国家自然科学基金(61261040)

作品数：6被引量：49H指数：3
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相关期刊：《科学技术与工程》《铁道科学与工程学报》《计算机工程与科学》《华东交通大学学报》更多>>
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基于深度学习的公路路面病害检测算法被引量：19
《科学技术与工程》2022年第13期5299-5305,共7页罗晖 余俊英 涂所成 
国家自然科学基金(61261040);江西省重点研发计划重点项目(20202BBEL53001);江西省教育厅科学技术重点项目(GJJ200603)。
针对公路路面病害图像存在背景干扰多、病害信息弱、尺度差异大等问题,提出了一种基于深度学习的公路路面病害检测方法。以YOLOv4算法为基础,在检测网络中引入可变形卷积,并提出基于路径聚合网络(path aggregation network,PANet)的自...
关键词：公路路面病害检测 YOLOv4 可变形卷积 特征融合 AP-loss 
基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷检测被引量：26
《铁道科学与工程学报》2021年第3期623-629,共7页罗晖 徐广隆 
国家自然科学基金资助项目(61261040)。
相比传统的物理检测算法,基于机器视觉的检测算法具有检测速度快、操作便捷等诸多优点,但因受光照不均、相机失焦抖动、雨雪天气等外界因素的影响,导致检测精度降低。针对这一问题,提出一种基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷视觉检...
关键词：钢轨表面缺陷检测 机器视觉 目标检测 图像增强 卷积神经网络 
基于稀疏表示的WMSN红外和可见光图像融合被引量：1
《计算机工程与科学》2014年第5期958-962,共5页罗晖 刘洁丽 祁美丽 
国家自然科学基金资助项目(61261040)
在使用无线多媒体传感网络WMSN进行环境监测的过程中,对同一场景所采集的红外和可见光源图像进行信息融合时,传统的方法融合的数据量较大且没有充分考虑其内在稀疏性和丰富的结构特征,图像融合的质量不高。将稀疏表示理论应用于WMSN红...
关键词：无线多媒体传感器网络 图像融合 稀疏表示 同步正交匹配追踪 自适应加权平均 
基于K-SVD的低信噪比WMSN视频图像稀疏去噪被引量：3
《计算机工程与科学》2014年第3期497-501,共5页罗晖 褚红亮 王世昌 
国家自然科学基金资助项目(61261040)
无线多媒体传感器网络WMSN因感知视频等信息的优势而被广泛应用,但受天气、光照等外因干扰,所采集视频图像常含有较为严重的噪声。因此,在低信噪比条件下进行视频图像去噪是保证WMSN视频监测有效性和可靠性的关键。在分析WMSN视频图像...
关键词：稀疏去噪 K奇异值分解 残差比 低信噪比 无线多媒体传感器网络 
基于置乱、混淆与掩蔽规则融合3D混沌映射的图像加密算法研究
《科学技术与工程》2014年第5期102-108,共7页尹燕 罗晖 王传云 
国家自然科学基金(61261040);江西省教育厅项目(GJJ11434)资助
针对当前的3D混沌映射加密算法存在安全性不高,加密速度慢、密钥空间小以及不具备抗多种攻击能力等不足,设计了三个规则:置乱规则、混淆规则与掩蔽规则,提出了一种基于置乱、混淆与掩蔽三规则融合3D混沌映射的图像加密算法来解决上述问...
关键词：3D混沌映射 置乱规则 混淆处理 扩散机制 掩蔽规则 
交通监控中基于压缩感知的WMSN视频编解码被引量：1
《华东交通大学学报》2013年第1期52-57,共6页罗晖 王世昌 褚红亮 杨成武 
国家自然科学基金项目(61261040)
在交通监控中,利用WMSN节点获取路况视频,适用于复杂多变的地理环境,但视频图像数据量大,而WMSN节点资源受限。基于压缩感知技术和传统视频编码理论,提出了一种新的WMSN视频编解码方法。在编码端,依据视频图像的相关性对视频流进行分帧...
关键词：交通监控 WMSN 压缩感知 视频编解码 
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