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最近，端到端场景文本识别已成为一个流行的研究主题，因为它具有全局优化的优点和在实际应用中的高可维护性。大多数方法试图开发各种感兴趣的区域（RoI）操作，以将检测部分和序列识别部分连接到两阶段的文本识别框架中。然而，在这样的框架中， 识别部分对检测到的结果高度敏感（例如，文本轮廓的紧凑性）。 为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种新颖的“Mask Attention Guided One-stage”文本识别框架，称为MANGO，在该框架中无需RoI操作就可以直接识别字符序列。具体而言:
值得注意的是，MANGO自有地适应于任意形状的文本识别，并且仅使用粗略的位置信息（例如矩形边界框）和文本注释就可以进行端到端的训练。实验结果表明，该方法在规则和不规则文本识别基准（即ICDAR 2013，ICDAR 2015，Total-Text和SCUT-CTW1500）上均达到了有竞争力甚至最新性能。
场景文本识别由于其各种实际应用而备受关注，例如发票/收据理解中的关键实体识别，电子商务系统中的产品名称识别以及智能运输系统中的车牌识别。传统的场景文字识别系统通常分三步进行：定位文字区域，从原始图像中裁剪文字区域并将其识别为字符序列。然而尽管这种文本识别模型带来了许多可考虑的问题，例如： （1）错误将在多个单独的任务之间累 （2）维护多个单独的模型的成本很高 （3）该模型难以适应各种应用程序。
因此，提出了许多工作以端到端的方式来最终优化文本识别过程。这些方法通常使用各种兴趣区域（RoI）操作以可微分的方式桥接文本检测和识别部分，从而形成了两阶段框架。粗略地说，早期的端到端方法将轴对齐的矩形RoI用作连接模块。这些方法处理不规则的（例如，透视图或弯曲的）文本实例能力有限，因为这种类型的RoI可能会带来背景或其他文本的干扰。为了解决这个问题，后来的方法（设计了一些形状自适应RoI机制来提取不规则物体。文本实例并将其校正为规则形状。
图1：传统的两阶段文本识别过程和提出的MANGO的图示。 图（a）显示了通过RoI操作连接检测和识别部分的两阶段文本识别策略。 图（b）是一种提出的单阶段文本识别方法，它可以直接输出最终的字符序列。
在两阶段方法中，识别部分高度依赖于定位结果，这就要求检测部分必须能够捕获准确的文本边界以消除背景干扰。因此，训练鲁棒的文本检测模型依赖于准确的检测注释，例如在不规则文本识别中使用的多边形或蒙版注释。自然地，标记这种注释是费力且昂贵的。另一方面，要确保紧紧封闭的文本区域（由检测注释进行监督）对于以下识别任务而言是最佳形式，这并不容易。例如，在图1（a）中，紧密的文本边界可能会擦除字符的边缘纹理并导致错误的结果。 通常，需要手动扩展这些严格的检测结果，以适应实际应用中的识别。 此外，在proposals之后执行带有非极大抑制（NMS）的复杂RoI操作也很耗时，尤其是对于任意形状的区域。尽管（Xing et ）提出了一种单阶段采用字符分割策略的字符级别的识别框架， 但很难扩展到具有更多字符类别（例如汉字）的情况。 它还会丢失角色之间的关键上下文信息。
实际上，当人们阅读时，他们不需要描绘文本实例的准确轮廓。通过视觉注意力关注的粗略文本位置来识别文本实例就足够了。在这里，我们将场景文本识别重新考虑为注意力和阅读的问题，即，一次直接读出粗略注意的文本区域的文本内容。
在本文中，我们提出了一种名为MANGO的“Mask Attention Guided One stage”文本监视程序，称为MANGO，这是一种紧凑而强大的单阶段框架，可直接从图像中同时预测所有文本，而无需进行任何RoI操作。具体来说，我们引入了一个位置感知蒙版注意力（PMA）模块以在文本区域上生成空间注意力，该模块包含实例级蒙版注意力（IMA）部分和字符级蒙版注意力（CMA）部分。 IMA和CMA分别负责感知图像中文本和字符的位置。可以通过位置感知注意力谱直接提取文本实例的特征，而不必进行显式的裁剪操作，这尽可能保留了全局空间信息。 在这里，使用动态卷积将不同文本实例的特征映射到不同的特征谱通道（Wang等人，2020c），如图1（b）所示。之后，应用轻量级序列解码器一次批量生成字符序列特征。
请注意，MANGO可以仅使用粗略的位置信息（例如，矩形边界框，甚至是文本实例的中心点）进行端到端优化，还可以使用序列注释。 受益于PMA，该框架可以自适应地识别各种不规则文本，而无需任何纠正机制，并且还能够了解任意形状的文本的阅读顺序。
本文的主要贡献如下： （1）我们提出了一种名为MANGO的紧凑而强大的一阶段文本识别框架, 该框架可以以端到端的方式进行训练。 （2）我们开发了位置感知蒙版注意力模块，以将文本实例特征生成为一个batch，并与最终字符序列建立一对一的映射。 只能使用粗略的文本位置信息和文本注释来训练该模块。 （3）广泛的实验表明，我们的方法在规则和不规则文本基准上均获得了有竞争甚至最新的性能。
早期场景文本发现方法（Liao，Shi，and Bai 2018; Liao et ; Wang et ）通常首先使用训练有素的检测器来定位每个文本，例如（Liao et ; Zhou et ; He et ; Ma et ; Xu et ; Baek et ），然后使用序列解码器识别裁剪后的文本区域（Shi et ; Shi，Bai和Yao 2017; Cheng et ; Zhan and Lu 2019; Luo，Jin and Sun 2019）。为了充分利用文本检测和文本识别之间的互补性，已经提出了一些工作以端到端的方式优化场景文本发现框架，其中使用了模块连接器（例如RoI Pooling（Ren等人，2015a））在（Li，Wang，and Shen 2017; Wang，Li，and Shen 2019）中，（He等人2018）中使用的RoI-Align和（Liu等人2018）中使用的RoI-Rotate的开发是为了文本检测和文本识别部分。请注意，这些方法无法发现任意形状的文本。 为了解决不规则问题，已经提出了许多最近的工作来设计各种自适应RoI操作以发现任意形状的文本。 Sun等人（2018年）采用了透视图RoI转换模块来纠正透视图文本，但是该策略仍然难以处理弯曲度较大的文本。 （Liao et ）提出了受两阶段Mask-RCNN启发的mask textspotter，用于逐个字符地检测任意形状的文本，但是这种方法会丢失字符的上下文信息，并且需要字符级位置注释。 Qin等人（2019）直接采用Mask-RCNN和基于注意力的文本识别器，该模型使用RoI-Masking模块在识别之前消除了背景干扰。 （Feng et ）将文本实例视为一组特征块，并采用RoI-Slide操作来重建直线特征图。 （Qiao et al。2020）和（Wang et al。2020a）都检测到文本周围的关键点，并应用薄板样条变换（Bookstein 1989）纠正不规则实例。为了获得弯曲文本的平滑特征（Liu et ），使用Bezier曲线表示文本实例的上下边界，并提出了Bezier-Align操作以获取校正后的特征图。 上述方法在两阶段框架中实现了端到端场景文本点，其中需要设计基于RoI的连接器（例如RoI-Align，RoI-Slide和Bezier-Align等），以实现以下目的：明确裁剪特征图。 在两阶段框架中，性能很大程度上取决于RoI操作获得的文本边界精度。但是，这些复杂的多边形注释通常很昂贵，并且并不总是适合识别部分，如前所述。
在一般的对象定位领域，许多最新进展证明了在对象检测中研究的一阶段框架的效率和有效性（Redmon等人2016; Liu等人2016; Lin等人2017b; Tian等人2019;段等人（2019）或实例分割（Wang等人2019b; Tian，Shen和Chen 2020; Wang等人2020c; Xie等人2020; Chen等人2020）。但是，场景文本发现是一项更具挑战性的任务，因为它涉及序列识别问题而不是单个对象分类。这是因为场景文本具有许多特殊特征：任意形状（例如，曲线，倾斜或透视图等），数百万个字符组合，甚至是不受限制的阅读顺序（例如，从右到左）。最近，（Xing et ）提出了一种通过直接分割单个字符的一种舞台场景文本识别方法。但是，它丢失了各个字符之间的序列上下文信息，并且很难传递给更多的字符类。据我们所知，以前没有工作可以在一个阶段的框架中处理序列级别的场景文本发现任务。
图2：MANGO的工作流程。 我们以S ＝ 6为例。 将输入特征输入到位置感知蒙版注意力模块中，以将实例/字符的不同特征映射到不同通道。 识别器最终一次全部输出字符序列。 Centerline Segmentation分支用于生成所有文本实例的粗略位置。 前缀“ R-”和“ C-”分别表示网格的行和列。
我们提出了一个名为MANGO的单阶段场景文本查找器，如图2所示。其深层特征是通过ResNet-50（He等人，2016）和特征金字塔网络（FPN）（Lin等人，2017a）的主干提取的。 然后将生成的特征图馈送到三个可学习的模块中： （1）用于学习单个文本实例的位置感知蒙版注意力（PMA）模块，其中包括实例级蒙版注意力（ IMA）子模块和字符级掩码注意力（CMA）子模块。 （2）识别器用于将注意力实例特征解码为字符序列。 （3）全局文本中心线分割模块，用于在推理阶段提供粗略的文本位置信息。
单阶段的文本识别问题可以视为原始图像中的纯文本识别任务。关键步骤是在文本实例到最终字符序列之间以固定顺序建立直接的一对一映射。在这里，我们开发了位置感知注意力（PMA）模块，以便为接下来的序列解码模块一次捕获所有表示文本的特征。受（Wang等人2019b）中使用的网格映射策略的启发，我们发现可以将不同的实例映射到不同的特定通道中，并实现实例到特征的映射。也就是说，我们首先将输入图像划分为S×S的网格。然后，通过提出的PMA模块将网格周围的信息映射到特征图的特定通道中。
