马丽丽
- 作品数：49 被引量：160H指数：7
- 供职机构：西安工程大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅科研计划项目国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程电子电信文化科学更多>>
- 基于高斯粒子滤波的机载GMTI雷达跟踪被引量：3
- 2010年
- 在使用机载雷达对地面目标进行跟踪过程中,常规粒子滤波算法时间复杂度高,误差性能改善幅度不明显。在状态向量服从高斯分布的条件下,将高斯粒子滤波算法应用到机载GMTI雷达非线性滤波过程中。该方法可以根据状态向量的二阶统计量抽取粒子,粒子权值不需要递推计算。相对于常规粒子滤波算法,降低了时间复杂度,并且能够在一定程度上提高误差性能。仿真结果证明了该方法的有效性。
- 陈金广马丽丽
- 关键词：目标跟踪机载雷达
- 中国高校生源数量分析及预测被引量：6
- 2011年
- 在2000年分年龄段人口统计数据和国家教育部公布的历年高校招生数据的基础上,给出了适龄人数的计算方法,对我国过去17年高等教育录取人数进行统计分析.以国家宏观发展战略和《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010～2020)》为参考,对未来8年的高校生源数量进行预测,得到了高校每年的招生规模将在今后8年内稳定在750万左右的预测结论.该研究结果表明,在未来8年,高校生源并不会因为适龄青年人数的大幅度降低而锐减.
- 马丽丽陈金广薛纪文
- 关键词：高校生源高等教育年龄结构状态估计
- 欠观测条件下的高斯和增量卡尔曼滤波算法被引量：2
- 2015年
- 欠观测条件下的增量卡尔曼滤波算法能够消除未知的量测系统误差,提高滤波精度。当系统的过程噪声和量测噪声为非高斯分布时,该算法不能直接使用。针对该问题,结合高斯和滤波算法,提出一种欠观测条件下的高斯和增量卡尔曼滤波算法。该算法将初始状态、过程噪声和量测噪声近似为高斯和的形式,然后按照增量卡尔曼滤波的思想对每个高斯项进行预测和更新,最后以累加和的形式对状态向量进行近似。仿真结果表明,该算法在非高斯噪声分布的情况下,既能成功地消除量测系统误差,又能有效地提高滤波估计的准确度和可靠性。
- 陈金广张曼王伟马丽丽
- 关键词：非高斯噪声卡尔曼滤波状态估计
- 基于边缘粒子滤波的目标跟踪算法研究被引量：8
- 2010年
- 为了提高目标跟踪过程中粒子滤波结果的精度,将边缘粒子滤波算法应用于目标跟踪。首先将目标运动状态向量划分为线性和非线性两个子向量,然后,采用卡尔曼滤波方法处理线性状态子向量,采用粒子滤波方法处理非线性状态子向量。使用边缘粒子滤波算法和标准粒子滤波算法对目标进行跟踪仿真。仿真结果表明:将边缘粒子滤波算法应用在目标跟踪过程中,能够取得更高的跟踪精度;时间复杂度增加仅6%;在粒子数相对较少的条件下,仍能够保持较好的滤波性能。
- 陈金广马丽丽陈亮
- 关键词：非线性滤波目标跟踪状态估计
- 融合颜色特征和灰度特征的时空上下文跟踪被引量：1
- 2018年
- 时空上下文视频目标跟踪算法仅使用单一灰度特征,跟踪精度低,在面内外旋转情况下容易跟踪失败。针对该问题,提出一种改进的特征融合算法。考虑到颜色特征的尺度不变性和光照平衡性,引入能更好表示目标外观的11种基础色表示特征。提取目标及其局部上下文的11维颜色特征并进行自适应降维,融合降维后的颜色特征与灰度特征构建目标外观模型,在线学习并更新时空模型,计算置信图并寻找其最大值作为目标位置输出。仿真结果表明,改进算法提高了原算法在光照变化、遮挡等情况下的跟踪精度,能够处理面内外旋转的跟踪难题。
- 陈金广贺莉娜王明明马丽丽
- 关键词：目标跟踪实时性
- 改进YOLOv5网络的轻量级服装目标检测方法被引量：2
- 2022年
