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基于深度学习的图像匹配:方法、应用与挑战

计算机学报 2024年第7期47卷 1485-1520页

作者：孔庆群吴福朝樊彬中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 北京科技大学智能科学与技术学院北京100083

图像匹配旨在建立图像之间的点对应关系,是许多计算机视觉任务的关键环节.近年来,随着深度学习技术的发展,图像匹配方法已从以手工设计特征为主转变为基于深度网络的方法,基于深度学习的图像匹配方法在多个标准数据集上展现出卓越的性能... 详细信息

图像匹配旨在建立图像之间的点对应关系,是许多计算机视觉任务的关键环节.近年来,随着深度学习技术的发展,图像匹配方法已从以手工设计特征为主转变为基于深度网络的方法,基于深度学习的图像匹配方法在多个标准数据集上展现出卓越的性能,推动着多个相关应用的发展围绕图像匹配涉及的若干关键问题,如:特征点检测、特征点描述、稠密点匹配、误匹配去除,本文对深度学习图像匹配方法进行了系统性总结.首先分析了领域内基于深度学习的典型方法和关键技术,随后介绍了与图像匹配密切相关的几个典型应用并给出其现状分析,最后,根据对图像匹配领域技术发展的分析总结,结合作者在该领域的长期研究积累,本文给出了目前图像匹配所面临的主要挑战以及未来发展趋势。

关键词：图像匹配特征点匹配稠密匹配三维重建视觉定位同时定位与建图深度学习

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硼中子俘获治疗中子靶设计

核技术 2024年第4期47卷 32-38页

作者：王君岩孔海云李德明中国科学院上海应用物理研究所上海201800 中国科学院大学北京100049

锂靶是^(7)Li(p,n)^(7)Be型硼中子俘获治疗装置中的关键部件。为设计一种可绕中心轴旋转的半轮胎状曲面结构的复合材料Li靶,采用蒙特卡罗工具包TOPAS模拟2.5 MeV、20 mA质子束入射不同径轴比的曲面锂靶对出射中子角分布、能谱和通量的影... 详细信息

锂靶是^(7)Li(p,n)^(7)Be型硼中子俘获治疗装置中的关键部件。为设计一种可绕中心轴旋转的半轮胎状曲面结构的复合材料Li靶,采用蒙特卡罗工具包TOPAS模拟2.5 MeV、20 mA质子束入射不同径轴比的曲面锂靶对出射中子角分布、能谱和通量的影响,采用ANSYS模拟了该靶的稳态温度分布。模拟结果表明:半轮胎状曲面结构的设计使得出射中子束更加集中,当径轴比为1.5时,出射角为0°~45°的中子数为相同情况平面靶的2.59倍,大于90°的中子数仅为相同情况平面靶的0.29倍。该曲面结构和褶皱水道设计使其散热性能也更优,对于50 kW的入射质子束,锂层稳态最高温度仅100℃,满足其散热要求。该新型曲面中子靶相比于传统平面靶极大地提升了出射中子的前向性和散热性能,在硼中子俘获治疗领域具有良好的应用前景。

关键词：硼中子俘获治疗中子靶蒙特卡罗模拟

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基于改进WGAN的低剂量双能CT图像降噪研究

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基于改进WGAN的低剂量双能CT图像降噪研究

作者：孔海重庆理工大学

学位级别：硕士

计算机断层扫描(CT)凭借其三维成像、高分辨率,无创性和快速成像等优势,可将复杂的人体内部结构和病变信息展现得淋漓尽致。为了尽可能地降低CT扫描的患者所受辐射相关的健康风险,CT图像的获取应遵循"合理允许的最低剂量"(ALARA)标准。... 详细信息