具体来说，我们将特征提取后获得的特征图表示为x∈R C×H×W ，其中C，H和W分别表示为特征图的通道数量，宽度和高度。然后我们将特征图x送入PMA（包括IMA和CMA模块）模块，以生成文本实例的特征表示（如下所述）。
Instance-level Mask Attention MA负责生成实例级注意力蒙版遮罩，并将不同实例的特征分配给不同的特征图通道。 它是通过在切片网格上操作一组动态卷积内核（Wang等人2020c）来实现的，表示为G S×S×C 。卷积核大小设置为1×1。
因此可以通过将这些卷积核应用于原始特征图来生成实例级注意力掩码：
Character-level Mask Attention 正如许多工作 （Chenget等人2017; Xing等人2019）所表明的那样， 字符级位置信息可以帮助提高识别性能。 这激励我们设计全局字符级注意力子模块， 以为后续的识别任务提供细粒度的特征。
如图2所示，CMA首先将原始特征图x和实例级注意力蒙版x ins 连接在一起，然后是两个卷积层（卷积核大小= 3×3）遵循下式来预测字符级注意力蒙版：
由于将不同文本实例的注意蒙版分配给不同的特征通道，因此我们可以将文本实例打包为一批。 一个简单的想法是进行（Wang等人2020b）中使用的注意力融合操作，以生成批处理的连续特征x seq ，即
该模型现在能够分别输出S 2 网格的所有预测序列。 但是，如果图像中有两个以上的文本实例，我们仍然需要指出哪个网格对应于那些识别结果。
由于我们的方法不依赖准确的边界信息，因此我们可以应用任何文本检测策略（例如RPN（Ren等人2015b）和YOLO（Redmon等人。 2016）），以获取文本实例的粗略的几何信息。 考虑到场景文本可能是任意形状的，我们遵循大多数基于分割的文本检测方法（Long等人2018; Wang等人2019a）来学习单个文本实例的全局文本中心线区域分割（或缩小ground truth）。
IMA和CMA模块都用于使网络聚焦于特定的实例和字符位置，这在理论上只能通过最后的识别部分来学习。 但是，在复杂的场景文本场景中，如果没有位置信息的辅助，网络可能难以收敛。 但是，我们发现，如果模型已经在合成数据集上进行了预先的字符级监督，则可以轻松转移模型。 因此，可以分两步对模型进行优化。
首先，我们可以将IMA和CMA的学习视为纯分割任务。 结合中心线区域分割，所有分割任务都使用二进制Dice系数损失进行训练（Milletari，Navab和Ahmadi 2016），而识别任务仅使用交叉熵损失。 全局优化可以写成
请注意，预训练步骤实际上是一次性的任务，然后将主要学习CMA和IMA以适应该识别任务。 与以前需要平衡检测和识别权重的方法相比，MANGO的端到端结果主要由最终识别任务监督。
在推断阶段，网络输出一批（S×S）概率矩阵（L×M）。 根据中心线分割任务的预测，我们可以确定哪些网格应视为有效。 我们首先进行“广度优先搜索”（BFS），以找到各个相连的区域。 在此过程中，可以过滤许多类似文本的纹理。 由于每个连接区域可能与多个网格相交，因此我们采用字符加权投票策略来生成最终的字符串，如图3所示。
具体来说，我们计算连接区域i与网格j之间的连接率o i,j 作为每个字符的权重。 对于实例i的第k个字符，其字符加权投票结果通过
我们列出了本文使用的数据集如下：训练数据。我们使用SynthText 800k（Gupta，Vedaldi和Zisserman 2016）作为预训练数据集。利用实例级注释和字符级注释对PMA模块进行预训练。在微调阶段，我们旨在获得一个支持常规和非常规场景文本读取的通用文本点。在这里，我们构建了一个用于微调的通用数据集，其中包括来自Curved SynthText的150k图像（Liu等人2020），从COCO-Text过滤的13k图像（Veitet等人2016），从ICDAR-MLT过滤的7k图像（Nayefet等人2019）以及ICDAR2013（Karatzas等人2013），ICDAR2015（Karatzas等人2015）和Total-Text（Ch'ng and Chan 2017）中的所有训练图像。请注意，这里我们仅使用实例级别的注释来训练网络。测试数据集。我们在两个标准文本点标基准ICDAR2013（Karatzas等人2013）（IC13）和ICDAR2015（Karatzas等人2015）（IC15）中评估了我们的方法，其中主要包含水平和透视文本，以及两个不规则的基准Total-Text（Ch'ng和Chan 2017）和SCUT-CTW1500（Liu等人2019）（CTW1500），其中包含许多弯曲文本。车牌识别数据集CCPD中我们方法的能力（Xuet ）。
所有实验均在Pytorch中使用8×32 GB-Tesla-V100 GPU进行。网络详细信息。特征提取器使用ResNet-50（He等人2016）和FPN（Lin等人2017a）从不同的特征图中获取融合特征水平。这里，C = 256的（4×）特征图用于执行后续的训练和测试任务.Lis设置为25以覆盖大多数场景文本单词。 BiLSTM模块有256个隐藏单元，训练详细信息，所有模型均由SGDoptimizer进行训练，批处理大小= 2，动量= 和重量衰减= 1×10−4。在预训练阶段，以10个周期的初始学习比率1×10-2训练网络。每3个周期将学习率除以10.在微调阶段，初始学习率设置为1×10-3。为了平衡每批中的合成图像和真实图像的数量，我们将Curved SynthText数据集与其他真实数据集的采样比率保持为1：1。微调过程持续250k次迭代，其中学习率在120k迭代和200k迭代时除以10.我们还对所有训练过程进行数据扩充，包括1）将输入图像的较长边随机缩放为长度在[720,1800]范围内，2）将图像随机旋转[-15°，15°]范围内的角度，以及3）对输入图像应用随机的亮度，抖动和对比度。在不同的数据集中，我们将IC15的评估值设置为S = 60，将IC13，Total-Text和CTW1500的评估值设置为S = 40。我们将所有权重参数简单地设置为λ1=λ2=λ3=λ= 1。测试细节。由于输入图像的尺寸是重要的重要影响性能，因此我们将报告不同输入比例下的性能，即保持原始比例和将图像的较长边调整为固定值。所有图像都在单一尺度上进行测试。由于当前的实现方式仅提供了粗略的定位，因此，我们通过考虑IoU> 的所有检测结果，修改（Wang，Babenko和Belongie 2011）的端到端评估指标。在这种情况下，由于某些低等级的建议匹配而导致精度下降，先前方法的性能甚至会下降。
常规文本的评估我们首先根据常规评估指标（Karatzas等，2015）对IC13和IC15的方法进行评估，然后基于三种不同的lexi-cons（强）对两个评估项目（ 端到端''和 单词斑点''）进行评估，弱和通用）。表1显示了评估结果。与使用常规词典评估的先前方法相比，我们的方法在“通用”项目上获得了最佳结果（除了IC15的端到端通用结果之外），并在其余评估项目上获得了竞争结果（强”和“弱”）。与最近使用特定词典的最新MaskMaskTextSpotter（Liao et ）相比，我们的方法在所有评估项目上均明显优于该方法。尽管推理速度很高，但FOTS的FPS最高（帧数第二），它无法处理不正常的情况。与基于不规则的方法相比，我们的方法获得了最高的FPS。不规则文本的评估我们在Total-Text上测试了我们的方法，如表2所示。我们发现我们的方法比最先进的方法高出％和 “无”和“满”指标中的百分比。请注意，即使没有明确的纠正机制，我们的模型也只能在识别监督的驱动下才能很好地处理不规则文本。尽管在1280的测试规模下，推理速度约为ABCNet的1/2，但我们的方法取得了显着的性能提升。我们还在CTW1500上评估了我们的方法。报告端到端结果的作品很少，因为它主要包含行级文本注释。为了适应这种情况，我们在CTW1500的训练集上对检测分支进行了重新训练，以学习线级中心线分割，并确定主干和其他分支的权重。请注意，识别不会受到影响，仍然会输出单词级序列。最终结果将根据推断的连接区域简单地从左到右连接起来。汉字设置为NOT CARE。结果如表3所示。我们发现，在“无”和“满”度量标准下，我们的方法明显比以前的提升了％和％。因此，我们相信，如果只有行级注解的数据足够多，我们的模型就可以很好地适应这种情况。
图4可视化了IC15和Total-Text上的端到端文本发现结果。 我们详细显示了字符投票之前每个正网格（oi，j> ）的预测结果。 我们看到我们的模型可以正确地专注于相应的位置并学习任意形状（例如弯曲或垂直）文本实例的字符序列的复杂读取顺序。 采取字符投票策略后，将生成具有最高置信度的单词。我们还用可视化的CMA演示了CTW1500的一些结果，如图5所示。请注意，我们仅根据数据集的位置微调线级分割部分 标签，同时固定其余部分。在这里，我们通过将所有网格的注意图覆盖在相同的字符位置（k）上来可视化CMA的特征图：
网格编号的消除网格编号S2是影响最终结果的关键参数。如果太小，则占据相同网格的文本太多。否则，太大的S会导致更多的计算成本。在这里，我们进行实验以找到不同数据集的S的可行值。从表4中，我们发现IC13和TotalText的bestS均为40。 IC15的值为60。这是因为IC15包含更多密集和较小的实例。总而言之，当S> = 40时，总体性能随沙的增加而稳定。当然，FPS随S的增加而略有下降。信息。为了证明这一点，我们还进行了实验，以矩形边框的形式转移所有本地化注释。我们仅采用RPN头作为检测分支。表5显示了IC15和Total-Text的结果。即使进行严格的位置监控，MANGO的性能也只能降低0％到3％，并且可以与最新技术相比。请注意，粗略位置仅用于网格选择，因此可以根据特定任务的要求尽可能简化它。
