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国家自然科学基金(61003130)

作品数：13 被引量：61H指数：4
相关作者：钟忺钟珞李琳卢炎生夏红霞更多>>
相关机构：武汉理工大学华中科技大学武汉轻工大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程更多>>

文献类型

  • 13篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 13篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 4篇聚类
  • 1篇戴维森
  • 1篇电梯
  • 1篇电梯安全
  • 1篇动目标
  • 1篇动目标检测
  • 1篇多叉树
  • 1篇多尺度
  • 1篇多尺度融合
  • 1篇信息管理
  • 1篇遗传算法
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇优化算法
  • 1篇预警
  • 1篇运动目标检测
  • 1篇运动目标检测...
  • 1篇在线聚类
  • 1篇正则
  • 1篇正则化

机构

  • 13篇武汉理工大学
  • 2篇华中科技大学
  • 1篇武汉轻工大学

作者

  • 8篇钟忺
  • 7篇钟珞
  • 5篇李琳
  • 2篇夏红霞
  • 2篇卢炎生
  • 2篇杨光
  • 1篇宋华珠
  • 1篇刘传波
  • 1篇张开松
  • 1篇周廷美
  • 1篇莫易敏
  • 1篇赵先明
  • 1篇廖军
  • 1篇张倩
  • 1篇汪梦

传媒

  • 2篇武汉大学学报...
  • 2篇武汉理工大学...
  • 2篇计算机应用研...
  • 1篇武汉理工大学...
  • 1篇武汉理工大学...
  • 1篇华中科技大学...
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机科学
  • 1篇智能系统学报

