胡海根
- 作品数:205 被引量:144H指数:7
- 供职机构:浙江工业大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金浙江省自然科学基金国家重大基础研究前期研究专项更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术文化科学农业科学电子电信更多>>
- 一种基于多特征融合的癌细胞跟踪方法
- 一种基于多特征融合的癌细胞跟踪方法,包括以下步骤:步骤1,癌细胞的检测,包括以下步骤:1.1、制作数据集;1.2、候选区域的产生;1.3、建议区域的分类及候选框的精修;步骤2,癌细胞的特征提取,包括以下步骤:2.1、质心...
- 胡海根周莉莉肖杰管秋周乾伟陈胜勇
- 文献传递
- 一种结合多种图像分割算法的实例分割方案被引量:11
- 2020年
- 针对目前在对图像中的物体进行分割时存在的分割精度不高,分割后物体缺失严重,边缘不清晰等问题,提出了一种结合多种图像分割算法的实例分割方案.该方案首先通过具有实例分割功能的Mask RCNN算法对输入的图像进行初步的分割,得到初始掩膜.再通过SLIC超像素分割算法对原图进行超像素分割得到超像素块,结合超像素块对初始掩膜的边缘进行扩展,结合扩展后的掩膜和初始掩膜进行形态学操作得到GrabCut算法分割的初始三元图,该图中明确指出了确定的前景、确定的背景和待分割区域,在此基础上用改进的GrabCut算法建立高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM),并反复迭代高斯混合模型参数,最后利用最大流最小割算法得到最优目标分割结果.实验结果表明,本文所提出的图像分割方案,分割效果在直观上能保证物体的完整性,基本能够将物体的所有信息都分割出来.与其他的分割算法进行比较,本文方案在分割精度上平均提高了约6.9%,同时具有很好的视觉效果.
- 詹琦梁陈胜勇胡海根李小薪周乾伟
- 关键词:MASKGRABCUT图像分割形态学
- 一种基于深度学习的改进损失函数的步态识别方法
- 一种基于深度学习的改进损失函数的步态识别方法,包括以下步骤:步骤1、获取行人步态数据集;步骤2、对步骤1得到的训练数据进行预处理,利用中心线原则将数据切割成64*64;步骤3、搭建深度卷积神经网络;步骤4、设计损失函数;...
- 胡海根汪鹏飞吴泽成周乾伟李小薪钱汉望
- 文献传递
- 一种基于评分机制的敏感性电路单元度量方法
- 一种基于评分机制的敏感性电路单元度量方法,首先,构造满足均匀非伯努利序列分布特点的输入向量样本集;接着,利用生成的满足均匀非伯努利序列的二进制序列,对敏感性电路单元实施抽样;然后,利用SCA方法计算给定输入向量与敏感性电...
- 肖杰施展辉诸玮东胡海根周乾伟季奇瓯孙紫文
- 文献传递
- 一种基于深度卷积对抗生成网络的皮肤病图像的生成方法
- 一种基于深度卷积对抗生成网络的皮肤病图像的生成方法,包括以下步骤:步骤1:对原始训练数据的预处理,对原始训练数据进行分割,得到皮肤病变区域的分割图片;步骤2:深度卷积对抗生成网络结构的建立,使用卷积神经网络来进行分别构建...
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- 文献传递
- 一种基于视频分析的地下车库乱停检测方法
- 一种基于视频分析的地下车库乱停检测方法,获取视频,截取得到图片集合;使用YOLOv3模型对图片进行目标检测,检测出车头、车侧、车尾、车牌和停车线区域;如果检测到车侧或车尾,则将该车辆标记为乱停,并记录;对停车线区域进行一...
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- 一种基于EPTM模型的电路信号可靠性的概率计算方法
- 一种基于EPTM模型的电路信号可靠性的概率计算方法,所述计算方法包括以下步骤:步骤1:网表解析及相关量的初始化;步骤2:提取电路基本构件g<Sub>j</Sub>,并计算其输入信号的PTM;步骤3:提取g<Sub>j</...
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- 一种在流形上小领域的相似性强化方法
- 一种在流形上小领域的相似性强化方法,包括以下步骤:1)图像随机扰动:对输入的图像按照一定的扰动强度进行扰动,输出一张经过扰动后的全新的图像;2)隐变量随机扰动:输入经编码后生成的隐变量,根据一定的扰动强度对隐变量进行扰动...
- 周乾伟陶鹏陈禹行詹琦梁胡海根李小薪陈胜勇
- 文献传递
- 一种基于链码法的钕铁硼磁性稀土材料晶体分割方法
- 一种基于链码法的钕铁硼磁性稀土材料晶体分割方法,包括以下步骤:步骤1:输入钕铁硼磁性稀土材料晶体结构图像,并对其进行直方图均衡化,增强对比度;步骤2,训练deeplabv3+图像分割模型;步骤3,训练结束后,使用分割模型...
- 张辉煌胡海根陈琦周乾伟管秋
- 一种基于多尺度轻量化扩散模型的头部皮肤镜影像修复方法
- 一种基于多尺度轻量化扩散模型的头部皮肤镜影像修复方法,包括以下步骤:步骤1:对原始训练数据进行预处理,对每张影像的毛发遮挡部分制作所对应的mask,并形成各自最后的masked图像;步骤2:构建采用多尺度训练方式的扩散模...
- 胡海根 龚晨铨 苏一平陈琦 周乾伟管秋