苍岩
- 作品数：22 被引量：69H指数：5
- 供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学语言文字更多>>
- 全日制电子与通信工程领域专业学位研究生课程体系优化研究——以信息与通信工程学院为例被引量：5
- 2016年
- 通过对信息与通信工程学院的全日制专业学位研究生的调研分析了目前其课程体系存在的问题,并针对存在问题阐述了学院探索的课程体系改革思路,并为今后的全日制专业学位研究生培养改革奠定基础。
- 穆琳琳李一兵苍岩张琳肖易寒
- 关键词：全日制专业学位研究生课程体系
- 基于改进Bregman TV与形态学的NSCT声呐图像融合去噪
- 2023年
- 传统去噪方法在去除声呐图像斑点噪声的同时,难以拥有很好的细节信息。为此,提出一种基于改进Bregman TV与数学形态学的NSCT声呐图像融合去噪技术。引入图像熵、梯度和边缘强度对Bregman TV的正则参数进行改进,在去噪过程中拥有更多的边缘细节信息。利用新的Bregman TV和数学形态学分别对声呐图像去噪,然后使用NSCT分解为高频和低频,高频拥有大量的边缘信息,低频具有图像细节信息。Bregman TV拥有很好的保边性,数学形态学拥有很好的去噪效果,将2种优势结合,因此采用Bregman TV的高频和数学形态学的低频进行NSCT逆变换,实现图像去噪。实验结果表明,该方法相比于使用基于小波变换和全变分的图像去噪、传统的Bregman TV去噪、数学形态学去噪,更能有效地降低斑点噪声,保留更多的图像细节信息。
- 刘彪刘光宇周豹王龙飞赵恩铭邢传玺苍岩
- 关键词：图像去噪数学形态学
- 改进的Faster R-CNN网络预测尺度参数被引量：2
- 2021年
- 为了研究基于深度学习的多任务分类和回归问题,本文改进了Faster RCNN网络,提出了同时实现分类和回归分支的深层神经网络。以Faster R-CNN算法为基础,通过增加网络分支的方式,将分类和回归网络并入同一个网络,实现端对端的目标识别、定位和参数测量多个任务并行处理。使用整体交替训练的方式优化网络参数。基于智慧农业应用背景,利用生猪的体型特征与体重参数之间的相关性,实现了通过生猪体型图像预测生猪体重参数的任务。实际场景中利用该网络完成了生猪体重参数预测,预测误差0.374%。
- 王婷婷苍岩毕晓君何恒翔
- 改进的双目立体视觉算法及其应用被引量：6
- 2017年
- 为了提高双目立体视觉算法正确匹配率,本文改进了特征点提取及立体匹配算法。特征点提取部分,定义了尺度方向不变角点;在匹配计算部分,利用极线约束计算特征点的候选匹配角点,采用视差梯度约束和最大向量角准则多约束条件实现精确匹配。对本文的改进算法进行了实验室以及水池试验验证:实验室中采集小盒图片;水池试验中,拖车带动船模在试验水池航行时,采集船后部的波浪图片。实验结果显示,改进算法在水池实验图片处理中的正确匹配率比尺度不变特征变换(SIFT)算法高14%。
- 苍岩尹凤鸣毕晓君
- 关键词：双目视觉SIFT算法角点检测特征提取
- 基于交互式决策的旋转基多目标可视化技术被引量：3
- 2014年
- 为解决高维多目标优化问题中Pareto最优解集不能有效可视化这一难题,提出一种基于交互式决策的旋转基多目标可视化技术.首先利用基向量的旋转角度反映Pareto最优解中各目标的优劣程度;然后以绘制基点为初始位置,依次叠加旋转后的基向量;最终将Pareto最优解以一条独立路径映射为二维空间平面上的一条折线,得到旋转基可视化图形.基于此思想设计了高维多目标可视化模型并进行实验,结果表明,该技术有效地反映了Pareto最优解中各目标的性能、波动性以及综合性能优劣等属性情况,达到了方便决策者对Pareto最优解集进行分析和决策的目的.
