空间金字塔

摘要： 遥感图像内容丰富,一般的深度模型提取遥感图像特征时容易受复杂背景干扰,对关键特征的提取效果不佳,并且难以表达图像的空间信息,该文提出一种基于多尺度池化和范数注意力机制的深度卷积神经网络,在通道层面与空间层面自适应地给显著特征加权。首先,在多尺度池化通道注意力模块中,结合空间金字塔池化的思想,对每个通道上的特征图进行不同尺度的最大池化。接着,采用自适应均值池化将尺寸不同的特征图转换为统一尺寸,以便通过逐像素相加的方式来关注不同尺度的显著特征。然后,在范数空间注意力模块中,将各通道对应同一空间位置的像素构成向量,通过计算向量组的L1范数和L2范数,获得具有空间信息的特征图。最后,采用级联池化的方法优化高层特征,并将该高层特征用于遥感图像检索。在UC Merced,AID与NWPU-RESISC453个数据集上进行实验,结果表明该文所提注意力模型,关注了不同尺度的显著特征,结合了空间信息,提高了检索性能。

摘要： 舌图像是中医判断身体的重要指标。在舌图像处理过程中,分割结果会受到嘴唇、下巴、脸部等固定干扰因素的影响,以及不可预测的无关噪音遮挡舌体时不固定干扰因素的影响。在精确地分割出完整的舌图像方面,传统分割方法有很大的局限性,针对这个问题现提出基于神经网络DeepLab v2下的舌图像分割改进算法。首先对舌体进行定位,引入带孔卷积算子,通过设置池化层参数获得更好的边缘信息;然后采用生成对抗网络OSIM对无关噪音进行去噪处理,分割出完整的舌体图像;最后通过基于孔洞的空间金字塔融合多尺度的特征信息,使分割结果更具鲁棒性。实验结果表明,上述方法提升了分割精度,显著增强了抗噪能力,并降低在分析过程中固定干扰因素的影响,得到精确分割的舌图像。

摘要： 水电工程施工场区安全风险因素众多,在人员行为安全方面,其施工佩戴和操作不规范造成了较多的安全事故,现行的基于监控图像的检测算法在实际应用场景中仍然有所欠缺,检测速度和精度的矛盾性、鲁棒性低、实时性差、小目标识别丢失、重叠遮挡密集干扰漏检等问题仍然凸显,这些问题严重阻碍了施工场区安全管控水平的提升。针对上述难题提出了改进YOLOv3的多目标安全检测识别方法,引入空间金字塔池化结构,对Darknet-53网络结构进行调整优化,获取检测速度的提升;增加特征层以保留更多的小目标特征信息;采用GIOU改进损失函数,优化聚类方法提升了场区工人、佩戴安全帽情况、防疫口罩佩戴情况、着火险情的识别精度。经过实践应用分析验证,改进的YOLOv3-SG网络较原有网络检测效果有了较大提升,自建数据集平均精度mAP从75.6%到88.5%,多次检测速度平均值达到了40.1FPS,实现了满足水电工程施工场区智能识别场景下的人员安全佩戴和险情管控目标。

摘要： 针对红外行人图像中受多尺度、部分遮挡以及环境干扰导致传统算法难以准确检测问题,提出一种红外图像行人检测算法。以CSPdarknet53作为主干特征提取网络,在输入端引入Focus模块以减少主干网络下采样过程中小尺度目标特征信息丢失;通过构建跨尺度特征聚合模块来融合主干网络不同残差层输出的全局特征和多尺度局部特征,提高网络多尺度特征聚合能力,提升网络检测精度;针对红外图像受自身成像机理以及复杂背景影响造成行人目标特征难以有效表达的问题,通过构建分层注意力映射模块来增强行人特征表达能力。为了验证所提出算法的优势,选取4种经典对比算法,并在3种公共数据集上进行测试验证。实验结果表明,该算法可以实现复杂环境下多尺度红外行人的准确检测,其平均准确率和召回率分别可达95.37%和92.99%。

摘要： 恶意代码文件大小差异巨大,使用传统卷积神经网络对其可视化图像进行训练时会因分辨率调整导致大量信息丢失。为此,文章提出一种基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法。该方法首先将不同大小的恶意代码生成为多种特定分辨率的图像;然后利用DenseNet网络提取特征,避免因调整至同一分辨率导致信息损失;最后通过空间金字塔模型处理多尺度特征,进而训练分类模型。实验结果表明,该方法有效提高了恶意代码分类性能。

