DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 通过研究基于低成本MEMS/IMU的室内定位方法，针对传统单一阈值零速区间检测算法存在的不足，提出了一种适应于多步态的零速区间检测算法。低成本MEMS IMU固联在脚上，先根据传感器测量到的信息判断行人属于哪种运动状态，进而在相应状态的阈值条件下采用比力、比力方差、角速度三者相结合的方法进行零速区间检测，同时设计卡尔曼滤波器在静止时间段估计出系统的姿态误差、速度位置误差，并通过反馈校正对系统进行误差补偿。最后采用低成本MEMS IMU进行实验验证，结果表明定位精度可以保持在总行程的3%左右。 关键词 :MEMS惯性传感器，室内定位，零速区间，卡尔曼滤波 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 由于互联网的发展、移动设备和各种个人设备的流行，基于位置的服务(Location Based Services， LBS)变得越来越重要，用户获得定位信息可将其用于导航、跟踪、监测、信息推送等服务。GPS能够方便地提供室外的个人定位信息 [ 1 ] ，但是高楼林立的城市中心，地下室，建筑内部等环境中卫星信号都十分微弱，难以提供精确的位置信息。因此如何在恶劣环境中进行定位成为学术界和产业界的一个热门研究方向。同时，调查表明70%的移动电话使用和80%的数据连接使用来自室内 [ 2 ] ，室内定位技术已经成为人们的研究重点。 MEMS IMU以其自主性强、输出频率高、短时精度高、低成本、小体积等优点成为室内导航的理想设备。基于MEMS IMU的室内导航系统中最常用的结构是Foxlin提出的鞋绑式结构 [ 3 ] ；文献 [ 4 ] 将惯性传感器放在腰上，其数据平稳动态性弱，但是行走过程中零速区间不明显，对积累误差的修正较为复杂。零速修正(Zero Velocity Update， ZUPT)和零角速度修正(Zero Angular Rate Update， ZARU)是惯导系统中常用的修正算法，其中最为关键的就是零速区间的检测。 针对零速检测算法国内外学者提出了许多不同的算法，传统的零速检测算法都是以比力模值、比力方差和角速度模值为检测量进行零速检测 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，该方法对于正常行走精度较大，但是对于不同的步态，如跳跃、踏步、快速行走等检测效果不够理想。文献 [ 8 ] 在此基础上设置了一个滑动的时间窗口来判断行人的运动模式，以此来自调节阈值的大小，具有一定适应性，但对于踏步走这类速度变化较大的步态效果依然不够理想；Bebek O等人是通过安装在脚底的压力传感器分析人体行走状态进而精确的找到行走的零速区间，进而进行零速修正 [ 9 ] ，文献 [ 10 ] 是通过引进室内RFID进行辅助定位，但是这两种方法都引入了其它设备，大大提高了系统的成本，限制了其推广性；文献 [ 11 ] 则是采用了一种假设检验的算法，其检测方法是通过获得惯性传感器的输出数据进行判断，但通过实验分析可以发现该方法仍不够成熟，定位精度不够理想。 基于此，本文仍采取将MEMS惯性传感器与脚固联的系统结构，并提出了一种适应于多步态的零速区间检测算法。对于不同的步态，该算法都可以较好地实现零速区间检测。首先通过样机实验分析了在不同的运动状态下MEMS IMU输出的加速度特性，确定相应状态下的阈值。在实际导航中先通过传感器输出的信息判断载体运动状态，再匹配相应状态下的阈值进行零速区间检测，进而进行零速修正和零角速度修正，自适应地抑制MEMS惯性传感器的误差积累。
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user: 2. MEMS惯性传感器室内定位系统原理 MEMS惯性传感器室内定位系统主要由三部分组成，分别为导航算法部分，零速检测部分以及误差修正部分。 图1所示为定位系统结构示意图，其中导航算法部分，在导航系统的初始对准中由于低成本MEMS IMU陀螺精度较低，不能敏感到地球自转角速度的变化，因此通过加速度计来计算俯仰角和横滚角，通过磁力计输出的磁场强度来计算航向角。导航解算模块，主要是通过IMU的输出实时解算载体的速度、姿态、位置等导航定位信息。 图1. MEMS惯性传感器定位系统结构示意图 零速检测部分，主要是先判断出载体的运动状态，包括正常行走、快跑、上楼、下楼等状态，然后以加速度计输出的比力的模值与方差和陀螺仪输出的角速度模值为检测量，设计多条件零速检测算法，针对不同运动状态确定不同阈值，进而确定零速区间。 为了消除MEMS IMU误差随时间发散的问题，通过IMU的误差模型构造卡尔曼滤波器，通过上一步骤检测出来的零速区间，以速度误差作为观测量进行滤波和状态估计并通过反馈校正来修正系统误差 [ 12 ] 。
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user: 3. 适应于多步态零速区间检测算法 传统的零速度区间检测算法是：根据IMU的输出频率设定一个滑动窗口在时间段内遍历所有的加速度信号，分别对每一个窗口内的数据求方差，然后将相应的变量与相应通过实验得到的单一阈值进行比较，在阈值范围内则为零速区间，否则就处于运动状态。该种零速检测算法在正常步态情况下会有比较高的精度，但是对于不同的行走步态检测效果则不够理想。因此针对多步态的情况本文采用先判断步态再匹配相应阈值的检测方法。多步态零速检测方法共分为三步：确定阈值，判断运动状态，零速区间判断。分别对每一步进行详细的介绍： 3.1. 判断阈值选取 在进行零速检测之前需要先确定不同运动状态下的判断阈值。前期通过分析加速度计和陀螺仪的噪声特性和多次试验确定不同状态下的阈值，表1为慢速行走、上下楼梯、踏步三种行走状态的阈值参数选择。 Table 1 Selection of threshold parameter 阈值 运动状态 t h a min t h a max t h w t h σ 慢速行走 9.41 m/s 10.36 m/s 6.8˚/s 0.3 上下楼梯 9.32 m/s 10.47 m/s 7.1˚/s 0.38 踏步 9.28 m/s 10.39 m/s 6.8˚/s 0.4 表1. 阈值参数选择 t h a min 和 t h a max 为比力模值的阈值， t h σ 为比力方差的阈值， t h w 为加速度模值的阈值。 3.2. 判断当前运动状态 每次采集当加速度等运动信息后，需要根据所获得的信息进行判断当前的运动状态，再根据运动状态选取相应的判断阈值进行判断。 根据每一个采样时刻 i 的比力模值进行判断， i 时刻的比力模值表示如下式： f i | = f x i 2 + f y i 2 + f z i 2 (1) 为了对运动状态进行判断，本文对不同运动状态下加速度计的输出进行分析，图2，图3即为正常行走和上下楼梯两种状态下的输出结果。 