公共文化服务平台

陈俊英: 作品数：11 被引量：16H指数：3; 供职机构：西安建筑科技大学信息与控制工程学院更多>>; 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学机械工程更多>>

合作作者

基于动态阻尼因子的动态阻尼仿射传播聚类被引量：3: 2012年; 为了有效地控制仿射传播聚类的全局搜索和局部搜索,将仿射传播聚类视作一个搜索能量函数最小值的方法,提出一种基于动态阻尼因子策略的动态阻尼仿射传播聚类.使用两阶段动态阻尼因子策略,使得仿射传播聚类迭代过程中阻尼因子不再是静态固定值,而是自适应的动态改变值,构造了1种线性策略和2种非线性策略来动态改变阻尼因子的值.在标准数据集上的实验结果表明:动态阻尼仿射传播聚类避免了仿射传播聚类发生震荡,同时可以加快仿射传播聚类的收敛.; 王羡慧陈俊英覃征张选平; 关键词：仿射传播聚类

基于最大相似类别和位置熵的三维模型融合检索方法: 2013年; 为了有效利用各特征集对三维模型内容的描述信息,对各种特征集上分别检索的结果进行综合分析,统计各类模型的分布概率得到查询模型的最大相似类别,然后在各个检索结果中统计该类别模型的位置熵,基于最大相似类别模型数目和位置熵计算融合权值。在普林斯顿标准3D模型集上进行实验,并和其他几种动态融合方法和静态方法进行比较,结果说明所提出的方法在有弱特征集存在的情况下是有效的。; 陈俊英孟月波王羡慧刘四妹; 关键词：3D模型检索

并行特征提取和渐进特征融合的计算机主板装配缺陷检测: 2024年; 针对计算机主板装配缺陷检测中的元器件位置分布复杂、缺陷目标不显著及多尺度等问题,本文提出了一种并行特征提取和互交叉渐进特征融合的端到端的缺陷检测算法。首先,结合部分卷积和视觉Transformer提出了一种并行残差特征提取网络,利用部分卷积的低计算复杂度的优势提取局部特征,同时利用视觉Transformer的长距离建模能力扩大模型的感受野,增强网络的特征提取能力。其次,引入注意力机制和特征渐进融合机制,提出了一种多尺度注意力互交叉的渐进特征融合网络,增强检测模型的特征融合能力。在公开数据集上的实验结果表明,该算法的平均精度均值(mAP)达到了94.63%,相较于基线模型YOLOv5提升了4.62%,并优于其他几种先进模型,检测速度达到了25 FPS。实现了较好的检测精度与速度的平衡,为实际工业环境下计算机主板表面装配缺陷检测自动化和智能化的实现提供了一种快速、有效的方法。; 陈俊英李朝阳黄汉涛董戌泽

基于特征共享双头Cascade R-CNN的混凝土细观损伤特征检测被引量：1: 2022年; 混凝土内部损伤破坏形态具有明显的离散性和随机性,内部损伤特征检测是混凝土细观研究的重要内容.针对已有混凝土结构内部损伤特征检测模型精度低的问题,提出一种特征共享双头Cascade R-CNN模型对混凝土CT图像的损伤特征进行检测.首先,为了有效识别损伤特征的空间信息,构建具有空间敏感性的fc-head(fully connected head)与空间相关性的conv-head(convolution head)相结合的Cascade R-CNN网络模型;其次,通过特征共享的方法将检测网络各层级分类信息进行融合,提升低IOU(intersection over union)阈值(0.5~0.7) ROI (regions of interest)检测任务的精度.实验结果表明,所提方法在检测混凝土CT图像的损伤特征中平均精度达到91.31%,比原始的Cascade R-CNN提高3.04%,低IOU阈值(0.5~0.7) ROI平均精度提高1.49%,该模型可以较好地从混凝土CT图像中检测出细观损伤部分,具有精度高、运算简单、易于工程实现等特点.; 赵亮高升伦陈俊英李佳佳; 关键词：ROI