摘要： 建筑物变化检测是变化检测领域的一个重要研究方向,目前的众多建筑物变化检测方法大多参数量较大,变化检测精度不高。文章提出了一种结合深度可分离卷积和改进空间金字塔的模型。该方法上采样部分以深度可分离卷积代替传统卷积模块,即以逐通道卷积和逐点卷积的方式代替传统卷积模式,在保持精度的同时有效降低了参数量。增加改进空间金字塔结构以结合多尺度特征信息,增加影像多特征表达。实验结果表明。文章提出的方法可以有效提高建筑物数据集中的变化检测准确度。

摘要： 猪只盘点是生猪规模化养殖和管理中的重要环节,人工计数方法费时、费力,在大数据量的猪只盘点中容易出错.本文使用多尺度感知网络对高密度猪群图像中的猪只进行计数.通过对人群计数网络CSRNet的改进,得到猪只计数网络(Pig counting net,PCN),PCN采用VGG16作为前端网络提取特征,中间层采用空间金字塔(Spatial pyramid)结构对图像中的多尺度信息进行提取与融合,后端网络采用改进的膨胀卷积网络.PCN增加了多尺度感知结构、扩大了后端网络感受野,通过感知多尺度特征得到预测密度图,预测密度图反映了猪只空间分布,通过对密度图积分实现了猪只数量的估计.结果 表明,在平均猪只数为40.71的测试集图像上,PCN的计数准确率优于人群计数网络MCNN、CSRNet和改进Counting CNN的猪只计数网络,MAE和RMSE分别为1.74和2.28,表现出较高的准确性和鲁棒性;单幅图像平均识别时间为0.108 s,满足实时处理要求.

摘要： 为提升隐写分析的效率和准确率,并适应多尺寸输入图像,提出一个基于高效特征融合的可变尺寸图像隐写分析模型.在预处理层中,将经空域富模型的多阶高通滤波器初始化的多尺寸卷积核加入网络学习中,以提升模型的收敛效率和检测性能;在特征提取层中,采用特征融合思想,设计两个由Ghost瓶颈层、残差模块、密集连接模块组成的子网络,并融合输出的抽象隐写语义特征和非线性的高维隐写特征,以获得隐写特征的依赖性信息,增强模型的特征表达能力;采用改良版空间金字塔池化以自适应可变尺寸的图像样本,并丰富隐写特征的多样性.经仿真分析可知,模型能正确捕获关键的隐写信号,具备较高的收敛效率,在嵌入率为0.2、0.4的WOW隐写算法的检测准确率分别为82.6％和96.5％,在嵌入率为0.2、0.4的S-UNIWARD隐写算法的检测准确率分别为81.4％和95.2％,显著高于SRM和YedroudjNet隐写分析模型.

摘要： 在卷积神经网络模型中,空间金字塔池化方法将空间信息融入到深度特征的生成过程中,最终生成的图像表示可以有效地用于提高图像检索性能,但是此方法会导致生成的图像表示中不同维度之间描述的信息存在重复,且相同维度描述的图像内容不匹配.为此提出了一种基于多尺度特征映射匹配(multi-scale feature map matching,MFMM)的图像表示方法.此方法首先利用深度特征的方差与协方差矩阵提出了一种特征映射选择算法,用于增强图像表示中不同维度特征的独立性.其次,依据相同通道特征映射中高响应值位置有较高匹配性的特点,结合激活映射中最大响应位置的深度特征提出了一种优化的特征映射中心点选择方法.最后,按照不同的中心点通过多尺度窗口采样的方式,从特征映射中提取出带有空间信息的深度特征用于表示图像内容.实验结果表明,提出的方法在图像检索任务中能够取得良好的效果.

摘要： 以NAO足球机器人为例,针对比赛球场背景差异,光照视角多变,目标纹理复杂,造成目标识别困难的问题,提出一种基于空间金字塔和特征集成的目标实时检测算法.利用目标边缘特性对原始图像提取HoG特征,经过分类获得初步目标标定框.其次,抽取基于RGB-SIFT的BOVW特征(Bag of Visual Word,BOVW),引入颜色和尺度不变信息对标定框作二次筛选.另外,为了提升不同视距导致目标尺度差异下的检测效果,采用空间金字塔代替传统单尺度图像进行滑动窗口检测,保证了算法的准确性.实验结果表明,该方法在智能机器人目标识别任务上具有很高的鲁棒性和有效性.

