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许经纬
作品数:
6
被引量:1
H指数:1
供职机构:
上海交通大学
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相关领域:
自动化与计算机技术
一般工业技术
电气工程
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合作作者
解蓉
上海交通大学
宋利
上海交通大学
张文军
上海交通大学
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机构
6篇
上海交通大学
作者
6篇
许经纬
4篇
宋利
4篇
解蓉
2篇
张文军
年份
2篇
2020
2篇
2018
1篇
2017
1篇
2015
共
6
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基于卷积神经网络的镜头边界检测方法
本发明公开一种基于卷积神经网络的镜头边界检测方法,所述方法将视频分段,计算各段局部阈值,排除段内亮度距离低于阈值的段,对高于阈值的段进行两次二分处理,根据候选段和二分处理得到的小段的段内亮度距离的关系排除不含镜头边界的段...
宋利
许经纬
解蓉
无铁磁基带高温超导电缆模型交流损耗测量与分析
随着材料科学、制冷技术等多方面的快速发展,超导技术尤其是高温超导应用前景越来越广阔。超导电力应用包括超导限流器、超导输电电缆、超导电机等多种新型电力设备,其相较于传统电力设备具有独特的优势。由于单根超导带材临界电流限制,...
许经纬
关键词:
电工材料
超导电缆
交流损耗
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基于深度学习的无监督视频分割方法
本发明提供了一种基于深度学习的无监督视频分割方法,包括:建立编码解码深度神经网络,编码解码深度神经网络包括:静态图像分割流网络、帧间信息分割流网络以及融合网络;静态图像分割流网络用于对当前视频帧进行前景背景分割处理,帧间...
宋利
许经纬
解蓉
张文军
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基于卷积神经网络的镜头边界检测方法
本发明公开一种基于卷积神经网络的镜头边界检测方法,所述方法将视频分段,计算各段局部阈值,排除段内亮度距离低于阈值的段,对高于阈值的段进行两次二分处理,根据候选段和二分处理得到的小段的段内亮度距离的关系排除不含镜头边界的段...
宋利
许经纬
解蓉
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基于深度学习的视频镜头检测与对象分割
在大数据时代,越来越多的视频数据等待着被处理、分析和挖掘。然而,很多视频在产生时并没有进行有效的标注甚至没有标注,这给人们搜索并处理他们感兴趣的视频部分带来了极大的挑战,因而开发一套高效的视频结构化分析技术是很有必要的。...
许经纬
关键词:
镜头检测
卷积神经网络
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基于深度学习的无监督视频分割方法
本发明提供了一种基于深度学习的无监督视频分割方法,包括:建立编码解码深度神经网络,编码解码深度神经网络包括:静态图像分割流网络、帧间信息分割流网络以及融合网络;静态图像分割流网络用于对当前视频帧进行前景背景分割处理,帧间...
宋利
许经纬
解蓉
张文军
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