DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与分析 3.1. 对残渣含量的影响 碳酸乙烯酯(EC)与聚乙二醇(PEG)的质量混合比对玉米秸秆液化产物残渣含量的影响见图1。从图1中可以看出，当EC/PEG的质量比为1:0时，残渣含量最低，为5.51%，也就是说当液化剂仅为EC时，在90 min反应时间内，玉米秸秆被液化的最彻底。而随着在混合液化剂中EC含量的降低，即聚乙二醇含量的增加，液化产物残渣含量逐渐升高。从图中还可以看出，在EC/PEG400 = 4:6时液化产物的残渣含量与2:8和0:1处的相比，相差不大，这显示在EC/PEG混合液化剂中，EC对玉米秸秆液化效果的影响有一个临界值，在本实验中为4:6。当EC的含量低于这个值时，EC对秸秆的液化效果就变得不明显。这可能是由于EC与PEG400共混体系中，秸秆的液化过程是分阶段进行的，首先是EC与秸秆发生反应，当EC消耗到一定程度后PEG400才开始发生作用。 3.2. 对液化产物酸值的影响 混合液化剂中EC与PEG400的质量比对玉米秸秆液化物酸值的影响见图2。从图2可以看出，随着混合液化剂中EC含量的降低，产物的酸值先降低后增加，在EC/PEG400 = 4:6时达到最低值7.23。在EC/PEG = 1:0时，酸值为10.82；EC/PEG400 = 0:1为11.52。 Yamada的研究已经证实，秸秆等生物质在多元醇中的液化过程主要是醇解过程，而随着反应的进行伴随有氧化反应和缩合反应发生。氧化反应和缩合反应是酸值增加的主要原因。在EC/PEG400混合体系中，溶剂可能是分阶段发生作用，首先是EC发生反应，而后是PEG400发生作用。EC首先使秸秆发生醇解变成小分子化合物，随着反应时间的增加，这些小分子化合物发生氧化反应，形成酸类等物质，导致产物的酸值增加。但是这些酸类物质可能与PEG400发生酯化等反应，进而使酸值降低。这可能是随着PEG400含量增加酸值降低的主要原因。当EC含量为4:6时，PEG400开始发生主要作用，秸秆在PEG400的作用下主要发生醇解反应，PEG400含量越高，醇解反应越彻底，产物中小分子化合物含量越多，氧化反应发生的机率越高，从而致使酸值升高。 3.3. 对液化产物羟值的影响 EC/PEG混合液化剂对秸秆液化物羟值的影响如图3所示。从图三可以看出，随着混合液化剂中PEG400的增加，产物的羟值逐渐升高，从21.75 mgKOH/g到229.32 mgKOH/g。这可能主要是由于EC 图1. EC与PEG的质量比对残渣含量的影响 图2. EC与PEG的质量比对液化产物的酸值的影响 图3. EC与PEG的质量比对液化产物的羟值的影响 使秸秆转化成的小分子化合物，更容易发生氧化等反应，致使羟值降低。而随着EC含量的增加，氧化反应减弱，羟值升高。当PEG400对秸秆的转化占主导作用时，临界点为EC/PEG400 = 4:6，秸秆主要发生醇解反应，产物的羟值迅速升高。这与酸值的升高相一致。
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user: 4. 结论 玉米秸秆在EC与PEG400的共混物中能够被成功转化为液体物质。在EC与PEG400共混体系中，随着EC含量的降低，液化物的残渣含量逐渐升高；酸值先降低后增加；羟值逐渐升高。在EC与PEG400共混体系中，液化剂可能是分阶段发生作用的，首先是EC发生作用，而后是PEG400发生作用，临界点为EC/PEG400 = 4:6 w/w。
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user: 摘 要 目的：探讨早期胃癌的内镜下诊断及治疗的可行性。方法：回顾性分析我院和河北医科大学第四医院住院并接受内镜检查确诊的早期胃癌患者32例，收集、分析其内镜下诊疗相关的各项指标和随访资料。结果：内镜检查确诊早期胃癌32例，镜下大体形态：隆起型14例，表浅型9例，凹陷型9例。病灶直径4 mm至20 mm。所有病例均顺利于全麻下行内镜下黏膜切除术，术中、术后未出现穿孔、严重出血等情况；术后随访结果：32例患者2年内均未出现癌肿复发。结论：电子胃镜在早期胃癌的筛查和鉴别诊断中，具有较高的敏感性；同时，应用内镜下黏膜下切除术治疗早期胃癌，癌肿复发率低，手术方案可行。 关键词 :早期胃癌，内镜，内镜下黏膜切除术 Copyright © 2018 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 胃癌是我国发病率最高的肿瘤疾病之一，具有较高的死亡率 [ 1 ] 。胃癌死亡率居高不下的一项重要原因是早期胃癌的检出率较低。患者就诊时，多为进展期胃癌，即使进行手术切除，也很难达到根治的目的。传统的胃癌治疗方式多是首选手术切除病灶，大范围的病灶切除对患者创伤较大，大大减低了患者术后的生活质量 [ 2 ] 。随着胃镜诊疗技术的发展，早期胃癌的检出率有所增加，从而降低了胃癌的整体死亡率，临床的诸多医师也开始尝试采用胃镜下局部癌肿切除的方法来治疗早期胃癌，取得了较好的手术效果。本试验旨在通过回顾性分析我院和河北医科大学第四医院住院并接受内镜检查确诊的早期胃癌患者32例，收集、分析其内镜下诊疗相关的各项指标和术后随访资料，来总结内镜下早期胃癌诊疗经验，综合探讨早期胃癌的内镜下诊断效果及镜下早期胃癌切除手术的可行性。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 临床资料 回顾性分析我院和河北医科大学第四医院住院并接受内镜检查确诊的早期胃癌患者32例，男性患者19例，女性患者13例，年龄自36岁至72岁不等，平均58.4岁。所有病例均为未合并溃疡的非弥散性早期胃癌，其中隆起型病变直径均小于2 cm，凹陷型病变直径小于1 cm，排除中晚期癌及凝血功能异常或正在口服阿司匹林、华法林等影响凝血功能的药物。 2.2. 试验方法 2.2.1. 早期胃癌的镜下诊断 患者检查前需完善血细胞分析和传染病检查，禁食、水12 h，检查前10分钟口服达克罗宁胶浆。检查时，患者取左侧卧位，经口插入胃镜，胃镜过贲门后经胃底后壁入胃，随入镜依次检查胃小弯、胃角、幽门前庭、幽门口。胃镜头部进入十二指肠后开始缓慢退镜，在上部胃体水平，要反复插入检查胃底和胃体。胃镜观察过程中应边走镜边观察胃黏膜正常与否。发现可疑病变部位后，应对病变的部位、形态、大小、范围、边界和可能的深度进行全面的描述、判断和记录，并运用内镜下超声探头探测记录病变的范围和深度以及胃周淋巴结的肿大情况。于内镜下对可疑病变部位取材3至5块活组织送病理检查(扁平病灶在病灶的边缘及中间取材，隆起病灶在病灶的顶部及糜烂部位取材)。 2.2.2. 早期胃癌的镜下切除 术前术者准备术中辅助用物：高频电切发生器、局部注射针、圈套器透明帽 肾上腺素液、生理盐水、美蓝，患者术前准备同上，取全身麻醉。术中根据情况选择粘膜下切除方法。先用先美蓝染色病灶确定病变部位和范围后，用圈套器头端在病灶周边离病灶5 mm，全周多点以凝固电流电灼成白色作为标记。分别在病变远端、近端及两侧载膜下注射高渗肾上腺素盐水，待整个病灶明显隆起时停止注射，负压吸引同时收紧圈套器，沿标记线电切切除病灶。