摘要： 随着医学图像的迅速增加，医学图像的自动分类成为目前研究的热点，如何提高分类 正确率和效率成为研究者关心的主要问题。本文提出采用基于图像子块的局部特征并利用空间 金字塔结合特征的空间信息，用于医学图像的自动分类。我们的方法与其他几种目前优秀的方 法通过实验进行了比较，取得了最高的分类精度。

摘要： 本文中提出了一种新的基于最大Gabor响应二元模式的人脸特征提取方法。该方法借鉴了生物视觉中HMAX模型,用Gabor滤波模拟简单细胞响应，选取各个尺度上Gabor响应最大的方向。在最大Gabor响应图上用局部二元模式(LBP)描述人脸的局部信息，然后用空间金字塔描述人脸的全局分布信息。在ORL和FERET数据集上的实验表明,本文的方法与现有的最新技术相比，在较低的特征维数上，达到了与其相近的识别率。

摘要： 本发明公开了一种湿法腐蚀晶体硅倒金字塔结构和正金字塔结构制绒方法，属于新材料与太阳能技术领域，包括如下步骤：(1)将表面清洁的晶体硅片放入含有处理液的容器中；(2)在20°C下反应10分钟即可在硅片表面腐蚀出大面积微纳米倒金字塔结构绒面；(3)在20°C下反应20分钟即可在硅片表面腐蚀出大面积微纳米正金字塔结构绒面；(4)将腐蚀后的硅片放入王水溶液里面浸泡去掉表面残存的金属。本申请方法腐蚀的硅片表面铜沉积量极少，所腐蚀的微纳米倒金字塔结构宏观均匀，微观表面光滑、缺陷少，因此在太阳能电池等领域具有广泛的应用前景。

摘要： 制备金字塔点阵芯子的模具及金字塔点阵芯子的制备方法，属于模具模压成型领域。本发明是为了解决现有的金字塔点阵芯材成型质量差，模具操作复杂的问题。本发明包括上模具和下模具；上模具是由多个上模具单胞以阵列的形式排布制成，上模具单胞的上表面向内凹陷形成凹槽，在上模具单胞的凹槽内设置有凸起，凸起的形状与预制备的倒置的金字塔点阵单胞结构形状相同；下模具是由多个下模具单胞以阵列的形式排布制成，下模具单胞的上表面向外凸起形成凸台，在下模具单胞的凸台上开有限位槽，所述的限位槽的结构形状与预制备的金字塔点阵单胞结构形状相同；所述的上模具中的上模具单胞与下模具中的下模具单胞相匹配。本发明主要用于制备金字塔点阵芯子。

摘要： 本发明涉及一种Ti/B4C陶瓷与铝金字塔结构层结合的层状装甲和金字塔结构层的制备方法。一种Ti/B4C陶瓷与铝金字塔结构层结合的层状装甲，保护层的外侧面为迎弹面，保护层的内侧面与背弹层的外侧面连接，保护层为多层结构，从迎弹面向内依次为铝合金板、Ti/B4C陶瓷板、金字塔复合结构层、Ti/B4C陶瓷板，各层之间放置有透明胶片，将各层进行叠层合片后，通过真空热压复合技术进行层合成整体。本发明提供的Ti/B4C陶瓷与铝金字塔结构层结合的层状装甲，层状金属/陶瓷复合材料中Ti和B4C层间在断裂中会导致裂纹偏转，且由于金属Ti的存在，使得层状复合材料拥有优异的断裂韧性；陶瓷棒填充金字塔型点阵金属结构使防弹装甲轻量化，且使防弹性能得到大幅度提高。

摘要： 一种纳米倒金字塔‑准微米金字塔复合结构背钝化太阳电池，包括单晶硅基底，单晶硅基底正表面采用纳米倒金字塔‑准微米金字塔复合结构发射极，单晶硅基底背表面采用背钝化结构；纳米倒金字塔‑准微米金字塔复合结构发射极由硅纳米倒金字塔结构、准微米金字塔结构和2层钝化介质膜构成。本发明还涉及前述太阳电池的制备方法。本发明通过将纳米倒金字塔‑准微米金字塔复合结构和背钝化结构结合起来，同时对正面实施PECVD‑SiO2/SiNx叠层钝化，对背面实施PECVD‑Al2O3/SiNx叠层钝化，具有更好的短波减反射能力、更好的发射极复合损失抑制、更高的内背反射率以及更低的表面复合速率。本发明太阳电池在全波段上实现了优异光谱响应，光电转换效率达到21.22%。

