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基于跨空间多尺度的弱监督有向目标检测算法研究被引量：1: 1; 作者任洋陈绪君王磊《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第7期63-70,共8页; 针对当前基于旋转框标注的传统有向目标检测算法对遥感场景下的有向目标检测存在复杂度高、标注成本大等问题,提出了一种基于跨空间多尺度的弱监督有向目标检测算法LSK-EFPN,该算法可利用水平框标注信息推断目标的旋转框信息,实现了复... 展开更多; 关键词动态感受野空间选择机制跨空间多尺度弱监督有向目标检测遥感目标; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合半波注意力机制的低光照图像增强算法研究被引量：1: 2; 作者胡聪陈绪君吴雨锴《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期109-114,共6页; 针对当前基于卷积神经网络的低光照图像增强算法(CycleGAN,Retinex-Net等)存在模型参数过大、内存消耗高、图像复原质量不佳等问题,在轻量级算法IAT基础上,提出了融合半波注意力模块的低光照图像增强算法HBTNet。为了改善网络频繁卷积... 展开更多; 关键词图像增强半波注意力机制上下文信息 MS-SSIM损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

深度双分辨率融合多尺度的实时服装分割算法研究: 3; 作者李虎啸陈绪君田春欣《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第11期85-92,共8页; 针对当前基于服装分割的实时语义分割算法(如Deeplab系列、ERFNet系列、BiseNet等)对服装边缘分割细节特征不足、分割精度差、推理速度慢等问题,提出了一种深度双分辨率融合多尺度的实时语义分割算法MDRNet。为提升服装图像特征的学习能... 展开更多; 关键词深度双分辨率实时语义分割跨空间多尺度深监督上下文提取模块; 在线阅读下载PDF 职称材料

多用户MIMO-CDMA系统下行链路设计及MATLAB仿真: 4; 作者陈绪君胡君红《移动通信》 2008年第11期37-40,共4页; MIMO(Multi-Input Multi-Output)技术是最可能应用到未来无线通信系统中的关键技术之一,多用户MIMO-CDMA是MIMO技术领域研究的最新发展。文章概述了多用户MIMO-CDMA下行链路的系统结构,提出了一种基于帧结构的可供DSP实现的多用户MIMO-C... 展开更多; 关键词码分多址MIMO 下行链路最大比合并; 在线阅读下载PDF 职称材料

数字化校园的办公自动化系统开发研究被引量：13: 5; 作者张大斌李玉海陈绪君《现代教育技术》 2005年第1期69-72,66,共5页; 从分析目前高校办公自动化系统的现状入手，阐述了开发高校办公自动化系统的重要意义,并提出了高校办公自动化系统的体系结构、主要功能与特点,在此基础上,就开发平台的选择和在开发中遇到的关键问题给予了详细论述,并提出了具体解决方案。; 关键词办公自动化系统数字化校园开发平台体系结构解决方案开发研究高校重要意义特点基础; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于OpenVINO模型优化的智能道路裂缝检测系统被引量：11: 6; 作者张旭陈绪君 +1 位作者刘瑞康张才裕《信息技术》 2020年第7期62-68,共7页; 道路裂缝检测是道路养护工作的重要环节,目前我国的道路裂缝检测工作以人工检测方式为主,针对传统裂缝检测工作效率低,耗时较长及检测精度低等问题,文中提出基于资源受限的终端设备搭建的智能化道路裂缝检测系统。采用轻量级网络Tiny-Da... 展开更多; 关键词深度学习道路检测模型优化 OpenVINO; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模型压缩的轻量化障碍物检测模型研究被引量：2: 7; 作者李雨诗张才裕 +1 位作者赵杨珂陈绪君《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第9期38-43,共6页; 路面障碍物检测是智能导盲系统的核心功能之一。针对基于YOLOv5s的障碍物检测模型复杂度高、推理速度慢等问题,引入轻量级网络MobileNet作为主干特征提取网络,并嵌入CBAM模块弥补精度损失。为进一步优化性能,提出一种先剪枝再蒸馏的模... 展开更多; 关键词深度学习障碍物检测模型压缩 YOLOv5s; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于网络剪枝的轻量化道路损坏检测模型研究被引量：3: 8; 作者范良辰夏颖慧 +1 位作者李雨诗陈绪君《信息技术》 2022年第3期96-102,108,共8页; 为了解决目标检测模型参数冗余大、终端部署检测实时性差等问题,文中引入一种基于网络通道剪枝的模型压缩算法。针对轻量级YOLOv4-MobileNet检测模型存在的通道冗余问题,提出了被动式剪枝和主动式剪枝两种优化方案。剪枝后模型Pruned_Mo... 展开更多; 关键词道路损坏检测 YOLOv4算法网络剪枝模型压缩模型加速; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于跨空间多尺度的弱监督有向目标检测算法研究被引量：1: 1; 作者任洋陈绪君王磊; 机构华中师范大学物理科学与技术学院; 出处《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第7期63-70,共8页; 基金国家自然科学基金(No.60101204) 湖北省自然科学基金(No.2022CFB474)。