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K均值聚类分割的多特征图像检索方法 被引量：25
1
作者 曾接贤 王军婷 符祥 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期226-230,共5页
从图像数据库中快速、准确地检索出所需要的图像,具有广泛的应用前景。针对使用单一图像特征难以准确表达图像之间的差异问题,提出了一种利用颜色聚类分割和形状特征提取的图像检索算法。选择符合人眼视觉特征的HSV空间,分别重组最能描... 从图像数据库中快速、准确地检索出所需要的图像,具有广泛的应用前景。针对使用单一图像特征难以准确表达图像之间的差异问题,提出了一种利用颜色聚类分割和形状特征提取的图像检索算法。选择符合人眼视觉特征的HSV空间,分别重组最能描述图像颜色特征的H分量和形状特征的V分量;用K均值聚类算法对两个分量进行聚类分割,得到目标物体;提取目标物体的Hu不变矩和傅里叶描述子来描述形状特征;用欧式距离进行相似度测量并用于图像检索中。采用不同类型图像进行实验,结果表明该算法优于使用单一特征和一般分割方法的图像检索技术。 展开更多
关键词 K均值聚类 图像分割 形状特征 图像检索
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特征点和不变矩结合的遥感图像飞机目标识别 被引量：25
2
作者 曾接贤 付俊 符祥 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期592-602,共11页
目的 传统的飞机目标识别算法一般是通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别.但是,对于实际情况比较复杂的遥感图像飞机目标,至今没有一种适合多种机型的分割识别算法.针对现有识别算法的不足,提出一种基于特征点空间... 目的 传统的飞机目标识别算法一般是通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别.但是,对于实际情况比较复杂的遥感图像飞机目标,至今没有一种适合多种机型的分割识别算法.针对现有识别算法的不足,提出一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zemike不变矩相结合的遥感图像飞机目标识别算法.方法 首先,对预处理后的遥感图像和模板图像进行小波变换,在低分辨率图像下采用圆投影特征进行粗匹配,确定候选目标;粗匹配结束后,提取高分辨率图像的多尺度Harris-Laplace角点,并画出Delaunay三角网,同时提取出颜色不变矩和Zernike不变矩;然后使用欧氏距离作为这3种特征的相似性度量,并和样本图像进行加权匹配;最后选取欧氏距离最小的图像作为最终的识别目标.结果 实验结果表明,本文算法飞机检测精度比现有算法高2.2％,飞机识别精度比现有算法高1.4％～10.4％.该算法能从遥感图像中精确识别出十大飞机目标,并对背景、噪声、视角变化等多种干扰具有良好的鲁棒性.结论 提出了一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zernike不变矩相结合的飞机识别算法,该算法使用了图像的多种信息,包括特征点和不变矩,有效地克服了使用单一特征无法描述多种信息的不足.实验结果表明,本文采用基于特征点和不变矩的飞机识别算法比其他算法具有更强的抗干扰能力和识别精度. 展开更多
关键词 飞机目标识别 遥感图像 特征点分布 不变矩
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基于支持向量机和灰度共生矩阵的纹理图像分割方法 被引量：20
3
作者 陈英 杨丰玉 符祥 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2012年第9期60-63,共4页
