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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

57 篇 期刊文献
54 篇 学位论文
4 篇 会议
1 篇 专利

馆藏范围

116 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

106 篇 工学
- 43 篇 机械工程
- 38 篇 控制科学与工程
- 38 篇 计算机科学与技术...
- 35 篇 软件工程
- 11 篇 生物医学工程（可授...
- 10 篇 仪器科学与技术
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- 5 篇 动力工程及工程热...
- 5 篇 航空宇航科学与技...
- 4 篇 信息与通信工程
- 4 篇 地质资源与地质工...
- 2 篇 电气工程
- 2 篇 矿业工程
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- 2 篇 农业工程
30 篇 管理学
- 29 篇 管理科学与工程(可...
12 篇 理学
- 7 篇 系统科学
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- 1 篇 物理学
- 1 篇 地理学
- 1 篇 大气科学
- 1 篇 地球物理学
- 1 篇 生态学
7 篇 医学
- 4 篇 临床医学
- 3 篇 中西医结合
- 3 篇 医学技术（可授医学...
- 2 篇 基础医学(可授医学...
4 篇 农学
- 3 篇 农业资源与环境
3 篇 艺术学
- 3 篇 设计学（可授艺术学...
1 篇 经济学
- 1 篇 应用经济学
1 篇 军事学

主题

115 篇 不确定性估计
18 篇 深度学习
8 篇 半监督学习
5 篇 注意力机制
5 篇 对比学习
4 篇 医学图像分割
3 篇 孪生网络
3 篇 目标检测
3 篇 贝叶斯神经网络
3 篇 伪标签
3 篇 语义分割
3 篇 深度神经网络
3 篇 风电功率预测
3 篇 图像分类
3 篇 自动驾驶
3 篇 医学影像分割
2 篇 氧化亚氮
2 篇 机械臂
2 篇 数据增强
2 篇 交汇水域

机构

6 篇 中国科学院大学
5 篇 南京航空航天大学
4 篇 南京邮电大学
3 篇 安徽大学
3 篇 天津工业大学
3 篇 中国电力科学研究...
3 篇 广西民族大学
2 篇 大连理工大学
2 篇 中国电科网络通信...
2 篇 安徽师范大学
2 篇 西北工业大学
2 篇 北京邮电大学
2 篇 太原重型机械教育...
2 篇 黑龙江大学
2 篇 长春工业大学
2 篇 上海交通大学
2 篇 武汉工程大学
2 篇 太原科技大学
2 篇 西安电子科技大学
2 篇 北京大学

作者

3 篇 feng shuanglei
3 篇 刘纯
3 篇 wang bo
3 篇 冯双磊
3 篇 liu chun
3 篇 zhang jun
2 篇 周丰
2 篇 wang xiao
2 篇 张君
2 篇 王潇
2 篇 赵洋
2 篇 孙文宇
2 篇 宣士斌
2 篇 赵鸿飞
2 篇 后希康
2 篇 周妍
2 篇 zhao yang
2 篇 王知昊
2 篇 cheng hong
2 篇 营娜

语言

115 篇 中文
1 篇 英文

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基于非线性模型的涡喷发动机气路故障诊断研究

基于非线性模型的涡喷发动机气路故障诊断研究

引用

作者：陈煜南京航空航天大学

学位级别：博士

发动机气路故障诊断技术是增加飞行任务安全性、保证发动机性能可靠性、减少发动机维护费用、缩短平均故障维修时间的重要手段,是航空动力系统健康管理的关键技术之一,并已成为飞行推进技术研究领域的热点之一。本文围绕涡喷发动机的基... 详细信息