为了证明模型的泛化能力，我们进行了实验以评估CCPD公共数据集上的端到端车牌识别结果（Xu et ）。为了公平起见，我们遵循相同的实验设置，并使用带有250k图像的数据集的初始版本。 CCPD-Base数据集分为两个相等的部分：用于训练的100k样本和用于测试的100k样本。有6个复杂的测试集（包括DB，FN，旋转，倾斜，天气和挑战）用于评估算法的鲁棒性，总共有50k张图像。由于CCPD中的每个图像仅包含一个板，因此可以通过删除来进一步简化我们的模型检测分支直接预测最终字符序列。因此，网格数减少为S = 1，最大序列长度设置为L =8。我们直接对模型进行微调（已通过SynthText进行了预训练）在CCPD训练集上仅使用序列级注释，然后评估上述七个测试数据集的最终识别准确性。测试阶段是对尺寸为720×1160的原始图像执行的。 表6显示了端到端识别结果。尽管所提出的方法不是为车牌识别任务设计的，但仍然可以轻松地转移到这种情况下。我们看到，提出的模型在7个测试集中的5个中优于以前的方法，并达到了最高的平均精度。图6显示了CCPD测试集的一些可视化结果。故障样本主要来自图像太模糊而无法识别的情况。该实验表明，在许多情况下，只有一个文本实例（例如，工业印刷识别或仪表拨盘识别），可以使用良好的端到端模型无需检测注释即可获得。
在本文中，我们提出了一种名为MANGO的新颖的单阶段场景文本查找器。 该模型删除了RoI操作，并设计了位置感知注意模块来粗略定位文本序列。 之后，应用轻量级序列解码器以将所有最终字符序列成批获取。 实验表明，我们的方法可以在流行基准上获得具有竞争力的，甚至最先进的结果。
场景文本检测器由文本检测和识别模块组成。已经进行了许多研究，以将这些模块统一为端到端的可训练模型，以实现更好的性能。典型的结构将检测和识别模块放置在单独的分支中，并且RoI pooling通常用于让分支共享视觉特征。然而，当采用识别器时，仍然有机会在模块之间建立更互补的连接，该识别器使用基于注意力的解码器和检测器来表示字符区域的空间信息。这是可能的，因为两个模块共享一个共同的子任务，该任务将查找字符区域的位置。基于这些见解，我们构建了紧密耦合的单管道模型。通过使用检测输出作为识别器输入,并在检测阶段传播识别损失来形成此结构。字符得分图的使用有助于识别器更好地关注字符中心点，并且识别损失传播到检测器模块会增强字符区域的定位。此外，增强的共享阶段允许对任意形状的文本区域进行特征校正和边界定位。大量实验证明了公开提供的直线和曲线基准数据集的最新性能。
场景文本定位，包括文本检测和识别，由于在即时翻译，图像检索和场景解析中的各种应用，最近引起了广泛的关注。尽管现有的文本检测器和识别器在水平文本上很有效，但是在场景图像中发现弯曲的文本实例时，仍然是一个挑战。
为了在图像中发现弯曲的文本，一种经典的方法是将现有的检测和识别模型进行级联，以管理每一侧的文本实例。检测器[32、31、2]尝试通过应用复杂的后处理技术来捕获弯曲文本的几何属性，而识别器则应用多向编码[6]或采用修正模块[37、46、11]来增强弯曲文本上识别器的准确性。
随着深度学习的发展，已经进行了将检测器和识别器组合成可共同训练的端到端网络的研究[14，29]。拥有统一的模型不仅可以提高模型的尺寸效率和速度，还可以帮助模型学习共享功能，从而提高整体性能。为了从该属性中受益，还尝试使用端到端模型[32、34、10、44]处理弯曲文本实例。但是，大多数现有的工作仅采用RoI pooling 在检测和识别分支之间共享底层特征。在训练阶段，不是训练整个网络，而是使用检测和识别损失来训练共享特征层。
如图1所示，我们提出了一种新颖的端到端字符区域注意文本定位模型，称为CRAFTS。而不是将检测和识别模块隔离在两个单独的分支中，我们通过在模块之间建立互补连接来建立一个单一的pipline。我们观察到，使用基于注意力的解码器的识别器[1]和封装字符空间信息的检测器[2]共享一个公用的子任务，该子任务用于定位字符区域。通过将两个模块紧密集成，检测级的输出可帮助识别器更好地识别字符中心点，并且从识别器传播到检测器级的损失会增强字符区域的定位。而且，网络能够使在公共子任务中使用的特征表示的质量最大化。据我们所知，这是构建紧密耦合损失的首个端到端工作。 我们的贡献总结如下: （1）我们提出了一种可以检测和识别任意形状的文本的端到端网络。 （2）通过利用来自修正和识别模块上检测器的空间字符信息，我们在模块之间构造互补关系。 （3）通过在整个网络的所有特征中传播识别损失来建立单个pipline。 （4）我们在包含大量水平，弯曲和多语言文本的IC13，IC15，IC19-MLT和TotalText [20、19、33、7]数据集中实现了最先进的性能。
文本检测和识别方法 检测网络使用基于回归的[16、24、25、48]或基于分割的[9、31、43、45]方法来生成文本边界框。诸如[17，26，47]之类的一些最新方法将Mask-RCNN [13]作为基础网络，并通过采用多任务学习从回归和分割方法中获得了优势。就文本检测的单元而言，所有方法还可以依赖单词级别或字符级别[16，2]预测的使用进行子分类。
文本识别器通常采用基于CNN的特征提取器和基于RNN的序列生成器，并按其序列生成器进行分类。连接主义的时间分类（CTC）[35]和基于注意力的顺序解码器[21、36]。 检测模型提供了文本区域的信息，但是对于识别器而言，要提取任意形状的文本中的有用信息仍然是一个挑战。 为了帮助识别网络处理不规则文本，一些研究[36、28、37]利用 空间变换器网络（STN） [18]。而且，论文[11，46]通过迭代执行修正方法进一步扩展了STN的使用。这些研究表明，递归运行STN有助于识别器提取极端弯曲文本中的有用特征。在[27]中，提出了循环RoIWarp层, 在识别单个字符之前对其进行裁剪。这项工作证明，找到字符区域的任务与基于注意力的解码器中使用的注意力机制密切相关。
构造文本定位模型的一种方法是依次放置检测和识别网络。众所周知的两阶段结构将TextBox ++ [24]检测器和CRNN [35]识别器耦合在一起。简单来说，该方法取得了良好的效果。
端到端的使用基于RNN的识别器 EAA [14]和FOTS [29]是基于EAST检测器[49]的端到端模型。这两个网络之间的区别在于识别器。 FOTS模型使用CTC解码器[35]，而EAA模型使用注意力解码器[36]。两项工作都实现了仿射变换层来合并共享功能。提出的仿射变换在水平文本上效果很好，但在处理任意形状的文本时显示出局限性。 TextNet [42]提出了一种在特征池化层中具有透视RoI变换的空间感知文本识别器, 网络保留RNN层以识别2D特征图中的文本序列，但是由于缺乏表现力的四边形，在检测弯曲文本时，网络仍然显示出局限性。
Qin等[34]提出了一种基于Mask-RCNN [13]的端到端网络。给定box proposals，从共享层合并特征，并使用ROI遮罩层过滤掉背景杂波。提出的方法通过确保注意力仅在文本区域中来提高其性能。Busta等提出了Deep TextSpotter [3]网络，并在E2E-MLT [4]中扩展了他们的工作。该网络由基于FPN的检测器和基于CTC的识别器组成。该模型以端到端的方式预测多种语言。
端到端的使用基于CNN的识别器 在处理任意形状的文本时，大多数基于CNN的模型在识别字符级文本都具有优势。 MaskTextSpotter [32]是使用分割方法识别文本的模型。尽管它在检测和识别单个字符方面具有优势， 但由于通常不会在公共数据集中提供字符级别的注释，因此很难训练网络。 CharNet [44]是另一种基于分割的方法，可以进行字符级预测。该模型以弱监督的方式进行训练，以克服缺乏字符级注释的问题。在训练期间，该方法执行迭代字符检测以创建伪ground-truths。
尽管基于分割的识别器已经取得了巨大的成功，但是当目标字符的数量增加时，该方法会受到影响。随着字符集数量的增加，基于分割的模型需要更多的输出通道，这增加了内存需求。journal版本的MaskTextSpotter [23]扩展了字符集以处理多种语言，但是作者添加了基于RNN的解码器，而不是使用他们最初提出的基于CNN的识别器。 基于分割的识别器的另一个限制是识别分支中缺少上下文信息。 由于缺少像RNN这样的顺序建模，在嘈杂的图像下，模型的准确性下降。
TextDragon [10]是另一种基于分割的方法，用于定位和识别文本实例。但是， 不能保证预测的字符段会覆盖单个字符区域。为了解决该问题，该模型合并了CTC来删除重叠字符。 该网络显示出良好的检测性能，但是由于缺少顺序建模而在识别器中显示出局限性。
由于CRAFT检测器[2]具有表示字符区域语义信息的能力，因此被选作基础网络。 CRAFT网络的输出表示字符区域以及它们之间的连接的中心概率。由于两个模块的目标是定位字符的中心位置，我们设想此字符居中信息可用于支持识别器中的注意模块。 在这项工作中，我们对原始的CRAFT模型进行了三处更改；骨干替换，连接表示和方向估计。
骨干置换 最近的研究表明，使用ResNet50可以捕获检测器和识别器定义的明确的特征表示[30，1]。因此，我们将骨干网络由VGG-16 [40]换成ResNet50 [15]。
连接表示 垂直文本在拉丁文本中并不常见，但是在东亚语言（例如中文，日语和韩语）中经常出现。在这项工作中，使用二进制中心线连接顺序字符区域。进行此改变的原因是，在垂直文本上使用原始的亲和力图经常会产生不适定的透视变换，从而生成无效的框坐标。为了生成 ground truth连接图，在相邻字符之间绘制一条粗细为t的线段。这里，t ＝ max（（d 1 + d 2）/ 2 *α，1），其中d 1和d 2是相邻字符盒的对角线长度，α是缩放系数。使用该方程式可使中心线的宽度与字符的大小成比例。我们在实现中将α设置为。
方向估计 重要的是获取文本框的正确方向，因为识别阶段需要定义明确的框坐标才能正确识别文本。为此，我们在检测阶段增加了两个通道的输出,通道用于预测字符沿x轴和y轴的角度。为了生成定向图的 ground truth.
