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物联网建设下的移动医疗被引量：11: 2012年; 移动医疗前景看好,市场数据庞大。本文对移动医疗的内容、优势、产业基础、当前成熟产品、发展前景等进行了论述。移动医疗仍存在许多瓶颈和制约因素,对运营商也是一次巨大的挑战,智能移动医疗解决方案也应全方位超前考虑。本文探讨物联网技术的移动医疗应用,并对现有的移动医疗产品优缺点给出一些看法。; 王新蕾杨丽刘乃丰; 关键词：物联网无线射频识别无线局域网

时间敏感网络流量调度算法研究综述被引量：2: 2023年; 时间敏感网络(Time-sensitive Networking,TSN)是一种新型确定性网络,具有低时延、低抖动等特点,能够满足现代网络传输控制的要求。流量调度是TSN标准中关键技术之一,用于确保流量传输的服务质量。首先对时间敏感网络的发展背景、重要机制、应用场景进行阐述,着重研究5种时间敏感网络流量调度机制,包括基于时间的整形机制、基于信用值的整形机制、循环队列转发机制、帧抢占机制以及异步流量整形机制;然后,分析了流量调度算法的研究现状,归纳和总结了时间触发(Time-triggered,TT)流和事件触发(Event-triggered,ET)流的调度算法,分析了目前流量调度算法存在的问题;最后,指出了TSN流量调度算法的发展方向和趋势。; 王新蕾周敏张涛; 关键词：时间触发事件触发

多任务联合学习下的复杂天气航拍图像目标检测算法被引量：1: 2025年; 针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题,提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO(context-guided and prompt-based YOLOv8)。构建一个多任务联合学习的检测网络,通过双分支结构达到平衡图像检测和恢复的任务。提出基于提示学习的跨层注意力加权图像去噪分支,指导网络利用退化提示重构清晰的图像;模型主干设计基于上下文的残差采样模块,集成卷积注意力机制,综合目标的局部和全局信息;采用可分离大核多尺度特征提取模块,处理网络多尺度特征;引入小目标的专用检测头,增强小目标的检测精度。实验结果表明,在参数量仅为基线模型60%的情况下,该模型的检测精度提高了2.4个百分点,平均精度(mAP)提高了2.04个百分点,模型检测效果优于其他经典模型,具备卓越的性能。; 王新蕾王硕翟嘉政肖瑞林廖晨旭; 关键词：多任务学习目标检测去噪模型

基于局部对比度和多向梯度的高光谱异常检测: 2025年; 为了充分利用高光谱图像的空间和光谱信息,并抑制图像中的噪声,提出了一种基于局部对比度和多向梯度的高光谱异常检测方法。首先,为利用局部光谱信息,提出了一种局部对比度策略,通过计算目标与背景之间的亮度差异,获得光谱检测得分图。然后,为了降低计算的复杂性,引入了一种光谱融合降维技术对高光谱图像进行处理。此外,提出了一种局部多向梯度特征方法,旨在减少图像噪声和保留局部细节特征,生成多向梯度检测得分图。最后,通过融合两张得分图,得到最终的异常结果图。实验结果表明,在4个经典数据集上本文方法能够成功展示异常目标,并且相较于其他7种方法,其检测精度更高、虚警率更低。; 武丽徐星臣王一安任佳红张嘉嘉赵东王新蕾; 关键词：高光谱图像异常检测局部对比度

面向鱼眼摄像头目标检测的轻量级网络: 2025年; 鱼眼摄像头较普通摄像头检测相同场景时,部署成本更低,但要达到精准检测鱼眼图像中畸变目标的目的,就需要增加计算量。针对这种鱼眼图像检测精度和推理速度不能兼得的问题,提出一种改进的YOLOv8m鱼眼图像目标检测模型(Fisheye-YOLOv8)。首先,提出Faster-EMA模块,通过融合轻量级卷积和多尺度注意力,减少特征提取中的延时和复杂度;然后,设计了RFA-BiFPN结构,基于参数共享机制,通过感受野注意力和加权双向金字塔结构,同时提高检测速度和精度;其次,提出轻量级检测头G-LHead,减少了模型参数量和复杂度;最后,引入LAMP剪枝算法,在提高识别精度和推理速度间取得平衡。实验结果表明,Fisheye-YOLOv8在Fisheye8K和WoodScape数据集上的平均精度均值(mAP)达到60.5%和59.7%,较YOLOv8m提升了2.2百分点和1.2百分点,参数量与计算量仅为YOLOv8m的20.5%和29.7%,检测速度达到118 frame/s,满足实时性要求,相较于其他模型,更适合在鱼眼摄像头上部署。; 王新蕾廖晨旭王硕肖瑞林; 关键词：剪枝

“编译原理”教学方法改革探讨: 2008年; 《编译原理》是计算机专业的一门综合性较强的专业课程,对它的掌握需要从多方面入手,笔者通过自己的亲身实践,对本门课程在教学方法改革方面作了一定深度的探讨,经过实践,证明此种"成功=鼓励+启发+实践"的教学方法确实适用于本门课程的教学。; 王新蕾; 关键词：教学方法改革

无人机视角下车牌特征重建与分割算法: 2025年; 针对无人机视角下车牌图像受限于摄像头分辨率和运动模糊而导致车牌识别准确率低的问题,提出了一种车牌特征重建与分割算法ZoominNet。设计对抗感知图像重建子网(APIR),重建无人机捕获图像中退化的高频细节信息,增大图像分辨率;构建与APIR并行的跨层编解码特征融合子网(CEDF),使用跳跃连接的编码器-解码器结构,将编码器提取的浅层纹理特征与解码器恢复的深层语义特征相融合;在骨干网络设置了针对车牌特征的特征强化引导模块(FEGM),采用残差密集连接机制提升网络对车牌特征的提取能力并缩减网络规模;设计和应用聚焦感知模块(FPM)优化车牌特征重建效果。实验结果表明,在退化的CRPD公开数据集上,ZoominNet模型较YOLOv8m模型在识别准确率指标上提高了15.67个百分点,参数量仅为YOLOv8s模型的9.8%。这一研究成果对于无人机低空车牌识别的应用落地具有重要推进价值。; 王新蕾肖瑞林廖晨旭王硕陈辉; 关键词：车牌分割信息融合车牌识别

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王新蕾