DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结论 1) 未来时间洞察力与活力显著正相关； 2) 未来时间洞察力、尽责性对活力起一定的预测作用； 3) 未来时间洞察力在尽责性和活力之间起完全中介作用。
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user: 摘 要 本文针对无人机自主飞行过程中有效定位和识别障碍物的问题，研究了基于金字塔Lukas-Kanade光流法的视觉避障原理，在光流法基础上给出了障碍物检测方法及相应的避障策略。结合配有320 × 240像素摄像头的视觉模块和高性能嵌入式计算平台，构建了一套完整的实时视觉避障系统。实验表明，本文算法能够很好地识别障碍物并作出相应的避障动作，具有较好的实时性和鲁棒性。 关键词 :无人机，光流法，金字塔LK算法，视觉避障
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user: 1. 引言 随着技术的发展更新，消费级无人机越来越多的进入大众视野。无人机在很多应用领域被寄予厚望，如空中视频监控、地理测量、农业植保以及航拍摄影等诸多应用。而无人机的智能自主飞行成为当下的研究热门，能够有效的定位和识别障碍物是无人机自主飞行过程的一个重要技术问题。目前已有很多技术用于障碍物感知，这些技术大致分为基于距离传感器的障碍物检测和基于图像视觉的障碍物识别两大类。距离传感器的障碍物检测，即使用超声波传感器、激光扫描仪、声呐传感器和立体相机等技术直接测量障碍物距离来获取周边环境信息。这类方法存在一些缺点，一是有些硬件成本较高，二是增加了无人机载荷重量和功耗问题，三是如超声波之类的测距模块其测量范围有限，难以全方位的测量周边环境信息。另一方面，基于图像视觉的障碍物识别已成为计算机视觉的研究热门，主要分为图像分割、图像深度提取、和光流法这几大类。图像分割方法主要是利用颜色来分割图像中无障碍物区域(如马路、天空等) [ 1 ] ，这类方法缺陷是场景单一，无法适用复杂的飞行环境。图像深度提取方法通过图像深度信息构建环境的3D地图 [ 2 ] [ 3 ] ，这样能很好的检测到周围的障碍物体，但计算量大，实时性难以保证。 本文旨在设计一套实时的视觉避障软硬件系统，能够在线检测并规避障碍物区域。而光流法避障近来研究应用较多，研究者们发现，诸如苍蝇、蜻蜓等飞行昆虫都是通过感知环境的光流信息来导航和规避障碍物 [ 4 ] 。本文的避障策略就是采用启发于飞行昆虫的光流平衡法则。首先介绍了金字塔LK方法的计算原理，再结合Shi-Tomasi算法提取视频帧序列的角点特征值，基于角点用金字塔LK方法计算出无人机向前运动产生的稀疏光流场。接着利用运动视差原理从光流场中计算出潜在障碍物区域，最后采用平衡法则避障策略引导无人机规避障碍物。算法框架如图1所示。最终算法应用在基于嵌入式系统控制的无人机平台上作验证，实验表明本文系统具有较好的实时性和准确性，能够很好的识别障碍物并作出相应的避障动作。
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user: 2. 光流场计算 2.1. Lukas-Kanade方法 LK算法是一种用于计算稀疏光流的重要方法，只需要每个感兴趣点周围小窗口的局部信息，这与Horn和Schunck的算法全局性是不同的。采用LK算法的三个前提条件是需满足亮度恒定不变、时间连续和空间一致 [ 5 ] 。 设 是 时刻图像上点 的亮度，LK算法假设图像中感兴趣区域的像素在相邻帧间运动时亮度不随时间发生变化： 图1. 避障算法框架 (1) 其中， 和 为 和 在经过 时间后在两帧间的位移量。结合时间连续性，取 ，将(1)左边用泰勒级数展开化简即得： (2) 其中： 、 就是点 光流的 和 分量， ， ， 。公式(2)即为著名的光流约束方程。 结合空间一致性，即在一个很小的空间领域 内运动矢量保持不变，所以将图像划分成若干小窗口领域。这里窗口不能过大或者过小，避免产生运动跟踪不一致和孔径问题。令光流向量 ，在一个很小的空间领域 内，光流估计误差被定义为： (3) 式(3)中 表示遍历小窗口的像素， 为窗口加权函数，它使窗口中心区域像素对约束方程产生的影响比边缘区域更大。在光流 取最优解时误差方程 一阶导数为0。即： (4) 令： (5) (6) 结合式(4)，我们可以得到此点的最优光流向量： (7) 2.2. 金字塔LK算法 LK方法的缺点是难以跟踪大尺度运动。而无人机所获取的周边环境视频数据大多是漂移晃动较多的一系列大而不连贯运动，难以满足LK方法的前提条件。引入图像金字塔模型可以解决这个问题，利用金字塔模型建立起一系列多尺度图片，先在较大的空间尺度上进行跟踪，接着逐步向金字塔下层依次处理迭代更新得到最终的光流向量，如图2所示。Bouguet给出了结合金字塔模型的LK算法具体的迭代过程 [ 6 ] ，因此本文采用这个更有效的算法来计算光流场。为了兼顾算法的有效性及实时性，本文采用3层金字塔模型。 由公式(7)可知，选择用于LK跟踪搜索的窗口中心特征点需满足使得G可逆的条件，即G满秩，而角点能很好的满足这个条件。Harris角点定义为图像的二阶导数自相关矩阵有两个最大特征值的地方，该点附近的图像纹理至少存在两个不同方向区域。此外，由于无人机获取的视频序列时常具有旋转特征，Harris角点具有的移动不变性和旋转不变性就显得很重要。本文采用Shi-Tomasi算法来提取角点 [ 7 ] ，其原理和Harris角点相似，但在很多时候效果会更好，金字塔LK算法基于这些角点计算出运动帧间的光流向量。
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user: 3. 障碍物检测及避障策略 3.1. 潜在障碍物检测 本文的潜在障碍物检测方法是运用了运动视差原理：当无人机在向前移动时，靠近的物体相比于远处的背景在图像上会产生更大的运动，正如我们乘坐在运动的汽车上观察窗外的风景时近处的物体相较于远景来说运动得更快。另外，近处的物体也会占据更大的视野，因而靠近的障碍物相比于背景区域会产生更大的光流。基于这个原理，本文结合上面获取的光流场来计算潜在的障碍物区域。根据无人机飞行中避障方向的实际情况，可通过上下左右四个方向组合来进行障碍物检测和规避动作。首先将获取的光流向量按其位置划分至左右、上下四个视场区域，如图3所示，分别计算各个区域的平均光流值。 图2. 金字塔LK算法原理 图3. 将图像平均分成4部分 在判断某点是否可能为潜在的障碍物时，通过比较该点的光流值和与其相反区域的平均光流值，当其比值超过给定阈值T时，则判定该点为潜在障碍物，用公式表示如下： (8) 式(8)中 为 检测点光流模值， 为检测点相反区域的光流模总和，N为该区域光流点个数。以某一帧左视场区域某检测点 为例，分别计算该点光流值和右视场区域的平均光流值，由上面公式获得相应的 。本文设定的阈值T为0.5，即当检测点光流值超过相反区域平均光流2倍时判断该点为潜在障碍物。