杜艳玲
- 作品数：77 被引量：179H指数：7
- 供职机构：上海海洋大学信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市教育发展基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球农业科学文化科学更多>>
- 融合密集特征金字塔的改进R^(2)CNN海洋涡旋自动检测
- 2023年
- 海洋涡旋演变过程认识的不足是制约当前物理海洋研究水平的关键因素,海洋涡旋自动检测是掌握其产生、发展、变异过程机理及其与多尺度海洋过程相互作用的基础。然而,由于海洋涡旋尺度多样性、形状不规则、分布密集的特点,现有水平检测方法导致检测区域存在显著的冗余、重叠与嵌套。为解决上述问题,提出多尺度旋转密集特征金字塔网络。具体地,通过密集连接(dense feature pyramid network,DFPN)改进特征金字塔网络实现多尺度高层语义特征提取与融合,增强特征传播与特征重用;此外,针对海洋涡旋密集分布的特点,改进旋转区域卷积神经网络(rotational region convolutional neural network,R^(2)CNN),提出多尺度RoI Align机制,实现特征的语义保持和空间信息的完整性,提升模型检测性能。最后,采用海平面异常值数据构建海洋涡旋数据集,并预处理成VOC格式进行训练,调整相应参数得到检测模型。实验结果表明,提出的检测模型最优检测精度可达96.4%,并对太平洋、大西洋海域的海洋涡旋进行自动检测,验证了模型具有较好的泛化能力。
- 杜艳玲王丽丽黄冬梅陈珂贺琪
- 关键词：目标检测卷积神经网络模式识别
- 一种基于GPU的高光谱图像并行分类方法
- 本发明涉及高性能计算领域的一种基于GPU的高光谱图像并行分类方法，包括用G‑PNPE并行图像预处理算法对高光谱图像进行处理以得到Cube数据的第一步骤，以及构建CNN‑SVM模型用于数据训练、分类的第二步骤；使用GEEM...
- 张明华邹亚晴宋巍黄冬梅杜艳玲
- 文献传递
- 一种海洋中尺度涡检测方法
- 本发明公开了一种海洋中尺度涡检测方法包括：采集包含所述中尺度涡的海平面异常数据；对采集的数据预处理，构建中尺度涡数据集；将中尺度涡数据集输入至ResNet主干网络中，初步提取中尺度涡特征；特征金字塔网络获取所述提取中尺度...
- 杜艳玲刘倩倩黄冬梅宋巍刘江勇王丽丽徐鑫
- 文献传递
- 基于限定motif关联规则的海洋热浪事件模式发现研究
- 2022年
- 海表温度作为近岸海洋热浪事件的重要孕灾环境要素,揭示其变化规律有助于预测未来热浪事件的发生。本文将用于表达热浪事件发生前和发生时海表温度变化规律的关联规则定义为事件模式,提出了基于限定motif关联规则挖掘的模式发现方法。方法通过STAMP算法挖掘出motif,运用MDL评分策略分割motif形成候选关联规则,结合热浪事件发生的约束条件,实现对海洋热浪事件模式的提取。本文利用中国近海3个站点的海表温度数据进行海洋热浪事件模式发现实验,研究结果表明,中国近海的海洋热浪呈季节特征,主要发生于夏季,且持续时间达20天以上,海洋热浪事件模式呈现有规则的升温和下降趋势,升温速率和降温速率呈对称特性,且在热浪发生前,海表温度有一个短暂的升温间歇期。
- 贺琪孔令斌赵丹枫黄冬梅杜艳玲
- 关键词：时间序列关联规则挖掘
- 基于双注意力机制的多要素海表面温度预测方法
- 本发明涉及一种基于双注意力机制的多要素海表面温度预测方法，包括：对海面监测数据进行预处理，获得输入时间序列X，并将其作为要素注意力模块的输入获得k时刻的要素注意力权重<Image file="DDA00036139083...
- 贺琪黄冬梅杜艳玲孔令斌李汶龙曹翔刘铖龙
- 云环境下扩展加权门限海洋遥感影像秘密共享方案及方法
- 本发明涉及一种云环境下扩展加权门限海洋遥感影像秘密共享方案及方法，包括以下步骤：构造o‑mignotte模块根据参与者权重分布，构造两两互素的o‑mignotte序列，并计算每一个秘密片段的位数；敏感区影像的分块模块确定...
- 黄冬梅贺琪郑小罗徐慧芳杜艳玲李明慧
- 一种面向多源海洋环境监测数据的空间抽样方法
- 本发明给出了一种面向多源海洋环境监测数据的空间抽样方法。本发明首先提取海洋环境监测数据的空间位置信息，对多源海洋环境监测数据的属性信息进行标准化处理；然后，利用空间变异函数（Kriging）计算各海洋环境监测站点间的空间...
- 黄冬梅施黎莉王振华石少华苏诚田为民郑小罗杜艳玲王丽琳陈美榕
- 文献传递
- Self-Att-BiLSTM:一种面向业务流程活动与时间的多任务预测方法被引量：1
- 2021年
- 业务流程中事件日志的分析与预测可以为流程监控和管理提供决策信息,现有研究方法多针对特定单个任务预测,不同任务间预测方法的可迁移性不高。多任务预测可以共享多个任务间的信息,提升单个任务预测的精度,但现有研究对重复活动的多任务预测效果有待提高。针对以上问题,提出一种注意力机制与双向长短时记忆结合的深度神经网络模型,实现对业务流程中重复活动和时间的多任务预测。预测模型可以共享不同任务已经学到的特征表示,实现多任务并行训练。在多个数据集中对不同方法进行对比,结果表明,所提方法提高了预测效率和预测精度,尤其对重复活动的预测精度有较好提升。
- 贺琪杨巧青黄冬梅宋巍杜艳玲
- 关键词：多任务学习
- 一种基于相对全局直方图拉伸的浅海水下图像增强方法
- 本发明涉及一种基于相对全局直方图拉伸的浅海水下图像增强方法，所述的浅海水下图像增强方法包括输入图像模块、图像RGB直方图分布分析模块、相对全局直方图拉伸模块、全局拉伸模块、输出图像模块。其优点在于，图像增强计算复杂度低，...
- 黄冬梅宋巍王龑杜艳玲张明华贺琪李明慧张晓桐石少华
- 基于改进FCN的多极化SAR影像海上溢油检测被引量：3
- 2022年
- 海上溢油对海洋生态环境造成的危害巨大,完成溢油区域的准确检测对海洋异常现象的快速应急处理具有重要意义。现阶段,合成孔径雷达(SAR)为海上溢油检测提供重要数据基础,但广泛存在海上生物油膜、低风区及SAR影像本身显著的斑点噪声等溢油疑似区域,极大限制了海上溢油检测精度。针对上述问题,提出一种基于改进全卷积神经网络(FCN)的多极化SAR影像海上溢油智能检测框架。首先,对极化SAR影像进行Pauli分解和Refined-Lee滤波预处理,在保证SAR影像极化特征信息同时降低疑似溢油噪声对检测精度的影响;其次,针对FCN模型对空间信息考虑的不足,提出不同层级卷积层融合机制,实现高层语义特征与低层空间细节特征融合,进而提升海上溢油区域检测精度。经实验对比分析可知,基于改进FCN的海上溢油智能检测框架可有效降低疑似溢油区域对检测精度的影响,同时兼顾考虑多极化与边缘特征信息,实现基于像素的溢油区域检测,最优检测精度可达95.7%。
- 杜艳玲崔建华魏泉苗黄冬梅
- 关键词：机器视觉极化合成孔径雷达降噪
