梁华刚
- 作品数：37 被引量：78H指数：5
- 供职机构：长安大学电子与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金陕西省科学技术研究发展计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程建筑科学电气工程更多>>
- 基于两视点的任意虚拟视点图像合成
- 针对虚拟视点图像合成精度和任意虚拟视点的可移动范围受限问题,提出了一种基于两视点的任意虚拟视点图像合成方法。考虑各视点图像间的射影几何关系,对视点位置进行了合理布设,建立了简化坐标系模型,推导出了空间中任意虚拟视点图像与...
- 梁华刚孙小喃茹锋
- 关键词：计算机视觉图像合成射影几何极几何
- 文献传递
- 自适应Gabor卷积核编码网络的表情识别方法被引量：5
- 2020年
- 人脸表情识别是计算机视觉领域研究的热点之一。针对传统Gabor网络提取表情图像高维特征识别率不高、泛化性不强的问题,结合卷积神经网络学习局部特征的优点,提出多通道、图像分块、优化Gabor卷积核参数的方法实现表情图像卷积,对提取的表情自适应特征进行分析,首先进行通道内降维,然后采用自动编码器理论解决高维特征降维和多通道特征融合的问题。因为传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对多分类问题不敏感,所以采用遗传算法优化出最大间隔分类面,进而得到适应度较高的分类器参数。对设计的GaAeS-net(Gabor Autoencoder Support Vector Machine Convolution Network)网络分别在CK+、JAFFE、FER2013、CHD2018等数据库上进行实验,并与现有模型进行对比,最高识别率可达到99.34%,从而证明GaAeS-net模型具备良好的识别率和泛化性。
- 梁华刚张志伟王亚茹
- 关键词：表情识别参数优化
- 基于特征空间法的旋转多字体文字识别被引量：3
- 2015年
- 针对计算机识别旋转多字体文字困难问题,提出基于特征空间法的文字识别方法.首先,提取文字特征,建立文字的特征空间,确定文字的运动轨迹;其次,通过空间距离比较待测文字特征与轨迹的相似度,识别出文字及其对应的旋转角度.最后,分别以单一字体旋转字符以及四种字体字符为例分别进行了实验,发现62个字符中54个字符识别率达100%,旋转角度精度在10o以内的字符达94%.实验表明该方法具有较高识别率.
- 梁华刚程加乐茹锋
- 关键词：文字识别
- 一种基于RGBD深度传感器的实时手势分析与评价方法与系统
- 本发明公开了一种基于RGBD深度传感器的实时手势分析与评价的方法与系统，包括火车驾驶员手掌的静态手势识别与评价系统和火车驾驶员手臂的动态手势识别与评价系统，火车驾驶员手掌的静态手势识别与评价系统包括确定手掌掌心位置模块、...
- 梁华刚易生孙凯李怀德
- 多级卷积特征金字塔的细粒度食物图片识别被引量：7
- 2019年
- 目的食物图片具有结构多变、背景干扰大、类间差异小、类内差异大等特点,比普通细粒度图片的识别难度更大。目前在食物图片识别领域,食物图片的识别与分类仍存在精度低、泛化性差等问题。为了提高食物图片的识别与分类精度,充分利用食物图片的全局与局部细节信息,本文提出了一个多级卷积特征金字塔的细粒度食物图片识别模型。方法本文模型从整体到局部逐级提取特征,将干扰较大的背景信息丢弃,仅针对食物目标区域提取特征。模型主要由食物特征提取网络、注意力区域定位网络和特征融合网格3部分组成,并采用3级食物特征提取网络的级联结构来实现特征由全局到局部的转移。此外,针对食物图片尺度变化大的特点,本文模型在每级食物特征提取网络中加入了特征金字塔结构,提高了模型对目标大小的鲁棒性。结果本文模型在目前主流公开的食物图片数据集Food-101、Chinese Food Net和Food-172上进行实验,分别获得了91.4%、82.8%、90.3%的Top-1正确率,与现有方法相比提高了1%~8%。结论本文提出了一种多级卷积神经网络食物图片识别模型,可以自动定位食物图片区分度较大的区域,融合食物图片的全局与局部特征,实现了食物图片的细粒度识别,有效提高了食物图片的识别精度。实验结果表明,该模型在目前主流食物图片数据集上取得了最好的结果。
