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孙庆

作品数:7 被引量:31H指数:2
供职机构:安徽大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家教育部博士点基金安徽省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术经济管理更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 3篇学位论文

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理

主题

  • 3篇图像
  • 3篇网络
  • 2篇多路
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇图像识别
  • 2篇小麦
  • 2篇小麦赤霉病
  • 2篇霉病
  • 2篇卷积
  • 2篇卷积神经网络
  • 2篇赤霉
  • 2篇赤霉病
  • 1篇动目标
  • 1篇动目标检测
  • 1篇信息化
  • 1篇信息化平台
  • 1篇锈蚀
  • 1篇旋转曲面
  • 1篇严重度

机构

  • 7篇安徽大学
  • 1篇安徽南瑞继远...
  • 1篇国网安徽省电...

作者

  • 7篇孙庆
  • 2篇章权兵
  • 1篇黄林生
  • 1篇梁栋
  • 1篇胡根生
  • 1篇王磊
  • 1篇鲍文霞
  • 1篇程鸿
  • 1篇赵健
  • 1篇李朋

传媒

  • 1篇农业工程学报
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 1篇2021
  • 2篇2020
  • 1篇2019
  • 3篇2013
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
道路视频车辆检测研究
随着社会的不断进步与经济的高速发展,道路交通与人们的生活越来越密切。近20多年来,世界各发达国家在开展大规模的道路建设的同时,纷纷开展了智能交通管理的研究,取得了许多科研成果和成功经验,获得了很好的道路监控管理效果。由国...
孙庆
关键词:运动目标检测车辆检测
基于深度卷积神经网络的小麦赤霉病及其严重度识别算法研究
农作物病害严重制约着我国农作物的发展,对我国乃至世界的粮食安全造成重大影响。小麦作为人类的主食之一,经常受到各种病害的侵害,其中赤霉病是全球小麦生产中最主要的病害之一。如何实现小麦赤霉病及其严重度的准确识别,成为目前小麦...
孙庆
关键词:图像识别特征提取
文献传递
基于多路卷积神经网络的大田小麦赤霉病图像识别被引量:26
2020年
为了准确地识别小麦病害,及时采取防治措施,减少农药施用的成本,同时减少农业生态环境的污染,该研究以灌浆期感染赤霉病的小麦麦穗图像为研究对象,根据病变区域与健康区域的颜色分布特点,设计了一种多路卷积神经网络用于小麦赤霉病图像的识别。首先利用深度语义分割网络U-Net对大田环境下的小麦图像进行分割,去除小麦叶片及其他无关背景的影响,从而分割出麦穗图像。然后设计结构较为简单的多路卷积神经网络分别提取麦穗图像R、G、B 3个通道的特征,通过特征融合获得具有高辨识性的麦穗图像语义特征。最后,为了增大赤霉病和健康麦穗图像特征之间的可区分性,同时减小赤霉病麦穗图像类内特征的差异,采用联合损失函数进一步改善网络的性能。该研究对采集的大田环境下的510幅灌浆期小麦群体图像进行分割,选取2745幅完整单株麦穗图像利用所设计的多路卷积神经网络进行赤霉病识别试验,结果表明该研究所提算法对单株麦穗赤霉病识别精度达到100%,能够为小麦病害的智能识别提供帮助。
鲍文霞孙庆胡根生黄林生梁栋赵健
关键词:图像识别病害小麦赤霉病
基于图像金字塔修复的虚拟视点绘制被引量:2
2013年
针对虚拟视点绘制中由于区域暴露引起的空洞问题,提出一种基于图像金字塔修复的虚拟视点绘制方法。利用视点变换方程生成虚拟视点,对含有空洞的视点采用图像金字塔修复进行处理,设计含有深度项的权值函数,在深度的约束下进行高斯加消零的滤波和下采样,对低分辨率图像的上采样,利用采样的图像信息对空洞进行填充。实验结果证明,该方法得到图像的主观视觉效果和峰值信噪比计算结果优于传统的非对称高斯滤波算法,且图像绘制的虚拟视点不失真,可抑制物体边缘处的伪像生成。
李朋韦穂孙庆章权兵
关键词:图像金字塔深度图像视点变换高斯滤波
旋转曲面的度量重构
2013年
基于图像的三维重构是计算机视觉的重要研究内容之一。研究了由单幅未标定的旋转曲面图像进行三维重构的问题,改进了Colombo等人提出的同时进行三维重构和纹理获取的算法,对于其结构恢复提出了一种新方法:先根据平面透射求出图像视在轮廓线上每点对应的椭圆,再利用二次曲线的性质计算出该椭圆对应的旋转曲面的横截面在三维空间中的位置和尺寸,从而恢复整个旋转曲面。该方法重构过程更简单并且能很好地保持重构出的旋转曲面的整体结构。模拟实验和真实图像实验验证了算法的正确性和有效性。
章权兵孙庆王磊程鸿
关键词:旋转曲面相机标定绝对二次曲线
基于U-Net网络和椭圆度量学习的防震锤锈蚀识别被引量:2
2020年
高压输电线路中金属锈蚀会严重危害输电线路的安全运行。针对高压输电线背景复杂、缺乏有效锈蚀检测手段以及锈蚀检测准确率低等问题,提出了一种基于U-Net网络和度量学习的高压输电线防震锤锈蚀检测方法。相比其他深度网络,U-Net网络的参数量较少且直观,在小样本下具有较优的性能,利用U-Net网络可以将复杂背景条件下的高压输电线路中的防震锤完整分割出来。对分割后的防震锤图像提取HSV颜色特征和LBP纹理特征,并引入能够反映样本空间结构信息或语义信息的椭圆度量,通过椭圆度量学习实现高压输电线防震锤锈蚀的识别。实验结果表明,相比于支持向量机、BP神经网络、决策树等检测方法,该方法能够高效、准确地识别复杂背景环境下的高压输电线防震锤锈蚀。
刘军孙庆刘玮康伟东秦浩郭成英
Y集团财务共享服务中心构建研究
改革开放四十年来中国经济高速发展,其中房地产业作为国民经济的重要组成部分蓬勃发展,规模持续扩张。千亿规模已成为房地产业分水岭,行业差距日益明显,房地产企业要想抢占市场地位就必须全方面发展,实现自身规模的扩张。Y集团作为2...
孙庆
关键词:财务共享服务中心信息化平台
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