纪禄平
- 作品数：35 被引量：52H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生电子电信更多>>
- 脉冲与卷积深度融合的红外弱小目标检测
- 2025年
- 随着无人机和其他飞行器技术的快速发展,机载红外弱小目标检测成为重要研究领域。然而,由于目标距离远、体积微小或部分遮挡,传统方法在检测过程中面临巨大挑战。因此,提出更为精确的目标检测算法显得尤为重要。本文提出了一种融合脉冲和卷积技术的新型机载红外弱小目标检测模型,即脉冲增强的融合特征网络(SEFFN)模型。与以往的基于深度学习的红外弱小目标检测算法不同,该模型通过仿生的脉冲神经网络结构增强与弱小目标检测相关的特征表达,从而更精确地提取小目标区域。SEFFN主要包含4个关键模块:扩展金字塔卷积(DPC)、双路注意力融合(DAF)、多脉冲增强(MSE)和监督注意力(SAM)。这些模块共同作用,提高了对小目标区域的关注,同时在排除噪声干扰的前提下保留小目标的主要特征,显著提升了模型的检测性能。在两个数据集上的试验结果表明,与现有的模型驱动和数据驱动方法相比,SEFFN的表现更为出色,特别是在Sirst Aug数据集上,其F和mIoU分别达到85.74%和75.04%。这表明SEFFN在红外弱小目标检测任务中的有效性和优势。SEFFN适用于航空领域,能够部署在飞行器的边缘设备上,提高空中平台对远距离目标的检测能力,支持远程监控、反制敌方威胁等任务。
- 李乐潇纪禄平陈圣嘉朱思成郭朝祥
- 关键词：红外弱小目标脉冲神经网络目标检测
- 一种基于时空混合编码的红外弱小运动目标检测方法
- 本发明公开一种基于时空混合编码的红外弱小运动目标检测方法，应用于红外弱小运动目标检测技术领域，针对现有技术在红外弱小运动目标的检测中检测性能低下的问题；本发明的方法首先构建一种基于时空特征融合的红外弱小运动目标检测网络，...
- 纪禄平彭爽黄江鸿朱思成
- 基于数据驱动的肾移植术后肺部感染风险因素挖掘方法
- 本发明公开了一种基于数据驱动的肾移植术后肺部感染风险因素挖掘方法，首先对临床数据集进行降维处理并计算病例对数据集的综合贡献度，然后计算候选感染因素与感染发生之间关联性，再通过神经网络预测模型对按关联性从高到低排序后的候选...
- 纪禄平张欣宇杨纤雪陈波
- 基于均值采样的局部三值模式纹理特征提取方法
- 本发明公开了一种基于均值采样的局部三值模式纹理特征提取方法，首先对所有可能取值的局部三值编码序列利用旋转不变性进行初步降维，再采用降维条件实现进一步降维，建立包含原始模式号和最终模式号对应关系的模式映射表；对于待提取特征...
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- 一种基于细胞神经网络的图像多尺度特征提取方法
- 本发明公开了一种基于细胞神经网络的图像多尺度特征提取方法，先基于一个局部二值约束改进的细胞神经网络，在神经元邻域L(r,p)采样条件下，利用双核递归卷积方式产生多对特征图；再利用旋转不变映射和低频模式合并来压缩状态特征图...
- 纪禄平常明喆沈聿林李真
- 文献传递
- 基于自适应粒子滤波的ASM新技术
- 2011年
- ASM已经被广泛应用于视频流中的人脸跟踪,但大多局限于头部运动较缓慢的正面人脸跟踪,很难精确跟踪复杂背景、恶劣光照和部分遮挡条件下的人脸。本文结合粒子滤波预测跟踪人脸,改进传统ASM方法,实现人脸特征点的精确定位。实验表明,该方法能有效提高ASM搜索的精确度和鲁棒性。
- 蒲晓蓉李鹏纪禄平
- 关键词：人脸跟踪粒子滤波
- 基于跨片运动特征感知的红外弱小目标检测方法
- 本发明公开了一种基于跨片运动特征感知的红外弱小目标检测方法，首先构建一种面向运动红外弱小目标的检测系统，利用特征提取器模块对红外小目标序列进行初级特征提取，再对提取的序列特征通过所述检测系统中的切片时空网络模块进行运动特...
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- 基于表情不变区域的三维人脸识别方法
- 本发明公开了一种基于表情不变区域的三维人脸识别方法，首先从三维人脸数据对应的二维人脸图像中检测得到二人脸区域，根据二维人脸区域在三维人脸数据中提取到初始三维人脸区域，对其进行横向切片，检测得到鼻尖点，再根据鼻尖点提取到较...
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- 一种肾移植术后肺部感染风险的联合预测方法
- 本发明公开了一种肾移植术后肺部感染风险的联合预测方法，包括以下步骤：S1、将临床数据集进行量化；S2、设计手术前静态数据的特征提取网络，提取手术前静态数据的特征；S3、设计手术后动态数据序列的特征提取网络，提取手术后动态...
- 纪禄平陈波杨纤雪
- 基于全局均值对比度空间注意力的红外小目标检测方法
- 本发明公开了一种基于全局均值对比度空间注意力的红外小目标检测方法，首先设计一种基于全局对比度学习的检测网络，提出一种基于全局均值对比的空间注意力模块，运用检测网络的特征提取模块对红外小目标进行特征提取，运用特征融合模块进...
- 纪禄平祝杰文陈圣嘉宋方伟李乐潇
