检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2023年第12期35卷 1863-1874页

作者：巢海远孔澳祥陈正鸣刘景黄瑞河海大学信息学部物联网工程学院常州213022 江苏理工学院计算机工程学院常州213022

拓扑元素永久命名是研发自主版权的参数化特征造型系统的核心技术之一.文中从原始名到引用名,逐步提出了一套完整的层次化命名方法与机制.首先,分析了原始名设计与命名传播的一般机制;其次,综合利用设计过程中特征方向、局部拓扑等有效... 详细信息

拓扑元素永久命名是研发自主版权的参数化特征造型系统的核心技术之一.文中从原始名到引用名,逐步提出了一套完整的层次化命名方法与机制.首先,分析了原始名设计与命名传播的一般机制;其次,综合利用设计过程中特征方向、局部拓扑等有效信息构造具有层次化结构的拓扑元素引用名,并基于提出的活化特征、对称活化特征以及子集关系原则解析引用名得到辨识结果;最后,基于开源几何引擎OpenCasCade开发原型系统实现了所提出的方法.实验结果表明,文中方法能够有效地处理拓扑元素引用时的歧义性问题,所设计的层次化动态机制有很好的扩展性.

关键词：特征造型永久命名层次化设计与辨识 CAD/CAM

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基于术中X线片的髓内钉远端孔深度学习定位方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第8期35卷 1206-1215页

作者：王菲蒋俊锋邓子越陈亮黄瑞陈正鸣何坤金姚庆强杨光辉河海大学物联网工程学院常州213000 河海大学计算机信息学院南京210000 常州锦瑟医疗信息科技有限公司常州213000 南京医科大学附属南京医院南京210006 溧阳市人民医院常州213300

通过深度特征提取与髓内钉孔轴线深度回归,基于术中2张不同角度X线片,提出一种精准定位髓内钉远端孔的方法.首先通过目标检测算法提取X线片中的髓内钉轮廓,使用深度神经网络预测远端孔轴线在二维成像平面中的投影;然后根据双平面相交的... 详细信息

通过深度特征提取与髓内钉孔轴线深度回归,基于术中2张不同角度X线片,提出一种精准定位髓内钉远端孔的方法.首先通过目标检测算法提取X线片中的髓内钉轮廓,使用深度神经网络预测远端孔轴线在二维成像平面中的投影;然后根据双平面相交的方法,初步确定远端孔的空间位姿;最后利用髓内钉轮廓信息,使用协方差矩阵自适应进化策略算法进行位姿迭代修正.将所提方法计算得到的远端孔轴线与真实远端孔轴线进行比较的实验结果表明,在模拟环境中,两轴线平均距离误差为0.34 mm,平均角度误差为0.35°;在临床环境中,两轴线平均距离误差为0.68 mm,平均角度误差为0.72°.该方法能够满足髓内钉手术中远端孔精准定位的临床需求,可有效地提高髓内钉远端锁钉术中定位效率.

关键词：计算机辅助手术导航交锁髓内钉远端铰锁孔定位 X线片深度回归

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结合注意力机制的多尺度特征融合图像去雾算法

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计算机科学 2022年第5期49卷 50-57页

作者：范新南赵忠鑫严炜严锡君史朋飞河海大学物联网工程学院江苏常州213022 河海大学计算机与信息学院南京211100

针对传统图像去雾算法容易受到先验知识制约以及颜色失真等问题,提出了一种结合注意力机制的多尺度特征融合图像去雾算法。该算法首先通过下采样操作得到多个尺度的特征图,然后在不同尺度的特征图之间采用跳跃连接的方式将编码器部分的... 详细信息

