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基于非线性编码的叠加概率整形20QAM星座方案

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光通信技术 2024年第2期48卷 56-61页

作者：卢美霞郭心悦上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

针对多输入多输出可见光通信系统计算复杂度高、相邻星座点容易相互交叠的问题,提出一种基于非线性编码的叠加概率整形(PS)20阶正交幅度调制(20QAM)星座方案。首先,基于提出的非线性编码方程,将等概率的4级电平信号编码为PS 5级电平信... 详细信息

针对多输入多输出可见光通信系统计算复杂度高、相邻星座点容易相互交叠的问题,提出一种基于非线性编码的叠加概率整形(PS)20阶正交幅度调制(20QAM)星座方案。首先,基于提出的非线性编码方程,将等概率的4级电平信号编码为PS 5级电平信号。然后,将PS 5级电平信号映射为梯形形状的PS 5QAM信号以最大化叠加星座的欧氏距离。最后,将PS 5QAM信号与等概率的4QAM信号进行翻转叠加得到PS 20QAM信号。实验结果证明:所提出的叠加20QAM星座方案对系统的非线性失真有较强的鲁棒性,比叠加16QAM、叠加24QAM星座方案的误码率性能更优。

关键词：可见光通信非线性编码多输入多输出概率整形叠加星座

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3G视讯业务浅谈

中国多媒体通信 2008年第12期 17-18页

作者：李琦上海电信长途无线部

视频作为3G时代最热的名词在业界已经讨论很久，近年来关于内容视频的各种表现形式层出不穷。但说到视频的应用却无非是公众应用、政企应用和政企针对公众的应用三个阶段。

关键词：视讯业务 3G 应用视频公众

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基于融合中间特征网络的视盘和视杯联合分割

控制工程 2024年第7期31卷 1272-1279页

作者：刘哲夏李峰江旻珊上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

针对视盘和视杯联合分割中视杯分割精度较差的问题,提出了一种融合编码与解码中间特征的U型网络(encode-decode middle feature fusion U-Net,EMFF-Net)。EMFF-Net使用预训练的ResNet34作为编码结构,在编码结构后加入密集空洞卷积和金... 详细信息

针对视盘和视杯联合分割中视杯分割精度较差的问题,提出了一种融合编码与解码中间特征的U型网络(encode-decode middle feature fusion U-Net,EMFF-Net)。EMFF-Net使用预训练的ResNet34作为编码结构,在编码结构后加入密集空洞卷积和金字塔池化模块以产生复合感受域的特征,并使用交叉注意力连接替换U型网络结构中的跳跃连接。交叉注意力连接融合了编码特征与解码特征,通过通道注意力模块和空间注意力模块提取融合特征的信息用于强化解码特征,减小了解码特征与编码特征的语义沟壑。强化后的解码特征与编码特征再次融合后,通过解码结构输出视盘和视杯的联合分割结果。实验结果表明,与其他常用的分割方法相比,EMFF-Net的视盘和视杯联合分割效果较好,视杯分割性能有明显提升。

关键词：视盘视杯分割特征融合 EMFF-Net 深度学习交叉注意力连接

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基于SR-Net的视网膜内积液分割

控制工程 2024年第1期31卷 88-94页

作者：张善汝刘哲夏李峰江旻珊上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

糖尿病性黄斑水肿(diabetic macular edema,DME)是视网膜上毛细血管渗漏的液体在细胞间隙聚集引起的中央视网膜肿胀。基于眼底光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像的黄斑区积液检测在DME治疗方面具有重要的作用。因... 详细信息

糖尿病性黄斑水肿(diabetic macular edema,DME)是视网膜上毛细血管渗漏的液体在细胞间隙聚集引起的中央视网膜肿胀。基于眼底光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像的黄斑区积液检测在DME治疗方面具有重要的作用。因此,提出了一种分割网络SR-Net,以实现在OCT图像上自动分割视网膜内积液(intraretinal fluid,IRF)。SR-Net以Res2Net为主干,并引入了空间通道压缩和激发(spatial and channel squeeze&excitation,scSE)模块、平行解码器等结构。基于Kermany数据集的实验结果表明,SR-Net分割IRF的平均Dice系数、灵敏度、特异性分别为75.20%、77.56%、99.98%,最大Dice系数可达88.19%,证明了SR-Net的有效性。

关键词： SR-Net 视网膜内积液深度学习注意力机制

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基于特征深层融合的吊装过程视频目标分割

上海理工大学学报 2024年第4期46卷 407-416页

作者：周明君王朝立孙占全上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

吊装事故的频繁发生,对国家、社会、人民都造成了非常大的损害。根据吊装过程的视频信息,实现无人安全监控的关键是准确度和速度,提出了一种新的基于全局编码和非对称卷积的目标分割网络,研究视频图像的半监督目标分割问题。首先,将带... 详细信息

吊装事故的频繁发生,对国家、社会、人民都造成了非常大的损害。根据吊装过程的视频信息,实现无人安全监控的关键是准确度和速度,提出了一种新的基于全局编码和非对称卷积的目标分割网络,研究视频图像的半监督目标分割问题。首先,将带有标签的视频图像输入网络,分别通过全局编码器与相似性编码器提取到互为补充的特征,从而获得对目标外观的有效表示;然后,通过非对称卷积将两个分支的特征进行深层融合;最后,采用残差上采样解码生成预测掩膜,实现对目标的分割。该方法在DAVIS2017数据集上的准确度为0.675,综合指标为0.708,帧率为31帧/s;在实验用吊装数据集上的准确度为0.952,综合指标为0.976,比基线方法高5.1%,帧率为26.16帧/s。与其他网络方法进行了实验比较,验证了分割算法在准确度与速度方面的有效性。

