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深度学习在材料显微图像分析中的应用与挑战被引量：12: 1; 作者班晓娟宿彦京谢建新《材料科学与工艺》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期68-75,共8页; 材料的组织结构主要受成分和制备加工工艺的影响,是决定材料性能的关键因素,在材料研发的全周期内具有重要作用。材料组织结构以非结构化图像数据的形式呈现,利用人工经验性的手段进行分析和信息抽取,遗漏了大量的材料学信息和隐含知识... 展开更多; 关键词材料显微图像分析机器学习深度学习计算机视觉图像处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度双重自注意力的遥感影像变化检测: 2; 作者史经业左一平 +2 位作者支瑞聪刘吉强张梦鸽《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期260-268,共9页; 针对遥感影像地物目标尺度不一、上下文信息不足和边缘细节信息难以恢复等问题,提出一种基于多尺度双重自注意力的像素级变化检测网络(Pixel-based change detection Network,PixelNet)实现遥感影像变化检测任务。一方面,使用基于混合... 展开更多; 关键词变化检测遥感影像混合空洞卷积双重自注意力边缘修复; 在线阅读下载PDF 职称材料

传感网中UWB和IMU融合定位的性能评估被引量：6: 3; 作者段世红姚翠 +1 位作者徐诚何杰《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2501-2510,共10页; 位置信息是物体的基本属性之一.随着无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的蓬勃发展,传感器网络中节点位置信息的获取变得尤为重要.超宽带(ultra-wideband,UWB)和惯性测量单元(inertial measurement units,IMU)以其高定位精度,... 展开更多; 关键词传感器网络融合定位超宽带惯性测量单元克拉美罗下限后验克拉美罗下限; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种硅油填充术眼内硅油乳化过程模拟可视化方法被引量：3: 4; 作者班晓娟王佳敏 +5 位作者王笑琨张雅斓徐衍睿宋重明黄厚斌朱志鸿《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期18-26,共9页; 眼科中治疗孔源性视网膜脱离(RRD)的玻璃体切割联合硅油填充术中,预测术后硅油乳化情况,并根据其确定术中适宜硅油填充量和最终取出时间是手术成功的关键。然而手术流程中医生无法直接观察眼球内部结构,很难对填充物质进行定量分析,手... 展开更多; 关键词医学可视化计算机辅助诊断孔源性视网膜脱离多相流模拟; 在线阅读下载PDF 职称材料

用于索引视域的凸多边形树被引量：1: 5; 作者苗雪郭茜 +1 位作者王昭顺谢永红《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期706-719,共14页; 智能手机等设备在拍摄照片和录制视频时会将拍摄位置和光学参数记录到影像文件中,可以提取并利用这些信息,在二维平面空间中还原出图片所对应的扇形视域(field-of-view,FOV).将影像文件及其对应的FOV存储在计算机中,用来支持用户对影像... 展开更多; 关键词空间查询视域凸多边形树形索引扇形; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名深度学习在材料显微图像分析中的应用与挑战被引量：12: 1; 作者班晓娟宿彦京谢建新; 机构北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心材料领域知识工程北京市重点实验室(北京科技大学) 北京科技大学计算机与通信工程学院北京科技大学新材料技术研究院; 出处《材料科学与工艺》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期68-75,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2016YFB0700500)。; 文摘材料的组织结构主要受成分和制备加工工艺的影响,是决定材料性能的关键因素,在材料研发的全周期内具有重要作用。材料组织结构以非结构化图像数据的形式呈现,利用人工经验性的手段进行分析和信息抽取,遗漏了大量的材料学信息和隐含知识。深度学习技术的发展和应用,为材料显微图像中信息的精准、快速、自动获取提供了重要的研究手段。本文从图像处理、图像分析和图像理解3个方面概述了材料显微图像处理与信息挖掘的主要研究内容和关键技术,详细介绍了深度学习在图像分析中的图像识别、图像分割和图像生成3个任务中的研究进展,讨论了深度学习在材料显微图像分析和信息挖掘中的发展方向和挑战。