图分割

摘要： 为了提高自主移动机器人建图成功率并减小间接法视觉定位中的地图尺寸,加快定位速度,将Colmap的单目建图算法改进成双目建图算法,提出一种基于图分割和整数线性规划的地图压缩算法,并根据压缩后的地图改进定位方法.通过图分割将原始地图分割成若干个子地图,利用整数线性规划选择地图中有利于定位的路标点.基于压缩后的地图,在定位过程中根据地图关键帧的共视关系对召回的图像进行聚类,并通过块匹配建立待定位图像与地图中路标点的匹配关系,最终计算待定位图像的六自由度位姿.通过采集数据集和开展实验,验证了该地图压缩方法能够有效减小地图文件尺寸,而且改进后的定位方法能够加快定位速度.

摘要： 随着知识图谱的规模日益扩大,存储难和计算效率低成为制约知识图谱发展的重要因素.基于图谱结构特点,提出了基于密度的知识图谱节点聚类算法,以及适用于知识图谱结构的节点标记和处理方法.针对星形查询,设计了跨集群管理方法,并构建了知识图谱分割和子集群间索引.试验表明,该算法可实现海量知识图谱的分布式管理与查询.

摘要： 随着知识图谱的规模日益扩大,存储难和计算效率低成为制约知识图谱发展的重要因素。基于图谱结构特点,提出了基于密度的知识图谱节点聚类算法,以及适用于知识图谱结构的节点标记和处理方法。针对星形查询,设计了跨集群管理方法,并构建了知识图谱分割和子集群间索引。试验表明,该算法可实现海量知识图谱的分布式管理与查询。

摘要： 网络攻击建模利用网络安全设备产生的日志对网络攻击行为进行建模,发现网络攻击的特点与规律,以提高应对突发网络攻击的能力.针对网络攻击建模,本文提出了一种攻击图生成方法,基于网络攻击行为与工作流的相似性,利用启发式过程挖掘算法对网络攻击行为建模,生成网络攻击图;针对网络攻击图过于复杂的问题,提出了一种攻击图分割方法,通过分离攻击分支步骤分割网络攻击图,在保留网络攻击图的基本结构的同时,将复杂网络攻击图划分为多个网络攻击子图,提高了网络攻击图的可读性;针对海量安全日志数据的网络攻击建模问题,提出了分布式攻击图生成算法以及攻击图分割方法,提高了网络攻击模型的挖掘效率.实验表明,相较于对比方法,本文提出的方法能够更完备地挖掘入侵者的攻击步骤.

摘要： 分布式图计算在许多领域有着广泛的应用,图分割是分布式图计算的基础.已有分割算法大多只考虑图的简单拓扑特性,它们将图计算系统视为同构系统,或最多考虑CPU计算能力及通信带宽的不同.然而,目前包含GPU的异构计算系统已经越来越普遍,由于GPU独特的并行计算架构和并行计算模式,不考虑GPU计算特点的图分割算法不能获得异构环境下最优的分割方案.本文通过分析及实验发现,计算负载特性对于估算处理节点的图计算时间有很大的帮助.在此基础上,本文提出度变异系数和分片通达度两个负载特征参数,给出了通过数据集采样和离线测试获取负载特征参数到处理器负载计算时间的映射关系的实用方法,并结合以上工作实现了一个平台特性和负载特征感知的在线图分割算法.在真实图数据集上的测试表明,相比于工业界和学术界领先的图分割算法,本文提出的方法可获得最优的图分割方案,可令图计算系统的整体执行时间减少50％～70％.

摘要： 受到图拉普拉斯理论的部分启发,本文提出了一种加权拉普拉斯方法来更加方便地研究现阶段比较流行的图问题,例如,多层图分割,以及平衡最小割问题.由于加权拉普拉斯策略继承了谱方法的众多优点,因此相比于其他现有的启发式算法,用加权拉普拉斯设计图算法在算法性能上具有更强的理论保证.为了说明其在理论与实际中的强有力的应用价值,我们将分别给出加权拉普拉斯方法在多层图分割和平衡最小割问题上的应用.借助变分法和偏微分方程(PDE)理论,我们在加权分割问题(weighted cut problem),平衡最小割问题(balanced minimum cut problem),以及初始聚类问题(initial clustering problem)之间建立了等价性.其中,初始聚类问题会在基于多层结构的图分割算法的中间阶段出现.这些等价性的建立为基于加权拉普拉斯方法的图算法提供了很强的理论支撑.另外,从加权拉普拉斯方法在平衡最小割问题的应用的角度看,加权拉普拉斯方法使得偏微分方程数值解这一成熟的理论得以应用到图问题的算法设计当中,这也进一步证实了我们提出的加权拉普拉斯方法的有效性.