计算机断层扫描(CT)凭借其三维成像、高分辨率,无创性和快速成像等优势,可将复杂的人体内部结构和病变信息展现得淋漓尽致。为了尽可能地降低CT扫描的患者所受辐射相关的健康风险,CT图像的获取应遵循"合理允许的最低剂量"(ALARA)标准。然而,低剂量CT(LDCT)扫描会降低图像的视觉质量,并导致图像特征和相关信息的丢失,进而影响其诊断效果。为了解决低剂量成像和提高图像质量之间的矛盾,本文对Wasserstein生成对抗网络(WGAN)的生成器结构进行多模块重组和参数调整,设计了一个基于复合损失函数的WGAN-GP有监督网络模型,使用的数据集是成对的低能和高能CT,最终实现将LDCT直接合成高剂量CT(HDCT)图像,从而大幅减少高能量扫描的X射线辐射,达到良好的LDCT降噪效果。首先,为证明生成器的复合损失函数可以优化网络训练的进程和增强LDCT的降噪效果,在原始U形架构的基础上,将生成对抗损失,感知损失和均方误差损失逐一纳入生成模型的损失函数中,并进行对比实验,同时通过验证集的对比训练,拟合生成器混合损失函数的超参数取值。其次,本文采用深度学习的优化方法,在生成器结构中附加卷积注意力模块(CBAM),VGG-16预训练模块和残差模块,鉴于CBAM在不同网络深度的特征提取效率存在差异,在保持生成器的复合损失不变的情况下,对CBAM的各通道参数和模块个数进行了实验优化。在模型的训练过程中,通过同步观测训练集和验证集的损失曲线,避免了数据过拟合的发生。最后,在此优化的WGAN模型基础上,进行了几种深度学习领域具有代表性的方法合成LDCT图像的对比实验。通过对整体和局部的图片进行定量和定性分析,结合t检验,分布统计,像素差异,边缘检测等多种对比方法,研究成果显示,在与RED-CNN、WGAN-VGG以及Ca GAN等人工智能合成LDCT图像处理算法相较下,此技术在诸如PSNR、SSIM和NMI等多个图像质量评估指标上均优于对比组,在图像的视觉质感、精确度量和纹理明细方面展现了更胜一筹的效果,该改进模型在LDCT图像降噪和重建等生物医学领域具有良好的应用前景。

关键词：低剂量CT降噪生成对抗网络复合损失函数注意力模块

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基于深度学习的图像匹配：方法、应用与挑战

计算机学报 2024年

作者：孔庆群吴福朝樊彬中国科学院自动化研究所中国科学院大学北京科技大学智能科学与技术学院

图像匹配旨在建立图像之间的点对应关系，是许多计算机视觉任务的关键环节。近年来，随着深度学习技术的发展，图像匹配方法已从以手工设计特征为主转变为基于深度网络的方法，基于深度学习的图像匹配方法在多个标准数据集上展现出卓越... 详细信息

图像匹配旨在建立图像之间的点对应关系，是许多计算机视觉任务的关键环节。近年来，随着深度学习技术的发展，图像匹配方法已从以手工设计特征为主转变为基于深度网络的方法，基于深度学习的图像匹配方法在多个标准数据集上展现出卓越的性能，推动着多个相关应用的发展。围绕图像匹配涉及的若干关键问题，如：特征点检测、特征点描述、稠密点匹配、误匹配去除，本文对深度学习图像匹配方法进行了系统性总结。首先分析了领域内基于深度学习的典型方法和关键技术，随后介绍了与图像匹配密切相关的几个典型应用并给出其现状分析，最后，根据对图像匹配领域技术发展的分析总结，结合作者在该领域的长期研究积累，本文给出了目前图像匹配所面临的主要挑战以及未来发展趋势。

关键词：图像匹配特征点匹配稠密匹配三维重建视觉定位同时定位与建图深度学习

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非线性阻塞指数的定义与应用

大气科学学报 2024年

作者：汪梦凌孔海妹李银娥武汉中心气象台武汉

利用反气旋式局地有限振幅波作用量（ALWA）定义了冬季北大西洋和乌山区域的瞬时阻塞指数IBA。IBA是基于准地转位势涡度（QGPV）的非线性物理量，反映了任意QGPV对于无扰动参考态的极向偏移程度以及任意振幅波动与温带急流在时空上的反... 详细信息

