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黄倩倩

作品数：2 被引量：2H指数：1
供职机构：长沙理工大学更多>>
发文基金：湖南省研究生科研创新项目湖南省教育厅优秀青年基金湖南省交通科技项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 1篇原子
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇去噪
  • 1篇中值滤波
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应加权
  • 1篇自适应中值滤...
  • 1篇网络
  • 1篇滤波
  • 1篇卷积
  • 1篇卷积神经网络
  • 1篇加权
  • 1篇交通标志
  • 1篇交通标志识别
  • 1篇NET技术
  • 1篇KPCA

机构

  • 2篇长沙理工大学

作者

  • 2篇黄倩倩
  • 1篇张建明
  • 1篇吴宏林
  • 1篇李沛

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2015
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于深度学习的交通标志识别技术研究
交通标志识别在无人驾驶与智能交通中，因为驾驶员在行车过程中会因为注意力不集中而错过交通标志，自动化的交通标志分类将有助于驾驶员安全驾驶。在实际应用场景中，各种因素会给交通标志识别造成影响，例如天气、拍摄角度、遮挡等。这要...
黄倩倩
关键词：交通标志识别卷积神经网络
噪声先验自适应加权的稀疏表示混合去噪算法
2015年
提出了一种结合噪声分布先验知识的稀疏表示混合去噪算法。该算法通过自适应中值滤波器进行初始化来分析噪声分布先验,对稀疏编码中的原子进行自适应加权。然后以当前原子集的极值为基准调整选取阈值,对稀疏编码中的原子进行选择淘汰。本算法避免了传统混合去噪算法的两相检测策略,时间复杂度显著降低。实验表明本算法在峰值信噪比PSNR和去噪效率上都有明显优势。
张建明李沛吴宏林黄倩倩
关键词：自适应中值滤波
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共1页<1>
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