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陈平

作品数:211 被引量:236H指数:8
供职机构:中北大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金山西省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信机械工程理学更多>>

文献类型

  • 114篇期刊文章
  • 76篇专利
  • 19篇会议论文
  • 2篇学位论文

领域

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  • 17篇电子电信
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  • 1篇化学工程
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  • 1篇农业科学
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主题

  • 83篇图像
  • 49篇成像
  • 27篇X射线
  • 26篇射线
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  • 17篇成像方法
  • 15篇电压
  • 14篇能谱
  • 14篇网络
  • 12篇CT成像
  • 11篇神经网
  • 11篇神经网络
  • 10篇有效厚度
  • 10篇射线图像
  • 9篇滤波
  • 9篇卷积
  • 8篇先验
  • 8篇灰度
  • 6篇投影图
  • 6篇重建图像

机构

  • 210篇中北大学
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  • 1篇中国科学院上...
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  • 1篇中国电子科技...
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作者

  • 211篇陈平
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  • 48篇魏交统
  • 37篇王黎明
  • 37篇苏新彦
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  • 8篇陈方林
  • 6篇赵鑫
  • 5篇刘华
  • 5篇聂鹏飞
  • 4篇张丕状
  • 4篇赵霞
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  • 3篇桂志国
  • 3篇张鹏程
  • 3篇王志强

传媒

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  • 5篇Journa...
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  • 2篇电子学报
  • 2篇光学学报
  • 2篇兵工学报
  • 2篇固体火箭技术
  • 2篇无损检测
  • 2篇中北大学学报...