- 毕晓君李博苍岩
- 基于模拟元器件波形发生器的综合实验设计与实现
- 2019年
- 设计了以模拟元器件--运算放大器为核心元件,辅以同向积分电路、比例运算电路、加减运算电路以及有源滤波电路为一体的综合性验证实验。实验以方波、三角波、矩形波、正弦波4种波形为验证对象,通过数字拨码开关控制七段共阳数码管,显示1、2、3、4共4个数字,利用模拟信号四选一电路实现四路波形相互切换以及独立输出。该实验的特色在于,设计部分综合了数字电路和模拟电子技术的单元电路的设计与调试,在测试部分引入了波形失真度这一客观评价标准,具有良好的可执行性。
- 苍岩于蕾乔玉龙
- 关键词：波形发生器运算放大器波形失真度
- 育肥猪舍中的猪叫声端点检测算法被引量：1
- 2020年
- 针对在猪舍声监测系统中采集的声音中包含许多冗余信息,整个系统的待检测数据量大,导致检测效率低下这一问题,本文提出了一种基于长短时记忆(LSTM)网络单元的端点检测算法,结合猪叫声信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)与对数能量特征进行训练和检测。仿真实验采用育肥舍猪场的猪叫声和风扇噪声作为数据集,使用双阈值检测和支持向量机(SVM)检测算法进行对比试验,同时探究了提出算法在不同信噪比环境下的性能。实验结果表明,在育肥猪舍的风扇噪声环境下,LSTM检测算法具有良好的检测性能和鲁棒性。
- 熊梓奥苍岩
- 关键词：端点检测支持向量机风扇噪声
- 船舶主尺度设计的高维多目标多方向进化算法被引量：2
- 2014年
- 针对现有船舶主尺度优化模型往往只考虑经济性能,而忽略安全性能的问题,引入初稳性作为安全性指标,建立了4目标优化模型,并提出一种高维多目标多方向进化算法对其进行优化求解。通过一组方向向量将搜索空间分解成多个寻优方向,并利用改进的方向角差分算法结合SBX算子加强各方向上的寻优能力和方向间的信息交互;最后,以改进的模糊支配和密度估计因子构造精英保留策略,提高种群的先进性和分布性。实验结果表明,高维多目标多方向进化算法能够迅速、客观地选择合理的船舶主尺度,可以给设计人员提供更多的选择,为船舶初步设计提供了一种简单、高效的新方法。
- 毕晓君张永建苍岩肖婧
- 关键词：船舶主尺度
- 基于改进实例分割算法的智能猪只盘点系统设计被引量：17
- 2020年
- 基于图像处理的动物资产计数方法,不仅可以减少人工投入,还可以缩短生物资产的计数周期,但该方法受光照条件影响严重,并且当动物间相互挤压、遮挡时,计数精度较差。针对这些问题,该研究提出了一种基于图像实例分割算法的生猪计数网络。针对光照和目标边缘模糊问题,利用拉普拉斯算子进行图像预处理。对Mask R-CNN网络的特征提取网络进行改进,在原始特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)后面增加一条自底向上的增强路径,直接将低层边缘位置特征与高层特征相融合,提高对目标边缘轮廓的识别能力,对非极大值抑制过程和损失函数进行优化和改进,以提高分割精度。在河北丰宁、吉林金源和内蒙古正大3个试验猪场进行测试,验证本文网络的计数精度。采集设备在3个试验猪场共采集2400张图像,经图像预处理去除模糊和光线差的图像,从剩余的图像中随机选取共1250张图像作为原始数据集,其中丰宁猪场500张、金源猪场500张,正大猪场250张。将各猪场的原始数据集分别按2:2:1的比例分为3部分,包括训练集905张,验证集95张,测试集250张,对原始训练集和验证集进行数据增强,最终得到训练集图像1500张,验证集图像150张,测试集图想250张。河北和吉林的试验猪场,每栏猪只数目为12~22头,各测试100张图像,完全准确清点的图像比例分别为98%和99%,满足实际应用要求。内蒙古试验猪场的单栏猪只密度大,每栏猪只数目平均80头,测试50张图像,完全准确清点的图像比例为86%。该研究所提出的猪只盘点系统,通过修改网络增强图像中目标特征信息提取和优化边界框回归过程,减少由于光线差和遮挡导致的目标漏检情况,解决了基于图像分割算法的猪只盘点中光照、模糊以及遮挡等问题,能够满足单栏饲养密度为1.03~1.32头/m^2的养殖场的猪只盘点需求。
- 胡云鸽苍岩乔玉龙
- 关键词：图像处理目标检测
- 基于卷积神经网络的群猪图像实例分割方法被引量：1
- 2023年
- 针对群养饲喂模式下猪群易因聚集遮挡、猪体黏连而影响图像分割的问题,本文对无锚框单阶段实例分割Blend Mask算法进行了相应的改进,提出了一种基于卷积神经网络的群猪图像实例分割算法。将原主干网络由ResNet-101升级为ResNext-101,在网络不加深不加宽的情况下,提升模型准确率的同时还减少超参数的数量;在检测模块中引入可变形卷积来提高原网络对猪身粘连区域的表征能力;最后对损失函数进行优化,以提升分割精度。实验数据采集自广州广垦、湖南唐人神2个猪场,在此数据集上进行模型训练和测试,对改进前后的Blend Mask算法进行测试对比,改进后的Blend Mask算法的分割准确率在同一数据集上均有所提升,由于群猪聚集遮挡问题导致的误检、漏检问题也有所改进。
- 屈露苍岩
- 关键词：卷积神经网络损失函数
