王杰
- 作品数：6 被引量：0H指数：0
- 供职机构：贵州民族大学更多>>
- 发文基金：贵州省科技计划项目国家自然科学基金贵州省教育厅高等学校人文社会科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学建筑科学金属学及工艺更多>>
- 一种基于深度学习的铝型材表面缺陷分类方法及装置
- 本申请公开了一种基于深度学习的铝型材表面缺陷分类方法及装置，用于提升对铝型材表面缺陷分类的检测性能。本申请方法包括将缺陷样本图像输入到初始模型，通过残差网络第一段对缺陷样本图像进行特征提取获取第一特征图；通过带权非局部模...
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- 基于卷积神经网络的铝材表面缺陷识别研究
- 表面缺陷识别是通过视觉检测系统对被识别物体的表面进行针对性识别的过程,目前基于卷积神经网络的表面缺陷识别技术被广泛应用于制造业、建筑业等领域。然而,表面缺陷存在不同大小和形状不规则等固有的复杂性,使得表面缺陷识别任务仍存...
- 王杰
- 关键词：卷积神经网络图像分类目标检测
- 一种气门基本参数的检测方法、系统、设备及介质
- 本发明公开了一种气门基本参数的检测方法、系统、设备及介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取包含气门的待检测图像；对所述待检测图像进行图像校正处理，得到目标图像；根据所述目标图像，确定气门的尺寸参数，所述尺寸参数包括...
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- 基于图像视觉的引体向上智能检测技术
- 2023年
- 引体向上作为高校大学生体质检测的必测项目,评价标准需客观、公正,通过人工计数的测评考核方式存在错判、漏判的问题,且在大规模测试时易出现疲劳、效率低等情况。为此,将计算机图像处理应用到体测项目里,通过视频实时对引体向上体测项目进行动作标准检测并自动计数。在实际运动场现场实验,精准测出引体向上标准动作成绩,对体育器材改造具有实用价值。
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- 关键词：引体向上图像处理自动计数
- 基于张量特征的小样本图像快速分类方法
- 2022年
- 解决小样本图像分类问题最直接的方式是进行数据增强,但目前适用于小样本图像分类的数据增强方法大都存在模型复杂、推理时间长的问题.提出一个张量特征生成器,通过生成新的张量特征在特征空间对小样本图像进行数据增强.基于张量特征生成器,提出一个适用于小样本图像的快速分类方法(Tensor Feature-based Faster Classification Network,TFFCN),该方法网络结构简单,利用残差网络提取图像的张量特征,通过张量特征生成器对小样本图像进行数据增强,从而训练得到一个满意的分类器对查询集图像进行分类,解决了模型推理时间长的问题.为了验证提出模型的有效性,选用公开数据集miniImageNet,CUB以及CIFAR-FS,对分类性能和推理时间进行对比实验.实验结果表明,TFFCN的分类性能优于目前流行的数据增强方法,并且,和改进前的模型相比能有效减少模型的推理时间,采用ResNet18和ResNet12为主干特征提取网络时,随着生成的张量特征数量的增加,最高可减少49%和24%的推理时间,能更快速地完成小样本图像分类任务.
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- 贵州苗族传统建筑的“和谐”式特点
- 2015年
- 贵州苗族传统建筑鲜明折射着苗族人民力图寻求人与自然之和谐及人与社会之和谐的价值取向。从人与自然的关系看,苗族传统建筑以随用随取、不过度砍伐、尊重自然的天然禀赋为前提,以人生活在山水之间的惬意、舒适为核心,以人融于自然而生、自然走进生活为结果。苗族社会的组织形式、信仰取向、风俗特点等通过建筑艺术体现着其社会功能的关键作用:实现苗族社会的秩序性、仪式性等功能,进而增强苗族社会的和谐性。
- 王杰
- 关键词：苗族建筑
