黄晓琳
- 作品数：11 被引量：12H指数：2
- 供职机构：华南农业大学更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划教育部留学回国人员科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球文化科学更多>>
- 改进的自适应混合高斯前景检测方法被引量：6
- 2013年
- 针对混合高斯背景模型计算量大、存在阴影和鬼影的不足,提出一种基于混合高斯模型的改进前景检测算法。通过分析背景的稳定性来选择连续或隔帧更新方式对背景模型中的参数进行更新,提高算法的运算速度。在背景更新方面,让更新率与权值相关联从而使更新率随权值改变并且对目标移动后显露的背景像素给予更大的更新率,提高背景的稳定性并解决鬼影现象及前景与背景转化的问题。对检测出的目标,用适应性更高的RGB颜色空间畸变模型进行阴影检测和消除,并进行高斯金字塔滤波和形态学滤波处理,以得到更好的前景目标。实验结果表明,该方法能提高算法的计算效率且准确地分割前景目标。
- 李鸿生薛月菊黄晓琳黄珂何金辉
- 关键词：混合高斯模型
- 纯电动乘用车续驶里程预测方法
- 本发明公开了一种纯电动乘用车续驶里程预测方法，包括下述步骤：S1、采用模糊聚类的方式进行建模；S2、通过模糊时间序列分析算法对纯电动乘用车能耗状况进行建模；S3、建立模糊时间序列模型；S4、将能耗划分为超高、较高、正常、...
- 薛月菊杨敬锋张南峰李勇黄晓琳李鸿生
- 文献传递
- 一种纯电动汽车能耗检测方法
- 本发明公开了一种纯电动汽车能耗检测方法，通过目前纯电动汽车所能采集的行车记录数据，以能耗相关数据的采集为出发，实现SOC、电流、电压、电池组温度等能耗相关数据的采集，结合传统行车记录仪采集的速度、里程、方向等基本位置信息...
- 杨敬锋薛月菊张南峰黄晓琳
- 文献传递
- 一种纯电动汽车能耗检测方法
- 本发明公开了一种纯电动汽车能耗检测方法，通过目前纯电动汽车所能采集的行车记录数据，以能耗相关数据的采集为出发，实现SOC、电流、电压、电池组温度等能耗相关数据的采集，结合传统行车记录仪采集的速度、里程、方向等基本位置信息...
- 杨敬锋薛月菊张南峰黄晓琳
- 文献传递
- 基于压缩感知理论的RGB-D图像分类方法被引量：4
- 2014年
- 三维图像分类能有效克服二维彩色图像分类易受光照变化、阴影、物体遮挡以及环境变化等因素的干扰。利用压缩感知的方法研究Kinect相机获取的带深度信息的RGB-D图像分类问题。该方法首先利用下采样和PCA的方法分别对RGB图像和深度图像进行特征提取;再将所提取的特征信息融合;然后利用压缩感知方法对融合后的特征信息进行稀疏分解并分类。最后,利用该方法对6类蔬菜、7类水果及文件夹和相机等共15类RGB-D图像进行分类实验,比较了压缩感知方法和SVM分类器的RGB-D图像分类精度,并对比分析了深度信息对图像分类精度的影响。实验表明,压缩感知方法对RGB-D图像分类精度高于SVM的精度,且加入深度信息的RGB-D图像分类精度高于RGB图像的精度。
- 黄晓琳薛月菊涂淑琴李鸿生何金辉
- 关键词：压缩感知稀疏分解
- 《数据库技术》课程在艺术类专业的教学改革
- 2014年
- 针对本校艺术类专业的特点和学习要求,以《数据库技术》课程教学为主题,结合艺术类专业学生的特点,提出艺术类专业学生在《数据库技术》课程教学内容、教学方式、课程考核上的一些改进设想。
- 涂淑琴薛月菊黄晓琳张晓
- 关键词：艺术类专业课程设计
- 纯电动乘用车续驶里程预测方法
- 本发明公开了一种纯电动乘用车续驶里程预测方法，包括下述步骤：S1、采用模糊聚类的方式进行建模；S2、通过模糊时间序列分析算法对纯电动乘用车能耗状况进行建模；S3、建立模糊时间序列模型；S4、将能耗划分为超高、较高、正常、...
- 薛月菊杨敬锋张南峰李勇黄晓琳李鸿生
- 一种基于压缩感知的选择集成人脸识别方法
- 本发明公开一种基于压缩感知的选择集成人脸识别方法，包括以下步骤：1）本方法首先根据不同的特征提取方法和不同稀疏系数求解方法建立多个压缩感知人脸分类器；2）通过选择算法选择多个由步骤1）中所产生的分类器组成集成分类器；3）...
- 涂淑琴薛月菊黄晓琳
- 文献传递
- 一种基于压缩感知的选择集成人脸识别方法
- 本发明公开一种基于压缩感知的选择集成人脸识别方法，包括以下步骤：1）本方法首先根据不同的特征提取方法和不同稀疏系数求解方法建立多个压缩感知人脸分类器；2）通过选择算法选择多个由步骤1）中所产生的分类器组成集成分类器；3）...
- 涂淑琴薛月菊黄晓琳
- 文献传递
- 改进的自适应脊波网络的碳通量预测被引量：2
- 2014年
- 碳通量同生态因素之间具有复杂的非线性关系,可以通过生态因素预测碳通量。为提高网络的训练速度和预测精度,针对碳通量数据高维、多样本、非线性、超平面奇异的特点,提出了一种改进的自适应脊波网络预测模型,采用高斯牛顿法调整激励函数的参数,运用矩阵分块法和伪逆矩阵计算脊波网络的权值和阈值。通过实验,比较了改进自适应脊波网络、自适应脊波网络和小波网络的训练收敛速度、隐含层节点个数和预测精度。实验结果表明,提出的预测模型预测精度更高,网络结构更稀疏,训练收敛速度更快。
- 王楷薛月菊陈汉鸣黄晓琳孔德运陈瑶
- 关键词：碳通量自适应
