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基于改进YOLOv5s-Seg的中华绒螯蟹不同部位检测分割方法: 1; 作者赵煜方国艾华顿《大连海洋大学学报》北大核心 2025年第2期338-350,共13页; 为解决中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)(又称“河蟹”)分部位加工工艺复杂性及加工装备智能化水平较低问题,以提高河蟹加工装备的智能化,优化河蟹加工方法,提出一种基于改进YOLOv5s-Seg的YOLOv5s-FDSV检测分割模型。该模型通过应用Faste... 展开更多; 关键词中华绒螯蟹深加工检测和分割改进YOLOv5s-Seg 轻量化; 在线阅读下载PDF 职称材料

新型乳腺磁共振增强图像肿瘤区域的自动分割模型被引量：5: 2; 作者马伟刘鸿利 +2 位作者孙明建徐军蒋燕妮《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期28-34,共7页; 乳腺磁共振增强图像上,乳腺癌主要有肿块型和非肿块型两种强化方式。由于乳腺肿瘤区域相对较小,肿块型和非肿块型之间形态学差异大,非肿块型自身差异性复杂,因而很难精确分割出乳腺肿瘤区域。针对这些问题,提出一套新颖的粗检测细分割... 展开更多; 关键词深度学习检测和分割模型磁共振增强成像乳腺癌肿块型非肿块型; 在线阅读下载PDF 职称材料

Seam Carving和显著性分析的图像缩放方法研究被引量：2: 3; 作者王玺夏清国 +1 位作者窦召虎李群组《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第30期168-171,197,共5页; 提出一种基于Seam Carving和显著性分析相结合的图像缩放方法。通过不断移除(插入)缝合线来实现对图像尺寸的缩小(放大)。通过研究Seam Carving在图像缩放及目标保留移除中存在的问题,已有的基于像素点计算图像能量函数的方法会对某些... 展开更多; 关键词 SEAM CARVING 尺寸缩放能量函数显著区域检测和分割(SRDS); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于水平集的测地主动轮廓模型研究被引量：2: 4; 作者王升谢立刘军《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1654-1658,共5页; 针对传统Snake模型在图像目标检测和分割时不能处理拓扑变化以及不能反映出演化曲线的内在几何特性,提出了一种改进模型——基于水平集的测地主动轮廓模型。该模型采用测地主动轮廓模型,并结合水平集方法,即用水平集函数表示测地主动轮... 展开更多; 关键词目标检测和分割测地主动轮廓模型水平集 SNAKE模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv5s-Seg的中华绒螯蟹不同部位检测分割方法: 1; 作者赵煜方国艾华顿; 机构上海海洋大学工程学院安徽爱谱华顿电子科技有限公司; 出处《大连海洋大学学报》北大核心 2025年第2期338-350,共13页; 基金上海市水产动物良种创制与绿色养殖协同创新中心项目(2021科技02-12) 安徽爱谱华顿电子科技有限公司横向课题(2023横,D-8006-24-0324)。; 文摘为解决中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)(又称“河蟹”)分部位加工工艺复杂性及加工装备智能化水平较低问题,以提高河蟹加工装备的智能化,优化河蟹加工方法,提出一种基于改进YOLOv5s-Seg的YOLOv5s-FDSV检测分割模型。该模型通过应用FasterNet主干网络、融合DCNv2卷积、替换DySample上采样和V7DownSample模块,实现了对河蟹各部位的高效检测和精准分割。结果表明:在本文构建的河蟹部位分割数据集上,YOLOv5s-FDSV模型检测mAP@0.5、分割mAP@0.5和FPS分别达96.5%、93.8%和50.8帧/s,与改进前的YOLOv5s-Seg相比,其参数量、计算量和模型大小分别减少24.3%、24.9%和23.4%。研究表明,YOLOv5s-FDSV模型能够确保检测精度的同时兼顾轻量化和检测速度,本研究结果将为河蟹分部位加工提供视觉技术支撑,可为推动河蟹加工产业的智能化和自动化进程提供有益参考。; 关键词中华绒螯蟹深加工检测和分割改进YOLOv5s-Seg 轻量化; Keywords Eriocheir sinensis deep processing detection and segmentation improved YOLOv5s-Seg lightweighting; 分类号 S951.2 [农业科学—水产养殖] TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名新型乳腺磁共振增强图像肿瘤区域的自动分割模型被引量：5: 2; 作者马伟刘鸿利孙明建徐军蒋燕妮; 机构南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京医科大学第一附属医院放射科; 出处《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期28-34,共7页; 基金国家自然科学基金(61771249 81501442) +1 种基金江苏省自然科学基金(BK20141482); 文摘乳腺磁共振增强图像上,乳腺癌主要有肿块型和非肿块型两种强化方式。