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余烨: 作品数：145 被引量：303H指数：9; 供职机构：合肥工业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省科技攻关计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学文化科学交通运输工程更多>>

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分镜头脚本引导的无人机航拍规划系统: 本发明公开了一种分镜头脚本引导的无人机航拍规划的系统，包括分镜头数据解析模块、航拍规划模块、无人机控制模块、云台控制模块、镜头控制模块。流程为：通过分镜头数据解析模块解析分镜头脚本文件得到的分镜头数据传输给航拍规划模块，...; 路强杨贵冰梁翀马坤乐余烨薛峰; 文献传递

面向车型识别的夜间车辆图像增强网络RIC-NVNet被引量：1: 2023年; 目的由于夜间图像具有弱曝光、光照条件分布不均以及低对比度等特点,给基于夜间车辆图像的车型识别带来困难。此外,夜间车辆图像上的车型难以肉眼识别,增加了直接基于夜间车辆图像的标定难度。因此,本文从增强夜间车辆图像特征考虑,提出一种基于反射和照度分量增强的夜间车辆图像增强网络(night-time vehicle image enhancement network based on reflectance and illumination components,RIC-NVNet),以增强具有区分性的特性,提高车型识别正确率。方法RIC-NVNet网络结构由3个模块组成,分别为信息提取模块、反射增强模块和照度增强模块。在信息提取模块中,提出将原始车辆图像与其灰度处理图相结合作为网络输入,同时改进了照度分量的约束损失,提升了信息提取网络的分量提取效果;在反射分量增强网络中,提出将颜色恢复损失和结构一致性损失相结合,以增强反射增强网络的颜色复原能力和降噪能力,有效提升反射分量的增强效果;在照度分量增强网络中,提出使用自适应性权重系数矩阵,对夜间车辆图像的不同照度区域进行有区别性的增强。结果在模拟夜间车辆图像数据集和真实夜间车辆图像数据集上开展实验,从主观评价来看,该网络能够提升图像整体的对比度,同时完成强曝光区域和弱曝光区域的差异性增强。从客观评价分析,经过本文方法增强后,夜间车型的识别率提升了2%,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)指标均有相应提升。结论通过主观和客观评价,表明了本文方法在增强夜间车辆图像上的有效性,经过本文方法的增强,能够有效提升夜间车型的识别率,满足智能交通系统的需求。; 余烨陈维笑陈凤欣; 关键词：车型识别图像分解

一种考虑纵坡影响的道路通行能力及瓶颈状态估算方法: 本发明公开了一种考虑纵坡影响的道路通行能力及瓶颈状态估算方法，其步骤包括：1、采集目标道路的纵坡数据；2、运用小波变换识别纵坡区域；3、采集目标道路自由流状态条件下的交通流信息；4、运用小波变换识别宏观交通流速度区域；5...; 卫立阳张卫华柏海舰余烨高剑汪春刘慧文程泽阳

一种基于特征增强的车标识别方法及系统: 本发明公开了一种基于特征增强的车标识别方法及系统，属于图像识别技术领域，本发明方法为先对车标图像进行预处理得到处理图像，再提取处理图像的整体特征和自对称相似度特征；再对处理图像进行处理得到显著性图，再根据显著性图得到局部...; 余烨贺敏雪程茹秋路强

航海视景中特效的实时模拟被引量：3: 2007年; 航海视景仿真中,对特效的模拟非常重要,成功的特效模拟可提高仿真的效果,增加视景的真实感。在分析粒子系统和Billboard两种特效仿真方法的基础上,为了减少模拟所需的粒子数,减小系统开销,利用一种粒子系统和Billboard相结合的方法,同时结合灰级纹理贴图等处理技术,实现了烟、航迹、烟花特效的实时仿真,在基于AndShow_VRToolKit的视景驱动下,取得了令人满意的仿真效果。; 刘晓平余烨陈皓曹力张静; 关键词：计算机应用特效粒子系统公告牌