关键词：深度学习视频目标分割特征深层融合目标外观表示吊装

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基于正交性原理的组合导航系统故障检测

控制工程 2024年第10期31卷 1841-1848页

作者：刘子龙楼家祺上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

针对传统故障检测算法对组合导航系统的缓变故障检测效率不高的问题,提出了一种基于正交性原理的故障检测算法。无故障时,卡尔曼滤波相邻残差满足正交关系,残差正交值为零均值的白噪声序列;有故障时,相邻残差高度相关,残差正交值不满足... 详细信息

针对传统故障检测算法对组合导航系统的缓变故障检测效率不高的问题,提出了一种基于正交性原理的故障检测算法。无故障时,卡尔曼滤波相邻残差满足正交关系,残差正交值为零均值的白噪声序列;有故障时,相邻残差高度相关,残差正交值不满足零均值条件。综上所述,以残差正交值为基础,构建卡方检验算法以实现对故障的检测。残差正交值的特殊结构使其对故障较敏感。实验结果表明,该算法对缓变故障的检测效果优于残差卡方检验算法和渐消序贯概率比检验(sequential probability ratio test,SPRT)算法,提高了组合导航系统的估计精度与可靠性。

关键词：组合导航系统卡尔曼滤波残差正交值卡方检验

SGRec:一种基于双层信息交互的会话推荐算法

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小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1392-1397页

作者：王誉熹彭敦陆上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

会话推荐是根据匿名用户的交互序列去推荐该用户下一个最有可能交互的项目.在现有的会话推荐模型中,大多数模型只学习了图的单层信息,这种学习方式会导致对交互序列的信息提取不完整.本文提出了一种结合项目的图级信息与序列级信息的推... 详细信息

会话推荐是根据匿名用户的交互序列去推荐该用户下一个最有可能交互的项目.在现有的会话推荐模型中,大多数模型只学习了图的单层信息,这种学习方式会导致对交互序列的信息提取不完整.本文提出了一种结合项目的图级信息与序列级信息的推荐算法.图级信息是将用户的交互序列映射为一个高维空间超图,通过超图神经网络去学习图中每个节点的信息;会话中项目的序列级信息采用深度序列提取器和注意力网络去获取,最终将两组信息融合并通过自注意力网络进行下一项推荐.通过这种方法可以获得会话序列中每个项目更完整的信息.本文在真实数据集Diginetica,Tmall,Nowplaying上设置对比实验验证了算法的有效性,该算法在MRR@N和P@N上有明显提升,有效地证明了本文算法的推荐性能.

关键词：会话推荐超图神经网络注意力网络循环神经网络

基于CNN和Transformer点云图像融合的道路检测

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应用科学学报 2024年第4期42卷 695-708页

作者：华怡坦黄影平过文昊上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

针对道路检测模型易受光线及阴影影响而导致精度不高及道路边缘分割不准确的问题,提出一种基于Transformer和卷积神经网络模型混合且以RGB图像和三维激光雷达点云共同为输入的道路分割算法,实现了无人车在自动驾驶过程中对所在行驶道路... 详细信息

针对道路检测模型易受光线及阴影影响而导致精度不高及道路边缘分割不准确的问题,提出一种基于Transformer和卷积神经网络模型混合且以RGB图像和三维激光雷达点云共同为输入的道路分割算法,实现了无人车在自动驾驶过程中对所在行驶道路的精确感知。在KITTI道路数据集上的实验结果表明:与现有的道路检测模型相比,本文方法在分割精度方面具有较好的性能。

关键词：道路检测语义分割数据融合 Transformer

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全尺度上下文融合网络用于医学细胞核分割

控制工程 2024年第6期31卷 1081-1090页

作者：周志张孙杰张晓玥上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

针对细胞核图像边界模糊、对比度低,且细胞间易发生粘连等特点而导致难以准确分割的问题,本文提出了一种全尺度上下文融合网络用于细胞核的精准分割。首先,该模型结合全局上下文信息,设计了一个高级金字塔传导模块,用于对跳跃连接进行重... 详细信息

针对细胞核图像边界模糊、对比度低,且细胞间易发生粘连等特点而导致难以准确分割的问题,本文提出了一种全尺度上下文融合网络用于细胞核的精准分割。首先,该模型结合全局上下文信息,设计了一个高级金字塔传导模块,用于对跳跃连接进行重构,为解码器提供全局信息传导流;其次,在编码器顶部创新性地加入了尺度聚合模块,该模块通过自学习可以动态地为不同尺度的目标选择合适的感受野,更好地融合多尺度上下文信息;同时,为了更好地利用最有用的特征通道,在上采样阶段加入了通道注意力机制;最后,使用改进的混合损失函数解决类不平衡的问题。在Data Science Bowl 2018和TCGA 2个数据集上进行实验,结果表明,所提出的算法能够提高对细胞核的分割性能。

关键词：深度学习细胞核分割 APC模块注意力机制尺度聚合