图像分割是计算机视觉领域的研究热点。灰度共生矩阵是图像灰度的二阶统计度量,反映了纹理图像灰度在方向、局部邻域和变化幅度的综合信息,以能量、对比度、熵、差方差和差熵作为纹理图像的特征,利用支持向量机(SVM)对这些特征进行训练... 图像分割是计算机视觉领域的研究热点。灰度共生矩阵是图像灰度的二阶统计度量,反映了纹理图像灰度在方向、局部邻域和变化幅度的综合信息,以能量、对比度、熵、差方差和差熵作为纹理图像的特征,利用支持向量机(SVM)对这些特征进行训练和分类,以达到纹理图像分割的目的。详细说明了纹理图像的分割过程,同时分析了不同参数情况下对分割精度的影响。针对Brodatz纹理库的实验结果表明:该方法具有较好的分割效果。 展开更多
关键词 支持向量机 灰度共生矩阵 纹理特征提取 图像分割
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区域指导的自适应图像插值算法 被引量：16
4
作者 符祥 郭宝龙 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期233-236,共4页
提出了一种以图像区域的一致性为指导的自适应选择插值公式（简称ADA）的图像插值算法。首先将图像分割成不同区域，然后结合近邻法和众数法确定待插值点所属区域，将待插值点分类处理：对于区域内的点，采用线性插值；对于区域间的过... 提出了一种以图像区域的一致性为指导的自适应选择插值公式（简称ADA）的图像插值算法。首先将图像分割成不同区域，然后结合近邻法和众数法确定待插值点所属区域，将待插值点分类处理：对于区域内的点，采用线性插值；对于区域间的过渡点，设计非线性插值公式，分配较大的权值给与待插值点属于同一区域的邻域像素，分配较小的权值给其它邻域像素。实验表明，ADA图像插值算法得到的插值图像有较好的主观图像质量，其峰值信噪比（PSNR）比传统方法平均提高了3．11～4．39dB。 展开更多
关键词 图像插值 边缘 区域指导 自适应
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基于兴趣点匹配和空间分布的图像检索方法 被引量：15
5
作者 符祥 曾接贤 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期774-778,共5页
分析了基于兴趣点的传统图像检索方法的不足,即不相似的非兴趣区域中的兴趣点影响检索精度。提出了一种利用兴趣点进行图像检索的新方法。基于兴趣点的局部灰度信息,计算兴趣点的局部泽尼克(Zernike)矩,通过比较各兴趣点局部Zernike矩... 分析了基于兴趣点的传统图像检索方法的不足,即不相似的非兴趣区域中的兴趣点影响检索精度。提出了一种利用兴趣点进行图像检索的新方法。基于兴趣点的局部灰度信息,计算兴趣点的局部泽尼克(Zernike)矩,通过比较各兴趣点局部Zernike矩的欧式距离提取最优匹配点对,去除不匹配的兴趣点;然后利用兴趣点的空间离散度来估计图像内容的相似度。在保证检索算法对图像旋转、平移稳健的前提下,克服了传统方法的不足。实验结果表明该方法实现简单,有效提高了图像检索的精度。 展开更多
关键词 图像处理 图像检索 兴趣点匹配 空间离散度
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选择性卷积特征融合的花卉图像分类 被引量：14
6
作者 尹红 符祥 +2 位作者 曾接贤 段宾 陈英 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期762-772,共11页
目的针对花卉图像标注样本缺乏、标注成本高、传统基于深度学习的细粒度图像分类方法无法较好地定位花卉目标区域等问题,提出一种基于选择性深度卷积特征融合的无监督花卉图像分类方法。方法构建基于选择性深度卷积特征融合的花卉图像... 目的针对花卉图像标注样本缺乏、标注成本高、传统基于深度学习的细粒度图像分类方法无法较好地定位花卉目标区域等问题,提出一种基于选择性深度卷积特征融合的无监督花卉图像分类方法。方法构建基于选择性深度卷积特征融合的花卉图像分类网络。首先运用保持长宽比的尺寸归一化方法对花卉图像进行预处理,使得图像的尺寸相同,且目标不变形、不丢失图像细节信息;之后运用由Image Net预训练好的深度卷积神经网络VGG-16模型对预处理的花卉图像进行特征学习,根据特征图的响应值分布选取有效的深度卷积特征,并将多层深度卷积特征进行融合;最后运用softmax分类层进行分类。结果在Oxford 102 Flowers数据集上做了对比实验,将本文方法与传统的基于深度学习模型的花卉图像分类方法进行对比,本文方法的分类准确率达85. 55%,较深度学习模型Xception高27. 67%。结论提出了基于选择性卷积特征融合的花卉图像分类方法,该方法采用无监督的方式定位花卉图像中的显著区域,去除了背景和噪声部分对花卉目标的干扰,提高了花卉图像分类的准确率,适用于处理缺乏带标注的样本时的花卉图像分类问题。 展开更多
