夏梦
- 作品数：11 被引量：18H指数：2
- 供职机构：中南民族大学计算机科学学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信农业科学更多>>
- 浅谈个人用户如何安全使用智能手机
- 2014年
- 随着智能手机的不断普及,手机安全问题也成为了人们日常生活需要面对的问题。对于普通用户,由于缺乏专业知识,对智能手机安全的认识有限,又或者认识到了安全问题却不知道该如何防范。该文将针对普通用户介绍智能手机安全问题的原因以及如何运用较简单的方法来防范智能手机安全问题。
- 夏梦
- 关键词：智能手机
- 基于深度学习的月季多叶片病虫害检测研究被引量：13
- 2021年
- 月季病虫害严重影响月季产量和观赏性,将目标检测算法应用到月季病虫害检测中有利于提高月季病虫害检测效率,对实现月季智能化种植培育起到重要支撑作用。针对实际种植场景中复杂背景对病虫害检测的影响,以及病虫害形状大小特点,提出两阶段月季病虫害检测方法TSDDP,首先添加调优后的Inception模块改进YOLOv3模型特征提取与融合能力对自然环境下拍摄的月季多叶片图像进行叶片检测,去除复杂背景中存在的影响因素,然后通过K-means聚类Anchor box优化Faster R-CNN以满足月季病虫害目标检测需求,基于叶片检测结果对叶片病虫害进行检测。通过比较YOLOv3、Faster R-CNN和TSDDP对自然环境下的月季多叶片病虫害检测效果,试验结果表明TSDDP的检测精度和定位准确度均高于其他算法,最终病虫害平均检测精度达到82.26%,有效减少复杂背景造成误检的同时改善小尺度病虫害的检测和定位效果。
- 李子茂刘恋冬夏梦夏梦张玥
- 基于图像特征融合的农事活动行为的识别
- 2021年
- 针对农事活动图像中人体姿态所隐含的行为信息以及人与农具所隐含的关联信息,提出了一种基于图像特征融合的农事活动行为的识别方法:利用人体姿态估计技术OpenPose提取农事行为关节点位置信息,利用目标检测YOLOv3提取农事行为中农具的位置和分类信息,用以构建农事行为的距离空间特征矩阵和角度空间特征矩阵,并将这些特征进行图像特征融合,建立基于图像显式特征和隐式特征融合的农事活动行为识别方法EI–SVM,实现农事活动行为的识别。试验结果表明,EI–SVM方法对农事活动行为识别的准确率可达94.87%,在公用数据集上准确率达到92.39%。
- 李子茂余慧夏梦夏梦徐杰
- 关键词：农事活动目标检测
- 基于DenseNet的人脸图像情绪识别研究
- 2023年
- 针对人脸情绪识别类内差异大,类间差异小的特点,结合学生人脸图像的线上课堂情绪识别的场景,提出多尺度空洞卷积模块提取不同空间尺度特征的稠密深度神经网络模型,实现自然场景下学生人脸图像识别.该模型主要由多尺度空洞卷积和DenseNet神经网络两个子网络组成,其中多尺度空洞卷积由不同空洞率的四分支网络提取不同尺度特征,空洞卷积减小特征图尺寸,减少DenseNet内存资源占用;最后在DenseNet网络中结合Adam优化器和中心损失函数.使用稠密网络的旁路连接,加强情绪特征传递和复用.研究结果表明:基于稠密深度神经网络的情绪识别网络模型能够有效提高情绪分类的准确率,模型对预处理后的FER2013+数据集识别准确率达到93.99%,可为线上教学反馈提供技术支持.
