检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于生成对抗网络的SAR图像去噪

河北大学学报（自然科学版） 2022年第3期42卷 306-313页

作者：刘帅奇雷钰庞姣赵淑欢苏永钢孙晨阳河北大学电子信息工程学院河北省机器视觉技术创新中心河北保定071002

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像是一种能够全天时、全天候产生高分辨率图像的主动式对地观测系统,在农业和军事等方面得到了广泛应用.然而,由于相干成像机制受到相干斑噪声的影响,因此提出了一种基于生成式对抗网络的... 详细信息

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像是一种能够全天时、全天候产生高分辨率图像的主动式对地观测系统,在农业和军事等方面得到了广泛应用.然而,由于相干成像机制受到相干斑噪声的影响,因此提出了一种基于生成式对抗网络的SAR图像盲去噪算法,构造了基于残差结构的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)作为生成网络,可以加速训练过程,提高去噪性能.本文还利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似指数(structural similarity index measure,SSIM)定义一种新的损失函数,使得去噪后的图像更符合人眼的视觉感知要求.实验结果表明,本文算法可以有效地抑制SAR图像中的相干噪声,获得良好的去噪效果.

关键词： SAR图像去噪生成对抗网络深度卷积神经网络损失函数

改进加权投票的PCA-Net多特征融合SSFR

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机仿真 2023年第4期40卷 223-230页

作者：赵淑欢葛佳琦梁晓林刘帅奇河北大学电子信息工程学院河北保定071000 河北省机器视觉技术创新中心河北保定071000

单样本人脸识别是人脸识别在实际应用中面临的挑战性问题之一,虽然深度学习在人脸识别方面取得突破性进展但其性能依赖海量标注性数据,故其在单样本上性能有限。而传统浅层特征对有标注的数据量需求不高,但因单样本数据缺少类内变化其... 详细信息

单样本人脸识别是人脸识别在实际应用中面临的挑战性问题之一,虽然深度学习在人脸识别方面取得突破性进展但其性能依赖海量标注性数据,故其在单样本上性能有限。而传统浅层特征对有标注的数据量需求不高,但因单样本数据缺少类内变化其性能有限,提出一种改进加权投票的PCA-Net多特征融合算法。在数据集方面,利用LU分解生成虚拟样本扩展数据集;根据PCA-Net特征下样本的相关性细化数据集,实现对数据集初步特征提取和筛选;在细化数据集上提取多LBP特征并与PCA-Net特征进行加权投票。在AR、Extended Yale B、CMU-PIE三个数据库上的实验结果表明,所提方法提高了单样本人脸识别性能。

关键词：单样本人脸识别局部二值模式虚拟样本特征融合加权投票

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进LMMSE的UFMC信道估计算法

河北大学学报（自然科学版） 2022年第4期42卷 433-437页

作者：刘子昌郝玉莲张锁良河北大学电子信息工程学院河北省机器视觉技术创新中心河北保定071002

针对将线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)算法直接应用于通用滤波多载波(universal filter multi-carrier,UFMC)系统中需要先验信道相关矩阵信息的不足,提出基于LMMSE的改进算法.该算法在频域对使用最小二乘(le... 详细信息

针对将线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)算法直接应用于通用滤波多载波(universal filter multi-carrier,UFMC)系统中需要先验信道相关矩阵信息的不足,提出基于LMMSE的改进算法.该算法在频域对使用最小二乘(least square,LS)算法获得的信道频率响应进行平滑处理,在时域通过优化采样点的截短以确定理想的信道采样长度,并采用迭代估计方法获得最优信道相关矩阵,从而避免先验信道相关矩阵信息.经MATLAB仿真验证,改进后的算法对噪声的干扰可以有效抑制,对比传统LMMSE算法误码性能提升约2 dB,可以有效改善信道估计的准确度.

关键词：通用滤波多载波信道估计线性最小均方误差

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

孪生网络模型在多人种人脸认证中的性能研究

小型微型计算机系统 2022年第2期43卷 362-366页

作者：赵淑欢葛佳琦刘文刘帅奇河北大学电子信息工程学院河北保定071002 河北省机器视觉技术创新中心河北保定071000

深度学习网络在模式识别领域性能优异,但需要大量有标注样本对网络进行训练,而对于人脸认证情况下训练样本有限,且已有网络模型在不同人种间的性能差异大,往往会导致人脸认证失效.针对以上问题,本文首先在几种预训练深度网模型上构造孪... 详细信息

深度学习网络在模式识别领域性能优异,但需要大量有标注样本对网络进行训练,而对于人脸认证情况下训练样本有限,且已有网络模型在不同人种间的性能差异大,往往会导致人脸认证失效.针对以上问题,本文首先在几种预训练深度网模型上构造孪生网络,并设计相似度度量网络;其次,选用多人种的人脸数据库(Racial Faces in-the-Wild,RFW)中不同人种构造正负样本对作为训练集,扩展数据分布,提高模型泛化能力,且在训练过程中采用循环训策略练提高模型的稳定性;最后,在测试集上采用ROC曲线及AUC值对不同模型性能进行评估,测试集与训练集样本无身份交叉,根据实验结果得出结论:VGG16作为主干网络的孪生网络模型更适合多人种人脸认证问题,PCANet提取的特征对African地区的人脸认证更有效.