发动机气路故障诊断技术是增加飞行任务安全性、保证发动机性能可靠性、减少发动机维护费用、缩短平均故障维修时间的重要手段,是航空动力系统健康管理的关键技术之一,并已成为飞行推进技术研究领域的热点之一。本文围绕涡喷发动机的基于非线性模型滤波故障诊断技术开展研究,包括发动机非线性部件级模型建模与修模、非线性滤波算法估计精度和计算效能、性能蜕化和突变故障诊断、气路故障诊断算法的快速验证。论文的主要工作和贡献如下:(1)研究了涡喷发动机非线性部件级模型的建模和修模方法。设计了涡喷发动机通用性能仿真模型的总体框架,利用Visual C++编写实现了发动机部件仿真类、仿真算法类以及程序界面代码,建立了全飞行包线内双轴涡喷发动机慢车以上非线性部件级模型。根据试车数据,基于最小二乘支持向量回归机设计涡喷发动机模型输出参数补偿器,利用训练补偿的方式实现发动机模型输出修正。提出了基于遗传算法的涡喷发动机部件特性修正方法,通过对主要旋转部件引入流量与效率调节因子,优化解算部件特性调节因子,获得修正后的部件特性用于模型计算,提高了发动机模型稳、动态仿真精度。(2)在涡喷发动机非线性部件级模型基础上,研究了扩展卡尔曼滤波的多种改进算法。根据涡喷发动机典型气路故障模式,给出表示部件性能健康的健康参数,通过设计故障系数模拟发动机气路部件故障。针对如何将部件性能变化的先验知识引入至非线性滤波估计的问题,提出了概率密度函数截断的扩展卡尔曼滤波和增益投影的扩展卡尔曼滤波算法,并将两种改进扩展卡尔曼滤波算法用于发动机气路故障诊断,提高发动机健康参数的诊断精度。考虑到工程实际中出现的可测参数少于健康参数的状态滤波估计问题,提出了不确定性扩展卡尔曼滤波估计方法,通过对状态变量中引入变换矩阵实现了不确定性气路故障诊断,拓宽了非线性滤波在涡喷发动机健康状态评估应用的范围。(3)针对涡喷发动机寿命期内部件性能自然蜕化下的气路突变故障诊断问题,在现有线性滤波诊断框架的基础上,提出了基于不确定性扩展卡尔曼的动态混合诊断架构,结合一对性能更新周期不同的发动机实时模型,设计了发动机气路部件与传感器故障诊断与隔离逻辑,通过该型涡喷发动机数字仿真分析,验证了该混合架构对于发动机部件性能自然蜕化的跟踪能力,同时对寿命期内不同循环周期下对于传感器与部件突变故障,具有较强的诊断能力。(4)针对涡喷发动机具有动态强非线性复杂噪声的特点,研究基于粒子滤波的涡喷发动机气路故障诊断方法。提出了量子粒子群优化的粒子滤波算法,该算法将量子行为粒子群优化引入至基本粒子滤波算法中,通过提高粒子滤波中每个粒子的效用,以改善滤波器对突变故障的反应速度,减少突变故障诊断的耗时。提出了包含粒子库的粒子滤波算法,通过在粒子滤波器中引入粒子库,使其能在突变点从粒子库筛选出更加接近实际情况的粒子,用于改善粒子滤波算法对突变故障的估计性能,并针对部分状态参数之间的耦合影响,提出了抑制漂移的方案。通过数字仿真验证了三种粒子滤波算法的气路故障诊断精度和计算效能。(5)研究了涡喷发动机气路故障诊断的快速原型试验验证方法。采用模块化思想构建了基于虚拟仪器语言Lab VIEW和Compact RIO平台的涡喷发动机气路故障诊断的快速原型仿真平台,涵盖系统监视工作站、发动机模拟器、信号接口单元、快速原型诊断器。在Compact RIO台上构建了发动机快速原型诊断器,采用Math Script节点、子VI、动态链接库DLL三种方式实现快速原型诊断器程序的模块化设计。利用搭建的快速原型仿真平台进行了快速原型诊断器的HIL仿真,实现了涡喷发动机气路故障诊断仿真试验。

关键词：涡喷发动机气路故障诊断性能蜕化部件级模型最小二乘支持向量回归机扩展卡尔曼滤波粒子滤波量子粒子群优化不确定性估计快速控制原型

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RFID数据流管理与挖掘若干关键技术研究

RFID数据流管理与挖掘若干关键技术研究

引用

作者：刘耀宗南京理工大学

学位级别：博士

无线射频识别(Radio Frequency IDentification，RFID)技术已经得到了越来越多的应用。在这些应用中，RFID阅读器会实时地采集大量包含监控对象时间、位置和状态信息的标签数据，这些数据是以流(Streams)的形式产生的，具有时态性、不... 详细信息