图2. 正常行走状态下的合加速度 图3. 上楼状态下的合加速度 通过分析不同状态下的加速度信号，可以发现不同行走状态下最大值和最小值之差不同。因此对一定的时间周期内的加速度数据进行扫描，该时间周期通常选取约等于人体的一个迈步周期。然后可以通过该周期内的差值辨识出这段时间的步速是正常行走、快速、上下楼、踏步或跳跃等状态。 具体判定范围如下： f max − f min < 3   g 是正常行走的范围； 3   g < f max − f min < 4   g 是快速行走的范围； 4   g < f max − f min < 7   g 是上下楼梯的范围； f max − f min > 7   g 是大踏步或跳跃的范围。 3.3. 零速区间检测 根据以上辨识出来的运动状态，选取相应的判断阈值，采用三条件结合的方法进行检测，比传统的依靠单一的元素进行检测精度更高。三个判断条件分别如下： 条件一：比力模值 f k | = f x 2 + f y 2 + f z 2 ，假设 t h a min ， t h a max 分别为置信区间的最小值和最大值。 condition 1 = { 1 0 t h a min < | f k | < t h a max else (2) 其中1表示检测为静止状态，0表示运动状态。 条件二：比力的方差。采用滑动窗口观测比力方差能够有效检测步态周期中信号的突变阶段。计算如下： σ f k 2 = 1 2 m + 1 ∑ j = k − m k + m ( f j − f ¯ k ) 2 (3) 其中， f ¯ k 为比力均值； m 为滑动窗口大小，与输出频率有关。 condition 2 = { 1 0 σ f k < t h σ else (4) 条件三：角速度模值 w k | = w x 2 + w y 2 + w z 2 。在零速区间角速度应当趋向于零，确定相应的角速度阈值 t h w 来确定零速区间。 condition 3 = { 1 0 | w k | < t h w else (5) 当条件一、条件二、条件三同时满足的时候则记录此时状态为1，为我们所需要检测到的零速区间，若为0则表示运动状态。 图4、图5为单一阈值检测方法和适应多步态检测方法的检测结果对比。可以看出该行走过程中共有7个零速区间，传统的检测方案只有四个区间可以较好地检测出来，检测准确率仅有57.14%，而本文提出的方法则检测出全部区间，检测准确率有较大提升。 图4. 采用单一阈值检测方法的大踏步检测结果 图5. 采用多步态检测方法的大踏步检测结果
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user: 4. 零速修正滤波算法 本文所选用的导航坐标系是东北天地理坐标系，将三维速度误差、三维姿态误差角和三维位置误差列为导航信息的误差，考虑到惯性器件如陀螺漂移、加表零偏引起的误差，则卡尔曼滤波的状态量为： X = [ δ φ ε b δ p n δ v n ∇ b ] T (6) 其中， δ φ 表示姿态误差，包括俯仰角误差、航向角误差和横滚角误差； ε b 表示三个轴向的陀螺漂移； δ p 表示导航坐标系下导航解算的位置误差； δ v n 表示导航坐标系下导航解算的速度误差； ∇ b 表示三个轴向的加速度误差。 理论上在零速区间解算的速度和陀螺仪的角速度输出为零，但由于MEMS IMU本身的噪声误差使得实际解算的速度和陀螺仪输出的角速度不为零。此时可以利用零速修正和零角速度修正，将零速区间的速度和陀螺输出的角速度作为卡尔曼滤波的观测量。 本文为了提高定位的精度，同时在零速区间采用ZUPT和ZARU，则结合两者之后的量测值可以表示为; Z k = [ δ v n ] T = [ v n ] T − [ 0 0 0 ] T (7) 卡尔曼滤波器可以表示为： { X ˙ ( t ) = F ( t ) X ( t ) + W ( t ) Z k = H k X k + V k (8) 量测矩阵为 H k = [ 0 3 × 3 I 3 × 3 0 3 × 3 0 3 × 3 0 3 × 3 0 3 × 3 0 3 × 3 0 3 × 3 I 3 × 3 0 3 × 3 ] (9) 由于零速修正和零角速度修正的量测值：零速区间的速度和陀螺输出的角速度只有在零速时刻才能获取，因此本文的卡尔曼滤波算法在检测到零速区间时做时间更新和量测更新，在未检测到零速区间时只做时间更新。
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user: 5. 定位实验验证 5.1. 硬件介绍 采用的实验样机是MPU9250 MEMS惯导模块，由三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计组成，具体性能指标如表2所示： Table 2 Hardware performance inde 加速度 角速度 磁场 量程 ±16 g ±2000˚/s N 测量维度 3维 3维 3维 稳定性 0.01 g 0.05˚/s N 数据输出频率 0.1 Hz~200 Hz 表2. 硬件性能指标 N表示该项没有具体指标。 模块通过蓝牙与上位机进行通讯，具体实物图如图6所示。 图6. MPU9250 MEMS惯导模块实物图 为了验证算法的有效性，分别进行了三组不同运动状态的实验，为一组平面行走实验、一组三维上下楼实验，平面行走为长距离多种步速交替变化的行走实验。 5.2. 平面行走实验 针对平行长距离行走实验给出了传统单一阈值检测算法得到的位置曲线和本文提出的多步态检测算法得到的位置曲线，实验结果如图7，图8所示。 表3为平面行走实验中，两种算法的结果对比，其中误差用起点与终点之间的距离表示。 单一阈值法用正常平面行走的阈值在一定程度上抑制了误差的发散，但在行走过程中的拐弯或者掉头时会产生较大的加速度差值，传统的算法在这种情况下不可避免的会产生累积误差。由实验结果可以看出，针对多种步速变化交替的行走过程，采用多步态零速检测可以明显提高定位精度，误差减小了接近一倍。 图7. 单一阈值 + ZUPT算法修正的平面行走位置曲线 图8. 多步态算法修正的平面行走位置曲线 Table 3 Contradistinction of plane walking result in two way 行走距离/m 误差/m 误差百分比 单一阈值法 340.95 21.27 6.24% 基于多步态零速检测的方法 340.95 11.10 3.26% 表3. 两种算法平面行走结果对比 5.3. 三维上下楼实验 三维上下楼行走实验是从二楼沿右侧楼梯到达四楼穿过一段走廊在从左侧楼梯下来回到起点。同样给出了传统单一阈值检测算法得到的位置曲线和本文提出的多步态检测算法得到的位置曲线，实验结果如图9，图10所示。 图9. 单一阈值 + ZUPT算法修正的上下楼梯位置曲线 图10. 多步态算法修正的上下楼梯位置曲线 表4为上下楼实验中，两种算法的结果对比，其中误差用起点与终点之间的距离表示。 Table 4 Contradistinction of stair walking result in two way 行走距离/m 误差/m 误差百分比 单一阈值法 94.5 7.62 8.06% 基于多步态零速检测的方法 94.5 2.93 3.10% 表4. 两种算法上下楼梯结果对比 通过对比上下楼的结果可以发现，本文提出的基于多步态零速检测的方法大大提高了定位的精度。在上下楼过程中会出现多种运动状态如楼梯与楼梯之间的平面行走和上下台阶时的变加速度运动，用传统的单一阈值 + ZUPT算法进行检测零速区间，容易出现阈值不匹配的问题，造成累积误差。而多步态零速检测算法根据足部状态调整阈值可以有效地减少了误差积累。