利用反气旋式局地有限振幅波作用量（ALWA）定义了冬季北大西洋和乌山区域的瞬时阻塞指数IBA。IBA是基于准地转位势涡度（QGPV）的非线性物理量，反映了任意QGPV对于无扰动参考态的极向偏移程度以及任意振幅波动与温带急流在时空上的反相关关系，故其不仅涵盖了传统两大类阻塞指数的特点，即同时描述①西风翻转和②振幅异常，也弥补了传统指数对急流时空变异性描述的不足，防止了对切断低压、弱槽以及副热带、副极地虚假系统的错误识别。最重要的，IBA具有动力学意义，可以直接通过其收支方程对阻塞系统的变化进行定量诊断。本研究给出了冬季北大西洋和乌山区域的IBA阈值。通过计算基于IBA阻塞的各参数趋势，发现乌山阻塞的发生频率和阻塞总天数自1990年后存在显著增加。年际尺度上，北大西洋阻塞的变率与NAO呈显著负相关，NAO-时期阻塞频率更高、强度更强且生命史更长；乌山阻塞的变率则与EA/WR以及ENSO循环存在显著负相关，其频率在EA/WR-和La Ni?a位相时更高，生命史在EA/WR-时期更长，且均对应着强烈发展的槽脊和明显的东亚冷空气活动。

关键词：大气阻塞阻塞指数局地有限振幅波作用量长期变率

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基于平衡对比学习策略的长尾识别方法

西北大学学报（自然科学版） 2024年第4期54卷 677-688页

作者：孔令权翟俊海河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室〔河北大学〕河北保定071002

长尾识别是计算机视觉领域最具挑战性的问题之一。在现实世界中长尾识别具有广泛的应用,研究长尾识别具有重要意义。对于长尾分布数据来说,由于类与类之间样本量不平衡,以及占比众多的尾部类缺少足够的训练样本,使其在训练过程中很难找... 详细信息

长尾识别是计算机视觉领域最具挑战性的问题之一。在现实世界中长尾识别具有广泛的应用,研究长尾识别具有重要意义。对于长尾分布数据来说,由于类与类之间样本量不平衡,以及占比众多的尾部类缺少足够的训练样本,使其在训练过程中很难找到各类间的明确界限。为解决这一问题,将元预训练和监督对比学习结合起来,提出了基于平衡对比学习策略的长尾识别方法MBCP-BB(meta balanced contrastive pre-training and batch balance)。MBCP-BB采用解耦学习方式进行模型训练:通过预训练获得具有优异特征表示能力的特征提取器,在微调阶段,固定特征提取器,重新训练分类器。该方法突出特征学习的重要性,设计了平衡对比学习策略指导特征学习过程,从而使监督对比学习技术能有效应用于长尾识别场景。进行特征学习时,首先适当减少头部类样本,并利用少样本图像生成技术为尾部类生成新样本;之后以每类的类原型作为补充样本用于训练。解耦学习训练模式下,充分挖掘了特征提取器与分类器的潜力,在增强模型特征学习能力的同时,大大简化了分类器的训练过程。在几个长尾基准数据集上进行了大量实验,并与7个代表性的算法从多个角度进行了实验比较,实验结果表明该方法优于比较的算法。

关键词：长尾识别元学习预训练监督对比学习批次平衡训练

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专精特新“小巨人”企业创业机会开发过程——注意力配置视角的单案例研究

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科技进步与对策 2024年

作者：孔海璞邵云飞黄丽芳电子科技大学经济与管理学院成都臻识科技发展有限公司

随着专精特新培育工作深入推进,中小企业在获得认定后的发展方向受到广泛关注。选取一家典型专精特新“小巨人”进行案例研究,基于注意力配置理论,按照“关注—解释—行动”逻辑探究创业者如何通过合理配置自身注意力实现创业机会开发... 详细信息

