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文献类型

  • 16篇专利
  • 4篇期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 4篇电子电信
  • 1篇理学

主题

  • 7篇卷积
  • 7篇传感
  • 6篇神经网
  • 6篇神经网络
  • 6篇网络
  • 6篇卷积神经网络
  • 5篇感器
  • 5篇传感器
  • 3篇信号
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  • 2篇动态数据
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  • 2篇映射关系
  • 2篇帧长
  • 2篇人脸

机构

  • 20篇中国科学院
  • 4篇中国科学院大...
  • 1篇上海科技大学

作者

  • 20篇王艳
  • 13篇李宝清
  • 12篇袁晓兵
  • 9篇刘华巍
  • 7篇张士柱
  • 3篇刘建坡
  • 2篇张鑫
  • 2篇吕伟
  • 2篇石君
  • 2篇丁园园
  • 1篇赵沁

传媒

  • 1篇激光与光电子...
  • 1篇声学技术
  • 1篇压电与声光
  • 1篇中国科学院大...

年份

  • 3篇2024
  • 3篇2023
  • 8篇2021
  • 2篇2020
  • 1篇2019
  • 1篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2014
20 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于动态数据实时适应的航向预测方法
本发明涉及一种基于动态数据实时适应的航向预测方法,包括以下步骤:对车辆行进过程中采集得到的声音信号进行处理,得到多个定向角数据;将得到的多个定向角数据通过坐标旋转的方式放在一个连续的区间内;将多个定向角数据作为训练集,训...
候丹丹刘华巍王艳刘建坡张士柱
文献传递
基于卷积神经网络的轻量化目标检测网络被引量:11
2021年
针对目前常用的目标检测算法计算复杂度高,在嵌入式平台检测速度低的问题,提出一种适用于嵌入式平台的轻量化目标检测网络(BENet)。首先,该网络在MobileNetv2轻量化网络的基础上加入通道特征交织模块,来设计骨干网络,有效地增强了轻量化骨干网络的特征表达;其次,提出自适应多尺度加权特征融合模块,通过对不同尺度的特征进行权重分配,学习各个尺度特征之间的相关性;最后,尝试引入空间金字塔池化结构来获取不同感受野的上下文信息。在VOC数据集上的实验结果表明:所提BENet在保持较高目标检测精度和检测速度的同时,具有较低的计算复杂度和较小的参数量,更适合应用于嵌入式平台。
程叶群王艳范裕莹李宝清
关键词:图像处理目标检测
一种基于特征预训练的深度学习分类的声音数据分类方法
本发明涉及一种基于特征预训练的深度学习分类的声音数据分类方法,包括:获取P通道的声音数据,按帧长L将所述P通道的声音数据截取为若干段声音样本,每段所述声音样本包括帧长为L的P通道声音样本数据和截取数据的分类类别;对所述帧...
王艳候丹丹龚杰李宝清袁晓兵
一种基于特征预训练的深度学习分类的声音数据分类方法
本发明涉及一种基于特征预训练的深度学习分类的声音数据分类方法,包括:获取P通道的声音数据,按帧长L将所述P通道的声音数据截取为若干段声音样本,每段所述声音样本包括帧长为L的P通道声音样本数据和截取数据的分类类别;对所述帧...
王艳候丹丹龚杰李宝清袁晓兵
基于语谱图与改进DenseNet的野外车辆识别被引量:4
2020年
针对在野外运动车辆分类过程中,传统梅尔倒谱系数与高斯混合模型分类方法对干扰噪声较为敏感的情况,提出了改进的密集卷积网络结构(DenseNet)方法。首先是将声音信号转换为语谱图,然后送入到改进的DenseNet网络结构中进行识别。其中,改进的DenseNet网络结构是在全连接层加入了中心损失(center loss)函数,使得同类特征聚合程度较高,这样就能够提取出声音信号的深度特征,有利于分类。实验结果表明,在相同的样本集下,改进DenseNet方法的识别率得到了明显的提升,达到97.70%。
周鹏李成娟赵沁王艳王艳李宝清李宝清
关键词:语谱图
一种基于传感器阵列的稳健的运动目标计数方法
本发明涉及一种基于传感器阵列的稳健的运动目标计数方法,包括以下步骤:在经过检测和定向算法后,当第i帧的方向θ<Sub>i</Sub>在设定的方向范围(α,β)内时,将第i帧的方向θ<Sub>i</Sub>保存到缓冲区,有...
龚杰刘华巍王超懿王艳张士柱
一种基于拉普拉斯对数脸及卷积神经网络的人脸识别方法
本发明提供一种基于拉普拉斯对数脸及卷积神经网络的人脸识别方法,包括:S1,获取待识别人脸图像并预处理;S2,判断数据库中人脸图像数量是否达到预定值,若未达到则执行S3,否则执行S4;S3,利用拉普拉斯对数脸算法从待识别人...
丁园园王艳刘华巍常玉超李宝清袁晓兵
结合LSTM与CNN的野外车辆声信号分类被引量:3
2021年
针对野外环境下微声传感器采集的小型轮式车、大型轮式车和履带车3种车辆声信号受风噪影响严重、分类性能较低的问题,提出了一种长短时记忆网络(LSTM)与多尺度、多层次特征融合卷积神经网络(CNN)相结合的分类算法——野外车辆识别算法(FVNet)。该算法先采用一层LSTM网络提取声信号的时序特征,充分利用声信号的长时依赖关系;再用CNN并行提取多尺度特征,避免网络加深过程中特征的流失;引入通道注意力机制进行多尺度和多层次特征融合,增强多尺度、多层次关键特征信息;最后在相同数据集上进行验证。实验结果表明,FVNet算法对3种车辆的总识别率可达94.95%,与传统方法相比,其总识别率提高了14.61%,取得了较好的分类效果。
李翔王艳李宝清
一种微气象环境及物理信息实时监测通用平台
本发明涉及一种微气象环境及物理信息实时监测通用平台,包括主控制器、传感器电路、电源转换模块和对外接口;所述主控制器通过I2C接口和外围的传感器进行通信,通过所述电源转换模块与外部电源相连,通过所述对外接口和上位机实现数据...
程小六肖世良潘乐炳程勇博王艳张鑫袁晓兵
文献传递
一种面向复合式探测节点的分布式融合系统
本发明涉及一种面向复合式探测节点的分布式融合系统,包括节点级融合处理中心和系统级融合处理中心,所述节点级融合处理中心用于接收复合式探测节点探测到目标信息,并对异类传感信息进行协同与融合,产生局部目标探测信息,并生成节点级...
王艳张士柱李宝清袁晓兵
文献传递
共2页<12>
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