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基于深度学习的眼睛睁闭状态检测方法: 本发明公开了一种基于深度学习的眼睛睁闭状态检测方法。本发明直接对单幅图像进行处理，只要能在图像上检测到人脸，就能检测到人眼中心点的位置，并以此得到眼睛区域图像；眼睛睁闭状态分类的准确率较高；对光照变化，场景变化和脸部转动...; 张琳娜岑翼刚黄洁媛; 文献传递

基于种群活跃与混沌变螺旋策略变色龙群算法及应用: 2022年; 针对变色龙群算法(CSA)求解精度低、稳定性弱和易陷入局部最优等缺陷,提出种群活跃与混沌变螺旋策略变色龙群算法(ICSA)。在CSA初始化中,引入偶对称无限折叠混沌序列,初始化中能更好遍历搜索空间,提升多样性;考虑变色龙眼睛转动寻食的盲目性,引入变螺旋指引策略缩小转动的目标,同时利用自适应惯性权重平衡算法的搜索开发,增强算法搜索能力;引入黎曼流形量子学习策略,在后期提升种群活跃度使算法跳出局部最优解,提升开发能力。利用CEC函数集测试算法的有效性、可靠性、算法性能和时间复杂度分析;以无源时差定位(TDOA)为场景验证在无源定位中的求解性能。多项实验表明,ICSA算法寻优精度和稳定性均得以有效改善、在TDOA定位中准确率得到有效提升。; 王义张达敏张琳娜赵沛雯; 关键词：无源时差定位

基于自注意力的对抗自编码器纹理表面缺陷检测方法: 本发明公开了一种基于自注意力的对抗自编码器纹理表面缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤1：根据无缺陷的纹理类工业产品图像，搭建基于颜色和形变两种缺陷生成方法，来生成缺陷数据模拟真实的缺陷样本；步骤2：搭建基于自注意力的对抗自...; 张琳娜张芳慧岑翼刚张兰尧; 文献传递

全局扰动和互利因子作用的飞蛾扑火优化算法被引量：1: 2023年; 为解决飞蛾扑火优化(moth-flame optimization, MFO)算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种飞蛾扑火优化(DBMFO)算法。使用Bernoulli混沌映射,提高初始种群的多样性;引入全局扰动因子,提高算法的全局搜索能力;使用互利因子对全局扰动后的位置再次进行更新,避免新的算法陷入局部最优,使得算法更快收敛。通过对10个基准函数进行仿真实验,确定迭代系数的取值,通过Wilcoxon秩和检验来验证算法性能,其结果表明,改进的DBMFO算法在求解的精确度以及收敛速度上均有明显提升。; 靳储蔚李姗鸿张琳娜张达敏; 关键词：群智能算法秩和检验

一种新型NOMA下行链路功率分配方案: 2022年; 针对如何分配非正交多址接入技术(NOMA)中下行链路用户功率问题,在考虑实际通信环境(同层与异层干扰)情况下,提出使用户系统能效最大化的功率分配方案.该方案主要分为两个阶段:一阶段为子信道上怎样处理用户对匹配,主要采用带权二分图KM用户的匹配算法,最大化用户对之间信道增益差,相较于随机用户匹配算法,系统能效提高了20%左右;且相较于穷举遍历匹配算法,系统能效趋于平衡所需迭代次数提高了67%左右.二阶段采用拍卖模型作为抑制同层、异层干扰的拍卖机制,迭代求解用户对之间对功率的竞争价格,让每对用户对的系统能效最大化,实验数据显示,该方案具有更高系统能效、用户和速率.; 邹诚诚张达敏张琳娜赵沛雯王义葛知著; 关键词：NOMA NASH 功率分配

ValidFlow:基于标准化流的无监督图像缺陷检测: 2023年; 基于标准化流的CS-Flow方法在缺陷检测领域取得了不错的效果,但其重复堆叠单一耦合块的方式增大了网络的复杂度。为此,本文提出了由特征平行流(Feature advection flow,FA flow)与特征混合流(Feature blending flow,FB flow)两种耦合块堆叠构成的网络ValidFlow,其中FA flow内部的子网络去掉了上下采样的捷径分支,并引入深度可分离卷积;FB flow内部的子网络在3个尺度上进行跨尺度融合。这样的设置使得ValidFlow在参数量减少的同时保证了信息的充分混合。在MVTec AD、MTD和DAGM数据集上与已有方法的对比结果显示,在MVTec AD数据集上,ValidFlow在15个类别中的平均AUROC为99.2%,在4个类别上的AUROC均为100%;在MTD数据集上获得了99.6%的AUROC;相比于CS-Flow,ValidFlow的参数量减少了207.61M,推理速度FPS提升了22;在DAGM数据集上,10个类别的平均AUROC为99.0%,性能上非常接近有监督的方法。; 张兰尧陈晓玲张达敏岑翼刚张琳娜黄彦森