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user: 6. 结论 本文基于低成本、低精度的惯性传感器进行研究室内定位技术，利用脚步的运动规律对行走过程中的累积的误差进行了校正。针对传统单一阈值零速检测算法无法处理多种步态的情况，提出一种多步态零速检测算法，先辨识脚步运动状态再检测零速区间，该算法具有很强的自适应性。实验结果表明该算法不但对普通的二维平面行走具有较高的定位精度，对于复杂的上下楼梯运动状态依然可以保证较高的定位精度，且定位精度可以保证在总行程的3%左右。后期还可以通过对MEMS器件进行标定，改进滤波算法和自适应算法使导航精度得到进一步的提高。同时在低成本MEMS室内导航研究过程中，单独的依靠MEMS IMU以及零速修正还不能实现远距离高精度导航，为研究出更高精度的导航系统可以考虑地图约束、无线信号辅助等定位辅助定位方式。同时也可以和GPS组合形成室内外无缝导航。
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user: 摘 要 本文通过开展典型调查，结合江西省水利科技项目现状，构建了从项目的管理、技术水平、产出和影响四个维度的绩效评估指标体系，包括有5项基本指标和15项具体指标。采用层次分析法确立了各项指标的权重，使得权重确立更为科学、合理、简便，最后得出一套完整的水利科技项目评估指标体系，并设置了优良中差四个指标评估等级，评估结果可反应项目的总体水平，优缺点清晰体现，为后期项目决策及管理提供了一定的参考，促进水利科技项目的创新发展和成果转化。 关键词 :层次分析法，水利科技项目，绩效评估 Copyright © 2019 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 科学技术是第一生产力，创新是引领发展的第一动力。水利科技项目是经济和水利发展的重要组成部分，是科学研究和技术开发的主要手段。随着各级政府对水利科技工作的关注程度越来越高，水利科技项目投入不断加大，我省水利科技成果也在不断增多。长期以来，大量的水利科技成果得不到系统的总结及应用，科技成果无法有效转化，发挥应有的作用。本文通过对江西省水利科技项目成果全面深入的研究分析，建立一套科学的绩效评估体系来对江西省水利科技项目进行合理评价，分析项目成果的优缺点，有利于提高水利科技项目质量，促进科研成果转化，为江西省水利科技决策和发展提供参考意见。
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user: 2. 指标体系构建 以2005年至今已结题验收的江西省水利科技项目为研究对象，依据科学性、系统性、可操作性、协调性、客观准确性、导向性等构建原则，采用层次式的指标体系结构形式，通过收集有关成果资料，相关文献研究，结合水利科技项目有关专家、项目负责人的建议拟定合理的指标结构，并进行分析及筛选，把江西省水利科技项目评估指标分成目标层、准则层、指标层3个层次构建江西省水利科技项目评估指标体系，进而确定三级指标具体内容及标度。 2.1. 目标层的确定 从整体上设立构建江西省水利科技项目投入与产出指标模式。其中，江西省水利科技项目的投入主要包括科技投入、资金投入等，而绩效评估指标的建立主要依据水利科技项目产出建立。 2.2. 准则层(一级指标)的确定 在总体目标下，将从项目的项目执行、技术水平、生态和社会效益、经济产出和科研产出五个方面入手，构建江西省水利科技项目项目评估指标体系。一级指标具体内容包括： 1) 项目执行 指水利科技项目在实施的过程中是否严格按照合同规定进行的，主要是从项目计划实施和项目考核指标两方面进行分析。 2) 技术水平 指技术的先进程度、研究团队的专业结构以及科技成果。 3) 生态和社会效益 指项目在完成执行后所产生的生态效益和社会效益，即用来评估项目的实施为社会的发展和生态环境的保护所做出的贡献和影响。 4) 经济产出 指项目成果直接应用于生产活动领域，科技成果通过生产转化，表现为一定的经济效益，可以是直接或是间接的带动经济的发展。 5) 科研产出 指科技项目产出得到的直接科技成果，主要包括对科研团队培养人才的层次和数量、出版著作和论文报告的层次和数量。 2.3. 指标层(二级指标)的确定 评价指标体系的构建十分重要，在水利工程管理现代化评价指标具体构建时要先注意确立一级指标、二级指标等 [ 1 ] 。采用准确、合理、可测的指标及指标群，对变量层的表现给予直接度量，是指标体系的最基本的组成部分。确定二级指标包括：项目计划实施、项目考核指标、技术先进程度、专业结构、科技成果、生态效益、带动后续资金投入、经费投入与研究成果产出、实验基地和示范点、知识产权获得、知识产权转化、标准政策制定、经济效益、人才培养、学术成果。评估指标不仅要建立在科学理论之上，还要能反映水利科技项目的主题特征、主要问题和发展趋势等，每个指标确定具体内容的同时应描述其指标标度，本文各级指标层具体内容及评估标准如表1所示。 