对于不能用圈套器套扎切除的病例，退出胃镜，在镜头前端套置带槽透明帽，对病灶试吸。送入圈套器金属部，置于透明帽槽内。吸引、吸入病灶，收紧套圈，然后电切。切除后如见仍有标志点的残留，应再注射，追加切除。若只残留很少边缘，可用电流灼烧。观察切除病灶创面是否平整有无出血及病灶残留，切除标本常规送病理检查。 2.2.3. 术后处理 治疗患者术后3天内常规给予禁食、抑酸、营养支持治疗，观察患者术后穿孔、出血、腹部不适的发生情况。记录术中切除标本病理结果，并与术前胃镜下活检病理类型及胃镜下超声所示癌肿浸润深度进行对比。 2.2.4. 术后随访 嘱患者手于术后3月、6月、12月、48月按时返院复查。重点复查肿瘤相关标志物、电子胃镜、腹部CT等。胃镜检查时，于镜下手术区域活组织送病理检查，以监测癌肿的局部复发情况。此外，询问并记录患者术后有无消化不良、腹部不适等并发症的发生情况。 2.3. 统计学方法 应用Spss15.0软件进行统计学分析，本实验所用定量数据采用中位数+标准差(x ± s)来表示。
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user: 3. 结果 32例胃镜检查确诊的早期胃癌中，胃镜下大体形态:隆起型14例，表浅病变型9例，凹陷性病变型9例。镜下超声提示:所有病例均未见有周围淋巴结肿大，黏膜内早期胃癌19例，粘膜下早期胃癌13例，癌肿直径4 mm至20 mm，平均为(8.8 ± 6.4) mm。所有病例均顺利于全麻下行内镜下癌肿切除术，手术时间10 min~46.8 min，平均为(32.8 ± 10.8) min，术中、术后未出现穿孔、严重出血等情况；术后2年随访结果:32例患者均未发现癌肿复发。
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user: 4. 结论 胃癌占我国恶性肿瘤中发病率的17.2%，是威胁我国人民身体健康的重要疾病 [ 3 ] 。早期胃癌是指癌细胞局限于粘膜或粘膜下层，尚未侵及固有层的胃癌早期阶段。早期胃癌常没有特异的症状，甚至是毫无症状，随着疾病的发展，癌肿影响胃的功能时，才出现较明显的症状，这些症状常常与胃炎、溃疡等胃慢性疾病相似，有时往往直至出现明显的梗阻、肿块或癌肿转移时才被诊断和发现 [ 4 ] 。早期胃癌治愈率较高，只要切除干净，即可达到较好的手术效果，预后良好。而进展期胃癌即使施行手术切除也很难达到根治的目的，预后较差。因此胃癌的早期诊断和治疗是提高胃癌治疗效果的一项重要措施 [ 5 ] 。 根据胃癌的生理学特性和大体分型，可将其归为隆起型、凹陷型和平坦型3类 [ 6 ] 。早期无明显症状的胃癌的发现和诊断依靠于上消化道造影、CT、胃镜等常用的胃部检查项目。上消化道造影主要诊断依据是病变处的造影充盈缺损，CT的主要诊断依据也主要是病灶处胃壁的增厚及形态变化，而胃癌的早期，病灶处形态变化尚不突出，大体的影像学检查项目诊断率偏低 [ 7 ] 。相对而言，胃镜检查更能直观的发现胃黏膜的微小变化，在胃癌的早期诊断中更有优势。本论文所统计的32例经病理证实的早期胃癌患者均为胃镜发现病例。通过胃镜下染色技术可以明确病变范围，胃镜下超声技术可以显示胃壁各层的结构，还可了解胃与邻近脏器的病变，半段胃癌的浸润深度、侵犯周围脏器情况，估计淋巴结的转移范围，对临床判断分析估计手术切除具有重要的参考意义。超声胃镜判断在鉴别早期胃癌与进展期胃癌方面的准确度可达到70%至80% [ 8 ] 。活组织检查是确定胃癌的重要手段，选择取材部位是获得阳性结果的关键。凹陷性病变应于凹陷边缘的内侧以及凹陷的基地取材；表浅凹陷病变主要在基底处取材，深凹陷病变主要应在内缘钳取活检材料；隆起型病变应在顶部与基底部取材。病灶处的第一块取材极为重要，首块取材应对准只要的病变部位，将病灶调整在视野的中央，活检钳与病灶切面呈直角，物镜与病变距离以3至5 cm为宜，取材数目以3至5块为宜，应分散于病灶各处，凹陷性病变应在四周分别取材。 外科手术治疗是治疗胃癌的重要手段，也是目前能治愈胃癌的唯一方法。长期以来，由于胃癌患者的病期较晚，国内胃癌根治术后的5年生存率一直保持在30%左右。近十年来，由于治疗技术的进步和随着人们胃癌早期诊断的重视。胃癌的整体5年生存率有所上升。近年来胃癌治疗的进展主要体现在胃镜下粘膜切除、腹腔镜微创手术等内镜技术的发展上。传统手术方式多是采用大范围的病灶切除，对患者创伤较大，患者术后生活治疗也受到不同程度的影响。随着诊断技术的进步，早期胃癌的诊断比例有较大提高，内镜下粘膜切除术作为早期胃癌治疗的术式之一，技术上已日臻成熟。一般认为此种切除术的适应症为直径不超过2 cm的粘膜内癌。该技术首先将内镜注射针经胃镜活检孔插入胃内到达病变边缘，向粘膜下注射含有肾上腺素的生理盐水，使的局部病变隆起，便于圈套，同时也可将病变组织与粘膜下肌层隔离开来，保护肌层不受电凝损伤及防止出血是手术的重点。切除标本必须经病理检查确定切除边缘无癌细胞，由于80%的局部复发均是由于局部切除不完全引起，因此手术应严格规范执行，术后2年未复发者可列为治愈。本实验中，32例患者经过2年随访，均未发现复发，手术效果良好。尽管内镜下粘膜切除术在临床上兼顾了微创和患者的术后生活治疗，但在实际临床应用中尚存在一些问题，例如如何在术前准确地判断肿瘤分期以及如何确保内镜下的切除完全性。此外，这种术式的远期预后还缺乏大量的随访资料来证实。 电子胃镜作为胃癌早期诊断以及微创治疗一项重要措施，具有十分广阔的应用前景，随着胃镜下染色技术、超声技术及放大技术的发展和普及，必然会使得胃癌的早期诊断率不断上升，同时，内镜下粘膜切除术术式也会更加规范可行。
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user: 摘 要 目前我国大多数的企业无法通过股权转让的方式获得发展资金，而场外交易市场尤其是作为其基础的区域性股权交易市场的发展对于中国资本市场和非上市企业的发展具有十分重要的意义。社会经济与资本市场的关系就像生物体与循环系统的关系一样是密不可分的，因此在中国资本市场的发展过程中作为资本市场基础层次的区域性股权交易市场将引导资本到支撑社会经济的基层中去并优化资本在社会经济中的资源配置。本文将从实际出发，论述中国区域性股权交易市场的现状以及影响其战略选择的主要因素，结合SWOT模型推测出目前以及未来一段时间内比较适合中国区域性股权交易市场的战略，最后给出了中国区域性股权交易市场未来发展的几点建议。 关键词 :区域股权市场，战略定位，发展建议 Copyright © 2018 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. 区域股权市场的背景及现状 针对我国股市由于特殊历史原因而存在的股权分置矛盾以及股市持续几年低迷现象，国务院于2004年颁布了《关于推进资本市场改革开放和稳定发展的若干意见》，将大力发展我国资本市场提升为国家战略，同时也为完善我国多层次资本市场打下了坚实的基础。天津股权交易中心于2008年正式挂牌，标志着我国的区域性股权市场正式建立。