由于乳腺肿瘤区域相对较小,肿块型和非肿块型之间形态学差异大,非肿块型自身差异性复杂,因而很难精确分割出乳腺肿瘤区域。针对这些问题,提出一套新颖的粗检测细分割的深度学习模型(YOLOv2+SegNet)。该模型在精准分割之前,首先运用YOLOv2网络在乳腺可能的肿瘤区域进行粗检测,从而得到大致可能的肿瘤区域;接下来在粗检测的基础上,针对检测到可能的肿瘤区域,运用SegNet网络进行精细分割,从而实现算法最优的性能。为了验证YOLOv2+SegNet模型的有效性,从医院采集的数据集中选取560张乳腺MRI增强图像作为训练和测试(其中训练和测试集分别为415张和145张乳腺MRI数据)。在实验的过程中,运用YOLOv2+SegNet模型,分别对乳腺肿块型、非肿块型、肿块和非肿块混合型3类MRI数据进行肿瘤区域自动分割的实验。实验结果表明:YOLOv2+SegNet模型和SegNet网络分割结果的Dice系数相比有约10%的提升,与传统的C-V模型、模糊C均值聚类、光谱映射主动轮廓模型以及深度模型U-net、DeepLab相比有更为明显的提升。; 关键词深度学习检测和分割模型磁共振增强成像乳腺癌肿块型非肿块型; Keywords deep detection and segmentation model magnetic resonance imaging breast cancer mass-like non-mass- like; 分类号 R737.9 [医药卫生—肿瘤] R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Seam Carving和显著性分析的图像缩放方法研究被引量：2: 3; 作者王玺夏清国窦召虎李群组; 机构西北工业大学计算机学院解放军; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第30期168-171,197,共5页; 文摘提出一种基于Seam Carving和显著性分析相结合的图像缩放方法。通过不断移除(插入)缝合线来实现对图像尺寸的缩小(放大)。通过研究Seam Carving在图像缩放及目标保留移除中存在的问题,已有的基于像素点计算图像能量函数的方法会对某些图像失效,提出一种基于显著性区域求解图像能量函数的SDRS方法。实验结果表明,Seam Carving方法对自然图像的处理能够达到令人满意的效果。Seam Carving方法和SDRS方法的结合,也是一个创新点。; 关键词 SEAM CARVING 尺寸缩放能量函数显著区域检测和分割(SRDS); Keywords Seam Carving image resizing energy function Salient Region Detection and Segmentation（SRDS）; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于水平集的测地主动轮廓模型研究被引量：2: 4; 作者王升谢立刘军; 机构浙江大学信息与电子工程学系浙江大学生物传感器国家专业实验室; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1654-1658,共5页; 基金国家自然科学基金重点资助项目(60534070); 文摘针对传统Snake模型在图像目标检测和分割时不能处理拓扑变化以及不能反映出演化曲线的内在几何特性,提出了一种改进模型——基于水平集的测地主动轮廓模型。该模型采用测地主动轮廓模型,并结合水平集方法,即用水平集函数表示测地主动轮廓模型的曲线演化方程,来模拟初始曲线沿能量下降最快的方向演化的过程。对该模型进行研究,将其应用于细胞图像的目标检测和分割实验中,实验结果表明,所提出的新方法具有良好的检测效果,对多目标进行了有效分割,并且能清晰反映出演化曲线的内在几何特性以及具有良好的拓扑处理能力,这些特性是传统Snake模型所不具有的。; 关键词目标检测和分割测地主动轮廓模型水平集 SNAKE模型; Keywords object detecting and segmenting geodesic active contour model level set snake model; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进YOLOv5s-Seg的中华绒螯蟹不同部位检测分割方法	赵煜方国艾华顿	《大连海洋大学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	新型乳腺磁共振增强图像肿瘤区域的自动分割模型	马伟刘鸿利孙明建徐军蒋燕妮	《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2019	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	Seam Carving和显著性分析的图像缩放方法研究	王玺夏清国窦召虎李群组	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2011	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于水平集的测地主动轮廓模型研究	王升谢立刘军	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料