检索结果-内蒙古大学图书馆

信息系统工程 2020年第2期33卷 122-123页

作者：史健婷吴荣强张海楠常亮黑龙江科技大学计算机与信息工程学院

心电图反映人体心脏电位时序变化状况,是诊断心血管疾病的重要技术,心电信号的准确分析和诊断对于心血管疾病的治疗起着关键作用。论文基于卷积神经网络模型对心电信号进行准确快速的分析和诊断,旨在利用人工智能算法对心电信号心拍提... 详细信息

心电图反映人体心脏电位时序变化状况,是诊断心血管疾病的重要技术,心电信号的准确分析和诊断对于心血管疾病的治疗起着关键作用。论文基于卷积神经网络模型对心电信号进行准确快速的分析和诊断,旨在利用人工智能算法对心电信号心拍提取与分类进行研究。结果表明,该算法具有参数少、层数多等特点,分类速度比较快,对心律失常的临床诊断有一定的价值和意义。

关键词：卷积神经网络心电信号分类

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基于OBE理念的JavaScript课程改革探索

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信息系统工程 2021年第7期34卷 163-164页

作者：于海英文东戈李玉英黑龙江科技大学计算机与信息工程学院

前端技术的快速发展对人才培养和课程教学提出了更高的要求,基于此,论文在分析社会需求和技术发展特点的基础上,以成果导向教育理念为指导,在JavaScript课程改革中,提出了基于需求的反向课程设计和动态教学实施过程,在教学目标设置、教... 详细信息

前端技术的快速发展对人才培养和课程教学提出了更高的要求,基于此,论文在分析社会需求和技术发展特点的基础上,以成果导向教育理念为指导,在JavaScript课程改革中,提出了基于需求的反向课程设计和动态教学实施过程,在教学目标设置、教学内容重构、教学模式等方面提出了教学改革与实施的方法,提高课程与前端开发人才知识和技能需求的匹配度。

关键词：成果导向职业需求反向设计案例教学

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改进YOLOv5模型的番茄叶部病害检测算法

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黑龙江科技大学学报 2023年第1期33卷 136-141页

作者：赵艳芹王萌黑龙江科技大学计算机与信息工程学院哈尔滨150022

为提高番茄病害检测的精度,提出了对YOLOv5模型的一种改进算法。采用更加轻量化的主干网络GhostCANet,通过在特征提取网络中增加一层特征层提升对小目标的检测能力,使用多层递归金字塔网络的思想,将特征层进行二次卷积来获得更好的特征... 详细信息

为提高番茄病害检测的精度,提出了对YOLOv5模型的一种改进算法。采用更加轻量化的主干网络GhostCANet,通过在特征提取网络中增加一层特征层提升对小目标的检测能力,使用多层递归金字塔网络的思想,将特征层进行二次卷积来获得更好的特征,在拥有10类番茄病害的叶片上进行检测实验,与多种基于深度学习的目标检测算法进行对比分析。结果表明:改进后的YOLOv5模型相对于YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、Faster-RCNN模型,拥有更高的平均精度值,达到了0.968,比YOLOv5模型提高了0.014;模型大小为72.4 MB,比YOLOv5模型小17.1 MB。

关键词：目标检测 YOLOv5 特征融合深度学习

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煤矿井下人员超宽带定位的联合解算方法

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黑龙江科技大学学报 2023年第3期33卷 464-469页

作者：董军王伟权夏天文黑龙江科技大学计算机与信息工程学院哈尔滨150022

为构建高精度的实时定位系统,提升煤矿智能化水平,基于超宽带UWB技术,提出一种联合自适应蚁群算法和Taylor级数展开算法的煤矿井下定位算法。利用自适应蚁群算法优化待测点的坐标值,与Taylor级数展开算法相结合,找到更为准确的目标位置... 详细信息

