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王文举: 作品数：19 被引量：58H指数：4; 供职机构：上海理工大学出版印刷与艺术设计学院更多>>; 发文基金：上海市教育委员会创新基金上海市科学技术委员会科研基金上海市自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程文化科学一般工业技术更多>>

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基于离散余弦变换的三维点云模型全息盲水印被引量：4: 2015年; 目的为保护三维模型版权,提出一种基于离散余弦变换的三维点云模型全息盲水印算法。方法对三维点云模型进行仿射不变性处理,将三维模型由直角坐标系转到球坐标系,并对球坐标中的角度值进行升序排序;将顶点到质心的距离按顺序存入64×64的数组中,作为水印嵌入对象;二值水印图像经全息水印技术生成全息水印,并对全息水印进行分块离散余弦变换,在该变换域的中频部分实现对水印的嵌入,再经过离散余弦逆变换,实现由频域到空间域的变换,生成带有水印的三维模型。结果提出的算法是一种盲水印算法,对一些仿射攻击具有较好的鲁棒性。将水印嵌在变换域的中频部分,水印的不可见性及稳定性增强。结论提出算法可成功获得水印信息,采用全息技术实现了三维模型版权保护。; 商静静孙刘杰王文举秦杨周中原; 关键词：离散余弦变换鲁棒性

多尺度Transformer激光雷达点云3D物体检测被引量：1: 2022年; 激光雷达点云3D物体检测,对于小物体如行人、自行车的检测精度较低,容易漏检误检,提出一种多尺度Transformer激光雷达点云3D物体检测方法 MSPT-RCNN(multi-scale point transformer-RCNN),提高点云3D物体检测精度。该方法包含两个阶段,即第一阶段(RPN)和第二阶段(RCNN)。RPN阶段通过多尺度Transformer网络提取点云特征,该网络包含多尺度邻域嵌入模块和跳跃连接偏移注意力模块,获取多尺度邻域几何信息和不同层次全局语义信息,生成高质量初始3D包围盒;在RCNN阶段,引入包围盒内的点云多尺度邻域几何信息,优化了包围盒位置、尺寸、朝向和置信度等信息。实验结果表明,该方法(MSPT-RCNN)具有较高检测精度,特别是对于远处和较小物体,提升更高。MSPT-RCNN通过有效学习点云数据中的多尺度几何信息,提取不同层次有效的语义信息,能够有效提升3D物体检测精度。; 孙刘杰赵进王文举张煜森; 关键词：TRANSFORMER 多尺度点云

多特征融合高通量dPCR荧光图像识别被引量：2: 2022年; 传统高通量dPCR荧光图像分析结果易因假阳性点与非特异性扩增而导致阳性点识别率较低,因而本文提出一种多特征融合高通量dPCR荧光图像识别方法(HDFINet),以提高阳性点识别准确性。首先,在特征融合部分引入自上而下结构,使得下层特征在顶层被更有效地利用。在自上而下结构中,使用通道注意力来分配荧光图像通道权重,并使用空间注意力来分配特征图中荧光图像像素相应权重,使得特征映射能够更好地响应荧光图像特征。然后,在RPN中使用自适应交并比IOU计算阳性点包围框置信度,减少阳性点信息丢失可能性。最后,ROI Align将荧光图像候选区域中阳性点特征重新固定尺寸后,输入至全连接层和全卷积层,进行类别与回归框回归,输出阳性点识别结果。本文提出的HDFINet网络具有较高识别率,可以有效地实现荧光图像阳性点识别,与YOLOv4、VF-Net、GROIE相比,本文方法综合指标F1最高,相比于经典的深度学习网络Mask R-CNN网络,本方法对阳性点识别真阳性率提高了1.13%,阳性预测值提高了0.36%,综合指标F1的值提高了0.75%。本文提出的HDFINet网络具有良好的识别性能,能够有效识别荧光图像阳性点,对其他荧光图像分析研究具有参考价值。; 孙刘杰刘丽王文举

三维点云模型高鲁棒性多重盲水印算法研究被引量：3: 2016年; 目的为了满足多用户共享三维模型版权时的单用户版权独立认证等需求,结合CDMA技术,提出一种三维点云模型高鲁棒性多重盲水印算法。方法为不同用户分配不同的Walsh码,并利用Walsh码,对各自的二值水印图像进行编码,得到多路混合的水印;对三维点云模型进行仿射不变性处理,并将模型的顶点坐标转换为球面坐标,角度值按照升序排序,按顺序选择顶点到重心的距离组成的二维矩阵,作为水印的嵌入对象。对二维矩阵进行二级小波变换,将多路混合的水印嵌入到对角线方向高频部分,经过小波逆变换得到含多重水印的三维点云模型。结果该算法对噪音、仿射、重排序等攻击具有很强的鲁棒性。能够嵌入多重水印,且多重水印之间没有发生相互碰撞。结论文中算法能够满足多用户共享三维模型版权时单用户版权独立认证和版权保护的需求。; 张绣亚孙刘杰王文举秦杨商静静; 关键词：数字水印小波变换 CDMA

