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基于聚合通道特征及卷积神经网络的行人检测被引量：7: 1; 作者陈光喜蔡天任 +1 位作者黄勇王佳鑫《计算机工程与设计》北大核心 2018年第7期2059-2063,2068,共6页; 为解决在复杂环境下难以尽可能多地检测到行人的问题,提出一种基于聚合通道特征、通过卷积神经网络提取特征的行人检测算法。采用聚合通道特征的算法尽可能多地产生候选框,通过卷积神经网络提取候选框内物体的深度特征,使用支持向量机... 展开更多; 关键词行人检测聚合通道特征卷积神经网络候选框支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于级联网络的行人检测方法被引量：6: 2; 作者陈光喜王佳鑫 +2 位作者黄勇詹益俊詹宝莹《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期186-191,共6页; 针对复杂环境下行人检测不能同时满足高召回率与高效率检测的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的行人检测方法。首先,采用CNN中的单步检测升级版网络YOLOv2初步检测行人;然后,设计一个网络与YOLOv2网络级联。设计的网络具有目标分类... 展开更多; 关键词行人检测卷积神经网络级联网络分类回归实时检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

一组耗散Hamilton系统鲁棒自适应控制器参数化被引量：1: 3; 作者曹忠侯晓荣赵文静《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第7期1371-1379,共9页; 研究了多个既有外部干扰又有内部参数摄动的耗散Hamilton系统的鲁棒自适应同时镇定控制问题。设计了一簇含调节参数的H?自适应同时镇定控制器,并且利用符号计算的方法给出满足含参数多项式半正定的调节参数的取值范围的算法。这种控制... 展开更多; 关键词耗散Hamilton系统鲁棒自适应同时镇定控制控制器参数化符号计算; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积网络的边缘保持滤波方法被引量：5: 4; 作者石晓红黄钦开 +1 位作者苗佳欣苏卓《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第9期277-283,共7页; 边缘保持滤波是计算机视觉、图像处理领域的重要基础理论研究,作为图像预处理操作对后续的处理结果有着重要影响。区别于传统滤波方法,边缘保持滤波方法不仅注重图像的平滑处理,还注重保持边缘细节。卷积神经网络在很多领域得到了应用,... 展开更多; 关键词滤波边缘保持平滑操作卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度特征编码的两级车辆检索方法被引量：1: 5; 作者陈光喜康春生 +1 位作者黄勇陈泽《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第9期2823-2826,2830,共5页; 针对车型种类复杂、车辆品牌繁多导致车型检索困难的问题,提出了基于深度特征编码的两级车辆检索方法。通过对深度卷积网络进行改进,构建适应车辆图像特征提取的深度卷积网络。采用两级检索策略以及相似性度量函数,有效地实现了车型和... 展开更多; 关键词车辆检索深度卷积神经网络特征提取两级检索策略相似性度量; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于聚合通道特征及卷积神经网络的行人检测被引量：7: 1; 作者陈光喜蔡天任黄勇王佳鑫; 机构桂林电子科技大学广西图像图形智能处理重点实验室广州大学广东省数学教育软件工程技术研究中心; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2018年第7期2059-2063,2068,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61462018) 广东省数学教育软件工程技术研究中心开放基金项目(LD16124X) +1 种基金桂林电子科技大学研究生教育创新基金项目(2016XWYJ09); 文摘为解决在复杂环境下难以尽可能多地检测到行人的问题,提出一种基于聚合通道特征、通过卷积神经网络提取特征的行人检测算法。采用聚合通道特征的算法尽可能多地产生候选框,通过卷积神经网络提取候选框内物体的深度特征,使用支持向量机分类器对候选框内的物体进行分类,检测出行人。在公开数据集Caltech和INRIA数据集上进行测试,实验结果表明,与目前主流算法比较,召回率平均提升12%,F值平均增加0.05,能有效减少计算机的计算开销。; 关键词行人检测聚合通道特征卷积神经网络候选框支持向量机; Keywords pedestrian detection aggregate channel features （ACF） convolutional neural networks （CNN） candidate box support vector machine （SVM）; 分类号 TP391.41 [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