所以当 时该点即为潜在障碍物，否则认为该点为背景区域或者其虽然为障碍物但并未达到危险距离。 3.2. 平衡法则避障策略 光流是飞行昆虫用于感知周边环境的重要方式。人们基于蜜蜂、蜻蜓等飞行昆虫做了大量实验，发现昆虫能够利用光流估计出运动速度、感知障碍物信息并规避障碍物。在这方面试验中比较著名的就是Srinivasan团队对蜜蜂所做的系列实验 [ 8 ] ，其表明蜜蜂是通过平衡眼睛所感知的左右两边图像速度进行导航来规避障碍物。 本文的无人机避障策略就是采用启发于飞行昆虫的光流平衡法则 [ 9 ] 。在无人机向前运动过程中，反应在图像序列上即靠近的潜在障碍物体会较远处的背景产生更大的运动，也因此产生更大的光流，无人机在飞行过程中通过避开光流幅值大的一侧来平衡两侧的光流，以此规避潜在的障碍物区域。由于无人机可通过上下左右四个方向进行规避动作，需利用平衡法则分别判断左右和上下视场区域是否需要避障。本文光流场基于角点计算的，为了最大化减少由于角点数量差异对光流向量模总和的影响，本文通过计算各视场区域的平均光流值代表该区域的光流强度。以左右避障为例，分别计算左右两侧的平均光流值，当一侧的平均值大于另一侧并超过给定阈值T时，则向光流较小的一侧靠近来躲避另一侧潜在的障碍物，用公式表示为： (9) 式中， 表示光流大的一侧其光流向量模总和，m表示该侧的光流向量数。 表示光流小的一侧其光流向量模总和，n表示其光流向量个数。计算得到 ，这里本文设定的需采取避障动作时的阈值T为0.5，所以判断当 时无人机认为光流大的一侧可能为潜在障碍物，应该向光流小的一侧靠近。否则认为前方无障碍物或离障碍物较远。 在确定了避障方向后，下一步就是将避障动作量化成无人机具体的控制量。Warre提出的著名的Law of Control控制法则 [ 10 ] 中总结出：光流的变化量与系统反馈作用力之间存在着一种函数关系，即： (10) 其中 为系统两边的作用力之差，k为一个常量， 是视场中一侧的光流向量模总和。将这种函数关系应用到本算法中来量化无人机的飞行姿态控制参数，同样地，本文使用区域平均光流值代替模总和 。通过公式(10)计算出无人机的具体偏航角度或高度来改变飞行轨迹避障。
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user: 4. 实验结果及分析 4.1. 硬件系统构成 本文系统将避障算法运行在基于NVIDIA Tegra K1高性能嵌入式处理器的Dji妙算计算平台。该平台在linux环境下开发，具备高达326GFLOPS的计算能力，提供了基于gpu优化的opencv图像库，能够满足本系统的实时图像处理要求。视觉模块采用Dji Guidence视觉模块，通过usb接口实时将25 hz的320 × 240灰度图数据输入处理器。为了便于开发调试，通过网口使用ssh远程登录到妙算开发算法程序以及存取测试图像数据。 本文使用Dji M100无人机来进行算法验证测试，该无人机平台具有丰富的Onboard SDK用于开发者进行自主飞行控制。处理器实时处理采集的视频图像，并将控制信息通过串口发送给无人机以调整飞行轨迹来规避潜在的障碍物区域。基于以上模块，本文构造了一套视觉实时避障嵌入式系统。其系统结构如图4所示。 4.2. 实验结果分析 为了验证本文算法的可行性和准确性，在室外搭建了一个障碍物场景。在光照充足的室外平地上放置一块竖直的广告牌充当障碍物，无人机以固定的速度从广告牌一侧由远及近地飞向广告牌。如图5所 图4. 系统硬件结构 图5. 避障算法结果 示，图中蓝色点为提取得到的角点，红色点为潜在障碍物，绿色字符信息代表当前应该采取的避障动作。 图5中蓝色点代表通过Shi-Tomasi算法获取的角点，可以看出能够很好的获取飞行前方物体的轮廓信息，为了能够更全面的获取飞行视野前方的光流场信息，必须要保证每帧图片都能得到足够的角点数量用于计算光流向量。因此在计算光流前，首先判断上一帧金字塔LK算法跟踪到的角点数是否满足最低阈值，若数量满足，则沿用这些角点计算光流，以减少计算量，否则重新计算角点。 如图5(a)所示，当无人机距离广告牌较远时，算法并未将广告牌上角点视为潜在障碍物区域，因此此刻无人机无避障动作保持向前直行(GO STRAIGHT)。当逐渐靠近到危险距离时，如图5(b)所示，广告牌上角点基本被正确的检测为潜在障碍物，显然障碍物位于前方右下角区域，根据本文的平衡法则避障策略正确作出向左上方转向(GO LEFT UP)的避障动作。图5(c)和图5(d)为两次避障动作的结果。 上述实验结果表明，本文提出的视觉避障系统在实际环境中能很好的检测出潜在障碍物及作出适当的规避动作，从而验证了本文系统的可行性。
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user: 5. 总结 本文针对无人机自主飞行过程中有效的躲避障碍物问题提出了一套完整的基于嵌入式平台的视觉避障系统。研究并实现了基于光流法的视觉障碍物检测和避障策略算法，从实验结果可以看出本系统能够很好的快速检测出潜在的障碍物区域并做出适当的避障动作，具有较好的准确率。
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user: 自我客体化对女性大学生外表焦虑的影响
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user: 摘 要 目的：探讨感知安全感在自我客体化与外表焦虑之间的中介作用。方法： 以237名女性大学生为被试，采用自我客体化问卷、外表焦虑量表和安全感量表。结果表明：1) 女性自我客体化程度与外表焦虑存在显著正相关；2) 安全感在自我客体化对外表焦虑的影响中起部分中介的作用。 关键词 :自我客体化，外表焦虑，安全感，中介效应
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user: 1. 引言 “我看起来怎么样？”“别人看到我的外表会对我产生怎样的评价？”采取他人的视角来对自己的外表进行评价，这就是自我客体化现象。客体化理论(Objectification Theory)由  Fredrickson和Roberts (1997) 提出，该理论认为，在西方文化环境下，女性会接触到大量的身体被物化的信息，她们的身体像物体一样被注视和看待，比如女性被男性打量身材、女性的皮肤嘴唇等部位在媒体中被特写、女性在电影或小说中总被当作“花瓶”等(  Fredrickson & Roberts， 1997 ;  Goffman， 1979 ;  Kilbourne & Jhally， 2000 )。这些信息中女性的身体部位被从女性人格整体中分离出来，女性身体被当作工具来看待  (Unger & Crawferd， 1996) 。有研究表明女性比男性报告了更多的性客体化经历  (Swim， Hyers， Cohen， & Ferguson， 2001) 。女性在社会化过程中，女性会内化这种他人对自己身体自我的看法，将自己当做一个基于外表被观看和评价的物体来对待，从而产生了自我客体化，并表现出习惯性的身体监视。 