检索结果-内蒙古大学图书馆

泉州师范学院学报 2017年第6期35卷 35-41页

作者：罗仙仙曾蔚陈小瑜张东水庄世芳泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362000 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室福建泉州362000 智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室福建泉州362000 泉州师范学院资源与环境科学学院福建泉州362000 湖南科技大学资源环境与安全工程学院湖南湘潭411201

深度学习是当前机器学习与人工智能研究热点,深度学习方法用于遥感图像处理取得快速发展.首先简要介绍现有遥感数据源及其非监督与监督分类方法.在总结深度学习典型方法及其最新演化模型基础上,分析了深度信念网络、卷积神经网络、自动... 详细信息

深度学习是当前机器学习与人工智能研究热点,深度学习方法用于遥感图像处理取得快速发展.首先简要介绍现有遥感数据源及其非监督与监督分类方法.在总结深度学习典型方法及其最新演化模型基础上,分析了深度信念网络、卷积神经网络、自动编码器在遥感图像处理中的国内外研究现状.针对当前应用现状与存在问题,指出今后研究方向:一方面要适应智能化遥感图像处理的发展趋势,加强算法理论研究,尤其人机协同工作、典型方法应用与修正、新模型拓展与应用;另一方面针对遥感大数据的应用需求,应加强遥感数据集建设、构建行业统一遥感大数据监测平台.

关键词：遥感深度学习图像处理

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基于Unity的三维船用燃油辅锅炉虚拟仿真系统

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科技创新与生产力 2023年第3期 63-67页

作者：辛勤芳刘建强赵光孙王荣海郑齐清王鸿伟泉州师范学院南安学院福建泉州362311 泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362000 泉州师范学院交通与航海学院福建泉州362000 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室福建泉州362000 智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室福建泉州362000 五邑大学智能制造学部广东江门529020

本文指出虚拟现实技术在航海及轮机培训领域得到越来越广泛的应用。以船舶轮机中的重要组成部分——船用燃油辅锅炉为研究对象,针对目前船用燃油辅锅炉虚拟仿真系统大部分以二维形式呈现的不足之处,提出了基于Unity的三维船用燃油辅锅... 详细信息

本文指出虚拟现实技术在航海及轮机培训领域得到越来越广泛的应用。以船舶轮机中的重要组成部分——船用燃油辅锅炉为研究对象,针对目前船用燃油辅锅炉虚拟仿真系统大部分以二维形式呈现的不足之处,提出了基于Unity的三维船用燃油辅锅炉虚拟仿真系统解决方案。通过现场考察船用燃油辅锅炉,使用3ds Max进行三维建模,创建了辅锅炉控制面板、压力表、放残阀、排污阀、液位表及给水泵等相关设备的三维模型;在Unity中创建虚拟场景,导入三维模型,实现了船用燃油辅锅炉的虚拟仿真。该系统能够逼真地模拟船用燃油辅锅炉的实际运行情况,可作为虚拟培训平台对学生进行针对性训练。

关键词：船用燃油辅锅炉虚拟仿真 Unity 3ds Max

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虚拟与增强现实互动旅游系统的设计与实现——以非物质文化遗产南音为例

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软件工程 2021年第5期24卷 47-50页

作者：陈均亮王荣海陈柏言泉州师范学院资环(旅游)学院福建泉州362000 泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362000 集美大学轮机工程学院福建厦门361021 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室福建泉州362000 智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室福建泉州362000

虚拟与增强现实技术越来越多地应用于互动旅游中,而文化遗产已经成为互动旅游的重要元素。本文以非物质文化遗产南音为例,在分析研究南音传承、发展与传播现状的基础上,提出了南音虚拟与增强现实互动旅游系统的设计思路。使用虚拟现实... 详细信息

虚拟与增强现实技术越来越多地应用于互动旅游中,而文化遗产已经成为互动旅游的重要元素。本文以非物质文化遗产南音为例,在分析研究南音传承、发展与传播现状的基础上,提出了南音虚拟与增强现实互动旅游系统的设计思路。使用虚拟现实开发引擎Unity 3D及增强现实开发工具包Vuforia SDK,结合LBS(基于位置的服务)技术,实现了南音互动旅游系统。实验表明,该系统增加了海丝非遗文化南音观赏者的沉浸感、交互性、体验感和参与感,同时满足了广大受众在体验海丝非遗文化时进行偶遇和社交等心理需求,为海丝文化遗产的传承和发展提供了新的思路和有益的借鉴。

关键词：南音非物质文化遗产互动旅游虚拟现实增强现实

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资源受限MCU的轻量化部署策略和实现

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吉林大学学报（信息科学版） 2023年第6期41卷 1063-1071页

作者：吴薇阮星蔡闯华刘长勇刘彦秀王宜怀武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山354300 山东女子学院数据科学与计算机学院济南252000 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

为实现低资源嵌入式设备的图像分类识别,针对能实现简单图像识别任务、对图像识别准确率要求不高,且要求低成本的场景,将卷积神经网络(CNN:Convolutional NeuralNetwork)部署到资源受限的微控制器单元(MCU:Microcontroller Units)上。... 详细信息