Table 1 Jiangxi province water conservancy science and technology project performance evaluation index system and standard 目标层 准则层 指标层 评估标准 江西省 水利科 技项目 的投入 与产出 项目执行 项目计划实施 项目按期完成为A，项目延期半年以内完成为B， 项目延期半年至一年以内为C，项目延期超过一年为D 项目考核指标 项目考核指标达到合同要求为A，项目考核指标达到合同要求的80%为B， 项目考核指标达到合同要求的60%为C，项目考核指标达到合同要求的60%以下为D 项目验收证书中项目综合评价打分结果A占50%及以上的为A，A和B合计占 结果50%及以上的为B，其他结果且无D的为C，结果中有D的为D 技术水平 技术先进程度 项目经鉴定达到国际领先、国际先进水平为A，项目经鉴定达到国内领先水平为B， 项目经鉴定达到国内先进为C，未鉴定的为D 项目经科学技术成果评价达到85分及以上的为A，85分以下80分及以上的为B， 80分以下的为C，未评价的为D 专业结构 在项目验收证书中研究团队的研究人员平均专业化水平高，人员间文化程度差异性不大， 项目中至少有一个专业对口的正高级职称为A，副高职称为B，中级职称为C，其他为D 科技成果 项目成果获国家级奖项为A，获省部级奖项为B，获厅局级奖项为C，其他为D 生态和 社会效益 生态效益 显著改善周边的生态环境为A，对周边生态环境无污染为B，对周边环境造成影响为C 带动后续资金投入 项目吸引了企业或者社会资金投入的为A，没有为D 经费投入与研究 成果产出 投入的经费得到高经济产出或产生了很好地社会、生态效益的为A，投入的经费基本 得到了经济产出或产生了较好地社会或生态效益的为B，投入的经费与经济产出基 本持平或社会、生态效益不明显为C，经费投入与成果产出为负相关的为D 实验基地或示范点 项目实施过程中建成了实验基地或形成了示范点为A， 项目实施过程中未能建成实验基地或形成示范点为D 经济产出 知识产权获得 项目实施过程中申请并取得了发明专利为A，实用新型专利为B， 软件著作权或外观设计专利的为C，以上都没有为D 知识产权转化 将知识产权转化成为了生产力的为A，没有的为D 标准政策制定 项目实施过程中形成了国家标准或政策法规为A，行业标准或政策法规为B， 地方标准或政策法规为C，没有的为D 经济效益 因项目的实施节省了政府投入或带来了其他经济利益达500~1000万元及以上的为A， 经济利益在300~500万元之间的为B，经济利益在50~300万元之间的为C，没有的为D 科研产出 人才培养 因项目的实施培养出了博士生为A，培养出了硕士研究生为B，培养出了本科生为C， 没有的为D(注：培养的人才毕业论文必须与本课题内容相关) 学术成果 在特种刊物《SCIENCE》《NATURE》上发表论文，或被国际通用的SCIE、SCI、EI、 ISTP、SSCI等检索系统收录的项目相关论文为A，其他国际检索系统、重要及一般核 心刊物及以上的国内刊物上发表相关论文的为B，在普通刊物上发表相关论文的为C， 没有为D (注：发表的论文第一作者必须为课题承担单位的课题组成员) 表1. 江西省水利科技项目绩效评估指标体系及标准
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user: 3. 指标权重确定 权重集是表示各个指标在指标体系中重要程度的集合 [ 2 ] 。对各指标权重的确定是水利科技项目绩效评估体系构建的一个重要步骤，权重的分布直接影响评估结果，具体指标的量值对评估体系的有效性和科学性有着重要意义 [ 3 ] 。目前，常用于确定权重的方法有层次分析法、专家调查法、移动平均法、指数平滑法等，考虑到层次分析法具有系统性、实用性和简洁性等优点，因此本文采用层次分析法计算各指标权重。 3.1. 计算方法 首先邀请水利专家凭借相关经验主观判断各评估指标之间的相对重要程度并合理地给出相应评估指标权数，并根据标度理论构造出两两比较的判断矩阵，再运用数学方法对所建立的判断矩阵进行求解进一步计算出比较元素对于该准则的相对权重，最后确定各层元素对系统目标的合成权重，对所计算出的权重进行一致性检验，若通过检验可视为权重计算合理，若未通过检验则需要对判断矩阵做出调整并重新计算权重直至通过检验。 3.2. 计算过程 1) 构造判断矩阵 因此本研究邀请了来自高校、科研院所以及相关水利职能部门的10位专家为评估指标进行打分，本研究邀请的专家均为高级工程师及以上职称，专业领域主要包括：水利工程、水文水资源、防汛抗旱、水环境与水生态、农村水利等。专家打分根据两两因素比较的重要性给出相应分数。下面以其中一位专家的准则层指标打分情况为例进行计算，其判断矩阵如表2所示。 Table 2 Criterion layer index judgment matri 准则层指标 项目执行 技术水平 生态和社会效益 经济产出 科研产出 项目执行 1 2 1 7 7 技术水平 1/2 1 2 1 1/3 生态和社会效益 1 1/2 1 1 7 经济产出 1/7 1 1 1 3 科研产出 1/7 3 1/7 1/3 1 列求和结果 2.785714286 7.5 5.142857143 10.33333333 18.33333333 表2. 准则层指标判断矩阵 2) 归一化处理 对上表中指标进行归一化处理，即每一具体标度与列求和结果相除之后对各行求和，最后计算总和(分数/列求和结果)，如表3所示。 Table 3 Column normalization matri 指标标度与该列求和结果相除 行求和结果 0.358974359 0.266666667 0.194444444 0.677419355 0.381818182 1.879323007 0.179487179 0.133333333 0.388888889 0.096774194 0.018181818 0.816665413 0.358974359 0.066666667 0.194444444 0.096774194 0.381818182 1.098677845 0.051282051 0.133333333 0.194444444 0.096774194 0.163636364 0.639470386 0.051282051 0.4 0.027777778 0.027777778 0.054545455 0.561383061 求总和 4.995519713 表3. 列正规化矩阵 3) 求相对权重ω 将上一步计算得到的行求和结果除以总和(各行之和/总和)，得到相对权重，如表4所示。 Table 4 Criterion layer index relative weigh 绩效指标评估准则层指标 相对权重(ω) 项目执行 0.3762017 技术水平 0.16347957 生态和社会效益 0.219932641 经济产出 0.12800878 科研产出 0.112377309 表4. 准则层指标相对权重 4) 计算最大特征根 最大特征根计算公式为 λ max = B w / ( 判 断 矩 阵 阶 数 ∗ 相 对 权 重 ) 。其中，Bw计算结果如表5所示。 Table 5 Results of the product of each scale and relative weight of the criterion layer inde 绩效指标评估准则层指标 B w = ∑ 指 标 两 两 重 要 性 对 比 值 × 相 对 权 重 项目执行 2.605796105 技术水平 0.956913586 生态和社会效益 1.592524068 经济产出 0.902296018 科研产出 0.73064766 表5. 