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侯进: 作品数：108 被引量：312H指数：10; 供职机构：西南交通大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金四川省科技计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学电气工程更多>>

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适用于导弹发射车智能避障的行人检测方法研究: 2019年; 基于无人化、智能化导弹发射车机动时智能避障的需求,对适用于导弹发射车智能避障的行人检测技术进行了研究。根据行人检测研究方法的不同,从基于整体模型和多元化检测模型两个方面对国外行人检测技术进行了综述,并针对国外行人检测技术的发展现状,展望了适用于导弹发射车智能避障的行人检测技术的未来研究方向。; 王宾侯进; 关键词：人工智能行人检测导弹发射车智能避障

基于显著图与傅里叶描述子的交通标志检测被引量：10: 2017年; 在交通标志检测过程中,存在标志尺寸变化、旋转失真、投影失真以及部分被遮挡等问题。为此,提出一种基于显著图和傅里叶描述子的交通标志检测算法。采用频率调谐方法得到显著图并将其二值化,初步定位交通标志区域。通过提取区域外层轮廓,利用轮廓周长和长宽比特征滤除干扰信息,对合格轮廓进行凸壳处理,得到归一化凸壳傅里叶描述子,并与标准数据对比得到检测结果。实验结果表明,该算法检测率可达95%以上,同时满足交通标志检测的实时性要求。; 余超超侯进侯长征; 关键词：交通标志检测凸壳傅里叶描述子

基于MCMC的DOA估计及其在空域滤波中的应用: 2023年; 针对传统算法在进行波达方向角估计时需要进行全空间的谱峰搜索,且依赖初始化迭代和插值的缺陷,设计了一种贝叶斯估计方法。首先,构建基于均匀圆阵的频域信号处理模型,提出了基于马尔科夫链蒙特卡罗进行波达方向角估计的方法,实现了无需初始化和插值的测向算法,且不需要进行全空间的谱峰搜索即可直接估计结果,同时推导了该模型下进行波达方向角估计的克拉美罗下界。在以测向结果为先验信息,同时设计了一种新的空域滤波增益模型。利用马尔科夫链蒙特卡罗算法对信号子空间进行解耦合,然后计算滤波器增益系数,以此实现空域滤波。最后在无线电设备搭建的真实环境中进行实验,验证了基于马尔科夫链蒙特卡罗算法进行阵列波达方向角估计和空域滤波的有效性,并且与其他模型相比要明显优于后者。; 党辉侯进任东升盛博莹; 关键词：均匀圆阵空域滤波增益系数

基于分裂倒残差的轻量化目标检测算法: 2023年; 针对工业应用领域中终端设备计算能力较低且对检测算法的响应速度存在较高需求的问题,提出基于分裂倒残差的轻量型实时目标检测算法.首先,在主干网络中使用分裂倒残差结构,削减网络结构的参数量以及运算次数,以达到加快推理速度的目的;其次,引入自适应上下文感知模块以及轻量型双向特征融合模块,旨在提升特征信息交流、增加对小目标检测性能的同时,避免增加额外的学习参数与推理.实验结果表明,文中算法在参数量仅有7.5×105的情况下,MS COCO数据集中检测精度达到21.1%,移动端检测速度达到48帧/s,远超对比算法,该检测算法更适合在无法提供高计算能力的移动端设备上完成目标检测任务.; 周浩然侯进杨宗源曾雷鸣康萍萍; 关键词：目标检测

一种基于决策树学习的自动图像标注与翻译的方法: 本发明公开了一种基于决策树学习的自动图像标注与翻译的方法，自动为新图像加以标注，使用机器翻译带有可视化内容的文本词汇表而实现图像资料的机器检索，包括训练标注图像集和图像自动标注。其中训练标注图像集利用图像分割算法对训练图...; 侯进张登胜; 文献传递

基于图像深度学习的调制识别算法: 2022年; 针对现阶段基于深度学习的调制识别算法中出现的检测效率低下的问题,提出一种高效的调制识别算法—RadioFSDet(Radio Frequency Spectrum Detection)检测算法.RadioFSDet算法利用信号在频谱图上的特征差异,使用目标检测算法YOLOv4检测频谱图上的调制信号.相较于主流的基于深度学习的调制识别算法,RadioFSDet算法不仅能够在一次模型推理中检测出多个信号的调制类别,还能够大致确定每个信号的中心频率.实验结果表明,RadioFSDet算法对在真实场景下采集的多个超短波全频段中的AM、FM、GSM和QPSK信号均实现良好的检测,平均检测精度达到71%,同时在公开数据集RadioML2016的实验中,RadioFSDet算法对信噪比在0~18dB下的AM、FM和QPSK信号实现87%的平均检测精度.此外,为了进一步加快RadioFSDet算法的检测速度,本文结合计算机视觉领域的最新研究成果,提出一种高效的轻量级检测网络RadioFSNet,该网络的参数量不仅由原来的6400万下降至220万,而且模型的检测精度不会下降.实验结果表明,在超短波全频段的数据集中,RadioFSNet的检测速度达到77FPS,平均每秒钟检测231个信号,大幅度提高模型的检测效率.; 陈子锐侯进李金彪窦允冲; 关键词：卷积神经网络目标检测计算机视觉调制识别