年份

  • 17篇2024
  • 28篇2023
  • 20篇2022
  • 14篇2021
  • 12篇2020
  • 8篇2019
  • 11篇2018
  • 16篇2017
  • 11篇2016
  • 15篇2015
  • 22篇2014
  • 15篇2013
  • 4篇2012
  • 1篇2011
  • 5篇2010
  • 6篇2009
  • 4篇2008
  • 1篇2007
  • 1篇1997
211 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
对增材制造工件进行CT成像的方法及装置
本发明提出对增材制造工件进行CT成像的方法及装置。方法包括:工件顶部上方放置双目摄像头,以使得双目摄像头在增材制造过程中实时采集工件的图像,实时对双目摄像头同一时刻采集的左、右两幅图像进行特征提取,根据提取的特征点,对工...
孔慧华李毅红陈平樊亚红潘晋孝
文献传递
任意扫描轨迹的CT成像方法研究
2014年
在工业CT成像应用中,由于复杂结构件形状、结构、组分等特征的限制,使得射线能量与有效厚度不匹配,常规的扫描方式易使投影数据缺失,投影数据完备性较差。为此,本文通过改变轨迹来弥补投影数据缺失,推导任意轨迹的成像模式。首先,在任意轨迹的基础上进行投影几何关系建模,结合空间几何知识完成投影矩阵的刻画;其次,基于迭代重建算法对轨迹的无约束化,进行任意轨迹成像模式下的迭代重建;最后通过小锥角、大锥角以及厚度差异比较大的构件成像仿真实验,验证算法的正确性和可行性。对于厚度差异比较大的工件,该方法相对于传统的圆轨迹扫描,投影数据更完备,CT重建质量高。
刘华陈平潘晋孝
关键词:投影矩阵
基于线结构光的钢化玻璃表面形貌的测量被引量:1
2013年
利用非接触式的测量方法,对弯折透明玻璃的表面形貌进行重建。首先,根据搭建的测量系统,建立激光照在玻璃截面上的光条三维信息与获取的激光图像的二维信息之间的测量几何模型;然后,采用高斯分布曲线拟合的方法,对获取的激光条图像进行亚像素精度的激光条中心线的提取;最后,通过实验,利用上述步骤,获取玻璃表面50个截面处的三维信息,并利用三角形剖分法对相邻两条激光条中心线进行拼接,从而可以高精度的获得玻璃的表面形貌。
赵鑫潘晋孝刘宾陈平
关键词:线结构光表面形貌亚像素精度高斯分布图像平滑
基于深度学习的复杂背景下目标检测被引量:15
2018年
针对某些静态图像背景复杂,受环境因素(光照、遮挡、掩盖等)影响较大的问题,提出一种基于深度学习算法的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结构对目标进行检测。利用CNN网络可自主提取图像特征并进行学习的优点,避免了复杂的人工特征选择和提取过程。通过一种区域合并的方法进行端到端的交替训练,在复杂背景图像的处理中体现出较优的性能。CNN的局部连接、权值共享及池化操作等特性使之可以有效地降低网络的复杂度、减少训练参数的数目、提高检测效率。试验验证结果表明:此方法在互联网图像数据库检测方面达到了较高的精度。采用坦克模型图像对复杂背景下的单目标、多目标以及不同程度的遮挡、伪装等情况进行试验,得出该方法具有一定的鲁棒性。
王志陈平潘晋孝
关键词:目标检测特征提取
CT图像边缘退化模型的建立及其在图像尺寸测量中的应用被引量:12
2009年
考虑工业CT产品质量检测和逆向设计的需求,特别针对有规则边缘的CT图像,建立了CT图像边缘退化模型,并将该模型应用于CT图像尺寸测量技术以提高测量精度。首先根据CT图像边缘退化的数学描述,构建了图像边缘退化模型;然后通过原CT图像的灰度信息以及灰度曲线的拐点信息确定退化模型中的相关参数;最后,利用这个退化模型对原CT图像的边缘进行恢复,准确提取CT图像的边缘信息,从而完成CT图像的尺寸测量。实验结果显示,该方法对边缘阶跃性较差的CT图像进行尺寸测量得到的相对误差为2%,比常用的图像尺寸测量方法减小了1.5%。结果表明,该方法能够有效地提取CT图像边缘信息,且尺寸测量精度较高。
陈平潘晋孝刘宾
关键词:工业CT尺寸测量
基于X射线图像的树木病虫害检测方法研究被引量:1
2023年
针对现有树木病虫害检测方法精度低、效率慢的问题,基于X射线成像理论、自适应图像聚类分割方法,提出了一种基于X射线图像的树木病虫害改进检测方法。通过采用X射线偏轴旋转检测法提高检测成像质量和图像分割效果,同时针对现有图像分割算法对虫害缺陷树木图像分割效果差的问题,提出一种改进模糊C-均值聚类(improve fuzzy C-means clustering,IFCM)图像分割算法,利用灰度直方图自适应确定初始聚类中心和聚类数目,根据聚类集群完整度和聚类大小优化隶属度函数。实验结果表明,相较现有图像分割算法对虫害缺陷树木图像的分割精度显著提升,平均分割精度达到89.91%,同时欠分割率和过分割率大幅下降,较为完整地分割出了图像中的虫害缺陷区域,实现了对虫害缺陷树木图像的分割检测。
陈籽君陈平秦英伟
关键词:改进FCM算法图像分割
基于增量学习的X射线安检系统检测算法研究被引量:1
2019年
针对现有智能X射线安检系统对新出现的异种危险物无法进行有效检测以及重新训练模型效率低的问题,研究了一种基于增量学习的X射线安检系统目标检测算法.该算法将传统目标检测网络faster rcnn中的特征提取器替换为残差网络,并在该网络的最后全连接层通过增加对应于新类的目标分类与边框回归神经元构成目标检测的增量学习网络,在该增量网络的损失函数中引入蒸馏损失解决新数据更新网络引起的灾难遗忘问题.最后,在X射线安检系统原7类数据训练模型的基础上依次增加1类新目标数据继续训练并检测,新增目标识别率不低于90%.该算法在保持网络对旧类检测能力的同时,也能将新增危险物以较高的精度检测出来.
田敏皓陈平
关键词:目标检测安检系统损失函数
基于瓶颈残差注意力机制U-net的肝脏肿瘤分割被引量:1
2021年
医学CT图像中含有的大量噪声以及肝脏肿瘤大小不均一、位置因人而异且与相邻器官较相似的组织密度等都造成肝脏肿瘤分割困难。现有传统全卷积神经网络(FCN)方法,通过为输入CT图像中每个像素分配类别标签来实现肝脏肿瘤分割,但在分割精度上仍会出现小目标漏检或目标边界分割模糊的问题。针对这些问题,本文提出一种瓶颈残差注意力机制U-net(BRA U-net)的肝脏肿瘤分割方法,通过引入瓶颈残差模块可在非常深的网络中大幅减少计算量的同时解决梯度消失问题,此外堆叠的注意力模块可以增大有效特征的比重。本文在公共MICCAI2017肝肿瘤分割数据集上测试了该框架,戴斯相似性系数值达到0.788,高于其他对比分割网络,并利用3D-IRCADb数据集来验证该方法的一般性,结果表明本文方法分割效果良好,能够为临床诊断提供可靠依据。
董晓莹陈平
关键词:医学CT图像
弹丸在膛内运动的回波信号瞬时频率估计方法研究被引量:2
2017年
微波干涉仪可获取含内弹道运动信息的多普勒回波信号,为有效地估计回波信号的瞬时频率,利用短时傅里叶变换、Wigner-Ville变换、多项式调频小波变换(PCT)等方法对含有不同噪声的模拟弹丸回波信号和真实的弹丸回波信号进行分析和对比。研究结果表明:多项式调频小波构造匹配变换核的PCT方法时频聚集性最好,瞬时频率估计精度最高,并具有一定的抗干扰能力,说明PCT方法适合于弹丸在膛内运动回波信号的瞬时频率估计。
王鉴韩焱王黎明张丕状陈平
关键词:瞬时频率估计弹丸运动微波干涉仪时频分布
基于多目标优化的SIFT特征匹配算法被引量:3
2010年
SIFT算子在实际应用中,由于地面图像本身特征不明显且提取出的特征点多、乱以及灰度变化不明显等特点的影响,从而导致特征点误匹配。为此提出一种改进的SIFT图像特征匹配算法。该算法是在SIFT特征匹配的基础上,利用多目标优化算法,建立相关匹配模板,利用给定同一场景的两幅图像,寻找同一场景点投影到图像中的模板之间的相关性建立数学模型即目标函数,根据同一幅图像中模板间的距离建立边界约束条件,从而剔除一些误匹配点。实验表明,该算法可以有效地提高图像匹配精度。
闫志王黎明陈平
关键词:SIFT多目标优化
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