针对传统图像去雾算法容易受到先验知识制约以及颜色失真等问题,提出了一种结合注意力机制的多尺度特征融合图像去雾算法。该算法首先通过下采样操作得到多个尺度的特征图,然后在不同尺度的特征图之间采用跳跃连接的方式将编码器部分的特征图与解码器部分的特征图连接起来以进行特征融合。同时,在网络中加入一个由通道注意力子模块和像素注意力子模块组成的特征注意力模块来控制不同通道与像素的重要性,这种特征注意力模块让网络更加关注细节信息和重要特征,因此能取得更好的去雾效果。为了验证所提算法的有效性,首先在RESIDE数据集上将所提算法与5种流行的去雾算法进行定性与定量对比实验。实验结果表明,所提算法能比较完全地除雾,而且对图像色彩的保持度较好;同时,在两个评价指标峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structure Similarity,SSIM)上的平均值分别为28.83 dB和0.9575,相较于对比算法中性能位居第二的模型分别提高了2.23 dB和0.0172。然后在MSD数据集以及真实图像上将所提算法与5种对比算法进行了定性对比实验。实验结果进一步证明了所提算法的去雾性能以及色彩保持度良好。

关键词：注意力机制多尺度特征融合去雾算法去雾性能色彩保持度

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基于改进U-Net网络的细小裂纹检测

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计算机应用与软件 2022年第3期39卷 193-200页

作者：封晓晨李宁顾玉宛符心宇王雨生徐守坤常州大学信息科学与工程学院江苏常州213164 河海大学计算机与信息学院江苏南京210098

针对复杂背景下细小裂纹图像检测难、噪声干扰多和裂纹宽度信息易丢失的问题,提出一种基于U-Net改进的方法。利用残差块解决网络退化,加入BN层改善梯度弥散,融入深度可分离卷积以及高尺度的转置卷积,实现特征信息由浅入深的传递;改进注... 详细信息

针对复杂背景下细小裂纹图像检测难、噪声干扰多和裂纹宽度信息易丢失的问题,提出一种基于U-Net改进的方法。利用残差块解决网络退化,加入BN层改善梯度弥散,融入深度可分离卷积以及高尺度的转置卷积,实现特征信息由浅入深的传递;改进注意力机制,实现细节特征的优化;延伸U-Net特征向量长度,在底部加入由最大池化层、小尺度深度可分离卷积与上采样层构建的层融合模块,实现分辨率和感受野之间的平衡。实验结果表明,在客观标准下,改进的方法比U-Net的IoU的值提高0.1873,Recall的值提高了0.1127,Precision提高了0.1359,F1-score提高了0.0687,并且实验结果皆优于其他方法对于U-Net的改进,减少了伪分割现象,完成对细小裂纹分割,获得更加精细的裂纹宽度信息。

关键词：裂纹检测 U-Net 池化层残差块注意力机制

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基于1D-CNN联合特征提取的轴承健康监测与故障诊断

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软件学报 2021年第8期32卷 2379-2390页

作者：刘立朱健成韩光洁毕远国河海大学信息学部物联网工程学院江苏常州213022 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169

针对特定机械设备构建数据驱动的故障诊断模型缺乏泛化能力,而轴承作为各型机械的共有核心部件,对其健康状态的判定对不同机械的衍生故障分析具有普适性意义.提出了一种基于1D-CNN(one-dimensional convolution neural network)联合特... 详细信息

针对特定机械设备构建数据驱动的故障诊断模型缺乏泛化能力,而轴承作为各型机械的共有核心部件,对其健康状态的判定对不同机械的衍生故障分析具有普适性意义.提出了一种基于1D-CNN(one-dimensional convolution neural network)联合特征提取的轴承健康监测与故障诊断算法.算法首先对轴承原始振动信号进行分区裁剪,裁剪获得的信号分区作为特征学习空间并行输入1D-CNN中,以提取各工况下的代表性特征域.为了避免对故障重叠信息的处理,优先使用对健康状态敏感的特征域构建轴承健康状态判别模型,若健康状态判别模型识别轴承未处于健康状态,特征域将与原始信号联合重构,通过耦合自动编码器开展故障模式判定.使用凯斯西储大学(Case Western Reserve University)的轴承数据开展实验,结果表明,该算法继承了深层学习模型的准确性和鲁棒性,具有较高的故障诊断精度和较低的诊断时延.