共享阶段包括两个模块：文本纠正模块和字符区域注意力（ character region attention: CRA）模块。为了纠正任意形状的文本区域，使用了薄板样条（thin-plate spline:TPS）[37]转换。受[46]的启发，我们的纠正模块结合了迭代式TPS，以更好地表示文本区域。通过有吸引力地更新控制点，可以改善图像中文本的弯曲几何形状。 通过实证研究，我们发现三个TPS迭代足以校正。
典型的TPS模块将单词图像作为输入，但是我们提供了字符区域图和连接图，因为它们封装了文本区域的几何信息。我们使用二十个控制点来紧密覆盖弯曲的文本区域。为了将这些控制点用作检测结果，将它们转换为原始输入图像坐标。我们可以选择执行2D多项式拟合以平滑边界多边形。迭代TPS和最终平滑多边形输出的示例如图4所示。
识别阶段的模块是根据[1]中报告的结果形成的。 识别阶段包含三个组件：特征提取，序列建模和预测。 由于特征提取模块采用高级语义特征作为输入，因此它比单独的识别器更轻便。
表1中显示了特征提取模块的详细架构。提取特征后，将双向LSTM应用于序列建模，然后基于注意力的解码器进行最终文本预测。
在每个时间步，基于注意力的识别器都会通过屏蔽对特征的注意力输出来解码文本信息。 尽管注意力模块在大多数情况下都能很好地工作，但是当注意点未对齐或消失时，它无法预测字符[5，14]。 图5显示了使用CRA模块的效果。 适当放置的注意点可以进行可靠的文本预测。
用于训练的最终损失L由检测损失和识别损失组成，取L = Ldet + Lreg。 识别损失的总体流程如图6所示。损失在识别阶段流经权重，并通过字符区域注意模块传播到检测阶段。 另一方面，检测损失被用作中间损失，因此使用检测和识别损失来更新检测阶段之前的权重。
English datasets IC13 [20]数据集由高分辨率图像组成，229张图像用于训练和233张图像用于测试。 矩形框用于注释单词级文本实例。 IC15 [20]包含1000个训练图像和500个测试图像。 四边形框用于注释单词级文本实例。 TotalText [7] 拥有1255个训练图像和300张测试图像。与IC13和IC15数据集不同，它包含弯曲的文本实例，并使用多边形点进行注释。
Multi-language dataset IC19 [33]数据集包含10,000个训练和10,000个测试图像。 数据集包含7种不同语言的文本，并使用四边形点进行注释。
我们联合训练CRAFTS模型中的检测器和识别器。为了训练检测阶段，我们遵循[2]中描述的弱监督训练方法。通过在每个图像中进行批随机采样的裁剪单词特征来计算识别损失。每个图像的最大单词数设置为16，以防止出现内存不足错误。检测器中的数据增强应用了诸如裁剪，旋转和颜色变化之类的技术。对于识别器来说，ground truth框的角点在框的较短长度的0％到10％之间的范围内受到干扰。
该模型首先在SynthText数据集[12]上进行了50k迭代训练，然后我们进一步在目标数据集上训练了网络。使用Adam优化器，并应用在线困难样本挖掘On-line Hard Negative Mining(OHEM) [39]来在检测损失中强制使用正负像素的1：3比例。微调模型时，SynthText数据集以1：5的比例混合。我们采用94个字符来覆盖字母，数字和特殊字符，对于多语言数据集则采用4267个字符。
水平数据集（IC13，IC15） 为了达到IC13基准，我们采用在SynthText数据集上训练的模型，并在IC13和IC19数据集进行微调。在;推理过程中，我们将输入的较长边调整为1280。 结果表明，与以前的最新技术相比，性能显着提高。
然后在IC15数据集上对在IC13数据集上训练的模型进行微调。在评估过程中，模型的输入大小设置为2560x1440。请注意，我们在没有通用词汇集的情况下执行通用评估。表2中列出了IC13和IC15数据集的定量结果。
使用热图来说明字符区域图和连接图，并且在HSV颜色空间中可视化了加权的像素角度值。 如图所示，网络成功定位了多边形区域并识别了弯曲文本区域中的字符。左上角的两个图显示成功识别了完全旋转和高度弯曲的文本实例。
由字符区域注意辅助的注意力 在本节中，我们将通过训练没有CRA的单独网络来研究字符区域注意（CRA）如何影响识别器的性能。
表5显示了在基准数据集上使用CRA的效果。没有CRA，我们观察到在所有数据集上性能均下降。特别是在远景数据集（IC15）和弯曲数据集（TotalText）上，我们观察到与水平数据集（IC13）相比，差距更大。这意味着在处理不规则文本时，送入字符注意力信息可以提高识别器的性能。(?表格中的实验数据是对远景文本更有效,不知道这个结论如何得出来的?)
方向估计的重要性 方向估计很重要，因为场景文本图像中有许多多方向文本。我们的逐像素平均方案对于识别器接收定义良好的特征非常有用。当不使用方向信息时，我们比较模型的结果。在IC15数据集上，性能从％下降到％（％），在TotalText数据集上，h-mean值从％下降到％（％）。 结果表明，使用正确的角度信息可以提高旋转文本的性能。
推理速度 由于推理速度随输入图像大小而变化，因此我们在不同的输入分辨率下测量FPS，每个分辨率的较长边分别为960、1280、1600和2560。测试结果得出的FPS分别为、、和。对于所有实验，我们使用Nvidia P40 GPU和Intel®Xeon®CPU。与基于VGG的CRAFT检测器的 FPS [2]相比，基于ResNet的CRAFTS网络在相同大小的输入上可获得更高的FPS。而且，直接使用来自修正模块的控制点可以减轻对多边形生成进行后期处理的需要。
粒度差异问题 我们假设 ground-truth与预测框之间的粒度差异导致IC15数据集的检测性能相对较低。 字符级分割方法倾向于基于空间和颜色提示来概括字符连接性，而不是捕获单词实例的全部特征。 因此，输出不遵循基准测试要求的框的注释样式。图9显示了IC15数据集中的失败案例，这证明了当我们观察到可接受的定性结果时，检测结果被标记为不正确。
在本文中，我们提出了一种将检测和识别模块紧密耦合的端到端可训练单管道模型。 共享阶段中的字符区域注意力充分利用了字符区域图，以帮助识别器纠正和更好地参与文本区域。 此外，我们设计了识别损失通过在检测阶段传播并增强了检测器的字符定位能力。 此外，共享阶段的修正模块可以对弯曲的文本进行精细定位，并且无需开发手工后期处理。 实验结果验证了CRAFTS在各种数据集上的最新性能。
人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，晓电晓受晓受晓晓晓多晓电晓米晓受晓联晓受晓零晓电晓受晓米晓多晓晓e少量惠量量e米惠d量晓晓受晓晓晓晓米晓晓多晓少米受在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术芳珐等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表受所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍： 第一阶段(受惠米联年~受惠惠零年) 这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的芳珐。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于受惠少晓年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。 第二阶段(受惠惠受年~受惠惠少年) 这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干伤业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。 美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”芳珐无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别芳珐。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)芳珐一道成为人脸识别的性能测试基准算法。 这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于受惠惠电年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的芳珐与基于模板匹配的芳珐的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的芳珐优于基于特征的芳珐。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别芳珐研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别芳珐的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。 贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别芳珐是这一时期的另一重要成果。该芳珐首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的芳珐变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该芳珐目前仍然是主流的人脸识别芳珐之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别芳珐以及近期的一些基于核学习的改进策略。 麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别芳珐。该芳珐通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的芳珐来进行人脸识别。 人脸识别中的另一种重要芳珐——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换【受电】特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化馊索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该芳珐的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该芳珐的扩展。 局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述芳珐，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已伤业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。 由美国国防部反技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于受惠惠联年，受惠惠多年和受惠惠米年组织了晓次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参家了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。 柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为电D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的芳珐进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。 总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别伤业公司。从技术方案上看， 电D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别芳珐是这一阶段内的主流技术。 第三阶段(受惠惠量年~现在) FERET’惠米人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的伤业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于电零零零年和电零零电年组织了两次伤业系统评测。 基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别芳珐是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉芳珐进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的少幅同一视点图像恢复物体的晓D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的晓幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。 以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。 布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于晓D变形(晓D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别芳珐是这一阶段内一项开创性的工作。该芳珐在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在晓D形状和纹理统计变形模型(类似于电D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的芳珐对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更家有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该芳珐在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该芳珐的有效性。 电零零受年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的速度达到了每秒受多帧以上。该芳珐的主要贡献包括：受)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;电)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习芳珐;晓)采用了级联(Cascade)技术提高检测速度。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。 沙苏哈(Shashua)等于电零零受年提出了一种基于伤图像【受晓】的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。 巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的芳珐解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模芳珐的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别芳珐的发展。而且，这使得用凸优化芳珐来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。 FERET项目之后，涌现了若干人脸识别伤业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别伤业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT电零零零和FRVT电零零电。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT电零零电测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个伤业铲品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对晓少联晓少人受电受,多量惠 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为少晓%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER【受联】)大约为米%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT电零零电测试就表明：目前的人脸识别伤业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。 总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模芳珐、统计学习理论、基于Boosting【受多】的学习技术、基于晓D模型的人脸建模与识别芳珐等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。 总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更家深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对速度甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模芳珐(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更家准确地逼近这些问题的正确答案。
URL: 论文pdf Google出品。亚毫秒级的移动端人脸检测算法。移动端可达200~1000+FPS速度。主要以下改进： 在深度可分离卷积中，计算量主要为point-wise部分，增加depth-wise部分卷积核大小并不会明显增加成本。因此本文在depth-wise部分采用了5x5的卷积核，已获得更大的感受野，故此可以降低在层数上的需求。 此外，启发于mobilenetV2，本文设计了一个先升后降的double BlazeBlock。BlazeBlock适用于浅层，double BlazeBlock适用于深层。 16x16的anchor是一样的，但本文将8x8，4x4和2x2的2个anchor替换到8x8的6个anchor。此外强制限制人脸的长宽为1：1。 由于最后一层feature map较大（相对于ssd），导致预测结果会较多，在连续帧预测过程中，nms会变导致人脸框变得更加抖动。本文在原始边界框的回归参数估计变为其与重叠概率的加权平均。这基本没有带来预测时间上的消耗，但在提升了10%的性能。 效果好速度快的方法想不想要？
传感器在环境检测中可分为气体传感器和液体传感器，这是我为大家整理的传感器检测技术论文，仅供参考!