准则层指标各标度与相对权重乘积求和计算结果 最大特征根计算结果如表6所示。 Table 6 Maximum characteristic root calculatio 绩效指标评估准则层指标 λ max 项目执行 1.385318624 技术水平 1.17068278 生态和社会效益 1.448192554 经济产出 1.409740823 科研产出 0.016421644 表6. 最大特征根计算 5) 一致性检验。 计算该判断矩阵一致性指标CI： C I = ∑ λ max − n n − 1 = 5.430356 − 5 5 − 1 = 0.107589 得出CI值后，计算该判断矩阵的一致性比率： C R = C I R I ，通过查平均随机一致性指标RI值表可知5阶矩阵RI取1.12，因此， C R = 0.107589 1.12 = 0.096062 < 0.1 ， C R < 0.1 则该判断矩阵的不一致性程度在容许范围内，所计算出的各评估指标权重可以采用。 3.3. 计算结果 按上述方法计算出10位专家给各项指标打分的权重值，并将同一指标的权重进行算术平均，得出代表专家群体集中意见的综合权重即为本文所构建的评估指标体系的综合权重。计算结果如表7所示。 Table 7 Comprehensive weight of evaluation index syste 一级指标 相对权重 二级指标 相对权重 项目执行 0.227370517 (0.23) 项目计划实施 0.291944445 (0.29) 项目考核指标 0.708055556 (0.71) 技术水平 0.238309042 (0.24) 技术先进程度 0.261906753 (0.26) 专业结构 0.390002236 (0.39) 科技成果 0.348091011 (0.35) 生态和社会效益 0.131992741 (0.13) 生态效益 0.179443182 (0.18) 带动后续资金投入 0.40242103 (0.4) 经费投入与研究成果产出 0.21035308 (0.21) 实验基地和示范点 0.207782708 (0.21) 经济产出 0.195795056 (0.20) 知识产权获得 0.239621953 (0.24) 知识产权转化 0.20716455 (0.21) 标准制定 0.282280458 (0.28) 经济效益 0.270933039 (0.27) 科研产出 0.206532645 (0.21) 人才培养 0.380833333 (0.38) 学术成果 0.619166667 (0.62) 表7. 评价指标体系综合权重
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user: 4. 指标评估等级 水利科技项目绩效计算公式为： K = ∑ i = 1 15 ω i P i 式中：K为水利绩效综合评价指数， ω i 为各评价指标权重， P i 为各评价指标绩效评定等级分数。得分在81~100之间的项目为优，得分在61~80之间的项目为良，得分在41~60分之间的项目为中等，项目评估得分在0~40分之间的项目为差。
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user: 5. 建议 本文建立的评估指标体系涉及内容较多，受评项目成果的各项信息至关重要，若信息缺失则会影响到整个绩效评估结果。因此，在项目验收后建议建立一套采集项目信息的长效机制。部分信息如一定时期内产生的经济效益等还需要通过科学测算，确保后期绩效评估体系正常运行。且对已完成的水利科技项目进行绩效评估之后，应当做好评估成果的管理工作，对相关数据进行科学的归纳整理，将成果集成处理形成一定规模的数据库，为今后水利科技项目的科学建设与健康发展奠定基础。
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user: 摘 要 在多点地质学统计Snesim算法中，通过在训练图像中扫描与待模拟点条件数据分布相同的数据事件个数来确定概率分布，可以反映出多个位置的联合变异性，本文用C#语言完整地实现了Snesim算法，利用C#的并行运算能力建立搜索树大大提高了计算效率，对搜索树中数据事件的查找算法进行研究，并探索了改变训练图像来验证对待模拟结果的影响。 关键词 :训练图像，搜索树，数据事件，并行计算 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在地质工程中，往往是研究测量地层、裂隙、断层等的空间展布特征及其物理力学参数。由于不可能对某一研究的相关地质变量进行连续的测量，因此往往取一些有代表性的点作为采样点，然后再运用各种不同的预测技术，来推测出整个研究区域内该地质变量的空间变化规律。 多点地质统计学是Journel等学者首先提出的，Strebelle等在此基础上，从训练图像着手提出了Snesim [ 1 ] (Single normal equation simulation)算法，使得多点地质统计学算法成为一种真正实用的随机建模算法。传统的两点地质学随机建模方法只能考虑空间两点之间的相关性，而多点地质统计学着重表达多点之间的相关性，克服了两点地质统计学的不足，是目前国际前沿研究方向。多点地质统计学是相对于传统的两点地质统计学而言的，可以反映空间多个位置点的几何形状与相互配位关系，在模拟复杂形状地质体分布中有较大优势。 本文从多点统计学的基础出发，对多点地质统计学的经典算法进行介绍，用C#进行程序的实现，进一步探索了多点统计学中的关键因素——训练图像选取对整个算法结果的影响并进行了实测数据的验证和探索。
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user: 2. 多点地质统计学基础 多点统计学着重表达多点之间的相关性，多点的集合用数据事件来表达。若在待模拟对象中存在某种属性S，可取m个状态，即为 { S k ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， m } ，则一个以u为中心，大小为n的数据事件d n 由两部分组成：由n个向量 { h α ， α = 1 ， 2 ， ⋯ n } 确定的数据模板 τ n 和n个向量联合向量终点处数据值构成 [ 2 ] 。其中数据模板见图1(a)所示，数据事件见图1(b)所示，数据u 1 、u 2 、u 3 、u 4 被称为待模拟数据u的条件数据，简而言之数据事件就是数据模板中各条件数据及待模拟点u分别取特定的属性状态。训练图像(见图1(c))在地质学中用来描述地层中各向异性，地质体的走向、分布等，包含了待模拟区域各种特征模式，只是一种概念上的特征模式集合，不需要有很高的精确度或者符合某种条件数据的分布。