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特征协同与细粒度感知的遥感图像小目标检测

光电工程 2024年第6期51卷 46-58页

作者：肖振久张杰浩林渤翰辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

针对遥感图像中小目标多、排列密集导致的漏检问题,提出一种特征协同与细粒度感知的遥感图像小目标检测算法。首先,构造精细特征协同策略,通过智能调整卷积核参数,优化了特征间的交互和整合过程;通过精确控制信息流,实现从粗糙到精细的... 详细信息

针对遥感图像中小目标多、排列密集导致的漏检问题,提出一种特征协同与细粒度感知的遥感图像小目标检测算法。首先,构造精细特征协同策略,通过智能调整卷积核参数,优化了特征间的交互和整合过程;通过精确控制信息流,实现从粗糙到精细的渐进式特征精化。在此基础上,本文设计一个细粒度感知模块,将感知注意力与移动反向卷积结合形成一个增强型检测头,显著增强网络对于极小尺寸物体的感知能力。最后,为了提升模型训练的效率,采用MPDIoU和NWD作为回归损失函数,解决位置偏差,加快模型收敛。在DOTA1.0数据集和DOTA1.5数据集上的实验结果表明,改进后算法相比于基准方法,平均精度分别提高7.4%和6.1%,相较于其他算法具有明显优势,显著改善遥感图像中小目标的漏检情况。

关键词：遥感图像小目标检测特征协同细粒度感知

基于内镜特征和无创指标的肝硬化食管胃底静脉曲张破裂出血风险预测模型的研究

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基于内镜特征和无创指标的肝硬化食管胃底静脉曲张破裂出血风险预...

作者：肖振华南方医科大学

学位级别：硕士

孟德尔随机化探究细胞因子与慢性肾脏病的因果关系

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山东大学学报(医学版) 2024年

作者：吴飞李清丽肖振卫山东中医药大学第一临床医学院中国中医科学院望京医院老年医学科山东中医药大学附属医院肾内科

目的采用孟德尔随机化（Mendelian randomization,MR）方法探究细胞因子与慢性肾脏病（chronic kidney disease,CKD）的因果关系。方法从全基因组关联分析（genome wide association study,GWAS）中获取研究数据,选择相互独立且与细... 详细信息

目的采用孟德尔随机化（Mendelian randomization,MR）方法探究细胞因子与慢性肾脏病（chronic kidney disease,CKD）的因果关系。方法从全基因组关联分析（genome wide association study,GWAS）中获取研究数据,选择相互独立且与细胞因子相关的遗传位点作为工具变量（instrumental variables,IVs）。以逆方差加权法（inverse variance weighted,IVW）为主要方法,加权中位数法（Weighted Median）、MR Egger回归为补充进行MR分析。敏感性分析采用MR Egger截距项检验、留一法分析和Cochran's Q检验。并用Bonferroni法进行校正。当P<0.055×10-2（0.050/91）时,结果具有显著的因果关系;当0.055×10-2≤P<0.050时,结果具有潜在的因果关系。结果共发现10种炎症因子与CKD有显著或潜在的关联。与CKD存在正向因果关联的有6种,显著相关的为IL-17C(IVW对应的OR=1.171,95%CI:1.079～1.270,P=1.426×10-4),潜在相关的为IL-17A、CXCL10、MCP-4、DNER、CCL-4;与CKD存在负向因果关联的有4种,无显著相关,潜在相关的为CD40R、CD244、OPG、MIP-1 a;敏感性分析证实了研究结果的准确性和稳健性。结论 IL-17C显著增加CKD的风险,IL-17A、CXCL10、MCP-4、DNER、CCL-4可能增加CKD的风险,CD40R、CD244、OPG、MIP-1a可能降低CKD的风险。

关键词：慢性肾脏病细胞因子孟德尔随机化因果推断药物靶点

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基于混合策略改进的樽海鞘群算法

控制与决策 2024年第8期39卷 2541-2550页

作者：梁成龙陈志环武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉430081

针对樽海鞘群算法(SSA)在求解复杂优化问题时存在的易陷入局部最优、收敛精度低等缺点,提出一种基于混合策略改进的樽海鞘群算法(ISSA).首先,采用Sobol序列实现樽海鞘种群的初始化,使初始种群在解空间中分布更加均匀,进而提高算法的全... 详细信息