无线射频识别(Radio Frequency IDentification，RFID)技术已经得到了越来越多的应用。在这些应用中，RFID阅读器会实时地采集大量包含监控对象时间、位置和状态信息的标签数据，这些数据是以流(Streams)的形式产生的，具有时态性、不确定性、语义性、海量性等诸多特点，RFID数据流挖掘与管理是RFID技术与数据流理论相结合的研究对象。\n 本论文对RFID数据流研究进行了归纳和总结，以RFID实时定位应用为背景，在RFID数据流的清洗策略与方法、RFID数据流的世系追踪与标注、RFID位置流的不确定性估计、RFID数据流的复杂事件处理等方面提出了新的模型和解决方法，建立了一套有特色的RFID数据流管理与挖掘框架。\n 本论文的主要研究工作及取得的创新性成果如下:\n 1)RFID数据流的清洗策略与方法\n RFID原始数据含有大量噪声，应用之前需要清洗，而清洗策略是清洗质量的保证。引入最大熵特征选择方法用于RFID数据流的清洗策略，对比实验表明该方案优于已有的清洗策略。针对核密度估计的RFID数据清洗方法存在的缺陷，引入小波密度估计的离群点检测方法用于RFID交错读的清洗，对比实验表明该方法取得了较好的清洗效果。\n 2)RFID数据流的世系追踪与标注\n 目前还缺少科学合理的数据流世系追踪模型，以RFID数据流的冰山查询中热门元素的数据世系追踪为研究对象，提出了面向RFID冰山查询的世系追踪模型;在RFID数据流上添加起源信息可以表示其世系，结合主动学习与半监督学习机制，采用数据流分类算法实现RFID数据流的世系标注，为RFID数据流的上层应用奠定了基础。\n 3)RFID位置流的不确定性估计\n RFID技术大量用于实时定位系统，携带标签移动对象和阅读器组成的环境受多种因素影响，使得阅读器采集到的位置数据流具有不确定性。首先根据RFID实时定位的场景建立了一个马尔可夫序列;其次，在粒子滤波基础上，采用属性权重优化方法减少粒子数目并提高了重采样粒子的质量，从而改进滤波的状态估计值，实验表明了该方法不但提高了位置估计的精度也保证了实时性。\n 4)RFID数据流复杂事件处理\n 复杂事件是RFID应用研究的重点，首先介绍了RFID数据流复杂事件处理所涉及的关键技术，在分析和总结已有复杂事件检测方法的基础上，以RFID实时定位应用为背景，设计了RFID复杂事件处理框架;提出了基于时间自动机的RFID复杂事件模式，并采用时间图对RFID事件流的约束进行了推导;最后通过对比实验验证了该平台处理RFID复杂事件的性能。

关键词：无线射频识别数据流管理数据挖掘清洗策略不确定性估计复杂事件处理

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基于块对比学习的病理组织细胞核分割算法

基于块对比学习的病理组织细胞核分割算法

引用

作者：陈子铭广西民族大学

学位级别：硕士

本文提出了一个半监督方法和一个无监督方法,两个方法均与对比学习相关,利用病理组织细胞核图像的分割前景目标具有离散的特点,使对病理组织的细胞核图像进行分块后使用对比学习成为可能。具体研究内容如下:(1)针对目前细胞核的半监督... 详细信息

本文提出了一个半监督方法和一个无监督方法,两个方法均与对比学习相关,利用病理组织细胞核图像的分割前景目标具有离散的特点,使对病理组织的细胞核图像进行分块后使用对比学习成为可能。具体研究内容如下: (1)针对目前细胞核的半监督对比学习语义分割质量高度依赖于平滑、正确伪标签的预测等问题,提出了虚拟对抗训练的跨域块对比学习半监督细胞核语义分割方法(VAT-CDCL)。提出的方法将虚拟对抗训练(VAT)方法融入到跨域块对比学习半监督细胞核语义分割模型中用以提升网络预测伪标签的平滑度与准确度,并使用像素自加权的一致性正则化损失替换原有的人工设置高置信度阈值的一致性正则化损失,对图像中各像素的损失自加权,正确的对网络预测的伪标签进行有效利用。实验结果表明,在有标签图片比例为1/32、1/16和1/8的比例下,提出的方法在MoNuSeg数据集上医学图像分割主要评估指标Dice系数和Jaccard系数分别较CDCL模型提升了0.96个百分点和1.11个百分点、0.74个百分点和0.85个百分点、1.40个百分点和2.00百分点;在DSB数据集上Dice系数和Jaccard系数分别较CDCL模型提升了1.69个百分点和2.27百分点、1.47个百分点和2.19个百分点、1.24个百分点和个1.77百分点。 (2)针对块对比学习的无监督细胞核语义分割框架CSL的对比学习损失依赖于相似度度量的情况,提出了CSL-C框架,向原框架中加入特征映射网络,通过特征映射网络对正负样本块进行特征映射,得到特征向量后计算余弦相似度(Cosine similarity),此外还根据SimCLR模型对数据增强的结论,在原有的随机裁剪数据增强的基础上添加了颜色抖动增强。实验结果表明,提出的CSL-C框架在MoNuSeg数据集上比原框架的Dice系数提升了1.46个百分点,并比较了不同相似度度量的训练效果,以及不同颜色抖动对框架训练的影响。

