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丁胜: 作品数：48 被引量：218H指数：8; 供职机构：武汉科技大学计算机科学与技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>; 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>>

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一种基于云计算与网页解析技术的数据检索系统: 本发明公开了一种基于云计算与网页解析技术的数据检索系统，该系统包括通过网络与服务器连接的移动终端、云计算服务器、第三方数据服务器、第三方推送服务器，移动终端用于完成和用户的人机交互，云计算服务器提供大量html数据的处理...; 丁胜夏飞欧阳琳; 文献传递

一种神经网络权重矩阵拆分与组合的方法: 本发明公开了一种神经网络权重矩阵拆分与组合的方法。该方法用于具有one‑stage网络结构的目标检测中，在进行目标检测时，首先确定要检测的物体种类，通过收集图片数据进行训练，得到原始权重矩阵；原有N个类别，当其中某一类或...; 邓春华刘子威林云汉朱子奇丁胜

基于改进注意力机制的交通标志检测算法被引量：7: 2022年; 针对交通标志在某些场景中存在分辨率过低、被覆盖等环境因素影响导致在目标检测任务中出现漏检、误检的情况,提出一种基于改进注意力机制的交通标志检测算法。首先,针对交通标志因破损、光照等环境影响造成图像分辨率低从而导致网络提取图像特征信息有限的问题,在主干网络中添加注意力模块以增强目标区域的关键特征;其次,特征图中相邻通道间的局部特征由于感受野重叠而存在一定的相关性,用大小为k的一维卷积代替通道注意力模块中的全连接层,以达到聚合不同通道信息和减少额外参数量的作用;最后,在路径聚合网络(PANet)的中、小尺度特征层引入感受野模块来增大特征图的感受野以融合目标区域的上下文信息,从而提升网络对交通标志的检测能力。在中国交通标志检测数据集(CCTSDB)上的实验结果表明,所提出的YOLOv4(YouOnlyLookOncev4)改进算法在引进极少的参数量与原算法检测速度相差不大的情况下,平均精确率均值(mAP)达96.88%,mAP提升了1.48%;而与轻量级网络YOLOv5s相比,在单张检测速度慢10 ms的情况下,所提算法mAP比YOLOv5s高3.40个百分点,检测速度达到40frame/s,说明该算法完全满足目标检测实时性的要求。; 张新宇丁胜杨治佩

基于深度学习的复杂气象条件下海上船只检测被引量：11: 2018年; 为了解决复杂海情环境下的不同种类和大小的舰船检测问题,提出一种实时的深度学习的目标检测算法。首先,提出了一种清晰图片和模糊图片(雨、雾等图片)判别的方法;然后,在YOLO v2的深度学习框架的基础上提出一种多尺度目标检测算法;最后,针对遥感图像舰船目标的特点,提出了一种改进的非极大值抑制和显著性分割算法,对最终的检测结果进一步优化。在复杂海情和气象条件下的舰船目标公开比赛的数据集上,实验结果表明,相比原始的YOLO v2,该方法的准确率提升了16%。; 熊咏平丁胜邓春华方国康龚锐; 关键词：目标检测

智能优化算法在高光谱遥感影像分类中的应用研究: 随着遥感技术的发展,高光谱遥感作为新型的遥感方式已经在许多领域得到了广泛的应用,目前高光谱遥感已成为遥感应用领域的研究热点。由于高光谱遥感影像波段多,数据量大,样本获取难度较大,这给高光谱遥感影像的处理和分析带来了新的挑...; 丁胜; 关键词：高光谱遥感波段选择灰度共生矩阵小波分解; 文献传递

一种基于深度学习的无人机运动模糊图像的复原方法: 本发明提出了一种基于深度学习的无人机运动模糊图像的复原方法，在像素递归超分辨率网络的基础上，对其进行改进，将沙漏网络的优点引入进来，形成一种新的网络模型。网络模型分为优先网络和调节网络两个支路。优先网络是一个pixelC...; 邓春华蔡锷朱子奇刘静丁胜

一种基于多代理的安全服务模型被引量：1: 2005年; 文章介绍了一种安全服务的多代理系统模型,阐述了该系统模型的组成和功能,提出了用户的安全认证和授权方案的设计,从而为用户提供了高效可靠的安全服务。; 王思鹏丁胜; 关键词：多代理中间件网络安全授权

一种神经网络权重矩阵拆分与组合的方法: 本发明公开了一种神经网络权重矩阵拆分与组合的方法。该方法用于具有one‑stage网络结构的目标检测中，在进行目标检测时，首先确定要检测的物体种类，通过收集图片数据进行训练，得到原始权重矩阵；原有N个类别，当其中某一类或...; 邓春华刘子威林云汉朱子奇丁胜; 文献传递

基于ASP的在线考试系统的设计与实现被引量：16: 2005年; 文章介绍了一个在Web环境下,基于ASP技术开发的在线考试系统的总体设计、主要功能模块。; 李俊彭昕彦丁胜; 关键词：在线考试系统 ASP WEB环境功能模块