基于BERT-AWC的文本分类方法研究被引量：1: 2022年; 针对现有文本分类算法处理中文数据时存在的分类精度低、参数量庞大、模型难训练等问题,对BERT算法进行了优化.BERT算法处理中文文本时无法提取词向量特征,为此提出了均匀词向量卷积模块AWC.通过在传统卷积神经网络中引入注意力机制来提取可靠词向量特征,再进一步获取到文本的局部特征,由此弥补了BERT模型无法提取词向量的缺点.BERT模型本身具有的自注意力网络可提取到文本的全局特征来突出全文的重点含义,与此同时在BERT算法中又引入了局部特征,通过将描述文本的局部特征以及全局特征按照重要程度进行融合,最终生成了更加丰富的文本信息.将融合后的特征输入softmax层得到模型的分类结果.平衡多头设计、层级参数共享机制、全连接层优化等方法的运用在保证算法准确度的前提下大大降低了模型参数量,最终形成了一种基于混合注意力机制的BERT-AWC轻量化文本分类算法.在多个公开数据集上的实验结果表明,相较于基准算法BERT,该算法在多个公开数据集上的预测精度均有1~5%的提升,而模型参数量仅为BERT的3.6%,达到了设计预期.; 李金彪侯进李晨陈子锐何川; 关键词：文本分类卷积神经网络

一种基于星座图恢复的多进制相位调制信号识别算法被引量：11: 2019年; 在实际调制过程中,无线电波传输多径及衰落引起的符号间干扰和信号接收端的载波频偏会造成星座图难以识别。针对这一问题,提出了一种基于星座图恢复和卷积神经网络的多进制相位调制信号识别算法。首先,设定相邻采样点距离和相位角的阈值以筛除发生符号间干扰时的采样点,保留剩余的有效采样点并形成聚类组;然后,通过旋转相邻聚类组抵消载波频偏带来的影响,实现星座图的恢复;最后,利用卷积神经网络对星座图进行特征自动提取和调制识别。实验结果表明,对于实测信号,所提算法能够较好地恢复星座图并实现BPSK、QPSK和8PSK的准确识别。最终的识别准确率达到了99.9%,较星座图恢复前提高了24.2%。; 吴佩军侯进吕志良桂梅书张笑语陈曾; 关键词：调制信号识别聚类算法卷积神经网络

针对虚拟人的文本情感语义分析: 2012年; 为了使个性化虚拟人更加形象生动,能根据用户输入的文本做出表情动作,运用自然语言处理技术对中文和英文文本进行语义和分类处理,分析出动作和情感信息。采用潜在语义方法从文本中提取出动作语义信息,利用hownet计算词汇相似度,使用K最近邻方法将文本情感信息分为6类:愤怒、厌恶、恐惧、喜悦、悲伤和惊讶。实验结果为:语料文本分类准确率为87.5%,系统能从用户输入的文本中提取出情感、动作信息,使虚拟人做出相应表情变化。; 徐芳侯进吴玲向宇; 关键词：潜在语义分析词汇相似度情感分类

虚拟人骨架驱动皮肤变形的改进的热平衡法: 2017年; 在骨架驱动虚拟人皮肤变形中,传统热平衡法由于权重分配不均造成大幅度关节旋转运动时皮肤凸起的失真现象,针对上述问题,提出一种改进的热平衡权重分配算法。首先,提取虚拟人骨架,得到虚拟人表面模型;然后,计算皮肤顶点到骨骼向量的投影位置;接着,通过判断皮肤顶点的投影相对骨骼向量的位置来确定骨架和皮肤的绑定关系,得到新的热平衡方程初始条件;最后,求解热平衡方程得到骨架和皮肤关联的权重,并运用对偶四元数蒙皮算法驱动了逼真的虚拟人皮肤变形动画。实验结果表明,改进方法有效解决了大幅度关节旋转运动时关节交接处出现的皮肤凸起问题,且避免了皮肤塌陷现象和"裹糖纸"效应。; 何青侯进; 关键词：皮肤变形

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