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淮阴工学院计算机与软件工程学院 收藏

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研究主题:火焰检测    卷积神经网络    特征提取    卷积    目标检测    

研究学科:自动化类    交通运输类    轻工类    电气类    哲学类    

被引量:559H指数:10WOS: 1 EI: 3 北大核心: 71 CSSCI: 1 CSCD: 48

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185 条 记 录,以下是 1-10

基于深度神经网络的图像语义分割研究综述
1
《计算机工程》南京信息工程大学地理科学学院;南京信息工程大学遥感与测绘工程学院;淮阴工学院计算机与软件工程学院 景庄伟 管海燕 彭代峰 于永涛  出版年:2020
国家自然科学基金(41671454,41971414)。
随着深度学习技术的快速发展及其在语义分割领域的广泛应用,语义分割效果得到显著提升。对基于深度神经网络的图像语义分割方法进行分析与总结,根据网络训练方式的不同,将现有的图像语义分割分为全监督学习图像语义分割和弱监督学习图像...
关键词:深度神经网络  图像语义分割  计算机视觉 全监督学习  弱监督学习  
基于Canny算子改进的边缘检测算法
2
《中国科技论文》淮阴工学院计算机与软件工程学院 王文豪 姜明新 赵文东  出版年:2017
国家自然科学基金资助项目(61403060);淮安市科技项目(HAR2015007)
针对经典Canny算子在噪声去除、高低阈值选取和边缘断裂等问题,提出了1种改进的Canny算子边缘检测算法。首先用自适应中值滤波取代高斯滤波;然后采用改进的Otsu算法根据图像梯度幅值自适应地生成Canny算子的高、低双...
关键词:CANNY算法 边缘检测 高斯算子  自适应中值滤波 改进的Otsu算法  边缘修复  
基于Selenium的Python网络爬虫的实现
3
《电脑编程技巧与维护》淮阴工学院计算机与软件工程学院 花君林  出版年:2017
随着大数据时代的到来,人们对数据的需求越来越大。尤其是商业数据,它的价值远远高出普通数据。而这些高价值数据往往被一些反爬机制保护着,为了解决这类问题,实现了一种基于Selenium的Python网络爬虫,它可以很好地解决...
关键词:网络爬虫 PYTHON语言 Selenium技术  
基于YOLOv3的多车道车流量统计及车辆跟踪方法
4
《国外电子测量技术》淮阴工学院计算机与软件工程学院;江苏省物联网移动互联技术工程实验室 汪辉 高尚兵 周君 周建 张莉雯  出版年:2020
针对现有虚拟线圈车流量统计算法准确度较差,容易产生误检以及错检问题的现状,提出一种基于YOLOv3的多车道车流量计数及车辆跟踪方法。首先通过特征提取网络对输入的图像提取特征,预测图像位置和类别概率值;接着比较在相邻两帧图...
关键词:YOLO算法  车辆跟踪划分  车流量统计算法  交通事件检测 图像处理
一种新的路面裂缝自动检测算法
5
《系统仿真学报》淮阴工学院计算机与软件工程学院;杭州师范大学数字媒体与人机交互研究中心 高尚兵 颉正 潘志庚 覃方哲 李锐  出版年:2017
国家自然科学基金(61402192;61332017);国家重点研发计划(2015BAK04B05);江苏省六大人才高峰资助项目(XYDXXJS-011);江苏省333工程资助项目(BRA2016454)
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...
关键词:路面裂缝 图像分割 最大连通域  卷积神经网络
基于深度森林模型的火焰检测
6
《计算机工程》江南大学物联网工程学院;淮阴工学院计算机与软件工程学院 朱晓妤 严云洋 刘以安 高尚兵  出版年:2018
国家自然科学基金(61402192);江苏省"六大人才高峰"项目(2013DZXX-023);江苏省"333工程"项目(BRA2013208);淮安市科技计划项目(HAG2013057;HAG2013059)
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...
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  
基于Faster R-CNN模型的火焰检测
7
《南京师大学报(自然科学版)》淮阴工学院计算机与软件工程学院;江南大学物联网工程学院 严云洋 朱晓妤 刘以安 高尚兵  出版年:2018
国家自然科学基金(61402192);江苏省"六大人才高峰"项目(2013DZXX-023);江苏省"青蓝工程";淮安市"533英才工程"
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(Regio...
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
车路视觉协同的高速公路防碰撞预警算法
8
《中国图象图形学报》淮阴工学院计算机与软件工程学院;江苏省物联网移动互联技术工程实验室 蔡创新 高尚兵 周君 黄子赫  出版年:2020
国家重点研发计划项目(2018YFB1004904);江苏省高校自然科学研究重大项目(18KJA520001);江苏省333工程资助项目(BRA2016454);淮安市科技局项目(HAB201803)。
目的基于视觉的前车防碰撞预警技术是汽车主动安全领域的一个重要研究方向,其中对前车进行快速准确检测并建立稳定可靠的安全距离模型是该技术亟待解决的两个难点。为此,本文提出车路视觉协同的高速公路防碰撞预警算法。方法将通过图像处...
关键词:前防碰撞预警  安全距离模型 车道线检测 车辆实时检测  YOLOv3  
基于YOLOv2的视频火焰检测方法
9
《计算机科学》江南大学物联网工程学院;淮阴工学院计算机与软件工程学院 杜晨锡 严云洋 刘以安 高尚兵  出版年:2019
国家自然科学基金项目(61402192),;江苏省“六大人才高峰”项目(2013DZXX-023);江苏省“青蓝工程”;江苏省高等学校自然科学研究重大项目(18KJA520001);淮安市“533英才工程”资助
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...
关键词:火焰检测 YOLOv2  聚类 多级特征  特征融合  
创新驱动下计算机卓越人才培养新模式探索
10
《实验技术与管理》淮阴工学院计算机与软件工程学院 赵建洋 胡荣林 丁卫红 黄明亮 于振洋 高尚兵  出版年:2018
江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015A039);江苏省高等教育项目;中兴学院-江苏省高等教育综合改革试点项目
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...
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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