王蕾
- 作品数：61 被引量：112H指数：6
- 供职机构：东华理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省数字国土重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信天文地球更多>>
- 一种零件表面缺陷检测计算机图形装置
- 本实用新型涉及检测装置技术领域，尤其是一种零件表面缺陷检测计算机图形装置，包括底座、输送带和多个零件托盘，所述底座上设有多个支架，所述输送带固定安装在支架上，所述零件托盘放置在输送带上，所述零件托盘的宽度大于输送带的宽度...
- 王蕾
- 文献传递
- 基于小波分层的多方向医学CT图像增强算法被引量：5
- 2008年
- 结合先进的小波理论,对医学CT图像进行小波多尺度变换,得到具有方向性的分量。把改进的小波阈值法与基于小波的同态滤波结合起来分别与这些分量对应起来进行增强,最后分别得到不同尺度(层次)增强的图像,再进一步合成,得到较好的增强效果。实验结果表明,采用该算法可对图像去除噪声的同时能很好的保留图像的重要特征,达到增强医学CT图像的效果。
- 王蕾陆玲李祥蒋年德
- 关键词：小波变换
- 基于案例的数字图像处理教学方法改革被引量：5
- 2020年
- 针对数字图像处理课程的特点,将案例教学引入课堂,注重理论联系实际。根据教学要求的核心知识点,设计了相应的案例问题、解决问题的相应程序及案例教学方法,注重培养学生解决实际问题的能力,提高教学质量。
- 陆玲何月顺李祥王蕾
- 关键词：数字图像处理案例教学案例库
- 基于Light-BotNet的激光点云分类研究被引量：3
- 2022年
- 三维点云在机器人与自动驾驶中都有着普遍的应用,深度学习在二维图像上的研究成果显著,但是如何利用深度学习识别不规则的三维点云,仍然是一个开放性的问题。目前大场景点云自身数据的复杂性,点云扫描距离的变化造成点的分布不均匀,噪声和异常点引起的挑战性依然存在。针对于现有的深度学习网络框架对于激光点云数据的分类效率不高以及分类精度低的问题,提出一种基于激光点云特征图像与Light-BotNet相结合的CNN-Transform框架。该框架在于通过对点云数据进行特征提取,以相邻的特征点构造点云特征图像作为网络框架的输入,最后以Light-BotNet为网络框架模型进行点云分类训练。实验结果表明,该方法与现有的多数点云分类方法相比,能够较好地提升激光点云的分类效率以及分类精度。
- 雷根华王蕾张志勇
- 关键词：BOTNETTRANSFORM
- 融合注意力门控机制的大场景点云语义分割
- 2023年
- 室外大场景激光点云语义分割已成为3D场景理解、环境感知的关键性技术,在自动驾驶、智能机器人和增强现实(AR)等领域应用广泛。然而大场景的激光点云具有多目标、几何结构复杂,不同地物尺度变化大等特点,使得在稀疏的小目标点云(例如行人、摩托车等)上的分割性能较低。针对上述问题,本文提出一种融合注意力门控机制的室外点云语义分割算法,设计由注意力机制和多尺度上下文特征融合组成的注意力门控单元,提高对激光点云细粒度特征的表达,降低随机降采样过程中点云几何结构特征丢失程度,从而增强了网络对弱小目标的特征获取能力;同时设计基于共享MLP的平均池化单元,进一步简化自注意力局部特征聚合模块,有效地加速网络收敛,能高效地实现大场景点云的语义分割。本文方法在自动驾驶场景室外激光点云数据集SemanticKITTI上的实验表明,与文献RandLA-Net相比,收敛速度提升48.3%,平均交并比(mIoU)由53.9%提升至54.5%,提高0.6%,尤其是在小目标上交并比(IoU)均有明显提高,person类和motorcycle类的交并比分别提高0.8%和5.4%。
- 王蕾朱芬芬李金萍刘华
- 电子商务中安全技术的研究被引量：2
- 2005年
- 随着电子商务在全球范围内的迅猛发展,电子商务的安全问题显的日益突出,成为电子商务发展的最大障碍。本文主要介绍了电子商务的安全要求和使用的安全技术。
- 徐大勇陆玲王蕾
- 关键词：电子商务安全技术安全要求
- 基于点云特征的植物叶片几何造型方法
- 本发明提供了一种基于点云特征的植物叶片几何造型方法，包括：步骤1，提取叶片点云几何特征及形状特征；其中，所述几何特征包括点云叶片的主轴方向和叶面法向量，所述形状特征包括叶片左右边缘点线、主轴点线、叶面弯曲点线；步骤2，基...
- 陆玲王志畅李丽华王蕾耿兴晓
- 一种基于多维特征最优组合的大场景三维点云分类方法
- 本发明公开了一种基于多维特征最优组合的大场景三维点云分类方法，具体为：以3D点云每一个点为中心，利用“Kd‑tree”算法搜索邻近的100个点，并提取三维特征，形成一个17*17的特征矩阵，将点云分别投影到3个不同的坐标...
- 王蕾程海霞张志勇陆玲
- 文献传递
- 结合局部增强与反向残差的点云语义分割网络被引量：1
- 2023年
- 激光点云是3D传感器的输出,且对它的语义分割任务是理解真实世界的基础。基于图卷积的点云分割网络在许多场景下都展现了优异的性能。然而,现有的图卷积方法存在部分问题:点云局部表示的能力未得到加强,忽略了全局几何信息,并且聚合操作只保留局部最大响应值信息,而次最大值信息丢失。为了处理这些问题,本文提出GRes-Net网络。利用局部几何加强(Local Geometry Augment,LGA)模块,使网络对Z轴具有旋转不变性,以便加强点云局部信息表示;采用全局几何特征(Global Geometry Feature,GGF)模块,计算局部与全局的球体体积比,将其与坐标特征X进行连接,使全局几何信息特征得以保留;通过多个对称聚合操作将局部信息多方面地保留;网络中每层都使用残差操作,将上一层信息传递到下一层,以及利用反向残差模块(Reversed Residual MLP,RevResMLP)挖掘更深层次的语义信息。本文在S3DIS数据集上进行语义场景分割实验,验证网络分割的性能。实验结果表明该方法在分割精度上达到61%,相比于基准网络DGCNN提高14%,有效地提高了模型性能。
- 温智成王蕾冯锦梁叶森辉
- 基于圆柱坐标的人脸点云关键点定位方法
- 本发明提供了一种基于圆柱坐标的人脸点云关键点定位方法，包括：步骤1，基于人头形状特征，将无序的直角坐标点云转为有序的网格化圆柱坐标点云；步骤2，将径向长度作为特征值，采用中值滤波简并点云；步骤3，根据人脸器官在柱坐标中的...
- 陆玲王文莉李丽华王蕾
