曹洁
- 作品数：370 被引量：1,085H指数：15
- 供职机构：兰州理工大学更多>>
- 发文基金：甘肃省自然科学基金国家自然科学基金甘肃省教育厅研究生导师科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程机械工程更多>>
- 一种基于组合控制的交通信号控制系统
- 本实用新型涉及一种基于组合控制的交通信号控制系统，所述系统包括主控模块、A/D转换模块、I/O扩展电路、存储模块、驱动模块、显示模块、电源模块和键盘输入模块；所述主控模块分别连接所述I/O扩展电路、存储模块、驱动模块、显...
- 汤旻安曹洁王晓明汤自安程海鹏张红董海龙张凯
- 文献传递
- 骨明胶生产中和工序自动化控制系统研发
- 曹洁党存禄董瑞洪任旭鹏梁磊王进花侯亮刘辉梁玉龙王炳玺杨园赵霖马晓龙
- 设计方采用先进控制技术实现了退灰、漂洗、中和、退酸等自动控制过程，提高了明胶透明度和色泽，最终使得骨素的PH值达到提胶工艺要求，实现中和水洗工序的动态检测和管理。系统能够实现按照中和生产工艺流程完成中和生产的控制和操作、...
- 关键词：
- 关键词：骨明胶自动化控制
- 骨明胶生产试剂工序自动化控制系统研发
- 曹洁党存禄董瑞洪任旭鹏梁磊王进花侯亮刘辉梁玉龙王炳玺杨园赵霖马晓龙
- 本项目是在充分了解明胶生产工艺的基础上，将先进控制技术与明胶工业过程的最佳生产目标相结合，采用智能控制理论和方法对明胶生产过程中的非线性过程、间歇控制过程以及控制对象进行优化，所设计的控制系统以分布式控制和现场总线通信为...
- 关键词：
- 关键词：骨明胶自动化控制
- 噪声相关情况下说话人跟踪方法被引量：1
- 2014年
- 利用滤波方法进行说话人跟踪时,过程与观测噪声相互独立的假设容易产生误差偏移,导致跟踪精度降低.针对这一问题,以高斯噪声为背景,在重要性权重条件最小方差意义下推导了噪声相关情况下的滤波步骤,并将该方法应用到说话人跟踪问题中.仿真实验表明,该方法较好地改善了噪声相关情况下的非线性跟踪问题,有效地提升了说话人跟踪方法的适应性和抗干扰能力.
- 李军曹洁李伟
- 关键词：说话人跟踪粒子滤波相关噪声
- GPU加速的差分进化粒子滤波算法被引量：4
- 2018年
- 为了解决实时系统中粒子滤波的计算复杂性问题,提出了一种零bank冲突并行规约的差分进化粒子滤波方法。该方法首先分析了并行差分进化粒子滤波算法在GPU中的内存访问模式,根据粒子滤波器的均方根误差与内存访问bank(存储体)冲突度成正比的关系,提出了一种去除bank冲突的有填充寻址的差分进化粒子滤波算法,降低了计算复杂度。将该算法在NVIDIA GTX960 GPU中实现,与串行差分进化粒子滤波算法进行比较。实验表明,随着粒子数增加,计算量以指数增加,采用GPU加速的跟踪算法的执行时间明显减少,有效提高了跟踪精度,降低了计算时间。
- 曹洁黄开杰王进花
- 关键词：GPU粒子滤波差分进化
- 骨明胶生产配酸工序自动化控制系统研发
- 曹洁党存禄董瑞洪任旭鹏梁磊侯亮王进花刘辉梁玉龙王炳玺杨园赵霖马晓龙
- 在明胶生产过程中引入电气自动化控制技术，就是使配酸工序的生产过程严格按照稀盐酸配制工艺流程进行生产，能够采集各种工艺参数，获得并辨识出各个变量的信息特征量，运用系统建模、数据分析和工控机仿真技术，研究各个工艺参数对产品质...
- 关键词：
- 关键词：骨明胶自动化控制
- 基于视角信息和批特征擦除的行人再识别方法
- 本发明公开了一种基于视角信息和批特征擦除的行人再识别方法，属于计算机视觉和模式识别的技术领域。该方法主要通过PSE网络模型的构建、PSE模型训练和BFE网络模型的构建来实现行人再识别。本发明通过视角信息与批特征擦除相结合...
- 张红李建华徐志刚曹洁任伟
- 文献传递
- 噪声背景下鲁棒的说话人跟踪
- 强噪声背景下的说话人跟踪系统,提出了一种适应于噪声统计特性未知的无迹扩展H∞粒子滤波方法,并将其应用于强噪声背景下的说话人跟踪问题.首先,将无迹变换(UT)变换引入到适用于噪声统计特性未知的EHF中取代复杂的雅克比矩阵计...
- 曹洁李伟李军王进花
- 关键词：说话人跟踪粒子滤波H∞滤波
- 基于多尺度相位谱的显著性运动目标检测被引量：3
- 2011年
- 针对视频序列中的显著性运动目标检测问题,提出一种基于图像频域中的多尺度多特征显著性运动目标的快速检测方法.所提算法在对视频序列多尺度运算的基础上,通过提取视频序列底层特征,分析其离散余弦频域中的时空域相位信息,最终构建时空域显著性视频序列,完成序列中的显著性运动目标检测.实验结果表明,所提算法在复杂背景环境下,特别是各种监控视频中,能够快速有效地检测出与人类视觉较为一致的显著性运动目标.
- 肖利梅曹洁李策
- 关键词：多尺度分析视觉显著性
- 一种新的特征提取方法及其在模式识别中的应用被引量：4
- 2009年
- 核典型相关分析(KCCA)是一种有监督的机器学习方法,可以有效地提取非线性特征。然而随着训练样本数目的增加,标准的KCCA方法的计算复杂度会随之增加。针对此缺点,提出一种改进的KCCA方法:首先用几何特征选择方法选择一个训练样本子集并将其映射到再生核希尔伯特空间(RKHS),然后设计了一种提升特征提取效率的算法,该算法按照对特征分类贡献的大小巧妙地选取样本的特征值,进而求出其相应的特征向量,最后将改进的KCCA与支持向量数据描述(SVDD)多分类器相结合用于分类识别。在ORL人脸图像数据库上的实验结果表明,改进的方法相对传统的KCCA方法,在不影响识别率的情况下提高了人脸识别速度,减小了系统存储量。
- 刘宗礼曹洁郝元宏
- 关键词：人脸识别核典型相关分析支持向量数据描述
