检索结果-南通市图书馆

基于深度学习的患者麻醉复苏过程中的头部运动幅度分类方法

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计算机应用 2023年

作者：吴筝程志友汪真天汪传建王胜许辉中国科技大学附属第一医院麻醉科安徽大学互联网学院

头部姿态估计在很多领域都有广泛研究，然而在医学领域，利用头部姿态估计去监测麻醉恢复室(PACU)中患者复苏问题的研究很少。现有的从单个图像中学习用于头部姿态估计的细粒度结构聚合网络(FSA-Net)存在收敛效果差，参数过拟合的问题... 详细信息

头部姿态估计在很多领域都有广泛研究，然而在医学领域，利用头部姿态估计去监测麻醉恢复室(PACU)中患者复苏问题的研究很少。现有的从单个图像中学习用于头部姿态估计的细粒度结构聚合网络(FSA-Net)存在收敛效果差，参数过拟合的问题。针对以上问题，利用300W-LP、AFLW2000和BIWI三个公开数据集，对患者麻醉复苏过程中的头部运动进行监测，基于头部姿态估计提出了一种患者头部运动幅度分类方法。首先，将FSA-Net其中一个stream的激活函数线性整流单元(ReLU)替换为带有泄露修正线性单元(LeakyReLU)，从而优化模型的收敛效果，同时用AdamW(Adam Weight decay optimizer)优化器替换Adam优化器，用以解决参数过拟合问题。其次，对患者头部运动幅度进行分类，分为小幅度，中幅度以及大幅度运动。最后，利用PHP(Hypertext Preprocessor)、ECharts(EnterpriseCharts)以及PostgreSQL实现数据可视化，绘制患者头部运动实时监测图。实验结果表明，在AFLW2000数据集上，改进的FSA-Net的检测平均检测误差比原FSA-Net的平均检测误差缩小了0.334°，在BIWI数据集上，改进的FSA-Net的检测平均检测误差比原FSA-Net的平均检测误差缩小了0.243°。因此，改进模型在麻醉复苏检测中具有实际效果，能够辅助医护人员对患者进行复苏判定。

关键词：深度学习麻醉复苏头部姿态估计头部定位实时监测图

基于SE-DRUnet的遥感影像耕地变化检测

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东北师大学报（自然科学版） 2022年第2期54卷 61-67页

作者：黄梅杨文忠汪传建魏文钰新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830046 安徽大学互联网学院安徽合肥230039

针对近些年耕地流失严重、现有的遥感图像变化检测方法准确率不高、抗噪能力差的问题,提出一种基于U-net改进的网络模型SE-DRUnet.该模型对遥感图像的像素分类进行了优化,是一种端到端的变化检测方法.采用VGGNet思想来增大感受野,提高... 详细信息

针对近些年耕地流失严重、现有的遥感图像变化检测方法准确率不高、抗噪能力差的问题,提出一种基于U-net改进的网络模型SE-DRUnet.该模型对遥感图像的像素分类进行了优化,是一种端到端的变化检测方法.采用VGGNet思想来增大感受野,提高抗噪能力,并且引入SE模块和残差结构GO来提升性能.首先对图像进行预处理,然后人工标注变化区域,并对训练集数据做数据增强后放入SE-DRUnet模型中训练,最后对模型预测结果图做后处理来获取更好检测效果.所提出的网络模型检测准确率更高、抗噪能力更强,该方法的有效性和可靠性已在Landsat8数据集上得到了验证.实验结果表明,该模型在变化检测任务上的准确率、精确率、召回率和F1值分别为95.61%,92.33%,86.62%,89.39%,优于其他模型.

