侯凌燕
- 作品数：27 被引量：120H指数：6
- 供职机构：北京信息科技大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市重点实验室开放基金北京市教育委员会科技发展计划面上项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程文化科学交通运输工程更多>>
- 基于SVDD与VGG的纽扣表面缺陷检测
- 2024年
- 为解决纽扣表面缺陷检测中人工效率低下,且无需对纽扣表面瑕疵进行分类的问题,提出一种基于DEEP SVDD与改进VGG16的纽扣表面缺陷检测模型。在VGG16中增加BN层加快网络收敛;为提升网络特征提取能力引入SE注意力模块;使用全局平局池化替代全连接层,减少模型参数量,使模型更加健壮。实验结果表明,改进后的模型在DEEP SVDD中的两种方法软边界及一类方法的AUC值分别提升7.7%、5.9%,均高于96%,单张检测时间仅4.5 ms,模型性能满足实际要求。
- 樊鑫江佟强杨大利侯凌燕梁旭
- 一种改进的深度神经网络的花卉图像分类被引量：7
- 2019年
- 花卉图像类内差异性大和类间相似性高使得花卉图像分类较难.传统花卉分类方法和普通卷积神经网络很难完整地表达花卉图像的特征,故而分类效果不理想.为提高花卉分类准确率,提出改进的InceptionV3网络用于花卉图片的分类.采用迁移学习的方法,将在大规模数据集上训练的InceptionV3网络用于花卉图像数据集的分类,对其中的激活函数进行改进.在通用Oxford flower-102数据集上的实验表明:该模型在花类图像分类任务中比传统方法和普通卷积神经网络分类准确率高,且比未改进的卷积神经网络准确率高,迁移过程准确率达到81.32%,微调过程准确率达到92.85%.
- 吴迪侯凌燕刘秀磊李红臣
- 关键词：图像分类
- 面向专业工程认证的嵌入式CPS方法课程改革实践被引量：4
- 2019年
- 随着新课堂改革,传统教学方式已不符合新课程改革的标准,面向复杂工程认证的教学理念与导向,为高等教学工作明确了目标,指明了方向,应大力进行课堂教学的改革。文章针对嵌入式CPS方法课程,提出了面向复杂工程认证的基于CPS理论构建嵌入式系统的方法在课堂教学中的应用。
- 王超张伟侯凌燕
- 关键词：课程改革
- 基于Proteus的微机原理与接口技术教学改革被引量：44
- 2016年
- 针对微机原理与接口技术课程的概念抽象及实践性和综合性都很强的特点,分析了传统理论和实践教学中存在的难点和问题,提出应用仿真软件Proteus的解决方法。在分析了Proteus对微机原理与接口技术授课内容的器件、调试手段及环境等的支持程度后,通过实际的教学案例,对理论教学和实践教学两个方面的改革进行阐述和分析。通过这些教学案例的实践证明,基于Proteus的理论和实践教学能够提高学生的学习兴趣、锻炼学生的软硬件综合开发和设计能力、降低实验成本。
- 朱敏玲张伟侯凌燕
- 关键词：微机原理接口技术教学改革PROTEUS
- 基于多标签学习的卷积神经网络的图像标注方法被引量：20
- 2017年
- 针对图像自动标注中因人工选择特征而导致信息缺失的缺点,提出使用卷积神经网络对样本进行自主特征学习。为了适应图像自动标注的多标签学习的特点以及提高对低频词汇的召回率,首先改进卷积神经网络的损失函数,构建一个多标签学习的卷积神经网络(CNN-MLL)模型,然后利用图像标注词间的相关性对网络模型输出结果进行改善。通过在IAPR TC-12标准图像标注数据集上对比了其他传统方法,实验得出,基于采用均方误差函数的卷积神经网络(CNN-MSE)的方法较支持向量机(SVM)方法在平均召回率上提升了12.9%,较反向传播神经网络(BPNN)方法在平均准确率上提升了37.9%;基于标注结果改善的CNN-MLL方法较普通卷积神经网络的平均准确率和平均召回率分别提升了23%和20%。实验结果表明基于标注结果改善的CNN-MLL方法能有效地避免因人工选择特征造成的信息缺失同时增加了对低频词汇的召回率。
- 高耀东侯凌燕杨大利
- 关键词：图像自动标注卷积神经网络损失函数
