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地方应用型本科院校优秀教学团队建设思考 预览
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作者 严云洋 胡荣林 +2 位作者 朱全银 高尚 陈伯伦 《大学教育》 2019年第5期43-45,共3页
优秀教学团队是持续推动应用型人才培养质量全面提升的重要保证。一个高效的教学团队要有五个基本要素,即"五有":有心、有意、有为、有舍、有得。淮阴工学院计算机应用系统开发教学团队提出"教学服务超市"建设的思... 优秀教学团队是持续推动应用型人才培养质量全面提升的重要保证。一个高效的教学团队要有五个基本要素,即"五有":有心、有意、有为、有舍、有得。淮阴工学院计算机应用系统开发教学团队提出"教学服务超市"建设的思路和创新型举措,通过学竞结合,传承创新;资源集聚,因材施教;精诚合作,立德树人形成自身特色。可以从以下几个方面进行优秀教学团队的建设:选择和培养优秀的团队领导,吸引出色的团队成员,定位合理的共同愿景,形成良好的沟通机制,培育和谐的团队文化,建立健全相关的运行制度。 展开更多
关键词 应用型 本科院校 教学团队 团队建设
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基于快速密度聚类的载客热点可视化分析方法
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作者 黄子赫 高尚 +3 位作者 潘志庚 惠浩 廖麒羽 赵锋锋 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1429-1438,共10页
随着城市化交通的发展,感知计算在智慧城市起着重要的作用。针对传统密度聚类算法无法适配海量出租车GPS轨迹数据及可视化的问题,提出了BCS-DBSCAN(Big-Data Cluster Center Statistics Density-Based Spatial Clustering of Applicatio... 随着城市化交通的发展,感知计算在智慧城市起着重要的作用。针对传统密度聚类算法无法适配海量出租车GPS轨迹数据及可视化的问题,提出了BCS-DBSCAN(Big-Data Cluster Center Statistics Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法。该算法可以对轨迹数据切分及并行化聚类且能够提取最大密度簇心,并将结果适配可视化模型。实验结果表明,与其它流行的方法相比,在海量数据下提取城市载客热点区域的聚类速度、精确化及可视化方面具有十分显著的优势,对进一步提升城市规划、提高交通效率提供了重要的决策信息。 展开更多
关键词 大数据切分 簇心提取 快速聚类 热点可视化
基于YOLOv2的视频火焰检测方法 预览
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作者 杜晨锡 严云洋 +1 位作者 刘以安 高尚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期301-304,共4页
一般火焰检测方法由于对复杂场景的应变能力较差,因此检测率较低。文中提出了一种基于改进的YOLOv2网络的深度学习火焰检测方法,来自动提取火焰特征;同时,针对特征提取过程中信息丢失的问题,采用聚类选取候选框,以多尺度特征融合的方法... 一般火焰检测方法由于对复杂场景的应变能力较差,因此检测率较低。文中提出了一种基于改进的YOLOv2网络的深度学习火焰检测方法,来自动提取火焰特征;同时,针对特征提取过程中信息丢失的问题,采用聚类选取候选框,以多尺度特征融合的方法融合高层与浅层特征信息,进一步提高了模型的检测率。在Bilkent大学火焰视频数据集上的实验结果表明,该方法的平均正检率达到了98.8%,检测速率达到40帧/s,具有较强的鲁棒性和实时性。 展开更多
关键词 火焰检测 YOLOv2 聚类 多级特征 特征融合
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基于GMM与三维LBP纹理的视频火焰检测
4