关键词 花卉分类 深度学习 显著区域 特征选取 特征融合
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结合GAN的轻量级模糊车牌识别算法 被引量：14
7
作者 段宾 符祥 +1 位作者 江毅 曾接贤 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第9期1813-1824,共12页
目的模糊车牌识别是车牌识别领域的难题,针对模糊车牌图像收集困难、车牌识别算法模型太大、不适用于移动或嵌入式设备等不足,本文提出了一种轻量级的模糊车牌识别方法,使用深度卷积生成对抗网络生成模糊车牌图像,用于解决现实场景中模... 目的模糊车牌识别是车牌识别领域的难题,针对模糊车牌图像收集困难、车牌识别算法模型太大、不适用于移动或嵌入式设备等不足,本文提出了一种轻量级的模糊车牌识别方法,使用深度卷积生成对抗网络生成模糊车牌图像,用于解决现实场景中模糊车牌难以收集的问题,在提升算法识别准确性的同时提升了部署泛化能力。方法该算法主要包含两部分,即基于优化卷积生成对抗网络的模糊车牌图像生成和基于深度可分离卷积网络与双向长短时记忆(long short-term memory,LSTM)的轻量级车牌识别。首先,使用Wasserstein距离优化卷积生成对抗网络的损失函数,提高生成车牌图像的多样性和稳定性;其次,在卷积循环神经网络的基础上,结合深度可分离卷积设计了一个轻量级的车牌识别模型,深度可分离卷积网络在减少识别算法计算量的同时,能对训练样本进行有效的特征学习,将特征图转换为特征序列后输入到双向LSTM网络中,进行序列学习与标注。结果实验表明,增加生成对抗网络生成的车牌图像,能有效提高本文算法、传统车牌识别和基于深度学习的车牌识别方法的识别率,为进一步提高各类算法的识别率提供了一种可行方案。结合深度可分离卷积的轻量级车牌识别模型,识别率与基于标准循环卷积神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)的车牌识别方法经本文生成图像提高后的识别率相当,但在模型的大小和识别速度上都优于标准的CRNN模型,本文算法的模型大小为45 MB,识别速度为12.5帧/s,标准CRNN模型大小是82 MB,识别速度只有7帧/s。结论使用生成对抗网络生成图像,可有效解决模糊车牌图像样本不足的问题;结合深度可分离卷积的轻量级车牌识别模型,具有良好的识别准确性和较好的部署泛化能力。 展开更多
关键词 模糊车牌识别 深度学习 生成对抗网络(GAN) 深度可分离卷积 循环神经网络(CRNN)
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基于光流的动态背景运动目标检测算法 被引量：12
8
作者 储珺 施芒 符祥 《南昌航空大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第3期1-6,共6页
Horn-Schunch(HS)光流算法能够在动态背景中检测出完整的运动目标,但该算法计算量大,且在图像纹理平滑区域不能检测出光流。本文在分析HS算法运算量的基础上,提出一种结合金字塔Lucas-Kanade(LK)光流和HS光流的动态场景运动目标检测算... Horn-Schunch(HS)光流算法能够在动态背景中检测出完整的运动目标,但该算法计算量大,且在图像纹理平滑区域不能检测出光流。本文在分析HS算法运算量的基础上,提出一种结合金字塔Lucas-Kanade(LK)光流和HS光流的动态场景运动目标检测算法。该算法首先利用金字塔LK光流法计算出图像的稀疏光流,根据稀疏光流的运动方向和幅值大小去除运动目标和误匹配点的运动矢量,提取出背景的运动矢量作为HS光流计算的初始值,完整地检测出运动目标。实验结果表明,该算法有效地提高了运动目标检测的速度,适用于云台摄像机的智能监控。 展开更多
