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Optimal CNN-based semantic segmentation model of cutting slope images
Mansheng LIN; Shuai TENG; Gongfa CHEN; Jianbing LV; Zhongyu HAO
《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第4期 页码 414-433 doi: 10.1007/s11709-021-0797-6
关键词: slope damage image recognition semantic segmentation feature map visualizations
Fast detection algorithm for cracks on tunnel linings based on deep semantic segmentation
《结构与土木工程前沿(英文)》 2023年 第17卷 第5期 页码 732-744 doi: 10.1007/s11709-023-0965-y
关键词: tunnel engineering crack segmentation fast detection DeepLabv3+ feature fusion attention mechanism
Multi-color space threshold segmentation and self-learning k-NN algorithm for surge test EUT status
Jian HUANG,Gui-xiong LIU
《机械工程前沿(英文)》 2016年 第11卷 第3期 页码 311-315 doi: 10.1007/s11465-016-0376-z
The identification of targets varies in different surge tests. A multi-color space threshold segmentation and self-learning k-nearest neighbor algorithm (k-NN) for equipment under test status identification was proposed after using feature matching to identify equipment status had to train new patterns every time before testing. First, color space (L*a*b*, hue saturation lightness (HSL), hue saturation value (HSV)) to segment was selected according to the high luminance points ratio and white luminance points ratio of the image. Second, the unknown class sample Sr was classified by the k-NN algorithm with training set Tz according to the feature vector, which was formed from number of pixels, eccentricity ratio, compactness ratio, and Euler’s numbers. Last, while the classification confidence coefficient equaled k, made Sr as one sample of pre-training set Tz′. The training set Tz increased to Tz+1 by Tz′ if Tz′ was saturated. In nine series of illuminant, indicator light, screen, and disturbances samples (a total of 21600 frames), the algorithm had a 98.65% identification accuracy, also selected five groups of samples to enlarge the training set from T0 to T5 by itself.
关键词: multi-color space k-nearest neighbor algorithm (k-NN) self-learning surge test
Wenxuan CAO; Junjie LI
《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第11期 页码 1378-1396 doi: 10.1007/s11709-022-0855-8
关键词: underwater cracks remote operated vehicle image stitching image segmentation graph convolutional neural network
基于先验形状和局部统计的血管影像图像分割方法 Research Articles
Yun TIAN, Zi-feng LIU, Shi-feng ZHAO
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第8期 页码 1099-1108 doi: 10.1631/FITEE.1800129
关键词: 血管滤波器;邻域;血管分割;外围值
基于回归预测集成学习的交互式图像分割 Article
Jin ZHANG, Zhao-hui TANG, Wei-hua GUI, Qing CHEN, Jin-ping LIU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第7期 页码 1002-1020 doi: 10.1631/FITEE.1601401
沈楚云,李文浩,徐琪森,胡斌,金博,蔡海滨,朱凤平,李郁欣,王祥丰
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第9期 页码 1332-1348 doi: 10.1631/FITEE.2200299
分级移动边缘云中节省开销的资源分配 Special Feature on Future Network-Research Article
Ming-shuang JIN, Shuai GAO, Hong-bin LUO, Hong-ke ZHANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第9期 页码 1209-1220 doi: 10.1631/FITEE.1800203
基于边界分析的森林冠层半球图像中心点定位与分割 Article
Jia-yin SONG,Wen-long SONG,Jian-ping HUANG,Liang-kuan ZHU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2016年 第17卷 第8期 页码 741-749 doi: 10.1631/FITEE.1601169
基于双层多目标分割的超高速撞击航天器损伤红外检测算法 Research Article
杨晓1,殷春1,Sara DADRAS2,雷光钰1,谭旭彤1,邱根1
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第4期 页码 571-586 doi: 10.1631/FITEE.2000695
基于图块的局部加权表决标记融合分割算法 Article
Kai ZHU, Gang LIU, Long ZHAO, Wan ZHANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第5期 页码 680-688 doi: 10.1631/FITEE.1500457
Deep learning in digital pathology image analysis: a survey
Shujian Deng, Xin Zhang, Wen Yan, Eric I-Chao Chang, Yubo Fan, Maode Lai, Yan Xu
《医学前沿(英文)》 2020年 第14卷 第4期 页码 470-487 doi: 10.1007/s11684-020-0782-9
关键词: pathology deep learning segmentation detection classification
基于子带瞬时能量谱的铝电解槽电压槽况敏感频域分段方法 Article
曾朝晖, 桂卫华, 陈晓方, 谢永芳, 张红亮, 孙玉波
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第9期 页码 1282-1292 doi: 10.1016/j.eng.2020.11.012
槽电压是广泛使用且可在线测量的铝电解槽信号,多种电解槽槽况分析和控制用参数由槽电压计算得到。槽电压频域分段是设计获取这些参数的数字滤波器通带的依据。在对槽电压定性分析的基础上,本文提出子带瞬时能量谱(sub-band Instantaneous energy spectrum, SIEP),并用其对多种槽况下槽电压的频域特性进行定量表示,最终给出了槽电压槽况敏感频域分段方法。该频域分段方法将槽电压有效频段划分为低频信号区[0, 0.001] Hz和低频噪声区[0.001, 0.050] Hz;将低频噪声区再细分为[0.001, 0.010] Hz的铝液异常波动频段和[0.01, 0.05] Hz 的次低频噪声频段。与基于经验模态分解的瞬时能量谱比较,SIEP能更精细地表示槽电压有效频段内任意频段的能量随时间变化规律。该槽电压频域分段方法对槽况更敏感,可更细致地获取在线槽况信息,为工业电解槽槽况监测和控制决策提供更可靠、准确的在线依据。
利用编织熵探测人群运动的相互作用/复杂程度 Research Papers
Murat AKPULAT, Murat EKİNCİ
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第6期 页码 849-861 doi: 10.1631/FITEE.1800313
标题 作者 时间 类型 操作
Optimal CNN-based semantic segmentation model of cutting slope images
Mansheng LIN; Shuai TENG; Gongfa CHEN; Jianbing LV; Zhongyu HAO
期刊论文
Multi-color space threshold segmentation and self-learning k-NN algorithm for surge test EUT status
Jian HUANG,Gui-xiong LIU
期刊论文
Detecting large-scale underwater cracks based on remote operated vehicle and graph convolutional neural network
Wenxuan CAO; Junjie LI
期刊论文
Deep learning in digital pathology image analysis: a survey
Shujian Deng, Xin Zhang, Wen Yan, Eric I-Chao Chang, Yubo Fan, Maode Lai, Yan Xu
期刊论文