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高冠东

作品数:49 被引量:81H指数:6
供职机构:中央司法警官学院信息管理系更多>>
发文基金:保定市哲学社会科学规划研究项目国家自然科学基金中央司法警官学院学生科研创新能力培养专项项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术农业科学政治法律文化科学更多>>

文献类型

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  • 3篇2008
  • 1篇2007
  • 1篇2006
49 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于大数据的大学生盗抢骗犯罪预防意识调查及分析被引量:1
2018年
大数据预测是执法机构现代化办公的重要手段,为了提高人们对盗抢骗犯罪的预防意识并给执法部门的工作侧重提供参考,应用大数据可视化分析手段归纳了盗抢骗活动的发生规律,在高校內随机采集了大量调查问卷,分析了各类学生对盗窃、抢劫、诈骗这三类犯罪活动的各方面认识和经历。调查结果表明:盗抢骗活动具有明显的失物类型及人群发生率等方面的规律,能够用于对此类犯罪的预测和预防。
王若轻孙鹏斐李浩高冠东
一种用于监控系统中的人脸超分辨率图像重建方法被引量:2
2013年
为了能够提高监控系统中模糊人脸视频的分辨率,从而用于案件取证及身份识别。利用监控系统中的人脸图像序列,提出了一种基于块匹配的人脸超分辨率图像重建方法,用于提高图像分辨率、获得清晰人脸图像。首先使用帧差法在图像序列中分割出人脸区域,然后在中间一帧图像中构建图像块,并与序列中其它图像相匹配,最后使用差值最小的匹配块融合并重建高分辨率人脸图像。经实验与其他现有算法比较的结果证明,本方法所得结果图像细节更清晰。
高冠东刘菲王晶段庆朱杰
关键词:超分辨率重建块匹配图像序列监控系统
基于特征的北京文化遗产图像拼接及全景浏览技术的研究和应用
本文对建立文化遗产图像拼接系统涉及到的关键技术展开了研究。 主要的贡献: 1)实现了基于特征点的图像拼接算法,对匹配中图像间光照差异的鲁棒性较强;2)提出了一种新的用聚类方法预筛选互相关的特征点,然后...
高冠东
关键词:图像拼接
文献传递
基于普洛夫斯特法的课程考核评价方法研究
2017年
提出了将多元考核方法和普洛夫斯特评价法相结合的方法,对程序设计类课程进行评价考核,详细介绍了考核评价过程的原理和具体实施过程。实践表明,该方法既能展示出学生真实的编程水平,在一定程度上杜绝抄袭现象的发生,又提高了学生的对程序设计类课程的学习兴趣。
高冠东
关键词:程序设计
獭兔被毛密度与细度检测技术
任力生尹辉娟谷子林卢海霞贾宇琛肖珂黄玉亭刘亚娟张菊程洪马丽邢雅周高冠东
通过对实验数据的对比分析,采用工业数字摄像头和高倍率显微镜头构成图像采集设备,设计了活体兔毛密度检测算法,被毛样品毛干数检测算法和兔毛直径算法。依据毛缝宽度进行图像识别,研究出对活体獭兔及皮张被毛密度进行快速检测的方法。...
关键词:
关键词:图像采集设备
基于手机拍摄图像猪肉新鲜度的检测被引量:1
2013年
首先对手机拍摄的猪肉图像进行预处理,利用Otsu算法较好地分割出图像中的猪肉部分和背景,然后用颜色因子∣R-G∣+∣R-B∣的值对图像进行彩色分层从而计算出颜色区域比值,建立了用猪肉的色泽、黏度、弹性、氨气、硫化氢、表面菌落总数、颜色区域比等7个特征为输入的BP网络分类模型。试验结果表明,该方法能够较好地对猪肉新鲜度进行检测。
肖珂高冠东
关键词:猪肉新鲜度BP神经网络
基于TDR的多参数耕地污染测量仪研究
2016年
以电磁波时域反射(TDR)为理论基础,对已有的地质体参数原位检测仪进行升级改造,使其更加适用于耕地土壤环境,研究基于TDR理论的多参数测试仪,着重阐述了复合式探头的研制、仪器前端机的开发、高速数据采集与处理模块以及数据通信模块的设计与实现,从而对污染耕地的水、热、电及基础化学参数进行测量,为准确地评估耕地的污染情况打下基础。
陶佳高冠东黄润华
关键词:耕地污染测量仪
监所网络舆情调查问卷的量性评价
2013年
目的评价监所网络舆情调查问卷编制的质量,提炼出结构清晰、质量可靠的调查问卷,为后续调查问卷的科学设计提供参考。方法以河北省某监狱网络舆情调查问卷(18个题项)为测评标尺,对500监所工作人员进行问卷调查,采用探索性分析、信度分析和效度分析等评价。结果收回有效问卷488份(97.60%),本问卷获得真实分数的能力为97.70%(即克朗巴哈信度系数α=0.975),内容效度高,结构效度清晰,结论现阶段监所网络舆情调查问卷的内容和结构为后续的监所网络舆情调查提供了科学依据。
李满高冠东
关键词:调查问卷信度
一种新的基于特征点匹配的图像拼接方法
图像拼接技术能构建大场景图像及全景图像,在文化遗产保护、虚拟现实等方面有着广泛地应用价值。本文提出了一套基于图像特征点的自动的图像拼接算法。该算法首先用 Harris 角检测方法提取出的特征点并进行互相关运算;设计了一种...
高冠东贾克斌肖珂
关键词:图像拼接聚类
文献传递
基于潜在组分配及对比学习增强的符号二值图神经网络
2023年
针对符号二值网络的节点异质性及三角形形式平衡理论不适用性的问题,提出一种基于潜在类分配及对比学习增强的符号二值图神经网络模型,其通过同质和异质双空间的互相补充来充分提取网络的隐式和显式信息。在同质空间,采用可学习的潜在组对节点进行分配并将节点看做多个潜在组的组合,然后通过训练来自动挖掘节点间的信息。在异质空间,对节点邻居进行有方向区分的注意力聚合,然后采用网络重建的互信息对比学习来引导聚合过程以获得表达能力更强的表示向量。在符号链接预测任务上与多种相关模型进行对比实验,实验结果显示所提出的模型在四个真实数据集上采用四种评价指标获取的16个评价结果中,12个评价结果可以取得最优值,验证了所提出模型的有效性。
吴勇仝鑫高冠东马国富
关键词:互信息
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