作者 严云洋 张慧珍 +1 位作者 刘以安 高尚 《山东大学学报:工学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期1-9,共9页
针对候选区域提取准确度问题及火焰特征的描述能力,提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)与三维的局部二值模式(local binary pattern,LBP)纹理特征的火焰检测算法,分析火焰在RGB与HSV两个空间中的分布规律,训练出火... 针对候选区域提取准确度问题及火焰特征的描述能力,提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)与三维的局部二值模式(local binary pattern,LBP)纹理特征的火焰检测算法,分析火焰在RGB与HSV两个空间中的分布规律,训练出火焰的高斯混合模型,提取火焰候选区域。重点研究火焰的纹理特征,将LBP纹理与火焰的运动特征相结合形成一种新的三维LBP纹理,提高纹理特征对火焰的分类效果。使用单分类支持向量机(one-class support vector machine,One-classSVM)分类方法,判定候选区域是否为火焰。 展开更多
关键词 火焰检测 GMM 动态特征 三维LBP 支持向量机
基于噪声检测和动态窗口的图像去噪算法 预览
5
作者 王文豪 严云洋 +2 位作者 姜明新 高尚 于永涛 《图学学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期111-116,共6页
针对中值滤波算法在去除脉冲噪声时易造成图像细节丢失的问题,提出了一种基于噪声检测和动态窗口的自适应滤波方法。首先借鉴BDND方法,将图像的像素初分成信号点和疑似噪声点,以减少需要处理的像素点;然后设计一种窗口自适应的噪声检测... 针对中值滤波算法在去除脉冲噪声时易造成图像细节丢失的问题,提出了一种基于噪声检测和动态窗口的自适应滤波方法。首先借鉴BDND方法,将图像的像素初分成信号点和疑似噪声点,以减少需要处理的像素点;然后设计一种窗口自适应的噪声检测方法对疑似噪声点进一步检测,判断其是真噪声点还是细节点,以加强图像细节信息的保护;最后通过改进的自适应中值滤波器滤除检测出的噪声,并融入窗口自适应控制,窗口的大小可以根据噪声情况自适应地调整,在去除噪声的同时尽可能地保护图像细节。实验表明,该算法在噪声处理和细节保护上要优于其他典型算法,能有效地提高图像的峰值信噪比,对于高密度噪声的图像,也可以获得较好的去噪效果。 展开更多
关键词 脉冲噪声 噪声检测 自适应窗口 噪声去除
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基于车道线的车辆种类划分方法 预览
6
作者 耿蓓 陈涛 高尚 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第4期230-234,共5页
针对城市道路监控视频中电动自行车目标多、难以与其他目标进行区分的特点,提出一种基于车道线的车辆种类划分算法。该算法首先对视频中的车道线进行检测,然后利用Vibe算法提取前景目标并对前景进行处理,再以车道线作为参照,根据目标的... 针对城市道路监控视频中电动自行车目标多、难以与其他目标进行区分的特点,提出一种基于车道线的车辆种类划分算法。该算法首先对视频中的车道线进行检测,然后利用Vibe算法提取前景目标并对前景进行处理,再以车道线作为参照,根据目标的大小规模进行种类划分,从而实现汽车与电动自行车以及其他车辆类型的划分。大量的实验结果表明,该方法能有效地对车辆进行种类划分,误差很低,能够十分方便的应用到各种交通事件检测系统中,具有较好的实时性与鲁棒性。 展开更多
关键词 车道线检测 HOUGH变换 Vibe算法 车辆种类划分
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基于超像素分割与闪频特征判别的视频火焰检测 预览
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作者 张慧珍 严云洋 +2 位作者 刘以安 周静波 高尚 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第3期512-520,共9页