为实现低资源嵌入式设备的图像分类识别,针对能实现简单图像识别任务、对图像识别准确率要求不高,且要求低成本的场景,将卷积神经网络(CNN:Convolutional NeuralNetwork)部署到资源受限的微控制器单元(MCU:Microcontroller Units)上。首先提出一种在资源受限MCU上的轻量化部署策略:为降低模型的参数量,提出一种轻量化的神经网络算法;为保证模型大小能适应有限的随机存取存储器(RAM:Random Access Memory),提出了一种基于闪存(FLASH:Flash Memory)扇区的替存储算法。其次,在资源受限的嵌入式设备上部署该策略。针对采集图像的质量和采集速度不匹配问题,设计了摄像头外围电路;对采集图像进行基于高斯分布的自适应阈值二值化处理并对图像样本完整性进行校验。实验结果表明,该系统取得大约80%~89%的识别准确率。虽然该准确率低于训练精度10%左右,但在上述对精度要求不高的实际场景中可以较好地应用。

关键词：嵌入式系统资源受限MCU 图像识别深度学习

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基于Elman神经网络的移动通信系统智能预测方法

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聊城大学学报（自然科学版） 2021年第3期34卷 12-17页

作者：王涵徐凌伟林文忠澳门城市大学数据科学研究院澳门999078 青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福建福州350108

由于复杂多变的通信环境,移动通信面临着严峻挑战。为了及时处理复杂事件,预测移动通信系统的中断概率(outage probability,OP)性能就非常重要。研究了移动通信系统OP性能预测,并且提出了一种基于Elman神经网络的移动通信系统OP性能智... 详细信息

由于复杂多变的通信环境,移动通信面临着严峻挑战。为了及时处理复杂事件,预测移动通信系统的中断概率(outage probability,OP)性能就非常重要。研究了移动通信系统OP性能预测,并且提出了一种基于Elman神经网络的移动通信系统OP性能智能预测方法。针对OP性能,推导了其精确闭合表达式。和径向基函数(radial basis function,RBF),局部加权线性回归(locally weighted linear regression,LWLR),小波神经网络(wavelet neural network,WNN)等方法进行了比较。仿真结果验证了该理论分析的正确性,而且所提出算法的预测性能更好。

关键词：移动通信放大转发中断概率预测 Elman神经网络

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主动迁移学习的海上任意方向船只目标检测

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计算机与现代化 2021年第9期 21-30页

作者：苏浩丁胜章超华武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 湖北武汉430065 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室(泉州师范大学) 福建泉州362000

在基于深度学习的遥感图像目标检测任务中,船只目标通常呈现出任意方向排列的特性,而常见的水平框目标检测算法一般不能满足此类场景的应用需求。因此本文在单阶段Anchor-Free目标检测器CenterNet的基础上加入旋转角度预测分支,使其能... 详细信息

在基于深度学习的遥感图像目标检测任务中,船只目标通常呈现出任意方向排列的特性,而常见的水平框目标检测算法一般不能满足此类场景的应用需求。因此本文在单阶段Anchor-Free目标检测器CenterNet的基础上加入旋转角度预测分支,使其能输出旋转边界框,以用于海上船只目标的检测。同时针对海上船只遥感数据集仅有水平边界框标注,无法直接适用于旋转框目标检测,且人工手动标注旋转框标签成本较高的问题,提出一种主动迁移学习的旋转框标签生成方法。首先,提出一种水平框-旋转框约束筛选算法,通过水平真值边界框来对旋转预测框进行监督约束,筛选出检测精度较高的图像加入训练集,然后通过迭代这一过程筛选出更多的图像,最后通过标签类别匹配,完成对数据集的旋转框自动化标注工作。本文最终对海上船只遥感图像数据集BDCI中约65.59%的图片进行旋转框标注,并手动标注部分未标注的图片作为测试集,将本文方法标注的图片作为训练集进行验证,评估指标AP50达到90.41%,高于其他旋转框检测器,从而表明本文方法的有效性。

关键词：遥感图像旋转框目标检测迁移学习 Anchor-Free CenterNet

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基于贪婪算法的文档图像中干扰线的去除

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计算机系统应用 2019年第11期28卷 238-244页

作者：王平张晓峰王宜怀程仁贵武夷学院数学与计算机学院武夷山354300 南通大学信息科学技术学院南通226019 苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室武夷山354300

各种文档中经常包含有各种特殊作用的横线、手划线等,当这些文档通过扫描等数字化方式存入计算机并需要进一步识别处理成文字编码时,这些线条却成为OCR的干扰因素,降低了文档内容的识别率.为此,本文提出一种新的文档干扰线去除算法,先... 详细信息

各种文档中经常包含有各种特殊作用的横线、手划线等,当这些文档通过扫描等数字化方式存入计算机并需要进一步识别处理成文字编码时,这些线条却成为OCR的干扰因素,降低了文档内容的识别率.为此,本文提出一种新的文档干扰线去除算法,先将文档图像二值化,二值化过程考虑了不均匀光照带来的影响;然后将前景细化为单像素,减少线条粗细造成的影响;接着通过一种改进的贪婪算法计算横、竖两个方向线段的权重,判断权重较高的线段为干扰线;最后通过与干扰线距离的大小判断图像中每个前景像素的归属,从而获得一个完整的文档恢复图.仿真实验表明,本文提出的算法能够有效去除干扰线,特别在干扰线与文字粘连的情况下,去除干扰线的同时较少地影响文档图像的质量,且具有较高的计算速度和较好的去除效果,为图像进一步OCR识别提供了良好的基础.

