王琳霖
- 作品数：38 被引量：25H指数：3
- 供职机构：沈阳航空航天大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学机械工程更多>>
- 一种基于V-Net的轻量级脑肿瘤分割方法及系统
- 本发明提供了一种基于V‑Net的轻量级脑肿瘤分割方法，包括：步骤1：图像预处理，得到符合网络结构的图像；步骤2：构建V‑Net网络；步骤3：改进V‑Net网络；将V‑Net网络中的批归一化改为组归一化；将网络中的普通卷积...
- 王琳霖张彤王传云邵景李中一高骞张鑫
- 一种面向无人机红外探测的地面弱小目标检测方法
- 本发明提供一种面向无人机红外探测的地面弱小目标检测方法，涉及目标检测技术领域。该方法构建D2GNet空对地目标检测网络进行目标检测；D2GNet空对地目标检测网络包括RS模块，EIFE模块，IFF模块和检测头；RS模块对...
- 王传云李振飞高骞张亚娟王田孟光磊王琳霖王竹筠
- 基于轻量化YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法
- 本发明公开了一种基于轻量化YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法，包括如下步骤：选取SAR‑Ship‑Dataset数据集中的图片并划分为训练集和验证集；搭建轻量化YOLOv5网络模型，其中，所述轻量化YOLO...
- 王琳霖张鑫王传云李中一邵景张彤高骞刘宝明
- 面向反制无人机集群的多目标连续鲁棒跟踪算法被引量：5
- 2024年
- 无人机(UAV)集群作战正朝着智能化、实战化迅猛发展,将在未来战场上造成巨大威胁,面向反制无人机集群的探测与跟踪研究势在必行。针对在复杂场景及远距离探测条件下无人机集群目标之间相互遮挡、无人机为弱小目标等原因造成的检测精度降低和跟踪精度降低问题,本文提出的无人机集群多目标(UAVS-MOT)连续鲁棒跟踪算法可以有效解决。UAVS-MOT模型基于FairMOT模型的多分支无锚框预测结构,将坐标注意力模块与DLA-34网络相结合,构建了全新的主干特征提取网络以提升特征信息的表达能力。此外,引入全新的ArcFace Loss损失函数进行训练以提高模型的收敛速度,并利用BYTE数据关联方法以降低目标漏检率和提高轨迹的连贯性。实验表明,本文提出的UAVS-MOT多目标跟踪算法在UAVSwarm Dataset上的多目标跟踪准确度(MOTA)和目标识别准确度(IDF1)分别为73.4%与76.1%,相比原有FairMOT算法分别提升5.7%与2.9%,可以解决目标的漏检、误检和跟踪精度低的问题,鲁棒性好。
- 王传云苏阳王琳霖王田王静静高骞
- 关键词：多目标跟踪反制
- 融合粒子群与自适应遗传算法的无人机集群编队规划方法
- 本发明提供一种融合粒子群与自适应遗传算法的无人机集群编队规划方法，涉及无人机集群编队技术领域。该方法首先确定集群中无人机的数量及个体无人机的相关动力学属性，并明确场景中障碍物的属性信息；然后将每三架无人机组成一个子集群，...
- 王传云胡安琪高骞王琳霖王竹筠孟光磊张亚娟
- 遥感舰船目标检测方法
- 本发明提供了一种遥感舰船目标检测方法，包括：制作遥感图像舰船目标检测数据集并进行划分；构建舰船目标检测模型：对YOLOv8模型中的backbone特征提取主干网络进行轻量化处理、对检测头部进行改进，得到YOLO_lwa模...
- 王琳霖 袭雪怡王竹筠王传云 高骞 高晓艳
- 一种基于无人机集群三维轨迹分析的意图识别方法
- 本发明提供一种基于无人机集群三维轨迹分析的意图识别方法，涉及无人机集群的群体行为识别领域。通过对三维轨迹进行预处理，确保其在时间和空间维度上的一致性，提升了数据的稳定性和质量，使得后续意图识别过程更加准确可靠，通过改进的...
- 王传云张莹莹高骞王琳霖颜卓刘昊张亚娟
- 差分格式对偏微分方程滤波模型的影响被引量：2
- 2015年
- 电子散斑干涉技术(ESPI)中,基于偏微分方程(PDE)的滤波模型是一种重要的滤波方法。偏微分方程滤波模型中的微分算符通常利用差分近似表示。给出了中心差分、九点差分、高阶差分三种不同的差分格式。以典型有效的方向二阶偏微分方程滤波模型为例,分别利用三种不同的差分格式近似滤波模型中的微分算符,通过模拟条纹图、相位图以及实验条纹图进行了分析研究,结果表明,对于密度变化特别大的条纹图,采用高阶差分格式能够更好地平衡高密度区域和稀疏密度区域的滤波效果,九点差分和中心差分格式需要使用均值滤波做进一步的处理,中心差分格式处理速度最快,高阶差分格式次之,九点差分格式则最慢。
- 王琳霖唐晨王亚杰
- 关键词：图像处理偏微分方程差分
- 一种基于跨模态信息增强与融合的目标检测系统及方法
- 本发明公开了一种基于跨模态信息增强与融合的目标检测系统及方法，所述监测系统主要包括一个用于双流网络信息增强的特征选择增强模块、一个用于双流网络信息融合的跨模态信息融合模块；所述目标检测方法通过一个双流网络，搭配特征选择增...
- 王传云孙冬冬王琳霖高骞王竹筠孟光磊张亚娟
- 基于深度学习的材料表面变形位移场测量方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的材料表面变形位移场测量方法，包括如下步骤：制作带标签的样本数据集；搭建基于深度学习的材料表面变形位移场测量模型并利用所述样本数据集对所述模型进行训练和验证，得到训练好的材料表面变形位移场测量...
- 王琳霖邵景潘新刘哲黄宁李中一王传云
