罗大鹏
- 作品数:33 被引量:61H指数:5
- 供职机构:中国地质大学机械与电子信息学院更多>>
- 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湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术电子电信文化科学天文地球更多>>
- 一种目标检测方法
- 本发明公开了基于维数递增弱线性回归树的目标检测方法,其步骤为:①准备训练样本集(x<Sub>i</Sub>,y<Sub>i</Sub>),i=1,……,N,x<Sub>i</Sub>表示训练样本的特征值集合,y<Sub>...
- 罗大鹏桑农黄锐王岳环唐奇伶高峻高常鑫笪邦友
- 文献传递
- 半自主在线学习目标检测系统被引量:3
- 2016年
- 针对不同监控场景,不同成像条件下目标姿态变化较大的问题,提出一种具有半自主学习能力的目标检测系统。该系统能在执行检测任务的同时,通过快速的半自主学习提高检测性能。系统包括了目标检测模块及在线学习模块。为满足系统在线学习需求,提出随机蕨分类器的在线学习方法,使目标检测模块可持续自我更新,提高检测性能。通过半自主在线学习框架使整个学习过程不需准备初始训练样本集,只需框选一个待检测目标即可进行自适应学习,逐渐提高检测性能。实验表明,该方法在多种监控场景中均有较强的自适应能力和较好的目标检测效果。
- 罗琛韩家宝罗大鹏
- 关键词:目标检测
- 一种增量迭代方式下的特征向量聚类方法被引量:1
- 2010年
- 采用一种数据组织方式,提出一种特征向量聚类方法.首先选取特征空间中一些容易聚类的高密度数据点作为初始种子集合,并对其进行聚类.然后从剩下的数据点中选取种子集合的所有k近邻数据点,通过半监督判别式分析方法将当前种子集合及其k近邻数据投影到一个新的投影空间中,在该空间中对这些数据点再进行聚类,得到新的聚类结果,并将这些k近邻数据添加到当前种子集合中.通过迭代上述步骤,当种子集合的k近邻数据为空集时,算法结束.实验表明,该聚类方法优于经典的K-means、均值漂移、谱聚类等算法.
- 黄锐桑农刘乐元罗大鹏唐奇伶
- 关键词:特征向量聚类均值漂移
- 一种目标检测方法
- 本发明公开了基于维数递增弱线性回归树的目标检测方法,其步骤为:①准备训练样本集(x<Sub>i</Sub>,y<Sub>i</Sub>),i=1,……,N,x<Sub>i</Sub>表示训练样本的特征值集合,y<Sub>...
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- 可在线学习的视频目标检测系统被引量:3
- 2013年
- 本文针对视频图像中的目标检测问题,基于在线学习方法,研究具有自主学习能力的目标检测系统。该系统由目标检测模块及检测结果验证模块组成,目标检测模块由具有在线学习能力的分类器构成,检测结果验证模块通过粒子滤波对系统检测到的目标估计其后验概率分布,从而验证该检测结果是否为真实目标,并从中获得在线学习样本,实现检测系统的无需人工干预的自适应学习。为了减少验证错误对系统在线学习的影响,提出基于多信息融合的粒子滤波验证方法提高系统的鲁棒性。本文对PETS2006视频序列以及公交车内视频序列进行了目标检测实验,证明了其较强的自适应能力和较好的检测效果。
- 罗大鹏罗林波桑农
- 关键词:视频目标检测粒子滤波
- 新工科背景下教学模式及人才培养探索——以电子信息工程专业为例被引量:1
- 2022年
- 在新工科背景下,文章以电子信息工程专业为例,结合“普及型”精英科技竞赛教学体系,探索专业教学模式及人才培养的有机结合。文章分析电信系学生的学情现状,详细阐述新工科的“普及型”精英科技竞赛的内容和实施方案,构建电信学专业教学与人才培养的模式,有效提升电子信息工程专业人才培养的质量。
- 罗大鹏余蓓蓓张祥莉程卓黄田野
- 关键词:教学模式
- 一种基于在线学习的自适应级联分类器训练方法
- 本发明公开了基于在线学习的自适应级联分类器训练方法,其步骤为:①准备一个含有少量样本的训练样本集,采用级联分类器算法训练一个初始的级联分类器H<Sup>C</Sup>(x);②使用H<Sup>C</Sup>(x)遍历待检...
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- 文献传递
- 基于MATLAB的无线接收系统仿真
- 2004年
- 利用MATLAB程序设计语言完成了一套通信信号处理系统 ,将该系统应用到“城市非开挖铺管钻进系统的研究和开发”项目中进行无线数据通信的仿真 ,可以任意地修改接收滤波器的各个参数 ,并且显示出解调以及滤波后的波形 ,以期找到一组最佳的滤波器参数 ,完成整个接收系统的设计 。
- 罗大鹏叶敦范王勇
- 关键词:MATLAB系统仿真通信信号处理
- 一种基于监控视频处理的车流统计和违规检测的方法
- 本发明公开了一种基于监控视频处理的车流统计和违规检测的方法,包括步骤:获取视频源,读取一帧图像,判断当前帧是否是第一帧,如果不是,则利用当前帧和上一帧对应像素点的差值信息来更新前景背景图像,并利用前景背景图像提取当前帧的...
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- 文献传递
- 基于维数递增弱线性回归树的视频目标检测
- 2010年
- 采用线性回归树作为弱分类器,再由多个弱线性回归树组成强分类器以提高分类能力.从而在不增加特征数的情况下,通过线性回归树将特征进行自动组合以提高弱分类器的分类能力,相应地可以用更少的弱分类器组成分类能力更强的强分类器完成分类任务.对PETS2006视频序列以及公交车内视频序列的目标进行了检测,证明其具有较强的分类能力和较好的检测效果.
- 罗大鹏桑农黄锐
- 关键词:计算机视觉学习算法视频目标检测分类器