您的位置: 专家智库 > >

黄飞

作品数:6 被引量:8H指数:2
供职机构:宿州学院机械与电子工程学院更多>>
发文基金:安徽高等学校省级教学质量与教学改革工程项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 2篇分类器
  • 2篇车辆
  • 1篇智能家居
  • 1篇智能家居系统
  • 1篇扫描线
  • 1篇扫描线算法
  • 1篇视频
  • 1篇视频对象
  • 1篇视频对象分割
  • 1篇图像
  • 1篇图像分割
  • 1篇图像分割算法
  • 1篇组态
  • 1篇组态软件
  • 1篇教学研究
  • 1篇课程
  • 1篇课程教学
  • 1篇课程教学研究
  • 1篇教学
  • 1篇光流

机构

  • 6篇宿州学院
  • 1篇南昌航空大学

作者

  • 6篇黄飞
  • 4篇王大雷
  • 3篇汪材印
  • 2篇郝保明
  • 1篇唐永刚
  • 1篇张桂梅

传媒

  • 2篇阴山学刊(自...
  • 1篇通化师范学院...
  • 1篇宿州学院学报
  • 1篇南昌航空大学...
  • 1篇安徽工程大学...

年份

  • 1篇2018
  • 2篇2017
  • 3篇2016
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于LDOF光流算法的视频对象分割方法被引量:3
2016年
针对目前视频对象分割算法中存在分割速度慢的问题,提出了一种基于LDOF光流算法的视频对象分割方法。首先,利用LDOF((Large Displace Optical Flow)计算视频帧中t与t+1时刻像素点的光流;然后,计算N个邻近像素的方向导数,获得视频对象粗略轮廓信息;再利用高斯混合模型建立前景与背景模型,并运用扫描线算法获得到视频对象精确的轮廓;最后,采用Grab Cut算法对视频对象进行分割。实验结果表明,该算法能有效的提高了视频对象分割的速度。
王大雷张桂梅汪材印黄飞
关键词:视频对象分割扫描线算法GRABCUT
基于HOG特征和改进IKSVM的车辆检测算法被引量:1
2016年
为了准确地对视频图像中的车辆目标进行检测,提出一种基于方向梯度直方图(HOG)特征和交叉核函数支持向量机(IKSVM)的车辆检测算法,并通过对交叉核函数计算方法的改进,提高了算法的检测效率.以m个n维支持向量构成的IKSVM为例,改进后其检测的时间复杂度由o(nm)降为o(nlogm).实验证明,改进IKSVM算法对图像中的车辆目标进行了较准确的分类检测,且在检测速度方面较传统的SVM车辆检测算法有明显的提高.
黄飞
关键词:车辆检测HOG特征SVM分类器
基于中智学的分水岭图像分割算法被引量:2
2017年
针对传统的分水岭分割算法容易受到噪声干扰的影响,导致图像分割时出现过分割情况,该文提出了一种新的基于中智学的分水岭图像分割算法.该算法首先利用中智学理论把原图像转化为中智学图像,然后再利用阈值法把中智学图像进行二值化图像转化,最后,对转化为二值化图像进行分水岭变换分割.实验结果与分析表明,该算法不仅有效地提高了图像分割的精度,而且还能减少噪声对分割的干扰.
王大雷郝保明汪材印黄飞
关键词:图像分割
一种基于Haar-like特征和Adaboost树形分类器的实时车辆识别方法研究
2016年
针对SVM分类器和Adaboost分类器存在识别性能不足和训练时间过长等问题,提出了一种基于Haar-like特征,并结合Adaboost树形分类器的实时车辆识别方法。在训练阶段,提取车辆样本集合中适合描述车辆表观的Haar-like特征,并将这些特征向量引入Adaboost算法中进行最优特征选择和强分类器的训练,最后利用强分类器构建一个决策树(也称为树形分类器)。该阶段进行多轮的反馈迭代训练,且不断添加新的样本以提高识别性能。在识别阶段,使用分类器对视频中的每一帧图像作多尺度遍历搜索,以判定车辆可能存在的区域。实验表明,本文提出的方法在识别性能上有所提高,同时可以有效缩短训练时间。
黄飞
关键词:车辆识别HAAR-LIKE特征ADABOOST分类器
基于创新创业项目的MCGS组态软件课程教学研究被引量:1
2017年
针对在传统组态软件课程实验教学过程中,缺乏对学生创新能力培养问题,提出了一种基于创新创业项目的 MCGS组态软件课程教学方案.文章以"道口防护自动预警系统"创新创业项目为例,将MCGS组态软件课程的理论知识与实际创新项目相结合,有效地提高实验教学质量,同时也培养学生创新思维能力及实践能力,使其快速适应解决实际工程项目.
王大雷唐永刚汪材印黄飞
关键词:创新创业MCGS组态软件教学研究
基于STM32的智能家居系统研究与设计被引量:2
2018年
针对目前传统的家居系统电路复杂,功能不稳定性等问题,提出了一种基于STM32的智能家居系统设计。该系统以STM32作为主控芯片,用温湿度传感器、按键模块作为检测单元,利用液晶显示模块和WIFI通信网络模块等完成智能家居系统的设计。由实验结果表明,该系统的整体电路简单,安装方便,错误率低,功能稳定可靠等优点,适合于普通家庭应用。
王大雷郝保明黄飞
关键词:STM32WIFI智能家居
共1页<1>
聚类工具0