在天交所的建立以及相关政策的鼓励支持下，全国范围内出现了以省或直辖市为单位的多家股权交易所 [ 1 ] 。 区域性股权交易市场为各省级政府所依法监管并处置风险，承载着提供其所在地中小企业的证券非公开发行、转让等金融服务的功能。区域性股权市场对我国多层次资本市场构成、中小企业与财政资金结合发展、全方位弥补中小企业资本短板，均起到了重要的支撑作用。即便区域性股权市场尚处于初步发展阶段，但未来随着其管理制度、运行模式、市场机制的成熟发展，区域性股权交易市场必将会对各地方经济的发展与我国多层次资本市场的深入挖掘发挥着不可替代的作用。然而，2017年国务院下发《国务院办公厅关于规范发展区域性股权市场的通知》(以下简称《通知》)，中国各区域性股权交易所由此正式进入规范发展阶段，通知中明确了各项规范发展的硬性指标，《通知》为各地方股权交易中心的业务活动规定了相应的条例与法律规范。此后，为正式落实《通知》，中国证券监督管理委员会随后出台《区域性股权市场监督管理试行办法》(以下简称《办法》)，对统一区域性股权市场的业务规则和监管标准，完善多层次资本市场体系、贯彻落实“大众创业、万众创新”的号召、大力推进供给侧结构性改革、推行企业去杠杆等均具有积极意义。《办法》明确了区域股权市场的管理细节、业务标准、监管体系。这些规范对监管协同机制的进步起到一定作用，能够更好地防范监管空白、套利以及多种违法违规行为，减少金融风险，为投资者的合法权益提供有力保护。我国区域性股权交易市场目前正是缺少法律的规范以及制度的完善，而越来越多的政策法规也标志着我国区域性股权交易市场正朝着稳定规范的方向大步发展。 根据中国国家工商总局的统计资料，在中国各个区域性股权交易市场上挂牌交易的企业数量虽然比上市公司数量多将近一倍，但与已经注册公司总数相比，尚不及注册公司总数的千分之一，而这些信息都反映了中国目前的区域性股权交易市场仍处于发展的萌芽阶段，距离达到成熟期仍需地方与中央的协同发展。在美国等区域性股权市场发展相对成熟国家，大都已发展成正三角形态，区域性股权交易市场能够很好地为许多有需求的优秀中小企业进行融资服务，并发挥其上市“孵化器”的作用。而相比之下，我国的区域性股权交易市场的机制尚不成熟，规模较小，但是我国却拥有着非常庞大的非上市企业基数。而在区域股权市场以后的发展中，我国境内的大量非上市企业都可以在本省或直辖市的区域性股权交易市场进行挂牌交易并实现融资、增资 [ 2 ] 。因此我国的区域性股权市场将拥有十分庞大的市场容量与发展前景。
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user: 3. 区域性股权市场的发展建议 3.1. 通过区域性股权市场来实现财政资金市场化 目前，我国主要以政府引导基金的方式对企业进行“拨改投”，代替长久以来对我国产业发展专项投入以贴息和财政资金无偿补助为主的方式，努力使我国财政资金运用向高效化、合理化、市场化的方向发展。用政策激励资本流入中小微企业，有效调节资源配置，同时也使得财政资金的使用更加透明化，减少了原来因传统补贴造成的权力寻租和腐败现象。区域性股权市场是一个承载政府引导基金的优良载体，它为各省级政府所依法监管并处置风险，承载着为地方中小企业提供挂牌机会，为地方政府解决中小企业融资困难问题的重要责任。虽然政府的引导激励了越来越多的中小企业挂牌并规范公司治理，然而企业最看重的还是挂牌之后股交中心能否提供长久有效的服务；由于目前政府引导基金政策亟待步入稳定发展的轨道，这就促成了区域性股权市场与政府引导基金相结合。当前，多地正在陆续出台相关政策，实现通过区域性股权交易市场完成财政资金市场化的实践。通过区域性股权交易市场为引导基金扩大了受惠面，并有效服务了实体经济，有望实现多方共赢。正基于此，本文给出了通过区域性股权市场实现财政资金市场化的几点建议。 1) 政府引导基金制度的协助。 当前，我国很大一部分地区的股权投资市场并不成熟。他们普遍缺少的是专业的投资机构给予深度参与，这种投资机构多元化与深度化的匮乏是造成股权投资创造性与市场流动性欠缺的主要因素之一。而通过政府引导基金及其子基金制度，可以利用市场化手段实现社会资金合理配置，有效帮扶实体经济。同时，更多的以政府为背景的股权投资对激发中小企业创新创业、规范经营和机构投资者的参与积极性起着重大激励作用，有利于区域性股权市场投资机构的业务实现多元化与深度化，进而形成多方互利共赢的良性循环局面。 2) 区域性股权交易市场为稳固实现政府扶持和引导基金政策奠定基础。 关于整顿清理区域性股权交易市场，我国近几年发布了许多有关要求对区域性股权市场依法进行整改并明确区域性股权市场的基本战略定位与运行规范的文件和通知。由于区域性股权市场存在同质化竞争严重，缺乏规划引导的现象，在其于地方政府合作之下，区域性股权交易所规范经营、有效地把控政策风险，则成为政府引导基金政策稳固发展的必要条件与基础 [ 6 ] 。 3) 提升区域性股权交易市场的服务能力、吸引力与竞争力，并为政府引导基金政策落实保驾护航。 基于区域性股权交易市场以“融资与规范为主，挂牌与交易为辅”的基本定位，区域性股权交易所则首先应提高服务能力与吸引力，规范培养中小企业，通过服务吸引各类企业、投资者、专业服务机构等市场主体不断汇聚，从而又进一步提升了区域性股权交易所的竞争力与市场价值；另外区域性股权交易所要与政府部门积极合作，帮助政府解决资金难题，实现市场与政府双赢的有利局面。 4) 区域性股权市场可通过申请基金管理人增加收入，提高优势。 政府引导基金是其与社会各类资本通过参股以增资的方式参与产业股份投资基金或者创新创业投资基金等众多类股权投资子资金。已经注册过的股权投资机构以及拟投资企业有资格向引导基金申请开设股权类投资子基金并确定一家股权投资管理机构作为拟设立子基金的管理机构。而区域性股权交易所作为中小企业聚集的平台，它更加熟悉企业状况，能更好地把控风险，因此，区域性股权交易市场可以利用自身信息优势，并根据是否符合子基金申请条件来独立或联合申请子基金管理人，以基金管理费和投资收益为区域性股权交易增加新的收入来源。 3.2. 建立完善的转板制度 随着区域股权市场的迅速发展，市场参与主体不断增加。许多省份确立了一至两家甚至以上数量的区域股权市场，但大多数区域股权市场仍需解决交易流动性差，融资(包括挂牌企业的融资)匮乏，以及各地方市场功能类似，无明显特征造成的资源浪费、重复建设嫌疑等问题。对此，可通过让优秀的股权交易市场通过顺应发展规律，从规范的竞争规则中脱颖而出。转板制度则将对区域性股权市场的竞争进行有效的市场激励，规范区域性股权市场秩序，因此建立起良好的转板机制对化解重复建设和资源浪费问题将起到积极的带动作用。 1) 转板最重要的作用就是推动企业进步。而市场的高质量培育能够增加转板企业的数量。所以转板企业的增加也就意味着该地区市场培育质量的提高，增强市场的吸引力。通过此方式来改善融资渠道，提高市场服务质量，区域性股权市场就能够有效吸引具有潜力的企业在该市场持续发展。 2) 区域性股权市场的转板制度与新三板市场的转板制度需要相互调适，并需要将这种制度放在多层次资本市场这个整体之中。虽然当前新三板挂牌标准相对较低，但此标准会基于企业数量的增加而不断提高。