撞作为奖励或惩罚,改进奖励函数。随后引入DDQN来学习动作奖励模型,并使用学习结果来操纵船舶运动。通过追求更高的奖励值,船舶可以自行找到最优的靠泊路径。实验结果表明,在不同水流速度下,船舶都可以在完成靠泊的同时减小时间和推力,并且在相同水流速度下,DDQN算法与Q-learning、SARSA(state action reward state action)、深度Q网络(deep Q network,DQN)等算法相比,靠泊过程推力分别减小了241.940、234.614、80.202 N,且时间仅为252.485 s。 展开更多
关键词 自动靠泊 路径规划 深度强化学习 深度Q网络 奖励函数 水流速度 状态探索 推力 时间 独立重复实验
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基于双路径网络的端到端肺结节检测模型 被引量:1
16
作者 张晓宇 强彦 Zia Ur Rehman 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第12期3503-3509,共7页
为解决肺结节检测方法复杂、耗时且存在检测结果假阳性率高的问题,提出基于双路径网络(daul-path network,DPN)的肺结节自动检测模型。使用DPN自动提取深度特征,结合残差网络和密集连接网络实现特征复用;候选框提取使用三维编码解码网... 为解决肺结节检测方法复杂、耗时且存在检测结果假阳性率高的问题,提出基于双路径网络(daul-path network,DPN)的肺结节自动检测模型。使用DPN自动提取深度特征,结合残差网络和密集连接网络实现特征复用;候选框提取使用三维编码解码网络结构,融合结节空间信息和上下文信息准确定位结节位置,生成多尺度候选框;将网络嵌入基于区域的全卷积网络框架中对结节实现分类。实验结果表明,该算法有效提高了结节检出率和检测速度,灵敏度达到90.5%,一个序列的肺部CT图像的处理时间为5.9 s。 展开更多
关键词 肺结节检测 3D-UNet 特征提取 路径网络 深度学习
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基于双路径网络和注意力机制的胰腺图像分割
17
作者 王嘉瑶 吕晓琪 +1 位作者 谷宇 张明 《现代电子技术》 2022年第7期47-52,共6页
针对胰腺CT图像因类别不平衡、背景分散和非刚性几何特征的特性而分割精度不高的问题,提出一种基于Unet网络,采用改进的双路径网络和通道域注意力机制的图像分割模型。首先采用空洞卷积(DilatedConv)代替传统卷积优化双路径网络,扩大感... 针对胰腺CT图像因类别不平衡、背景分散和非刚性几何特征的特性而分割精度不高的问题,提出一种基于Unet网络,采用改进的双路径网络和通道域注意力机制的图像分割模型。首先采用空洞卷积(DilatedConv)代替传统卷积优化双路径网络,扩大感受野,让每个卷积输出都包含较大范围的信息;再将双路径网络的编码器结构引入Unet网络,加强特征的重复利用和新特征的不断探索,获取更多图像细节信息;在此改进网络基础上引入通道域注意力机制,聚焦分割重要部位,提高分割准确率。实验数据表明,设计的网络最高Dice相似系数(DSC)达到了89.81%,最低DSC为72.33%,平均DSC为(85.82±4.73)%。结果表明该模型具有较高的准确率,准确分割胰腺是计算机辅助诊断的重要前提,其研究意义重大。 展开更多
关键词 图像处理 胰腺CT图像 空洞卷积 Unet网络 路径网络 通道域注意力机制 计算机辅助诊断
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基于Cycle-GAN和改进DPN网络的乳腺癌病理图像分类 被引量:5
18
作者 张雪芹 李天任 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期727-735,共9页
针对病理图像染色不均匀及良恶性难以鉴别的问题,提出基于Cycle-GAN和改进的双路径网络(DPN)的算法框架.利用Cycle-GAN进行颜色归一化处理,解决因病理图像染色不均匀导致的检测模型精度偏低问题,通过对图像进行重叠切片,基于DPN网络采... 针对病理图像染色不均匀及良恶性难以鉴别的问题,提出基于Cycle-GAN和改进的双路径网络(DPN)的算法框架.利用Cycle-GAN进行颜色归一化处理,解决因病理图像染色不均匀导致的检测模型精度偏低问题,通过对图像进行重叠切片,基于DPN网络采用增加小卷积、反卷积和注意力机制,增强模型对病理图像纹理特征的分类能力.在BreaKHis数据集上的实验结果表明,所提算法有效提高了乳腺癌病理图像良恶性分类的准确性. 展开更多
关键词 乳腺癌病理图像分类 深度学习 Cycle-GAN网络 路径网络(dpn) 注意力机制
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基于TRM方法的创新孵化网络生成路径规划——面向集群中小企业 被引量:5
19
作者 王国红 王慧静 邢蕊 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2014年第20期58-63,共6页
创新是企业持续发展的源动力,在理解创新孵化网络概念性结构的基础上,利用技术路径规划法(TRM)对创新孵化网络生成路径进行研究,界定出创新孵化网络形成的4个阶段,即雏形网络阶段、高速发展阶段、成熟稳定阶段和升级更新阶段,以及各阶... 创新是企业持续发展的源动力,在理解创新孵化网络概念性结构的基础上,利用技术路径规划法(TRM)对创新孵化网络生成路径进行研究,界定出创新孵化网络形成的4个阶段,即雏形网络阶段、高速发展阶段、成熟稳定阶段和升级更新阶段,以及各阶段的孵化重点与目标,绘制出创新孵化网络生成路径规划图,指出关键性路径节点,并以大连市双D港创新孵化网络的生成及成功运行为例,提出了在大连市孵化器间创建创新孵化网络的构想,对进一步推进区域经济发展具有指导意义。 展开更多
关键词 集群中小企业 创新孵化网络 技术路径规划 孵化器 大连D港
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基于特征学习的双路径红外-可见光行人重识别算法 被引量:2
20
作者 朱松豪 吕址函 宋杰 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第5期82-90,共9页
由于拍摄视角、行人姿态的变化以及不同的相机光谱造成的额外跨模态差异,RGB图像和红外图像之间存在着明显的差异,提取有效的模态共享特征是红外-可见光行人重识别中的难点。本研究提出一种双路径学习算法来识别特征,利用改进的BNNeck... 由于拍摄视角、行人姿态的变化以及不同的相机光谱造成的额外跨模态差异,RGB图像和红外图像之间存在着明显的差异,提取有效的模态共享特征是红外-可见光行人重识别中的难点。本研究提出一种双路径学习算法来识别特征,利用改进的BNNeck模块来提取RGB和红外图像的特征信息,改善算法的识别性能。该算法首先将注意力机制引入双路径特征学习网络,获取RGB图像在空间维度和通道维度上的特征信息,实现红外特征信息匹配;然后,将BNNeck模块引入至跨模态行人重识别算法,减少模态特征信息差异,加快算法收敛速度;最后,在异质中心损失函数和交叉熵损失函数的基础上,引入跨模态下行人身份损失函数,提高行人识别的准确性。SYSU-MM01和RegDB数据集的实验结果表明,相对于目前大多数已有算法,所提算法具有更好的泛化能力和鲁棒性,Rank-1/mAP分别达到59.39%/85.44%和57.81%/73.19%,比最新算法分别提高2.43%/2.86%和2.44%/1.19%。 展开更多
关键词 行人重识别 跨模态 注意力机制 路径网络 模态共享
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