- 梁华刚温晓倩梁丹丹李怀德茹锋
- 关键词：卷积神经网络
- 基于多列深度3D卷积神经网络的手势识别被引量：20
- 2017年
- 传统2D卷积神经网络对于视频连续帧图像的特征提取容易丢失目标时间轴上的运动信息,导致识别准确度较低。为此,提出一种基于多列深度3D卷积神经网络(3D CNN)的手势识别方法。采用3D卷积核对连续帧图像进行卷积操作,提取目标的时间和空间特征捕捉运动信息。为避免因单组3D CNN特征提取不充分而导致的误分类,训练多组具有较强分类能力的3D CNN结构组成多列深度3D CNN,该结构通过对多组3D CNN的输出结果进行权衡,将权重最大的类别判定为最终的输出结果。实验结果表明,将多列深度3D CNN应用于CHGDs数据集上进行手势识别,识别率达到95.09%,与单组3D CNN及传统2D CNN相比分别提高近7%,20%,对连续图像目标识别具有较好的识别能力。
- 易生梁华刚茹锋
- 关键词：手势识别特征提取卷积神经网络运动目标识别
- 一种九开关逆变器双电机驱动系统及其控制方法
- 本发明公开了一种九开关逆变器双电机驱动系统及其控制方法，包括两个三相永磁同步电机、三相九开关逆变器、PI控制器、参考电流发生器、滞环控制器、PWM脉冲生成单元、永磁同步电机电流检测传感器、霍尔传感器和直流供电电源，PI控...
- 林海石伟李登峰李刚王飚梁华刚李晓辉李杰赵毅董媛张懿璞
- 多特征融合的交通标识视认性评测方法被引量：1
- 2018年
- 针对目前交通标识视认性评测方法误差过大的缺点,提出了一种高精度交通标识视认性评测方法。该方法根据道路环境中不同因素对交通标识视认性的影响,计算了标志牌图像中的颜色特征、亮度特征、复杂度特征,并考虑标志牌背景的影响,计算了标志牌和背景之间的颜色对比特征、亮度对比特征和复杂度对比特征,综合考虑以上6种特征及特征相互之间的影响,利用自顶向下(top-down)和自底向上(bottom-up)视觉模型建立多特征融合的交通标识视认性评测模型。通过模型实现了对识别出的标志牌进行视认性评测,反馈模型推测的视认性值。通过实验对多特征融合的视认性评测模型的有效性及模型精度进行了评测。结果表明,该模型能够高精度推测标志牌视认性值,且达标率在89%以上。
- 徐聪全恩懋梁华刚
- 关键词：交通标识视认性多特征融合
- 一种永磁同步电机模糊滞环电流控制系统及方法
- 本发明公开了一种永磁同步电机模糊滞环电流控制系统及方法，速度误差和误差变化量作为模糊逻辑控制器输入，输出量G与滞环控制器输出信号匹配，控制PWM产生相应占空比的六路PWM信号，控制逆变器的六个功率开关管，使得电机稳定运行...
- 林海李晓辉董媛赵毅李杰王萍于雅鑫梁华刚李刚龚贤武张弢肖剑周熙炜左磊朱玮闫茂德茹锋段晨东汪贵平
- 文献传递
- 基于ANN的公路隧道火灾临界风速预测研究被引量：1
- 2019年
- 在传统数值模拟方法的基础上,引入BP神经网络技术对多种影响因素下隧道火灾临界风速的预测展开研究。以双车道公路隧道为研究对象,建立全尺寸马蹄形隧道模型;利用FDS软件模拟研究临界风速的5个影响因素,得到临界风速随各影响因素的变化规律。将该影响因素作为输入参数,数值模拟试验数据作为训练样本,构建了公路隧道火灾临界风速的BP神经网络预测模型;通过测试样本对所建立的预测模型进行性能测试。结果表明,在所有的预测点中该模型的预测值与期望值的最大相对误差为0.0211,能够很好地满足消防工程的精度需求;较好地预测多种影响因素下的临界风速,为发展快速预测公路隧道火灾临界风速的工程计算模型提供了一种新方法。
- 梁华刚庞丽琴高冬梅
- 关键词：人工神经网络临界风速火灾公路隧道
