杨文杰
- 作品数：12 被引量：55H指数：4
- 供职机构：南京理工大学更多>>
- 发文基金：国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理交通运输工程电子电信更多>>
- 一种基于视觉的道路检测算法被引量：19
- 2005年
- 计算机视觉导航使移动机器人可以工作于复杂环境中,而道路检测是其中的关键环节。针对道路的多样性和环境因素的影响,提出了一种稳健的道路检测算法。依据道路特征把图像分为3组区域:路、非路和不确定区域,然后对难以判断的不确定区域使用假设检验的策略,依据道路的形状、路宽和面积信息综合判断,把不确定区域合并到路或者非路区域,从而快速准确地检测出道路。该算法已经在移动机器人-ATRV上测试和使用。
- 胡明昊杨文杰任明武杨静宇
- 关键词：图像分割视觉导航
- 网络与实体零售商贸流通模式比较研究被引量：2
- 2020年
- 最近十几年,网络电商是我国发展最快的领域之一。我国网络零售快速发展的动力来自于庞大的网络用户基数、快速增长的网络消费需求以及互联网技术的突飞猛进。网络零售的快速发展给实体零售业带来了不小的冲击,对比网络与实体零售模式发现:流通模式上,实体零售一般为"生产商→区域代理→物流商→批发商→零售商→消费者",网络零售一般为"生产商→电商→物流商→消费者",网络零售中间流通环节少,流通成本远低于实体零售;商贸模式上,实体零售边际成本递增,网络零售边际成本不变,网络零售可以一直存在规模效应,较实体零售易形成"独角兽"企业。
- 杨文杰
- 关键词：商贸流通
- 基于概率速度场的实时船舶检测被引量：1
- 2001年
- 为了准确及时获取船舶在船闸中的运动信息 ,提出了一种基于概率速度场的实时检测船闸中船舶的方法 .该方法首先分析了船舶在船闸中运行的各种环境因素 ;其次为了消除和减弱阴影和光斑的影响 ,从监测图象灰度直方图中派生出一个高斯概率分布模型 ,进而获取图象的概率场 ;最后定义了一个基于光流计算的可实时检测船舶的概率速度场 .
- 曹雨龙任明武杨静宇杨文杰
- 关键词：图象序列速度场船舶三峡工程船闸运动信息
- 一种有效的基于约束的关联规则发现算法被引量：4
- 2005年
- 基于约束的关联规则挖掘是针对特定约束的规则的挖掘,挖掘的结果有着更好的针对性和实用性,Separate算法是现有的效果较好的算法,但有 2点不足:未修剪生成的候选集和候选项重复生成。对此该文提出了改进的SeparateP算法,算法中加入了对候选集的修剪,并且利用了项集重复生成的信息,使候选集的修剪更加有效快捷。实验表明,改进算法显著提高了原算法的效率。
- 杨文杰胡明昊唐振民杨静宇
- 关键词：数据挖掘关联规则项约束
- BtoB网站用户访问模式挖掘
- 该文中,将把数据挖掘技术与电子商务网站有效结合,使得Web用户访问模式挖掘成为有效分析和评价电子商务网站的方式.该文首先综述数据挖掘技术,随后介绍了电子商务系统.对两者有了一定认识后,论述了电子商务网站挖掘的准备工作.接...
- 杨文杰
- 关键词：电子商务WEB挖掘关联规则DHP算法
- 文献传递
- 一种基于连接段数的细化算法被引量：3
- 2005年
- 文章提出了一种新的细化算法。算法中提出了一种新的概念-连接段数,用于描述像素邻接点的分布,从而使得算法运用简单的规则快速有效地完成细化。大量实验验证了该算法的有效性和稳定性。
- 杨文杰胡明昊唐振民杨静宇
- 一种基于光流的障碍物估计算法被引量：12
- 2006年
- 移动机器人在行进过程中必须能够检测和躲避障碍物,文章提出了一种使用光流场估计障碍物区域的算法。使用结合从粗到精策略的最小加权二乘法的方法计算光流,从而估计图像序列中可能的障碍物位置,为后续的接近时间计算提供了良好的基础。大量实地实验验证了该方法的有效性和可行性。
- 杨文杰胡明昊杨静宇
- 关键词：光流
- 蜂窝网络中大规模物联网无线接入关键技术研究
- 随着科技的进步，物联网（Internet of Things，IoT）在近十年来获得了飞速的发展。其中，大规模物联网(Massive IoT)作为IoT重要的一部分涉及远程抄表、智能城市、远程传感等应用，已经越来越普及且...
- 杨文杰
- 关键词：蜂窝网络传输带宽信号检测
- 工程装备企业战略变革的影响因素研究——基于柳工集团的实证分析
- 随着我国经济由高速增长转向中高速增长，我国经济社会进入新常态，为了适应新的社会和经济环境，国家提出了供给侧改革的发展战略目标，去产能，去库存。尤其是产业链上端的制造业为了适应新的经济环境，需要根据自身的企业情况，选择调整...
- 杨文杰
- 关键词：层次分析法
- 一种快速的基于边缘的道路检测算法被引量：8
- 2006年
- 道路检测是机器人视觉导航中的重要环节。本文提出了一种新的非结构化道路检测算法。算法基于这样的一个基本假设,即道路的轮廓由一些具有一定长度的连续直线段组成。在一定的范围中通过计算边缘点,然后通过Hough 变换求得直线段,从而确定道路边界的位置。但是边缘图像中不仅仅包含道路的边缘,还有阴影,植物等其他的边缘。如果不消除这类边缘的影响,将大大削弱算法的效率和准确性。本文提出一种基于颜色和方差的规则有效地消除这类非道路的边缘。一旦当前帧中获取道路的边缘,通过限定下一帧中的感兴趣区域(ROI)减少搜索范围从而快速定位帧中的道路边缘,从而进一步提高算法的效率。大量实地(校内公园道路)实验验证了该算法的快速和鲁棒性。
- 杨文杰胡明昊杨静宇
- 关键词：机器人视觉导航
