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1. 引入Ghost模块和ECA的YOLOv4公路路面裂缝检测方法

郝巨鸣, 杨景玉, 韩淑梅, 王阳萍

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (4): 1284-1290. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022030410

摘要（328）

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PDF （5654KB）（192）

针对目前公路路面裂缝种类和尺度多样导致路面病害检测困难的问题，提出一种基于GhostNet的轻量化无人机图像裂缝检测方法检测不同种类路面裂缝。首先，引入轻量级GhostNet中的Ghost模块优化YOLOv4主干特征提取网络，得到轻量化模型YOLOv4-Light，以降低模型复杂度，并提高裂缝检测速度；然后，在模型预测输出端融合高效通道注意力（ECA）机制，从而进一步增强裂缝特征提取能力，提高裂缝检测精度。仿真实验结果表明，所提方法与现有的YOLOv4相比，模型大小降低了82.31%，模型参数量减少了82.56%，并提高了裂缝检测效率，能够满足公路运输过程中出现的不同类型的裂缝检测需求。

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2. 互信息驱动的有限元医学图像配准方法

党建武孙滕王阳萍李莎杜晓刚

计算机应用 2011, 31 (03): 733-735. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00733

摘要（1320）

PDF （645KB）（957）

针对医学图像中软组织形变复杂多样的特点，在配准过程中以离散化的有限单元为基本单位模拟和预测整个弹性体产生的形变，将配准过程视为有限元求解二维平面应力问题并对有限元能量函数进行改进，选取高精度和鲁棒性良好的互信息(MI)为测度应用到方程求解中。为提高算法效率，在配准过程中采用多分辨率策略进行优化。通过对放疗中医学图像进行配准实验并与已有方法进行比较，得到的配准结果更优，对刚体位移更敏感并提高了速度，表明该方法是一种具有高精度和高效率的配准方法。