关键词 运动目标 动态背景 金字塔LK光流 HS光流
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融合多层特征的多尺度行人检测 被引量：10
9
作者 曾接贤 方琦 +1 位作者 符祥 冷璐 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第10期1683-1691,共9页
目的行人检测在自动驾驶、视频监控领域中有着广泛应用,是一个热门的研究话题。针对当前基于深度学习的行人检测算法在分辨率较低、行人尺度较小的情况下存在误检和漏检问题,提出一种融合多层特征的多尺度的行人检测算法。方法首先,针... 目的行人检测在自动驾驶、视频监控领域中有着广泛应用,是一个热门的研究话题。针对当前基于深度学习的行人检测算法在分辨率较低、行人尺度较小的情况下存在误检和漏检问题,提出一种融合多层特征的多尺度的行人检测算法。方法首先,针对行人检测问题,删除了深度残差网络的一部分,仅采用深度残差网络的3个区域提取特征图,然后采用最邻近上采样法将最后一层提取的特征图放大两倍后再用相加法,将高层语义信息丰富的特征和低层细节信息丰富的特征进行融合;最后将融合后的3层特征分别输入区域候选网络中,经过softmax分类,得到带有行人的候选框,从而实现行人检测的目的。结果实验结果表明,在Caltech行人检测数据集上,在每幅图像虚警率(FPPI)为10%的条件下,本文算法丢失率仅为57.88%,比最好的模型之一——多尺度卷积神经网络模型(MS-CNN)丢失率(60.95%)降低3.07%。结论深层的特征具有高语义信息且感受野较大的特点,而浅层的特征具有位置信息且感受野较小的特点,融合两者特征可以达到增强深层特征的效果,让深层的特征具有较为丰富的目标位置信息。融合后的多层特征图具有不同程度的细节和语义信息,对检测不同尺度的行人有较好的效果。所以利用融合后的特征进行行人检测,能够提高行人检测性能。 展开更多
关键词 目标检测 行人检测 特征融合 多尺度行人 多层特征
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改进的Beamlet与Canny相结合提取复杂图像线特征 被引量：8
10
作者 曾接贤 周沥沥 符祥 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2012年第7期775-782,共8页
传统Beamlet无结构算法在提取图像线特征时不仅存在重叠模糊的缺陷,而且在提取复杂图像线特征时不能有效地检测出目标信息,细节特征更是难以刻画。针对这些问题,提出将改进的Beamlet无结构算法与Canny算子相结合的方法提取复杂图像的线... 传统Beamlet无结构算法在提取图像线特征时不仅存在重叠模糊的缺陷,而且在提取复杂图像线特征时不能有效地检测出目标信息,细节特征更是难以刻画。针对这些问题,提出将改进的Beamlet无结构算法与Canny算子相结合的方法提取复杂图像的线特征。首先,对图像进行Beamlet变换,通过改进Beamlet无结构算法,采用新的能量统计和制定新的划线规则,以保证每个二进方块最多有一条最优基;然后,对图像用Canny算子检测边缘,通过选取较大的Sigma,只检测明显的大边缘;最后,两者结合得到图像的线特征。从检测的线特征的线型连接程度等方面对该算法的性能进行了评价,并与现有的方法进行了比较,实验结果表明,该方法克服了两种方法单独提取线特征时存在的断裂、重叠、模糊和虚假边缘的缺点,有效地提高了复杂图像线特征提取的准确性和连续性。 展开更多
关键词 BEAMLET变换 Canny算子 复杂图像 线特征提取
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三次均匀B样条插值曲线和曲面的矩阵形式 被引量：6
11
作者 符祥 郭宝龙 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期992-995,共4页