关键词：工业物联网故障诊断轴承一维卷积神经网络联合特征

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对位对线的粗隆间骨折计算机辅助复位方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第5期32卷 837-845页

作者：邓子越蒋俊锋陈正鸣黄瑞河海大学计算机信息学院南京210000 河海大学物联网工程学院常州213022

临床医学中,股骨粗隆间骨折复位应同时满足对位和对线的医学需求,现有计算机辅助复位方法不能较好支持.为此提出一种基于对位对线的粗隆间骨折计算机辅助复位方法,以碎骨三角网格模型为拼接对象,通过充分利用人体CT扫描特点,有效地评估... 详细信息

临床医学中,股骨粗隆间骨折复位应同时满足对位和对线的医学需求,现有计算机辅助复位方法不能较好支持.为此提出一种基于对位对线的粗隆间骨折计算机辅助复位方法,以碎骨三角网格模型为拼接对象,通过充分利用人体CT扫描特点,有效地评估下肢力线,实现对线调整;然后以断裂面之间距离最小化为目标,实现对位拼接;通过对位与对线的反复迭代拼接,最终得到复位结果.在粗隆间骨折临床数据集上进行了实验,并与医生手工复位作比较,实验结果表明,该方法能满足对位对线医学需求,有效地提高粗隆间骨折的术前规划效率.

关键词：三维模型骨折复位计算机辅助术前规划对位对线拼接

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基于神经网络和体素模板的骨骼受损类型判别

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第8期33卷 1295-1307页

作者：陈义仁何坤金陆丰威蒋俊锋陈正鸣河海大学物联网工程学院常州213022 安庆师范大学计算机与信息学院安庆246133 常州市图形图像与骨科植入物数字化技术重点实验室常州213022 河海大学疏浚技术教育部工程研究中心常州213022

针对骨骼受损类型复杂多样、难以自动判别的问题,提出一种基于神经网络和体素模板的骨骼受损类型自动判别方法.首先构建一种区域分割且规则化的体素模板,以有效地表征形态结构不规则的骨骼受损区域;然后建立一种受损骨骼与体素模板之间... 详细信息

针对骨骼受损类型复杂多样、难以自动判别的问题,提出一种基于神经网络和体素模板的骨骼受损类型自动判别方法.首先构建一种区域分割且规则化的体素模板,以有效地表征形态结构不规则的骨骼受损区域;然后建立一种受损骨骼与体素模板之间的同构映射,用于提取受损区域的体素信息,并依此生成受损类型体素样本库;再结合医学先验知识定义一种受损区域体素间的约束关系,将连续受损区域作为单元,对同类型样本进行组合以扩充样本库;最后设计和训练神经网络模型对骨骼的受损类型进行自动判别.实验中采集352份股骨受损样本,其预测结果与骨科医师的临床诊断结论相比,准确率达97%,且分类准确率、时间性能和所识别的受损类型数目优于现有文献方法,结果表明,该方法能够辅助医生快速、有效地判断患者骨骼的受损类型,为骨折手术中内固定植入物的选取提供理论基础.

关键词：体素模板神经网络受损类型平均化模型

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海洋观监测传感器网络多接入边缘计算卸载方法

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物联网学报 2021年第1期5卷 36-52页

作者：苏新王子怡王宇鹏周思源河海大学物联网工程学院江苏常州213002 沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136 河海大学计算机与信息学院江苏南京211106

多接入边缘计算(MAC,multi-access edge computing)可有效保障海洋观监测传感器网络(简称传感网)的低时延、高可靠数据传输及其各类相关海事应用。在近海场景下,结合边缘计算资源分布建立多用户单跳单播(MSU,multi-user single-hop unic... 详细信息

