安徽理工大学计算机科学与工程学院
- 作品数：1,838 被引量：4,297H指数：21
- 相关作者：张顺香葛斌方贤进潘地林廖涛更多>>
- 相关机构：合肥工业大学计算机与信息学院中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院金陵科技学院网络与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信矿业工程更多>>
- 基于生物免疫原理的RFID安全策略的可行性分析被引量：2
- 2011年
- RFID技术具有广阔的应用前景,RFID系统安全问题是其广泛应用的前提。本文介绍了RFID系统安全的现状,分析了将生物免疫原理应用于RFID系统安全的可行性。
- 于超
- 关键词：物联网生物免疫原理
- 使用远距离RFID实现煤矿井下人员定位被引量：2
- 2007年
- 介绍了矿井人员定位的要求,应用RFID来实现的优点、实现方式,以及一个完整的人员定位系统的主要框架,主要组成部分的关键技术。系统结合GIS技术实现,并独立成为煤矿井下GIS平台。
- 郑国生张东晨
- 关键词：射频识别地理信息系统
- 基于改进YOLOv8的扶梯行人异常行为检测算法
- 2024年
- 扶梯行人的安全隐患多数源于乘客的异常行为。文章提出了一种基于改进YOLOv8的扶梯行人异常检测算法DEW-YOLOv8。首先为了提高算法的检测效率,在YOLOv8的C2f模块中使用效率更高DSConv模块替代标准卷积模块构成C2f_DSConv模块。其次针对行人在检测图像中所占比例较小引起的易漏检的问题,在特征融合阶段引入ECA注意力模块,弱化背景信息。最后采用WIoU损失函数替代原结构CIoU函数,提高模型的收敛能力。经过实验分析,该文的算法和原始YOLOv8算法相比,mAP@.5提升2.2%,参数量下降13.3%。
- 郭家森梁立振刘少清
- 关键词：目标检测
- 基于Oracle APEX的残障儿童精准管理康复系统的研究
- 2021年
- 针对当今众多残障儿童康复机构仍采用纸质存储数据,从而导致的数据冗余度高、儿童康复情况判断困难等问题,本文设计并开发残障儿童精准康复系统。本系统采用APEX低代码开发平台,对残障儿童精准康复系统进行分析,包括用户登录层、业务选择层与数据管理层。实验结果表明,该应用各项功能稳定,负载能力优秀,通过大数据技术可视化评估,有利于教师对儿童康复情况的判断,提高康复机构的工作效率。
- 余建华王国明
- 关键词：WEB应用残障儿童
- 改进YOLOv10的无人机目标检测算法
- 2025年
- 为提升无人机图像的目标检测精度,针对无人机图像中目标尺度变化大、目标较小及背景噪声干扰导致的漏检和误检问题,提出了一种改进的无人机图像检测算法DEH-YOLOv10.该算法对C2f模块进行了改进,引入扩张式残差网络DWR改进Bottleneck,替换第二卷积模块,扩大感受野、增强网络对多尺度特征提取能力.颈部网络中融入高效多尺度注意力模块EMA,通过通道重塑分组和跨空间学习提升模型对多样性输入的适应性,降低噪声对检测过程的干扰.新增浅层检测头Head4,缓解网络多层下采样带来的负面效果,以提高小目标检测精度.在VisDrone2019数据集上的对比实验与消融实验表明,DEH-YOLOv10的mAP 0.5较基线网络提升5.6%,mAP 0.5-0.95提升3.8%,一定程度上改善了无人机目标检测的漏检和误检情况,显著增强了无人机目标检测的精度.
- 易白露于瓅
- 关键词：目标检测小目标检测
- VxWorks系统下实现网络地址转换
- 2007年
- 介绍NAT/PAT的基本概念和协议结构,描述了协议的工作原理和机制,结合嵌入式实时操作系统VxWorks的网络协议栈,叙述了一种利用VxWorks操作系统提供的函数来开发实现NAT和NAPT的方法。
- 李洁
- 关键词：NATNAPT网络协议栈钩子函数
- 图像复原技术在车牌定位中的应用研究被引量：2
- 2020年
- 主要对车牌定位预处理中的去噪、去模糊进行研究,简述图像退化、噪声滤除、运动模糊复原相关算法的研究和应用,借助MATLAB实验仿真软件对提出的算法进行实验研究。分析实验结果,提出对图像复原算法维纳滤波的改进;对比分析复原前后的车牌定位结果,突出车牌定位预处理(图像恢复)在车牌定位中的重要性。
- 张奥祥杨超宇
- 关键词：预处理图像复原维纳滤波车牌定位
- 基于改进YOLOX的交通标志检测与识别被引量：7
- 2022年
- 现实中交通标志的检测和识别具有环境多变的特点,交通标志长时间暴露在外经常会出现损坏情况,对检测的精度和速度产生较大影响。利用最新的YOLO系列算法——YOLOX,对网络结构的加强特征提取层进行改进,引入OPA-FPN网络,相较于原来的PANet网络,后者精度提升2.2%。在交通标志识别过程,对经典的卷积神经网络模型LeNet-5进行改进,在数据集TT100K中进行实验,相较于其他交通标志识别模型,使用改进的模型可以使识别正确率提升2.31%,识别时间减少了13.02 ms。
- 陈民吴观茂
- 关键词：卷积神经网络FPN
- 基于相似度计算的深度神经网络矩阵分解推荐算法被引量：1
- 2022年
- 针对用户评分信息密度稀疏以及推荐结果排序不够理想的问题,提出一种基于改进相似度的深度神经网络矩阵分解推荐算法。该算法将用户信息作为类序列,采用最长公共子序列算法寻找相似用户,让近期更符合用户兴趣的推荐结果出现在更靠前的位置,使得相似用户间的隐藏特征向量更加接近,并在运用深度神经网络学习用户和项目之间的隐藏特征时维持这种关系,从而提高模型的预测精度。在Epinions数据集上根据不同的性能指标进行对比实验,验证了该算法的推荐效果。
- 陈辉王锴钺
- 关键词：最长公共子序列矩阵分解相似度计算
- 基于数据增强和神经网络的小样本图像分类被引量：2
- 2022年
- 深度学习算法在图像分类训练过程中存在着对训练样本需求量大以及难以获得较多样本等问题。文章对VGG网络模型的小样本学习问题进行研究,提出了基于数据增强和神经网络的小样本图像分类模型。改进模型通过主动数据增强学习结合DAGAN进行数据增强,可在一定程度上缓解样本数量过少的问题,并在网络中引入注意力机制(VGG-SE),使得深度神经网络在小样本图像分类中达到较高的准确率,实验结果表明了所提模型的有效性。
- 严家金
- 关键词：图像分类神经网络