基于HPAL信息熵融合的三维模型检索方法: 为了弥补单种特征提取算法描述模型特征的不足，提出基于HPAL信息熵的三维模型多特征动态融合检所算法。针对给定的查询模型，利用各特征集上的检索结果列表动态计算各特征相对应的HPAL信息熵，基于HPAL信息熵确定融合权值，然...; CHEN JUN-YING陈俊英HE BO何波WANG XIAN-HUI王羡慧; 关键词：检索机信息熵三维模型性能指标; 文献传递网络资源链接

基于H_(Pal)信息熵融合的三维模型检索方法: 2012年; 为了弥补单种特征提取算法描述模型特征的不足,提出基于HPal信息熵的三维模型多特征动态融合检索算法。针对给定的查询模型,利用各特征集上的检索结果列表动态计算各特征相对应的HPal信息熵,基于HPal信息熵确定融合权值,然后通过距离加权计算模型之间的相似度。与融合中最好单特征集相比,该方法的检索准确率明显提高,并且实验结果也表明该方法比其他3种流行的算法更为有效地提高了检索效果。; 陈俊英何波王羡慧; 关键词：三维模型检索信息熵

基于RBF神经网络集成的三维模型分类和检索被引量：4: 2013年; 针对单个神经网络难以对复杂的三维模型特征空间有足够的优化能力和泛化能力的问题,用Boosting方法变种和基于粒子群训练的RBF神经网络,形成特征空间对应的多个神经网络,然后将神经网络集成,给出三维模型的分类信息。在三维模型检索时,将神经网络集成输出的分类信息和特征空间上的距离信息进行加权计算,得到三维模型之间的相似度。实验结果表明,基于RBF神经网络集成的分类方法能有效提高三维模型的分类准确率;同时,考虑特征空间上模型间的距离和语义分类层次上模型间的距离,能够大大提高三维模型的检索精度。; 陈俊英王羡慧方亚萍; 关键词：三维模型检索语义检索

基于最大相似类别和位置熵的三维模型融合检索方法: 为了解决单特征描述三维模型的偏向性问题,综合分析各特征集上分别检索的结果列表,得到具有最大模型数目的模型类别作为查询模型的最大相似类别,然后统计该类别模型的位置熵,基于最大相似类别模型数和位置熵计算融合权值.在普林斯顿标...; 陈俊英孟月波王羡慧刘四妹; 关键词：三维模型; 文献传递

基于RBF神经网络集成的3D模型分类和检索方法: 本文主要研究了整合RBF神经网络集成分类信息进行3D模型检索的方法。在解决3D模型的分类问题时，用boosting方法集成RBF神经网络，解决小样本训练集的问题。在整合分类信息进行的检索中，把分类信息当做计算相似性时的一...; 陈俊英王羡慧方亚萍; 关键词：三维模型分类信息 RBF神经网络; 文献传递

互注意力融合图像和点云数据的3D目标检测被引量：8: 2021年; 为了利用图像信息辅助点云数据提高3D目标检测精度,需要解决图像特征空间和点云特征空间自适应对齐融合的问题。本文提出了一种多模态特征自适应融合的3D目标检测深度学习网络。首先,对点云数据体素化,基于体素内的点云特征学习体素特征表示,用3D稀疏卷积神经网络获取点云数据的特征,同时用ResNet神经网络提取图像特征。然后通过引入互注意力模块自适应对齐图像特征和点云特征,得到基于图像特征增强后的点云特征。最后在此特征基础上应用区域提案网络和分类回归多任务学习网络实现3D目标检测。在KITTI 3D目标检测数据集上的实验结果表明:在小汽车的简易、中等、困难三个不同检测难度等级上,平均检测精度分别为88.76%,77.63%和76.14%。该方法能够有效融合图像信息和点云信息,提高3D目标检测的准确率。; 陈俊英白童垚赵亮; 关键词：点云数据图像数据

陈俊英

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户反馈

陈俊英

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户登录

用户反馈