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我国应急能力提升信息化建设初探
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作者 肖甜甜 张志 +3 位作者 王毅 王棚飞 狄瑞晟 邢晓毅 《灾害学》 北大核心 2025年第1期135-139,152,共6页
围绕“大安全、大应急”框架,在分析了国内外应急管理信息化建设的进展后,结合我国应急管理信息化的现状和国际发展趋势,通过复盘2021年7月河南郑州“7·20”特大暴雨灾害与2023年7月京津冀地区洪涝灾害应急处置过程,发现主要存在... 围绕“大安全、大应急”框架,在分析了国内外应急管理信息化建设的进展后,结合我国应急管理信息化的现状和国际发展趋势,通过复盘2021年7月河南郑州“7·20”特大暴雨灾害与2023年7月京津冀地区洪涝灾害应急处置过程,发现主要存在灾害预警响应、统一指挥调度和综合研判能力不足三大问题。提出构建灾后应急管理“神经网络”“血管脉络”“骨骼肌肉”“五脏六腑”总体建设思路,采用基于感传知用的“四横四纵”系统架构,贯穿灾害监测、预警、响应、处置全过程,并针对实战中存在的问题提出了加强与多部门数据共建共享共用机制,制定应对方法,构建灾后应急能力提升体系,提升应急处置效能及防灾减灾救灾水平。 展开更多
关键词 应急管理 信息化 系统架构 郑州“7·20”特大暴雨灾害 京津冀洪涝灾害
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基于YOLOv8增强的目标检测算法及其应用规范
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作者 徐永伟 任好盼 王棚飞 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期189-200,共12页
目标检测是计算机视觉领域的关键技术之一,旨在从图像或视频中定位目标位置并识别所属的类别,被广泛应用于智能交通、安防监控、工业检测等领域。YOLOv8目标检测方法在检测精度和实时性方面取得了优异的结果,但是在复杂背景干扰、小目... 目标检测是计算机视觉领域的关键技术之一,旨在从图像或视频中定位目标位置并识别所属的类别,被广泛应用于智能交通、安防监控、工业检测等领域。YOLOv8目标检测方法在检测精度和实时性方面取得了优异的结果,但是在复杂背景干扰、小目标检测、遮挡等方面面临严峻挑战,容易出现误检或漏检的情况。为了提高目标检测的精度,提出了一种基于YOLOv8增强的目标检测算法,并探讨了相应的应用规范。在技术层面,首先,在主干网络中引入空间注意力机制,增强了模型对关键目标的特征提取能力;同时,设计了自适应特征融合模块,提高了模型对多尺度特征图的整合能力。其次,采用了数据增强技术和迁移学习策略,有效地缓解了数据集中样本不平衡和目标数量限制的问题。然后,通过边框回归损失和分类损失的动态权重调整机制,进一步提高了模型的预测精度。最后,通过COCO,PASCAL VOC,Cityscapes, KITTI,VisDrone这5个数据集的大量实验证明了所提方法在检测精度和运行速度方面比最新方法更加准确高效,特别是在复杂场景、小目标检测和遮挡的情况下,模型的鲁棒性和准确性显著提升。在应用规范层面,为应对大规模目标检测算法应用产生的个人图像隐私数据安全的风险,在法律、伦理、技术等方面提出完善的应用规范,以推动技术进步紧密贴合社会发展需求。 展开更多
关键词 YOLOv8 目标检测 空间注意力 自适应特征融合 复杂场景 应用规范
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一种基于图像匹配的地面交通标志实时识别方法 被引量:7
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作者 王棚飞 刘宏哲 +1 位作者 袁家政 陈丽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第6期317-323,共7页
地面交通标志检测识别是智能驾驶领域的一个研究方向,实时性、准确率是该研究的重点。图像匹配的方法是常用的模式识别方法。文中介绍了一种结合先验知识和图像匹配的地面交通标志检测识别方法。算法包括两部分:预处理和检测识别。预处... 地面交通标志检测识别是智能驾驶领域的一个研究方向,实时性、准确率是该研究的重点。图像匹配的方法是常用的模式识别方法。文中介绍了一种结合先验知识和图像匹配的地面交通标志检测识别方法。算法包括两部分:预处理和检测识别。预处理阶段包括图像压缩、感兴趣区域提取、形态学处理、中值滤波和逆透视等步骤,实现图像降噪和正畸,为检测识别做准备。检测识别阶段包括轮廓提取、面积过滤、图像匹配等步骤,目的是判断待测图像是否含有地面交通标志及其种类。实验证明,该算法实时性好、鲁棒性强、准确率高。 展开更多
关键词 地面交通标志 检测 图像匹配 识别
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基于TransEditor的轻量化人脸生成方法及其应用规范 被引量:1
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作者 梁伟亮 李悦 王棚飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期221-230,共10页
人脸生成可以将人脸的样式和头部的姿态进行组合,合成虚假的人脸图像,常用于性别转换、姿势修改等视觉任务。基于GAN的人脸生成方法大幅度提高了人脸生成的质量和可编辑性,但是这些生成方法网络结构复杂、计算资源需求大,很难直接应用... 人脸生成可以将人脸的样式和头部的姿态进行组合,合成虚假的人脸图像,常用于性别转换、姿势修改等视觉任务。基于GAN的人脸生成方法大幅度提高了人脸生成的质量和可编辑性,但是这些生成方法网络结构复杂、计算资源需求大,很难直接应用于实际场景中。为了实现高效的人脸生成,提出了一种基于TransEditor的轻量化人脸生成方法,并探讨了相应的应用规范路径。在技术层面,首先,以TransEditor人脸编辑网络模型为基础,参考StyleGAN2等轻量化网络模型的生成器结构,设计了轻量化的人脸生成网络模型。其次,从生成损失、对抗损失、重建损失等方面分析了网络模型的损失函数,提出使用PReLU激活函数代替Softplus激活函数来提高生成器的生成效果。最后,大量实验证明,提出的基于TransEditor的轻量化人脸生成方法的LPIPS仅减少了0.0042,大幅度减少了模型的训练时间和参数量,提高了人脸生成模型的运行效率。在应用规范层面,需完善现有的规制措施,规范所提方法的使用,使技术进步更好地服务于社会发展。 展开更多
关键词 人脸生成 生成对抗网络 Transformer网络 轻量化 应用规范
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