李艳凤
- 作品数：48 被引量：114H指数：6
- 供职机构：北京交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信交通运输工程更多>>
- 一种无监督跨域行人再识别方法
- 本发明涉及一种无监督跨域行人再识别方法，包括如下步骤：使用有标签源域训练图像进行预训练，得到基线网络权重，将其作为多损失优化学习训练过程的基线网络初始权重；使用无标签目标域训练图像进行多损失优化学习训练，在基线网络初始权...
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- 文献传递
- 深度学习课程研究性实验教学设计被引量：1
- 2021年
- 深度学习作为机器学习的一个新分支,在学术界和工业界受到了广泛的关注。深度学习是一门理论与实践紧密结合的课程,为增强学生利用深度学习理论和方法解决工程实际问题的能力,探索与实践了研究性实验教学。以“基于Faster R-CNN的乳腺X线图像肿块检测”内容为例,基于前沿的、有实际价值的科研项目,按照高阶性和创新性的目标设计实验内容。通过研究性实验教学,加深了学生对课程相关理论的理解与应用,增强了学生的高阶思维能力和创新能力。
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- 关键词：目标检测研究性实验教学
- 一种基于声光定位系统的三维超声重建探头
- 本发明提出一种基于声光定位系统的三维超声重建探头，包括嵌入式上位机、超声成像模块和声光定位系统、定位手柄；超声成像模块用于获取二维超声图像序列，声光定位系统用于获取每帧二维超声图像的位姿信息，嵌入式上位机设有用于显示三维...
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- 一种用于视觉定位的特征提取模型的训练方法及装置
- 本发明涉及一种用于视觉定位的特征提取模型的训练方法，所述训练方法包括如下步骤：将无标签的原始训练集图像进行数据增强得到无标签的真实训练集图像，所述无标签的真实训练集图像包括景深图像和雾图像；根据所述真实训练集图像得到第一...
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- 基于解剖学特征的乳腺X线图像胸肌分割被引量：4
- 2013年
- 提出了基于解剖学特征(纹理特征和形状特征)的乳腺X线图像胸肌区域分割方法.融合边缘信息到谱聚类算法得到过分割图像.根据区域的亮度分布和胸肌的三角形状特征,提出区域聚合算法,从过分割图像中识别出胸肌边缘.该方法在322幅mini-MIAS(Mam mographic image analysis society)乳腺图像和50幅北京大学人民医院乳腺中心乳腺图像上进行验证,实验结果表明,该方法对不同大小、形状和亮度的胸肌分割具有较强的鲁棒性.
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- 关键词：图像分割乳腺X线图像胸肌谱聚类
- 浅析FFT算法中对称关系被引量：3
- 2017年
- 本文通过分析比较时间抽取FFT算法以及频率抽取FFT算法的基本原理,揭示了FFT算法中存在的对称关系,同时也给出了任意基FFT算法系数矩阵的产生机理。上述的分析比较有助于学生更好地理解和实现FFT算法,同时也可借鉴该算法的思想设计其他算法。
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- 基于注意力和多级特征融合的铁路场景小尺度行人检测算法被引量：4
- 2022年
- 行人入侵是影响铁路行车安全的重要因素。为有效解决短焦距摄像机在大视场中小尺度行人检测精度低的问题,提出一种注意力机制引导下的多级特征融合网络模型。首先,将YOLOv3作为主干网络,针对多次降采样后行人特征丢失的问题,设计四倍降采样分支以利用高分辨率特征有效提取小尺度行人信息。其次,特征融合阶段引入通道-空间注意力机制以抑制低层特征中背景噪声干扰。最后,引入CIoU损失函数用于行人目标框的回归,解决均方误差损失函数存在的优化不一致及尺度敏感问题。实验结果表明,相较于经典YOLOv3以及现阶段主流目标检测算法,本算法具有更高的检测精度,在自建铁路私有数据集和Caltech公开数据集的各子集上对数平均漏检率均有明显降低。
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- 关键词：铁路行车安全
- 跨模态医学图像预测综述被引量：8
- 2019年
- 医学影像技术与设备的进步在生物医学领域的各项研究中发挥着重要作用.跨模态医学图像预测旨在由一种模态图像预测另一种模态图像.本文详细综述了由MRI预测CT图像、7T-Like图像重构、PET预测及其他医学模态预测研究,阐述了各类模态预测的必要性及存在的挑战,说明各类预测方法的特点并进行性能比较,最终得出结论:基于深度学习的跨模态预测在预测精度和预测时间两方面更具优势.
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- 多视角乳腺X线图像的乳腺癌检测与分类方法研究
- 乳腺癌是一种女性最常见的恶性肿瘤，我国已成为乳腺癌发病率增长速度最快的国家之一，且呈年轻化趋势。在对乳腺癌发病原因与预防手段尚未完全清楚的情况下，对乳腺癌的早期检测是提高患者治愈率和降低死亡率的关键。在众多乳腺摄影技术中...
- 李艳凤
- 关键词：乳腺癌乳腺X线摄影术图像处理模式识别
- 文献传递
- 基于改进PCNN模型的车辆阴影消除方法
- 2012年
- 消除车辆阴影对图像分割的影响是车辆自动监控系统中亟待解决的问题。针对阴影具有方向和大小不确定性的特点,充分利用脉冲耦合神经网络模型优良的图像分割能力,结合阴影属性,提出一种基于改进的脉冲耦合神经网络模型的运动车辆阴影消除方法。此方法无需建立道路背景模型与车辆阴影模型,在消除车辆阴影的同时能较好地保留车牌、车窗以及车标等车体的重要信息,为车体定位、特征提取等处理奠定良好的基础。大量现场图像测试结果验证了该方法消除车辆阴影的有效性,可广泛地应用于自然环境中车辆阴影的消除。
- 杨娜陈后金李居朋姚畅李艳凤
- 关键词：图像分割彩色直方图运动车辆