基于SIFT特征点的三维点云模型盲水印算法被引量：2: 2016年; 为提高三维模型版权信息的安全性和鲁棒性,提出了一种基于尺度不变特征转换的三维点云模型水印算法。首先对三维点云模型进行主成分分析,然后将模型中的点到模型中心的距离r进行一定的排序,形成一个m×n的矩阵。对该矩阵进行尺度不变特征提取,找到其稳健的特征点。在选取合适的特征点后对其邻域进行Contourlet变换,将水印嵌入其低频部分,然后进行Contourlet逆变换,即可生成带水印的三维点云模型。实验表明,该算法对几何攻击以及噪声、裁切、简化等攻击具有较强的鲁棒性。该算法可用于实际三维模型的版权认证。; 商静静孙刘杰王文举; 关键词：CONTOURLET变换鲁棒性

大场景双视角点云特征融合语义分割方法: 2024年; 目的点云语义分割在无人驾驶、城市场景建模等领域中具有重要意义,为了提升大场景条件下点云特征的提取效率,提出一种大场景双视角点云特征融合的语义分割方法(double-view feature fusion network for LiDAR semantic segmentation,DVFNet)。方法大场景双视角点云特征融合的语义分割方法由两个部分组成,分别为双视角点云特征融合模块和基于非对称卷积的点云特征整合模块。双视角点云特征融合模块将柱状体素特征与关键点全局特征相结合,减少降采样导致的特征损失;基于非对称卷积的点云特征整合模块将双视角点云特征使用非对称卷积进行处理,并使用多维度卷积与多尺度特征整合来实现局部特征优化。结果本文提出的大场景双视角点云特征融合语义分割方法,在SemanticKITTI大场景点云数据集上达到63.9%的准确率,分割精度在已开源的分割方法中处于领先地位。结论通过文中的双视角点云特征融合语义分割方法,能够实现大场景条件下点云数据的高精度语义分割。; 孙刘杰曾腾飞樊景星王文举; 关键词：点云上下文信息

多通道图像色彩重建的神经网络算法: 2019年; 为了解决目前多光谱成像设备输出的应用问题,将神经网络算法应用于多通道图像色彩重建。CCD相机加LED光源组成多光谱成像系统,研究其输出的多通道图像中色彩信息的高效转换方法,建立了D50光源下的神经网络转换模型,利用BP神经网络和GRNN对多光谱成像系统进行色彩重建实验。研究结果表明:采用搭建的模型可以得到较高的色度重建精度,更换目标样本色彩重建性能保持稳定。; 易文娟孙刘杰王文举; 关键词：神经网络

卓越工程师创新创业能力培养模式的探索被引量：6: 2017年; 卓越工程师教育培养模式对于培养造就一大批创新能力强、适应经济社会发展需要的高质量各类型工程技术人才至关重要。具体措施包括:建立创新创业引导机制,激发大学生的创新创业热情;依托教学团队建设、坐班答疑、搭建创新创业服务平台,做好创新创业的支撑保障服务;基于专业特色,进行课程体系重建与教学内容优化;组织参与相关竞赛,锻炼学生的动手实践能力;创新创业实践与孵化提高学生创新创业的成功率。; 王文举王晓红徐敏马爽陈景华张雷洪; 关键词：创新创业 CDIO教育理念

基于虚拟仿真技术的案例教学法创新实践教学研究被引量：4: 2020年; 为激发学生学习的主动性、提高学生积极思维能力和动手实践能力的培养,提出了一种基于虚拟仿真技术的案例教学法,该方法的实现过程是“课前准备:案例选择与虚拟仿真制作—案例的简介—实验案例实现步骤的讨论—学生做出决策—实验案例的虚拟仿真实践—课堂总结”。实验结果表明,此种教学方法寓教于乐、学生积极参与、勇于探索;能够突破时空限制使学习者对系列或系统的操作任务有明确的认识;通过良好的人机交互、启发式导引,学习者自身对操作步骤、技术要点了然于心,同时对任务背后的设备、系统的工作原理产生了浓厚的兴趣和深刻的理解。; 王文举张玄姜中敏; 关键词：实践教学案例教学法虚拟仿真技术

项目化设计在《运输包装》课程教学中的应用探索被引量：3: 2016年; 目前项目化教学已经普遍应用到专业技能要求高的课程教学中,我校包装工程专业课程也逐渐实施项目化教学。近几年的教学成果显示,项目化教学的优势明显,师生在项目执行过程中,专业知识和综合能力都得到较大提升。但在实施项目化教学法的过程中,也遇到了一大难题,就是项目如何设计,能够更好地符合课程目标。项目设计的难点有三个方面:一是项目难易程度把握难;二是项目实施时间控制难;三是项目效果评价难。如何解决这三方面的问题。; 马爽陈景华王文举; 关键词：运输包装项目化教学

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