自然场景下变形车牌检测模型DLPD-Net被引量：5: 2021年; 目的随着智能交通领域车牌应用需求的升级,以及车牌图像复杂性的提高,自然场景下的车牌识别面临挑战。为应对自然场景下车牌的不规则变形问题,充分考虑车牌的形状特征,提出了一种自然场景下的变形车牌检测模型DLPD-Net(distorted license plate detection network)。方法该模型首次将免锚框目标检测方法应用于车牌检测任务中,不再使用锚框获取车牌候选区域,而是基于车牌热力值图与偏移值图来预测车牌中心;然后基于仿射变换寻找车牌角点位置,将变形车牌校正为接近于正面视角的平面矩形,从而实现在各种自然场景下变形车牌的检测。结果一方面,基于数据集CD-HARD评估DLPD-Net检测算法的性能;另一方面,基于数据集AOLP(the application-oriented license plate database)和CD-HARD评估基于DLPD-Net的车牌识别系统的有效性。实验结果表明,DLPD-Net具有更好的变形车牌检测性能,能够提升车牌识别系统的识别准确率,在数据集CD-HARD上识别准确率为79.4%,高出其他方法 4.4%-12.1%,平均处理时间为237 ms。在数据集AOLP上取得了96.6%的识别准确率,未使用扩充数据集的情况下识别准确率达到了94.9%,高出其他方法 1.6%-25.2%,平均处理时间为185 ms。结论本文提出的自然场景下的变形车牌检测模型DLPD-Net,能够实现在多种变形条件下的车牌检测,鲁棒性强,对遮挡、污垢和图像模糊等复杂自然环境下的车牌检测具有良好检测效果,同时,基于该检测模型的车牌识别系统在非受限的自然场景下具有更高的实用性。; 余烨付源梓陈维笑刘海涛; 关键词：车牌检测车牌校正字符识别

一种基于深度学习的车牌图像校正、识别方法及系统: 本发明提供了一种基于深度学习的车牌图像校正、识别方法及系统。车牌图像校正方法中LPD‑Net(License Plate Detection Network，车牌检测网络)基于CenterNet与STN(Spatial ...; 贾伟余烨付源梓李华刘海涛

一种基于目标优化学习的车标识别方法被引量：1: 2019年; 近年来,车标识别因其在智能交通系统中的重要作用,受到研究者的广泛关注。传统的车标识别算法多基于手工描述子,需要丰富的先验知识,且难以适应复杂多变的现实应用场景。相比手工描述子,特征学习方法在解决复杂场景的计算机视觉问题时具有更优性能。因此,提出一种基于目标优化学习的车标识别方法,基于从原图像中提取的像素梯度差矩阵,通过目标优化,自主学习特征参数。然后将像素梯度差矩阵映射为紧凑的二值矩阵,通过特征码本的方式对特征信息进行编码,生成鲁棒的特征向量。基于公开车标数据集HFUT-VL1和XMU进行实验,并与其他车标识别方法进行比较。实验结果表明,与基于传统特征描述子的方法相比,该算法识别率更高,与基于深度学习的方法相比,训练和测试时间更少。; 朱文佳陈宇红冯瑜瑾王俊余烨; 关键词：车标识别码本

CACIS会议投稿情况统计分析: 计算机技术与应用学术会议(CACIS)是一个全国性的会议,已经成功举办了18届。为了提高会议的质量和影响程度,使会议能收到更多的稿件,交流更多的学术思想和成果,本文对过去两年内的会议投稿情况进行了统计分析。通过对过去两年...; 杨孙梅余烨李琳刘晓平; 关键词：会议管理统计分析; 文献传递

在人脸器官识别中引入背景影响因子: 2004年; 在实时图像的人脸器官识别过程中，背景对识别效果影响较大。本文在分析背景对识别效果的影响下，引入了背景影响因子。给出了背景影响因子的定义和使用方法，并提出了一种在考虑背景影响因子的情况下，基于模板的人脸器官识别模块的设计方案。采用了这一识别模块的软件在实际应用中得到了检验。; 余烨陈皓张静刘晓平; 关键词：人脸

余烨

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