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一种轻量级混凝土裂缝识别网络
1
作者
潘澳
韩笑蕾
赵佰亭
《青岛科技大学学报(自然科学版)》
2025年第1期144-150,共7页
旨在为混凝土裂缝的类型识别提供一种有效的解决方案,为破损评估提供有力依据。针对现有经典分类网络模型存在参数量大和分类精度不足等问题,提出了一种面向嵌入式平台的轻量化PED-CNN分类算法。算法首先采用空洞卷积扩大模型的感受野,...
旨在为混凝土裂缝的类型识别提供一种有效的解决方案,为破损评估提供有力依据。针对现有经典分类网络模型存在参数量大和分类精度不足等问题,提出了一种面向嵌入式平台的轻量化PED-CNN分类算法。算法首先采用空洞卷积扩大模型的感受野,以捕获上下文信息;其次,通过混合池化模块提取裂缝的线性特征;最后,结合部分卷积、普通卷积、深度可分离卷积和ECA注意力机制,设计了一种轻量化PED模块。实验结果表明,所提出的裂缝识别模型以0.76 M的参数,在分类准确率上达到了96.41%,实现了混凝土裂缝的高精度、高效率、智能化的识别与分类。此外,在Jetson Nano嵌入式平台上,该模型峰值帧率高达19.67 Hz,具有较强的研究价值和广泛的应用前景。
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关键词
裂缝识别
分类算法
轻量级
嵌入式平台
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职称材料
基于深度学习的X线造影中肾上腺血管关键帧识别算法
2
作者
陶慧敏
黄淼
+4 位作者
刘琮
刘永田
胡志华
陶莉莉
张淑平
《中国医疗器械杂志》
2024年第2期138-143,共6页
原发性醛固酮增多症的分型诊断需进行肾上腺静脉取样,肾上腺静脉出现的帧称为关键帧。目前,关键帧的选取依赖于医生肉眼判断,耗时费力。该研究提出基于深度学习的关键帧识别算法。首先,采用小波去噪和多尺度血管增强滤波的方法,保留肾...
原发性醛固酮增多症的分型诊断需进行肾上腺静脉取样,肾上腺静脉出现的帧称为关键帧。目前,关键帧的选取依赖于医生肉眼判断,耗时费力。该研究提出基于深度学习的关键帧识别算法。首先,采用小波去噪和多尺度血管增强滤波的方法,保留肾上腺静脉的形态特征。接着,结合自注意机制,得到改进的识别模型ResNet50-SA。与常用的迁移学习相比,新模型在准确率、精确度查准率、召回率、F1和AUC上都达到97.11%,优于其他模型,可帮临床医生快速识别肾上腺静脉中的关键帧。
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关键词
迁移学习
自注意机制
小波变换
关键帧识别
肾上腺血管造影
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职称材料
题名
一种轻量级混凝土裂缝识别网络
1
作者
潘澳
韩笑蕾
赵佰亭
机构
安徽理工大学电气与信息
工程
学院
上海商学院物联网工程系
出处
《青岛科技大学学报(自然科学版)》
2025年第1期144-150,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52174141)
苏州市关键核心技术攻关项目(SGC2021069).
文摘
旨在为混凝土裂缝的类型识别提供一种有效的解决方案,为破损评估提供有力依据。针对现有经典分类网络模型存在参数量大和分类精度不足等问题,提出了一种面向嵌入式平台的轻量化PED-CNN分类算法。算法首先采用空洞卷积扩大模型的感受野,以捕获上下文信息;其次,通过混合池化模块提取裂缝的线性特征;最后,结合部分卷积、普通卷积、深度可分离卷积和ECA注意力机制,设计了一种轻量化PED模块。实验结果表明,所提出的裂缝识别模型以0.76 M的参数,在分类准确率上达到了96.41%,实现了混凝土裂缝的高精度、高效率、智能化的识别与分类。此外,在Jetson Nano嵌入式平台上,该模型峰值帧率高达19.67 Hz,具有较强的研究价值和广泛的应用前景。
关键词
裂缝识别
分类算法
轻量级
嵌入式平台
Keywords
crack identification
classification algorithm
lightweight
embedded platform
分类号
TD26 [矿业工程—矿井建设]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度学习的X线造影中肾上腺血管关键帧识别算法
2
作者
陶慧敏
黄淼
刘琮
刘永田
胡志华
陶莉莉
张淑平
机构
上海
第二工业大学智能制造与控制
工程
学院
上海
第二工业大学计算机与信息
工程
学院
上海商学院物联网工程系
山东第一医科大学附属青州医院泌尿科
出处
《中国医疗器械杂志》
2024年第2期138-143,共6页
基金
国家自然科学基金(62003205,62203291)
中国博士后科学基金(2021M690481)
上海市自然科学基金(20ZR1440300)。
文摘
原发性醛固酮增多症的分型诊断需进行肾上腺静脉取样,肾上腺静脉出现的帧称为关键帧。目前,关键帧的选取依赖于医生肉眼判断,耗时费力。该研究提出基于深度学习的关键帧识别算法。首先,采用小波去噪和多尺度血管增强滤波的方法,保留肾上腺静脉的形态特征。接着,结合自注意机制,得到改进的识别模型ResNet50-SA。与常用的迁移学习相比,新模型在准确率、精确度查准率、召回率、F1和AUC上都达到97.11%,优于其他模型,可帮临床医生快速识别肾上腺静脉中的关键帧。
关键词
迁移学习
自注意机制
小波变换
关键帧识别
肾上腺血管造影
Keywords
transfer learning
self-attention mechanism
wavelet transform
key frame recognition
adrenal angiography
分类号
R445 [医药卫生—影像医学与核医学]
R814.43 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种轻量级混凝土裂缝识别网络
潘澳
韩笑蕾
赵佰亭
《青岛科技大学学报(自然科学版)》
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于深度学习的X线造影中肾上腺血管关键帧识别算法
陶慧敏
黄淼
刘琮
刘永田
胡志华
陶莉莉
张淑平
《中国医疗器械杂志》
2024
0
在线阅读
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职称材料
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