刘伯成
- 作品数：29 被引量：41H指数：4
- 供职机构：南昌大学软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省研究生创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于最小点对成本的二维轮廓精确匹配与分析方法被引量：1
- 2020年
- 针对物体识别中轮廓精确匹配与部位识别问题,提出一种基于最小点对成本的改进轮廓精确匹配与分析方法。采用交互式分割法学习不同类别的轮廓分析参数和轮廓原型数据,构建类别轮廓原型知识库。引入粗到精的二级匹配和最小点对成本精确匹配2种策略以进行轮廓匹配,其中粗到精的二级匹配策略可有效降低匹配过程对轮廓细节变化的敏感性,最小点对成本精确匹配策略能保证匹配具有平移不变性、旋转不变性、镜像不变性和尺度不变性,且能以直观的方式呈现匹配结果。在Animal数据集上的实验结果表明,该方法在物体识别中的部位分割、轮廓识别和部位识别等方面具有较高的准确率,且能同时精确识别轮廓类别及其部位类别。
- 李向军周勇刘韬刘伯成罗铭
- 一种老年人平衡能力风险评估方法
- 本发明公开了一种老年人平衡能力风险评估方法，包括以下步骤：数据采集，采集多位老年人的基本信息数据和自由行走状态校准过的原始数据；数据分析，包括有老年人基本数据分析、特征分析、以及连续型数据分组，并选取出10个特征；Kme...
- 刘伯成徐盛剑
- 文献传递
- 基于CUDA的二值图像连通体标记算法被引量：3
- 2017年
- 为了对二值图像中连通体的标记进行加速,提出一种基于CUDA的二值图像连通体标记算法.首先为每个非零元素赋予初始标号,再将标号修改为8邻域内最小标号来完成初始标记;然后根据结构元素匹配法找到标号矩阵中同一连通体有可能出现不同根标号的位置,使用原子操作对根标号进行合并,通过CPU与GPU的协同工作来判断合并程度并进行循环修改;最后对所有标号使用回溯法进行一次性修改,实现复杂形状的连通体标记.实验结果表明,该算法较已有的算法减少了全局内存的读写次数和处理线程数量,加快了处理速度.
- 赵永涛陈庆奎姬丽娜刘伯成
- 关键词：CUDA二值图像
- 云计算中的集群资源模糊聚类划分模型被引量：13
- 2011年
- 随着云计算应用的开展,计算机集群的作用越来越重要,但集群中计算机的性能良莠不齐,虽然能互联且能共享资源,但是很有可能因为某些集群内的计算机的性能不均衡或集群性能与并行任务资源需求不匹配而造成任务低效执行的后果。如何把物理集群(普通局域网互联的计算机构成)分为若干个性能均衡的逻辑集群是集群调度的关键。通过对计算机资源的模糊聚类来划分集群中的计算机,引进任务资源需求向量和最低误差容忍向量机制,把物理集群划分为若干个性能均衡或与并行任务资源匹配的逻辑计算机集群,使集群更易管理调度。对物联云运用此算法划分了网关集群、数据库集群和服务集群,验证了本算法,这种划分方法适合云计算应用。
- 刘伯成陈庆奎
- 关键词：云计算计算机集群模糊聚类
- 对推动非洲孔子学院发展因素的实证研究与调整建议被引量：1
- 2017年
- 目前中国在非洲开始具有日益增长的长远经济与政治利益,作为增强中国在非洲的软实力的重要手段,非洲的孔子学院不仅可以助推中国在非经济利益的实现,更可以发挥出独立地增强中国文化软实力的作用。对孔子学院在2005—2014年间发展情况的实证研究显示,非洲的孔子学院的发展没有受到优先对待,世界范围内的孔子学院的发展更多的是中国经济扩张的副产品。基于实证研究的结果,非洲的孔子学院应当主动摆脱这种副产品的地位,发挥出自身独特的增加中国软实力的功能,摆脱意识形态的桎梏,自信地讲好中国故事,并加快孔子学院的本地化。
- 程迈刘伯成
- 关键词：软实力
- 基于物联网的烟花爆竹厂安全监控预警系统被引量：1
- 2016年