为构建高精度的实时定位系统,提升煤矿智能化水平,基于超宽带UWB技术,提出一种联合自适应蚁群算法和Taylor级数展开算法的煤矿井下定位算法。利用自适应蚁群算法优化待测点的坐标值,与Taylor级数展开算法相结合,找到更为准确的目标位置,弥补Taylor级数展开算法因初值不准确而导致定位精度下降的问题,提高超宽带井下人员定位系统的精度。实验表明,文中提出的方法在位置解的准确性上优于现有的Chan和Chan-Taylor等算法,定位精度在12 cm之内,能够较好地满足煤矿井下人员精确定位要求。

关键词：煤矿人员定位 UWB 自适应蚁群算法

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基于改进的注意力机制与纹理结构分层的生成对抗网络图像修复方法

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牡丹江师范学院学报（自然科学版） 2022年第4期48卷 22-28页

作者：张剑飞张洒黑龙江科技大学计算机与信息工程学院哈尔滨150022

构建一个以U-Net为基础的模型,通过引入注意力机制与纹理结构分层相融合的图像修复方法,在生成对抗网络模型基础上,引入通道注意力并结合多尺度卷积模块,将图像下采样提取特征分为纹理特征与结构特征,采用改进的Res2Net残差块并重构损... 详细信息

构建一个以U-Net为基础的模型,通过引入注意力机制与纹理结构分层相融合的图像修复方法,在生成对抗网络模型基础上,引入通道注意力并结合多尺度卷积模块,将图像下采样提取特征分为纹理特征与结构特征,采用改进的Res2Net残差块并重构损失函数.实验结果表明,修复后图像的纹理和结构更统一,修复图像与原始图像在高级语义上更加接近.

关键词：图像修复注意力机制纹理结构生成对抗网络

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基于机器视觉特征强化的降质图像动态目标检测方法

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黑龙江科技大学学报 2024年第4期34卷 648-654页

作者：武狄张国辉张庆黑龙江科技大学计算机与信息工程学院哈尔滨150022

针对降质图像中的动态目标特征不明显,易出现检测偏差的问题,提出基于机器视觉特征强化的降质图像动态目标检测方法。采用帧间阈值法确定图像中含有动态目标的区域,通过平滑、动态目标强化和背景抑制处理,引入SE-ResNeXt模块,基于挤压-... 详细信息

针对降质图像中的动态目标特征不明显,易出现检测偏差的问题,提出基于机器视觉特征强化的降质图像动态目标检测方法。采用帧间阈值法确定图像中含有动态目标的区域,通过平滑、动态目标强化和背景抑制处理,引入SE-ResNeXt模块,基于挤压-激励操作后提取动态目标的特征信息,计算动态目标与背景间的速度和光流矢量,在速度平滑性、方向平滑性和颜色分量约束条件下,检测得到动态目标的准确位置。结果表明,所提的方法在准确率、召回率和F 1分数的最优参数组合下,PSNR和SSIM平均提高了3.41%和0.16%,提升了降质图像整体质量,实现了对动态目标的精准检测与识别。

关键词：机器视觉特征强化动态目标检测速度矢量速度平滑性约束颜色分量约束

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基于LSB和提升小波变换的选择性医疗图像加密

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智能计算机与应用 2023年第2期13卷 139-144页

作者：刘星陈慧琴夏万贵黑龙江科技大学计算机与信息工程学院哈尔滨150022

数字图像作为重要的信息载体,其安全性受到越来越多的重视,图像加密算法也因此成为研究的热点。医疗图像作为一种特殊的数字图像,其中包含了病人的隐私信息,对其进行安全加密显得尤为重要。本文重点关注医疗加密图像的真实性和完整性,... 详细信息

数字图像作为重要的信息载体,其安全性受到越来越多的重视,图像加密算法也因此成为研究的热点。医疗图像作为一种特殊的数字图像,其中包含了病人的隐私信息,对其进行安全加密显得尤为重要。本文重点关注医疗加密图像的真实性和完整性,提出了一种基于最低有效位算法的视觉无损信息隐藏算法。首先,通过阈值分割算法,将医疗图像分为感兴趣区域和非感兴趣区域,再将感兴趣区域像素的高四位通过最低有效位隐写术嵌入到非感兴趣区域中;之后对感兴趣区域进行提升小波变换生成低频分量,将生成的低频分量通过混沌系统置乱后小波重构;最后将小波重构后的感兴趣区域进行一轮扩散加密后放回原图。实验仿真和实验分析表明,该算法具有更好的信息解密优势,在保证安全性的同时,解密后图像的峰值信噪比和结构相似性都有明显提升。