关键词：细胞核语义分割深度学习虚拟对抗训练块对比学习不确定性估计数据增强相似度度量

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基于数据融合的监控场景身份识别方法研究

基于数据融合的监控场景身份识别方法研究

引用

作者：陈锦威桂林电子科技大学

学位级别：硕士

身份识别技术主要利用个体特有的生物特征信息实现身份的认定。随着社会智能化的推进,身份识别作为信息安全领域的重要技术已经广泛应用于各类场景中,但在监控场景下,仍然缺乏对可获取的生物特征即人脸与行人特征信息实现充分利用的方法... 详细信息

身份识别技术主要利用个体特有的生物特征信息实现身份的认定。随着社会智能化的推进,身份识别作为信息安全领域的重要技术已经广泛应用于各类场景中,但在监控场景下,仍然缺乏对可获取的生物特征即人脸与行人特征信息实现充分利用的方法,以满足人们在应用层面的需求。本文面向社区安防的监控场景,研究基于人脸与行人特征信息融合的多模态生物识别技术,实现对特征信息的有效利用以完成目标身份的精确识别。研究内容如下:1.分析社区监控场景身份识别任务的数据特性与挑战,并制作相应的数据集。由于社区监控场景存在活动人口稳定、密度不高、区域较小的特点,在其完善的监控系统协助下容易同时获取识别目标的人脸与行人特征,本文采集复杂社区环境下监控视频构建了千人级的人脸-行人数据集。分析所采集的数据,该场景下身份识别任务的挑战主要源于非配合性导致的生物信息获取限制与复杂性导致的现实因素影响,例如拍摄距离与角度、目标运动、光线变化、物体遮挡等,容易使图像出现模糊、遮挡、大角度等情况。2.针对监控场景下人脸与行人特征信息容易受现实因素影响,且影响程度根据不同实际情况存在较大差异的问题,提出了一种基于不确定性估计与DS(Dempster-Shafer)证据理论的身份识别方法,通过量化现实因素对人脸与行人特征造成影响的程度,并使其作为识别结果的考虑依据,以减缓现实因素带来的影响。首先设计了一种不确定估计模块,利用神经网络的输出作为Dirichlet分布的参数分别对人脸与行人特征在身份类别上的主观逻辑进行建模得到单一特征在各类别上的信念质量与不确定度,通过不确定度反映各模态特征被监控场景下现实因素影响的程度,并且设计一种证据向量生成损失以约束该模块主观逻辑的生成与学习。其次,设计了一种基于证据理论的组合决策方法,将人脸与行人特征受现实因素影响的程度作为识别过程的侧重依据,实现符合客观逻辑的评分级融合与决策。所提方法在自制数据集上的准确率达到87.871%,实验结果表明,该方法能够有效降低监控场景下现实因素对识别结果造成的影响,提高识别准确率。3.针对监控场景下人脸与行人特征存在强关联性,进而产生大量冗余与干扰信息影响识别效果的问题,提出了一种基于典型相关分析与深度网络的身份识别方法,去除冗余与干扰信息。首先设计一种典型相关映射模块,通过典型相关分析技术对人脸特征与行人特征之间的相关性进行分析,并利用深度网络与正交投影张量将人脸与行人特征各自映射到具有代表性且不冗余的空间中进行表示,去除冗余与干扰信息并将重要分类整合信息进行融合保留。其次,设计了一种距离度量匹配模块,通过将待识别的融合特征与已识别的数据库特征进行特征距离的快速度量,实现对待识别身份的迅速确认。所提方法在自制数据集上的准确率达到74.254%,实验结果表明,所提方法能够有效减少人脸与行人特征之间存在的冗余与干扰信息,降低数据复杂性,进而提高识别精度。综上所述,本文提出了两种方法以缓解监控场景下身份识别应用所存在的部分问题,并在自制的数据集上证明了本文方法的有效性,对身份识别在监控场景的研究与应用,具有重要推动意义。