年份

  • 1篇2019
  • 4篇2018
  • 5篇2017
  • 1篇2016
  • 2篇2015
  • 1篇2011
共 13 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于双阈值滑动窗口子镜头分割和完全连通图的关键帧提取方法被引量：3
2016年
随着多媒体技术的发展,当今工作和生活中的多媒体信息日渐丰富。如何通过分析海量视频快速有效地检索出有用信息成为一个日益严重的问题。为了解决上述问题,提出了一种基于双阈值滑动窗口子镜头分割和完全连通图的关键帧提取方法。该方法采用基于双阈值的镜头分割算法,通过设置双阈值滑动窗口来判断镜头的突变边界和渐变边界,从而划分镜头;并采用基于滑动窗口的子镜头分割算法,通过给视频帧序列加一个滑动窗口,在窗口的范围内利用帧差来对镜头进行再划分,得到子镜头;此外,利用基于子镜头分割的关键帧提取算法,通过处理顶点为帧、边为帧差的完全连通图的方法来提取关键帧。实验结果表明,与其他方法相比,提出的方法平均精确率较高,并且平均关键帧数目较低,可以很好地提取视频的关键帧。
钟忺杨光卢炎生
关键词：关键帧提取
基于中间件的政务信息管理与共享交换平台研究被引量：2
2017年
为解决政府各部门电子政务数据共享交换与管理缺乏统一标准、网络缺乏横向连接、业务专网整合不够、大量信息化资源闲置等问题,实现跨部门政务信息管理与数据共享交换,构建了从数据采集、传输、标准化、清洗比对等一系列中间件建设政务信息管理与数据共享交换平台,并通过中间件封装出平台服务API,支持数据共享交换和应用的协同,满足异构系统间通信和可靠、高效、实时的跨平台数据传输,能够有效支撑"互联网+政务服务"的建设工作。
徐斌李琳钟珞
关键词：信息管理中间件软件架构
求解最小MPR集的蚁群算法与仿真被引量：5
2011年
在分析利用贪心策略启发式算法求解最小MPR集的缺陷基础上,引入蚁群算法对最小MPR集进行求解.首先定义了节点及其出度和入度,并根据节点的出度和入度限制,给出了求解最小MPR集的蚁群算法.然后,对蚁群算法的3种模型Ant-Cycle、Ant-Quantity和Ant-Density加以改进,并对这3种改进模型的收敛性进行分析与实验.实验采用了圆形分布和理想均匀分布2种拓扑结构,前者实验结果表明Ant-Cycle模型的收敛速度较快,后者结果表明Ant-Cycle模型和Ant-Density模型各有优势.因此,最小MPR集的蚁群算法的模型选择需依据拓扑结构确定.最后,使用OPNET基于该算法对数据链的点对多点的点名呼叫工作方式进行模拟仿真,选择的统计量显示了节点的连通性和数据一致性,验证了该算法的合理性.
钟珞赵先明夏红霞
关键词：蚁群算法OLSR协议OPNET
MULTILAYER VIDEO SEMANTIC FEATURE EXTRACTION METHOD
To solve video semantic retrieval,the key problem is the difficulty of analyzing,searching and processing the ...
Xian ZhongTianbao YuYansheng Lu
多尺度融合dropout优化算法被引量：4
2018年
为了改善传统标准dropout无法根据特定数据集确定合适尺度的不足,提出了多尺度融合dropout（MSF dropout）方法.利用验证数据集对多个不同尺度的网络模型进行训练,通过学习得到符合该数据集特征的最佳尺度组合,让MSFdropout具备自适应数据集的能力,从而使网络能够使用最佳尺度来进行高精确度的预测.首先训练若干组不同尺度的网络模型,使用遗传算法求出各网络模型的最优尺度;然后通过最优尺度对对应的网络参数进行缩小得到预测子模型;最后以一定的权重将这些子模型融合成为最终的预测模型.使用MSFdropout在标准数据集MNIST和CIFAR-10中进行实验,实验表明：当选择了合适的尺度数量和尺度梯度后,预测精度获得了明显的提升,同时很好地控制了计算时间,验证了多尺度融合方法的有效性.
钟忺陈恩晓罗瑞奇卢炎生
关键词：神经网络正则化多尺度融合遗传算法DROPOUT
基于超像素及贝叶斯合并的图像分割算法被引量：8
2018年
针对超像素分割算法中普遍存在的过分割问题,结合Mean Shift算法和非参数贝叶斯聚类模型,提出了一种新的图像分割算法MS-BRM(Mean Shift based Bayesian Region Merging)。首先,利用Mean Shift算法对图像进行超像素分割,然后根据非参数贝叶斯聚类模型,融合超像素的空间信息,提出一种区域合并策略对超像素进行合并,得到了最终的分割结果。实验结果表明,MS-BRM算法改善了超像素的过分割问题,对图像进行分割的结果保留了图像的边界信息,更加符合人类视觉的判断结果。
钟忺陈纬航钟珞
关键词：空间信息
面向流数据的演化聚类算法
2017年
针对传统的聚类算法难以适应流数据在线聚类的问题,本文在演化聚类算法(ECM)的基础上,改进了ECM中聚类中心和聚类半径的更新过程,引入戴维森保丁指数(DBI,Davies-Bouldin Index)作为数据归类的评估准则,提出了一种面向流数据的演化聚类算法(SDECM).实验结果表明,与ECM相比,SDECM在目标函数值、DBI值、准确率和纯度等评估准则方面具有更好的聚类性能.
钟珞田蓝张开松李琳
关键词：流数据在线聚类
一种基于纹理和颜色置信融合的运动目标检测方法被引量：3
2017年
针对运动目标检测中单特征背景模型存在的局限性,如基于颜色特征的背景模型对光照和阴影敏感、基于纹理特征的背景模型易产生空洞,提出了一种以置信度融合RGB颜色特征和SILTP(scale invariant local ternary pattern)纹理特征的运动目标检测方法。以像素点SILTP纹理信息值和RGB颜色信息值及它们各自的置信度构建背景模型。分别计算当前像素点与背景模型的纹理差异度和颜色差异度,通过置信度融合的方法计算当前像素与背景模型的总体差异度,以达到更好的融合效果。采用Vi Be算法的更新策略更新背景模型。通过前景像素点8邻域内的背景像素点的统计方法去噪点。Wallflower和Data 2014数据集上的实验结果表明,所提出的融合方法能有效抑制阴影,对光照有良好的鲁棒性,在复杂动态背景下能取得良好的效果。
钟忺汪梦张倩李琳
关键词：运动目标检测纹理特征置信度去噪
基于分布式处理的关联聚类协同过滤算法被引量：2
2015年
随着互联网的发展,推荐系统在大数据信息处理(如电子商务)中发挥着越来越重要的作用。为了处理推荐系统中的大数据,提出了一种基于云平台k-medoids聚类的协同过滤算法,有效解决了数据的稀疏性问题,提高时间效率的同时也提高了召回率和推荐评分。考虑到聚类会造成准确率的下降,引入关联多叉树模型来关联用户信息与邻居用户信息,从而计算用户-项目扩展评分,充分利用了云平台用户数据间的相关性。在此基础上提出的基于云平台关联聚类的协同过滤算法在保证推荐效果和时间效率的同时,有效提高推荐准确率。采用阿里数据集在Hadoop云平台上进行实验,结果显示基于云平台关联聚类的协同过滤算法在大数据信息推荐方面有更好的推荐效果和推荐效率。
杨光钟忺夏红霞喻天宝
关键词：协同过滤
基于C/S与B/S的机务段生产管理系统研究被引量：4
2015年
针对机务段现阶段综合管理效率低下,信息传达不通畅和不及时的问题,结合机务段的工作特点,提出了一种基于C/S与B/S混合模式的生产管理系统架构。结合C/S和B/S模式的特点划分出两种模式的应用区域,并给出了混合模式下的系统实现方法。该系统的实现为机务段的信息管理、资源调度和组织决策提供了良好的支持。
刘传波廖军周廷美莫易敏
关键词：C/SB/S机务段
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