大量研究发现，自我客体化和身体监视会增强个体的外表焦虑感(  Fredrickson & Roberts， 1997 ;  Roberts & Gettman， 2004 ;  Calogero， 2004 )。焦虑来源于个体对未来会遭遇危险或威胁的预期，与恐惧不同，这些威胁通常带有模糊性。焦虑的三种主要表现就是：自动化的紧张、警觉以及扫视。女性的外表焦虑可能来源于早期的负面社会经历，比如遭受到外表相关的负面评论。一个严重物化女性的社会会让女性时刻处于外表被观察评价的警觉中，而且对评价内容的不确定性，会使女性担忧自己外表是否达到了理想标准，从而引起慢性焦虑  (Fredrickson & Roberts， 1997) 。有调查表明，女性比男性报告了更高的外表焦虑水平  (Dion， Dion， & Keelan， 1990) 。 安全感(security)是对可能出现的对身体或心理的危险或风险的预感，以及个体在应对处事时的有力或无力感，主要表现为确定感和可控感  (丛中，安莉娟，2003) 。安全感是心理需要中的第一要素，是人格中最基础最重要的成分。安全感的缺失会导致个体焦虑水平的提升。有研究发现人际交往焦虑水平高的个体会有更高的网络交际依赖，安全需求是其内在动机  (Lee & Stapinski 2012) 。网络交际会增强个体的交际安全感，降低消极预期的威胁，从而减少焦虑感。外表焦虑作为焦虑感的一种重要形式，其产生可能也与个体安全感的缺失有关。而自我客体化水平高的个体与水平低的个体相比，会更在意他人对自己外表的评价，然而对他人反映的不确定感和对后果的消极预期可能会导致个体的安全感降低。因此，我们预期安全感在自我客体化与外表焦虑之间起中介作用，自我客体化会影响个体安全感，进而对外表焦虑水平产生影响。 关于自我客体化的研究主要集中于美国，大量的调查和实验都是在欧美文化环境下进行的，由于中西方文化存在巨大差异，其结论的跨文化适用性需要中国本土化的研究进行验证。同时，现有的大量研究集中于考察自我客体化的前因变量和后果变量，而对其内在机制的研究则很少。因此，本研究的目的就是，考察在中国文化情境中自我客体化和外表焦虑的关系，并验证安全感是否对两者的关系起中介作用。
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user: 2. 方法 2.1. 研究对象 采用方便取样的方法对西南地区的女性大学生进行调查，共发放问卷250份，除去作答无效的问卷外，有效问卷237份，有效回收率为94.80%。受调查者的平均年龄为20.92岁，标准差为2.23。平均的标准体质指数(BMI)为19.83，标准差为1.75，处于正常范围之内。测试前被试签署知情同意书，测试后对被试致谢。 2.2. 研究工具 2.2.1. 自我客体化问卷 本研究采用Juliana和Jennifer (2008)修订的《客体化身体意识量表》  (McKinley & Hyde， 1996) 中的身体监视分量表。中文问卷经过严格翻译标准生成，由专业的心理学专业研究生翻译，采用科学的回译程序并且经过相关专家的认可确认。该分量表用来考察个体的状态自我客体化程度。里面包含8个项目，如“现在我正想着我的穿着是否让自己看起来不错”，“最近两天我会多次想我看起来怎么样”等。各项目从1 (非常不符合)到5 (非常符合)进行5点评分，并计算总的平均分，得分越高代表受调查者的身体监视水平越高。修订后的问卷内部一致性系数为0.95。 2.2.2. 外表焦虑量表 采用简化版的《外表焦虑量表》  (Dion， Dion， & Keelan， 1990) 进行测量。该量表主要测量个体对自己外表的担忧、焦虑程度。包含16个项目，如“我担忧别人会在背后议论我的外表缺陷”，“我担心人们会因我的外表而认为我没有吸引力”等。各项目从1 (从不)到5 (总是)进行5点评分，并计算总的平均分，平均分越高代表外表焦虑程度越高。研究中使用的量表经过严格翻译标准生成，由专业的心理学专业研究生翻译，采用科学的回译程序并且经过相关专家的认可确认。量表的内部一致性系数是0.94。 2.2.3. 安全感量表 本量表由丛中及安莉娟根据马斯洛的《安全–不安全量表》(S-I)编制而成，共包含16个项目，分为两个因子。人际安全感因子(因子Ⅰ)，共八个项目，主要反映个体对于人际交往过程中的安全体验。确定控制感因子(因子Ⅱ)，共八个项目，主要反映个体对于生活的预测和确定感、控制感。问卷的内部一致性系数是0.79。 2.3. 施测程序 采用团体施测的方法，由心理学专业研究生担任主试。在团体施测中，有主试统一向被试说明标准的指导语以及注意的一些事项，做完后问卷当场收回。 2.4. 数据处理与分析 所有数据利用SPSS16.0统计分析软件进行统计处理。
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user: 3. 结果 对受测者数据进行统计分析，其结果如下。 3.1. 自我客体化、外表焦虑和安全感的描述统计结果 各变量的描述统计结果见表1。通过对自我客体化、外表焦虑和安全感的描述统计，可以发现，在5点评分中，受调查者的平均自我客体化水平处于中等程度(M = 2.62， SD = 0.57)，平均外表焦虑水平处于中等程度(M = 2.45， SD = 0.69)，而平均感知安全感水平则处于较高水平(M = 3.59， SD = 0.61)。 3.2. 客观化躯体意识、自尊和幸福感的相关分析 各变量的相关分析结果见表2所示。 表2结果表明，自我客体化与外表焦虑存在显著正相关(r = 0.451， p < 0.01)；自我客体化与安全感存在显著负相关(r = −0.206， p < 0.01)；外表焦虑与安全感存在显著负相关(r = −0.653， p < 0.01)。这表明，自我客体化水平越高，外表焦虑也会越高，而安全感则会越低。 3.3. 自我客体化、安全感和外表焦虑的中介效应检验 为了进一步考察女性大学生自我客体化、安全感和外表焦虑之间的关系，根据以上相关分析结果以及  温忠麟等(2004) 提出的中介效应检验程序，以自我客体化为自变量，外表焦虑为因变量，以安全感为中介变量，进行中介效应检验。 表3列出了安全感中介效应分析的结果，表中的X代表自我客体化，Y代表外表焦虑，M代表安全感。依次检验的结果表明：X对Y的直接回归系数显著(SE = 0.0549， t = 7.2262， p < 0.01)，X通过M对Y的间接回归系数也显著(SE = 0.0518， t = −12.7752， p < 0.01)，即M对X与Y的关系起部分中介作用，具体来说就是安全感在自我客体化和外表焦虑之间存在部分中介作用。