关键词：多模态身份识别技术深度网络不确定性估计 DS证据理论典型相关分析

来源：评论

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交汇水域场景船舶航行意图预测方法

交汇水域场景船舶航行意图预测方法

引用

作者：王知昊武汉工程大学

学位级别：硕士

轨迹预测根据周围环境以及当前和历史观测结果预测船舶未来状态,对实现新一代航运系统大背景下的智能航行技术具有重要意义。本文选取交汇水域为场景,开展船舶轨迹预测和航行意图识别方法研究,主要内容包括:首先,利用美国沿海AIS公开数... 详细信息

轨迹预测根据周围环境以及当前和历史观测结果预测船舶未来状态,对实现新一代航运系统大背景下的智能航行技术具有重要意义。本文选取交汇水域为场景,开展船舶轨迹预测和航行意图识别方法研究,主要内容包括:首先,利用美国沿海AIS公开数据集,具体选择美国弗罗里达州沿海某交汇水域,从中提取获得船舶原始轨迹并对其进行一系列预处理,包括异常筛选、序列重采样和轨迹切片,创建交汇水域船舶轨迹数据集,为后续研究工作提供数据支撑。随后,提出一种基于CNN+LSTM组合神经网络的船舶轨迹预测模型,引入航行意图识别因子,使模型在预测轨迹序列的同时能够计算航路选择概率,实现对未来时段航行意图的识别。同时,考虑到预测模型在实际应用中可能产生的误差,提出一种不确定性估计方法,在轨迹预测模型基础上,引入Dropout算法对船舶未来时段轨迹的不确定性进行描述。最后,通过定性和定量实验分析,讨论了所提方法在不同采样频率和时间长度等输入条件下的轨迹预测精度和航行意图识别准确率。当输入轨迹序列为时长60 min,频率3 min时,所提方法对未来60 min的轨迹预测平均误差为0.7892 n mile,最大误差为1.6298 n mile,船舶航行意图识别准确率达到87%,当Dropout值为0.5时,置信椭圆覆盖率达到85.7%。实验结果表明所提方法针对交汇水域船舶轨迹预测和航行意图识别的有效性。该论文工作对促进未来船舶智能化发展具有重要意义。

关键词：交汇水域船舶轨迹序列预测意图预测不确定性估计

来源：评论

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基于不确定估计的自适应目标跟踪算法研究

基于不确定估计的自适应目标跟踪算法研究

引用

作者：马杰华侨大学

学位级别：硕士

目标跟踪是计算机视觉领域中最为核心的基础研究课题之一。在目标跟踪问题研究中,通过设计对视频数据的分析和研究,目前已实现在智能视频监控、人机交互、自动驾驶和军事科技等领域的广泛应用,且具有重要的学术理论研究价值。其中,对于... 详细信息

目标跟踪是计算机视觉领域中最为核心的基础研究课题之一。在目标跟踪问题研究中,通过设计对视频数据的分析和研究,目前已实现在智能视频监控、人机交互、自动驾驶和军事科技等领域的广泛应用,且具有重要的学术理论研究价值。其中,对于探索研究跟踪器应对目标表观、尺度等内在变化,以及背景相似目标干扰、相机抖动等外在变化等问题,国内外研究人员近年来开展了大量的研究,进一步提出了优化算法模型的设计方案。尽管现有方案能够取得优异的性能,但目前还存在以下难点尚未得到很好的解决:模型中分支预测的可靠性;跟踪器中模板与搜索图像特征表达的可靠性;多分支模型结构的可靠性。针对上述问题,本文通过不确定性估计的方法,在基于孪生网络的目标跟踪算法框架中,对目标跟踪算法的不确定性和可靠性进行分析和处理。本论文主要通过以下两个方面开展研究: (1)提出基于不确定感知优化孪生网络输出的目标跟踪算法。首先,本研究通过对基于孪生网络的跟踪器进行分析,发现在多任务跟踪器分支设计中,存在对分支可靠性的优化约束问题。基于此,本研究设计了一种通过对分类、回归分支优化的不确定性估计感知算法,实现有效地量化模型分支的可靠性。此外,跟踪器结合基于不确定性感知的在线更新机制,提升跟踪器的鲁棒性。同时,跟踪器在6个基准数据集中实验验证了其精度和鲁棒性,达到了优异的性能; (2)提出基于不确定性感知增强特征和语义一致的孪生网络目标跟踪算法。本研究对基于孪生网络的跟踪器模型结构的进一步探索,跟踪器在受到相似物干扰、模糊等干扰中出现跟丢的情况,发现由于搜索和模板分支互相关的特征缺乏特征可靠性分析,导致特征判别性差。因此,本研究首先提出了一种数据驱动的不确定性感知策略,用于生成的不确定性感知特征,并作为优化互相关特征表征信息,实现有效地最小化目标特征表示的不确定性。其次,本研究设计了一个语义一致性检查分支,通过自适应生成语义一致性标签来评估分类分支和回归分支之间的不确定性。最终,跟踪器在5个基准数据集实验中表明其优异性能。