关键词：遥感深度学习变化检测耕地

基于改进单点多盒检测器的麻醉复苏目标检测方法

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计算机应用 2023年第12期43卷 3941-3946页

作者：罗荣昊程志友汪传建刘思乾汪真天安徽大学互联网学院合肥230039

麻醉复苏目标检测模型常被用于帮助医护人员检测麻醉病人的复苏。病人复苏时面部动作的目标较小且幅度不明显,而现有的单点多盒检测器(SSD)难以准确实时地检测病人的面部微动作特征。针对原有模型检测速度低、容易出现漏检的问题,提出... 详细信息

麻醉复苏目标检测模型常被用于帮助医护人员检测麻醉病人的复苏。病人复苏时面部动作的目标较小且幅度不明显,而现有的单点多盒检测器(SSD)难以准确实时地检测病人的面部微动作特征。针对原有模型检测速度低、容易出现漏检的问题,提出一种基于改进SSD的麻醉复苏目标检测方法。首先,将原始SSD的主干网络VGG(Visual Geometry Group)16更换为轻量级的主干网络MobileNetV2,并把标准卷积替换成深度可分离卷积;同时,通过对病人照片的特征提取采用先升维再降维的计算方式减少计算量,从而提高模型的检测速度;其次,将SSD提取的不同尺度特征层中融入坐标注意力(CA)机制,并通过对通道和位置信息加权的方式提升特征图提取关键信息的能力,优化网络的定位分类表现;最后,闭眼数据集CEW(Closed Eyes in the Wild)、自然标记人脸数据集LFW(Labeled Faces in the Wild)和医院麻醉病患面部数据集HAPF(Hospital Anesthesia Patient Facial)这3个数据集上进行对比实验。实验结果表明,所提模型的平均精度均值(mAP)达到了95.23%,检测照片的速度为每秒24帧,相较于原始SSD模型的mAP提升了1.39个百分点,检测速度提升了140%。因此,所提模型在麻醉复苏检测中具有实时准确检测的效果,能够辅助医护人员进行苏醒判定。

关键词：麻醉复苏面部特征识别单点多盒检测器 MobileNetV2 注意力机制

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特征集和分类器融合技术在表情识别中的应用

河南科技大学学报（自然科学版） 2014年第2期35卷 48-54,7页

作者：高攀郭理汪传建石河子大学信息科学与技术学院新疆石河子832000

提出了一种新的人脸表情识别技术,即采用两个不同的特征集相结合的集成方法。首先,使用Gabor滤波器和局部二进制模式建立支持向量机分类器池,然后使用多目标遗传算法搜索最佳的集合作为目标函数,最佳集合确保了低错误率和集合规模的最... 详细信息

提出了一种新的人脸表情识别技术,即采用两个不同的特征集相结合的集成方法。首先,使用Gabor滤波器和局部二进制模式建立支持向量机分类器池,然后使用多目标遗传算法搜索最佳的集合作为目标函数,最佳集合确保了低错误率和集合规模的最小化。分别在JAFFE和Cohn-Kanade两个人脸库上设计实验。研究结果表明:本文所提出的方法比使用单一的特征集和单分类器的传统方法提高了5%和10%的识别率。

关键词：人脸表情识别分类器集成 Gabor滤波器局部二进制模式

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基于混合模型的文本分类的研究

基于混合模型的文本分类的研究

作者：汪传建东北大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的飞速发展,网上的资源呈指数增长,人工处理这些海量信息代价非常高昂,因此如何高效地组织和管理这些资源成为近些年来的研究热点。一种自动组织和管理知识的技术——文本分类,作为实现这一目标的关键技术之一,得到了研... 详细信息

