杨英
- 作品数：3 被引量：121H指数：3
- 供职机构：武汉理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- SOA架构下多层次信息共享平台的实现被引量：8
- 2009年
- 在研究面向服务体系结构(SOA)的基础上,从系统集成的角度分析,提出了基于SOA和多层次体系结构相结合的信息共享平台的解决方案。平台最终满足了不同级别的业务需求,同时避免信息孤岛的出现。
- 马成前杨英
- 关键词：SOA电子政务系统集成信息共享平台
- 基于SSD的行人头部检测方法被引量：12
- 2020年
- Faster R-CNN、SSD、YOLO都是针对行人整体检测,在人群密集场景检测精度低,为有效解决遮挡严重场景的行人检测问题,提出改进的SSD行人头部检测方法,使用K-means++聚类得到SSD先验框规格。针对SSD小目标检测的不足,建立改进SSD头部检测模型,利用SSD网络目标特征提取,添加类别预测和位置预测两个旁支网络实现特征分离。类别预测特征图采用上采样方式融合高语义,位置预测特征图采用下采样方式融合细节信息,融合两个预测结果得到最终目标。实验结果表明,该方法能实时准确地定位行人头部,有效地解决行人遮挡问题,提升检测精度。
- 李欢李欢陈先桥施辉杨英
- 关键词：行人检测卷积神经网络
- 改进YOLO v3的安全帽佩戴检测方法被引量：101
- 2019年
- 在生产和作业场地中,工人由于不佩戴安全帽而引发的安全事故时有发生。为了降低由于未佩戴安全帽而引发的安全事故发生率,提出了一种基于改进YOLO v3算法的安全帽佩戴检测方法。通过采用图像金字塔结构获取不同尺度的特征图,用于位置和类别预测;使用施工现场出入口监控视频作为数据集进行目标框维度聚类,确定目标框参数;在训练迭代过程中改变输入图像的尺寸,增加模型对尺度的适应性。理论分析和实验结果表明,在安全帽佩戴检测任务中,mAP(Mean Average Precision)达到了92.13%,检测速率提高到62 f/s,其检测准确率与检测速率相较于YOLO v3均略有提高,所提算法不仅满足安全帽佩戴检测中检测任务的实时性,同时具有较高的检测准确率。
- 施辉陈先桥杨英
- 关键词：图像处理V3