那么在这样的条件下，在整个多层次资本市场中，这两个市场的转板标准需要相互适应，挂牌条件需要相互对接，以使转板机制能够在市场中更好地发挥作用。 3) 区域性股权市场能够通过转板制度有效联合起整个多层次资本市场，使资本市场中的每个层次都在发挥自己功能的基础上又相互协调，并培养场内交易市场上市与新三板挂牌，在结构上发挥了最大的整体效益。随着未来发展，有望形成统一开放，及时有效的上市后备企业资源库。 3.3. 推广股权质押业务 各地区域性股权交易所应当开展股权质押业务，与当地省政府沟通，推动相关部门共同支持、明确交易所为各类非上市股份有限公司开展股权的集中登记、托管、质押融资等工作。理顺交易所与工商部门在股权注册、登记、托管等工作方面的关系，实现职能互补。工商登记托管部门与交易所的登记托管工作要对接好，防止挂牌企业多次转让股权行为的情况发生。探索实行以“政府购买公共服务”的方式委托授权交易所统一开展本省非上市企业股权质押登记相关工作，发挥交易所的股权质押融资功能，并积极推进交易所的融资产品与银行、券商等金融机构相对接。融合双方资源，提高平台专业化程度。并且积极寻找各行业的专业公司，合作设立子公司，尤其是基金管理公司，为企业提供融资、培训、咨询等后期服务，同时交易所可以通过增值服务获取多样化收入。
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user: 摘 要 粘连颗粒图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个难题。本文首先总结了基于阈值、边缘、分水岭等大类的分割方法。基于阈值的分割方法算法简单，运算速度快，但分割结果依赖阈值选择。基于边缘的分割方法边缘定位准确，适用于表面光滑、形状规则的图像分割。粘连颗粒分割最广为应用的即为分水岭分割，相对其他分割方法能得到更为准确的结果。但若对粘连颗粒图像直接应用分水岭分割，则容易出现过分割现象。因此与其他方法相结合以实现分割则能够得到更好的分割结果。最后，本文认为由于粘连颗粒图像形状不规则、特征相同、表面粗糙、堆叠严重等因素的影响，未来算法还应在准确性、精确度、客观评价等方面继续改进。 关键词 :粘连颗粒，图像分割，阈值，边缘，分水岭 Copyright © 2018 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 随着计算机技术的快速发展，智能图像处理技术在医疗、矿业、农业、工业等领域自动化处理中应用越来越广泛，在这些处理过程中常常会碰到颗粒物质，如细胞、矿石等。这些物质具有类圆性 [ 1 ] ，而且在照相机拍摄的图片中常出现一部分颗粒物质粘连在一起的现象，这类图像称为粘连颗粒图像。颗粒物体检测工作以往主要依靠人工方法完成，存在的问题有：工作量大；需要很强的专业性，精确度低，效率不高；缺乏客观性。由于人工检测存在上述问题，因此需要更加科学有效的检测手段，对颗粒物体进行定性和定量的分析。 基于图像处理技术的粘连颗粒图像智能分析技术快速、准确、客观地对图像中颗粒的数目以及各种特征参数进行检测，有效地提高分析的精确度，减少工人的工作量。粘连颗粒图像处理技术运用到图像工程中三个层次的内容 [ 2 ] ，其过程如图1所示。在这些过程中，图像分割是关键的一部分，它对特征参数的提取结果有重要影响。 图像分割本质上是一个分类问题，通过将图像中的像素点划分为具有实际意义的两个或多个类别区域，从而提取出图像中的一个或多个目标，理想的分割结果是目标物体被单独地分离出来。虽然已提出许多方法分割图像，但缺乏可行的通用方法对所有测试图像都能有效地分割。与普通图像相比，粘连颗粒图像情况更为复杂，同一种类的颗粒物体具有相同的特征，形状不规则，表面粗糙，互相粘连、聚堆，很难分割开来，使后续的颗粒图像分析变得十分艰难。本文总结了目前粘连图像分割的常用方法。
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user: 2. 基于阈值的分割方法 阈值分割是图像分割中最早被研究和使用的方法，具有物理意义明确、效果明显、易于实现、实时性良好的特点 [ 3 ] 。阈值分割是一种常见的直接对图像灰度信息阈值化处理的分割算法，是简单的用一个或几个阈值将图像灰度直方图进行分类，灰度值在同一个灰度类内的像素归为同一个物体。 图1. 粘连颗粒图像处理和分析过程 张国英 [ 4 ] 提出了一种将一维最大熵与局部双窗邻域相结合的改进二值方法。双窗模板大小取决于目标相对尺寸，再分别对双窗计算一维信息最大熵求取局部优化阈值，取其小者最为二值化的最佳阈值。该算法计算速度较快，对于光照不均的低对比度、噪声严重的低信噪比图像，分割的二值化效果较好。 胡树煜 [ 5 ] 提出了自适应阈值调整的粘连细胞分割方法。通过求得粘连部位细胞像素的具体特征，运用阈值的自适应变化区分粘连部位像素之间的不同，对像素进行划分，克服了传统方法像素划分不清的弊端。 王佳欣 [ 6 ] 提出一直基于自适应阈值的畸变粘连细胞图像分割方法。对畸变粘连细胞图像进行H分量直方图变换，在进行归一化处理的同时进行平滑处理，消除细胞畸变因素造成的干扰；利用最大类间方差法进行迭代处理，搜寻最优分割阈值，得到准确的分割结果。 基于阈值的分割方法算法简单，运算速度快，但分割结果依赖阈值选择。粘连颗粒物体具有特征相同，互相粘连等特点，若阈值选取不当，则会导致过分割或欠分割，因此选取准确的阈值是阈值分割方法的重点和难点。
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user: 3. 基于边缘的分割方法 边缘总是以强度突变的形式出现，或者说不同区域之间像素灰度值变化比较剧烈的地段 [ 7 ] ；根据数学有关知识，基于边缘的分割方法一般采用图像一阶导数极值和二阶导数过零点信息作为边缘点的判断依据。优点在于：边缘定位准确，运算速度快；其局限性在于：边缘的连续性和封闭性难以保证，对于复杂图像分割效果较差，出现如边缘模糊、边缘丢失等现象。边缘检测方法常常依赖于边缘检测算子，从而找到图像边缘。 李希 [ 8 ] 在基于边界跟踪的分割算法基础上，采用根据真实欧式距离所提取的局部极大值点信息对分割策略进行控制，同时对含有孔洞的粘连区域增加内边界跟踪处理，减少了过分割、欠分割的产生。 Yen [ 9 ] 等人采用Canny边缘检测算子对矿石图像进行边缘检测，然后利用边缘连接算法将边缘缝隙连接成闭合区域，实现对矿石图像的分割。然而这种方法只能分割矿石颗粒表面较光滑的图像，且边缘检测算子对光照较为敏感。 王卫星 [ 10 ] 利用四个方向检测算子对图像边缘检测，然后利用直线检测算法去除掉伪边缘。其算法对光照适应性增强，但是由于没有将边缘连接成闭合的区域，只能进行矿石平均尺寸估算，而无法完全满足尺寸分布测量的要求。由于矿石图像的每个矿石都有多个表面，其表面较为粗糙，整体的光照也很不均匀，使得边缘检测算法有着一定的局限性。 张泽琳 [ 11 ] 等人通过多种图像增强和边缘检测方法的效果对比，提出一种将对比度受限自适应直方图均衡法(CLAHE)和SUSAN边缘检测算法相结合的方法来检测煤堆图像中的煤粒边缘，利用数学形态学和孔洞填充算法得到最佳种子区域，有效防止分水岭算法的过分割和欠分割现象。 张瑞华 [ 12 ] 介绍了一种基于边缘链码信息的粘连细胞自动分割算法。该算法对弱对比度的细胞图像预处理；对二值化图像进行链码跟踪，并计算边缘各点的链码和、链码差等特征参数；利用特征参数判断边缘光滑段、边缘角点；对真实分割角点进行线性插值，最终实现粘连细胞的分割。该算法在复杂的细胞图像分割中具有有效性和可行性。但对形状特殊、严重粘连的细胞图像分割不太适用。 基于边缘的分割方法边缘定位准确，适用于表面光滑、形状规则的图像分割。对于表面粗糙、形状各异的粘连颗粒分割，易出现边缘不连续、不封闭的现象。