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user: 4. 讨论 本研究的相关分析表明：自我客体化水平与外表焦虑程度存在显著的正相关。这与国外的研究结论一致。自我客体化水平高的个体会经常采用他人的视角来看待和评价自己，习惯性地监视自己的身体外表，更在意他人对自己外表的评价。然而对他人评价的不确定性，对消极后果的担忧，则会导致个体出现外表焦虑。与焦虑伴随而来的精神紧张和警觉，则可能进一步加深对外部评价的敏感程度，导致更强的自我客体化水平，从而形成一种恶性循环。 为了进一步探寻自我客体化对外表焦虑影响的内部机制，我们进行了安全感的中介效应检验。结果发现，安全感在自我客体化与外表焦虑的关系中起部分中介的作用，具体来说自我客体化对外表焦虑的影响是部分通过影响安全感来实现的。自我客体化程度的上升会使安全感下降，进而对外表焦虑产生影响，使外表焦虑水平上升。 本研究主要集中于考察自我客体化与外表焦虑的关系，国外的研究发现自我客体化与身体羞愧、内部身体意识觉知、心流以及认知表现都具有密切关系(  Fredrickson & Roberts， 1997 ;  McKinley & Hyde， 1996 ;  Noll & Fredrickson， 1998 ;  Harper & Tiggemann， 2008 )，未来研究者可对这些自我客体化的心理后果进行本土化的考察。 本研究探究了安全感在自我客体化和外表焦虑之间的中介作用，这可以为外表焦虑的干预研究提供新的思路。个体的安全感有多种来源，比如社会支持、环境熟悉、占有资源等，未来的研究可以着眼于考察补偿性的安全感能否降低自我客体化导致的外表焦虑，比如增强个体的社会支持感是否会提高个体 Table 1 The individual mean and standard deviation of self-objectification， appearance anxiety and sense of securit 平均值 标准差 自我客体化 2.62 0.57 外表焦虑 2.45 0.69 安全感 3.59 0.61 表1. 自我客体化、外表焦虑和安全感的平均值和标准差 Table 2 Correlation matrix among self-objectification， appearance anxiety and sense of securit 自我客体化 外表焦虑 自我客体化 1 外表焦虑 0.451 ** 1 安全感 −0.206 ** −0.653 ** 表2. 自我客体化、外表焦虑和安全感的相关矩阵 注： * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001，下同。 Table 3 Intermediary effect test of sense of securit 标准化回归方程 回归系数检验 第一步 Y = 0.5411X SE = 0.0698 t = 7.7538 *** 第二步 W = −0.2185X SE = 0.0675 t = −3.2343 *** 第三步 Y = 0.3964X SE = 0.0549 t = 7.2262 *** −0.6623W SE = 0.0518 t = −12.7752 *** 表3. 安全感的中介效应检验 安全感，进而减少自我客体化造成的身体焦虑。 本研究运用了调查法，未来可以进一步做实验室的研究，对自我客体化、安全感等因素进行实验控制，以此来探究各变量间的因果关系。 总之，本研究的结果表明，自我客体化与外表焦虑之间存在显著的正相关关系，安全感对两变量之间的关系起部分中介作用。
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user: 摘 要 稀疏表示方法经过几十年的发展，在很多领域得到了深入研究与应用。信号稀疏度的估计是对信号进行稀疏分解的工作中的重要环节。根据噪声的特性，提出了一种稀疏度估计方法。即通过构造傅立叶基字典，利用噪声能量在全频域均匀分布的特点，通过遍历信号在全频谱上的稀疏特性，逐步确定准确的信号稀疏度。仿真实验结果表明，提出的方法能有效的完成对信号稀疏度的估计。 关键词 :稀疏表示，稀疏度估计，OMP算法
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user: 1. 引言 对信号稀疏度的估计一直是稀疏表示领域中需要迫切解决的问题，当我们知道了信号稀疏度时，可以更为准确的对信号进行稀疏表示。目前对信号的稀疏度估计的方法有主成分变换(Principle Component Analysis， PCA)方法 [ 1 ] - [ 3 ] 、自适应稀疏度估计的贪婪回溯(Adaptive Sparsity Matching Pursuit， ASMP)方法 [ 2 ] [ 4 ] [ 5 ] 等是目前比较常用的方法。 前者通过类似小波变换方法估计图像稀疏度的方法设计出利用主成分分析变换来估计图像稀疏度，主成分变换方法表示具有速度快、复杂度低等优点，因此利用主成份分析方法进行稀疏度估计的结果评价更客观。文章假设图像的稀疏度与其方差存在线性关系，且该线性关系可以通过数据拟合得到，在仿真中利用主成份分析方法计算图像的方差，利用拟合得到的线性关系估计图像的稀疏度，仿真测试结果显示这种方法取得了很好的稀疏度估计效果。但该方法依然存在不足，一是没有充分的理论依据对文中的假设做出说明，二是仿真测试选择的图像数量过少。 后者是通过采取一种新的稀疏表示匹配算法ASMP算法，迎合自然条件下稀疏度未知的条件，弥补文中算法的不足，该算法不仅互补了MP，OMP等匹配算法中的缺陷，在算法复杂度及鲁棒性方面都有所增强。同时在图像的稀疏分解中，综合StOMP算法和CoSaMP算法的优势，互补了以上两种算法的缺陷，在提高算法鲁棒性和可靠性的同时折中了传统稀疏分解去噪算法的时间开销。 以上两种方法主要应用于图像处理领域。但在一维信号处理领域，对信号稀疏度的估计的要求和图像压缩不同。本文尝试通过探求信号中的噪声特性，根据噪声的分布特性，在遍历信号在全频域的的稀疏特性的基础上，构造一种估计信号稀疏度的方法。利用信号在冗余稀疏度的稀疏分解下的相对误差的分布，逐步准确的估计信号在噪声下的稀疏度。并通过仿真数据对提出的方法进行验证。
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user: 2. 稀疏基与稀疏表示算法 2.1. 傅立叶基字典的构造 傅立叶变换能够得到信号的频域表示，反映了信号在全部时间范围内的所有频谱成分，因此，傅立叶变换在描述平稳信号时效果很好。如果将傅立叶变换以基的形式描述，则傅立叶基是频域字典中最典型的一个完备字典，这个字典的原子可用正弦波性的集合 表示，如式(1)所示， 表示原子的频率， 表示信号时间 [ 6 ] [ 7 ] 。 (1) 其中 。 2.2. 正交匹配追踪算法 正交匹配追踪算法在稀疏分解中的应用最广泛，它的原理是在一般匹配追踪的基础上增加正交化过程，这个过程可以用更少的原子来表示信号，使信号变得更为稀疏，因此OMP算法的收敛速度较快 [ 8 ] 。 OMP算法用于信号的稀疏表示的具体步骤如下： 步骤1：设定算法输入，信号y，字典A，稀疏度K。 步骤2：初始化算法参数，残差 ，分解系数 ，索引集 ，子字典 ，迭代因子 ，最大迭代次数 。 步骤3：迭代过程，在第 次循环 ，运行以下分步骤。 1) 相关最大计算寻找最佳原子索引 2) 更新原子索引集合 3) 更新子字典 4) 更新系数估计 其中， 。 5) 更新残差 6) 判断终止条件，若 ，算法结束。 步骤4：输出分解系数 。 步骤5：合成稀疏信号
