尤亚
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：苏州大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：苏州市科技计划项目(应用基础研究计划)江苏省高校自然科学研究项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 二维板材圆形下料的邻居关系算法被引量：1
- 2013年
- 二维圆形排样问题是工业设计与生产中经常遇到的问题.常规下料问题主要针对矩形或圆形等规则板材,常用算法包括模拟退火、遗传算法等.本文在分析规则板材下料算法的基础上,针对实际生产应用中更为复杂的、具有不规则边界板材下料问题,提出了一种基于人工下料思维的仿生下料算法--邻居关系算法.该算法具有很好的利用率和时效性,较好地满足了实际应用的需要.实际板材下料结果表明,平均面积利用率为75.56%,平均计算时间为13.84s.所得排样利用率与模拟退火算法相当,但排样运算时间大大缩小,适应了实际下料需求,已应用于某跨国企业优化下料中.
- 徐志斌尤亚龚声蓉刘纯平
- 关键词：圆形件空隙度
- 无重叠视域多摄像机运动目标匹配研究
- 随着智能视频监控系统的高速发展，近年来，人们对视频监控系统的智能性要求日益提高。多摄像机网络能够监控更广阔的区域，正在逐渐被重视。但是，从经济、资源等方面的考虑，不太可能布置大量的摄像头覆盖所有监视区域。因此，无重叠视域...
- 尤亚
- 文献传递
- 基于显著对象的贝叶斯多目标检测方法
- 2013年
- 针对多目标图像检测存在的误检问题,结合低层特征和中层提示,提出了一个新的基于显著对象的贝叶斯框架下的多目标检测方法。该方法首先用上下文感知显著检测方法获取图像的低层特征信息,然后用Ncut图像分割取得图像的显著中层信息提示,即多目标的类别标签信息,根据低层和中层信息提示来计算先验显著图,最后使用贝叶斯方法计算获得图像的后验显著图。实验结果表明,该方法提高了显著对象检测精度,并且可以较好地解决多目标检测误检问题。
- 刘龙柳恭尤亚
- 关键词：上下文感知多目标检测