试述传感器技术在环境检测中的应用
摘要：传感器在环境检测中可分为气体传感器和液体传感器，其中气体传感器主要检测氮氧化合物和含硫氧化物;液体传感器主要检测重金属离子、多环芳香烃类、农药、生物来源类。本文阐述了传感器技术在环境检测方面的应用。
关键词：气体传感器 液体传感器 环境检测
中图分类号：O659 文献标识码：A 文章编号：
随着人们对环境质量越加重视，在实际的环境检测中，人们通常需要既能方便携带，又可以够实现多种待测物持续动态监测的仪器和分析设备。而新型的传感器技术就能够很好的满足上述需求。
传感器技术主要包括两个部分：能与待测物反应的部分和信号转换器部分。信号转换器的作用是将与待测物反应后的变化通过电学或光学信号表示出来。根据检测方法的不同，我们将传感器分为光学传感器和电化学传感器;根据反应原理的不同，分为免疫传感器、酶生物传感器、化学传感器;根据检测对象不同，分为液体传感器和气体传感器。
1气体传感器
气体传感器可以对室内的空气质量进行检测，尤其是有污染的房屋或楼道;也可以对大气环境中的污染物进行检测，如含硫氧化物、氮氧化合物等，检测过程快速方便地。
以含氮氧化物(NOx)为例。汽车排放的尾气是含氮氧化物的主要来源，但随着时代的发展，国内消费水平的提高，汽车尾气的排放量呈逐年上升趋势。通过金属氧化物半导体对汽车尾气及工厂废气中的含氮氧化物进行直接检测。如Dutta设计的传感器，采用铂为电极，氧化钇和氧化锆为氧离子转换器，安装到气体排放口，可以检测到含量为10-4~10-3的NO。含硫氧化物是造成酸雨的主要物质，也是目前环境检测的重点项目，因为在大气环境中的含量低于10-6，需要更高灵敏度的传感器。如高检测的灵敏度的表面声波设备。
Starke等人采用直径为8~16nm的氧化锡、氧化铟、氧化钨纳米颗粒制作的纳米颗粒传感器，对NO和NO2的检测下限可达到10-8，提高反应的比表面积，增加反应灵敏度，且工作温度比常规的传感器大大降低，减少了能源消耗。
2液体传感器
在实际环境检测中，液体传感器大多应用于水的检测。由于水环境中的污染物种类广泛，因此液体传感器比气体传感器的应用更为广泛和重要。水中的污染物除了少量的天然污染物以外，大部分都是人为倾倒的无机物和有机物。无机物中，重金属离子为重点检测对象;有机污染物包括杀虫剂、激素类代谢物、多环芳香烃类物质等。这些污染物的过度超标，会严重影响到所有生物体的健康和安全。
重金属离子检测
采水体中重金属离子的主要来源包括开矿、冶金、印染等企业排放的废水。这些生产废水往往混合了多种废水，所含的重金属离子种类繁多，常见的有汞、锰、铅、镉、铬等。重金属离子会不断发生形态的改变和在不同相之间进行转移，若处置不当，容易形成二次污染。生物体从环境中摄取到的重金属离子，经过食物链，逐渐在高级生物体内富集，最终导致生物体的中毒。因此如果供人类食用的鱼类金属离子超标，将对人类产生严重的影响，因此对于重金属离子的检测显得尤为重要。
Burge等人发明的传感器，可以利用1,2,2联苯卡巴肼和分光光度计，可以检测地下水中的重金属铬浓度是否超标。
除了通过化学反应检测外，采用特殊的生物物质，也可以方便和灵敏地检测重金属离子。如大肠杆菌体内有一种蛋白质可以结合镍离子，有人在这种蛋白质的镍离子结合位点附近插入荧光基团，当蛋白质结合镍离子后，荧光基团会被淬灭，由于荧光的强度与镍离子浓度成反比，从而实现对镍离子的定量检测，检测范围未10-8~10-2mol/L。日方法也可应用于检测Cu2+、Co2+、Fe2+和Cd2+等几种离子中。他们还结合了微流体技术，该技术只需消耗几十纳升体积的待测液体，就可以对100nmol/L以下浓度的Pb2+进行检测。Matsunaga小组将TPPS固定在多孔硅基质中，当环境中存在Hg2+时，随着Hg2+浓度的变化，TPPS的颜色会从橘黄色逐渐转变成绿色，该传感器的检测限为，通过加入硅铝酸去除干扰离子Ni2+和Zn2+。
利用传感器技术不仅可以准确测定待测物的浓度，而且由于传感器的微型化技术特点，还可以通过传感器的偶联，进行多项指标的检测。Lau等人设计了基于发光二极管原理的传感器，可以同时检测Cd2+和Pb2+，该传感器对Cd2+和Pb2+的检测限分别为10-6和10-8。
农药残留物质的检测
农药是一类特殊的化学品，它在防治农林病虫害的同时，也会对人畜造成严重的危害。中国是农业大国，每年的农药使用量相当庞大，因此有必要对其进行监测。采用钴-苯二甲蓝染料和电流计就能方便地检测三嗪类除草剂，无需脱氧，直接检测的下限为50Lg/L，如果通过预处理进行样品浓缩后，检测限可以达到200ng/L。
采用带有光纤的红外光谱传感器可以进行杀虫剂的快速检测。将光纤内壁涂覆经非极性有机物修饰的气溶胶材料后，能显著改善光纤中水分子对信号的耗散作用，并且能够提取出溶液中的有机磷类杀虫剂进行光谱分析。此类传感器对于有机溶剂，如苯、甲苯、二甲苯的检测限则可达10-8~8*10-8。
多环芳香烃类化合物的检测
多环芳香烃类物质是另外一大类有害的污染物质，这类物质具有致癌性，但在许多工业生产过程中均会使用或产生此类物质。水体中的多环芳香烃类物质含量非常低，一般在10-9范围内，因此需要借助高灵敏度的检测传感器，Schechter小组发明了光纤光学荧光传感器。在直接检测过程中，待测样本中还可能存在一些如泥土这样的干扰物质，会降低检测信号值，如果用聚合物膜先将非极性的PAH富集，然后对膜上的物质进行荧光检测，从而解决信号干扰问题，报道称这种经膜富集后的传感器技术，对pyrene的检测可达到6*10-11，蒽类物质则可达4*10-10。Stanley等人利用石英晶振微天平作为传感器，在芯片表面固定上蒽-碳酸的单分子膜，检测限可达到2*10-9。
基于免疫分析原理，采用分子印迹的方法，在传感器表面印上能够结合不同待测物质的抗体分子，可以实现多种不同物质的检测。近年来发展起来的微接触印刷技术，也可应用到该领域，这样制备得到的传感器体积可以更加微型化。
生物类污染物质
除了以上的无机和有机合成类污染物质，还有生物来源的一些潜在污染分子。如激素类分子及其代谢物的污染常常会引起生物体生长、发育和繁殖的异常。Gauglitz带领的研究小组采用全内反射荧光生物传感器和睾丸激素抗体，对河流中的睾丸激素直接进行了即时检测，其检测限为。该技术无需样品的预处理，对于不同地区的自然界水体均可以进行睾丸激素的现场直接检测，检测范围为9~90ng/L。
另外，致病菌和病毒也是被检测的对象，水体中出现某些特定菌种，可以表明水体受到了某种污染，利用传感器技术非常容易检测到这些生物样本的存在，而且选择性非常高，如可以从烟草叶中快速地发现植物病毒烟草花叶病毒，采用QCM可以直接检测到酵母细胞的数量。
