针对半监督视频目标分割（VOS）领域中基于记忆的方法存在由于目标交互造成的物体遮挡以及背景中类似对象或噪声的干扰等问题，提出一种基于时空解耦和区域鲁棒性增强的半监督VOS方法。首先，构建一个结构化Transformer架构去除所有像素共有的特征信息，突出每个像素之间的差异，深入挖掘视频帧中目标的关键特征；其次，解耦当前帧与长期记忆帧之间的相似性，区分为时空相关性和目标重要性2个关键维度，使得对像素级时空特征和目标特征的分析更精确，从而解决由目标交互造成的物体遮挡问题；最后，设计一个区域条形注意力（RSA）模块，利用长期记忆中的目标位置信息增强对前景区域的关注度并抑制背景噪声。实验结果表明，所提方法在DAVIS 2017验证集上比重新训练的AOT(Associating Objects with Transformers)模型的J&F指标高1.7个百分点，在YouTube-VOS2019验证集上比重新训练的AOT模型的总分高1.6个百分点。可见所提方法可有效解决半监督VOS存在的问题。
核酸现场快速检测具有便捷、操作简单、无需专用实验室、报告快速等优点,能在机场、社区医院、海关、野外等各种复杂环境中进行检测。建立了一种可应用于核酸现场快速检测仪器的荧光检测系统,包括非共聚焦式的正交光路与多通道检测集成结构。前者信噪比高、小型便捷;后者切换效率高,能满足多重检测,其嵌合结构极大降低了通道间的荧光串扰。实验证明,系统的检测下限低于1.6μg/mL,荧光检测梯度性R2值(确定系数)均大于0.99,重复性测试的CV(coefficient of variance)值不超过1.27%。通道间荧光串扰测试表明,通道间无串扰问题,巨细胞病毒培养液的扩增实验准确性与稳定性较好,表明该系统能够针对多重检测进行有效荧光激发与采集。
针对现有商用Wi-Fi接入点(Access Point,AP)天线的个数限制了基于多天线到达角(Angle of Arrival,AoA)高精度定位的问题,本文提出了一种基于Wi-Fi的室内实时角度定位算法.提出了基于Wi-Fi系统的角度估计算法,能够在天线数量以及快拍数...
详细信息
针对现有商用Wi-Fi接入点(Access Point,AP)天线的个数限制了基于多天线到达角(Angle of Arrival,AoA)高精度定位的问题,本文提出了一种基于Wi-Fi的室内实时角度定位算法.提出了基于Wi-Fi系统的角度估计算法,能够在天线数量以及快拍数少的情况下快速地估计直视(Line of Sight,LoS)路径的到达角,保证定位的实时性;利用IEEE 802.11 Saleh-Valenzuela(S-V)信道模型分析了多径信号对直达信号能量谱峰的影响;为了提高定位精度提出了基于天线选择的多AP联合定位算法;为了验证系统的有效性搭建了实时定位演示系统.本文通过实际测试验证了所提算法可以达到67%1.2m的定位精度,定位时延在0.5s以内.
暂无评论