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马云龙

作品数：11 被引量：0H指数：0
供职机构：浙江理工大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术艺术更多>>

合作作者

文献类型

  • 7篇专利
  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 4篇艺术

主题

  • 4篇网络
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇图像
  • 2篇低照度
  • 2篇低照度图像
  • 2篇信任
  • 2篇信任度
  • 2篇循环神经网络
  • 2篇艺术
  • 2篇隐马尔可夫模...
  • 2篇油画
  • 2篇色调
  • 2篇图像库
  • 2篇违规
  • 2篇违规行为
  • 2篇物语
  • 2篇马尔可夫
  • 2篇马尔可夫模型
  • 2篇金字

机构

  • 11篇浙江理工大学

作者

  • 11篇马云龙
  • 7篇包晓安
  • 5篇张娜

传媒

  • 2篇现代装饰（理...
  • 1篇艺术评论

年份

  • 1篇2023
  • 1篇2022
  • 5篇2021
  • 3篇2015
  • 1篇2014
共 11 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于深度可分离卷积及融合PAN的多级特征金字塔目标检测方法
本发明公开了一种基于深度可分离卷积及融合PAN的多级特征金字塔目标检测方法，属于目标检测领域。包括：1)数据采集：获取待检测目标的视频数据并进行切片，将连续的视频数据转换为连续的图像；2)对图像进行预处理；3)对预处理后...
包晓安马铉钧包梓群邵一鸣马云龙许铭洋张娜
文献传递
一种基于隐马尔可夫模型和循环神经网络的人体违规行为预测方法
本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型和循环神经网络的人体违规行为预测方法，属于计算机视觉图像处理领域。该方法包括以下步骤：1)采集数据集；2)对图像进行预处理；3)对预处理后的图像进行目标检测，得到目标检测框；4)将带有目...
包梓群张娜邵一鸣许铭洋马云龙马铉钧包晓安
文献传递
一种基于双线性和空间金字塔的池化方法
本发明公开了一种基于双线性和空间金字塔的池化方法，属于图像处理和计算机视觉领域。本发明包括：获取视频流，截取出待处理的目标图像；提取目标图像中的不同层级或不同类别的特征；将特征组通过双线性法进行融合，得到全局特征图；将融...
邵一鸣包晓安包梓群许铭洋马云龙马铉钧
文献传递
一种基于隐马尔可夫模型和循环神经网络的人体违规行为预测方法
本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型和循环神经网络的人体违规行为预测方法，属于计算机视觉图像处理领域。该方法包括以下步骤：1)采集数据集；2)对图像进行预处理；3)对预处理后的图像进行目标检测，得到目标检测框；4)将带有目...
包梓群张娜邵一鸣许铭洋马云龙马铉钧包晓安
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生活中的艺术——现成品艺术
2015年
现成品艺术出现在20世纪初,起初并不为人所关注,直到1917年杜尚最惊世骇俗的成品艺术《泉》的出现无疑是对传统艺术中审美和趣味的一种挑衅。现成品艺术的出现给了人们一个新的疑问,什么是艺术,艺术品和普通生活品之间的差别?而现成品艺术用它一件件独特的作品不断给予人们对于艺术的新的启发。现成品艺术的先行者杜尚杜尚是现成品艺术创始人之一,杜尚始终秉着创造非艺术的艺术为宗旨,现成品艺术就是在这个宗旨下应运而生。
马云龙
关键词：审美感受审美趣味小便器
物语“静物”系列油画创作研究
在艺术多元化的今天，油画题材丰富多样，然而在油画创作中静物题材不被艺术家重点关注，纵观西方油画创作，油画静物从17世纪开始发展到今天已然成为一种独立的画种。油画静物看似简单却蕴含着丰富的内容形式并能够揭示艺术家真实的艺术...
马云龙
关键词：艺术情感油画创作
文献传递
一种基于参数融合的神经网络快速收敛样本训练方法
本发明公开了一种基于参数融合的神经网络快速收敛样本训练方法，涉及深度学习、神经网络领域。本发明包括以下步骤：1.首先对神经网络不同节点分块，使用融合函数对块内节点参数进行表达得到融合参数。2.使用间隔分块策略重复步骤1中...
许铭洋包晓安包梓群邵一鸣马云龙马铉钧
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一种低照度图像迭代增强的方法
本发明公开了一种低照度图像迭代增强的方法，属于计算机视觉图像处理领域。包括：S1:将监控图像读入图像库，建立空间模型。S2:将低照度图像与图像库中图像进行匹配。S3：依据匹配结果修改目标RGB值。S4:更新图像。S5：继...
包晓安马云龙包梓群许洺洋邵一鸣马铉钧张娜
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马云龙油画作品
2015年
马云龙
关键词：物语
一种低照度图像迭代增强的方法
本发明公开了一种低照度图像迭代增强的方法，属于计算机视觉图像处理领域。包括：S1:将监控图像读入图像库，建立空间模型。S2:将低照度图像与图像库中图像进行匹配。S3：依据匹配结果修改目标RGB值。S4:更新图像。S5：继...
包晓安马云龙包梓群许洺洋邵一鸣马铉钧张娜
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