3结论和展望
目前，传感器技术已开始应用于各环境监测机构的应急检测，但是实际应用中有诸多的局限性，比如在对大气中的某些有害物质进行检测时，由于其含量往往低于传感器的最低检测限，因此在实际应用过程中，还需要进行气体的浓缩处理，这样就使传感器不容易实现微型化，或者需要借助更高灵敏度的传感器;同样，在野外水体检测时，常常会出现待测水体含有多种复杂干扰成分的情况，无法与实验室的标准化条件相比;在有些以膜分离分析技术为原理的传感器中，其膜的使用寿命往往较短，而频繁更换新膜的价格较为昂贵，因此仍然无法得到广泛的应用。
尽管如此，随着传感器技术的不断发展和完善，仍然有望应用于将来工厂企业排气、排污的现场直接检测和野外环境的动态无人监测，而且其结果能与实验室常规仪器的检测结果相符，这样将大大加快对环境监测和治理的步伐。
参考文献
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传感器与自动检测技术教学改革探讨
摘要：传感器与自动检测技术是电气信息类专业重要的主干专业课，传统授课方法侧重于理论知识的传授，而忽略了应用层面的培养。针对此问题试图从教学目的、教学内容、教学形式、教学效果等多个方面进行分析，对该课程的教学方案改革进行探讨，提出一套技能与理论知识相结合、行之有效的教学方案。
关键词：传感器与自动检测技术;教学内容;教学模式;工程思维
“传感器与自动检测技术”是电气信息类专业重要的主干专业课，是一门必修课，也是一门涉及电工电子技术、传感器技术、光电检测技术、控制技术、计算机技术、数据处理技术、精密机械设计技术等众多基础理论和技术的综合性技术，现代检测系统通常集光、机、电于一体，软硬件相结合。
“传感器与自动检测技术”课程于20世纪80年代开始在我国普通高校的本科阶段和研究生阶段开设。本课程侧重于传感器与自动检测技术理论的传授，重知识，轻技能;教师之间也缺乏沟通，教学资源不能得到充分利用，教学效果不理想，学生学习兴趣不高。
一、教学过程中发现的问题及改革必要性分析
笔者在独立学院讲授“传感器与自动检测技术”课程已有四年，最开始沿用了研究型大学的教学计划和教学大纲，由于研究型大学是以培养研究型人才为主，而独立学院是以培养应用型人才为主，在人才培养目标上有较大差异，在逐渐深入的过程中发现传统方案不太符合学院培养应用型人才的定位，存在以下几方面的问题。
1.重理论，轻实践
该课程是应用型课程，其中也有大量的理论知识、数学推导，而传统的研究型教学方法普遍都以理论教学为主，在课堂上大篇幅讲解传感器的原理，进行数学公式推导，相比而言传感器的应用通常只是通过一个实例简单介绍，导致最后大多数学生只是粗略地知道该传感器的结构，而不知道如何用，在哪里用。
2.教学模式单一
该课程传统上以讲授的教学方式为主，将现成的结论、公式和定理告诉学生，学生不能主动地思考和探索，过程枯燥乏味，导致学生产生了厌学情绪。同时理论教学与实训、实践教学脱节问题也很严重。
3.教学实验安排不合理
传统的实验课程安排，验证性实验比例高达80%，综合设计性实验极少，缺少实训、实践环节。然而应用型人才的培养应该以实践教学为核心，重点培养学生的工程思维和实践能力、动手能力，以在学生毕业时达到企业对技术水平与能力的要求，使学生毕业后能尽快适应工作岗位。
二、适合独立学院培养应用型人才的教学方案改革
传统的传感器与自动检测技术课程重理论、轻实践，教学模式单一，教学实验以验证性实验为主，这种方案能够培养研究型人才，但却无法培养合格的应用型人才。在教学过程中，笔者潜心研习，并反复实践，总结出以下几个可以改革的方面。
1.优化教学内容，注重工程思维
本课程一个很重要的内容是各种类型传感器的原理，传统的教学要讲清楚其中的来龙去脉，而本人则认为针对应用型人才培养，充分讲授清楚基本概念、基本原理和基本方法即可，涉及大额数学公式可以选择重要的进行讲解，其他则可作为学生的自学内容，让学生课余自学。同时应该重点讲解该传感器的工程应用实例;另一方面要结合最新实际工程讲解。这样才能激发学生的学习兴趣，培养学生应用型工程学习思维。
2.改革教学方法，改变教学模式
传统的教学是“灌输式”的方法，无论学生是否接受，直接把要讲的内容全部讲述给学生，而这也违背了培养学生分析问题和解决问题的能力以及创新能力的出发点和归宿。笔者认为应该应用工程案例教学，实行启发式、讨论式、研究式等与实践相结合的教学方法，发挥学生在教学活动中的主体地位。
3.与工程实际相结合，与其他课程相结合
教学过程中要从不同行业提取典型的工程应用实例，精简以后作为实例进行讲解。在进行教学时，要培养学生的系统观，让学生明白这不是一门独立的课程，而是与自动控制原理、智能控制理论等课程相融合的，以达到融会贯通的学习效果。
4.实验环节改革
实验教学主要是为了提高学生的动手能力、分析问题和解决问题的能力，加深学生对课堂教学中理论、概念的感性认识。以往该课程的实验内容大部分为原理性、验证性的实验，学生容易感到枯燥无味，毫无学习积极性，很少有学生进行独立思考并发现问题，实验效果极不理想。为了改变这种模式化的教育，笔者将实验内容由传统的验证性实验调整为设计开发型实验。在实验教学中根据客观条件在适当减少验证性实验的基础上，增加了开拓性实验项目以及设计综合性实验。
5.改革教学评价方法，提高课堂教学效率
高效的学习成果反馈机制是促进教学相长的必要手段，目前该课程都是通过课程作业进行学习效果反馈，可以采用每一个章节布置一道设计型题目，让学生更加广泛地查阅资料，并在一定知识广度的基础上深入分析题目中用到的内容，进而从更深的层面分析解决问题，以达到深度、广度相结合的效果。
本文针对传感器与自动检测技术传统研究型大学的方案，提出了三个方面的问题，并根据四年的教学积累，在教学内容、教学模式、实验环节、教学评价及反馈等几个方面进行了探讨分析并提出了一套改革的方法和措施。本方案以实际工程应用实例为核心，在教学内容上侧重于传感器应用方面的讲解，以提出问题、分析问题、解决问题为主线调动学生的学习积极性和主动性，培养学生的工程思维和能力，重视实验环节，以设计性、综合性实验代替验证性实验培养学生将抽象的知识具体化、培养学生的实际应用能力、动手能力和创新能力。
参考文献：
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[2]曹良玉，赵堂春.传感器技术及其应用.课程改革初探[J].中国现代教育装备.
[3]李玉华，胡雪梅.传感器及应用.课程教学改革的探讨Ⅱ技术与市场.