; 文摘针对当前基于旋转框标注的传统有向目标检测算法对遥感场景下的有向目标检测存在复杂度高、标注成本大等问题,提出了一种基于跨空间多尺度的弱监督有向目标检测算法LSK-EFPN,该算法可利用水平框标注信息推断目标的旋转框信息,实现了复杂遥感场景下的有向目标检测。为提升网络检测能力,该算法采用LSKNet网络提取输入图像先验背景特征,并添加跨空间多尺度注意力模块捕捉跨空间的特征区域,最后使用CIoU作为尺度约束损失函数来对一致性损失进行重构。实验结果表明,LSK-EFPN在遥感场景DIOR数据集上的平均准确率达到61.7%,相对于H2RBox算法提升了4.7%,为基于水平框标注的有向目标检测场景提供了新的技术解决方案。; 关键词动态感受野空间选择机制跨空间多尺度弱监督有向目标检测遥感目标; Keywords dynamic receptive field spatial selection mechanism cross-space multi-scale weakly supervised directed target detection remote sensing target; 分类号 TN391.41 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合半波注意力机制的低光照图像增强算法研究被引量：1: 2; 作者胡聪陈绪君吴雨锴; 机构华中师范大学物理科学与技术学院; 出处《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期109-114,共6页; 基金国家自然科学基金(No.62101204) 湖北省自然科学基金(No.2020CFB474)。; 文摘针对当前基于卷积神经网络的低光照图像增强算法(CycleGAN,Retinex-Net等)存在模型参数过大、内存消耗高、图像复原质量不佳等问题,在轻量级算法IAT基础上,提出了融合半波注意力模块的低光照图像增强算法HBTNet。为了改善网络频繁卷积造成的空间信息损失,在网络中引入半波注意力模块,可有效获得小波域的特性,丰富上下文信息,提高特征提取能力。通过引入MS-SSIM损失函数用来保存图像的边缘和细节信息,提升图像恢复的质量。实验结果表明,在LOL数据集上HBTNet相较于IAT算法PSNR提升了2.69%,SSIM提升了5.56%。HBTNet算法的模型参数量仅为0.11 M,可以满足终端用户实时性要求。; 关键词图像增强半波注意力机制上下文信息 MS-SSIM损失函数; Keywords image enhancement half wave attention mechanism contextual information MS-SSIM loss function; 分类号 TN249 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名深度双分辨率融合多尺度的实时服装分割算法研究: 3; 作者李虎啸陈绪君田春欣; 机构华中师范大学物理科学与技术学院; 出处《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第11期85-92,共8页; 基金国家自然科学基金(No.60101204) 湖北省自然科学基金(No.2022CFB474)。; 文摘针对当前基于服装分割的实时语义分割算法(如Deeplab系列、ERFNet系列、BiseNet等)对服装边缘分割细节特征不足、分割精度差、推理速度慢等问题,提出了一种深度双分辨率融合多尺度的实时语义分割算法MDRNet。为提升服装图像特征的学习能力,采用双分辨率特征网络同时提取高分辨率与低分辨特征,通过双边融合模块将不同分辨率特征进行多次融合,改进了高分辨率网络的深监督输出结构,并添加跨空间多尺度注意力模块捕捉跨空间的特征信息,最后将上下文提取模块DAPPM改为并行模块PAPPM,在提升准确率的同时,可有效减少参数量和计算复杂度并有效提升了FPS。实验结果表明,MDRNet在服装分割DeepFashion-MultiModal数据集上相对于DeeplabV3+、BiseNetv2等算法平均交并比分别提升9.2%、8.1%,为语义分割在服装上的应用提供了更好的技术解决方案。; 关键词深度双分辨率实时语义分割跨空间多尺度深监督上下文提取模块; Keywords depth dual resolution real-time semantic segmentation multi-scale across space deep supervision context extraction module; 分类号 TN209 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多用户MIMO-CDMA系统下行链路设计及MATLAB仿真: 4; 作者陈绪君胡君红; 机构湖北武汉华中师范大学电子与信息工程系; 出处《移动通信》 2008年第11期37-40,共4页; 文摘 MIMO(Multi-Input Multi-Output)技术是最可能应用到未来无线通信系统中的关键技术之一,多用户MIMO-CDMA是MIMO技术领域研究的最新发展。文章概述了多用户MIMO-CDMA下行链路的系统结构,提出了一种基于帧结构的可供DSP实现的多用户MIMO-CDMA全系统的仿真模型,接收端采用MRC最大似然接收提高了系统的接收分集增益,最后对不同用户数和不同PN长度条件下的多用户MIMO-CDMA系统进行了性能分析和评价。; 关键词码分多址MIMO 下行链路最大比合并; 分类号 TN929.533 [电子电信—通信与信息系统] TN934.3 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数字化校园的办公自动化系统开发研究被引量：13: 5; 作者张大斌李玉海陈绪君; 机构华中师范大学信息管理系; 出处《现代教育技术》 2005年第1期69-72,66,共5页; 文摘从分析目前高校办公自动化系统的现状入手，阐述了开发高校办公自动化系统的重要意义,并提出了高校办公自动化系统的体系结构、主要功能与特点,在此基础上,就开发平台的选择和在开发中遇到的关键问题给予了详细论述,并提出了具体解决方案。