关键词：目标跟踪不确定性估计孪生网络深度学习

来源：评论

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半监督图像分类的伪标签预测方法研究

半监督图像分类的伪标签预测方法研究

引用

作者：熊巍钰北京邮电大学

学位级别：硕士

半监督学习为无标注数据提高分类器性能提供了一种有效的方法,其中各类基于伪标签的半监督分类方法更是展现了优异的性能表现。然而,本文认为现有的固定阈值伪标签策略在面对带有噪声的伪标签时,固定阈值设计无法提供矫正机制以缓解错... 详细信息

半监督学习为无标注数据提高分类器性能提供了一种有效的方法,其中各类基于伪标签的半监督分类方法更是展现了优异的性能表现。然而,本文认为现有的固定阈值伪标签策略在面对带有噪声的伪标签时,固定阈值设计无法提供矫正机制以缓解错误伪标签引入的确认偏差。此外,固定阈值伪标签策略无法有效利用无标注数据,这将导致模型性能低下且收敛速度变慢。鉴于以上问题,本文将从伪标签质量评估和伪标签生成两个角度提升半监督分类性能。首先,本文设计一种基于样本时序预测的自适应阈值策略。自适应阈值策略维护样本在时间序列上的历史预测,并计算描述样本学习水平的基础阈值和表示模型认知程度的时序不确定性。这一动态阈值设计从减少训练中噪声伪标签和设计伪标签矫正机制两个角度,实现了对有效难例的召回和对错误伪标签的修正,为伪标签质量评估提供符合样本难度和模型认知能力的标准。接着,为了进一步提高伪标签生成的精度,本文针对当前方法样本数据增强视图数量过少的问题,设计了一种多视图掩码策略,鼓励模型在早期训练阶段进行多样化的目标特征学习。结合自适应阈值策略和多视图掩码策略,本文提出半监督分类伪标签统一框架TeST。实验表明TeST方法在半监督分类的三个主流数据集基准上取得了更先进的分类性能,特别是当标注数据稀少时。广泛的消融实验和可视化结果表明TeST方法各模块的性能提升和在半难例样本挖掘与降低模型认知不确定性方向的优越性。

关键词：图像分类半监督分类不确定性估计表征学习

来源：评论

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基于局部特征对比学习的半监督医学图像分割

基于局部特征对比学习的半监督医学图像分割

引用

作者：黄政南昌大学

学位级别：硕士

基于半监督学习的医学图像分割的目的是利用少量标记数据和大量的无标记数据进行训练,让无标记数据参与训练进而提升模型的分割性能。现有的大部分半监督医学图像分割方法都存在以下问题和挑战:(1)医学图像中的目标边界往往是模糊的,导... 详细信息