; 关键词材料显微图像分析机器学习深度学习计算机视觉图像处理; Keywords material microscopic image analysis machine learning deep learning computer vision image processing; 分类号 TPB391 [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度双重自注意力的遥感影像变化检测: 2; 作者史经业左一平支瑞聪刘吉强张梦鸽; 机构北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京科技大学计算机与通信工程学院材料领域知识工程北京市重点实验室(北京科技大学) 郑州大学计算机与人工智能学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期260-268,共9页; 基金国家科技支撑计划(2018YFC0823002) 中央高校基本科研业务费专项资金(FRF-TP-20-10B,FRF-GF-19-010A)。; 文摘针对遥感影像地物目标尺度不一、上下文信息不足和边缘细节信息难以恢复等问题,提出一种基于多尺度双重自注意力的像素级变化检测网络(Pixel-based change detection Network,PixelNet)实现遥感影像变化检测任务。一方面,使用基于混合空洞卷积的多尺度特征金字塔提取卷积特征,并加入双重自注意力模块获取通道和空间注意力,兼顾细节和语义信息的同时增加特征感受野,进一步增加了全局上下文信息。另一方面,为了优化地物目标的边界圆滑模糊问题,通过边缘感知损失与加权对比损失的自动化联合训练,实现新的边缘修复模块。针对样本不均衡问题提出了带阈值的加权均衡采样的数据处理策略,以减轻变化像素数目远远小于未变化像素数目造成的网络训练倾斜问题。在遥感影像数据集CDD和LEVIR-CD上通过实验证明,所提像素级变化检测网络PixelNet在遥感变化检测任务上的主观视觉效果及客观评价指标优于SOTA的检测结果。在CDD数据集上检测精度达到98.0%,F1分数达到96.7%;在LEVIR-CD数据集上检测精度达到95.8%,F1分数为87.2%。该网络有效解决了遥感变化检测中样本不平衡、双时相特征上下文信息不足、边缘难例分类错误等问题。; 关键词变化检测遥感影像混合空洞卷积双重自注意力边缘修复; Keywords Change detection Remote sensing images Hybrid cavity convolution Double self-attention Edge repair; 分类号 TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名传感网中UWB和IMU融合定位的性能评估被引量：6: 3; 作者段世红姚翠徐诚何杰; 机构北京科技大学计算机与通信工程学院材料领域知识工程北京市重点实验室(北京科技大学); 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2501-2510,共10页; 基金国家重点研发计划项目(2016YFC0901303) 国家自然科学基金项目(61671056 +4 种基金 61302065 61304257 61402033) 天津市重大科技专项(16ZXCXSF00150)~~; 文摘位置信息是物体的基本属性之一.随着无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的蓬勃发展,传感器网络中节点位置信息的获取变得尤为重要.超宽带(ultra-wideband,UWB)和惯性测量单元(inertial measurement units,IMU)以其高定位精度,在WSN中得到了广泛应用.UWB精度高,但容易受多径效应和节点间的相对几何位置关系影响.IMU惯性测量单元能够提供连续的惯性信息,但累积误差问题难以解决.基于IMU和UWB结合的融合定位方法,能够在提高定位精度的同时补偿UWB的多径效应影响和IMU的误差累积问题.因此,提出一种新的基于UWB和IMU的融合定位方法,实现传感网中目标节点的高精度位置追踪,并通过计算克拉美罗下限(Cramer-Rao lower bound,CRLB)表征融合定位方法的空间定位性能验证其在解决多径和几何拓扑问题上的有效性,通过计算后验克拉美罗下限(posterior Cramer-Rao lower bound,PCRLB)表征融合定位方法的时间定位性能验证其在累积误差纠正上的有效性,为基于UWB和IMU融合定位算法的设计和仿真提供理论支持.实验结果表明:融合定位方法具有更好的时空定位性能,更能接近实际应用的理论精度下限.; 关键词传感器网络融合定位超宽带惯性测量单元克拉美罗下限后验克拉美罗下限; Keywords sensor network fusion positioning ultra-wideband(UWB) inertial measurement units(IMU) Cramer-Rao lower bound(CRLB) posterior Cramer-Rao lower bound(PCBLB); 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