根据三次B样条曲线(CB)的矩阵形式灵活的特点、CB曲线的端点性质和插值曲线在连接点应满足的连续性条件,推导出CB插值(CBI)曲线的矩阵形式,并进一步推广,得到了双CBI曲面的矩阵形式。生成了平面和空间插值曲线、闭合插值曲线和插值面片... 根据三次B样条曲线(CB)的矩阵形式灵活的特点、CB曲线的端点性质和插值曲线在连接点应满足的连续性条件,推导出CB插值(CBI)曲线的矩阵形式,并进一步推广,得到了双CBI曲面的矩阵形式。生成了平面和空间插值曲线、闭合插值曲线和插值面片。与传统方法进行了比较,结果表明,本文方法有较大的优越性和较好的实用价值。 展开更多
关键词 B样条曲线 插值曲线 插值曲面 矩阵形式
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一种改进的复杂图像线特征提取方法 被引量：7
12
作者 曾接贤 祝小超 符祥 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2010年第12期1748-1754,共7页
针对传统Beamlet变换无结构算法在提取图像线特征时存在的线断裂、重叠、模糊等问题,提出了一种提取复杂图像线特征的改进方法。该方法首先利用小波变换对图像进行预处理,以突显细节特征;接着对预处理后的图像进行Beamlet变换,得到变换... 针对传统Beamlet变换无结构算法在提取图像线特征时存在的线断裂、重叠、模糊等问题,提出了一种提取复杂图像线特征的改进方法。该方法首先利用小波变换对图像进行预处理,以突显细节特征;接着对预处理后的图像进行Beamlet变换,得到变换系数集合;然后在阈值化时,定义了新的能量统计,在可视化时,制定了新的划线规则,并使两者结合,以确保每个二进方块最多只用一条最优基表征;最后将所有方块中的最优基作为线特征提取出来。实验结果表明,与传统算法相比,在没有明显增加计算量的前提下,该改进方法对线条丰富和边缘复杂的图像的线特征提取,表现出明显的优势。 展开更多
关键词 小波变换 BEAMLET变换 线特征
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一种基于数据依赖关系的内存安全性检测方法
13
作者 蒙世满 符祥 《湖北大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期402-410,共9页
内存安全问题已成为影响C/C++程序正确性和可靠性的主要因素。一些现有的静态代码检测工具无法识别全局变量+跨函数内存管理的内存泄露和未定义越界访问这两种缺陷,且其他动态代码检测工具,因需要在运行时进行插桩等操作,会增加额外的... 内存安全问题已成为影响C/C++程序正确性和可靠性的主要因素。一些现有的静态代码检测工具无法识别全局变量+跨函数内存管理的内存泄露和未定义越界访问这两种缺陷,且其他动态代码检测工具,因需要在运行时进行插桩等操作,会增加额外的开销导致检测效率慢。为解决这些问题,采用LLVM 15提出一种基于中间语言数据依赖关系的内存安全性检测方法,该方法通过获取并分析LLVM中间语言中指令之间的数据依赖,从而进行判断得出结果。在软件保障参考数据集SARD上的相关测试用例集验证了该方法的有效性,相比现有方法,该方法可以检测这两种内存安全性缺陷。 展开更多
关键词 内存安全 静态检测 LLVM 中间语言 数据依赖
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角点距离矩阵和同心圆划分的曲线描述与匹配 被引量：5
14
作者 曾接贤 刘秀朋 符祥 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2012年第8期1011-1020,共10页
曲线匹配对于物体识别、目标跟踪、碎片拼接等有着重要的意义。针对曲线匹配的效率与鲁棒性问题,提出了一种基于角点距离矩阵和同心圆划分的曲线描述与匹配算法。该算法分为粗略匹配和精确匹配两个阶段。粗略匹配阶段首先采用角点距离... 曲线匹配对于物体识别、目标跟踪、碎片拼接等有着重要的意义。针对曲线匹配的效率与鲁棒性问题,提出了一种基于角点距离矩阵和同心圆划分的曲线描述与匹配算法。该算法分为粗略匹配和精确匹配两个阶段。粗略匹配阶段首先采用角点距离矩阵来描述曲线;然后通过子矩阵的方法来匹配曲线。精确匹配阶段首先采用同心圆划分的方法描述曲线;然后通过两条曲线同心圆描述集的差异度度量函数来度量他们的相似性。算法不仅具有平移、旋转、缩放不变性,而且具有较强的鲁棒性,可用于遮挡物体的匹配以及基于轮廓的图形拼接。实验结果表明了该算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 曲线描述 曲线匹配 角点距离矩阵 子矩阵 同心圆