- 雷建云马威夏梦郑禄田望
- 智能手机的移动支付安全
- 2014年
- iphone6上市,引发了新一轮智能手机之争。今天,智能手机已经占据了大部分的手机市场,而手机的作用也已经从最原始的打电话发短信扩展到看视频,上网,以及移动支付。中国银行业协会3月15日发布的《2013年度中国银行业服务改进情况报告》显示,2013年移动支付业务共计16.74亿笔,同比增长212.86%;移动支付金额9.64万亿元,同比增长317.56%[1]。
- 夏梦
- 关键词：智能手机支付安全
- 电子商务中数字证书的信任模式探讨被引量：1
- 2009年
- 近年,电子商务进入了迅速发展的阶段,伴随而来的就是网络交易的安全性问题。目前电子商务安全系统主要采用PKI技术,由特定的权威机构颁发数字证书,交易双方通过自身的数字签名和权威的数字证书来认定身份的合法性。本文就多个CA之间的互相信任模式进行了分析和讨论,提出了一种综合的信任方式。尽可能简化不同信任域之间的信任链。
- 夏梦
- 关键词：电子商务PKICA
- “Linux操作系统”混合式教学探索
- 2021年
- 该文讨论了“Linux操作系统”课程的线上线下混合式教学改革及效果。在现今信息高度发达的时代,计算机类课程的教学也应该充分发挥线上课堂的优势,弥补传统课堂的不足。中南民族大学计算机科学学院的“Linux操作系统”课程通过对教学模式、考核模式的逐步探索与改进,完成了线上线下混合式教学模式改革,并取得了较好的教学效果。
- 夏梦张嫣刘晶
- 关键词：LINUX操作系统在线课堂教学改革
- 基于改进的YOLOv5安全帽佩戴检测算法
- 2024年
- 针对安全帽佩戴检测中存在的误检和漏检的问题,提出一种基于YOLOv5模型改进的安全帽佩戴检测算法。改进模型引入多尺度加权特征融合网络,即在YOLOv5的网络结构中增加一个浅层检测尺度,并引入特征权重进行加权融合,构成新的四尺检测结构,有效地提升图像浅层特征的提取及融合能力;在YOLOv5的Neck网络的BottleneckCSP结构中加入SENet模块,使模型更多地关注目标信息忽略背景信息;针对大分辨率的图像,添加图像切割层,避免多倍下采样造成的小目标特征信息大量丢失。对YOLOv5模型进行改进之后,通过自制的安全帽数据集进行训练检测,mAP和召回率分别达到97.06%、92.54%,与YOLOv5相比较分别提升了4.74%和4.31%。实验结果表明:改进的YOLOv5算法可有效提升安全帽佩戴的检测性能,能够准确识别施工人员的安全帽佩戴情况,从而大大降低施工现场的安全风险。
- 雷建云李志兵夏梦夏梦
- 关键词：目标检测图像切割
- 《算法设计与分析》的教学方法研究被引量：3
- 2009年
- 本文主要阐述了在计算机专业课程《算法设计与分析》的教学中,教师应该从课堂和实验两方面着手,让学生体会算法思想的同时,加强动手实验能力,使学生真正能够运用学到的算法知识解决实际中的问题。
- 夏梦
- 关键词：课堂教学
- 基于改进YOLOv5s的可回收垃圾检测方法
- 2023年
- 对垃圾进行回收益处颇多,不仅可以节约资源,还有助于自然环境保护。在传统的垃圾回收中,一般会消耗大量的人力和物力,本文基于现有单阶段目标检测算法YOLOv5s再结合注意力机制和RFB感受野模块,提出一种兼顾检测速度与精度的YOLOv5s改进模型,该模型可运用于室内智能垃圾回收机器人或垃圾场处理终端中。首先对RFB模块的结构做出调整并利用注意力机制进行改进,在一定程度上克服了RFB模块引入其他不必要特征信息的缺点;然后在算法中引入改进后的RFB模块,使算法能更好地与不同尺度的垃圾物体相匹配,提高了检测的精度;并根据数据集目标物体的特点重新调整了锚框大小。实验结果表明,YOLOv5s-SERFB在数据集TrashNet-Plus上有良好的表现,最终改进模型的mAP为91.7%,相比于原始的YOLOv5s模型高出2.2%,算法能较好地满足实时检测任务的需要,同时表现出良好的检测效果。
- 雷建云邹金林夏梦夏梦
- 关键词：感受野