- 基于BRISK和改进RANSAC算法的图像拼接被引量：9
- 2022年
- 针对图像拼接的速度优化和最终匹配对优化问题,本文提出了一种基于BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)特征点检测算法和改进RANSAC(Random sample consensus)算法的图像拼接方法。改进的RANSAC算法旨在通过循环以求得更多匹配对,具体改进为在计算内点个数时加入循环以及将内点的判断时使用的欧氏距离改成面积。实验结果表明,本文改进的RANSAC算法使得内点个数增加,平均反向投影错误率相对于原算法减小了约10%;提出的拼接方法相对于常用的拼接方法时间缩短了约50%。本文提出的方法能够实现实时、准确的图像拼接。
- 杜港侯凌燕佟强杨大利
- 关键词：图像拼接单应性矩阵
- 基于显著性检测和迁移学习的花卉图像分类被引量：7
- 2019年
- 针对传统花卉分类方法和普通卷积神经网络很难将花卉背景的影响降低分类效果不理想的问题,提出一种将显著性检测和迁移学习相结合的方法。通过背景先验显著性的方法确定花卉区域,将花卉分割方法和基于迁移学习的深度神经网络分类方法结合,将训练迁移的InceptionV3网络用于花卉图像,利用训练好的网络模型对花卉图像进行分类。在国际公开花卉识别数据集Oxford flower-102上的实验表明:该模型比改进的Alex网络分类准确率高7.63%,且比未进行分割的花卉图像进行网络训练的模型准确率高2.85%,分类准确率达到了93.38%。
- 吴迪刘秀磊侯凌燕刘旭红李红臣
- 关键词：显著性检测图像分类
- 一种基于快速图像增强的生产线倒瓶检测方法被引量：1
- 2017年
- 为了解决人工检测瓶装饮料生产线倒瓶时存在的耗费人力和效率低等问题,提出一种基于快速图像增强的生产线倒瓶自动检测方法。针对原始图像建立2层高斯金字塔模型,提取该模型中第2层图像的亮度分量并对其进行增强处理;将得到的增强矩阵映射到RGB空间,实现了HSV空间到RGB空间的快速转换,根据拉普拉斯金字塔模型重构出最终的增强图像;对增强图像进行二值化处理从而分离出瓶盖,通过提取瓶盖的轮廓特征来检测倒瓶。实验表明,在对瓶盖未被遮挡的倒瓶进行检测时,该方案检测的准确率为100%,被遮挡时的检测准确率为93%,且对单幅图像的检测平均用时为60 ms,能够满足工厂生产线倒瓶检测对于准确性和实时性的要求。
- 郝蓓杨大利侯凌燕肖勃雷
- 关键词：生产线二值化
- 基于本体的煤矿瓦斯知识库建设被引量：3
- 2017年
- 针对煤矿瓦斯灾害准确预警本体知识库建设问题,构建了基于描述逻辑的瓦斯本体知识库。分析了煤矿瓦斯数据具有多样性、不确定性、异构性等特点;对比了针对不同领域、建设目的、数据特点的本体建设方法,并首次将七步法应用于煤矿瓦斯灾害本体知识库的建设中。实验结果表明,在缺少专家指导的情况下,七步法能够保证煤矿瓦斯本体的完整性、确定性;七步法的螺旋上升模式使瓦斯领域本体具有可扩展性,可实现瓦斯知识的重利用;并对七步法在煤矿瓦斯本体库建设中的优点和局限性做了初步探讨。
- 高莹侯凌燕刘秀磊
- 关键词：知识库描述逻辑本体七步法
- 基于SMOTE和RNN的肾移植排斥反应预测被引量：1
- 2021年
- 肾移植手术在当今的应用越来越广泛,对于排斥反应的预测变得更加重要。针对排斥反应数据特点中存在的数据的维度高、数据时序性、样本不均衡等问题,将循环神经网络应用于肾移植排斥反应的预测,本文提出一种结合SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)以及RNN(Recurrent Neural Network)的算法。该方法先处理数据,降低正负样本的不平衡度,且解决样本量不足的问题,再根据RNN的学习过程进行关键参数调整、优化。经过实验发现,该方法可以有效提升正负分类的准确率,与传统的马尔可夫时间序列预测算法相比,准确率提高了16.7%,传统RNN训练经过优化后,相对错误率下降了5.03%,可以使用该方法进行肾移植排斥反应的有效预测。
- 杨欣怡侯凌燕杨大利崔丽艳
- 关键词：肾移植排斥反应循环神经网络SMOTE
