张志梅
- 作品数：11 被引量：3H指数：1
- 供职机构：青岛大学更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金山东省高等学校科技计划项目青岛市科技发展计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 一种基于交通图像的车辆计数方法
- 本发明属于道路车辆统计技术领域，涉及一种基于交通图像的车辆计数方法；包括以下步骤：(1)获取带有车辆标注信息的图像数据集，使用图像的车辆标注信息生成该图像的标准概率密度分布图；(2)以VGG‑16特征提取部分和自定义卷积...
- 张志梅孙宗浩石卫超李一鸣刘堃潘振宽王国栋
- 文献传递
- 全变分去噪模型参数的选择研究
- 2016年
- 针对全变分模型对参数选取十分敏感的问题,根据模型推导出计算全变分模型最优参数的公式。在传统迭代公式中,添加该公式,利用迭代的方法不断逼近参数最优解,使图像去噪结果达到最优。实验结果表明,当参数初值在大范围内变化时该方法仍能保持全变分模型解的稳定性。
- 刘博文魏伟波潘振宽张志梅
- 关键词：图像去噪自适应参数全变分模型变分法
- Landsat8影像绿潮自适应阈值分区智能检测方法
- 本发明涉及海洋环境监测技术领域，公开了一种Landsat8影像绿潮自适应阈值分区智能检测方法，包括以下步骤：S1、将待检测Landsat8影像分割成多个相同大小的子图像，根据各个子图像的灰度值，判断各个子图像的图像质量类...
- 王常颖王蕊李劲华张志梅
- 文献传递
- 一种基于计算机视觉的道路拥堵状态检测方法
- 本发明属于道路交通运行状态检测与控制技术领域，涉及一种基于计算机视觉的道路拥堵状态检测方法；其具体工艺步骤为：先将采集大量图像处理后形成的数据集进行分类标记作为神经网络训练的训练集，再将数据集采用迁移模型训练方法构建一个...
- 张志梅赵益刘堃王常颖王国栋
- 文献传递
- 一种基于深度CNN的安全带检测方法
- 本发明属于智能交通领域，涉及一种基于交通卡口图像采用深度CNN的安全带检测方法，通过建立样本库并对其进行深度卷积神经网络训练，采用训练参数来判断新输入的图像中司机是否佩戴安全带；其包括提取驾驶员区域灰度图像、建立样本库、...
- 王国栋徐洁刘兵王彬潘振宽张志梅
- 文献传递
- 一种易实现的神经网络推理学习模型
- 本文研究一种易于实现的神经网络推理学习模型, 分别从人脑的广泛联系神经元网络模型、推理过程的实现模型的学习过程几方面加以阐述.
- 蔺德军张志梅
- 关键词：人工智能神经元网络
- 文献传递
- 一种基于JAVA平台向SQL SERVER写长数据的方法被引量：2
- 2003年
- 程序员经常需要在JAVA平台中访问SQLSERVER数据库,当利用JDBC＿ODBC桥向SQLSERVER写Text或Image类型的长数据时,JDBC＿ODBC存在一定的限制,即数据量只能小于400KB,否则写操作会失败。本文利用在JAVA中通过本地方法访问ODBCAPI的技术,提出了一种向SQLSERVER写长数据的方法,突破了400KB的限制。
- 张志梅
- 关键词：JAVASQL-SERVERJDBC-ODBC桥接口
- 基于BCB环境的DLL使用ADO组件的研究
- 2004年
- ADO组件不仅可以应用在C++Builder(BCB)创建的独立应用程序中,也可以应用在其创建的DLL中。利用ADO组件的原理,解决了在DLL中使用ADO组件时出现的异常情况,从而使得在BCB中创建的DLL可以正常使用ADO组件。
- 张志梅
- 关键词：ADO组件DLL动态连接库BCB数据库访问
- 多相图像分割的交替凸松弛优化及其Split Bregman算法
- 变分水平集模型已成为多相图像分割的基本框架,其求解过程通常采用交替优化方法估计不同区域的参数并计算水平集函数演化方程的稳态解,计算效率不高。本文采用n个水平集函数划分n个区域的分段常值多相图像分割变分模型,将对水平集函数...
- 王丽娅潘振宽魏伟波刘存良张志梅王钰
- 关键词：多相图像分割变分方法
- 文献传递
- 多相图像分割的交替凸松弛优化及其Split Bregman算法被引量：1
- 2011年
- 变分水平集模型已成为多相图像分割的基本框架,其求解过程通常为计算水平集函数演化方程的稳态解,计算效率不高。为提高计算效率,本研究采用n个水平集函数划分n个区域的分段常值多相图像分割变分模型,将对水平集函数的优化问题转化为对离散的二值水平集函数的优化问题;然后将其转化为凸优化问题,再通过对结果阈值化得到原问题的解,并且本研究设计了相应的Split Bregman算法;最后通过多个平面图像分割实例说明了本文模型与传统模型相比在计算效率上的提升,并且通过三维多相图像分割实例验证了本文方法的有效性。
- 王丽娅潘振宽魏伟波刘存良张志梅王钰
- 关键词：多相图像分割变分方法SPLIT