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user: 3. 稀疏度估计方法 3.1. 基于主成份分析的稀疏度估计方法 [ 1 ] [ 3 ] 对信号进行PCA变换后的系数特性进行分析，假设对于任意给定的自然场景图像，其PCA后的系数为 ，则该系数曲线可近似看作正态分布函数，其均值为 ，方差 可通过下式得到。 稀疏度K与方差 间存在如下的线性关系 式中， 和 为常数，可以通过数据拟合的方式得到可以看出，当上述假设成立时，只需要对信号数据进行一次PCA得到变换后的系数，就可以通过上述两式对稀疏度进行估计。 将得到的系数采用最小二乘方法进行拟合，拟合时直接采用Matlab7.x中的polyfit函数，该函数采用最小二乘法曲线拟合方法，所得到的函数值在基点处的值与原来点的坐标偏差最小。得到拟合公式为 (2) 3.2. 基于噪声特性的稀疏度估计方法 在无噪声干扰的情况下，OMP算法会将信号 在字典 的作用下稀疏表示为指定稀疏度K的稀疏信号Y。当指定稀疏度K小于信号 的真实稀疏度时，OMP算法会将信号S在频域中安频率分量的大小，从大到小选出K组频率分量输出为稀疏信号Y；当指定稀疏度K大于或等于信号S的真实稀疏度时，理论上有稀疏信号Y和信号 相等。在有噪声干扰的情况下，和无噪声干扰不同的是当指定稀疏度K大于或等于信号S的真实稀疏度时，稀疏信号Y和信号S不再相等，而是随着指定稀疏度K的增大，稀疏信号Y不仅会信号 中的所有分量，而且还会有“杂波”。这些杂波本质上是噪声，在OMP算法中的过稀疏度表示时被误认为是信号有用频率分量。而且这些杂波的出现也有规律，即杂波出现的频率分量刚好是白噪声在该处能量最大的地方。噪声在整个频谱近似于均匀分布，即杂波出现的频点位置以均匀分布的方式依概率分布在全频域中。这个性质为我们估计稀疏度提供了理论支撑 [ 9 ] [ 10 ] 。 于是我们想到，可否现将信号 进行分段，然后每一段信号进行一次稀疏度为K的OMP分解，根据分解的结果，来判断稀疏度选择的正确性。若所有分段后的信号 都相等，说明稀疏度选择过小，若不等，说明稀疏度选择过大，重复多次直到确定信号S的稀疏度。 但单单依靠这个方法去估计稀疏度会存在一个问题，在逐步增大稀疏度K时，有可能在噪声较大时，估计的稀疏度偏小。这是因为OMP算法在对信号进行稀疏表示时，每次迭代只选取一个能量最大的频率分量造成的。当信号 中有N个频率分量上的能量相差无几时，在噪声的干扰下，会随机的使其中一个频率分量的能量超过其他的频率分量，导致OMP算法在分解后出现不相同的 ，但这时指定稀疏度并未达到信号的真实稀疏度，而导致估计错误，我们称这类估计错误的原因为第二类误差。 针对这个问题，需要寻求一种新的稀疏度判别手段，对分段后的信号 的频点位置进行统计，若新出现的频率分量的位置个数小于信号分段数的 ，我们就有很大的把握相信出现了上面所说的第二类误差。若新出现的频率分量的位置数大于信号分段数的 ，这时我们有很大的把握相信预定的稀疏度选择过大。在分段数的选择上，一般选择大于信号 中最大 的三倍。 通过前面分析，信号稀疏度估计的步骤如下： 步骤1：将信号“S”进行分段为 。 步骤2：构造傅立叶基字典A。 步骤3：假定稀疏信号 的稀疏度K为1。对 依次进行OMP算法稀疏表示为 。即将 组成一个矩阵 ，并将 中非零元素全部变为1，组成矩阵 ，然后对矩阵 列求和得到 ，计算 满足条件 的元素个数M，若存在大于等于分段数的个数M，则判断有误差，否则判断无误差。 步骤4：若存在误差，则执行步骤5，否则将稀疏度加1，再一次对 依次进行稀疏表示，执行步骤3。 步骤5：将 作为估计后的稀疏度输出。 实现框图如下：
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user: 4. 实验仿真验证 4.1. 基于主成份分析法的稀疏度估计方法验证 假设仿真信号由单频信号120 Hz起，步长为4 Hz，终止频率为132 Hz到154 Hz组成的6组正弦信号，运用上述(2)式进行稀疏度估计。估计结果如表1所示。 表1显示了在一维信号中，利用主成份分析方法对稀疏度进行估计的结果，结果显示该方法并不能有效的对一维信号进行有效的稀疏度估计。 4.2. 基于噪声特性分析法的稀疏度估计准确率随信噪比的变化 假设仿真信号由单频信号120 Hz起，步长为4 Hz，终止频率为160 Hz组成的正弦信号，幅值为5，6，1，6，4，1，2，4，6，6；经过高斯白噪声加扰形成。采样频率 ，字典 起始频率为0 Hz，终止频率为250 Hz。误差门限设置为1倍信号分段数。信号长度为25，000，将该信号均分为10段，进行20次稀疏度估计。 运用本文的稀疏度估计方法对该仿真信号进行稀疏度估计准确率随信噪比变化如图1所示。 Table 1 System resulting data of sparsity estimatio 信号真实稀疏度 σ 估计稀疏度 相对偏差 1 7.1777 5.1389 413.89% 2 8.6330 5.6638 183.19% 3 6.3652 4.8458 61.52% 4 10.0767 6.1846 54.61% 5 8.8899 5.7565 15.13% 6 8.3682 5.5683 7.19% 表1. 稀疏度估计结果数据 图1. 标准试验系统结果线图 从图1可以看出，当信噪比小于−4 db时，信号稀疏度估计的准确率为零，此时信号受噪声干扰较为严重。当信噪比在−4 db至−1.5 db时，信号稀疏度估计的准确率随着信噪比的增大而增大。当信噪比在−1.5 db至0.75 db时，信号稀疏度估计的效果最好，可以达到85%以上。当信噪比大于0.75 db时，稀疏度估计的准确率不升反降，这是因为当信噪比过高时，起始频率与终止频率之差是250 Hz，在稀疏度为10的仿真信号中，误差稀疏度会以一定的概率重复出现在同一频点，导致估计稀疏度比真实稀疏度高1，导致稀疏度估计的准确率在90%左右。
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user: 5. 结论 本文利用含噪信号在全频域上的稀疏特性，构造了基于傅立叶基的完备原字库。再根据噪声特性，在冗余稀疏度条件下对含噪信号进行稀疏表示，运用本文的误差判别方法对信号稀疏度进行估计。实验表明，本方法可以在较低的信噪比噪声环境下对信号的稀疏度进行估计。相比之下，本文方法比利用主成分分析方法对信号稀疏度估计更为准确，在低信噪比的情况下依然可以对信号的稀疏度进行有效的估计。