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user: 4. 基于分水岭的分割方法 基于区域的图像分割是考虑了图像的空间信息，如图像灰度、纹理、颜色和像素统计特性等，而将目标对象划分为同一区域的分割方法 [ 7 ] 。分水岭分割方法是处理粘连颗粒图像最常用的基于区域的分割方法。 分水岭分割方法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，基本思想是将图像看作测地学上的拓扑地貌，像素的灰度值表示该点的海拔，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。分水岭算法的一个优点在于它可以得到单一像素宽度的连续边界，而且能检测出图像中粘连物体的微弱边缘。 Salinas等人 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 采用基于区域的算法对矿石图像进行分割。其主要是利用阈值化算法提取标记，然后对矿石图像进行基于标记控制的分水岭分割。该方法应用提取的标记对分割过程进行控制，准确检测到矿石轮廓同时，防止矿石过分割问题。但是其分割结果取决于标记提取，为了将粘连矿石分开，算法设计也都较为复杂，导致算法的效率相对较低。 戴丹 [ 16 ] 提出一种改进的分水岭算法。首先使用形态学重建算法对图像进行滤波处理，再用Otsu对形态学重建滤波后的颗粒图像进行二值化，最后对二值化图像的欧式距离图应用分水岭算法，完成图像分割。该方法具有良好的抗噪性能。 倪志强 [ 17 ] 提出了一种基于分水岭变换的粘连颗粒图像分割方法。首先对图像进行预处理、二值化；然后通过距离变换和灰度形态重构得到每个目标的种子区域(目标标记)；再根据目标标记使用强制最小技术修正距离变换图；最后对修正后的距离变换图进行分水岭变换，得到分割结果。该算法对凹性粘连颗粒的分割效果并不理想，存在一定程度的过分割。 方红萍 [ 18 ] 提出自适应H-minima的改进分水岭堆叠细胞分割方法。该方法利用不同h值H-minima变换抑制种子噪声，并以对应候选种子为中心，分别采用改进K-均值算法合并初始分割区域，产生候选分割结果；然后基于形状先验定义圆度指标FuzzyR，并将堆叠细胞平均圆度作为评价函数，自适应提取各堆叠区域最优h值，实现分割。该算法针对于人工合成和真实堆叠细胞图像，均能有效抑制过分割、减少欠分割。 刘相滨 [ 19 ] 提出一种基于聚堆区域轮廓跟踪、删除的分割算法，依据跟踪“虫”在跟踪过程中遇到已跟踪过轮廓点的情况判断分割的进行。该算法适用于所有单目标满足凸集特性并具有一定圆度的颗粒图像中粘连目标的分割。但不适合狭长目标及单目标形状不规则的颗粒图像中粘连目标分割，且该算法阈值设定很关键，过小会导致过分割，过大会导致欠分割。 粘连颗粒分割最广为应用的即为分水岭分割，相对其他分割方法能得到更为准确的结果。但若对粘连颗粒图像直接应用分水岭分割，则容易出现过分割现象。因此一般在分水岭分割前均对图像进行预处理，以减少分水岭过分割问题。
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user: 5. 结合分水岭的组合方法 分水岭分割算法对微弱边缘具有良好的响应，并能得到封闭，连续的边缘，因此很好地将图像中不同灰度特征的目标物体单独地分割开来，方便后续图像中目标区域特征提取。但分水岭分割算法对图像中噪声、物体表面细微的灰度变化特别敏感，很容易产生过度分割现象，将同一个物体分割成多个部分。 董珂 [ 20 ] 提出了一种局部自适应阈值化和改进的分水岭变换相结合的复杂矿石图像分割算法。该算法利用积分图像和局部阈值提取矿石区域，并将分水岭变换与区域合并相结合对图像进行分割。提高了分割的速率和对光照的自适应性，有效避免了过分割问题。 白莉娜 [ 21 ] 提出了一种基于凹点匹配的分割算法。首先对图像进行预处理、阈值分割及形态学处理，利用链码边界跟踪，计算分割结果中粘连区域边界曲率，求出图像中的凹点，然后根据判断准则对凹点进行匹配，再用分割线连接匹配的凹点，对粘连颗粒进行分割。 林丽群 [ 22 ] 采用分水岭算法和最小生成树算法相结合的图像分割算法提高分割效率。首先用分水岭算法初分割分数阶微分增强的细胞图像，然后选取过分割区域映射为节点，最后基于改进的最小生成树算法再分割细胞图像。有效缓解了分水岭算法的过分割，并减少了最小生成树算法中节点的数目，提高了算法效率。但在分割精度上存在一些不足，仍有一些粘连细胞未得到有效的分割。 黄籽博 [ 23 ] 提出一种基于小波变换和形态学分水岭的细胞图像分割方法，以解决分水岭分割易产生过分割的现象。首先采用小波变换多分辨率分析对图像进行分解，选取合适的小波基和改进去噪阈值函数对图像进行小波去噪，然后对去噪后小波重构的细胞图像应用数学形态学距离变换、灰度重建等技术产生的区域标记进行分水岭变换，最终得到分割结果。该算法能稳定准确地分割粘连细胞，具有良好的鲁棒性。 缪慧司 [ 24 ] 首先通过距离变换由细胞二值图生成距离地形图，取其局部极值点或点集作为前景标记，进行第1次距离分水岭变换；接着将第一步所得的分水岭脊线作为背景区域的标记，前景标记不变，视梯度幅度图为地形图，再一次进行梯度分水岭变换，得到细胞分割结果。两次分水岭变换前，均采用强制极小值的方法修改地形图，来控制地形图只在选取的标记处存在局部极小值。 由于分水岭分割易出现过分割，因此与其他方法相结合以实现分割则能够得到更好的分割结果。
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user: 6. 其他方法 Mukherjee [ 25 ] 则摒弃传统的分割方法，用特征学习的方法对煤炭图像进行准确分割，但是该方法对样本依赖性较高，而采矿现场较复杂，无法对所有条件进行训练。因而在现有的设备条件下，该算法在效率与自适应性方面无法达到应用要求。 J. Cheewatanon，T. Leauhatong [ 26 ] 提出先使用mean shift滤波器滤除噪声，保持良好的细胞结构边缘，然后使用区域增长的方法对图像进行分割，再用活动轮廓提取细胞边界。该方法在RGB空间和CIE-Lab空间均变现出良好的性能。