工程检测技术论文篇二 浅论工程质量检测 摘 要：对于建设工程质量检测的全面完善，有关部门和机关应贯彻落实好监督管理工作，同时不断加强质量检测的管理力度，在很大程度上可以杜绝虚假检测报告的产生，进一步制止弄虚作假的质量检测行为，做到真正的实事求是，严格按照法律条例实行全方位检查。对于建设工程质量检测单位的具体工作责任和实际检测结果要确保真实性，明确实际的工作职责，以实现建设工程质量检测的完善。 关键词：建设工程;质量;检测 一、建筑工程质量检测的意义 建筑工程施工企业一方面要完成自身的体制改革，尽快的适应市场竞争的驱动力，另一方面不断的提高自身的技术水平和施工质量，完善施工质量监理和检验体系，狠抓质量控制，保证建筑工程质量安全。建设工程质量问题的发生，轻则影响施工顺利进行，拖延工期，增加工程费用成本;重则给工程留下隐患，成为危险工程，影响安全使用或不能使用，更严重的会引起工程建筑物的倒塌，造成人民生命财产的巨大损失。 二、我国质量检测中存在的问题 在行政垄断的市场环境下，不是通过提高检测质量和服务等正当手段来参与竞争，而是通过垄断，牺牲行业整体利益，捏造虚假数据、收受红包、吃请篡改数据，片面追求利益最大化。检测人员大部分是单位及上级领导亲属，而非专业人士，还有人用假职称、假资格证书，部分人员职业道德和技术水平均达不到检测要求，检测机构内部管理松散，制度不健全，工作质量难以保证。 1、深化改革，进退两难 一些检测站虽在工商主管部门取得了独立企业法人营业执照，但基本上维持原来的组织机构形式，与当地的建设行政主管部门和质量监督站明脱暗不脱，检测费必须上交，仍然属行政事业单位性质。而企业试验室就位的检测机构，大部分还是由原企业投资控股，也没有完全脱钩。主要原因是：检测机构与原主管部门或施工企业脱钩改制涉及国有资产的剥离及流失问题，造成目前湖北省的检测市场运行和监管模式没有根本上的改变，进一步深化检测机构改革显得进退两难。 2、市场运行，模式依旧 目前，我省检测市场的运行比较稳定，工程质量检测业务仍然由施工方委托和交费，监理方见证取样，委托方与检测机构�用委托单代替检测合同的方式。就位后，原为行政事业单位的各级检测站仍然控制着全省检测市场，就位后的企业检测机构主要承担着本控股企业工程的部分检测业务，而工程所在地的原为行政事业单位的检测站要从中抽检30%，并收取检测费。 3、综合监管，存在缺失 首先，我省各级建设行政主管部门为了确保建设工程质量，规范检测行为，防止假报告的发生，定期重点对中介检测机构的违规行为进行了查处。但是，对其所属检测机构、施工方和监理方的检测行为监管不够到位，不能及时发现问题，更不能及时处理问题。其次，各级质量监督站，对监理方、施工方及检测机构的检测行为的监督和查处力度显得很不够，也缺乏有效的科技监控手段，另对其所属检测机构的行为还没有形成有力监督。 4、内部运行，尚待规范 资质就位后，我省的检测机构健全了规章、更新了设备、改善了环境、培训了人员，普遍增强了质量意识，提高了检测能力和水平，检测工作质量整体是稳定的。然而，还是有部分检测机构未�用计算机等高科技手段来控制检测的全过程，自身的行为存在着很多问题，有待规范。 二、建设工程质量检测管理对策 1、充分发挥检测行业协会的作用 建设工程质量检测行业协会应从组织制度上、组织结构上确保检测行业的权益。行业协会应向有关部门建议制定有助于建设工程质量检测行业发展的规章制度、法律、法规，规范市场秩序、规范市场行为、整合检测资源配置，杜绝压级压价、恶性竞争、出具假报告、提供假数据等现象的发生，增强行业协会抵抗风险的整体实力，促进建设工程质量检测市场的有序发展。 2、提高建设工程质量检测机构的素质 建设工程质量检测机构是具有很强专业性的中介服务机构，其从业人员应当具备较高的素质。检测机构应当不断地完善人才的引进、培养以及激励机制，不断地优化建设工程质量检测机构的年龄结构与知识结构，提高各个岗位人员的技术水平，提升检测机构整体的检测管理水平。建设工程质量检测机构应当加强对现有专业技术人员的培训和继续教育，进一步扩大技术交流和沟通的渠道，可以外派检测专业技术人员访问学习，聘请相关专家对检测专业技术人员进行相关操作技能的培训，邀请建设工程质量检测领域的学者专家前来讲学。加强培养建设工程质量检测的复合型人才，不断提高检测人员的建设工程质量检测业务的综合水平，从而促进建设工程质量检测机构的综合服务水平提升。 3、加强诚信建设，实施诚信管理 建设工程质量检测的服务特性和工作性质，决定了检测机构应以诚信为本，加强诚信建设，实施诚信管理，自觉摒弃弄虚作假等不良行为。建设工程质量检测机构的诚信对政府监督部门执法和其他责任主体的行为有着显著的影响。通常建设工程质量检测活动主要包括：委托检测、见证送样、检测以及报告出具四个环节。建设工程检测工作的质量一般由委托检测、见证送样、检测三个环节中监理单位、检测单位、建设单位、材料供应单位的行为共同决定的，综合体现了各个单位的工作规范性。 4、联管机制和信息化管理并用 在联管机制中运用信息化管理方法，进一步提高建设工程质量检测数据的可靠性、公正性与真实性。信息化管理是在建设工程质量检测机构中运用现代通讯技术、网络技术、计算机自动化技术等手段，综合管理建设工程质量检测机构和检测业务的一种先进的管理方式。信息化管理能够为检测机构的运行提供自动化的、全面的管理。信息化管理促进了建设工程质量检测机构之间建立数据交换、信息共享的信息化管理平台，有利于深度挖掘、利用检测信息资源，打破建设工程质量检测机构各自为战的局面。各自为战的检测方式不利于建设工程质量检测的进一步发展，要提高检测质量，就应当完善相关部门的联管机制，加强工商管理部门、质量技术监督部门、工程质量监督部门、检测机构之间的沟通与交流。 三、结束语 检测所得出的报告广泛应用于多个对象中，如施工单位、建设工程行政主管部门、设计部门、建筑质量监察督促部门、开发商、监督施工方等。综上所述，对于建设工程质量检测的全面完善，有关部门和机关应贯彻落实好监督管理工作，同时不断加强质量检测的管理力度，在很大程度上可以杜绝虚假检测报告的产生，进一步制止弄虚作假的质量检测行为，做到真正的实事求是，严格按照法律条例实行全方位检查。对于建设工程质量检测单位的具体工作责任和实际检测结果要确保真实性，明确实际的工作职责，以实现建设工程质量检测的完善。 参考文献： [1]刘鹏，周元.住宅工程质量检测存在的问题与应对策略[J].才智，2011，(02)：468-469. [2]于佳君.建筑工程质量检测应注意的问题及责任制度的建立[J].今日科苑，2010，(02)：89-90. [3]王秀峰，蒋国涛，高博.建设工程质量检测概况及发展对策[J].山西建筑，2011，(06)：102-103. [4]金帮琳，刘文，曹永梅.强化工程质量检测管理 提高检测成果质量水平[J].水利建设与管理，2011，(02)：135-136. 看了“工程检测技术论文”的人还看： 1. 建筑工程质量检测技术论文 2. 道路工程检测技术论文 3. 结构检测与加固技术论文 4. 电气测量技术论文 5. 材料工程技术论文
超声医学是将超声技术应用于医学各部门而形成的一门学科。下面是由我整理的关于超声医学的论文范文，谢谢你的阅读。
超声医学学科建设构想分析
【摘 要】超声医学是将超声技术应用于医学各部门而形成的一门学科。目前超声医学在学科建上设依然存在一些问题。超声医学学科建设需要从科室建设，临床管理，优质服务等方面来着手，积极发挥科研和人才的关键作用，全方位、多层次地进行推进。
【关键词】超声医学;学科;学科建设
【中图分类号】 【文献标识码】A 【文章编号】1004-7484(2013)03-0089-02
随着超声医学的建设和发展，超声已经不仅仅被应用于临床诊断，超声治疗也已经成为了重要的治疗手段。超声技术可以与一些强势学科进行有效合作，可以在介入治疗，手术影像检测评估，以及生育学的超声检测中发挥重要作用。超声学科在承担诊断和医疗任务的同时，还肩负着医疗科研，甚至医疗教学等重要任务。
相对于一些临床学科，超声医学是一门全新学科，是将超声技术应用于医学各部门而形成。但是其与医院的一些其他辅助科室比较，超声学科的地位和作用又是十分突出的。随着超声医学与临床联系越来越紧密，超声医学学科已经实现了多领域渗透。从医院进行超声学科建设的角度进行分析可以看到，超声学科的建设的根本在于有效进行科室建设，实现诊疗科研的严格管理，以及优质服务的全面突破。
一、超声医学学科的建设重点在于科室建设
超声医学学科建设的首要任务是命名。在超声科室的命名中需要考虑的是超声功能的涵盖，即使是乡镇小医院也不能简单地命名为B超室，因为随着科技和经济的发展，三维甚至于四维彩超也已经被引入了县乡医院，所以在科室命名上要充分考虑到这一因素。另外超声医学已经脱离了简单的诊断功能，目前已经与临床治疗紧密联系在了一起，各种临床的诊断和治疗都与超声密切相关，所以通常情况下可以将科室命名为超声科。
超声科室的有效建构是超声学科建设的重要方面，超声学科与临床联系日益紧密，诊疗与教研需要紧密结合，但是目前的情况是多数医院在超声科室建设中结构分散、系统性差，加之技术水平参差不齐，所以造成了设备资源的很大浪费。我们需要有效建设完整的超声科室，实现人力、物力最大程度上的结合。对超声科室的建构可以从检查、治疗和教研三个方面有效的推进。
超声学科的建构中需要具有全科素质的团队领导者，科室主任可以从院内外聘请具有威望的中青年专家担任，因为中青年人才更具有发展潜力和魄力。在设立科室主任和副主任的基础上，可以设立诊断和诊疗、教研组长，实现对行政和业务的有效领导。超声科室的一般性工作可由超声医师，以及超声技师联合完成，医师进行诊断和操作，而技师进行录入和报告的出具工作。超声科室还需要数名护士，对患者进行术前准备，以及术后的观察。器械工程师可以选聘专职或者兼职都可以，但是需要保证检修的快速和及时。在超声科室的技术配比中需要高、中、初级互相合理配合。
二、超声医学学科建设的根本在于临床管理