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user: 摘 要 文章利用航空倾斜摄影测量技术和机载LIDAR技术对昆明城区建筑物进行动态监测。通过城市建筑物变化动态监测，全面掌握城市建筑物的规划实施情况，将变化量与城市规划比对，辅助城市管理等部门及时发现并依法查处各类违法建筑物，同时为处理城市灾害和紧急情况提供高质量的直观的空间信息支持，为政府宏观决策和依法行政提供科学依据。 关键词 :城市建筑物，倾斜摄影测量，机载LIDAR，动态变化监测
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user: 1. 引言 改革开放以来，城市建设的速度飞速加快，给城市规划与管理工作带来了诸多问题，诸如城乡结合部建设混乱，违反规定大规模圈地占地，产生大量的违法建筑物，毁坏文物，大拆大建，以及无规则擅自批建等，严重影响着城市的可持续发展。本文针对这些问题，采用航空遥感、卫星遥感、三维激光扫描和GIS等先进技术，建立城市规划建设和监督管理信息系统，对城市进行动态监测，快速监测和核查城市中违反规划的各种建设行为，有力地提高了城市的行政监管能力，对维护城市规划法规、促进城乡规划管理体制改革和城市可持续发展具有重要意义。
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user: 2. 动态变化监测指标 利用航空倾斜摄影测绘技术和机载LIDAR技术动态监测建成区内建筑物现状，监测建筑物违章变化情况，统计合法、非法建筑的存量和增量。主要监测指标： 1) 平面精度：2 m； 2) 高程精度：1 m； 3) 影像分辨率：优于10 cm；
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user: 3. 城市建筑物数据采集与建库 3.1. 机载LIDAR航摄设计 根据对建筑物监测的指标要求，点云密度宜采用每平方米4个点，据此开展航摄设计。主要航摄设备采用机载LIDAR设备为天宝公司的Harrier 68i，该设备的GPS、IMU、激光器、相机高度集成、固化在设备箱内。机载LIDAR航摄飞机使用小型单螺旋桨双翼运五飞机，最高升限4500米，巡航速度160公里/小时 [ 1 ] 。 测区航摄飞行设计在保证产品精度质量的前提下，考虑到后续应用的要求，从高效、经济的原则出发，综合考虑仪器设备的性能、测区的地形条件、摄区形状，对飞行航高、航向重叠度、旁向重叠度和航行协调等一系列要素进行设计。机载LIDAR航摄设计参数 [ 2 ] ，见表1。 昆明城区机载LIDAR航摄数据采集与数据获取的技术流程，见图1。 3.2. 倾斜摄影测量航摄设计 倾斜摄影测量拟采用SWDC-5数字航空倾斜摄影仪。SWDC-5数字倾斜航摄仪，通过在同一飞行平台上搭载多个相机，分别从五个视角对地面进行拍摄，得到被拍摄物体的多视角影像，有效集成POS系统，经过加固、精密单机检校、精密平台检校而成，并配备测量型双频GPS接收机、航空摄影管理计算机，集成了航线设计、飞行控制、数据后处理等自主研发软件，能够为数据采集提供全方位服务 [ 3 ] 。飞机采用与机载LIDAR相同的运五航摄飞机。 Table 1 Airborne LIDAR aerial camera design parameter 名称 参数 激光扫描角(˚) 60 激光扫描频率(Khz) 300 相机焦距(mm) 50 相对航高H (m) 700 飞机密度(km/h) 180 激光点密度(点/平方米) 4 影像地面分辨率(cm) 优于10 cm 相机一般航向重叠度% 60 相机一般旁向重叠度% 30 飞行架次 依航飞面积而定 表1. 机载LIDAR航摄设计参数 图1. 机载LiDAR数据获取技术流程图 假设测区范围20 km × 23 km，由于倾斜摄影的特点，区域需外扩1 km左右范围，以保障斜片的有效覆盖，故最终范围约22 km × 25 km；斜片主点处建筑物外立面的分辨率10 cm，另外需保障斜片无漏洞；650 m航高时下视相机地面分辨率为7.8 cm，取斜片地面覆盖梯形区域内的正方形为有效覆盖面积，即458 m × 458 m。倾斜摄影测量航摄设计参数，见表2。 航空倾斜摄影测量数据处理流程 [ 4 ] ，见图2。 Table 2 Tilt photogrammetry aerial design parameter 名称 参数 倾斜相机焦距(mm) 80 相对航高H (m) 650 飞机速度(km/h) 180 影像(主点位置)分辨率(cm) 优于10 cm 相机航向重叠度% 45 相机旁向重叠度% 40 飞行架次 依航飞面积而定 表2. 倾斜摄影测量航摄设计参数 图2. 航空倾斜摄影测量数据处理 [ 5 ] 3.3.地面GPS参考站 地面参考站的架设采用天宝5700或天宝5800双频接收机，采样间隔为1 s。
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user: 4. 城市建筑物监测数据处理与分析 4.1. 技术路线 城市建筑物监测数据处理与分析，主要是通过不同时期的LIDAR数据、倾斜摄影数据生产相应的DSM、DOM成果，基于不同时期DSM\DOM数据成果进行自动化对比高差来识别变化区域，统计分析变化区域，满足城市建筑物动态监测应用需求 [ 6 ] 。基于生成的DSM和DOM数据，定期检测变化情况，识别变化区域，统计合法、非法建筑的存量和增量。建筑物动态变化监测处理流程，见图3。 基于生成的DSM和DOM数据，定期检测变化情况，识别变化区域，统计合法、非法建筑的存量和增量。动态监测变化精度指标：自动识别出房屋平面高度1 M的变化区域。 4.2. 不同时期机载LIDAR数据浏览、过滤去噪 产生噪声点主要因素可分为三类：A：由被测对象表面因素产生的误差，比如表面粗糙程度、波纹、表面材质等，当被测量表面粗糙值较低或光泽比较亮时(如玻璃、金属等)，会使激光束在漫反射的同时发生较强的镜面反射而产生测量误差；B：由扫描系统引起的误差，如测量设备的精度、摄像机的分辨率，振动等等；C：偶然噪声或背景噪声，在扫描过程中由于偶然因素成为扫描数据的一部分(如飞鸟等运动物体、无回波信息的局部空洞)。噪声将直接影响地物识别、分类以及建筑物等模型重建的质量，容易导致重构曲线、曲面不光滑。 噪声点在高程突变方面表现出来的特性为目标点与其所有邻近点之间都具有明显的高程变化且幅度大 [ 7 ] 。本研究以LiDAR点云原始数据为基础，构建Delaunay三角网，再依据三角网记录存储各点的拓扑关系，最后根据高程突变这一特点，进行噪声点的剔除，以满足后期生成DSM成果需求，见图4。 4.3. 自动生成不同时期DSM成果 机载LIDAR技术是一项自动化生成数字地形模型和数字表面模型的新技术。机载LIDAR技术已经成为提取空间高精度三维信息的有效手段，可以快速地生成高精度DSM。其在DSM数据精度、数据处理周期等方面与传统航测方式具有很大的优势。 由于激光扫描点云密度较大，生成DSM数据时，每个网格单元取一个高程点，格网大小参数根据建筑物动态监测变化精度而定，要求房屋平面高度1 M识别精度的话，建议格网大小 <0.5 M，已保证变化监测识别精度，见图5。 