江苏省自然科学基金(BK2011789)

作品数：49被引量：220H指数：9
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一种改进的微波芯片金锡共晶焊接X光图像空洞检测方法被引量：1
《传感器世界》2022年第7期17-23,共7页林俊宇 康陈子 邢增繁 郑博文 邱晓晖 
江苏省自然科学基金(No.BK2011789)。
空洞检测是保证微波芯片金锡共晶焊接质量的关键之一。随着图像处理技术的长足发展,基于X光图像的空洞检测逐渐成为该领域自动无损检测的有效手段。文章使用数学形态学方法进行X光图像空洞的检测,将不同结构元素的毛刺及干扰导线的去除...
关键词：数学形态学 中值滤波 区域生长 
金锡共晶X光图像的空洞检测被引量：3
《计算机技术与发展》2021年第4期63-68,共6页程金纬 邱晓晖 陈青青 
江苏省自然科学基金(BK2011789)。
在金锡共晶焊接以及X射线检测缺陷技术广泛使用的背景下,针对PCB板缺陷经X射线成像后不易人工检测的问题,基于形态学方法提出了一种自动检测并标记烧结空洞的处理思路。经实验发现Sobel算子无法有效提取烧结空洞,分析得出以下结论:提取...
关键词：共晶焊接 PCB图像 X光图像 缺陷标记 形态学方法 边缘检测 
基于BLSTM网络的改进EAST文本检测算法被引量：4
《计算机技术与发展》2020年第7期21-24,共4页郭闯 邱晓晖 
江苏省自然科学基金(BK2011789)。
尽管前人在文本检测和文本识别方面已经取得了显著的研究进展,但是在场景文本检测方面仍然存在着较大的不足。即使是深度学习模型,也不会达到很好的性能。因为整体性能取决于流程中的多个阶段和组件的相互作用。基于深度学习神经网络模...
关键词：文本定位 EAST BLSTM 感受野 自然场景 
一种改进的YOLO V3目标检测方法被引量：15
《计算机技术与发展》2020年第7期30-33,共4页徐融 邱晓晖 
江苏省自然科学基金(BK2011789)。
目标检测是当今计算机视觉领域较为热门和流行的研究方向,在国防、安全和医疗保障等领域应用广泛。然而小目标的检测准确度一直不高,针对这一问题,提出了一种基于YOLO V3网络模型的改进方法,通过增强小目标的检测准确度来提高网络整体...
关键词：YOLO V3 目标检测 深度学习 RFB PASCAL VOC 
遗传-蚁群算法在智能交通中的应用被引量：9
《计算机技术与发展》2020年第4期120-125,共6页胡清准 邱晓晖 
江苏省自然科学基金(BK2011789)。
随着私家车的增多,城市交通问题越来越严重。为了解决这个问题,人们将计算机技术运用于城市智能交通系统(intelligent transportation systems,ITS)中。行车路径规划是城市智能交通体系中重要的一个环节。目前,有不少路径优化算法被提...
关键词：遗传算法 蚁群算法 智能交通 最优路径 遗传-蚁群混合算法 
一种基于生成式对抗网络的图像数据扩充方法被引量：10
《计算机技术与发展》2020年第3期51-56,共6页王海文 邱晓晖 
江苏省自然科学基金(BK2011789)。
针对卷积神经网络(CNN)在数据集(训练集)较小时,易发生过度拟合的现象,提出并实现了一种引入Selu激活函数并结合带参数归一化的Dropout方法的深度卷积生成式对抗网络用于图像增强,生成图像实现数据集扩充,从而解决深度学习图像分类研究...
关键词：深度卷积 生成式网络 图像增强 数据增强 
基于LBP和数据扩充的CNN人脸识别研究被引量：10
《计算机技术与发展》2020年第3期62-66,共5页任飞凯 邱晓晖 
江苏省自然科学基金(BK2011789)。
针对卷积神经网络在人脸识别存在的数据集比较少,容易发生过拟合的问题,提出对人脸进行局部二值模式处理,提升图像特征,再引入深度卷积生成对抗网络对局部二值化的人脸进行生成,有效扩充数据集,提升卷积神经网络的泛化能力。该人脸识别...
关键词：CNN LBP 数据集扩充 人脸识别 
基于卷积神经网络和池化算法的表情识别研究被引量：7
《计算机技术与发展》2019年第1期61-65,共5页陈航 邱晓晖 
江苏省自然科学基金(BK2011789);东南大学毫米波国家重点实验室开放课题(K201318)
卷积神经网络(CNN)能够通过神经网络自主学习提取图像中的特征,并且具有局部响应、权值共享等优点,在人脸表情识别中获得了广泛的应用。池化算法是CNN的核心技术之一,通过对卷积层的特征进行聚合统计,池化算法可以减少CNN的特征维度,提...
关键词：卷积神经网络 池化算法 人脸表情识别 深度学习 特征提取 
基于多模式LBP与深度森林的指静脉识别被引量：4
《计算机技术与发展》2018年第7期83-87,共5页刘广东 邱晓晖 
江苏省自然科学基金(BK2011789);东南大学毫米波国家重点实验室开放课题(K201318)
深度森林(gc Forest)是基于深度模型提出的级联随机森林集合方法,以解决深度学习网络模型中对大样本训练数据和对设备要求过高的问题。深度森林不像深度神经网络那样具有很多的调节参数,对训练模型的选取需要耗费大量的时间与精力,gc Fo...
关键词：指静脉识别 深度森林 LBP 特征提取 随机森林 
基于SIFT与K-means的图像复制粘贴篡改检测被引量：8
《计算机技术与发展》2018年第6期121-124,共4页叶雨晴 邱晓晖 
江苏省自然科学基金(BK2011789);东南大学毫米波国家重点实验室开放课题(K201318)
针对基于SIFT的图像篡改检测算法存在的时间复杂度高、鲁棒性低等问题,提出一种改进的SIFT算法。该算法利用K-means算法对SIFT特征向量矩阵的列向量进行聚类,通过选取与整体差异最小的列向量作为初始聚类中心,最终提取该初始聚类中心所...
关键词：篡改检测 复制-粘贴 SIFT K-MEANS 
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