视频监控已经成为当今火灾防范的主要方法。视频火焰算法层出不穷,但多为训练各种分类器做最后的分类,这需要提前准备大量相关的视频火焰样本来做训练,在视频火焰样本不够的情况下往往不能达到很高的检测率。本文提出一种基于超像素分... 视频监控已经成为当今火灾防范的主要方法。视频火焰算法层出不穷,但多为训练各种分类器做最后的分类,这需要提前准备大量相关的视频火焰样本来做训练,在视频火焰样本不够的情况下往往不能达到很高的检测率。本文提出一种基于超像素分割并结合闪频特征进行判断识别的方法。首先在Lab颜色空间上利用超像素分割方法将待检测图像分割出近似均匀的若干个小区域,并以其形心点代表一个超像素,结合RGB颜色空间与Lab颜色空间中的静态特征,根据提出的一定规则提取出火焰候选区域,最终利用此区域内提取的闪频特征判别其是否为火焰。实验证明,该算法在样本较少的情况下检测率较高。 展开更多
关键词 火焰检测 超像素分割 颜色模型 闪频判别
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基于Faster R-CNN模型的火焰检测 预览
8
作者 严云洋 朱晓妤 +1 位作者 刘以安 高尚 《南京师大学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第3期1-5,共5页
常规的火焰检测一般是提取火焰的静态或动态特征,然后进行火焰的判别.但是传统特征无法全面描述火焰特性,会导致识别的准确率降低.本文提出一种基于Faster R-CNN模型的火焰检测算法.首先利用候选区域生成网络(Region Proposal Network,R... 常规的火焰检测一般是提取火焰的静态或动态特征,然后进行火焰的判别.但是传统特征无法全面描述火焰特性,会导致识别的准确率降低.本文提出一种基于Faster R-CNN模型的火焰检测算法.首先利用候选区域生成网络(Region Proposal Network,RPN)提取火焰候选区域,然后对候选区域进行卷积及池化操作,提取火焰特征,最后利用联合训练的快速区域卷积神经网络(Fast R-CNN)进行火焰识别.实验结果表明该方法能够自动提取火焰特征,有效提高复杂背景下的火焰识别的准确率,具有良好的泛化能力和鲁棒性. 展开更多
关键词 FASTER R-CNN 候选区域生成网络 快速区域卷积神经网络 火焰检测
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创新驱动下计算机卓越人才培养新模式探索 预览 被引量:1
9
作者 赵建洋 胡荣林 +3 位作者 丁卫红 黄明亮 于振洋 高尚 《实验技术与管理》 北大核心 2018年第4期1-5,共5页
针对高校人才培养与企业实际需求存在差距的问题,以建设江苏省A类品牌专业、国家卓越工程师试点专业为契机,结合地方经济建设和信息产业发展对计算机卓越人才的需求,通过不断改革与尝试,探索并实践拓展内涵融合创业的计算机卓越人才培... 针对高校人才培养与企业实际需求存在差距的问题,以建设江苏省A类品牌专业、国家卓越工程师试点专业为契机,结合地方经济建设和信息产业发展对计算机卓越人才的需求,通过不断改革与尝试,探索并实践拓展内涵融合创业的计算机卓越人才培养新模式。通过不断优化计算机卓越人才培养新模式,对满足IT产业卓越人才培养具有借鉴意义。 展开更多
关键词 创新驱动 计算机卓越人才 培养模式 创客空间
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基于深度森林模型的火焰检测 预览 被引量:2
10
作者 朱晓妤 严云洋 +1 位作者 刘以安 高尚 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第7期264-270,共7页
在进行视频火焰检测时,周围环境以及火焰本身亮度的变化会对背景建模造成影响。针对该问题,提出一种基于帧频提升的高斯混合背景建模方法。在当前帧和前一帧之间插入若干帧,使高斯混合模型构建出的背景更贴近当前帧的真实背景,有利于后... 在进行视频火焰检测时,周围环境以及火焰本身亮度的变化会对背景建模造成影响。针对该问题,提出一种基于帧频提升的高斯混合背景建模方法。在当前帧和前一帧之间插入若干帧,使高斯混合模型构建出的背景更贴近当前帧的真实背景,有利于后续的目标检测和目标提取。同时,构建一种应用于火焰检测的深度森林模型,对基于帧频提升的高斯混合背景建模方法所提取的火焰候选区域,先使用双视角、深层多粒度扫描结构提取出其抽象特征,再使用深度森林模型进行火焰检测。实验结果表明,该方法能够增强火焰特征的抽象表示能力,提高火焰检测率,并且具有强鲁棒性。 展开更多