- 本文研究了一种轻巧实用的烟花爆竹厂安全监控预警系统。该系统通过Zigbee组网与温湿度传感器相结合来采集多个地方数据温湿度并传输到ARM板中储存。USB摄像头进行视频采集并在ARM板上建立视频服务器完成网络访问和视频录制存储。基于B/S架构的Web服务使用户可以通过浏览器实时查看厂房数据,同时开发的Android App使用户可以随时随地对厂房进行监控。
- 刘伯成王源康彪彪
- 关键词：ZIGBEE视频监控ANDROID
- 基于GPU的目标识别算法的并行化研究
- 2015年
- 针对可变形部件模型算法(DPM)的计算量大,无法完成实时检测等问题,通过GPU编程模型CUDA,在Nvidia GPU上实现了HOG算法和DPM算法的并行化;采用OpenCL编程模型实现了DPM算法在集成显卡上的并行化。通过CPU和GPU的协同计算,保证目标识别效果的前提下,并行化的算法的执行效率相比于OpenCV中的CPU或GPU实现有明显的提高;通过对目标识别算法的并行化,结合其他算法,使得这类复杂算法能够在一些需要实时监测的工程领域中得到应用。
- 刘宝平陈庆奎李金静刘伯成
- 关键词：梯度方向直方图图形处理器统一计算设备架构
- 一种基于GLCM的运动目标检测新方法被引量：1
- 2015年
- 基于GMM(Gaussian Mixture Model,混合高斯模型)的物体识别基础上,利用GLCM(Gray-level co-occurrence matrix,灰度共生矩阵)及基于GLCM提取的纹理特征来解决当前运动目标检测所存在的问题,如动态场景的变化,光照突变及天气变化等。GLCM在局部区域的往复运动具有相对不变性,因此利用这个特点对基于GMM检测的前景进行再判断以解决动态场景的问题,将检测窗口中当前帧和前两帧的GLCM特征值进行比较,如果其GLCM特征值的差值小于给定的阈值,那么可以判断当前区域为背景,反之则为前景。图像的纹理特征具有抗光照突变性,经过分析其中的4个特征值并阈值化最终得到更加纯净的前景和更加准确的检测结果。通过CPU/GPU(Central Process Unit/Graphic Processing Unit)协同并行计算大大加速了运动目标检测过程。实验证明这种新的检测算法在检测精度和处理速度上比其他算法有明显改善。
- 姬丽娜陈庆奎赵永涛刘伯成陈圆金高倩
- 关键词：灰度共生矩阵运动目标检测纹理特征混合高斯模型
- 基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法被引量：1
- 2020年
- 恶意服务常利用域名生成算法(DGA)逃避域名检测,针对DGA域名隐蔽性强、现有检测方法检测速度较慢、实用性不强等问题,采用深度学习技术,提出了一种基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法。方法运用词袋模型(BoW)将域名向量化,然后通过Deep-IndRNN提取域名字符间特征,并使用Sigmoid函数对域名分类检测。其主要特点在于:通过将Deep-IndRNN的多序列输入拼接为单向量输入,以单步处理代替循环处理,同时结合Deep-IndRNN能保存更长时间记忆的特点,可有效释放深度学习时占用的GPU、CPU等系统资源,且在保证高准确率和精确度的前提下提高训练、检测速度。实验结果表明,基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法在检测任务中具有较高的准确率和精确度,相比于DNN、CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM-Concat等同类检测方法,能显著提高训练、检测速度,是有效可行的。
- 刘伯成王浩宇李向军肖聚鑫肖楚霁孔珂
- 关键词：SIGMOID函数
- 基于GPU的目标识别算法的并行化研究
- 在计算机视觉领域,目标检测追踪一直是一个研究热点,梯度方向直方图是一个早期的优秀目标识别算法,是一个广泛应用在计算机视觉和图像处理中的目标检测的特征描述子,很多更为优秀的算法都是以此算法为基础进行优化.DPM算法就是在H...
- 刘宝平陈庆奎李金静刘伯成
- 关键词：目标识别实时检测图形处理器
- 文献传递