; 关键词办公自动化系统数字化校园开发平台体系结构解决方案开发研究高校重要意义特点基础; Keywords Digital University, OA, Lotus Domino/Notes; 分类号 G647 [文化科学—高等教育学] TP317.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于OpenVINO模型优化的智能道路裂缝检测系统被引量：11: 6; 作者张旭陈绪君刘瑞康张才裕; 机构华中师范大学物理科学与技术学院; 出处《信息技术》 2020年第7期62-68,共7页; 文摘道路裂缝检测是道路养护工作的重要环节,目前我国的道路裂缝检测工作以人工检测方式为主,针对传统裂缝检测工作效率低,耗时较长及检测精度低等问题,文中提出基于资源受限的终端设备搭建的智能化道路裂缝检测系统。采用轻量级网络Tiny-Darknet构建的小型化模型Tiny-YOLOv3进行裂缝检测,通过OpenVINO平台进行模型优化及推理加速,在实际道路场景中的检测速度达到17.6FPS,相比于TensorFlow框架性能提升11.2FPS,在保证相同检测精度的情况下,有效提升了裂缝检测速度。; 关键词深度学习道路检测模型优化 OpenVINO; Keywords deep learning road detection model optimization OpenVINO; 分类号 TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模型压缩的轻量化障碍物检测模型研究被引量：2: 7; 作者李雨诗张才裕赵杨珂陈绪君; 机构华中师范大学物理科学与技术学院; 出处《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第9期38-43,共6页; 基金国家自然科学基金(No.62101204) 湖北省自然科学基金(No.2020CFB474)。; 文摘路面障碍物检测是智能导盲系统的核心功能之一。针对基于YOLOv5s的障碍物检测模型复杂度高、推理速度慢等问题,引入轻量级网络MobileNet作为主干特征提取网络,并嵌入CBAM模块弥补精度损失。为进一步优化性能,提出一种先剪枝再蒸馏的模型压缩方案。实验结果表明,经过压缩后的模型参数量为2.99 M,在GPU和CPU上的推理速度分别为113.64和9.67FPS,参数量约为YOLOv5s的42.2%,该模型能满足障碍物检测任务的实时性要求。; 关键词深度学习障碍物检测模型压缩 YOLOv5s; Keywords deep learning obstacle detection model compression YOLOv5; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于网络剪枝的轻量化道路损坏检测模型研究被引量：3: 8; 作者范良辰夏颖慧李雨诗陈绪君; 机构华中师范大学物理科学与技术学院; 出处《信息技术》 2022年第3期96-102,108,共8页; 文摘为了解决目标检测模型参数冗余大、终端部署检测实时性差等问题,文中引入一种基于网络通道剪枝的模型压缩算法。针对轻量级YOLOv4-MobileNet检测模型存在的通道冗余问题,提出了被动式剪枝和主动式剪枝两种优化方案。剪枝后模型Pruned_Model参数量仅5.9M,推理速度达到324.8FPS,较原始模型压缩过5倍,加速近3倍,总体精度损失仅2.1%。结果表明,剪枝方案在道路损坏检测任务上以极小的精度损失换取了大规模的模型压缩。; 关键词道路损坏检测 YOLOv4算法网络剪枝模型压缩模型加速; Keywords road damage detection YOLOv4 algorithm network pruning model compression model acceleration; 分类号 TP301.5 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于跨空间多尺度的弱监督有向目标检测算法研究	任洋陈绪君王磊	《激光杂志》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	融合半波注意力机制的低光照图像增强算法研究	胡聪陈绪君吴雨锴	《激光杂志》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	深度双分辨率融合多尺度的实时服装分割算法研究	李虎啸陈绪君田春欣	《激光杂志》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	多用户MIMO-CDMA系统下行链路设计及MATLAB仿真	陈绪君胡君红	《移动通信》	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	数字化校园的办公自动化系统开发研究	张大斌李玉海陈绪君	《现代教育技术》	2005	13	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于OpenVINO模型优化的智能道路裂缝检测系统	张旭陈绪君刘瑞康张才裕	《信息技术》	2020	11	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于模型压缩的轻量化障碍物检测模型研究	李雨诗张才裕赵杨珂陈绪君	《激光杂志》 CAS 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于网络剪枝的轻量化道路损坏检测模型研究	范良辰夏颖慧李雨诗陈绪君	《信息技术》	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料