关键词 火焰检测 深度森林 高斯混合模型 帧频提升 背景建模
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基于结构化低秩表示和低秩投影的人脸识别算法 预览
11
作者 刘作军 高尚 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第1期108-115,共8页
在实际的人脸识别中,给定的训练图像往往存在遮挡和噪声,导致稀疏表示分类(SRC)算法的性能下降。针对上述问题,提出一种基于结构化低秩表示(SLR)和低秩投影的人脸识别方法——SLR_LRP。首先通过SLR对原始训练样本进行低秩分解得到... 在实际的人脸识别中,给定的训练图像往往存在遮挡和噪声,导致稀疏表示分类(SRC)算法的性能下降。针对上述问题,提出一种基于结构化低秩表示(SLR)和低秩投影的人脸识别方法——SLR_LRP。首先通过SLR对原始训练样本进行低秩分解得到干净的训练样本,根据原始训练样本和恢复得到的干净训练样本得到一个低秩投影矩阵;然后将测试样本投影到该低秩投影矩阵;最后使用SRC对恢复后的测试样本进行分类。在AR人脸库和Extended Yale B人脸库上的实验结果表明,SLR_LRP可以有效处理样本中存在的遮挡和像素破坏。 展开更多
关键词 低秩矩阵恢复 结构化低秩表示 低秩投影 稀疏表示分类
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基于位平面分解的可逆图像水印算法 预览
12
作者 张正伟 吴礼发 高尚 《江苏大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第1期78-85,共8页
为了提高现有基于差值扩展可逆图像水印算法的视觉质量和嵌入率,提出了一种基于位平面分解的可逆图像水印算法.对载体图像进行位平面分解,选取其低6bit位平面组合在一起构成新图像.对构成的新图像进行互不重叠块划分,计算每块熵值,选取... 为了提高现有基于差值扩展可逆图像水印算法的视觉质量和嵌入率,提出了一种基于位平面分解的可逆图像水印算法.对载体图像进行位平面分解,选取其低6bit位平面组合在一起构成新图像.对构成的新图像进行互不重叠块划分,计算每块熵值,选取其熵值较小的图像块利用广义差值扩展算法嵌入水印.选取熵值较大的图像块所对应的原始图像块利用差值量化法嵌入溢出图等相关辅助信息.采用Lena,Barbara等标准的8bit灰度图像作为测试图像进行了可逆水印算法的试验.结果表明该算法不仅嵌入率高,而且有较高的视觉质量,能实现原始图像的完全恢复.以Lena为宿主图像时,其有效载荷可达0.93bpp.和其他算法相比,在维持较好视觉质量的前提下提高了水印嵌入率. 展开更多
关键词 位平面 可逆图像水印 差值扩展 差值量化 视觉质量
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基于在线开放课程的Python语言混合教学模式 预览
13
作者 李芬芬 高尚 《中国教育信息化》 2018年第22期61-63,共3页
基于“理解和运用计算生态”的教学理念,以公选课、专业选修课、实习课程为基础,依托中国大学MOOC开设的《Python语言程序设计》国家精品在线课程,作者提出并实践了从程序设计入门到应用纵深的Python语言混合教学模式,针对不同类别... 基于“理解和运用计算生态”的教学理念,以公选课、专业选修课、实习课程为基础,依托中国大学MOOC开设的《Python语言程序设计》国家精品在线课程,作者提出并实践了从程序设计入门到应用纵深的Python语言混合教学模式,针对不同类别和基础的学生提出了相应教学目标与考核方案,取得了较好的教学效果。 展开更多
关键词 PYTHON语言 在线开放课程 混合教学模式
