检索结果-内蒙古大学图书馆

基于总体最小二乘法的亚像素月球坑边缘优化提取算法

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天津理工大学学报 2016年第3期32卷 8-11页

作者：孙彦军温显斌天津理工大学计算机与通信工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384

本文提出了一种基于总体最小二乘法求解多项式的亚像素边缘检测方法.实验证明其效果要好于最小二乘法,但是该方法容易陷入局部最优解.基于此,利用模拟退火算法的优点来求取该多项式,从而求得月坑边缘.

关键词：亚像素边缘提取总体最小二乘模拟退火月坑

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基于显著性主动学习的SAR图像分类

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天津理工大学学报 2016年第2期32卷 36-39页

作者：王鑫温显斌天津理工大学计算机与通信工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384

SAR图像分类是实现SAR图像理解和解译的关键步骤,本文将显著性检测、主动学习和支持向量机分类技术相结合,提出基于显著性主动学习的SAR图像分类算法.该算法首先将基于卷积和下采样得到不同尺度的SAR图像;然后对各尺度SAR图像进行显著... 详细信息

SAR图像分类是实现SAR图像理解和解译的关键步骤,本文将显著性检测、主动学习和支持向量机分类技术相结合,提出基于显著性主动学习的SAR图像分类算法.该算法首先将基于卷积和下采样得到不同尺度的SAR图像;然后对各尺度SAR图像进行显著性检测,分为显著性区域与非显著性区域,最后对区域内像素提取特征,并由基于支持向量机的主动学习方法进行分类.实验结果表明:本文提出的方法极大提高了支持向量机分类的精度和效率.

关键词： SAR图像分类显著性主动学习

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一种基于模式匹配与前馈式神经网络的入侵检测方法

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天津理工大学学报 2010年第5期26卷 34-38页

作者：邓全才王春东常青天津理工大学智能计算与软件新技术重点实验室天津300384 天津理工大学省部共建教育部计算机视觉与系统重点实验室天津300384

提出了基于模式匹配与前馈式神经网络相结合的入侵检测模型.该模型运用分布式网络检测及分析系统HISTORY实现数据的采集,然后,对数据流进行数据结构转换预处理,并由模式匹配模块过滤掉部分已知入侵事件,减轻下一步入侵检测的负荷,从而... 详细信息

提出了基于模式匹配与前馈式神经网络相结合的入侵检测模型.该模型运用分布式网络检测及分析系统HISTORY实现数据的采集,然后,对数据流进行数据结构转换预处理,并由模式匹配模块过滤掉部分已知入侵事件,减轻下一步入侵检测的负荷,从而提高入侵检测的效率和精准度.传统的单数据包检测只能检测孤立的入侵事件,而对于多数据包协同合作的入侵却显的无能为力.因此,本文入侵检测模块结合了单数据包检测和多数据包检测方法.实验结果表明:分析系统HISTORY的应用提高了数据处理的效率,多数据包检测弥补了单数据包检测中漏检的入侵事件,有效降低了入侵检测的漏检率.

关键词：协议分析模式匹配前馈式神经网络入侵检测

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基于K邻近均值滤波器的自适应Canny边缘检测

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天津理工大学学报 2011年第3期27卷 42-45页

作者：刘建林温显斌天津理工大学计算机与通信工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384

本文在分析传统Canny算子的优缺点基础上,针对其在平滑滤波和阈值选取上的不足,提出了新的改进算法.该算法首先采用K邻近均值滤波器对图像进行预处理,然后利用非极大值抑制过程后图像本身的信息来自动产生高低阈值对图像进行边缘检测.... 详细信息

本文在分析传统Canny算子的优缺点基础上,针对其在平滑滤波和阈值选取上的不足,提出了新的改进算法.该算法首先采用K邻近均值滤波器对图像进行预处理,然后利用非极大值抑制过程后图像本身的信息来自动产生高低阈值对图像进行边缘检测.经过实验证实,使用本算法检测到的边缘连续性更好,边缘细节更丰富,同时阈值选择的自适应能力有所提高.