摘要： 针对大规模数据图下基于回溯法的子图查询算法的准确率低、开销大等问题,为提高查询准确率,降低大图下的查询开销,提出一种基于Spark的子图匹配(SQM)算法.首先根据结构信息过滤数据图,再将查询图分割成基本查询单元;然后对每一个基本查询单元分别匹配后进行Join操作;最后运用并行化提高了算法的运行效率,减小了搜索空间.实验结果表明,与Stwig、TurboISO算法相比,SQM算法在保证查询结果不变的情况下,速度提高了50％.

摘要： 针对含硫天然气脱硫净化问题,提出一种基于功能-几何相关性-接口的产品概念设计过程模型,根据此模型为天然气脱硫净化装置设备间的相关度rkij赋值,由层次分析法计算设备间功能、几何相关性、接口的权值wk(k=1,2,3),并用图分割法为其生成模块划分方案.将单项和综合指标评价相结合,对划分方案加以评价,选出最佳模块化方案.结果 表明:用于含硫天然气脱硫净化装置,可成功生成两种模块化方案;方案1合成权值为0.7639,大于方案2的0.2361.

摘要： 通过对模块化设计方法的研究,明确模块概念、分类和理论体系构成,确定模块划分方法和评价方法,形成石油天然气工程模块化设计原则.依据模块化方法研究成果,采用Python语言,开发基于图分割数学模型的石油天然气工程模块划分软件.基于数字化平台,实现多专业协同、数据共享,三维设计建造和数字化交付,对模块间接口、模块内部布置和模块结构设计进行研究,形成模块化设计技术导则,指导各专业模块化设计.并在多项工程中实际应用,降低工程投资、缩短建设工期达20％.

摘要： 本文提出了—种将前景物体从一个视频序列中分割出来的方法.我们首先对要处理的视频序列中的每一帧都采用分水岭算法进行了预处理；其次,我们使用图分割算法对其中的首尾两帧进行分割；接下来,我们提出了一种基于确信度的算法,给首尾两帧中的分水岭小区块设定确信度,并以确信度为依据,来设定下一帧的确信度.这个过程从视频的第二帧开始,持续到倒数第二帧结束,称之为正向过程.然后,使用光流算法计算出视频中哪些小区块是运动的.接下来,我们通过一个逆向的过程对小部分的确信度做出修正.最后,根据算法得出的确信度,来完成每一帧的分割.本文的创新点在于提出了一个确信度模型.该模型表示某一小区块属于前景或者背景的概率有多大.这个概率是由这个小区块及其周围的信息中计算得出的,加入周围的信息可以部分改善前、背景中含有相似颜色情况下的分割效果,同时,结合光流的逆向过程也为解决正确分割视频中被部分遮挡的物体提供了思路.

摘要： 实现连续视频帧中前景对象鲁棒提取是计算机视觉中一个比较困难的问题.到目前为止,完全自动的提取方法不能取得令人满意的结果,而手工对每帧进行提取操作则耗时费力.本文提出了一种交互式的视频前景对象提取方法,只需要在关键帧上进行一些简单的勾勒,然后利用图分割算法根据这些用户交互输入信息对前景和背景进行标定.接着通过信任度扩散机制,在相邻视频帧轮廓时空特征约束下把交互信息和形状信息传送到非关键帧上,用来求解非关键帧的标定.实验结果表明,这种算法得到的结果是令人满意的,而且所需的用户操作量比较少.

摘要： 本文提出了一种扩散MonteCarlo算法,它与Markov链MonteCarlo算法相比较最大的优点在于它无需在构造一个完整的解空间及状态转换空间.通过以能量最小化原则逐步逼近结果,巧妙地化解了算法复杂度对空间复杂度的依赖.同时还引入了Swendsen-Wang采样算法,大大加快了MonteCarlo算法收敛速度.

摘要： 本发明提供一种基于高分遥感影像二分类语义分割图融合成多分类语义图的方法，图像数据集送入二分类语义分割网络训练二分类模型组，并且计算每个二分类模型的置信度；将待预测的高分遥感影像输入到二分类模型组中，得到各个二分类模型输出的二分类结果以及初始预测概率矩阵；将二分类模型的置信度和对应的初始预测概率矩阵相乘到待预测的高分遥感影像对于该二分类模型中的最终判别概率矩阵；在对像素点按二分类结果进行分类时，对于分类冲突的像素点，将像素点在二分类模型组中最终判别概率矩阵对应位置概率值最大的那个类别作为当前像素点的分类的类别。本发明能有效提高最终合成分类图的整体分类精度以及IoU和kappa系数指标。

摘要： 本发明提供了一种用于确定针对图像分割的置信度值的方法。所述方法包括获得图像，其中，所述图像包括解剖结构的视图；并且获得所述解剖结构的模型，其中，所述模型包括多个节点。处理所述图像以生成多个图像分割输出，其中，每个图像分割输出包括针对所述视图的一组值，其中，所述一组值中的每个值与所述模型的所述多个节点中的节点相关联。针对所述模型的每个节点，基于与所述节点相对应的多个值来确定置信度值。基于每个节点的所述置信度值来生成所述解剖结构的置信度图。