通过扫描训练图像，先验模型被明确而定量的引入到建模当中，先验模型包含了被研究的属性值中存在的结构特征，可以说训练图像中的概率信息决定了最终的模拟结果。 首先假设训练图像T平稳，利用数据模板对训练图像进行扫描，当在训练图像中出现与数据模板相同的数据事件 d n 时，记为一次重复，重复次数 C ( d n ) 与“侵蚀的训练图像” T n (一个使得以u为中心的数据模板中所有节点都在训练图像T内的集合)的大小 N n 的比值为 d n 出现的概率 [ 3 ] ，表示为： P { d n } = P { S ( u α ) = s k α ; α = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } ≈ C ( d n ) N n (1) 对于任一取样点，在给定n个条件数据的情况下，属性 S ( u ) 取K个状态中任一状态值的概率记为 Prob { S ( u ) = S k | d n } ，其中 d n 为由n个条件数据联合构成的数据事件。根据贝叶斯条件概率分布公式，该概率可以表示为： 图1. 多点地质统计学基本要素 Prob { S ( u ) = S k | d n } = Prob { S ( u ) = S k   a n d   S ( u α ) ; α = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } Prob { S ( u ) = S k α ; α = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } (2) 式中：分母为条件数据事件，其出现的概率可以式(1)获取；分子为条件数据事件及待模拟点u取 S k 的情况同时出现的概率，相当于在已有的 C ( d n ) 个重复中， 的重复个数 C k ( d n ) 与侵蚀的训练图像大小的比值。因此，局部条件概率分布函数可表示为： P { S ( u ) = S k | d n } ≈ C k ( d n ) C ( d n ) (3) 因此，通过扫描训练图像，可以获取待模拟点的条件概率分布函数，然后通过随机抽样，获得待模拟点的模拟值。
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user: 3. 多点地质统计学随机建模方法及C#编程实现 3.1. Snesim算法 基于搜索树方法，Strebelle and Journel提出了多点地质统计随机模拟的Snesim算法(Strebelle and Journel， 2001; Strebelle， 2002)，整个多点地质统计学建模过程基本围绕Snesim算法进行的，本文主要是对Snesim算法的C#语言实现进行展开的，具体实现流程如下： ① 建立训练图像，选定训练图像后，按定义的坐标规则输入训练图像数据，本文定义的坐标原点为训练图像矩阵的左下角； ② 准备待模拟数据，将实测的井数据作为已知的条件数据标注在最近的网格结点上； ③ 用自定义的数据模板 扫描训练图像，以构建搜索树。 构建如图2所示搜索树是一个很复杂的过程，需要遍历训练图像集合中的所有符合条件的某种数据事件，将事件重复次数存储成搜索树的数据结构形式。本文使用Paraller. For()方法类循环多次执行一个任务，并行运行 [ 4 ] [ 5 ] 迭代，大大缩短了计算机的运算时间，以下是截取所用程序的部分代码： Paraller. For()方法类似于C#的for循环语句，多次执行一个任务。使用Paraller. For()方法并行运行迭代，迭代的顺序没有定义。Paraller. For()方法的返回类型是ParallelLoopResult结构，它提供了循环是否结束的信息和最低迭代的索引。 ④ 确定一个访问未取样结点的随机路径，从搜索树里提取多点概率分布，计算局部条件概率，建立未取样点局部条件概率分布； ⑤ 用蒙特卡洛方法 [ 6 ] ，根据随机数的值分布区间决定待模拟点的属性值u。u的取值基于先验定义该区域的属性状态集合(本文定义两种状态0和1)，根据随机数的概率分布决定u取0或者1，并将实现值加入到条件数据中； ⑥ 重复步骤④、⑤，如果需要多个实现，只需改变随机访问路径，重复步骤④、⑤、⑥即可； ⑦ 改变随机路径，产生另一个随机模拟实现。 图2. 搜索树结构 3.2. 搜索树中数据事件查找及条件概率提取算法 搜索树数据结构构造成功后，另一关键算法便是如何高效准确查找给定数据事件在搜索树种存储的节点位置，以便提取数据事件的重复次数，从而得到待模拟点u的条件概率分布函数，本文结合对搜索树数据结构的研究，提出了以下数据事件重复数查找算法： ① 假如待模拟点u的条件数据u 1 、u 2 、u 3 、u 4 均不存在，则返回搜索树根节点； ② 假如待模拟点u的条件数据u 1 、u 2 、u 3 、u 4 均存在，还应判断条件数据的状态值是否可以在搜索树中找到相应的节点，若条件数据带u 1 、u 2 、u 3 、u 4 的数据事件在搜索树节点中不存在，则需依次减少条件数据的个数，直至找到去除所有的条件数据返回搜索树的根节点； ③ 假如待模拟点u的条件数据u 1 、u 2 、u 3 、u 4 不完全存在，则不存在的条件数据分两种状态(本文暂定两种状态0和1)与存在的条件数据状态组合成完全的条件数据，然后分两个分支判断节点是否存在，若存在节点，返回该节点中，若不存在则依次去掉较远的条件数据再去查找节点；两个分支取较少层数的长度(节点短的分支长度)，然后取相同层数的节点中的0和1状态的事件重复数对应相加，最终得到待模拟点为不同岩性状态的条件概率分布。
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user: 4. 数据仿真及实际地层岩性模拟应用 首先，先给定一图1(c)中取值的训练图像及二维实验待模拟数据矩阵进行测试，测试过程如下： ① 读入训练图像数据(见图3)，并定义一定的坐标系统对其进行存储。 图3. 训练图像数据 ② 将待模拟数据矩阵按与训练图像同样的坐标系统输入，并对待模拟矩阵进行一系列预处理，如矩阵边界的处理、待模拟点数据及其坐标的提取。 ③ 确定数据模板的样式，本文采用的是图1(a)所示模板，数据模板确定后，便可构造搜索树，然后对训练图像进行扫描、数据事件的查找及待模拟点条件概率分布函数的生成等。 ④ 按蒙特卡洛方法生成随机数决定待模拟点的岩性状态，替代原始待模拟数据矩阵中的未知状态−1。 由图4中可以看出，在多点地质统计学的储层建模时，本文实现的算法完成了对未知待模拟点的未知岩性的估计。 图4. 原始待模拟数据矩阵及多点统计学模拟后数据对比 为了验证本文C#语言实现的多点地质统计学算法的实际应用效果，本文取得了某石油局某区块的原始井况数据，并针对储层的岩性进行了模拟，仿真模拟如下： 取10 * 10的训练图像T1对实际井况数据的某特定目的层进行多点地质统计学计算模拟，结果如图5。 图5. 运用训练图像T1模拟结果图 当改变训练图像的岩性状态，及把训练图像T1的岩性状态(暂定0代表泥岩，1代表沙岩)进行互换得到训练图像T2，然后对同样的待模拟数据进行同样的多点地质统计学计算模拟结果如图6。 图6. 运用训练图像T2模拟结果图 将训练图像的泥沙特性反转，模拟结果能很好的体现出训练图像的影响，由此得出，本文实现的多点统计学算法，改变训练图像能对模拟结果造成影响。