关键词：图像处理边缘检测 Canny算子平滑滤波非极大值抑制

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基于无线传感网络的连续血压远程监护系统

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天津理工大学学报 2013年第1期29卷 37-40页

作者：颜国栋戴敏天津理工大学计算机与通信工程学院天津市智能计算与软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384

针对传统血压监护系统存在的问题,设计了一种基于无线传感网络的连续血压远程监护系统.该系统利用手机作为传感器网络的节点,与部署在人体桡动脉上的传感器节点组成体域无线传感网络,实现被监护者脉搏波数据的采集,同时,手机又作为连接... 详细信息

针对传统血压监护系统存在的问题,设计了一种基于无线传感网络的连续血压远程监护系统.该系统利用手机作为传感器网络的节点,与部署在人体桡动脉上的传感器节点组成体域无线传感网络,实现被监护者脉搏波数据的采集,同时,手机又作为连接远程无线网络的网关,将数据上传至监护中心进行计算、分析,实现连续血压的远程监测.医生通过分析连续血压的变化情况,对被监护者的身体状况进行评估、诊断.该系统可以实现在医院外对慢性病人进行远程医疗监护,在社区医疗服务中具有广阔的应用前景.

关键词：无线传感网络远程监护系统血压脉搏波

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用于锋电位分类的二阶差分表示法

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天津理工大学学报 2013年第6期29卷 21-25页

作者：罗静戴敏天津理工大学计算机与通信工程学院天津市智能计算与软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384

针对锋电位在相似度高及存在大量叠加锋电位时分类结果不理想的问题,提出了一种新的锋电位特征表示方法 -二阶差分表示法.该方法对锋电位波形求取二阶差分,以二阶差分序列作为锋电位的特征信息,形成新的样本向量进行分类.该方法对Wave_c... 详细信息

针对锋电位在相似度高及存在大量叠加锋电位时分类结果不理想的问题,提出了一种新的锋电位特征表示方法 -二阶差分表示法.该方法对锋电位波形求取二阶差分,以二阶差分序列作为锋电位的特征信息,形成新的样本向量进行分类.该方法对Wave_clus中不同信噪水平的数据分别进行了实验.实验表明,该方法描述了锋电位波形在各个时刻的波形趋势,在一定程度上能够扩大不同类型波形之间的差异性.将此方法用于锋电位分类,尤其是叠加锋电位分类,可以提高分类准确率,并且可以有效的避免噪声的干扰.

关键词：锋电位分类二阶差分相似锋电位叠加锋电位 K-means聚类

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基于量子粒子群优化策略的车联网交通流量预测方法

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计算机科学 2020年第S02期47卷 327-333页

作者：张德干杨鹏张捷高瑾馨张婷天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300384 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

文中提出一种基于量子粒子群优化策略的车联网交通流量预测算法。根据交通流量数据特征建立对应模型,将遗传模拟退火算法应用到量子粒子群算法中得到优化的初始聚类中心,并将优化后的算法应用于径向基神经网络预测模型的参数优化,通过... 详细信息

文中提出一种基于量子粒子群优化策略的车联网交通流量预测算法。根据交通流量数据特征建立对应模型,将遗传模拟退火算法应用到量子粒子群算法中得到优化的初始聚类中心,并将优化后的算法应用于径向基神经网络预测模型的参数优化,通过径向基神经网络的高维映射得到所需预测的数据结果。另外,将所提算法与QPSO-RBF等其他相关算法进行了比较研究。仿真结果显示,相比于其他算法,所提算法能够降低预测误差,得到更好、更稳定的预测结果。

关键词：交通流量预测神经网络遗传模拟退火量子粒子群

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基于改进型生成式对抗网络的EEG-fNIRS多模态信号数据增广研究

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北京生物医学工程 2024年第3期43卷 250-258页

作者：王鹏举李明爱北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 教育部数字社区教育工程中心北京100124

目的基于深度学习的脑电图-功能性近红外光谱技术(electroencephalogram-functional near-infrared spectroscopy,EEG-fNIRS)多模态脑机接口在康复工程中具有广泛的应用前景,但存在数据量不足的问题。为此,本文提出一种基于改进条件生... 详细信息

目的基于深度学习的脑电图-功能性近红外光谱技术(electroencephalogram-functional near-infrared spectroscopy,EEG-fNIRS)多模态脑机接口在康复工程中具有广泛的应用前景,但存在数据量不足的问题。为此,本文提出一种基于改进条件生成式对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)的EEG-fNIRS多模态信号数据增广方法,以解决EEG-fNIRS多模态脑机接口与深度学习结合时面临的数据量匮乏的问题。方法首先,对EEG和fNIRS数据进行滤波、归一化和下采样等预处理。然后,针对EEG的非平稳特点,在CGAN生成器和判别器中增加自注意力机制,获得EEG数据增广模型CGAN_(E),加强捕捉和学习时变关键信息的能力。同时,针对fNIRS采样率低、信息量不充分问题,在CGAN生成器和判别器中增加上采样卷积层,获得fNIRS数据增广模型CGAN_(f),加强模型的信息挖掘能力,并将CGAN_(E)和CGAN_(f)的条件信息设置为类标签;进而,利用CGAN_(E)和CGAN_(f)对每导EEG和fNIRS分别进行增广,并将多导EEG扩增数据和多导fNIRS[包括氧合血红蛋白浓度(oxyhemoglobin concentration,HbO)和脱氧血红蛋白浓度(deoxyhemoglobin concentration,HbR)两种]扩增数据串接融合,获得EEG-fNIRS多模态增广数据。最后,对公开的EEG-fNIRS多模态信号数据集TU-Berlin-A前6名受试者数据进行增广实验,并设计一维卷积神经网络分类器评估增广数据的质量。结果基于EEG-fNIRS多模态信号公开数据集TU-Berlin-A前6名受试者的左右手运动想象数据进行实验研究表明,当数据扩增5倍时,本文方法取得94.81%的平均分类准确率。结论CGAN_(E)和CGAN_(f)能够生成接近真实数据分布的EEG和fNIRS信号,验证了对CGAN改进和本文所提EEG-fNIRS多模态数据增广方法的有效性。