基于半监督学习的医学图像分割的目的是利用少量标记数据和大量的无标记数据进行训练,让无标记数据参与训练进而提升模型的分割性能。现有的大部分半监督医学图像分割方法都存在以下问题和挑战:(1)医学图像中的目标边界往往是模糊的,导致模型无法精确分割边界,如何利用边界信息辅助模型训练,从而提高模型对于边界的分割能力是一个挑战。(2)像素级特征对比学习方法参与对比学习的样本数量多,往往计算量特别大,模型需要训练的时间过长,同时对参与对比学习的样本质量没有一个评价机制,质量不高的样本参与对比学习可能会影响对比学习的效果。本文针对这两个问题,分别提出了两种模型以用于半监督医学图像分割,利用局部特征的对比学习有效提高了特征的类内紧致性和类间可分性。本文的主要研究内容如下: 针对问题一,本文提出了一种基于双流密集块级局部特征对比学习的半监督医学图像分割方法。本文的方法采用预测流同时预测分割图和符号距离图,通过两种预测知识互补,加强了模型对边界特征的理解。本文还提出了包含密集块级局部特征对比学习模块的特征流。密集块级局部特征对比学习模块利用符号距离图中的隐式形状信息将特征块进行分类,指导正负对有效匹配,并通过计算对比损失优化特征在高维空间的表示。在三个公开数据集上的广泛实验表明,本文方法相较于现有方法具有一定的性能优势,并通过可视化分析和对比发现本文的方法对于目标边界的分割更精确,说明本文方法能有效利用边界信息进行对比学习,在优化特征分布的同时加强模型对边界的分割能力。针对问题二,本文提出了一种基于不确定性引导下的像素级局部特征对比学习半监督医学图像分割方法。对于像素级局部特征对比学习过程,为了让不同语义环境下的特征进行对比学习从而增强特征的鲁棒性,本文方法首先基于上下文不一致进行初步样本选择,让图像在不同上下文环境下输入进模型从而得到不同的语义特征,同时初步减少了像素级对比学习的计算量。接下来通过基于仿射一致的不确定性估计筛选出了高置信度的特征点参与对比学习,利用伪标签对特征的正负对匹配进行指导,最后计算对比损失优化特征空间的分布,提高类内紧致性和类间可分性。在三个公开数据集上的相关实验表明,本文方法能在有效降低像素级对比损失的计算量的同时提高像素级局部特征对比学习的效果,能有效利用不确定性估计机制优化像素级局部特征对比学习的过程,在定性和定量分析上均优于现有方法。

关键词：医学图像分割半监督学习局部特征对比学习不确定性估计

来源：评论

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基于半监督深度学习的肝脏CT影像分割方法研究

基于半监督深度学习的肝脏CT影像分割方法研究

引用

作者：罗港重庆师范大学

学位级别：硕士

肝癌是最常见的癌症之一,每年导致大量死亡。肝脏治疗方案需要准确的诊断,以评估肿瘤的大小和位置,并做出最佳的临床治疗决定。使用计算机断层扫描的医学成像是最常用的肝癌诊断成像技术,因为它提供了准确的关于人体腹部器官的解剖信息... 详细信息

肝癌是最常见的癌症之一,每年导致大量死亡。肝脏治疗方案需要准确的诊断,以评估肿瘤的大小和位置,并做出最佳的临床治疗决定。使用计算机断层扫描的医学成像是最常用的肝癌诊断成像技术,因为它提供了准确的关于人体腹部器官的解剖信息,从计算机断层扫描中分割肝脏和肿瘤是肝脏解剖可视化的重要一步。但是腹部肝脏肿瘤分布复杂,基于传统算法的肝脏肿瘤分割性能不足以满足临床要求,基于深度学习的肝脏肿瘤分割方法需要大量的有标签数据。而实际应用中肝脏肿瘤图片标签难以获取,大量标注需要依赖领域专家,费时费力。本文从肝脏及肝脏肿瘤分割中有标签数据量不足出发,结合深度学习与半监督方法,提出三种不同的肝脏和肝脏肿瘤分割方法,具体工作如下:(1)针对有标签数据不足,肝脏肿瘤病灶区域小的问题,本文提出了一种基于双任务一致性的半监督肝脏CT影像分割方法。该方法采用一个编码器,两个解码器的网络模型结构,其中编码器和一个解码器实现图像分割,与另一个解码器实现图像重建。无标签数据通过一致性分割与重建任务得到的两个不同图像背景计算损失并优化网络参数。同时在网络的编码器部分加入注意力模块以更好地获取分割区域的空间位置信息,并使用锐化操作增加无标签数据重建输出的置信度。与有监督深度学习分割方法相比,在肝脏CT影像分割的有效性和泛化性上有一定的性能提升,能有效解决数据集数量少、小病灶分割难度大的问题。(2)针对无标签数据没有正确的标签引导,直接使用无标签数据优化网络容易导致模型崩溃的问题,本文提出一种基于不确定性校正的多路径一致性半监督肝脏CT影像分割方法。该方法采用U-Net++作为分割网络,该网络可以获得一组不同路径的分割预测,并通过最小化每个路径预测与其平均值之间的差异来从无标签数据中学习。提出一种不确定性校正方法用来辅助多路径一致性正则化,使得模型关注置信度高的部分并忽视置信度较低的部分。与现有的有监督分割方法和常用半监督分割方法相比,在肝脏肿瘤分割的有效性上有一定的性能提升,并能有效解决数据集标记数量少的问题,并提高模型训练的稳定性。(3)针对肝脏肿瘤边界分割困难,模型容易误分割、漏分割的问题,本文提出一种基于不确定性估计和互一致的半监督肝脏CT影像分割方法。该方法采用平均教师模型作为基础半监督框架,分割网络采用U-Net。在U-Net最后一层增加一个输出层,使其输出两个分割结果,针对这两个分割结果,采取不同的损失更新。经过不同损失函数的两个输出可以增加模型的多样化特征,并能减少过拟合的风险并提高模型性能。并使用锐化函数生成分割伪标签,通过伪标签获得不同损失分割结果的一致性。实验结果表明,该方法对于分割肝脏CT影像边界有较好的效果。