关键词：图像加密提升小波变换无损加密

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SSD神经网络的人脸检测方法

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黑龙江科技大学学报 2020年第4期30卷 448-454页

作者：赵艳芹陈真朋黑龙江科技大学计算机与信息工程学院哈尔滨150022

针对传统人脸检测模型存在运算量大、定位不精准的问题,提出了一种改进的SSD卷积神经网络人脸检测算法。将原始的VGG16主干网络替换为轻量级网络mobilenet_v3,提取特征向高层映射,简化特征层的层数,通过聚类手工标注的检测框比例消除人... 详细信息

针对传统人脸检测模型存在运算量大、定位不精准的问题,提出了一种改进的SSD卷积神经网络人脸检测算法。将原始的VGG16主干网络替换为轻量级网络mobilenet_v3,提取特征向高层映射,简化特征层的层数,通过聚类手工标注的检测框比例消除人脸尺度对检测模型的影响。结果表明,改进的SSD神经网络相比其他主流的人脸检测算法,在相同的实验环境下检测速度得到进一步提升,在WIDERFACE验证集上的召回率达到了94.261%。该研究证明了改进的方法对不同数据集具有一定的鲁棒性。

关键词：人脸检测神经网络 SSD算法图像处理

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改进EPGAN模型的COVID-19 CT图像生成方法

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黑龙江科技大学学报 2023年第5期33卷 767-773页

作者：高志军高雅黑龙江科技大学计算机与信息工程学院哈尔滨150022

为解决COVID-19 CT图像分类任务中需要大量数据的问题,提出了一种基于EPGAN模型的新冠肺炎CT图像生成方法。采用向量到图像的生成模型生成COVID-19 CT图像,通过添加ECA注意力机制到生成器中上采样模块的方法,解决ProjectedGAN模型生成... 详细信息

为解决COVID-19 CT图像分类任务中需要大量数据的问题,提出了一种基于EPGAN模型的新冠肺炎CT图像生成方法。采用向量到图像的生成模型生成COVID-19 CT图像,通过添加ECA注意力机制到生成器中上采样模块的方法,解决ProjectedGAN模型生成图像肺部轮廓不闭合问题。结果表明,该方法生成的COVID-19 CT图像,FID降低至16.75,PSNR提升至12.62,SSIM提升至0.320。该方法可以提升COVID-19 CT图像中肺部轮廓的质量,生成更高质量的COVID-19 CT图像。

关键词：图像生成 COVID-19 生成对抗网络注意力机制

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改进YOLOv7的煤岩图像检测算法

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黑龙江科技大学学报 2024年第1期34卷 157-162页

作者：赵艳芹邓虎诚黑龙江科技大学计算机与信息工程学院哈尔滨150022

针对现阶段煤岩图像检测识别中精度和模型规模难以平衡的问题,提出了一种通过替换部分普通卷积模块来改进YOLOv7网络结构的煤岩图像检测算法。通过引入卷积核为7的卷积模块ConvNeXt来替换普通的3×3大小卷积模块,提升煤炭特征获得... 详细信息

针对现阶段煤岩图像检测识别中精度和模型规模难以平衡的问题,提出了一种通过替换部分普通卷积模块来改进YOLOv7网络结构的煤岩图像检测算法。通过引入卷积核为7的卷积模块ConvNeXt来替换普通的3×3大小卷积模块,提升煤炭特征获得效果。利用SimAM注意力机制,替换1×1大小卷积模块,给出MP_SAM模块,使算法提取更丰富的目标信息,运用αIoU优化损失函数,使之更适用于清晰度不够高的煤岩图像,增强算法的泛化能力。结果表明,与YOLOv7算法相比,该算法的准确率提升了3.9%,mAP提升了1.5%,模型整体FLOPs减少了0.7 G,通过更小的模型,获得了更好的检测结果。

关键词：煤岩检测 YOLOv7 SimAM ConvNeXt αIoU

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