摘要： 本发明公开了一种制备具有正金字塔/倒金字塔复合结构硅片的方法，首先在硅片表面沉积一层ITO薄膜；然后利用光刻技术结合化学腐蚀对ITO薄膜进行部分刻蚀去除，在ITO薄膜上形成孔阵列；再将带有孔阵列的ITO/Si片放入碱性溶液中进行刻蚀得到具有对应图形阵列的ITO/Si片；最后将具有对应图形阵列的ITO/Si片通过化学腐蚀去除ITO，得到表面带有对应图形阵列的Si片；其中，所述图形阵列为正金字塔和倒金字塔复合的结构阵列。本发明方法制得的硅片能够有效降低硅片对光的反射，增加光的吸收，同时，正金字塔和倒金字塔结构的引入不会过多的增加硅片的表面积，从而有效提升其在太阳能电池领域的应用。

摘要： 本发明提供了一种金字塔工艺品用功能磁性涂料及舒筋活络的金字塔工艺品，属于工艺品领域。所述金字塔工艺品用功能磁性涂料，其原料按质量百分数计，包括：混合磁粉5‑10％、红外材料5‑10％、树脂20‑35％、炭黑0.05‑1％、固化剂3‑9％、分散剂0.1‑2％、余量为稀释剂。本发明舒筋活络的金字塔工艺品通过喷涂或刷涂金字塔工艺品用功能磁性涂料，释放负离子远红外和磁性，使远红外线和磁性对人体产生协同效应，对颈部和肩部等疾病有预防和治疗作用，具有舒经活络、松弛神经、促进血液循环和新陈代谢等功能，从而既起到保健、强身、防病以及祛病的作用，又美观大方，具有很强的装饰性，能够满足消费者需求，具有广阔的市场前景。

摘要： 本发明公开了金字塔工艺品用涂料以及释放远红外负离子金字塔工艺品，按重量份由以下原料制备而成：水性聚氨酯乳液80～150重量份，含电气石的功能聚合物10～20重量份，分散剂1.5～2重量份，消泡剂0.1～0.3重量份，增稠剂2～5重量份，流平剂1～3重量份，甲基硅醇钾1～5重量份，骨胶粉10～15重量份，成膜剂1～3重量份，去离子水100～150重量份。本发明金字塔工艺品用涂料具有杀菌除尘的功效，其释放的负离子可通过神经反射作用使人体内环境得到调节、稳定和平衡，调动人体潜在的自我防御能力，提高免疫功能，从而达到保健、强身与治疗的功效.改善人体亚健康状况。

摘要： 本发明涉及遥感影像分类技术领域，涉及了一种基于多尺度金字塔空间独立卷积的遥感影像分类方法，包括S1、对遥感影像执行预处理，选取代表性的图幅通过人工逐像素标注的方式制作分类样本数据集；S2、对S1得到的分类样本数据集进行图像增强，图像增强方法包含水平与竖直翻转、尺寸随机重采样和高斯模糊；S3、利用深度残差网络提取图像增强后图像的特征；S4、基于S3中图像的特征进一步构建多尺度特征金字塔，输出多分辨率多尺度特征；S5、设计空间独立卷积，以解耦合的原则融合S4的多尺度特征并输出融合特征；S6、利用线性层将S5的融合特征映射到类别，输出分类结果。本发明实现了多尺度特征的动态融合，简单有效，计算量少，分类精度进一步提高。

摘要： 本实用新型涉及魔方的技术领域，尤其是涉及一种金字塔魔方块的拼装结构及其金字塔魔方，所述魔方块包括中心块本体，所述中心块本体包括中心块壳体、盖合中心块壳体的若干中心块壳盖和卡置于若干中心块壳盖之间的卡置壳，所述中心块壳盖设有连接杆，所述中心块壳体设有与连接杆相配合的连接筒，所述连接筒内设有锁紧件，所述连接杆插入连接筒内，所述锁紧件与连接杆抵接，以限制连接杆从连接筒内脱出。本实用新型设计科学合理，结构简单，与现有技术相比，中心块壳盖和中心块壳体结构更加简单，使得中心块壳盖和中心块壳体的模具更加简单，从而制备模具更容易，以便产品投入市场。

摘要： 本发明涉及一种基于双路径和空洞空间金字塔池化的血液白细胞分割方法。对U‑Net进行改进，首先在网络的编码部分引入双路径网络（Dual Path Network，DPN），利用残差网络（Residual Network，ResNet）的特征复用和DenseNet的特征生成能力，更好地提取目标特征。其次，使用空洞空间金字塔池化提取不同尺度特征。最后，在跳跃连接时融合前一层的特征，以提取更多的图像细节，减少图像恢复的损失。实验结果表明，本发明提升了白细胞分割精度。