关键词：脑电图功能性近红外光成像技术多模态信号条件生成式对抗网络数据增广

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大模型时代:电力视觉技术新起点

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高电压技术 2024年第5期50卷 1813-1825页

作者：赵振兵冯烁席悦张靖梁翟永杰赵文清华北电力大学电气与电子工程学院保定071003 华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室保定071003 华北电力大学控制与计算机工程学院保定071003

随着无人机、巡检机器人和远程监控系统在输电、变电、配电、安监等电力场景中的广泛应用,利用电力视觉技术完成对海量巡检图像的自动处理,能够进一步提升电力系统智能化运维水平,对我国源网荷储一体化进程的快速推进具有至关重要的作... 详细信息

随着无人机、巡检机器人和远程监控系统在输电、变电、配电、安监等电力场景中的广泛应用,利用电力视觉技术完成对海量巡检图像的自动处理,能够进一步提升电力系统智能化运维水平,对我国源网荷储一体化进程的快速推进具有至关重要的作用。随着通用视觉大模型的兴起,电力视觉技术正处于从传统深度学习时代向大模型时代跨越的重要节点。该文首先综述了电力视觉技术和通用视觉大模型的最新研究进展,结合视觉大模型在多种公共场景的应用先例,探讨视觉大模型在电力视觉领域将面临的3重能力边界问题。从初步探索通用视觉大模型的潜力,到逐步构建电力视觉大模型的过程,提出4种模型应用范式以突破视觉大模型能力边界。最后分析了视觉大模型对电力视觉研究者的影响,并对大模型浪潮下电力视觉技术的发展方向进行了展望。

关键词：电力视觉视觉大模型目标检测图像分割深度学习图像处理

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基于共有特征评分的解耦知识蒸馏输电线路金具检测方法

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高电压技术 2024年第12期50卷 5229-5237页

作者：赵振兵吕雪纯苗思雨赵文清翟永杰张珂华北电力大学电气与电子工程学院保定071003 华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室保定071003 华北电力大学控制与计算机工程学院保定071003

输电线路金具航拍图像具有目标占比小和背景过于复杂的特点,为了将对金具目标检测性能优越的教师网络性能迁移到学生网络,提出了一种基于共有特征评分的解耦知识蒸馏输电线路金具检测方法。首先,根据Ground-truth框将图像特征解耦为前... 详细信息

输电线路金具航拍图像具有目标占比小和背景过于复杂的特点,为了将对金具目标检测性能优越的教师网络性能迁移到学生网络,提出了一种基于共有特征评分的解耦知识蒸馏输电线路金具检测方法。首先,根据Ground-truth框将图像特征解耦为前景和背景区域,在前景区域对教师模型特征金字塔中每一层特征信息分类评分,聚合所有类别分类分数作为共有特征蒸馏掩码。其次,为了保证整幅图像的完整性,采用GcBlock模块捕获金具目标与背景、其他金具之间的关系,以此将教师模型生成的图像特征知识完整地迁移到学生网络。最后,通过自建金具图像检测数据集验证该文提出方法的有效性,实验结果表明:将该文方法应用于双阶段、单阶段模型均可大幅提升参数量小的网络检测性能,Faster R-CNN、RetinaNet的学生网络交并比阈值为0.5的平均精度(mAP_50)分别提升了25.9%、31.4%,有的甚至超过教师网络检测精度;针对防震锤、调整板、重锤目标,Cascade R-CNN模型中学生网络的平均精度显著提升。该文研究方法实现了对金具目标的高效检测,达到了检测性能与资源消耗的平衡。

关键词：金具目标检测知识蒸馏教师模型学生模型共有特征评分

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