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user: 7. 总结与展望 随着专家和学者的大量科研工作和实验，粘连颗粒图像分割算法的应用型也越来越强。分割算法的智能化，分割效果的准确性、精确性以及鲁棒性都将成为广大学者所追捧的准则和目标。 本文介绍了基于阈值、边缘、区域等方面的分割方法，这些方法已经在医疗、矿业等方面广泛应用。但由于粘连颗粒图像形状不规则、特征相同、表面粗糙、堆叠严重等特点，现有方法仍很难同时兼顾分割效率、精度、鲁棒性等。 针对现有粘连颗粒图像分割算法的优缺点，未来的分割算法研究还需做到以下几点： 1) 现如今粘连颗粒算法仍以分水岭算法为主，但分水岭分割算法对图像中噪声、物体表面细微的灰度变化特别敏感，很容易产生过度分割现象。近几年，大数据的日益火热，深度学习成为了研究的热点。可以以分水岭为主，引入深度学习等其他方法，提高算法的效率和精度，实现高效准确分割粘连颗粒； 2) 引入评价机制。粘连颗粒图像分割算法的评价应具有一般性、客观性和定量性。一般性是指该方法应适用于多个分割算法的评价，客观性是指该方法不包含人为因素，定量性是指评价结果是定量的。对分割算法评价要基于一定的评价准则，在分割技术的评价中，评价准则是最重要的因素； 3) 如今移动设备逐渐取代了计算机，用户使用移动设备拍摄矿石等粘连颗粒图像直接进行分割评价将成为主流，适合于移动设备处理的分割算法及系统将成为必须品。
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user: 摘 要 针对直升机电力巡检系统中塔台的自动高效检测问题，提出了基于学习的两级塔台检测方法，首先利用AdaBoost分类器在多尺度上对塔台进行粗检，得到的初检结果作为候选塔台，再利用基于深度学习的CNN分类器对候选目标进行确认，从而对飞行视频中的塔台进行定位。通过实验仿真，证明了算法的高效性。 关键词 :目标检测，机器学习，直升机电力巡检系统，AdaBoost分类器，CNN分类器 Copyright © 2018 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 提取高压输电线路的电力线、监测输电线路和铁塔的形变和故障点是电力自动巡检中的主要任务，对所拍摄视频图像进行电力铁塔的检测对铁塔类型、形变和故障判断有着至关重要的作用 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。 目前，在输电铁塔的检测识别方面，吴华等人采用了一种自相似的描述子对电力塔进行检测 [ 6 ] 。该方法的处理速度不能满足实际工程需求，需要进一步优化其检测方法。吴晓东等人采用多尺度分割技术，利用变化检测的方法对电力塔进行识别 [ 7 ] ，在一定程度上减少了计算量，因未能结合多尺度间的纹理结构特征信息，识别精度欠佳。张雪峰等人在高分辨率SAR (synthetic aperture radar)图像中，通过球不变随机向量SIRV (Spherically Invariant Random Vector)模型增强来提高CFAR (Constant False Alarm Ratio)检测的准确率，并针对SIRV模型参数估计速度慢的情况，提出了分级检测的方法来提高检测速度 [ 8 ] 。Carlos Sampedro等人提出了一种电力塔检测和分类的监督学习方法，通过训练两个多层感知器MLP (multi-layer perceptron)神经网络，一个感知器用于分割背景和前景，另一个感知器用于对4种不同类型的电力塔进行分类，该方法具有较好的鲁棒性，但其精度和速度不能完全满足实际使用需求 [ 9 ] 。 塔台检测是以塔台为目标进行的目标检测。目前的目标检测方法主要分为两大类：基于背景建模的方法 [ 10 ] 和基于目标建模的方法 [ 11 ] 。基于目标建模的检测方法通常采用滑动窗机制，对目标采用学习好的分类器进行检测，该技术由于检测率高成为目前检测技术研究的热点。基于深度学习的CNN技术是目前性能最好的检测器，但因为要把每个滑动窗的数据带入训练好的分类器耗时很长，难以满足实时性。基于特征的AdaBoost分类器可以在多尺度上进行检测，但选择特征的鲁棒性和样本的充分性会影响其性能。 对于以上情况，本文提出了一种电力巡检中基于学习的塔台检测方法，针对动态背景下的输电线路直升机巡检视频进行塔台检测。首先对直升机拍摄的输电线路的飞行视频中正负样本进行标注，用获取的正负样本分别对AdaBoost分类器和CNN分类器进行训练，得到两个分类器。然后利用AdaBoost分类器在多尺度上对塔台进行粗检，得到的初检结果作为候选塔台，再利用基于深度学习的CNN分类器对候选目标进行确认，去除初检结果中的非塔台物体。 该方法能够在保证检测算法效率的基础上，提高塔台检测的精度。
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user: 2. 算法框架 本文提出的直升机电力巡检系统中基于学习的塔台检测算法框架图如图1所示。 图1. 本文算法框架图 该方法主要由四部分组成：1) 从直升机/无人机拍摄的输电线路巡检视频中剪切丰富的塔台和非塔台图片构成训练样本集，并进行正负样本标注；2) 对训练样本集提取LBP特征，把特征集和标信息送入AdaBoost模型进行训练，学习生成分类器classifier1；3) 设计深度学习CNN模型结构，把训练样本集和标注信息送入Caffe架构下的CNN模型，学习生成分类器classifier2；4) 在多尺度下，把滑动窗内的测试视频图像块，送入训练生成的分类器classifier1，根据classifier1输出得到塔台初检结果；把初检结果送入训练得到的分类器classifier2，根据classifier2输出得到塔台的准确定位。
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user: 3. 基于AdaBoost分类器的塔台初检 AdaBoost (Adaptive Boosting)的核心思想是由同一个训练集训练不同的弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来构造一个更强的分类器作为最终的强分类器 [ 12 ] [ 13 ] 。该算法是一种迭代算法，根据每次迭代中训练集中每个样本分类是否正确及上次总体分类的准确率来确定每个样本的权值。将修改权值后的新数据送给下层分类器进行训练，然后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策分类器。由于AdaBoost不需要预知弱学习算法的任何先验知识，而且利用积分图思想加快了计算速度，是一种相对有效的学习算法。因此本文选用AdaBoost模型进行训练。 LBP (Local Binary Pattern，局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子 [ 14 ] [ 15 ] 。由于它的旋转不变性、灰度不变性和计算简单等显著优点被广泛应用于目标的检测和识别场合。在野外的自然环境中，相比其它目标，电力铁塔具有形态分明、纹理显著等特点。再针对直升机或无人机巡检时一定要满足实时性要求，故在AdaBoost分类器训练的特征选择上，本文选用LBP特征对塔台进行描述。 