随着专精特新培育工作深入推进,中小企业在获得认定后的发展方向受到广泛关注。选取一家典型专精特新“小巨人”进行案例研究,基于注意力配置理论,按照“关注—解释—行动”逻辑探究创业者如何通过合理配置自身注意力实现创业机会开发与利用,从而实现专精特新阶梯式跨越发展。结果发现,新创组织机会开发策略是创业者对技术、市场和竞争相关信息进行注意力配置的结果。具体而言,在初创期表现为技术主导的机会发现,在成长期表现为市场主导的机会创造,在成熟期表现为竞争主导的机会识别。这些不同机会认知能够决定新创组织后续机会开发行为。结论有助于全面理解专精特新企业成长规律,为提升专精特新企业发展质量提供有益启示。

关键词：专精特新创业机会注意力配置单案例研究

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中国航天精神嵌入高校基层党建的理路探析

学校党建与思想教育 2024年第14期 37-40页

作者：季海群杨波邓伯军南京航空航天大学电子信息学院党委江苏南京210016 南京航空航天大学无人机研究院党委江苏南京210016 南京航空航天大学马克思主义学院江苏南京210016 南京航空航天大学工业和信息化部网络空间公共安全研究中心

中国航天事业创造积淀了坚实博大的航天精神,孕育形成了独具行业特征的航天文化。航天“大系统观”思维有助于提高政治判断力,增进高校基层党组织在政治建设上的统领性作用;航天“精神谱系”价值有助于提升政治领悟力,夯实高校基层党组... 详细信息

中国航天事业创造积淀了坚实博大的航天精神,孕育形成了独具行业特征的航天文化。航天“大系统观”思维有助于提高政治判断力,增进高校基层党组织在政治建设上的统领性作用;航天“精神谱系”价值有助于提升政治领悟力,夯实高校基层党组织在思想建设上的基础性作用;航天“双向融入”机制有助于强化增强政治执行力,强化高校基层党组织在组织建设方面的战斗堡垒作用;航天“双重归零”方法有助于强化纪检监察监督力,促进高校基层党组织在作风与纪律建设方面的保障性作用。

关键词：航天精神航天文化高校基层党建理路探析

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土壤盐渍化光学遥感监测方法研究进展

自然资源遥感 2024年

作者：骆振海张超冯绍元唐敏刘锐孔纪迎扬州大学水利科学与工程学院

土壤盐渍化是导致土壤肥力下降、生产力衰退、植被覆盖减少以及作物产量降低的重要原因之一。光学遥感监测技术具有宏观、及时、动态和低成本等优点,对于实现土壤盐渍化的动态监测具有重要意义。然而,目前少有对多尺度遥感数据、多类型... 详细信息

土壤盐渍化是导致土壤肥力下降、生产力衰退、植被覆盖减少以及作物产量降低的重要原因之一。光学遥感监测技术具有宏观、及时、动态和低成本等优点,对于实现土壤盐渍化的动态监测具有重要意义。然而,目前少有对多尺度遥感数据、多类型遥感特征参量以及反演模型进行系统性梳理和总结的综述研究。为此,本文首先对光学遥感数据源进行了梳理,并总结了目前盐渍土监测相关研究中使用的遥感数据来源与尺度平台,将多源遥感数据分为卫星、航空和地面3种不同平台;其次,整理了目前主流的建模特征参量以及统计回归和机器学习2类经典的反演方法,并分析了各方法的研究现状;最后,对遥感数据源间的融合进行了探讨,比较了各建模方法的优缺点,并结合当前研究热点,展望了将数据同化与深度学习应用于土壤盐渍化监测研究的前景。

关键词：土壤盐渍化土壤盐分光学遥感反演模型特征参量