关键词：二值化干扰线去除贪婪算法光学字符识别

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学习分析视域下高校混合式“教”“学”探索与实践

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武夷学院学报 2020年第9期39卷 75-80页

作者：石贵民刘长勇孟世敏张为慧武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山34300 武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 武夷学院教务处福建武夷山354300 武夷学院学报编辑部福建武夷山354300

“互联网+教育”为高校“教”“学”改革与创新提供了丰富的土壤。针对大学生课堂参与度低、学习动力不足、教学目标达成度不高等难点,文章基于认知神经学视角,运用学习分析技术构建了“五化一体”的混合式教学模式,并将之集成于“潜能... 详细信息

“互联网+教育”为高校“教”“学”改革与创新提供了丰富的土壤。针对大学生课堂参与度低、学习动力不足、教学目标达成度不高等难点,文章基于认知神经学视角,运用学习分析技术构建了“五化一体”的混合式教学模式,并将之集成于“潜能在线”数字化学习环境中,融合跨平台、多载体的学习资源库,通过多终端、跨时空的在线导学和双主体、多手段的互动课堂,构建了多维度、深层次的问题空间图谱和重能力、多方法的思维训练框架。在人机交互环境下展开了基于历史教学数据和多元考核方式的教学诊断及调控实证,研究成果有助于提高学生解决问题的思维能力,提升高校大数据驱动下的自适应教学效果。

关键词：学习分析混合式教学深度学习学习动机课堂参与边缘化

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mHealth中可追踪多授权机构基于属性的访问控制方案

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通信学报 2018年第6期39卷 1-10页

作者：李琦朱洪波熊金波莫若南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院江苏南京210023 南京邮电大学物联网技术与应用协同创新中心江苏南京210003 南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 福建师范大学数学与信息学院福建福州350117 西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710071

移动健康护理作为一种新兴的技术给个人健康档案的分享提供了极大的便利,也给其隐私带来了极大的风险。基于属性的加密体制能够对加密数据实现细粒度的访问控制,有效地保护了个人健康档案的隐私。然而,目前基于属性的访问控制方案要么... 详细信息

移动健康护理作为一种新兴的技术给个人健康档案的分享提供了极大的便利,也给其隐私带来了极大的风险。基于属性的加密体制能够对加密数据实现细粒度的访问控制,有效地保护了个人健康档案的隐私。然而,目前基于属性的访问控制方案要么缺乏有效的恶意用户追踪机制,要么只支持单个授权机构。针对该问题,提出了一个移动健康护理环境下适应性安全的可追踪多授权机构基于属性的访问控制方案,该方案在合数群上构造,支持任意单调的线性秘密共享机制的访问策略,基于子群判定假设证明了该方案在标准模型下是适应性安全的,基于k-SDH假设证明了该方案的可追踪性,性能分析表明了该方案的实用性。

关键词：属性加密多机构可追踪适应性安全移动健康护理

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基于对比学习和伪异常合成的无监督火灾检测

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计算机系统应用 2024年第6期33卷 28-36页

作者：叶伟华吴云涛李佐勇福州软件园科技创新发展有限公司福州350101 福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 闽江学院计算机与控制工程学院福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121

传统的火灾检测方法大多基于目标检测技术,存在火灾样本获取难度高、人工标注成本高的问题.为解决该问题,本研究提出了一种基于对比学习和伪异常合成的无监督火灾检测模型.为了实现无监督图像特征学习,提出了交叉输入对比学习模块.然后... 详细信息

传统的火灾检测方法大多基于目标检测技术,存在火灾样本获取难度高、人工标注成本高的问题.为解决该问题,本研究提出了一种基于对比学习和伪异常合成的无监督火灾检测模型.为了实现无监督图像特征学习,提出了交叉输入对比学习模块.然后,引入了一个记忆原型学习正常场景图像的特征分布,通过特征重建实现对火灾场景的判别.并且,提出了伪异常火灾场景合成方法和基于欧氏距离的异常特征区分损失,使模型对于火灾场景具有针对性.根据实验表明,我们的方法在Fire-Flame-Dataset和Fire-Detection-Image-Dataset两个公开火灾检测数据集上的图像级AUC分别达到89.86%和89.56%,优于PatchCore、PANDA、Mean-Shift等主流图像异常检测算法.

关键词：火灾检测异常检测对比学习记忆机制无监督学习

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