面向智慧生物实验室的弱外观多目标轻量级跟踪网络被引量：1: 2021年; 基于监控视频的弱外观多目标跟踪是建设智慧生物实验室的一个重要内容。但是,由于遮挡、目标外观差别细微等因素的影响,容易出现漏检、误检等问题,导致跟踪失败。此外,基于深度学习的相关算法需要大量的计算量,在嵌入式平台上难以达到实时性。因此,本文提出了一种新的轻量级多目标跟踪算法,以YOLOv3作为基础目标检测网络,提出基于归一化层权重评价的层剪枝算法压缩检测网络计算量,以提高该算法在嵌入式平台上的运算速率。同时,基于已有的跟踪结果,对当前帧检测结果进行校正,实现对漏检目标的补偿校正,用于提高检测的准确性。最后利用卷积神经网络来提取目标特征,融合目标特征及候选框与预测框间的交并补(Intersection-over-union,IoU),进行数据关联。实验结果表明,本文提出的轻量级多目标跟踪算法与已有的多目标跟踪算法相比取得了较好的跟踪结果,且在仅损失较少精度的情况下保持较高的网络压缩率,适于嵌入式平台前端实现。; 宗佳平吴妍陈建强张琳娜张悦岑翼刚; 关键词：多目标检测多目标跟踪嵌入式平台

基于双通信半径与改进灰狼算法的距离向量跳段定位: 2022年; 针对无线传感器网络中距离向量跳段(DV-Hop)算法定位精度不高的问题,提出了一种基于双通信半径及改进灰狼算法的DV-Hop定位算法。首先,用双通信半径广播信标节点的位置,得到其与未知节点之间的跳数,从而得到信标节点与未知节点之间的距离。然后,用改进的灰狼算法估算未知节点的位置。仿真结果表明,相比传统的DV-Hop算法及同类型算法,改进DV-Hop算法的定位精度更高、稳定性更好。; 蔡朋宸张达敏张琳娜张琳娜秦维娜; 关键词：传感器无线传感器网络

认知工业物联网中基于麻雀搜索算法的频谱分配策略被引量：4: 2022年; 针对工业物联网因海量数据交换导致的频谱短缺问题,本文将认知无线电技术运用到工业物联网中,提出一种认知工业物联网(Cognitive industrial internet of things,CIIOT)中基于改进麻雀算法和功率控制的频谱分配策略。该策略以最大化公平性和能量效率为前提,首先使用一种基于改进地图指南针算子和步长因子的二进制麻雀搜索算法(Improved binary sparrow search algorithm,IBSSA)对CIIOT用户进行频谱分配;然后使用基于接收信噪比(SINR)的闭环功率控制算法对通信过程中的用户进行动态功率调整,达到发射功率最佳,最后将系统能量效率和公平性作为评价指标,与二进制麻雀算法(Binary sparrow algorithm,BSSA)和二进制蝙蝠算法(Binary bat algorithm,BBA)进行比较。仿真结果表明,相比BSSA和BBA算法,IBSSA算法可以获得更高的系统能量效率和用户公平性,说明本文提出的优化策略明显提高了认知工业物联网的公平性和能量效率。; 尹德鑫张达敏张琳娜蔡朋宸秦维娜; 关键词：频谱分配能量效率

面向行车视频目标实时检测的轻量级SSD网络被引量：4: 2019年; 车辆和行人检测是高级辅助驾驶(ADAS)中最基本也是研究最广泛的内容,而深度学习算法是当前性能最好的目标检测算法。然而,深度学习算法的计算量非常大,通常需要高性能的GPU显卡才能快速运行。在实际使用中,目标检测算法一般要求集成到车辆硬件系统中,因此算法对硬件资源的要求不能太高。基于SSD网络,提出一种轻量级的SSD网络,用于实时目标检测。通过减小输入图像的大小以及全连接层节点数量,减少网络复杂度,提升目标实时检测速度。计算量减少将导致检测车辆和行人的准确率下降,因此提出多级损失函数监督训练方法,来解决输入图像缩小而引发的图像损失及在反向传播过程中不能有效更新VGG中浅层卷积层参数等问题。此外,提出一种基于多尺度图像分块的训练数据集扩充方法,以解决图像缩放产生的形变及图像缩小后目标可能消失的问题。实验结果表明,采用所提出的轻量级SSD网络,不但实现了笔记本电脑上的车辆和行人检测的实时性,也保持了检测准确率。对比其他目标检测算法,优化后的网络对行车视频中车辆和行人的检测速度优于其他算法,且在获得相同准确率的同时消耗的电量更少。; 张琳娜陈建强陈晓玲岑翼刚阚世超; 关键词：目标检测 SSD

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张琳娜

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