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user: 5. 结论 本文实现了多点地质统计学的Snesim算法，采用了C#语言中的并行计算及递归循环等关键技术来实现了树型数据类型存储和查找，大大地提高了代码的效率，节省了计算时间，并进行了数据的仿真及实际地层数据的模拟，通过改变训练图像，测试选取不同的训练图像对最终模拟结果的影响。经过验证说明本文实现的Snesim算法在多点地质统计学应用中具有可行性，本文只是探索了训练图像的选取对结果的影响，实际的地层建模中，训练图像的选取参考因素更复杂 [ 7 ] ，训练图像的获取是多点地质统计学中很关键的因素，将成为未来多点地质统计学研究的重要方向。
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user: 摘 要 为解决传统特征分割对光照不匀、噪声差异图像的叶片病斑提取适应性问题，提出一种基于SSD神经网络的深度学习方法。先通过多尺度卷积提取深度特征，产生病斑边界候选框集合，再利用非极大值抑制获取病斑叶片区域。之后对于获得的病斑区域利用SVM进行像素分割得到病斑精准边界。对马铃薯叶片图像进行实验验证，获得了图像中病斑的准确边界，病斑区域定位准确率达85%以上，在该基础之上的边界分割准确率可达到80%。相比其他病斑分割方法，该方法利用化整体分割为局部分割的思想，实现了复杂背景下的马铃薯病斑的有效分割，为下一步马铃薯病斑识别打下基础。 关键词 :病斑分割，深度学习，支持向量机，颜色模型 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在农业领域，基于图像的自动检测技术代替科技人员人工检测，及时客观获取虫害状态，降低损失越来越受到重视。基于图像的农作物病虫害识别和检测，需要在图像中定位出叶片区域，并在该区域中分割出病斑部分，提取特征进行分析 [ 1 ] [ 2 ] 。因此复杂背景中叶片位置定位和病斑边界分割是重要内容。夏永泉等人 [ 3 ] 利用颜色空间信息，对单一背景下的叶片图像进行处理 [ 15 ] 。张建华等人 [ 4 ] 对棉花病害图像用分水岭方法实现单一背景下的病斑分割。白文斌 [ 5 ] 等人研究了对于特定背景下高粱病斑图像病斑分割。侯兆静等人 [ 6 ] 研究了葡萄叶分割方法，利用高斯混合方法实现叶片提取。以上大部分是对单一背景下的图像进行处理或直接仅对叶片处理。近几年随着深度学习的发展，Sharada Prasana Mohanty等人 [ 7 ] 对大量植物图像进行分类，准确率达到一定水平，只是在自然环境下实验效果差强人意。目前物联网技术的发展，使得计算机技术与无线传输技术结合，以及随着智能手机在农村的普及以及4G网络的推行，通过将拍摄的田间图片上传到系统得到病害识别结果，对大面积作物进行远程智能监测监控成为可能 [ 8 ] 。而在这些作物叶片病虫害识别方法中最核心的问题是病害叶片病斑的检测及其分割。但是由于自然环境中光照不均匀，目前病斑分割算法 [ 9 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 19 ] 存在以下问题：1) 在自然环境下，摄像头拍摄的叶片图像呈现多片和重叠状态，存在多片健康叶片和病斑叶片，影响分割效果。2) 自然光照在一天之中存在强弱变化，对拍摄的图片质量造成影响，容易产生误分割。3) 由于土地和植物病斑颜色接近，必然会对基于颜色的病斑分割方法造成误分割。目前的分割技术需要人为干预才能达到较好的分割效果。 在机器学习领域，深度学习在许多研究领域有了最新的成果，尤其是目标分类和目标检测方面 [ 10 ] [ 16 ] [ 17 ] 。在深度学习之前，传统的目标检测方法 [ 13 ] [ 18 ] 大致为区域选择、提取特征、分类回归，人工提取的特征存在一定的局限性，深度学习的优势在于能够直接利用原始数据而无需使用手工设计特征，其在学术研究和工业领域取得了一定的成果得益于两个原因，一是每天产生的大量的数据为模型训练提供了样本，二是计算机算力突破性的提高，GPU和TPU的超强计算能力能够实现训练更深层次网络结构并实现并行计算。本文试图解决在复杂背景下病斑分割难的问题，提出采用深度学习进行病斑分割方法，以实现植物病斑的自动提取，为此研究引入目标检测定位。在目标检测研究领域，基于深度学习的SSD (Single Shot MultiBox Detector) [ 11 ] 算法理论上能够适应不同尺度的目标检测，采用多尺度特征分层提取，并依次进行边框回归和分类，已经成功应用于行人等目标定位检测任务。该算法采用单个深度神经网络模型实现病斑区域定位，对输入的一幅图像进行端到端的处理，输出带有病斑图像定位框的图像，为进一步分割病斑提供基础。在此基础上，鉴于定位病斑图像只剩关于病斑和小范围背景，可利用SVM的图像像素分割 [ 5 ] 对病斑边界进行提取。我们以马铃薯病斑叶片作为实验对象，实验表明，本方法相比其他方法能较好解决复杂背景和多种病斑的自动分割问题。 本文算法整体流程图见图1。 图1. 文中所提算法整体流程图
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user: 2. 基于SSD网络的病斑叶片定位算法 深度学习在目标检测领域取得了一定成果，SSD网络具有端到端的处理优势，能够解决不同尺度的目标检测，相比于其他深度网络，处理速度和精度能在实际应用中达到平衡。马铃薯叶片图像背景嘈杂，土地颜色易于病斑颜色混淆，传统方法对于病斑叶片的检测较难处理，而SSD网络能够自动学习更深层次病斑图像特征，因此本节使用SSD网络处理复杂背景下病斑叶片的定位。 不同层次的特征图能代表不同层次的语义信息，低层次的特征图能代表低层语义信息，能提高语义分割质量，适合小尺度目标的学习。高层次的特征图能代表高层语义信息，能光滑分割结果，适合对大尺度的目标进行深入学习。SSD就是对所提取的特征进行分层处理，使得其适合不同尺度的定位问题。 2.1. SSD网络结构 SSD网络是在VGG16网络基础上改进，新增了四个卷积层，基础网络也有微小的改变，网络结构如图2所示。 基于传统的特征提取网络作为基础网络，再在此基础上增加其他的层，而这些其他卷积层的特征图在大小上有明显的变化(逐层递减)，以此实现不同尺度下的检测。