关键词：多人种人脸认证孪生网络预训练网络 VGG16 PCANet

基于递归定量分析方法的孤独症儿童脑电信号特征提取与分类研究

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

生物医学工程学杂志 2021年第4期38卷 663-670页

作者：赵杰张志明万灵燕李小俚康健楠河北大学电子信息工程学院河北保定071000 河北省机器视觉技术创新中心河北保定071000 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室北京100875

提取分析孤独症谱系障碍(ASD)患者脑电(EEG)信号特征对疾病的诊断治疗具有重要意义。本研究基于递归定量分析(RQA)方法探索ASD儿童和正常发育(TD)儿童EEG信号非线性特征差异。运用RQA方法提取受试者各脑区EEG信号递归率(RR)、确定性(DET... 详细信息

提取分析孤独症谱系障碍(ASD)患者脑电(EEG)信号特征对疾病的诊断治疗具有重要意义。本研究基于递归定量分析(RQA)方法探索ASD儿童和正常发育(TD)儿童EEG信号非线性特征差异。运用RQA方法提取受试者各脑区EEG信号递归率(RR)、确定性(DET)、平均对角线长度(LADL)非线性特征,并结合支持向量机对ASD儿童和TD儿童进行分类。研究结果表明,对于全脑区(包括:顶叶、额叶、枕叶、颞叶),当选取RR、DET、LADL三个特征组合时,得到84%的最大分类准确率,对应敏感性为76%,特异性为92%,曲线下面积(AUC)值为0.875;对于顶额叶区(包括:顶叶、额叶),当RR、DET、LADL三个特征组合时,得到最大分类准确率为82%,对应敏感性为72%,特异性为92%,AUC值为0.781。研究结果表明,RQA方法提取EEG信号的RR、DET、LADL特征能成为区分ASD儿童和TD儿童的客观指标,并结合机器学习方法能为ASD临床诊断提供辅助评价指标,同时,ASD儿童和TD儿童EEG信号的RR、DET、LADL特征差异在顶额叶区具有统计学意义,本研究根据脑区所承担的功能来分析ASD儿童临床特征,为今后的诊断和治疗提供了参考。

关键词：孤独症脑电图递归图递归定量分析

电力设施多模态精细化机器人巡检关键技术及应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自动化学报 2025年第1期51卷 20-42页

作者：张辉杜瑞钟杭曹意宏王耀南湖南大学机器人学院长沙 410082 机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心长沙 410082 湖南大学电气与信息工程学院长沙 410082

电力设施巡检对于加快电网基础设施智能化改造和智能微电网建设, 提高电力系统互补互济和智能调节能力的需求具有重要作用. 近年来, 智能巡检机器人开始在电力巡检中广泛应用, 在提高电力设施巡检效率和准确性、提升安全性、降低成本和... 详细信息

电力设施巡检对于加快电网基础设施智能化改造和智能微电网建设, 提高电力系统互补互济和智能调节能力的需求具有重要作用. 近年来, 智能巡检机器人开始在电力巡检中广泛应用, 在提高电力设施巡检效率和准确性、提升安全性、降低成本和促进电力智能化发展等方面发挥关键作用. 本文从电力巡检机器人的智能感知和导航技术出发, 重点介绍目标检测、语义分割、自主导航等共性关键技术的国内外发展现状. 然后以可见光红外双光融合、可见光图像和点云数据融合、声纹和可见光融合为例, 阐述电力场景多模态数据融合方式. 并进一步介绍电力部件精准分割和异物检测、线路点云杆塔倾斜检测、输电线路覆冰多模态检测和电力架空线路缺陷分析及台账异常检测等电力设施多模态机器人相关案例. 最后探讨电力设施多模态精细化机器人巡检关键技术的发展趋势和所面临的挑战.