摘要： 本发明提供一种基于深度图的3D点云分割方法、分割装置，所述方法包括：获取激光雷达采集的3D点云数据；将3D点云数据转换成深度图；获取深度图中每列的每个3D点云数据点与其相邻点的连线与激光雷达的xy平面的第一夹角，并在第一夹角小于第一预设角度值时，将该点作为路面点去除，并在第一夹角小于第一预设角度值时，将该点作为路面点去除；获取深度图中每列的每个3D点云数据点和其相邻点的连线与3D点云数据点和原点的连线的第二夹角，并根据第二夹角进行点云分割。本发明在深度图的基础上进行路面去除后再进行点云分割，使分割的实时性和效率大大提高，且对于不平路面的分割效果也较好，分割的可靠性大大提高。

摘要： 本发明公开了一种支持增量分割的大规模图分割方法，该图分割方法对节点分割算法NE进行改造并融合了流式分割算法HDRF，对于初始分割阶段采用基于多层次框架的节点分割算法MNE，后续增量分割阶段采用流式分割算法HDRF。本发明在保证分隔质量的同时，也大大减少了图分割的时间，便于后续对大规模图进行分析和处理。

摘要： 本发明一种基于图分割和监督学习的可见光遥感图像海陆分割方法，它有五大步骤：步骤一：计算机读取数据；步骤二：对图像进行图分割；步骤三：对分割后的图像区域提取统计特征；步骤四：训练线性SVM分类器；步骤五：利用训练好的线性SVM来进行海陆判断，得到最终的海陆分割结果图。本发明克服了现有技术的不足，很好地解决了可见光遥感图像中的海陆分割问题，取得了较好的分割结果，因而此方法可以应用在可见光遥感图像船只检测流程之一的海陆分割中，具有广阔的应用前景和价值。

摘要： 针对现有图分割方法对大规模图计算进行图分割划分时开销过大的技术问题，本发明提供了一种用于分布式图计算的图分割划分方法，基于开源框架PowerLyra，首先作为输入的图数据按照目标点哈希将边分散到各个节点，然后各节点在分布式框架上同步并行处理分布到其节点上的边，根据需要执行相应的分布式算法。本发明提出了“包”的概念，包是指局部性较高的部分边的集合，其最大值是可修改的，通过包将数据局部性特性引入图划分的计量标准，使划分的子图具有局部性，充分利用数据局部性原理，有效减少顶点的镜像顶点的数目，同时也保证了节点间的负载均衡，减少了分布式系统中的通信开销，提高大规模图相关应用的处理效率，提高分布式图计算的性能。

摘要： 本发明公开了基于级联深度神经网络的纸质心电图分割模型构建和分割的方法、装置及系统，其模型构建方法包括：获取纸质心电图样本图像，进行矫正处理；对图像中的波形区域进行标定获得波形检测数据集；根据标定的波形区域制作波形标签获得波形分割数据集；基于波形检测数据集构建波形检测深度神经网络；基于波形分割数据集得构建波形分割深度神经网络；将波形检测深度神经网络和波形分割深度神经网络进行级联获得心电图分割模型。本发明实现对不同场景下快速且精准的端到端分割出波形曲线，可以为波形曲线的准确数字化提供高质量数据。

摘要： 本发明实施例公开了一种户型图分割方法、分类方法、分割装置、设备和存储介质。所述户型图分割方法包括：获取待分割户型图，其中，所述待分割户型图中包括门洞区域；基于所述待分割户型图中的通行区域对所述待分割户型图进行二值化，得到二值化图像；对所述二值化图像进行开运算，得到所述二值化图像的门洞区域，基于所述门洞区域，确定所述二值化图像中的区域分割线；基于所述区域分割线对所述待分割户型图进行图像分割，得到所述待分割户型图的至少一个目标分割区域。本发明实施例的方案，实现对户型图进行自动分割的技术效果。

摘要： 本发明公开了一种支持增量分割的大规模图分割方法，该图分割方法对节点分割算法NE进行改造并融合了流式分割算法HDRF，对于初始分割阶段采用基于多层次框架的节点分割算法MNE，后续增量分割阶段采用流式分割算法HDRF。本发明在保证分隔质量的同时，也大大减少了图分割的时间，便于后续对大规模图进行分析和处理。

摘要： 本发明一种基于图分割和监督学习的可见光遥感图像海陆分割方法，它有五大步骤：步骤一：计算机读取数据；步骤二：对图像进行图分割；步骤三：对分割后的图像区域提取统计特征；步骤四：训练线性SVM分类器；步骤五：利用训练好的线性SVM来进行海陆判断，得到最终的海陆分割结果图。本发明克服了现有技术的不足，很好地解决了可见光遥感图像中的海陆分割问题，取得了较好的分割结果，因而此方法可以应用在可见光遥感图像船只检测流程之一的海陆分割中，具有广阔的应用前景和价值。