- 为进一步降低基于深度学习的服装目标检测模型对计算资源的占用,提出一种改进的轻量级服装目标检测方法MV3L-YOLOv5。首先使用移动网络MobileNetV3_Large构造YOLOv5的主干网络;然后在训练阶段使用标签平滑策略,以增强模型泛化能力;最后使用数据增强技术弥补DeepFashion2数据集中不同服装类别图像数量不均衡问题。实验结果表明:MV3L-YOLOv5的模型体积为10.27 MB,浮点型计算量为10.2×10^(9)次,平均精度均值为76.6%。与YOLOv5系列最轻量的YOLOv5s网络相比,模型体积压缩了26.4%,浮点型计算量减少了39%,同时平均精度均值提高了1.3%。改进后的算法在服装图像的目标检测方面效果有所提升,且模型更加轻量,适合部署在资源有限的设备中。
- 陈金广李雪邵景峰马丽丽
- 关键词：目标检测
- 基于RANSAC的特征点匹配算法被引量：21
- 2016年
- 考虑到特征点在特征维度上的有序性,通过排序配对的方法减少错误匹配点,降低错误匹配率。将RANSAC算法应用到SIFT算法中,获得初步的匹配点对;对匹配点分别进行横、纵坐标的排序,对照剔除序号不一致点;计算两幅图像的质心,将各匹配点到质心的距离排序,剔除序号不一致点;将剩余的匹配点作为最终的正确匹配点。实验结果表明,在尺度变换、噪声干扰、旋转变换和错切变换条件下,改进算法的正确匹配率在一定程度上有所提高。
- 马丽丽曹春梅陈金广王星辉
- 关键词：图像处理特征点匹配图像检索特征提取
- 强杂波环境下的LGM-PHDF算法被引量：3
- 2018年
- 为解决LGM-PHDF算法在强杂波环境下,错误率和时间复杂度增加的问题,提出一种改进算法。在预测步骤结束后,使用量测信息和预测信息得到残差向量,通过椭球门限技术得到与目标真实状态接近的有效量测;在更新步骤中,只使用有效量测对高斯项进行更新,使用标签管理机制更新目标航迹。仿真结果表明,在强杂波环境中,改进算法降低了计算复杂度,具有更好的跟踪精度。
- 陈金广赵甜甜王明明马丽丽
- 关键词：航迹关联
- 融合词典信息和句子语义的中文命名实体识别
- 2024年
- 受益于深度学习技术的蓬勃发展,命名实体识别任务的性能也得到了进一步的提升。然而,基于深度学习网络的模型的优秀性能严重依赖于大量的标注样本的支持,在缺少标注样本的小数据集上难以充分挖掘深层次信息,导致识别效果不佳。基于以上问题,本文提出一种融合词典信息和句子语义的中文命名实体识别模型LS-NER。首先,将字符在词典中匹配到的潜在词作为先验词汇信息供模型学习,应对中文分词问题。然后,将用于计算文本相似度的带有语义信息的句子嵌入并应用到命名实体识别任务中,帮助模型从相似的句子中寻找相似实体。最后,设计基于注意力机制思想的特征融合方式,使模型能够充分学习句子嵌入带来的语义信息。实验结果表明,本文模型在小数据集Resume和Weibo上应用均达到了不错的性能,在未增加其他外部信息的前提下,句子语义能帮助模型学习到更深层次的特征,比未添加句子信息的模型的F1分数分别高出0.15个百分点和2.26个百分点。
- 王谭陈金广马丽丽
- 关键词：命名实体识别条件随机场
- 粒子数自适应的粒子滤波算法被引量：2
- 2009年
- 针对粒子滤波算法时间复杂度高的问题,引入一种在滤波过程中粒子数可以根据过程噪声方差大小进行调整的自适应粒子滤波算法,即KLD-Sampling粒子滤波算法.该算法在保证一定滤波精度的前提下,可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,从而减小滤波时间,提高滤波效率.此外,分析了该算法中距离阈值和小区域阈值的选取与参与滤波粒子数的关系及其对算法性能的影响.仿真实验对分析结果进行了验证.
- 陈金广马丽丽
- 关键词：粒子滤波目标跟踪非线性滤波自适应粒子滤波
