李秀华
- 作品数：35 被引量：66H指数：5
- 供职机构：长春工业大学更多>>
- 发文基金：吉林省教育厅基金吉林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电子电信医药卫生文化科学更多>>
- 应用于大型热处理自动线控制系统的现场总线网络仿真器
- 该文分析了从DCS到FCS的变革,论述了现场总线的本质含义、产生历程并介绍了几种现场总线,并选择其中之一的控制器局域网CAN(Controller Area Network)总线进行研究,简述了CAN部线的技术规范要点,...
- 李秀华
- 关键词：现场总线控制系统控制器局域网FCS仿真器
- 文献传递
- 一种基于UNet++优化和权值预算的脑肿瘤分割算法
- 针对脑肿瘤磁共振成像（MRI）多模态精准分割，3D脑肿瘤分割网络比2D脑肿瘤分割网络在学习过程中，更好保存中间层信息，分割效果更好，但是在肿瘤内部组织分割时，效果总是差强人意。引入基于UNet网络改进的UNet++网络，...
- 侯阿临吴浪孙弘建杨骐豪崔博姬鹏季鸿坤刘丽伟李秀华梁超杨冬
- 文献传递
- 一种基于UNet的脑肿瘤分割方法
- 本发明提出一种基于混合损失函数的改进UNet脑肿瘤分割方法提高脑肿瘤分割精度。针对脑肿瘤磁共振成像(MRI)多模态精准分割，UNet网络在编码和解码阶段特征图直接融合，产生许多冗余信息，导致脑肿瘤分割精确度不够。在UNe...
- 李秀华王士奇朱水成
- 一种全连接CRF级联FCN和K均值脑肿瘤分割算法
- 本发明涉及一种基于深度学习和传统分割算法结合的脑肿瘤分割算法，特别是一种全连接CRF级联FCN和K均值脑肿瘤分割算法。DenseCRF将原始图像中的所有像素与FCN算法的分割结果中的每个像素进行匹配，寻找具有相同属性的像...
- 侯阿临杨理柱刘丽伟李阳李秀华梁超杨冬姜伟楠季鸿坤
- 一种基于YOLOv8的智能驾驶交互及控制系统
- 本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于YOLOv8的智能驾驶交互及控制系统。该系统能够在自动驾驶过程中通过使用YOLOv8算法，实现对行人、交通信号灯、车辆、车道线和交通标志的精确识别，以增强自动驾驶过程中的安全性...
- 侯阿临张俊鹏徐民俊操文孙佳宇炎梦雪赵冰瑶任子航刘丽伟李秀华梁超杨冬
- 普通工科院校师生关系现状剖析及应对策略
- 2021年
- 在国内外环境纷繁复杂、信息高速发展的新时代背景下,普通工科院校的办学条件及学生的综合素对融洽的师生关系有较大影响。针对普通工科院校如何建立良好师生关系的问题,查阅了大量文献,并通过发放调查问卷的方式进行了调研,总结出普通工科院校师生关系现状及不和谐成因。通过教学实践,总结出构建新型师生关系的原则及策略。
- 李秀华宋立明李阳侯阿临刘丽伟
- 关键词：普通工科院校师生关系
- 一种基于SimAM-YOLOv4的自动驾驶目标检测算法
- 本发明公开一种基于SimAM‑YOLOv4的自动驾驶目标检测算法。针对在自动驾驶场景下单阶段目标检测对小目标精度不足的问题，权衡精度与速度的共同需求，提出一种改进的YOLOv4目标检测算法。筛选数据集类别，调整原数据标签...
- 刘丽伟侯德彪侯阿临李秀华梁超杨冬
- 一种基于U-Net的脑肿瘤分割方法
- 2022年
- 脑肿瘤MRI图像分割是脑肿瘤诊断和治疗的重要环节。对于脑肿瘤MRI医学图像存在难以精确分割的问题,在U-Net网络分割方法基础上进行了改进,于编码路径-解码路径的长连接中引入注意力模块,使网络模型关注需要分割区域的特征,避免信息冗余,以达到脑肿瘤图像精准分割的目的。此外,还提出一种基于Dice损失和焦点损失的混合损失函数,用以解决类不平衡问题,提高对肿瘤核心区域的分割效果。将改进模型及改进混合损失函数在BraTS2018和BraTS2019上进行实验。通过分析表明,与传统的U-Net相比,提出的分割方法在脑肿瘤不同区域的Dice值、精准率、敏感度均有提升,拥有更好的性能。
- 李秀华王士奇宋立明
- 一种基于改进蚁群算法的路径规划方法
- 本发明涉及一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。该算法将改进的人工势场(APF)算法和蚁群算法相结合，采用改进APF算法进行初始地图规划，降低了蚁群算法初始规划的盲目性。该算法利用A*算法的评估函数以及路径转折角度来改进启...
- 侯阿临杨骐豪姜伟楠吴浪孙弘建季鸿坤杨理柱刘丽伟李秀华梁超杨冬
- 基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究被引量：8
- 2021年
- 机器人自主移动导航是近年来研究的热点。针对蚁群优化(ACO)算法存在收敛速度慢以及易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的ACO算法来解决机器人路径规划问题。上述算法将改进的人工势场(APF)算法和蚁群算法相结合,采用改进APF算法进行初始地图规划,减少了ACO算法初始规划的盲目性。算法利用A*算法的评估函数以及路径转折角度来改进启发函数,引入启发信息递增函数,免于局部最优的同时保证收敛速度。改进算法的信息素更新机制和路径评价函数,提高了算法的全局最优性,使得到的路径更符合实际需求。通过改进该算法的信息素更新机制和路径评价函数,提高了算法的全局最优性,得到的路径更符合实际需求。仿真结果表明,改进算法能提升收敛速度和最优解。
- 姜伟楠杨理柱李秀华侯阿临
- 关键词：路径规划蚁群优化算法启发式函数