4.4. 不同时期DSM成果对比计算 机载LIDAR数据加工处理，生成两个不同时期的DSM模型，根据两个DSM模型的高度差和DOM的色差可以自动识别建筑物高度及平面变化区域。DSM数据处理及对比计算过程中都存在一定误差，但 图3. 建筑物动态变化监测处理流程 图4. 机载LiDAR数据浏览去噪 图5. DSM成果 建筑物至少在1 m以上的变化，可以通过设置一定的高差阈值和邻域面积阈值滤除误差、噪点以及应用所不关心的微小变化。 在赋予DOM色彩的DSM上，在限定DSM差值范围内，同样可以根据色差提取平面变化区域，通过设定的色差阈值滤除二次摄影太阳高度角和季节不同带来的色差，通过边缘跟踪等基本图像处理手段获取待选平面变化区域。 不同时期DSM对比计算，见图6。 图6. 不同时期DSM对比计算 图7. 建筑物动态变化区域统计分析 4.5. 动态监测变化分析统计 通过不同时期DSM对比，可以实时的计算出高度/平面在指定精度内的变化区域。并通过在差值DSM上对其进行二值化提取，边缘跟踪等基本的图像处理手段，可以获取在差值DSM上的待选变化区域 [ 8 ] ，也就是高度/平面发生变化的区域(蓝色图块)，见图7。 4.6. 动态监测的应用扩展 建筑物现状动态监测出的变化区域，可以按照标准规范格式进行导出，统计合法、非法建筑的存量和增量 [ 1 ] 。 变化区域可以按照点云或者矢量数据格式进行导出，其监测变化区域的成果数据可以时间为单位，统一无缝集成到城市规划建设管理数字化应用平台中进行管理分析、应用服务。规划、国土、建设、园林、城管等部门可基于动态监测变化区域成果数据，通过城市规划建设管理数字化应用平台进行违法确认、执法查处及综合管理。
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user: 5. 结束语 以城市规划建设的建筑物要素为监测对象，基于机载LIDAR技术和倾斜摄影测量技术高新技术，可快速获取与处理城市规划建设现状的高精度三维空间信息，实现大范围、可视化的城市建筑物动态监测，能有效地震慑城市建筑物违法违章建设行为；为监督执行城市总体规划，处理城市灾害和紧急情况，为促进城市建设可持续发展，提供了空间信息支持和科学依据。
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user: 摘 要 目的：观察消毒机程序消毒与定时消毒对较高值2类医用品的消毒效果。方法：利用麻醉机呼吸回路消毒机对医用品进行程序消毒，与定时45 min、60 min两种不同时间对医用品进行消毒，检验三种方法的消毒效果，进行临床对比。结果：消毒机程序消毒与单项定时60 min进行医用品消毒，两种方法均达到高水平的消毒效果，细菌培养均阴性。单项定时45 min消毒时间，医用品消毒表面有细菌生长。结论：使用消毒机自身设计的程序消毒和单项定时60 min进行医用品消毒，均能达到高水平的消毒效果，安全可靠。单项定时45 min消毒时间，医用品消毒表面有细菌生长，达不到高水平的消毒效果。 关键词 :消毒机，程序消毒，定时消毒，消毒效果
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user: 1. 引言 国内使用的麻醉机呼吸回路消毒机，采用O 3 和H 2 O 2 二者协同作用，启动消毒机工作程序(即执行15 min雾化程序、60 min消毒程序和10 min干燥程序) [ 1 ] 。两种气体有机配合，高效消毒杀菌，用于麻醉机呼吸回路消毒机消毒管道表面上的细菌，达到卫生部高水平消毒标准。在应用过程中发现，在麻醉机呼吸回路消毒机的输气管道与抽气管道的中间，加一个开关方便，大小适宜的密闭容器，把一些不宜高压灭菌及消毒液侵泡消毒的(如喉镜片、纤支镜、可视喉镜、氧气湿化瓶、监护仪血压袖带)等医用品，进行程序与不同消毒时间对所消毒的医用品消毒效果对比，观察对医用品的消毒效果。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 一般材料 实验可调光导喉镜1套、可视喉镜1套、氧气湿化瓶1个、监护仪血压袖带1个。 2.2. 设备 麻醉机呼吸回路消毒机型号SN-803-A由天津圣宁生物科技有限公司生产。 2.3. 应用原理 麻醉机呼吸回路消毒机由臭氧发生装置、过氧化氢雾化装置、供气和排气部分、控制部分、连接管路和一次性干燥空气过滤器组成。按照消毒麻醉机的使用原理，采用过氧化氢和臭氧联合作用的方式，配合有加湿、雾化、消毒、干燥程序，对麻醉机呼吸回路消毒机进行程序消毒。 2.4. 消毒方法 将实验用可调光导喉镜1套、可视喉镜1套、氧气湿化瓶1个、监护仪血压袖带1个，将上述4样医用品定为1组，利用消毒机分三种消毒形式进行消毒。第一种为A组；将1组医用品置于密闭容器中，该容器两端与麻醉机呼吸回路消毒机输气管道与抽气管道相连接，启动消毒机工作程序(即执行15 min雾化程序、60 min消毒程序和10 min干燥程序)，计85分钟后完成消毒。第二种为B组；启动60 min单独消毒程序，完成消毒。第三种为C组；把单独消毒程序时间调到45 min，完成消毒。将上述三种消 Table 1 The comparison of disinfection effect to items between disinfection procedures and timings disinfection of disinfection machin 程序消毒 60 mi 45 mi A组 (一) △ (一) ※ (+) ★ B组 (一) △ (一) ※ (+) ★ C组 (一) △ (一) ※ (+) ★ 表1. 消毒机程序消毒与定时消毒对物品消毒效果比较 △与※比较P > 0.05，△、※与★比较P < 0.05。 毒方式的每种重复三次。
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user: 3. 检测方法 每次消毒后均由细菌室采样人员使用无菌生理盐水拭子，分别在医用品表面上采样后，拭子置入10毫升无菌生理盐水溶液中，震荡后取1毫升放入普通琼脂培养基中，置37℃温箱中培养48小时，观察消毒效果。
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user: 4. 结果 经每组3次上述消毒方法重复消毒实验，程序消毒和60 min单独消毒程序的消毒方法均未发现菌落生长，灭菌率达100%。单独消毒程序时间调到45 min，完成消毒，灭菌率达75%。达不到高水平消毒标准(表1)。