本文基于AdaBoost分类器的塔台检测主要分为两个阶段，第一阶段是训练，第二阶段是检测。在训练阶段，首先准备大量不同视角、不同形状、不同距离、不同背景的塔台图片作为正样本，准备更多张的非塔台图片作为负样本，构成训练样本集，对训练样本集进行大小归一化、灰度化和直方图均衡化等图像预处理。其次，对预处理后的样本集提取LBP特征；接着把提取的LBP特征集以及所属样本的标注信息送入AdaBoost模型进行分类器训练，学习得到分类器classifier1。在检测阶段，首先对输入的视频图像进行灰度化和直方图均衡化等预处理，接着采用多尺度滑动窗策略提取图像块内容，对滑动窗里的图像块大小归一化后提取LBP特征，再将提取的LBP特征输入分类器classifier1进行决策分类，判定滑动窗内图像是不是塔台。因为在多尺度滑动窗检测机制下，一个目标可能被多次检测，在认为重叠较多的检测框表示的是同一个目标的前提下，对视频帧图像中的多尺度滑动窗检测结果进行合并处理，合并处理后的检测框即为候选塔台的初检结果。 AdaBoost分类器训练时的设置如下： 训练样本集个数：34，006，正样本个数：12，851个，正样本归一化尺寸：50 × 100，负样本个数：21，155个，负样本尺寸：大小不限制。 训练迭代次数：20； 最小命中率：0.999； 最大虚警率：0.5； 弱分类器数目：100； 滑动窗最小尺寸：50 × 100，最大尺寸：85 × 169； 窗体缩放倍率：1.3； 滑动尺度设为3。 基于AdaBoost分类器的目标检测算法不受应用场景的限制，尤其适用于运动摄像机下的目标检测，但易受遮挡影响，且对噪声敏感，其检测精度不能完全满足实际工程需求，需要进一步改进优化。
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user: 4. 基于CNN分类器的细检 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNN) [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 是一种多层的深度神经网络，主要由输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层(分类器)组成。CNN作为一种典型的深度学习方法能从一个二维图像中提取其拓扑结构，采用反向传播算法优化网络结构，求解网络中的未知参数。CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于，避免了对图像复杂的前期预处理过程(提取人工特征等)，可以直接输入原始图像，特征提取可以隐式地从训练数据中学习得到，故本文选用深度CNN模型对塔台进行有效训练学习。 定义 x ( i ) 为输入值， y ( i ) 为要预测的输出值，在给定了训练集 { ( x ( i ) ， y ( i ) ) ， i = 1 ， ⋯ ， m } 的情况下，进行训练就是要学习得到一个函数 h θ ( x ) ，使能够对 y ( i ) 进行很好的预测。深度学习训练的过程就是对如公式(1)所示的代价函数寻找全局最小化的过程，其中 θ 为权重系数。 J ( θ ) = 1 / 2 m ⋅ ∑ i = 1 m ( h θ ( x ( i ) ) − y ( i ) ) 2 (1) Caffe [ 19 ] 是一种较成熟和完善的用于计算CNN相关算法的开源GPU计算框架，由于简单易用、性能强大和快速高效，Caffe框架受到了学者和相关研究人员的广泛认可。在Caffe框架上，可以使用提供的各种网络模型训练分类器；可以使用Caffe提供的类型扩展自定义模型来训练分类器；也可使用训练好的模型提取数据特征和进行分类等，故本文在Caffe框架下，对本文设计的CNN进行训练，以提升学习效能。 本文设计的CNN模型如图2所示，该网络总共包含18层网络结构组成，具体为：输入层–卷积层–激活层–池化层–归一化层–卷积层–激活层–池化层–归一化层–全连接层–激活层-dropout层–全连接层–激活层–dropout层–全连接层–softmax层–输出层。 输入层数据为经过灰度化、直方图均衡化和大小归一化等图像预处理后的训练样本集。卷积层作为特征提取层，用卷积核对训练数据进行卷积处理，自动提取信号的有效深层信息，增强原始信号特征的同时降低噪音。激活层将值限定于大于等于0的范围内，用于加速收敛。作为一种模糊滤波器，池化层对卷积得到的特征进行下采样处理，用于二次特征提取，在减少数据量的同时保留有用信息。归一化层模仿生物神经系统的侧抑制机制，对局部神经元的活动创建竞争机制，使得响应较大的值相对更大，提高所建模型的泛化能力。全连接层相当于传统神经网络中多层感知机中的隐含层，一般位于网络尾端，也可作为输出层。把训练得到的特征进行汇总或作为输入图像的另一种信息表示。dropout层用在全连接层之后，用于防止过拟合。softmax层输出各个类别的预测概率值。输出层输出类别，本文的类别数为2，塔台为一类，背景为一类。 本文在基于Caffe架构的CNN模型训练时的参数设置如下： 训练样本集数目：46，409个，其中46，309个样本用于训练，另外100个样本用于测试，塔台正样本个数：18，660个，非塔台负样个数：27，649个，归一化尺寸：100 × 100，第1个卷积层中，卷积核大小：5 × 5，步长：1，通道数：20，第2个卷积层中，卷积核大小：5 × 5，步长：1，通道数：50，池化层窗口大小：2 × 2，步长：2，第1个全连接层神经元个数：500，第2个全连接层神经元个数：980，第3个全连接层神经元个数：2，最后输出层损失函数：Softmax函数。
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user: 5. 结果与分析 本文算法的开发环境为VS2010、Opencv2.4.3、VirtualBox4.3.24、ubuntu14.04、cuda7.5.18、Caffe，实验所用PC配置为Intel i3 4GB RAM，win7 32位操作系统。 本文实验数据主要来自直升机的2次飞行数据，视频分辨率为768 × 432。飞行场景具备一定的复杂性，场景包含了平原、山地、森林植被、田地、村庄、道路等内容。飞行中光照变换大，载体运动剧烈。实验数据满足多样性要求。 首先，采用AdaBoost分类器和本文的两级分类器进行了塔台检测对比测试，主观检测效果如图3所示，AdaBoost分类器的检测结果用白框标注，本文的两级分类器的检测结果用黑框标注。 图2. 本文设计的CNN模型 图3. 两种算法部分主观检测效果对比(测试环境为：(a)平原 (b)田地 (c)村庄 (d)冬季森林植被和道路61771386 (e)阴影和光照 (f)云层 (g)春夏季森林植被) 图3的(a)~(g)依次给出了飞机在平原、田地、村庄、森林植被、道路、云层上空飞行及在阴影和光照改变剧烈条件下的检测结果。其中，(a)给出的是平原场景中第13，539、16，059、71，695和72，084帧图像的检测结果，AdaBoost分类器在第13，539帧和第16，059帧出现了错检，本文方法在第二级检测时排除了错检，做到了准确的塔台目标定位。