随着互联网技术的飞速发展,网上的资源呈指数增长,人工处理这些海量信息代价非常高昂,因此如何高效地组织和管理这些资源成为近些年来的研究热点。一种自动组织和管理知识的技术——文本分类,作为实现这一目标的关键技术之一,得到了研究人员的广泛关注。传统的基于概率的文本分类,如朴素贝叶斯方法,它们通常假设类模型服从单一分布,在估计类模型时往往需要大量高质量的样本才能准确反映类特征。实际上,人们在写作过程中会受到多方面因素影响,如所要描写的主题、相关背景、写作常识、文章风格、写作习惯、词汇上下文语境等等,即一个类的分布特征是受到多因素影响的。如果只用单一的分布模型来拟合类的分布特征是不准确和不完整的。针对于此,本文提出了一种基于主题和通用知识的类模型,利用期望最大化方法(EM)估计模型参数。实验证明:基于混合模型的分类算法的整体性能明显优于朴素贝叶斯方法,是一种比较稳定的算法,尤其是在小训练样本情况下,混合模型分类算法表现突出。另外,尽管估计混合模型时增加了分类模型的复杂度,但实验表明,由于EM算法通常在3次迭代后基本收敛,对算法的整体效率影响不大。本文还论述了我们提出的基于混合模型的文本分类器的两种用途。(1)建立用户模型:在我们的一个个性化推荐原型系统SmartWeb中,用户模型是其中的一个重要模块,好的用户模型可以大大改善其推荐结果:(2)聚焦爬虫:文本分类器是聚焦爬虫的一个重要构件。本文提出应用基于混合模型的文本分类器以满足上述两种需求。

关键词：数据挖掘文本分类混合模型期望最大化朴素贝叶斯

基于哨兵2号遥感影像最优时相组合的棉花提取方法

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石河子大学学报（自然科学版） 2022年第5期40卷 639-647页

作者：司凯凯汪传建赵庆展杨启原任媛媛袁盼丽石河子大学信息科学与技术学院/兵团空间信息工程技术研究中心新疆石河子832003 安徽大学互联网学院安徽合肥230039

棉花是我国最重要的经济作物之一,其快速准确的提取是有效管理棉田信息的关键。针对高分辨率遥感影像获取不易,数据常有缺失,作物生长期遥感影像利用不充分的问题。本文基于深度学习方法,使用棉花生长周期内4月至10月的遥感卫星影像,探... 详细信息

棉花是我国最重要的经济作物之一,其快速准确的提取是有效管理棉田信息的关键。针对高分辨率遥感影像获取不易,数据常有缺失,作物生长期遥感影像利用不充分的问题。本文基于深度学习方法,使用棉花生长周期内4月至10月的遥感卫星影像,探究遥感影像单个时相及其时相组合的数据对棉花提取的影响。通过Deeplabv3+模型对研究区各个时相的遥感影像的棉花分别进行提取,并使用分段函数评估模型对提取效果进行快速比较,按此结果排列出适合棉花提取的单时相遥感影像,依次加入到Deeplabv3+模型中,得到该模型下的遥感影像棉花提取结果最优时相组合为6月、7月、8月和10月,该组合下棉花提取准率Precision、Recall、F1指数、IoU指数分别为0.93、0.93、0.94、0.87,同时,并基于该结果与SegNet,U-Net两种模型相比,准确度分别高出18%和8%,能够明显减少与非棉花耕地的错分情况,对棉田的边缘恢复较好,该结果可以在棉花遥感数据不足及快速提取时提供参考。

关键词：深度学习 Deeplabv3+ Sentinel-2影像棉花提取语义分割

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基于无人机影像的SEGT棉花估产模型构建

农业工程学报 2020年第16期36卷 44-51页

作者：徐权郭鹏祁佳峰汪传建张国顺石河子大学理学院石河子832003 兵团空间信息工程技术研究中心兵团空间信息工程实验室石河子832003

及时、准确的产量估算对农业经营管理和宏观决策具有重要意义。该研究利用无人机高分辨率遥感影像,提出了一种基于苗铃生长趋势的SEGT(Seedling Emergence and Growth Trend)模型用于棉花产量估算。首先借助无人机可见光影像数据,通过... 详细信息