题名一种硅油填充术眼内硅油乳化过程模拟可视化方法被引量：3: 4; 作者班晓娟王佳敏王笑琨张雅斓徐衍睿宋重明黄厚斌朱志鸿; 机构北京材料基因工程高精尖创新中心(北京科技大学) 计算机与通信工程学院、人工智能研究院(北京科技大学) 材料领域知识工程北京市重点实验室(北京科技大学) 中国人民解放军总医院海南医院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期18-26,共9页; 基金国家自然科学基金(61873299) 海南省财政科技计划(ZDYF2020031,ZDYF2019009) +2 种基金中央高校基本科研基金(FRF-TP-19-043-A2)。; 文摘眼科中治疗孔源性视网膜脱离(RRD)的玻璃体切割联合硅油填充术中,预测术后硅油乳化情况,并根据其确定术中适宜硅油填充量和最终取出时间是手术成功的关键。然而手术流程中医生无法直接观察眼球内部结构,很难对填充物质进行定量分析,手术完成后亦对硅油乳化状态缺乏可视化认知。该文提出一种基于光滑粒子流体动力学的体积不可压缩多相流体计算框架,结合表面张力模型对眼内环境中硅油和水的耦合进行数值计算;构建以力平衡散体动力学模型为基础的多相流体互溶扩散模拟方法,对硅油乳化过程进行可视量化分析。实验表明,该方法可以稳定模拟强表面张力作用下多相流体耦合以及可混溶多相流体相间交互效果,从而有效辅助医生判定所需硅油填充量,并预测评估硅油乳化状态对手术预后的影响。; 关键词医学可视化计算机辅助诊断孔源性视网膜脱离多相流模拟; Keywords Medical visualization Computer aided diagnosis Rhegmatogenous Retinal Detachment(RRD) Multiphase flows simulation; 分类号 R774.1 [医药卫生—眼科] TP399 [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

题名用于索引视域的凸多边形树被引量：1: 5; 作者苗雪郭茜王昭顺谢永红; 机构北京科技大学计算机与通信工程学院材料领域知识工程北京市重点实验室(北京科技大学); 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期706-719,共14页; 基金国家自然科学基金项目(61602031) 中央高校基本科研业务费专项资金(FRF-BD-19-012A,FRF-IDRY-19-023) 国家重点研发计划项目(2017YFB0202303)。; 文摘智能手机等设备在拍摄照片和录制视频时会将拍摄位置和光学参数记录到影像文件中,可以提取并利用这些信息,在二维平面空间中还原出图片所对应的扇形视域(field-of-view,FOV).将影像文件及其对应的FOV存储在计算机中,用来支持用户对影像文件的空间查询.一种典型的空间查询是用户在地图上指定查询区域,计算机找出拍摄到这个区域的影像返回给用户,其实质是找出与查询区域存在交集的FOV.为了提升查询效率,需要设计合理的数据结构来索引FOV.然而,现有的索引结构没有充分利用FOV的形状特点.使用五边形近似描述FOV,并设计凸多边形树来索引五边形.树的节点是k;凸多边形.k;凸多边形是包围一组多边形的最佳多边形,它的边数不超过k并且无效区域最小,即它本身与其内部元素的差集最小.提出了淹没算法来找出这样的包围多边形.在构建凸多边形树时,将逐一插入FOV,为每个待插入FOV选择最优叶子节点的标准是让FOV插入后新节点的无效区较小,新节点的增加区较小,并且旧节点与FOV的重合区较大.同时,提出了基于凸多边形树的FOV查询算法.实验结果表明凸多边形树与现有索引相比可以提升查询效率.; 关键词空间查询视域凸多边形树形索引扇形; Keywords spatial query field-of-view(FOV) convex polygon tree structure sector-shaped; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 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	深度学习在材料显微图像分析中的应用与挑战	班晓娟宿彦京谢建新	《材料科学与工艺》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	12	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多尺度双重自注意力的遥感影像变化检测	史经业左一平支瑞聪刘吉强张梦鸽	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	传感网中UWB和IMU融合定位的性能评估	段世红姚翠徐诚何杰	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种硅油填充术眼内硅油乳化过程模拟可视化方法	班晓娟王佳敏王笑琨张雅斓徐衍睿宋重明黄厚斌朱志鸿	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	用于索引视域的凸多边形树	苗雪郭茜王昭顺谢永红	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料