李敏
- 作品数:39 被引量:41H指数:3
- 供职机构:武汉纺织大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金湖北省教育厅科学技术研究项目湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目更多>>
- 相关领域:轻工技术与工程自动化与计算机技术文化科学语言文字更多>>
- 一种图像相似度的计算方法、系统、存储介质及电子设备
- 本发明提供了一种图像相似度的计算方法、系统、存储介质及电子设备,其方法包括:获取待处理图像的灰度图像,待处理图像包括目标图像以及对比图像;对灰度图像进行奇异值分解得到若干个子图像,选取其中预设数量的子图像还原得到处理图像...
- 胡新荣欧阳祥彭涛刘军平陈常念张自力崔树芹陈佳李敏何儒汉吴晓堃
- 文献传递
- 基于改进RefineDet的织物疵点检测被引量:1
- 2022年
- 为了实现织物疵点的自动检测与分类,提出了一种基于改进RefineDet的疵点检测方法。首先,将VGG16改为全卷积网络对织物图像特征进行提取;其次,为了获取疵点重要的特征并抑制不必要的特征,在Anchor细化模块(Anchor refinement module,ARM)中加入了注意力机制;为了提高网络的分类性能,在传输连接块(Transfer connection block,TCB)中加入了SE模块(Squeeze and excitation,SE);最后,目标检测模块(Object detection module,ODM)将检测的结果回归到准确的目标位置,并预测疵点的类别,对疵点进行定位。结果表明:本文算法对孔、污渍、纱疵和线状4种类别织物图像的均值平均精度mAP达到了79.7%,比传统RefineDet检测方法均值平均精度提高了5.0%,具有良好的分类和定位效果。
- 阮梦玉李敏何儒汉姚迅
- 关键词:疵点检测
- 基于自适应网格划分的针织物仿真被引量:2
- 2022年
- 为了提高针织物仿真效率并保证仿真效果的真实性,提出一种利用纱线模型周期性的方法。该方法首先建立网格与纱线模型之间的对应关系,然后对网格模型与纱线模型分别进行仿真。在整体形变效果方面以网格仿真为主,为了加快网格仿真速度、提高低分辨率网格下的形变效果,仿真过程中使用自适应网格划分技术,根据形变的程度适当地细分与粗化相应位置的网格模型,并计算网格面的应变。在微观形变细节方面,使用不同的应变参数的输入对纱线最小重复单元进行仿真,得到该重复单元的输入应变参数与能量密度之间的关系。最后通过网格模型中得到的应变参数输入,将仿真结果映射到经过网格仿真输出的网格模型上。对5种不同针法的织物进行仿真实验,结果表明该方法比起传统网格仿真方法有更接近真实的形变效果,仿真过程中使用的模型顶点与网格数量相比输入网格减少20%~30%,并且在时间效率上最多能够提升39.7%。
- 胡新荣汪卓刘军平彭涛李敏李丽
- 关键词:弹簧质点模型
- 基于改进的残差神经网络的服装标签属性识别被引量:5
- 2019年
- 近年来服装电商的迅猛发展使得服装图像的属性标签识别具有广泛市场需求,而服装图像自身具有的特殊性使其在识别中更具有挑战性。鉴于深度学习算法已经在语音识别、图像处理等多个领域取得的巨大成功,论文设计了一种基于残差神经网络ResNet50的深度学习模型,即Res-FashionAINet,将其应用到服装的标签属性识别上。通过数据预处理、模型训练和属性预测三个步骤进行实验,在来自真实购物平台的服装图片所组成的FashionAI数据集上,取得较高的识别准确率,在服装属性识别问题上具有一定优势。
- 张萌岩何儒汉詹伟李敏陈佳
- 一种太阳能LED防水新型壁挂灯
- 本实用新型公开了一种太阳能LED防水新型壁挂灯,属于照明技术领域,包括支撑板,支撑板底部固定安装有固定板,固定板底部固定安装有真空吸盘,支撑板外侧转动设置有阻尼转轴,阻尼转轴外侧一端固定安装有固定块,固定块外侧一端固定安...
- 兰军吴佳宇李敏
- 文献传递
- 基于多特征融合注意力机制辅助自编码器的故障检测方法
- 本发明提出了基于多特征融合注意力机制辅助自编码器的故障检测方法,属于工业过程故障检测领域。本发明设计利用传统机器学习提取特征的稳定性优势与深度学习提取特征的包容性优势相结合,适应于复杂工业过程故障检测。本发明通过ICA处...
- 王兆静童一凡王帮超朱标颜小运胡新荣梁金星李敏李丽杨非
- 基于边缘信息引导的图像内部遮挡关系预测方法和系统
- 本发明公开了一种基于边缘信息引导的图像内部遮挡关系预测方法和系统。所述方法包括边缘检测器和遮挡关系预测器两部分,包括以下步骤:输入图像通过由图像切分模块、多个池化Transformer模块和反卷积模块组成的边缘检测器,生...
- 颜小运王兆静胡新荣李丽李敏罗航王晨杨凯邱伊佳金昊
- 一种基于多尺度池化Transformer的图像内部遮挡关系预测方法
- 本发明公开了一种基于多尺度池化Transformer的图像内部遮挡关系预测方法。所述的方法包括以下步骤:输入图像首先通过由卷积模块、图像切分模块和多尺度池化Transformer模块组成的编码器;然后这些特征通过逐层对应...
- 颜小运王兆静李敏李映进王晨杨凯欧浩余可
- 结合卷积神经网络多层特征融合和K-Means聚类的服装图像检索方法被引量:19
- 2019年
- 随着服装电子商务的蓬勃发展,海量的服装图像数据被累积,对服装图像“以图搜图”成为了当前的一个热点研究方向。服装图像有着丰富的整体语义信息和大量细节信息,要对其实现精准检索是一项挑战性难题。传统的基于人工语义标注的服装图像方法和以人工设计的颜色与纹理等内容特征进行服装图像检索的方法均存在较大局限性。文中利用卷积神经网络多层特征融合提取特征,然后使用K-Means聚类加快服装图像的检索,充分利用深度卷积神经网络在图像特征提取上的有效性和层次性,融合不同卷积层次特征的细节信息和抽象语义信息以提升检索的准确度,并利用K-Means加快检索速度。所提方法首先对服装图像数据集进行统一的尺寸处理,然后利用卷积神经网络进行训练和特征提取,抽取出服装图像从低到高的多层次特征,进而将多种层次的特征进行融合,最终使用K-Means聚类方法对提取的图像库特征进行有效检索。在DeepFashion子类数据集Category and Attribute Prediction Benchmark和In-shop Clothes Retrieval Benchmark上的实验结果表明,所提方法能有效增强服装图像的特征表达能力,提高了检索准确率和检索速度,优于其他主流方法。
- 侯媛媛何儒汉李敏陈佳
- 关键词:卷积神经网络K-MEANS聚类
- 生物组织非线性形变前后MR影像特征点匹配方法及系统
- 本发明涉及生物组织非线性形变前后MR影像特征点匹配方法及系统。本发明提出基于深度级联卷积神经网络的特征点自动检测方法。首先,通过第一层的深度卷积网络获得特征点的大致区域,然后在第二层和第三层的级联卷积网络中逐步逼近目标特...
- 陈佳何儒汉胡新荣李敏张绪冰