及时、准确的产量估算对农业经营管理和宏观决策具有重要意义。该研究利用无人机高分辨率遥感影像,提出了一种基于苗铃生长趋势的SEGT(Seedling Emergence and Growth Trend)模型用于棉花产量估算。首先借助无人机可见光影像数据,通过植被指数与大津法、形态学滤波相结合的方法,获取研究区内棉花出苗信息;然后利用无人机多光谱时间序列影像数据,分析各时期归一化差异植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)与实际产量的相关特征,对棉花生长状态进行等级划分,反演每株棉花的预测成铃数;最后结合棉花单铃质量构建SEGT模型进行产量估算,并根据实测产量数据进行精度验证。试验结果表明:ExG-ExR(Excess Green-Excess Red)植被指数对棉花苗识别和提取效果较好,精确率、召回率、F1值分别达到93%、92.33%和92.66%,VDVI(Visible-band Difference Vegetation Index)植被指数精度次之;将预测产量与实测产量进行对比验证,估产模型的决定系数达到0.92,表明利用SEGT模型进行棉花产量估算是一种切实可行的方法。研究结果可为无人机遥感在作物估产中的应用提供参考。

关键词：无人机模型棉花估产 SEGT

基于SVM的加工番茄早疫病叶氮素含量光谱反演

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农业机械学报 2014年第11期45卷 280-285,39页

作者：尹小君张清赵庆展汪传建宁川石河子大学信息科学与技术学院石河子832000 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100094

采用支持向量机（SVM）模型，对新疆加工番茄早疫病病害植株的叶片氮素含量进行光谱反演。分析不同病害严重度的病叶氮素含量的光谱特征，发现在218～357nm、384—587nm、1033—1141nm、1499—2500nm，氮素含量与光谱反射率的相关系数... 详细信息

采用支持向量机（SVM）模型，对新疆加工番茄早疫病病害植株的叶片氮素含量进行光谱反演。分析不同病害严重度的病叶氮素含量的光谱特征，发现在218～357nm、384—587nm、1033—1141nm、1499—2500nm，氮素含量与光谱反射率的相关系数的绝对值大于0．7，在227—353nm的相关系数大于0．8，表明不同病害严重度的病叶氮素含量与光谱反射率呈强相关。利用K层交叉检验（K—CV）方法验证、优选出SR705、ND705、GMI-2、RI—half、PTEBc等5种光谱指数，作为SVM模型的输入变量；同时，分别建立线性核、多项式核、径向基核和Sigmoid核的SVM模型，通过模型拟合比较，得出最佳模型为径向基核的SVM模型。采用径向基核的SVM模型对病叶氮素含量进行光谱反演，结果表明：径向基核的SVM模型氮素含量反演的真实值与预测值的MSE为0．0124，相关系数R为85．916％，平均相对误差为0．175，结合多光谱指数的SVM模型提高了加工番茄早疫病病害叶片氮素含量的反演精度。

关键词：加工番茄早疫病氮素含量光谱指数反演支持向量机

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基于高阶模式间关系的跨模态关联学习

计算机工程与设计 2020年第1期41卷 265-270页

作者：康娟汪传建石河子大学信息科学与技术学院

针对多模态数据查询和基于模式之间低阶关系的查询方法存在的局限性,提出一种基于高阶模式之间关系的跨模态关联学习模型。在超网络的基础上,构建一种具有层次结构的分层超网络模型,由超网络数目等于模式数目的模式层和代表几种模式之... 详细信息

针对多模态数据查询和基于模式之间低阶关系的查询方法存在的局限性,提出一种基于高阶模式之间关系的跨模态关联学习模型。在超网络的基础上,构建一种具有层次结构的分层超网络模型,由超网络数目等于模式数目的模式层和代表几种模式之间关系的集成层构成;经过训练的分层超网络就可以通过跨模态关联推理生成对于给定多模态查询的文本术语和视觉词关键字,实现多模态查询。基于大量带有图像文章的实验结果表明,提出模型可以提高生成关键字的相似性,生成文本术语,成功检索出具有小部分信息的文章。

关键词：多媒体数据信息查询分层超网络跨模态关联学习相似性