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一种新的胎心率信号压缩方法——卷积编解码网络
被引量：
1
1
作者
阙与清
陈定科
+1 位作者
童蕾
陈超敏
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期279-284,共6页
为减少物联网系统中数据传输和存储的能量损失,提高胎心率数据的传输效率,实现胎儿的实时监控,本文使用卷积编解码器网络(CC-Net)压缩数据。网络有两个模块:编码和解码,在编码模块中,原始数据被压缩;在解码模块中,压缩数据被重建。然后...
为减少物联网系统中数据传输和存储的能量损失,提高胎心率数据的传输效率,实现胎儿的实时监控,本文使用卷积编解码器网络(CC-Net)压缩数据。网络有两个模块:编码和解码,在编码模块中,原始数据被压缩;在解码模块中,压缩数据被重建。然后,通过使用原始信号和重建信号的均方误差来连续更新内部参数,以使误差最小。最后,在编码模块中获得有效的压缩数据。在本研究中,该方法对胎儿心率信号的压缩率达到了12.07%,重构信号与原始信号之间的误差为0.03。本研究提出的卷积编解码器网络(CC-Net)可以实现非常低的胎儿心率压缩率,并且可以确保重建的信号与原始信号非常相似,表明压缩方法是有效的,并且保留了胎儿心率信号的重要信息。
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关键词
物联网
母婴监测系统
卷积
编解码器网络
胎心率
数据压缩
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职称材料
融合高阶信息的遥感影像建筑物自动提取
被引量：
11
2
作者
王舒洋
慕晓冬
+2 位作者
杨东方
贺浩
郑玉航
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期2474-2483,共10页
针对遥感影像中建筑物目标与背景环境区分度低而造成的提取效果较差的问题,本文提出了融合高阶信息的编解码网络方法以改善建筑物自动提取的精度。首先,针对遥感影像建筑提取任务,使用深度编解码网络完成对建筑物目标的低阶语义特征提取...
针对遥感影像中建筑物目标与背景环境区分度低而造成的提取效果较差的问题,本文提出了融合高阶信息的编解码网络方法以改善建筑物自动提取的精度。首先,针对遥感影像建筑提取任务,使用深度编解码网络完成对建筑物目标的低阶语义特征提取;其次,使用多项式核完成对深度网络中间特征图的高阶描述,以提升网络对于模糊特征的辨识能力;最后,将低阶特征与高阶特征级联后,送入编解码网络的末端,得到对建筑物的分割结果。在Massachusetts Buildings数据集上进行试验,其召回率、准确率和F1-score指标分别达到了85.1%,77.5%和80.9%,综合指标F1-score相比于基础深度编解码网络提升约4%。本文所提方法改进了编解码器网络对于遥感影像建筑物自动提取任务的表现性能,能够更加精确地提取与背景区分度较低的建筑物目标,具有良好的实用价值。
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关键词
遥感
建筑物提取
高阶信息
编解码器网络
语义分割
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职称材料
题名
一种新的胎心率信号压缩方法——卷积编解码网络
被引量：
1
1
作者
阙与清
陈定科
童蕾
陈超敏
机构
南方医科大学生物医学工程学院
广东机电职业技术学院
出处
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期279-284,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFC0118805,2019YFC0120103)。
文摘
为减少物联网系统中数据传输和存储的能量损失,提高胎心率数据的传输效率,实现胎儿的实时监控,本文使用卷积编解码器网络(CC-Net)压缩数据。网络有两个模块:编码和解码,在编码模块中,原始数据被压缩;在解码模块中,压缩数据被重建。然后,通过使用原始信号和重建信号的均方误差来连续更新内部参数,以使误差最小。最后,在编码模块中获得有效的压缩数据。在本研究中,该方法对胎儿心率信号的压缩率达到了12.07%,重构信号与原始信号之间的误差为0.03。本研究提出的卷积编解码器网络(CC-Net)可以实现非常低的胎儿心率压缩率,并且可以确保重建的信号与原始信号非常相似,表明压缩方法是有效的,并且保留了胎儿心率信号的重要信息。
关键词
物联网
母婴监测系统
卷积
编解码器网络
胎心率
数据压缩
Keywords
Internet of Things
maternal and infant monitoring system
convolutional codec network
fetal heart rate
data compression
分类号
R714.5 [医药卫生—妇产科学]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
融合高阶信息的遥感影像建筑物自动提取
被引量：
11
2
作者
王舒洋
慕晓冬
杨东方
贺浩
郑玉航
机构
火箭军工程大学作战保障学院
火箭军工程大学导弹工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期2474-2483,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61403398,No.61673017)
陕西自然科学基金资助项目(No.2017JM6077,No.2018ZDXM-GY-039)
文摘
针对遥感影像中建筑物目标与背景环境区分度低而造成的提取效果较差的问题,本文提出了融合高阶信息的编解码网络方法以改善建筑物自动提取的精度。首先,针对遥感影像建筑提取任务,使用深度编解码网络完成对建筑物目标的低阶语义特征提取;其次,使用多项式核完成对深度网络中间特征图的高阶描述,以提升网络对于模糊特征的辨识能力;最后,将低阶特征与高阶特征级联后,送入编解码网络的末端,得到对建筑物的分割结果。在Massachusetts Buildings数据集上进行试验,其召回率、准确率和F1-score指标分别达到了85.1%,77.5%和80.9%,综合指标F1-score相比于基础深度编解码网络提升约4%。本文所提方法改进了编解码器网络对于遥感影像建筑物自动提取任务的表现性能,能够更加精确地提取与背景区分度较低的建筑物目标,具有良好的实用价值。
关键词
遥感
建筑物提取
高阶信息
编解码器网络
语义分割
Keywords
remote sensing
building extraction
high-order statistics
encoder-decoder network
semantic segmentation
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的胎心率信号压缩方法——卷积编解码网络
阙与清
陈定科
童蕾
陈超敏
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合高阶信息的遥感影像建筑物自动提取
王舒洋
慕晓冬
杨东方
贺浩
郑玉航
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
11
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职称材料
已选择
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