可见，AdaBoost分类器无法对和塔台颜色接近的地面以及和塔台纹理相似的树木进行区分。(b)给出的是田地场景中第7750、11，164、11，476和50，931帧图像的检测结果，AdaBoost分类器在第11164帧和第50931帧出现了错检，而本文方法排除了错检，能够准确定位不同角度的塔台目标。可见，AdaBoost分类器并不能准确区分与塔台纹理相似的田地地面。(c)给出的是村庄周围场景中第15，490、28，643、29，367和51，347帧图像的检测结果，在第51，347帧中，AdaBoost分类器将凹凸不平的地面误检为塔台，而本文方法排除了错检，准确定位出了不同尺度上的塔台目标。可见，AdaBoost分类器对纹理丰富的地面的区分性较差。(d)是在森林植被(冬季)和道路场景中第4839、5566、30，601和46，999帧图像的检测结果，从第4839和5566帧中可以看出，由于冬天雪地里光线较强，致使塔台和背景对比度低，人眼几乎无法分辨，而本文方法依然能准确检测出模糊不清的塔台，可见本文方法对轮廓模糊的塔台目标具有强辨别性。从第46，999帧中可以看出，AdaBoost分类器将道路旁边的树木错检为塔台，而本文方法排除了错检，准确定位出了塔台目标。结合第30，601帧可知，对于纹理特征比较明显的树木，相比较AdaBoost分类器，本文方法更具有强区分性。(e)给出的是光照发生剧烈变化和阴影条件下第3686、4649、54，236和54，941帧图像的检测结果，从第54，236和54，941帧中可以看出，本文方法在光照发生剧烈改变时，依然能够排除误检，实现塔台的准确定位，可见本文方法能够克服光照剧烈变化对塔台检测所造成的影响。(f)给出的是在云层场景第191、232、242和305帧图像的检测结果，从中可以看出，在第191帧中，AdaBoost分类器将云层误检为塔台，而本文方法没有；在第232帧中，本文方法虽然未能检测出右边的塔台，但在其后继帧内，如第242帧和第305帧中均检测到了该塔台。可见，相比较AdaBoost分类器而言，本文方法具有更好的检测性能。(g)给出的是在森林植被场景第747、791、841和2291帧图像的检测结果，由图可知，本文方法准确定位出了绿色植被中的塔台目标。可见，本文方法对绿色植被环绕的塔台依然具有强的分辨能力。实验结果表明：1) AdaBoost分类器方法不受应用场景限制，适用于运动摄像机下的目标检测，可以实现多尺度的目标定位，但是对光照变化和噪声敏感，导致检测精度下降。2) 本文方法的检测效果明显优于AdaBoost分类器的检测结果。 其次，对两段时长共约50分钟的飞行数据采用AdaBoost分类器和本文的两级分类器对塔台检测进行了查全率(P)、查准率(R)以及P和R加权调和平均(F1-measure) [ 11 ] 的对比测试，评价结果如表1所示。 从表1中可以看出：1) AdaBoost分类器方法虽然查全率(召回率)较高，为93.69%，但由于存在较多错检，致使查准率低至68.12%，因此导致其加权调和平均值较低，为78.88%。2) 本文方法查全率(召回率)为92.43%，虽然比AdaBoost分类器方法低约1%，但由于能去除大部分错检，使检测结果更准确， Table 1 Comparison of objective test results of two algorithm 方法 查全率R (%) 查准率P (%) F1-measure (%) AdaBoost 93.69 68.12 78.88 本文方法 92.43 79.19 85.30 表1. 两种算法客观检测结果对比 图4. 两种算法各帧耗时情况对比 且几乎不会去除掉正确塔台，其查准率79.19%，比AdaBoost分类器方法的高出约11%，其加权调和平均值为85.30%，比AdaBoost分类器方法的高出约6%。因此在性能上，本文方法更具优势。 最后，实验数据取了一段200帧的视频，将本文塔台检测方法和深度学习CNN分类器的检测方法在运行效率上进行了对比，两种算法各帧的检测时间(单位为秒)如图4所示。 由图可见，CNN分类器平均每帧检测耗时约为28.53秒，而本文方法平均每帧检测耗时约为0.33秒。相比于CNN分类器的每帧图像检测时间，本文方法检测耗时缩短了约98.84%，由此可见，相比于深度学习CNN分类器的检测方法，本文提出的塔台检测方法在计算时间上更具优势。
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user: 6. 总结 针对直升机电力巡检系统中塔台的自动高效检测问题，本文提出了一种基于学习的两级塔台检测方法，主要由训练和测试两部分组成。在训练阶段，由大量的训练样本学习得到两个分类器，一个分类器是基于LBP特征的AdaBoost分类器；另一个分类器是深度学习得到的CNN分类器。在测试阶段，利用AdaBoost分类器对直升机飞行视频进行塔台的第一级自动检测得到候选目标。为了去除粗检结果中的非塔台物体，利用CNN分类器进行塔台的第二级自动检测，从而得到最终的检测结果。对两段飞行数据进行了测试，实验结果表明：相比基于AdaBoost的目标检测算法，本文方法具有更高的检测精度。相比基于深度学习CNN的目标检测算法，本文方法的检测速度更高。从而可见，为进一步故障判断和检修任务，本文方法可直接应用在直升机电力巡检系统中的塔台自动检测方面。
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user: 摘 要 随着交通量的增长，四车道改建为六车道可提高高速公路的通行能力，本研究通过分析高速公路加宽可能存在的运行安全隐患，从加强安全防护能力和车道管控能力角度进行加宽高速公路安全保障措施设计研究。最后，以西石高速公路车道加宽项目为依托，进行高速公路车道加宽后道路及行车环境安全保障管理措施研究。 关键词 :车道加宽，特殊路段，安全防护，车道管控 Copyright © 2018 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 高速公路交通安全是一个系统工程，该系统是由“人、车、路、环境”等诸多元素组成。将人、车、路、环境各种元素加以集成，协调各元素间的有机联系，使得“人、车、路、环境”系统在实时环境下，以最优协调状态确保高速公路的道路交通安全。随着国家高速公路网的全面实施，国家对土地资源的控制越来越严，如何处理好公路大发展与环境相和谐、资源有效利用的关系，是公路建设者面临的重要课题。特别是当四车道高速公路随着交通流量的增长面临扩容改造需求时，如何节约土地、处理好工程细节也已成为高速公路管理者在规划设计之初须重点考虑的问题之一 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。 在面对这一问题时，国内外的一些高速公路运营机构做了开创性尝试，并已取得成功，即以路基宽度为26~28米的四车道高速公路为对象，对其进行准六车道改造 [ 1 ] 。如云南安楚高速公路、首都八达岭高速公路、首都机场高速、德国643号高速公路都是按准六车道高速公路进行建设和营运。