这是该网络的一个创新点，充分利用不 图2. 该框架为SSD网络结构，用于检测的层包括黄色框区域的四层(conv8_2， conv9_2， conv_10_2， pool_11)和conv4_3和conv7层两个基础层 同网络层的信息来模拟不同尺度下的图像特征来辅助预测。在后面大小差别较大的特征图层(即在不同层次)上的每个点，按照不同的尺度和比例，利用小的卷积核生成k个候选框。然后综合所有层中的特征图上的检测结果，利用非极大值抑制的方式对所有检测出的候选框进行筛选，以此可以提升对同种物体不同尺度的泛化能力。 2.2. 基于SSD网络病斑定位模型损失函数 SSD的损失函数公式(1)所示，是分类损失与定位损失加权和。 L ( x ， c ， l ， g ) = 1 N ( L c o n f ( x ， c ) + α L l o c ( x ， l ， g ) ) (1) 其中， L l o c ( x ， l ， g ) 为定位损失，具体表示为公式(2)， L c o n f ( x ， c ) 是默认框分类损失，由具体表示为公式(3)。N是先验框的正样本的数目，权重系数 通过交叉验证设置为1。 L l o c ( x ， l ， g ) = ∑ i ∈ P o s N ∑ m ∈ { c x ， c y ， w ， h } x i j k s m o o t h L 1 ( l i m − g j m ) (2) 其中， x i j k 表示预测框i与实际框j关于类别k是否匹配， l i m 为预测框， g j m 为实际框。 L c o n f ( x ， c ) = − ∑ i ∈ P o s N x i j p log ( c i p ) − ∑ i ∈ N e g log ( c i 0 )   where   c i p = exp ( c i p ) ∑ p exp ( c i p ) (3) 其中， x i j p log ( c i p ) 为预测框i与实际框j关于类别p匹配，则p的概率预测越高，损失越小。 2.3. 基于SSD网络病斑定位模型训练策略 2.3.1. 数据扩增 采用数据扩增(Data Augmentation)可以提升SSD的性能，数据扩增是让有限的数据产生更多的等价数据。主要采用的技术有水平翻转(horizontal flip)，随机裁剪加颜色扭曲(random crop & color distortion)，随机采集块域(Randomly sample a patch) (获取小目标训练样本)。 水平翻转属于几何空间变换，水平翻转结果见图3。 裁剪方法一般裁剪感兴趣区域(ROI)，通常在训练时候，会采用随机裁剪的方式，随机裁剪两次的结果，见图4。 图3. 水平翻转示例，左图为原图，右图为水平翻转之后的图像 图4. 随机裁剪示例，左图为原图，中间和右图为随机裁剪图像 颜色扭曲是指对彩色图像调整它的饱和度，亮度或者对比度等达到有颜色色差。颜色扭曲图，见图5： 图5. 颜色扭曲示例，左图为原图，右图为颜色随机变换结果图像 随机采集块域即随机裁剪出小块样本，获取小目标训练样本。随机采集块域示例见图6： 图6. 随机采集块域示例，竖线左侧为原图，右侧为2此随机采集块域图 文中综合运用以上数据增强方法得到的数据增强结果，见图7。 另外，文中需要对带边框的样本进行增强，实际包括了图像中标记框的映射变化，使得叶片的角度，变化不会影响病斑边框的标记，如图8所示。 图7. 马铃薯数据增强例图(左一为原图，其余为经过翻转，随机裁剪和颜色扭曲图) 图8. 带边界框图像，左图为增强前，中间和右图为增强后。边界框增强前为绿色，增强后为红色 2.3.2. 在conv4_3网络部分进行检测 若原图越清晰，分辨率越高，目标感受野也会越小，对小目标的检测就会越准，增加了网络conv4_3特征层，使得在实验过程中的精准度得到提升。 2.3.3. 使用atrous卷积 通常卷积过程中为了使特征图尺寸保持不变，通常会在边缘进行填充操作，但人工加入的填充使得噪声增大。而文中采用的atrous卷积自动保持感受野不变，噪声减少。 2.3.4. 匹配策略 匹配策略说的是病斑实际框和病斑候选框间匹配的方法。主要分为两步：第一步：根据实际框找到候选框中重叠率IOU (Intersection Over Union)最大的作为正样本；第二步，将候选框与交叠率大于某个阈值(目标检测中通常选取0.5)的实际框进行匹配。经过这样的匹配后，会有大量的负样本，导致正负样本不平衡，所以训练的时候会按照置信度对候选框排序，使得正负样本的比例控制在1:3之内。 2.4. 叶片病斑定位评价方法 针对病斑的定位检测采用准确率DR和误检率FPR作为评价准则，其中DR和FPR分别定义为： DR = TP TP + FN (4) FPR = FP TP + FP (5) 式中：TP表示人工标定的同时算法也定位到的马铃薯叶片病斑数量；FN表示人工标定了，但是本算法没能定位出的马铃薯病斑的数量；FP是指人工没有标注的马铃薯病斑区域数量但是定位算法定位出的病斑数量。对于是否定位出病斑，当定位算法给出的边界盒与人工标定的边界盒之间的重叠率IOU (Intersection Over Union) > 0.5时，认为检测到了目标。
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user: 3. 基于SVM叶片图像病斑自动分割提取算法 3.1. SVM图像分割基本原理 支持向量机(support vector machines， SVM) [ 12 ] 作为分类模型，在许多领域应用很广，其目标是寻找使得在特征空间上的最大间隔，是应用广泛的线性分类器，核技巧的使用使得SVM对于非线性分类也同样适用，文中只是涉及到SVM的两分类问题，故可以简化处理，以下详细解释SVM模型在马铃薯病斑分割中的理解。 做分类，需要选取特征需要区别病斑区域和背景区域，因为马铃薯病斑部分颜色呈黄褐色，其周围呈现绿色，因此，可以采用颜色特征作为其特征值，之后用SVM训练好的分类模型对待图像的所有像素点进行分类，可以把预测为背景像素的部分像素值置为0，利用掩膜取得原图像中的马铃薯病斑位置。本文病斑分割策略是先通过SSD网络定位病斑叶片大致区域后，再用该算法分割病斑，解决了田间复杂背景下多叶片下病斑部位提取。本文采用样本库中图像RGB和HSV颜色模型，分别提取单个像素点的R，G，B三通过颜色值和色调H、饱和度S和值V，共6个特征值作为区分病斑图像和背景图像像素点的特征值。 3.2. 训练SVM模型 训练样本采集，对于病斑图像像素点和背景图像像素点样本，我们从样本图像中裁取出来，叶片背景样本图像见图9，马铃薯叶片病斑样本见图10，分别随机提取5000个像素点作为正负样本。 图9. 背景样本图像示例 图10. 目标样本像素示例