关键词：电力设施巡检机器人智能感知多模态输电线路

自闭症谱系障碍儿童静息状态下脑电微状态研究

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国生物医学工程学报 2021年第6期40卷 653-661页

作者：张锁良万灵燕张志明康健楠李小俚庞姣河北大学电子信息工程学院河北保定071002 河北省机器视觉技术创新中心河北保定071000 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室北京100875

利用微状态分析方法,在静息状态下的脑电图(EEG)尺度上探究自闭症谱系障碍(ASD)儿童与正常儿童(TD)在脑机制上的差异。根据Cartool中的准则和不同微状态类别的数目对于被试者EEG数据的解释程度,确定微状态类别的数目为4;使用原子化与凝... 详细信息

利用微状态分析方法,在静息状态下的脑电图(EEG)尺度上探究自闭症谱系障碍(ASD)儿童与正常儿童(TD)在脑机制上的差异。根据Cartool中的准则和不同微状态类别的数目对于被试者EEG数据的解释程度,确定微状态类别的数目为4;使用原子化与凝聚层次聚类算法,分割出个人水平和组水平上的微状态类别,分别标记为微状态A、B、C和D。然后根据这4类微状态的地形图和EEG数据各时间点的GEV相关性,将数据拟合回EEG数据,最终得到微状态时间序列,提取时域上的参数特征,比较ASD组和TD组的差异。选取的时间参数为平均持续时间、发生频率、时间覆盖率和转移概率,并通过计算马尔可夫模型的方法探究微状态序列的独立性。结果表明,在ASD组vs TD组中表现有统计差异(P<0.05)的微状态时间参数有:持续时间(A:0.110±0.013 vs 0.180±0.048,C:0.140±0.024 vs 0.220±0.067,D:0.130±0.050 vs 0.190±0.037,单位:s)、时间覆盖率(A:22.0±5.4 vs 27.0±7.2,B:27.0±4.7 vs 18.0±5.5,单位:%)、发生频率(A:1.93±0.52 vs 1.55±0.22,B:2.08±0.46 vs 1.39±0.32,C:2.10±0.49 vs 1.47±0.30,D:1.78±0.19 vs 1.27±0.27,单位:次/s),且卡方检验不支持微状态类别之间在时间序列上是独立的零假设(P<0.01),提示微状态类别之间存在依赖性以及信息共享性。本研究为自闭症的评估提供了客观指标和科学依据。

关键词：静息态脑电自闭症谱系障碍微状态自闭症谱系障碍原子化与凝聚层次聚类

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

U型支架铸造工艺设计

铸造 2020年第1期69卷 89-92页

作者：李燕霞河北汉光重工有限责任公司河北省机器视觉与图像理解技术创新中心河北邯郸056028

针对U型支架铸件技术要求及结构进行分析,对砂芯、浇注系统、冒口、冷铁等铸造工艺进行了设计。设计中采用了隙缝式浇注方式,并利用ProCAST数值模拟软件对铸件进行充型过程和凝固过程模拟,确定了合理的浇注及补缩系统。最后经过生产验证... 详细信息

针对U型支架铸件技术要求及结构进行分析,对砂芯、浇注系统、冒口、冷铁等铸造工艺进行了设计。设计中采用了隙缝式浇注方式,并利用ProCAST数值模拟软件对铸件进行充型过程和凝固过程模拟,确定了合理的浇注及补缩系统。最后经过生产验证,铸件内、外部质量达到技术指标的要求,获得了合格的铸件,证明了工艺方案的合理性。

关键词： U型支架 ZL104 数值模拟铸造工艺

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的合成孔径雷达图像去噪综述

兵器装备工程学报 2022年第11期43卷 71-80页

作者：雷钰刘帅奇张璐瑶刘彤赵杰河北大学电子信息工程学院河北保定071002 河北省机器视觉技术创新中心河北保定071002 中科院自动化所模式识别国家重点实验室北京100190

传统的合成孔径雷达图像去噪算法在细节保存能力和运行时间上存在局限性,而深度学习方法具有独特优势。通过对国内外有关文献的归纳和总结,分析了基于深度学习的合成孔径雷达图像去噪算法的理论基础和优缺点,阐述了网络模型的具体实现... 详细信息

传统的合成孔径雷达图像去噪算法在细节保存能力和运行时间上存在局限性,而深度学习方法具有独特优势。通过对国内外有关文献的归纳和总结,分析了基于深度学习的合成孔径雷达图像去噪算法的理论基础和优缺点,阐述了网络模型的具体实现细节。从监督模型和自监督模型方面对合成孔径雷达去噪算法进行分类。叙述了去噪算法的训练及测试过程,包括训练及测试数据的、训练过程中常用的损失函数和分析、模拟及具体测试数据评价指标;展望了合成孔径雷达图像散斑抑制的研究方向。

关键词：合成孔径雷达图像相干斑抑制深度学习卷积神经网络图像去噪

同方期刊数据库