您的位置： 专家智库 > >

汪国新

作品数：4 被引量：0H指数：0
供职机构：合肥工业大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 4篇中文专利

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇多尺度
  • 2篇圆形度
  • 2篇噪声
  • 2篇增量式
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇图像
  • 2篇图像噪声
  • 2篇评估值
  • 2篇准确率
  • 2篇网络
  • 2篇细胞
  • 2篇细胞识别
  • 2篇卷积
  • 2篇卷积神经网络
  • 2篇孔洞
  • 2篇孔洞填充
  • 2篇估值
  • 2篇安全带

机构

  • 4篇合肥工业大学

作者

  • 4篇邵堃
  • 4篇檀结庆
  • 4篇霍星
  • 4篇汪国新
  • 2篇赵峰
  • 2篇何逸飞
  • 2篇荆珏华
  • 2篇沈宏伟

年份

  • 1篇2019
  • 1篇2018
  • 1篇2017
  • 1篇2016
共 4 条 记 录，以下是 1-4
全选 清除 导出
排序方式：
一种用于细胞的识别计数方法
本发明公开了一种用于细胞的识别计数方法，包括9个步骤：对微米级显微采集环境下的图像进行预处理；对预处理后获得的图像进行细胞孔洞提取；利用连通域的知识进行细胞的封闭孔洞填充；在步骤3中填充后的图像中提取细胞的轮廓线点序列；...
霍星檀结庆荆珏华董周樑汪国新何逸飞沈宏伟邵堃
文献传递
一种用于细胞的识别计数方法
本发明公开了一种用于细胞的识别计数方法，包括9个步骤：对微米级显微采集环境下的图像进行预处理；对预处理后获得的图像进行细胞孔洞提取；利用连通域的知识进行细胞的封闭孔洞填充；在步骤3中填充后的图像中提取细胞的轮廓线点序列；...
霍星檀结庆荆珏华董周樑汪国新何逸飞沈宏伟邵堃
文献传递
一种改进的安全带检测方法
本发明提供一种改进的安全带检测方法，发明采用卷积神经网络作为训练模型，用于解决现有深度学习安全带检测方法检测准确率低的问题。本发明通过使用一种新型的反馈增量式卷积神经网络训练方法以及新型多分支最终评估值获取方法提高了卷积...
霍星赵峰檀结庆邵堃董周樑汪国新
一种改进的安全带检测方法
本发明提供一种改进的安全带检测方法，发明采用卷积神经网络作为训练模型，用于解决现有深度学习安全带检测方法检测准确率低的问题。本发明通过使用一种新型的反馈增量式卷积神经网络训练方法以及新型多分支最终评估值获取方法提高了卷积...
霍星赵峰檀结庆邵堃董周樑汪国新
文献传递
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0