多接入边缘计算(MAC,multi-access edge computing)可有效保障海洋观监测传感器网络(简称传感网)的低时延、高可靠数据传输及其各类相关海事应用。在近海场景下,结合边缘计算资源分布建立多用户单跳单播(MSU,multi-user single-hop unicast)与多用户多跳单播(MMU,multi-user multi-hop unicast)两种卸载模型。利用混合整数非线性规划分离优化目标,有效地分配传输功率,并通过改进传统人工鱼群算法(AFSA,artificial fish swarm algorithm)制定卸载决策。结果表明,相比传统方案,所提优化算法可降低网络时延近19%。在远海场景下,建立远海MSU卸载模型,结合网络连通概率提出合理的信道分配算法。结果表明,所提算法在网络连通时间充足时,可增加允许分配子信道数量,降低网络时延;在网络连通时间有限时,可控制卸载的海洋用户设备数量,保障网络传输时延。

关键词：海洋观监测传感器网络多接入边缘计算人工鱼群算法信道分配

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内河河道监视与浮萍识别系统设计

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现代电子技术 2022年第1期45卷 65-71页

作者：葛淼彦李昌利曲兆松常州大学机械与轨道交通学院江苏常州213164 河海大学计算机与信息学院江苏南京211100 北京尚水信息技术股份有限公司北京100085

内河河道水面的浮萍是造成水环境恶劣的一个重要原因。文中设计了一个内河河道监视与浮萍识别系统,通过在河岸架设摄像头对河道状况进行实时采集监测。从采集到的自然河道图像中高效提取出河道线,进而准确检测、识别浮萍。通过HED神经... 详细信息

内河河道水面的浮萍是造成水环境恶劣的一个重要原因。文中设计了一个内河河道监视与浮萍识别系统,通过在河岸架设摄像头对河道状况进行实时采集监测。从采集到的自然河道图像中高效提取出河道线,进而准确检测、识别浮萍。通过HED神经网络实现了适用于野外河道图像的河道线提取;基于Mask-RCNN网络实现了浮萍的检测,并做到了预处理、识别与后处理一体化。实验结果显示:以交叉比作为评价标准,在样本容量为97的测试集上达到了93.8%的准确率,相比传统算法提高了30.6%;单张河道图片边缘提取速率达到了0.275 s,能够满足实时性。Mask-RCNN网络保持了识别、检测与分割任务上的高性能,实验证明了Mask-RCNN网络在实际场景下的可行性,在样本容量为1 042的浮萍数据集上,检测准确率达到95.41%,相比经典机器学习方法准确率提高了3.41%。

关键词：河道监视浮萍识别内河河道线提取图像采集图像预处理 Mask-RCNN 对比验证

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模板引导与数据驱动的三维碎骨修复方法

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吉林大学学报（理学版） 2021年第2期59卷 295-308页

作者：蒋俊锋孙晓莉邓子越黄瑞何坤金陈正鸣刘宏伟张文玺河海大学物联网工程学院江苏常州213022 河海大学计算机与信息学院南京210024 南京医科大学附属常州第二人民医院江苏常州213003 溧阳市人民医院江苏溧阳213300

针对骨折发生随机、相互接触碎骨的边界分割困难、小碎骨丢失导致碎骨拼接困难的问题,提出一种基于模板引导与数据驱动的三维碎骨修复方法.首先利用神经网络训练初步提取碎骨外表面,并计算碎骨与模板外表面特征;然后基于特征对每个碎骨... 详细信息

针对骨折发生随机、相互接触碎骨的边界分割困难、小碎骨丢失导致碎骨拼接困难的问题,提出一种基于模板引导与数据驱动的三维碎骨修复方法.首先利用神经网络训练初步提取碎骨外表面,并计算碎骨与模板外表面特征;然后基于特征对每个碎骨外表面与骨骼模板进行匹配;最后根据碎骨与模板间的距离和碎骨表面曲率信息确定断裂边界,实现碎骨修复拼接.实验结果表明,该方法能有效进行碎骨分割与拼接,分割精度达98.44%,拼接平移误差为9.218 mm,旋转误差为1.298°.

关键词：计算机辅助术前规划骨折修复碎骨分割碎片拼接三维模型

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