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[学位论文] 作者：程时升,
来源：西北师范大学 年份：2021
卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）在交通图像识别中的应用是智能交通系统的热点研究内容,交通标志和车型分类是交通图像识别的两个核心板块,在实际应用中面临许多困难。人工设计特征提取器的方法速度慢、精度低,而卷积神经网络提取特征更为简单,且具......
[期刊论文] 作者：马永杰,程时升,马芸婷,陈敏,,
来源：液晶与显示 年份：2020
针对卷积神经网络只能使用相同尺寸图像和卷积核的网络进行特征提取,导致提取的特征不全面,在交通标志识别中因车载摄像头与交通标志的位置不断变化影响交通标志的识别精度等问题,提出了一种基于多尺度特征融合与极限学习机结合的交通标志识别方法。首先,将预训......
[期刊论文] 作者：马永杰,马芸婷,程时升,马义德,,
来源：交通运输工程学报 年份：2021
针对道路车辆实时检测遮挡严重与小目标车辆漏检率高的问题,提出了基于改进YOLO v3模型和Deep-SORT算法的车辆检测方法;为提高模型对道路车辆的检测能力,采用K-meansSymbolk@pSymbolk@p聚类算法对目标候选框进行聚类分析,选择合适的Anchor box数量,并在网络......
[期刊论文] 作者：马永杰,程时升,马芸婷,马义德,
来源：交通运输工程学报 年份：2021
从特征传输方式、空间维度、特征维度3个角度,论述了近年来卷积神经网络结构的改进方向,介绍了卷积层、池化层、激活函数、优化算法的工作原理,从基于值、等级、概率和转换域...
[期刊论文] 作者：马永杰,陈敏,龚影,程时升,王甄延,
来源：自动化学报 年份：2020
动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems,DMOPs)已成为工程优化的研究热点,其目标函数,约束函数和相关参数都可能随时间不断变化,如何利用搜索到...
[期刊论文] 作者：马永杰, 陈敏, 龚影, 程时升, 王甄延,
来源：自动化学报 年份：2019
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