针对樽海鞘群算法(SSA)在求解复杂优化问题时存在的易陷入局部最优、收敛精度低等缺点,提出一种基于混合策略改进的樽海鞘群算法(ISSA).首先,采用Sobol序列实现樽海鞘种群的初始化,使初始种群在解空间中分布更加均匀,进而提高算法的全局寻优能力;其次,在领导者位置更新阶段引入步长控制因子,根据不同寻优时期自动调节领导者的搜索范围,有效平衡算法的全局搜索与局部搜索;然后,采用改进的透镜成像策略对领导者进行映射,避免算法陷入局部最优;此外,在追随者位置更新阶段,引入一种自主选择追随机制,改善追随者的盲从性,以提高算法的收敛精度;最后,与其他几种代表性优化算法在12个基准测试函数上进行仿真实验对比,并进行Wilcoxon秩和检验,实验结果表明所提出ISSA在收敛速度和精度上有明显提升,相较于其他优化算法具有更好的寻优效果和稳定性.另外,通过两个工程设计案例实验进行测试,进一步验证了所提出ISSA的可行性和适用性.

关键词：樽海鞘群算法 Sobol序列步长控制因子透镜成像自主追随 Wilcoxon秩和检验

穿层钻孔水力冲孔增透与有效抽采半径综合测试方法研究

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矿业安全与环保 2024年第2期51卷 59-66,73页

作者：栗海滔黄震董肖振山西长平煤业有限责任公司山西晋城048000 河南理工大学安全科学与工程学院河南焦作454000

为确定长平煤业3#煤层穿层钻孔水力冲孔(以下简称“穿层冲孔”)有效抽采半径,采用压降法、示踪气体法及数值模拟法相结合的综合研究方法,基于相同的钻孔布置方式及测试环境,全面分析穿层钻孔有效抽采半径的科学性和合理性,并开展工程试... 详细信息

为确定长平煤业3#煤层穿层钻孔水力冲孔(以下简称“穿层冲孔”)有效抽采半径,采用压降法、示踪气体法及数值模拟法相结合的综合研究方法,基于相同的钻孔布置方式及测试环境,全面分析穿层钻孔有效抽采半径的科学性和合理性,并开展工程试验对不同间距穿层钻孔的抽采效果进行对比考察。结果表明:采用穿层冲孔措施,抽采时间180 d时其有效抽采半径达到3.5 m;钻孔间距7.0 m的抽采瓦斯总量分别是钻孔间距5.0、6.0、8.0 m的1.10、1.07、1.28倍,取得了较好的工程实践效果。该综合研究方法准确、可靠。

关键词：穿层钻孔水力冲孔有效抽采半径卸压增透抽采效果

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融合多重机制的SAR舰船检测

中国图象图形学报 2024年第2期29卷 545-558页

作者：肖振久林渤翰曲海成辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105

目的针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像噪声大、成像特征不明显,尤其在复杂场景更容易出现目标误检和漏检的问题,提出了一种融合多重机制的SAR舰船检测方法,用于提高SAR舰船检测的精度。方法在预处理部分,设计了U-... 详细信息

目的针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像噪声大、成像特征不明显,尤其在复杂场景更容易出现目标误检和漏检的问题,提出了一种融合多重机制的SAR舰船检测方法,用于提高SAR舰船检测的精度。方法在预处理部分,设计了U-Net Denoising模块,通过调整噪声方差参数L的范围来抑制相干斑噪声对图像的干扰。在YOLOv7(you only look once v7)主干网络构建MLAN_SC(maxpooling layer aggregation network that incorporate select kernel and contextual Transformer)结构,加入SK(selective kernel)通道注意力机制至下采样阶段,增强关键信息提取能力和特征表达能力。为解决MP(multiple pooling)结构中上下分支特征不平衡的问题,改善误检情况,融入上下文信息提取模块(contextual Transformer block, COT),利用卷积提取上下文信息,将局部信息和全局信息结合起来,使图像特征能够更有效地提取出来。在头部引入SPD卷积(space-to-depth convolution, SPD-Conv),增强小目标的检测能力。用WIoU(wise intersection over union)损失函数替换CIoU(complete intersection over union)损失函数,运用动态聚焦机制,在复杂图像上加强对目标的定位能力。结果在SSDD(SAR ship detection dataset)数据集和HRSID (high-resolution SAR images dataset)数据集上进行了实验对比,结果表明,改进后的方法相比于YOLOv7,AP(average precision)可达到99.25%和89.73%,分别提升了4.38%和2.57%,准确率和召回率为98.41%,93.24%和94.79%,81.83%,优于对比方法。结论本文通过融合多重机制改进YOLOv7方法,提升了对目标的定位能力,显著改善了SAR舰船检测中复杂舰船的误检和漏检情况,进一步提高了SAR舰船检测精度。

关键词： SAR图像舰船检测 YOLOv7 注意力机制上下文信息提取 SPD卷积(SPD-Conv) WIoU损失函数