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user: 5. 讨论 麻醉机呼吸回路位置较深，长期使用病人的分泌物容易造成麻醉机内部污染，一般的消毒方法常因这些管路位置较深不易达到明显的消毒效果，容易造成病人的二次交叉感染 [ 1 ] 。麻醉机呼吸回路消毒机按照麻醉机的使用原理，采用过氧化氢和臭氧联合作用的方式，并对现有机型进行优化 [ 2 ] [ 3 ] ，配合有加湿、雾化、消毒、干燥程序，消毒麻醉机内部呼吸回路后，经权威部门监测的结果表明，已经达到卫生部高水平消毒标准。消毒程序结束后经过干燥程序，管道内臭氧残留即下降为0.023 mg/m 3 ，过氧化氢残留量为1 mg/m 3 ，基本消除残留消毒剂可能对病人带来的危害 [ 1 ] 。 目前，对麻醉喉镜及一些较常用的医用品清洁消毒被极大地忽视，更缺乏喉镜的基本消毒标准，可能由于不相信喉镜消毒的重要性，或对喉镜消毒的可行性缺乏信心，高压灭菌消毒则可导致光纤镜头的光输出丧失影响喉镜的使用寿命；欧美国家近期对麻醉喉镜的消毒方式进行了广泛的探讨 [ 4 ] [ 5 ] ，目前还没有对喉镜的清洁、消毒、灭菌的公认满意的方式。利用臭氧及过氧化氢双重消毒，臭氧熏蒸10分钟就可以完全杀灭大肠杆菌、金黄色葡萄球菌及绿脓杆菌；还可以杀灭病毒及部分芽孢 [ 6 ] 。臭氧从影响致病菌的葡糖糖代谢，破坏致病菌的细胞膜、致病菌的外膜脂蛋白及内部脂多糖三方面杀灭致病菌 [ 7 ] ，可以对各细菌的各种形态起到杀灭的效果，同时可以有效的破坏部分致病菌产生的毒素 [ 8 ] 。我们利用麻醉机呼吸回路消毒机，采用不同消毒方式，对所消毒的医用品表面细菌培养监测显示；程序消毒和60 min单独消毒程序的消毒方法均未发现菌落生长，灭菌率达100%。单独消毒程序时间调到45 min，完成消毒，灭菌率达75%，达不到高水平消毒标准。单独消毒程序时间60 min对所消毒的物品无细菌生长，同样均达到了临床要求的高水平消毒标准。在以后使用过程中不定期细菌监测，也符合临床高水平消毒要求，比程序消毒节省25 min，由于所消毒的医用品为表面消毒，使用时用生理盐水冲洗一下，使用也是安全的，对使用者不会造成伤害。
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user: 摘 要 随着社会的发展，智能交通系统的开发受到广泛的关注，交通标志识别系统作为智能交通的一部分，如何对其快速的提取并识别开始被越来越多的人关注和研究。本文提出一种基于RGB空间的圆形禁令交通标志的提取与识别算法，该方法根据标志的颜色特征和形状特征，通过RGB空间阈值分割和最小二乘椭圆拟合过滤的方法对交通标志进行检测，最后利用BP人工神经网络构建最佳识别网络，达到自动识别圆形禁令交通标志的目的。实验结果表明，该方法具有较好的提取和识别能力。 关键词 :交通标志识别与检测，BP人工神经网络，颜色分割，形状检测
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user: 1. 引言 交通标志是交通系统的重要组成部分，具有规范交通、警告驾驶员、提供有用信息等作用。日本早在20世纪80年代就开始交通标志自动识别方面的研究，目前多数由代表性的研究工作几种在机车工业发达的美日欧地区 [ 1 ] - [ 3 ] ，国内也有一些相关研究 [ 4 ] - [ 6 ] 。交通标志检测是交通标志识别的重要内容，主要有基于颜色的方法和基于形状的方法，以及目前多数研究采用的颜色特征和形状特征相结合的方法 [ 2 ] - [ 5 ] 。交通标志是被另一个关键技术是对检测到的交通标志进行判别，以便确定交通标志属于哪一种具体的交通标志。目前模式识别技术被广泛运用到识别算法中去，大致包括基于模板匹配的方法 [ 6 ] 、基于神经网络的方法 [ 7 ] - [ 9 ] 、遗传方法 [ 10 ] [ 11 ] 、基于支持向量机的方法、基于模糊数学的方法和基于句法的方法。 交通标志的自动检测是识别系统的首要环节，为了解决这一问题，本文根据交通标志的颜色特征，提出相应的分割条件，使用向量滤波进行颜色分割，检测出圆形禁令标志所在的区域并完成分类，然后进行边缘提取，最后进行形状分析，通过最小二乘拟合椭圆，提取圆形标志；在标志自动识别方面，本文基于BP人工神经网络构建最佳识别网络，对识别标志进行特征提取并构建特征矩阵，通过网络的输出值判定标志所属类别。实验结果表明，该方法对圆形禁令交通标志具有较好的提取和识别能力。
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user: 2. 圆形禁令标志的提取 禁令标志是交通标志中很重要的一种，对驾驶员的驾驶方向、驾驶速度、驾驶载重等进行告知，以避免大多数交通事故的发生。禁令标志为外围为红色的圆形，因此，可以利用颜色和形状两方面来检测和提取该类标志。 2.1. 基于颜色的分割 颜色是标志牌区别于其他物体的一个显著特征，因此色彩分割是交通标志检测预处理中最常用的方法之一。基于RGB色彩空间阈值分割算法由于不需要空间转换，直接在RGB空间中通过各个通道颜色信息进行阈值得到目标区域，因此运算很简便，为实时检测节省了大量时间。一些研究者 [ 12 ] - [ 14 ] 采用RGB颜色空间的简单向量滤波器(Simple Vector Filter， SVF)对红色、黄色和蓝色进行提取，能够一次性把三种颜色区域提取出来，效果较好。文献 [ 15 ] 采用三通道差值的固定阈值方法分割交通标志，这种方法中阈值选取是影像分割效果的关键因素。 本文通过对禁令标志中的红色区域各颜色通道进行实验分析，发现红色通道值一般较大且绿色和蓝色通道值十分接近，而且都较红色通道要小。根据这一特点，提出四个判断条件，符合这四个条件的即判断为红色区域，四个条件如下： 1) |G-value − B-value|/R-value < 0.10; 2) R-value ≥ 160; 3) |G-value − B-value|<30; 4) G-value < 120 and B-value < 120; 其中，R-value、G-value、B-value分别代表红、绿、蓝三个通道值。根据这四个条件对原图像逐像素进行判断，若为红色则将该点灰度值设为255，若不为红色则将该点灰度值设为0。当所有像素判断完毕，即得到一幅二值图像，表示为提取到的红色区域，如图2(b)。 2.2. 边缘提取 为了后续形状分析时进行椭圆拟合以及稳定正确的检测出标志，利用高斯平滑处理二值图像，增强标志边缘并去掉一些非标志的边缘噪声，再通过Canny边缘提取进一步细化提取目标，如图2(c)和图2(d)。 2.3. 形状分析 为了得到圆形标志图案，还需要对边缘的形状进行判断，提取出符合标志边缘特征的圆形边缘，由于圆形标志在图像采集的过程中会产生变形而变成椭圆，本文采用最小二乘法椭圆拟合，根据每一条边缘上的点拟合出椭圆，并得到椭圆的中心坐标，长短轴和旋转角度。 要检测出正确的标志所在椭圆，还需要设定一定的过滤条件，将不属于标志椭圆的椭圆过滤掉，本文设定两个条件： 1) 椭圆长短轴之比在0.5到1.5之间； 2) 椭圆面积小于一定的阈值，本文设置阈值为10，000； 椭圆拟合并过滤之后，即可得到标志图案所在的椭圆，根据检测出的标志椭圆的位置，在原图中提取出标志的最小包围矩形，如图2(e)和图2(f)。