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区域指导的激光水下图像插值算法 被引量：5
15
作者 符祥 郭宝龙 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期1064-1068,共5页
提出了一种区域指导的激光水下图像插值算法(简称AIU).AIU算法首先采用小波变换,对低频成分进行特殊处理,以抑制散斑噪声和增强关注的目标;然后将图像分割成目标区域和背景区域,结合近邻法和众数法确定待插值点所属区域,对区域内部点采... 提出了一种区域指导的激光水下图像插值算法(简称AIU).AIU算法首先采用小波变换,对低频成分进行特殊处理,以抑制散斑噪声和增强关注的目标;然后将图像分割成目标区域和背景区域,结合近邻法和众数法确定待插值点所属区域,对区域内部点采用线性插值;对于区域间的过渡点,设计非线性插值公式,对与待插值点属于同一区域的邻域像素,分配较大的权值,对相邻区域的邻域像素分配较小的权值.实验结果表明,AIU算法可以克服传统插值算法的边缘模糊问题,使目标更完整清晰. 展开更多
关键词 图像处理 水下目标 区域指导 小波变换 非线性插值
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一个基于虚拟现实的机械CAD系统 被引量：1
16
作者 符祥 姜建国 郭宝龙 《计算机仿真》 CSCD 2005年第9期161-166,共6页
传统的机械CAD系统存在缺乏柔性和自动化水平低的缺点,虚拟现实技术可以提供具有良好沉浸感、交互性和可视化效果的设计环境。该文首先介绍了机械零件设计的一般过程,分析了用虚拟现实方法进行机械设计的关键技术,利用虚拟现实的方法,以... 传统的机械CAD系统存在缺乏柔性和自动化水平低的缺点,虚拟现实技术可以提供具有良好沉浸感、交互性和可视化效果的设计环境。该文首先介绍了机械零件设计的一般过程,分析了用虚拟现实方法进行机械设计的关键技术,利用虚拟现实的方法,以OpenGL为工具设计了一套机械CAD系统(VRMD系统),最后以齿轮的设计为例,介绍了机械设计的一般方法和VRMD的实现过程。结果表明,VRMD自动化程度高,设计柔性好,克服了传统方法的不足,系统用户界面直观友好,能缩短产品的设计周期。 展开更多
关键词 机械设计 虚拟现实 齿轮
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基于时空信息融合的视频对象分割系统 被引量：1
17
作者 曹世康 郭宝龙 符祥 《电视技术》 北大核心 2007年第1期17-19,共3页
提出了一种有效的时空融合视频分割系统。首先利用基于梯度的分水岭算法对图像进行分割,并利用基于时空联合的区域合并方法克服过分割现象,然后结合改进的帧差掩模对目标进行提取。试验结果表明,由于该系统充分利用了图像的颜色信息,能... 提出了一种有效的时空融合视频分割系统。首先利用基于梯度的分水岭算法对图像进行分割,并利用基于时空联合的区域合并方法克服过分割现象,然后结合改进的帧差掩模对目标进行提取。试验结果表明,由于该系统充分利用了图像的颜色信息,能较完整地分割出对象,并且对象边缘更加准确。 展开更多
关键词 视频对象分割 分水岭变化 区域合并 帧差掩模图像
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面向工程教育认证的软件专业硬件课程教学研究 被引量：4
18
作者 符祥 郑巍 《南昌航空大学学报（自然科学版）》 CAS 2020年第1期106-109,115,共5页