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基于无标记识别的增强现实方法研究
14
作者 李乾 高尚 +3 位作者 潘志庚 张正伟 方澄华 王圣全 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期2608-2614,共7页
增强现实(Augment Reality,AR)作为一种将虚拟物体与现实场景相互叠加的技术,通过虚拟的信息去扩展实际场景的信息量。针对以往AR应用方法上的不足,提出了基于滤波处理优化的无标记识别AR应用实现方法。该算法利用滤波对图像进行预处... 增强现实(Augment Reality,AR)作为一种将虚拟物体与现实场景相互叠加的技术,通过虚拟的信息去扩展实际场景的信息量。针对以往AR应用方法上的不足,提出了基于滤波处理优化的无标记识别AR应用实现方法。该算法利用滤波对图像进行预处理优化操作,解决了过去识别算法匹配效果不佳的问题;在二维图像中建立三维模型,并在二维平面上进行模型的渲染。实验结果表明,与以往的匹配算法相比,该方法识别效果提高了10%以上,在匹配效率上有着更明显的优势,而且也有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 增强现实 图像预处理 特征提取 目标匹配 三维构建
一种新的路面裂缝自动检测算法 被引量:1
15
作者 高尚 颉正 +2 位作者 潘志庚 覃方哲 李锐 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2017年第9期2009-2015,共7页
实际路面图像因噪声成分复杂、覆盖面广,给检测裂缝造成难度。针对路面病害中裂缝图像自身的特征,提出了一种裂缝自动检测算法。该算法首先使用灰度矫正和滤波处理对裂缝图像进行预处理,然后结合最大类间方差法和Canny算子对病害图像进... 实际路面图像因噪声成分复杂、覆盖面广,给检测裂缝造成难度。针对路面病害中裂缝图像自身的特征,提出了一种裂缝自动检测算法。该算法首先使用灰度矫正和滤波处理对裂缝图像进行预处理,然后结合最大类间方差法和Canny算子对病害图像进行边缘检测,再基于裂缝图像中裂缝的最大连通性提出了一种检测定位和精确分割算法,最后利用卷积神经网络算法对路面裂缝分类识别。实验结果表明,该方法在路面裂缝检测效率上具有更大的优势,而且对于不同类型的裂缝图像都具有鲁棒性。 展开更多
关键词 路面裂缝 图像分割 最大连通域 卷积神经网络
基于稀疏取样和梯度分布特征的车标识别 被引量:2
16
作者 周斌斌 高尚 +2 位作者 潘志庚 王亮亮 王洪阳 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2017年第9期2035-2042,共8页
传统方法将车标定位与识别分开进行,定位的误差将会给后续的识别带来影响,并且车标图像具有低分辨率、低质量的特点。提出了一种新颖的车标定位和识别有机整合的方法。通过稀疏取样对样本图像进行取点采样,将点集分为邻近点集和非邻近点... 传统方法将车标定位与识别分开进行,定位的误差将会给后续的识别带来影响,并且车标图像具有低分辨率、低质量的特点。提出了一种新颖的车标定位和识别有机整合的方法。通过稀疏取样对样本图像进行取点采样,将点集分为邻近点集和非邻近点集,分别对其提取梯度特征和明暗特征,构建特征库,对车标粗定位区域进行多尺度扫描。实验结果表明,该方法在车标检测识别效率方面具有更大的优势,而且对于不同类型的车标图像都具有鲁棒性。 展开更多
关键词 图像处理 灰度分布 梯度分布 多尺度检测 车标定位 车标识别
基于BEMD和SVM的火焰检测算法 预览 被引量:3
17
作者 戴静 严云洋 +2 位作者 范勇 高尚 周静波 《常州大学学报:自然科学版》 CAS 2017年第2期71-77,共7页
为提高火焰检测的准确性,提出了一种采用二维经验模式(BEMD)和支持向量机(SVM)的火焰检测算法。首先基于累积差分法检测运动目标,根据Ohta颜色空间找出图像中具有火焰颜色的疑似区域;其次将疑似区域图像经过BEMD分解,结合局部二值... 为提高火焰检测的准确性,提出了一种采用二维经验模式(BEMD)和支持向量机(SVM)的火焰检测算法。首先基于累积差分法检测运动目标,根据Ohta颜色空间找出图像中具有火焰颜色的疑似区域;其次将疑似区域图像经过BEMD分解,结合局部二值模式(LBP)对所提取到的固有模态函数(IMF)图像进行纹理特征提取;最后将提取的纹理特征结合圆形度、矩形度、重心高度输入到SVM里面进行火焰的判别。实验结果表明该方法具有较高的火焰检测率以及较低的误检率。 展开更多