关键词：肝脏CT影像深度学习半监督方法一致性正则化不确定性估计平均教师模型

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基于深度学习的视觉SLAM算法研究

基于深度学习的视觉SLAM算法研究

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作者：聂欣雨军事科学院

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同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,简称SLAM)算法赋予机器人在未知环境下进行自主定位和建图的能力,是实现移动机器人完全自主控制和真正智能化的关键算法之一。随着移动机器人技术的发展与进步,SLAM算法也被广泛... 详细信息

同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,简称SLAM)算法赋予机器人在未知环境下进行自主定位和建图的能力,是实现移动机器人完全自主控制和真正智能化的关键算法之一。随着移动机器人技术的发展与进步,SLAM算法也被广泛应用于自动驾驶、虚拟现实、环境勘探、灾情救援、仓储物流等领域。由于单目相机具有价格低廉、结构简单、易于部署等独特优势,采用其作为传感器的单目视觉SLAM算法受到了国内外学者的广泛关注。传统单目视觉SLAM算法基于空间几何关系建立模型,通过滤波或图优化的方式求解机器人位姿与环境地图,在理想环境下表现优异。然而由于真实环境中存在着运动物体和稀疏纹理等难以建模的复杂情况,这些方法依然无法落地形成成熟的应用。近年来随着深度学习技术的迅速发展,基于深度学习的自监督深度估计方法逐渐受到人们的关注。借助神经网络强大的特征提取能力,这些方法能够在运动物体和稀疏纹理等困难场景中直接从单张图像中恢复深度信息。因此,如何利用自监督深度估计方法提升视觉SLAM算法的估计精度成为了当前最前沿的研究热点之一。在以上背景下,本文围绕深度估计模型与传统视觉SLAM算法的融合策略展开研究。概括起来,本文的工作主要包括以下三个方面:一、通过深入分析现有的自监督深度估计流程,阐明了错误的深度估计结果会对模型收敛造成不利影响。在此基础上,提出了基于教师-学生架构的深度估计自提升框架。在该框架中,教师模型与学生模型通过互相迭代的方式提升在深度估计与不确定性任务中的性能表现。经过训练,学生模型能够在预测图像深度的同时输出对应的深度不确定性,为下游应用表明深度估计结果的可信程度。二、指出了深度估计模型与传统视觉SLAM算法ORB-SLAM3之间存在的尺度不一致问题,并提出了一种特殊的尺度对齐策略。该策略通过修改基线长度得到合理的虚拟双目坐标。更进一步的,考虑到深度不确定性反映了深度估计结果的准确程度,本文将深度不确定性作为自适应权重加入到后端优化的协方差矩阵中,提出了一种基于深度不确定性的伪RGB-D视觉SLAM算法。三、本文基于以上研究成果,将自提升深度估计框架和基于深度不确定性的伪RGB-D视觉SLAM算法进行有机融合,设计并实现了一个基于深度学习的视觉SLAM原型系统。通过阐明该原型系统的整体架构与内部实现流程,为单目视觉SLAM算法的落地提供助力。

关键词：单目视觉SLAM 深度学习深度估计不确定性估计

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