针对软件工程专业开设的硬件课程存在的问题,如课程间内容重复、课程内容与专业要求不一致等,在工程教育认证申报工作的推动下,本文针对本校软件工程专业中所开设的两门主要硬件课程——"数字逻辑"和"计算机组成与结构&q... 针对软件工程专业开设的硬件课程存在的问题,如课程间内容重复、课程内容与专业要求不一致等,在工程教育认证申报工作的推动下,本文针对本校软件工程专业中所开设的两门主要硬件课程——"数字逻辑"和"计算机组成与结构"进行了改革。聚焦复杂软件工程问题,整合教学内容;基于以学生为中心的教学理念改革教学方法;根据成果导向的工程教育理念改革课程教学目标、考核方式和考核内容;教学评价着眼于质量持续改进。以期加强课程间知识的关联,节省课时,提高教学质量,融合"课程思政"教育,使学生达到工程教育认证的毕业要求,为国家培养德才兼备的软件人才。 展开更多
关键词 软件工程专业 硬件课程 工程教育认证 课程思政
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退火温度对碳基全无机钙钛矿太阳能电池性能的影响 被引量：1
19
作者 符祥 周凯 钱艳楠 《材料研究与应用》 CAS 2023年第2期338-341,共4页
碳基全无机钙钛矿太阳能电池(carbon-basedall-inorganicperovskitesolar cells,C-PSCs)由于成本低、热稳定性好等优点逐渐引起人们的广泛关注,然而其效率要远低于传统的钙钛矿太阳能电池(perovskite solar cells,PSCs)。通过调控CsPbI_... 碳基全无机钙钛矿太阳能电池(carbon-basedall-inorganicperovskitesolar cells,C-PSCs)由于成本低、热稳定性好等优点逐渐引起人们的广泛关注,然而其效率要远低于传统的钙钛矿太阳能电池(perovskite solar cells,PSCs)。通过调控CsPbI_(2)Br薄膜的退火温度,改善薄膜质量。利用SEM、XRD表征分析了钙钛矿薄膜微观形貌以及物相结构,发现升高退火温度可有效提高CsPbI_(2)Br薄膜的结晶性从而减少其表面的孔洞。升高钙钛矿薄膜的退火温度,器件的光伏性能有显著提高,短路电流密度(J_(sc))从8.84 mA·cm^(-2)提高至12.14 mA·cm^(-2),开路电压(V_(oc))从0.93 V提高至1.06 V,最终能量转换效率(PCE)从2.75%提高至7.63%。研究结果表明,优化钙钛矿太阳能电池的制备工艺可以有效提高其光伏性能。 展开更多
关键词 碳基电极 全无机钙钛矿太阳能电池 退火温度 CsPbI2Br 无空穴层
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基于图像生成和特征融合的复杂背景林火识别 被引量：2
20
作者 徐莉 符祥 段宾 《计算机仿真》 北大核心 2022年第4期465-472,共8页
森林火灾的自动识别对于森林保护有着重要意义,由于森林图像背景复杂、火焰外形多变、与林火类似的干扰因素多、森林火灾图像样本缺乏等问题,导致传统基于图像的森林火灾识别方法泛化性较差,识别率有待进一步提高。针对上述问题,提出了... 森林火灾的自动识别对于森林保护有着重要意义,由于森林图像背景复杂、火焰外形多变、与林火类似的干扰因素多、森林火灾图像样本缺乏等问题,导致传统基于图像的森林火灾识别方法泛化性较差,识别率有待进一步提高。针对上述问题,提出了一种基于图像生成和卷积特征融合的复杂背景森林火灾识别方法。首先,扩充森林火灾图像样本,主要方法包括运用基于风格迁移技术的生成对抗网络生成火灾图像,手工收集复杂背景的森林火灾图像,及收集高度相似的非火灾反例图像,形成较复杂的火灾数据集;然后,构建卷积特征融合的森林火灾识别网络,利用深度神经网络对图像进行特征学习,将深层与浅层的卷积特征进行融合,以充分利用图像的语义和细节信息,增强特征的表征能力;最后基于融合特征进行森林火灾识别。实验结果表明,使用上述方法进行森林火灾识别,准确率可达到99.12%,具有准确率高、检测率高、虚警率低等优点。可见,基于生成图像扩充样本库,并融合多层卷积特征的方法,在森林火灾识别时具有较好的效果,为森林火灾识别及其它样本缺乏的目标识别任务提供了一种可行方案。 展开更多
关键词 森林火灾 生成对抗网络 特征学习 特征融合
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