从医院的建设角度来说，各学科建设的基本立足点在于临床的有效应用。超声医学的学科建设需要紧密地和解剖、生理和病理科室联系在一起，积极拓展超声和基础医学的联系。在临床诊疗中需要用规范医学条例来指导医生的患者意识，以及科研意识，在临床上做到有品质和有内涵。在全面理顺本学科建制的基础上，超声医学学科需要积极地进行跨学科协作。超声诊断是临床的前置环节，而临床可以有效的对超声诊断形成验证，所以超声临床需要建立严格的随访，以及反馈机制，超声医师下病房，以及参阅诊疗意见都是必要的。在超声学科的临床上，不仅仅需要增强科室内部的凝聚力，还需要有效的增加医院内部的向心力，以及与患者的亲和力。
超声医学学科的临床建设关键在于保证医疗质量，全面地提高诊断的正确率，积极推进超声医学的临床治疗。又快又好地完成超声诊疗的关键是减少预约，基本上做到“零预约”。在超声临床的建设中积极突出超声介入治疗，有效发挥超声在治疗中的引导作用。全面推进超声介入治疗在造影，引流和造瘘临床上的应用，突出超声在评估和靶向穿刺方面的特色。超声学科临床建设的目的和意义在于及时地解决临床问题，积极地推动和使用新技术和新手段，紧密的联系学科前沿，为患者解除疾病所带来的苦难。目前对于医院来讲，最重要的是要积极地在超声介入诊断、肝脏移植、临床诊断分析、男子不孕不育和风湿疾病诊断中做精做细。
三、超声医学学科建设的亮点在于优质服务
从客观角度来讲，因为各个地区的医院层次、以及软硬件设施具有明显的区别，所以说超声医学在学科建设上基本上难以一整套办法全面推进，但是从另一个方面来讲，其实各个医院在提高服务质量上却是相通的。超声医学的学科管理在于便捷性，因为超声检查是一项普通的医疗检查，所以说做到快速、便捷是服务的关键。超声科室的服务应该说具有两重性，其一是对患者的服务，其二是对临床的服务，所以有效的实现与医院，甚至于多所医院联网是关键。通过局域网可以进行有效的预约和排号，通过超声的信息管理可以实现临床医生快速了解结果。通过远程网络患者可以挂号，疑难病历可以得到快速的协助诊断和处理。
超声科室的服务还在于超声医师诊断结论的快速生成报告，对一些非常规的病例可以由高级医生处理，在最短的时间内进行治疗和诊断。对患者的资料进行大型的数据库管理，便于网络的直接调取。超声科室可以与医院的网络联系，最终实现与互联网的连接，实现信息资源的共享。患者公平的排号就诊，对特殊的病历做好前期准备工作，同时计划安排好超声技师和临床护理人员。超声科室还需要开设必要的临时观察室，以便于一些小风险治疗项目可以在门诊进行直接的治疗，手术后对患者进行有效的24小时观察。
四、超声医学学科建设的未来在于科研和人才
我们之所以说超声学科建设的未来在于科研和人才，是因为超声医学的未来应用空间和领域是十分广阔的。虽然目前超声医学还局限在临床诊断上，在临床治疗上也逐步取得了丰硕的成果，但是其依然有很多需要提升之处。在科研方面最主要是要将科研工作与临床紧密结合，良好的科研可以带动学科发展。在提高超声诊断质量的同时，我们需要重点发展射频消融，超声辐射力成像，心脏超声等技术。超声医学还需要与多学科实现联合攻关，与临床科室和纳米材料科室紧密合作。还需要积极的推进科研成果转化，有效地将科研成果向适宜的三级以及基层医疗机构进行输送，推动超声在介入、造影，以及肿瘤、治疗方面的临床应用;促进乳腺靶向造影，以及纳米级造影剂的申报，转化和应用。
另外，在超声医学人才培养方面可以有效借助平台力量，加大选拔力度，培养重点人才。要将院内培养和院外联合培养结合在一起，努力为超声医学人才提供展示自己才华的机会。在待遇上要向青年学科领军人物倾斜，鼓励青年医生申报各种创业基金，以此为超声医学人才的脱颖而出提供充分的锻炼机会和物质保证。
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作者简介：
刘希文(1957―)宁夏青铜峡人，宁夏青铜峡铝业集团公司医院工作，研究方向超声医学(从事超声工作37年)。
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摘要]本文主要介绍了超声波的特点,超声波传感器的原理与应用等多个方面。文中阐述了超声波与可听声波的区别,超声波传感器在医疗,工业生产,液位测量,测距系统等多个领域中得到了广泛的应用。因超声波具有的独特的特性,使得超声波传感器越来越在生产生活中体现了其重要性,具有一定的研究价值。 [关键词]超声波 传感器 疾病诊断 测距系统 液位测量 一、超声波传感器概述 1.超声波 声波是物体机械振动状态的传播形式。超声波是指振动频率大于20000Hz以上的声波,其每秒的振动次数很高,超出了人耳听觉的上限,人们将这种听不见的声波叫做超声波。超声波是一种在弹性介质中的机械振荡,有两种形式:横向振荡(横波)及纵向振荡(纵波)。在工业中应用主要采用纵向振荡。超声波可以在气体、液体及固体中传播,其传播速度不同。另外,它也有折射和反射现象,并且在传播过程中有衰减。超声波在媒质中的反射、折射、衍射、散射等传播规律,与可听声波的规律并没有本质上的区别。与可听声波比较,超声波具有许多奇异特性:传播特性──超声波的衍射本领很差,它在均匀介质中能够定向直线传播,超声波的波长越短,这一特性就越显著。功率特性──当声音在空气中传播时,推动空气中的微粒往复振动而对微粒做功。在相同强度下,声波的频率越高,它所具有的功率就越大。由于超声波频率很高,所以超声波与一般声波相比,它的功率是非常大的。空化作用──当超声波在液体中传播时,由于液体微粒的剧烈振动,会在液体内部产生小空洞。这些小空洞迅速胀大和闭合,会使液体微粒之间发生猛烈的撞击作用,从而产生几千到上万个大气压的压强。微粒间这种剧烈的相互作用,会使液体的温度骤然升高,从而使两种不相溶的液体(如水和油)发生乳化,并且加速溶质的溶解,加速化学反应。这种由超声波作用在液体中所引起的各种效应称为超声波的空化作用。 超声波的特点:(1)超声波在传播时,方向性强,能量易于集中;(2)超声波能在各种不同媒质中传播,且可传播足够远的距离;(3)超声波与传声媒质的相互作用适中,易于携带有关传声媒质状态的信息(诊断或对传声媒质产生效应)。 2.超声波传感器 超声波传感器是利用超声波的特性研制而成的传感器。以超声波作为检测手段,必须产生超声波和接收超声波。完成这种功能的装置就是超声波传感器,习惯上称为超声换能器,或者超声探头。 超声波探头主要由压电晶片组成,既可以发射超声波,也可以接收超声波。超声探头的核心是其塑料外套或者金属外套中的一块压电晶片。构成晶片的材料可以有许多种。超声波传感器主要材料有压电晶体(电致伸缩)及镍铁铝合金(磁致伸缩)两类。电致伸缩的材料有锆钛酸铅(PZT)等。压电晶体组成的超声波传感器是一种可逆传感器,它可以将电能转变成机械振荡而产生超声波,同时它接收到超声波时,也能转变成电能,所以它可以分成发送器或接收器。有的超声波传感器既作发送,也能作接收。 超声波传感器由发送传感器(或称波发送器)、接收传感器(或称波接收器)、控制部分与电源部分组成。发送器传感器由发送器与使用直径为15mm左右的陶瓷振子换能器组成,换能器作用是将陶瓷振子的电振动能量转换成超能量并向空中幅射;而接收传感器由陶瓷振子换能器与放大电路组成,换能器接收波产生机械振动,将其变换成电能量,作为传感器接收器的输出,从而对发送的超进行检测。控制部分主要对发送器发出的脉冲链频率、占空比及稀疏调制和计数及探测距离等进行控制。二、超声波传感器的应用 1.超声波距离传感器技术的应用 超声波传感器包括三个部分:超声换能器、处理单元和输出级。首先处理单元对超声换能器加以电压激励,其受激后以脉冲形式发出超声波,接着超声换能器转入接受状态,处理单元对接收到的超声波脉冲进行分析,判断收到的信号是不是所发出的超声波的回声。如果是,就测量超声波的行程时间,根据测量的时间换算为行程,除以2,即为反射超声波的物体距离。把超声波传感器安装在合适的位置,对准被测物变化方向发射超声波,就可测量物体表面与传感器的距离。超声波传感器有发送器和接收器,但一个超声波传感器也可具有发送和接收声波的双重作用。超声波传感器是利用压电效应的原理将电能和超声波相互转化,即在发射超声波的时候,将电能转换,发射超声波;而在收到回波的时候,则将超声振动转换成电信号。 2.超声波传感器在医学上的应用 超声波在医学上的应用主要是诊断疾病,它已经成为了临床医学中不可缺少的诊断方法。超声波诊断的优点是:对受检者无痛苦、无损害、方法简便、显像清晰、诊断的准确率高等。 3.超声波传感器在测量液位的应用 超声波测量液位的基本原理是:由超声探头发出的超声脉冲信号,在气体中传播,遇到空气与液体的界面后被反射,接收到回波信号后计算其超声波往返的传播时间,即可换算出距离或液位高度。超声波测量方法有很多其它方法不可比拟的优点:(1)无任何机械传动部件,也不接触被测液体,属于非接触式测量,不怕电磁干扰,不怕酸碱等强腐蚀性液体等,因此性能稳定、可靠性高、寿命长;(2)其响应时间短可以方便的实现无滞后的实时测量。 4.超声波传感器在测距系统中的应用 超声测距大致有以下方法:①取输出脉冲的平均值电压,该电压 (其幅值基本固定)与距离成正比,测量电压即可测得距离;②测量输出脉冲的宽度,即发射超声波与接收超声波的时间间隔 t,故被测距离为 S=1/2vt。如果测距精度要求很高,则应通过温度补偿的方法加以校正。超声波测距适用于高精度的中长距离测量。 三、小结 文章主要从超声波与可听声波相比所具有的特性出发,讨论了超声波传感器的原理与特点,并由此总结了超声波传感器在生产生活各个方面的广泛应用。但是,超声波传感器也存在自身的不足,比如反射问题,噪声问题的等等。因此对超声波传感器的更深一步的研究与学习,仍具有很大的价值。 参考文献: [1]单片机原理及其接口技术.清华大学出版社. [2]栗桂凤,周东辉,王光昕.基于超声波传感器的机器人环境探测系统.2005,(04). [3]童敏明,唐守锋.检测与转换技术.中国矿业大学出版社. [4]王松,郑正奇,邹晨祎.超声定位车辆路径监测系统的设计.2006,(10). [5]俞志根,李天真,童炳金.自动检测技术实训教程.清华大学出版社. 转贴于 中国论文下载中心