题名基于级联网络的行人检测方法被引量：6: 2; 作者陈光喜王佳鑫黄勇詹益俊詹宝莹; 机构广西图像图形智能处理重点实验室(桂林电子科技大学) 广东省数学教育软件工程技术研究中心(广州大学); 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期186-191,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61462018) 广东省数学教育软件工程技术研究中心开放基金资助项目(LD16124X) 桂林电子科技大学研究生教育创新项目(2016XWYJ09)~~; 文摘针对复杂环境下行人检测不能同时满足高召回率与高效率检测的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的行人检测方法。首先,采用CNN中的单步检测升级版网络YOLOv2初步检测行人;然后,设计一个网络与YOLOv2网络级联。设计的网络具有目标分类和边界框回归的功能,对YOLOv2初步检测出的行人位置进行再分类与回归,以此降低误检,提高召回率;最后,采用非极大值抑制(NMS)处理的方法去除冗余的边界框。实验结果显示,在数据集INRIA和Caltech上,所提方法与原始YOLOv2相比,召回率提高3. 3个百分点,准确率提高5. 1个百分点,同时速度上达到了11. 6帧/s,实现了实时检测。与现有的流行的行人检测方法相比,所提方法具有更好的整体性能。; 关键词行人检测卷积神经网络级联网络分类回归实时检测; Keywords pedestrian detection Convolutional Neural Network(CNN) cascade network classification and regression real-time detection; 分类号 TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一组耗散Hamilton系统鲁棒自适应控制器参数化被引量：1: 3; 作者曹忠侯晓荣赵文静; 机构广州大学物理与电子工程学院广东省数学教育软件工程技术研究中心电子科技大学能源科学与工程学院广州大学实验中心; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第7期1371-1379,共9页; 基金国家自然科学基金(61374001); 文摘研究了多个既有外部干扰又有内部参数摄动的耗散Hamilton系统的鲁棒自适应同时镇定控制问题。设计了一簇含调节参数的H?自适应同时镇定控制器,并且利用符号计算的方法给出满足含参数多项式半正定的调节参数的取值范围的算法。这种控制器参数化的方法利用耗散Hamilton系统的结构特点避开Hamilton-Jacob-Issacc(HJI)不等式的求解,因此得到的含调节参数的控制器形式简单,易于实现。仿真结果表明:得到的参数化的控制器对多个耗散Hamilton系统的H?自适应同时镇定非常有效,且在参数调节范围内,控制器具有进一步优化鲁棒性能的作用。; 关键词耗散Hamilton系统鲁棒自适应同时镇定控制控制器参数化符号计算; Keywords Dissipative Hamiltonian system RASS control controller parameterization symboliccomputation; 分类号 TP27 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卷积网络的边缘保持滤波方法被引量：5: 4; 作者石晓红黄钦开苗佳欣苏卓; 机构广州大学数学与信息科学学院广州大学计算科技研究院广东省数学教育软件工程技术研究中心中山大学数据科学与计算机学院中山大学国家数字家庭工程技术研究中心; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第9期277-283,共7页; 基金国家自然科学基金青年基金项目(61502541) 2016年贵州省科技平台及人才团队专项资金项目(黔科合平台人才[2016]5609) +1 种基金广州大学研究生创新能力培养资助计划(2018GDJC-D03)资助; 文摘边缘保持滤波是计算机视觉、图像处理领域的重要基础理论研究,作为图像预处理操作对后续的处理结果有着重要影响。区别于传统滤波方法,边缘保持滤波方法不仅注重图像的平滑处理,还注重保持边缘细节。卷积神经网络在很多领域得到了应用,并取得显著的成果。本文将卷积神经网络引入边缘保持滤波,利用卷积神经网络的良好扩展性和灵活性来构建深度卷积神经网络模型(Deep Convolutional Neural Network,DCNN),通过3种类型的网络堆叠层,采用反向传播迭代更新网络参数,训练残差图像,实现基于DCNN的边缘保持滤波方法;还构建了基于梯度域的卷积神经网络模型(Gradient CNN,GCNN),对彩色图像的梯度信息进行学习,通过三层卷积对梯度图进行边缘保持平滑操作,得到边缘保持平滑梯度图,进而利用输入图像引导平滑梯度图进行彩色重建,得到彩色滤波图像。最后通过实验与常见的边缘保持滤波方法进行主观和客观评价对比。DCNN不仅在视觉上达到了其他滤波的效果,同时在处理时间上也存在较大优势,表明DCNN可以通过大量的数据训练有效地拟合出多种边缘保持滤波算法。与其他边缘保持滤波结果相比,GCNN在视觉上可以保持颜色风格与输入图像整体一致,而且图像相似度评价指标也更好,表明GCNN解决了部分滤波处理出现颜色偏差、梯度反转等问题,而且提高了处理效率。; 关键词滤波边缘保持平滑操作卷积神经网络; Keywords Filtering Edge-preserving Smoothing Convolutional neural networks; 分类号 TP391 [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

题名基于深度特征编码的两级车辆检索方法被引量：1: 5; 作者陈光喜康春生黄勇陈泽; 机构桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广东省数学教育软件工程技术研究中心; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第9期2823-2826,2830,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61462018) 广东省数学教育软件工程技术研究中心开放基金资助项目(LD16124X) +1 种基金桂林电子科技大学研究生教育创新项目(2016XWYJ09); 文摘针对车型种类复杂、车辆品牌繁多导致车型检索困难的问题,提出了基于深度特征编码的两级车辆检索方法。通过对深度卷积网络进行改进,构建适应车辆图像特征提取的深度卷积网络。采用两级检索策略以及相似性度量函数,有效地实现了车型和车辆品牌的检索。根据轿车、货车和客车三种车型的检索和车辆品牌的检索实验结果,表明该方法能够有效地提高车辆检索效率。; 关键词车辆检索深度卷积神经网络特征提取两级检索策略相似性度量; Keywords vehicle retrieval deep convolution neural network feature extraction two level retrieval strategy similarity metric; 分类号 TP391.41 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于聚合通道特征及卷积神经网络的行人检测	陈光喜蔡天任黄勇王佳鑫	《计算机工程与设计》北大核心	2018	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于级联网络的行人检测方法	陈光喜王佳鑫黄勇詹益俊詹宝莹	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一组耗散Hamilton系统鲁棒自适应控制器参数化	曹忠侯晓荣赵文静	《控制工程》 CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于卷积网络的边缘保持滤波方法	石晓红黄钦开苗佳欣苏卓	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2019	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于深度特征编码的两级车辆检索方法	陈光喜康春生黄勇陈泽	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料