叶青
- 作品数：41 被引量：66H指数：5
- 供职机构：长沙理工大学电气与信息工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金湖南省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程文化科学机械工程更多>>
- 基于差分图像分块的视频背景提取算法被引量：3
- 2012年
- 为了降低背景提取算法的时间复杂度和空间复杂度,提出一种结合差分图像分块、背景减除和帧间差法的背景提取方法。对差分图像进行分块分类,提出了一种统计像素值的子块分类法,对不同类的块用不同的更新策略进行背景实时更新。该算法有效解决了背景更新过程中运动目标逗留、背景物体移入移出等问题的影响。实验结果表明该算法运算速度快、鲁棒性高、能准确地提取实时背景。
- 叶青贺助理湛强雷辉
- 关键词：图像分块帧间差分背景减除
- 基于遗传算法阈值分割的雾天图像增强算法
- 对雾天下拍摄图像的退化现象，远景部分是一块灰度分布比较集中且接近天空亮度的区域，而近景部分可以分辨，其灰度分布比较分散。提出了一种基于遗传算法阈值分割的雾天图像增强方法；该方法首先用遗传算法求出近远景的分割阈值将图像分割...
- 洪霞飞叶青
- 关键词：IMAGEGENETICIMAGESEGMENTATIONTHRESHOLD
- 基于ARM的交通参数检测系统的设计
- 2007年
- 为了在交通调查中获得道路交通信息,基于电磁感应原理,利用ARM7内核处理器LPC2131设计了交通参数检测系统。在现场实验中,通过检测、采集、数据处理,可以得到车流量、车速和车长等信息,验证了系统设计方案合理可行。该系统具有简单可靠,灵敏度高,性价比高的优势。着重介绍了参数算法,嵌入式系统移植的相关注意事项,系统工作原理及软硬件实现。
- 李学叶青
- 关键词：道路交通ARM嵌入式系统移植
- 基于孪生神经网络的时间序列相似性度量被引量：8
- 2019年
- 在时间序列分类等数据挖掘工作中,不同数据集基于类别的相似性表现有明显不同,因此一个合理有效的相似性度量对数据挖掘非常关键。传统的欧氏距离、余弦距离和动态时间弯曲等方法仅针对数据自身进行相似度公式计算,忽略了不同数据集所包含的知识标注对于相似性度量的影响。为了解决这一问题,提出基于孪生神经网络(SNN)的时间序列相似性度量学习方法。该方法从样例标签的监督信息中学习数据之间的邻域关系,建立时间序列之间的高效距离度量。在UCR提供的时间序列数据集上进行的相似性度量和验证性分类实验的结果表明,与ED/DTW-1NN相比SNN在分类质量总体上有明显的提升。虽然基于动态时间弯曲(DTW)的1近邻(1NN)分类方法在部分数据上表现优于基于SNN的1NN分类方法,但在分类过程的相似度计算复杂度和速度上SNN优于DTW。可见所提方法能明显提高分类数据集相似性的度量效率,在高维、复杂的时间序列的数据分类上有不错的表现。
- 姜逸凡叶青
- 关键词：时间序列神经网络
- 基于遗传算法阈值分割的雾天图像增强算法
- 针对雾天下拍摄图像的退化现象,远景部分是一块灰度分布比较集中且接近天空亮度的区域,而近景部分可以分辨,其灰度分布比较分散。提出了一种基于遗传算法阈值分割的雾天图像增强方法;该方法首先用遗传算法求出近远景的分割阈值将图像分...
- 洪霞飞叶青
- 关键词：图像增强遗传算法图像分割阈值
- 文献传递
- 一种基于车辆地磁感应特征的车辆车型识别方法
- 本发明公开了一种基于车辆地磁感应特性的车辆车型识别方法，该方法包括：采集车辆的地磁感应特性数据组；对数据组进行预处理；提取车辆的识别特征数组；建立车型基础子类中心；根据车型划分要求划分基础子类所属车型；进行车型识别。本发...
- 叶青蔡长刘铮刘孙付
- 文献传递
- 依托网络教学平台 提高课堂教学效果被引量：5
- 2013年
- 网络教学作为一种新的辅助教学手段,是目前教学改革主要研究的方向之一。通过对网络教学平台的功能分析,探讨了在网络教学平台上进行教学资源的建设、交流互动教学活动的开展和虚拟实验室的建设,通过应用实践证明,充分利用网络教学平台的优势,能有效地提高课堂教学质量和效率,培养学生的学习能力、实践能力和创新能力。
- 雷辉叶青
- 关键词：网络教学平台辅助教学交流互动
- 基于克隆选择的移动Ad hoc网络簇化的优化方法被引量：1
- 2006年
- 在权值簇化算法WCA的基础上,利用人工免疫系统中的克隆选择原理来提高移动Ad-hoc网络的簇化性能,从而实现用尽可能少的簇头来管理尽可能多的簇成员,以保证网络拓扑结构的相对稳定。仿真结果表明,利用克隆选择原理优化的方法在簇头的数量、更新次数等多方面均优于WCA算法。
- 叶青左瑞娟唐贤瑛
- 关键词：移动ADHOC网络克隆选择
- 一种基于ART2神经网络的算法改进被引量：1
- 2014年
- 针对传统的ART2神经网络中对于主观设置的警戒参数以及识别分类过程中产生模式漂移的问题,提出基于改进算法的ART2神经网络模型,用于解决分析模式识别问题。通过自组织,加权,迭代等过程推导合理的警戒参数用于聚类运算,通过对ART2神经网络的权值训练方面进行修正,减缓学习速率,降低模式漂移速度,近一步对聚类对象进行合理分类。实验结果证明,该方法是可行的和有效的。
- 胡鑫叶青郭庚山
- 关键词：模式漂移模式识别
- 一种新的快速矫正倾斜车牌图像的算法
- 在车牌自动识别系统（LPR）中,车牌图像常不可避免地存在某种程度的倾斜。车牌的倾斜会给下一步字符的准确切分和识别带来困难,最终也将大大影响车牌识别的准确度。传统的基于Hough变换的矫正方法因运算量很大,在实际应用中常常...
- 叶青朱亮红朱素红李学
- 关键词：HOUGH变换图像处理
- 文献传递