关键词 二维经验模式 局部二值模式 火焰检测 纹理特征 支持向量机
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基于HSV空间改进的多尺度显著性检测 预览 被引量:5
18
作者 王文豪 周静波 +1 位作者 高尚 严云洋 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第2期364-370,共7页
图像显著性特征已被广泛地应用于图像分割、图像检索和图像压缩等领域,针对传统算法耗时较长,易受噪声影响等问题,提出了一种基于HSV色彩空间改进的多尺度显著性检测方法。该方法选择HSV色彩空间的色调、饱和度和亮度作为视觉特征,... 图像显著性特征已被广泛地应用于图像分割、图像检索和图像压缩等领域,针对传统算法耗时较长,易受噪声影响等问题,提出了一种基于HSV色彩空间改进的多尺度显著性检测方法。该方法选择HSV色彩空间的色调、饱和度和亮度作为视觉特征,先通过高斯金字塔分解获得三种尺度的图像序列,然后使用改进的SR算法从三种尺度的图像序列中提出每个特征图,最后将这些特征图进行点对点的平方融合和线性融合。与其它算法的对比实验表明,该方法具有较好的检测效果和鲁棒性,能够较快速地检测出图像的显著性区域,能够突显整个显著性目标。 展开更多
关键词 HSV颜色空间 高斯多尺度变换 频谱残差 显著图
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一种去噪声的轮廓提取算法 预览 被引量:2
19
作者 王文豪 严云洋 +2 位作者 姜明新 周静波 高尚 《江苏科技大学学报:自然科学版》 北大核心 2017年第4期519-524,共6页
轮廓是物体的一个重要特征,轮廓提取的好坏对后续的目标定位、特征提取、识别和分类有着重要的影响.文中在现有方法的基础上,提出了一种新的轮廓提取方法.首先,在经典Otsu算法基础上,结合图像的熵给出了一种图像分割阈值选取方法;然后... 轮廓是物体的一个重要特征,轮廓提取的好坏对后续的目标定位、特征提取、识别和分类有着重要的影响.文中在现有方法的基础上,提出了一种新的轮廓提取方法.首先,在经典Otsu算法基础上,结合图像的熵给出了一种图像分割阈值选取方法;然后通过划分单元块,统计非零像素个数,去除噪声块,合并单元块,再次去除噪声块获得目标区域;最后采用4-邻域方法提取目标区域的轮廓.实验结果显示,改进的算法能够有效分割出目标,设计的目标轮廓提取方法能够有效去除噪声的影响,获得封闭的、单像素宽度的外轮廓线,为后续的图像处理和目标识别奠定了良好的基础. 展开更多
关键词 轮廓提取 边缘检测 OTSU算法 数学形态学 噪声消除
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Criminisi图像修复算法的优化 预览
20
作者 王文豪 周静波 +1 位作者 高尚 严云洋 《现代电子技术》 北大核心 2017年第11期53-57,共5页
针对Criminisi算法在修复时会出现结构断裂和误匹配问题,在原有算法基础上提出一些新的改进思想,改进优先级函数的计算方法,将优先级函数表示为数据项、置信度项和邻域相关性项的加权和,以保证图像结构信息的连续性.设计一种样本块大小... 针对Criminisi算法在修复时会出现结构断裂和误匹配问题,在原有算法基础上提出一些新的改进思想,改进优先级函数的计算方法,将优先级函数表示为数据项、置信度项和邻域相关性项的加权和,以保证图像结构信息的连续性.设计一种样本块大小可变的算法,以增强局部协调性和边界的平滑性.改进模板间相似性度量方法,融入颜色直方图,以提高模板匹配的准确性.实验结果表明,该方法能够弥补Criminisi算法的不足,获得较好的视觉效果,提高图像的修复质量. 展开更多
关键词 Criminisi算法 图像修复 可变大小样本块 模块相似性度量 颜色直方图
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