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杨大利: 作品数：46 被引量：149H指数：6; 供职机构：北京信息科技大学计算机学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金北京市属高等学校人才强教计划资助项目国家科技支撑计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信轻工技术与工程更多>>

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基于H5的欧美影视剧信息检索网站的设计与实现被引量：1: 2019年; 在互联网的不断更迭,影视产业发展迅速的背景下,欧美影视剧逐渐进入大众视野,但获取较为不易,针对用户的定制化服务更是稀少,该网站即是在此需求上为喜爱观看欧美影视剧的用户提供订阅记录服务。; 何锋丽杨大利游璐颖霍艳艳; 关键词：网站

基于SVDD与VGG的纽扣表面缺陷检测: 2024年; 为解决纽扣表面缺陷检测中人工效率低下,且无需对纽扣表面瑕疵进行分类的问题,提出一种基于DEEP SVDD与改进VGG16的纽扣表面缺陷检测模型。在VGG16中增加BN层加快网络收敛;为提升网络特征提取能力引入SE注意力模块;使用全局平局池化替代全连接层,减少模型参数量,使模型更加健壮。实验结果表明,改进后的模型在DEEP SVDD中的两种方法软边界及一类方法的AUC值分别提升7.7%、5.9%,均高于96%,单张检测时间仅4.5 ms,模型性能满足实际要求。; 樊鑫江佟强杨大利侯凌燕梁旭

基于声纹识别技术的移动通信监听方案被引量：2: 2015年; 针对传统通信监听系统依靠特定号码监听和监听范围有限的不足,提出将声纹识别技术应用到移动通信系统的监听中。通过对声纹识别系统在移动通信网络中接入位置选定的分析,在现有警用监听接口的基础上设计了声纹监听系统的方案并分析了方案内各模块的主要功能,最后对设计方案的硬件成本进行了估算。; 赵成辉杨大利; 关键词：声纹识别移动通信

人脸识别中的遮挡多层重建方法被引量：2: 2015年; 针对人脸识别中的遮挡问题,提出了一种多层重建人脸算法框架。每层利用上层输出的训练图片对待测图像进行重建,并针对重建图片从训练集中筛选出若干最近邻图片,作为新的训练集输出给下一层,最后一层输出人脸识别结果。在多层重建之前,通过预筛选进行优化。实验结果表明,两层迭代主成分分析法(principal components analysis,PCA)和三层缺口PCA分别比迭代PCA和缺口PCA识别相对错误率下降12%和44%,识别时间减少了51%和72%,验证了该方法的有效性。; 王志一杨大利侯凌燕; 关键词：人脸识别人脸重建

基于无人飞行器的轻小特种设备吊装模型研究: 2016年; 轻小特种设备在无人飞行器所执行的任务中发挥着重要作用。根据无人飞行器执行轻小物体的吊装作业中所遇到的情况,设计了相应的自动应对方案,研究了特种设备与飞行器端和地面控制端相互控制关系,实现了拖曳吊装和机械臂吊装两种吊装模型。; 朱一凡杨大利高铭; 关键词：无人飞行器

基于多类不平衡分类的改进AdaBoost算法研究: 2018年; 对于类别不平衡问题,提出了一种多类类别不平衡数据分类的算法——基于改进的Ada Boost的组合算法(Ensemble Ada Boost.M)。为了避免随机欠采样对数据分布的改变,采用基于样本均值分布的方法进行采样;为解决上采样产生的噪音数据,利用结合阈值的方法对Ada Boost分类器进行了改进;针对下采样造成的数据信息丢失问题,在平衡训练集上利用集成的思想,将多个子分类器学习成强分类器。实验结果表明,在公开的几种UCI数据集上,该算法相对其他几种经典算法,在小类的F-score值和整体数据集的G-mean值上取得了理想的效果。; 吴萌侯凌燕杨大利; 关键词：阈值 ADABOOST

基于Electron-Vue的电视台字幕转换软件实现被引量：1: 2022年; 目前的电视台采访和录音中,需要大量进行语音向文字的转换服务。因此,本文设计了一款基于Vue-Electron框架设计开发的电视台字幕转换软件,便于电视台工作人员进行语音识别转字幕的操作,极大地提高了工作人员的效率。该软件采用MVVM架构、Electron-Vue框架、LowDB数据库、Node.js环境、Lodash工具库以及Fs-extra操作文件系统模块,构建可视化界面。软件功能大致可以分为两部分,即导入音视频资源与展示和字幕识别与转换。软件主界面有3大窗口,分别为文件导入窗口、音视频展示窗口、字幕识别窗口。; 赵洁郑时孙涤生成培源杨大利; 关键词：语音识别电视台

基于轻量级网络和数据扩增的作物与杂草识别被引量：1: 2022年; 为解决传统的深度学习网络在进行农作物与杂草识别时存在的问题,如训练时间长、识别精度低、检测速度慢、采集数据需求量大等,基于YOLOv4算法设计一种改进检测模型。利用轻量级特征提取网络替代原YOLOv4特征提取网络,在增强特征提取网络引入深度可分离卷积,降低网络参数规模。通过数据扩增方法对原始实验数据进行扩充,增加实验数据量和数据多样性,提高模型识别准确率。实验结果表明,改进模型检测速度约为54帧/s,是原YOLOv4模型的330%,训练时间为原来的21.8%,对自然环境下玉米及其伴生杂草的识别准确率更高。此方法亦适用于其他作物与杂草识别。; 高嘉南侯凌燕杨大利梁旭佟强; 关键词：网络优化机器视觉除草机器人

基于多标签学习的卷积神经网络的图像标注方法被引量：20: 2017年; 针对图像自动标注中因人工选择特征而导致信息缺失的缺点,提出使用卷积神经网络对样本进行自主特征学习。为了适应图像自动标注的多标签学习的特点以及提高对低频词汇的召回率,首先改进卷积神经网络的损失函数,构建一个多标签学习的卷积神经网络(CNN-MLL)模型,然后利用图像标注词间的相关性对网络模型输出结果进行改善。通过在IAPR TC-12标准图像标注数据集上对比了其他传统方法,实验得出,基于采用均方误差函数的卷积神经网络(CNN-MSE)的方法较支持向量机(SVM)方法在平均召回率上提升了12.9%,较反向传播神经网络(BPNN)方法在平均准确率上提升了37.9%;基于标注结果改善的CNN-MLL方法较普通卷积神经网络的平均准确率和平均召回率分别提升了23%和20%。实验结果表明基于标注结果改善的CNN-MLL方法能有效地避免因人工选择特征造成的信息缺失同时增加了对低频词汇的召回率。; 高耀东侯凌燕杨大利; 关键词：图像自动标注卷积神经网络损失函数

一种基于无人飞行器的空气环境检测系统设计被引量：2: 2015年; 基于无人飞行器的数据采集工作极大地减少了环境数据采集的危险性额成本。根据对环境数据采集与无人机使用情况的分析,使用了数据采集、无线数传、地面分析的方法,通过在Arduino开发板上对传感器的集联,实现了一套适用于无人飞行器上的空气环境监测设备。该设备通过传感器采集相关的环境参数并使用无线传输模块传回地面,多平台地面端程序在接受数据后进行输出。; 朱一凡杨大利; 关键词：嵌入式系统 ARDUINO