余华云

作品数：21被引量：70H指数：5
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发文主题：SOAPSOASOA架构石油生产ARIMA更多>>
发文领域：自动化与计算机技术机械工程交通运输工程农业科学更多>>
发文期刊：《计算机光盘软件与应用》《计算机仿真》《组合机床与自动化加工技术》《长江大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中国石油天然气集团公司科技项目更多>>
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产教融合下的软件项目管理教学改革策略
《中文科技期刊数据库（引文版）教育科学》2024年第12期145-148,共4页余华云 余泽禹 
2022年湖北省教育厅教改项目.新工科背景下软件工程专业产教融合育人模式探索(2021265)。
软件项目管理教育领域面临着诸多挑战,最为显著的是人才短缺和教学与行业需求之间的脱节问题。为解决这些问题,需在产教融合背景下进行教学改革。重构课程目标,实施“六融一体”的教学内容革新,采用“一体两翼”的教学模式,创新教学过...
关键词：产教融合 石油行业软件 软件项目管理 跨学科人才培养 项目驱动 
基于改进的YOLOv5小目标检测SAR船只方法
《湖南邮电职业技术学院学报》2024年第3期56-60,共5页龙莹莹 余华云 杨武 殷俊凯 
2024年度湖北省重点实验室开放基金项目“机器学习在页岩气井井筒积液预测及泡沫排水适用性诊断中的应用研究”(项目编号:YQZC202402)。
为了有效管理海上交通、实施海上救援和保护海洋环境,需要精确地掌握海上船只目标的位置和分布情况,但传统的检测方法(如CFAR)往往会出现船只细节丢失和小目标漏检的情况。为了解决以上问题,将YOLOv5模型进行改进。首先通过数据增强,提...
关键词：SAR船只检测 YOLOv5 SE注意力机制 小目标检测层 
重参数化YOLOv5s的森林火灾检测算法被引量：5
《无线电工程》2024年第2期284-293,共10页杨武 余华云 赵昕宇 何勇 徐红牛 
国家自然科学基金(61440023);中国高校产学研创新基金——新一代信息技术创新项目(2020ITA03012)。
目前森林火灾多发,建立日常监测尤为重要,但是边缘智能检测设备算力和内存较低,限制了检测模型的推理和部署。针对以上问题,提出一种改进的重参数化YOLOv5s的森林火灾检测算法,结合重参数化、通道重排和深度可分离卷积(Depthwise Separa...
关键词：森林火灾 YOLOv5s 重参数化 深度可分离卷积 多尺度特征融合 
改进的DeepLabV3+指针式仪表图像分割算法被引量：2
《国外电子测量技术》2024年第1期10-19,共10页杨武 胡敏 常鑫 赵昕宇 余华云 
国家自然科学基金(61440023)项目资助。
针对现有的仪表自动化读数算法占用空间大、推理速度较慢以及不能有效分割图像中密集细小目标的问题,提出改进的DeepLabV3+指针式仪表分割算法。首先以轻量化的MobileNetV2来构建网络主干达到降低参数量和推理权重、提高检测速度的目的...
关键词：指针式仪表图像分割 DeepLabV3+ 轻量化 分块并归 多尺度特征融合 Dice Loss 
基于扩散模型的图像生成技术研究被引量：2
《电脑知识与技术》2024年第2期16-20,共5页段倚天 余华云 
图像生成领域一直是人工智能研究领域的重点,近年来,基于扩散模型的图像生成技术正在得到更多研究者的关注。文章在扩散模型生成图像的基础上,研究了一种基于条件扩散的图像生成算法,最终训练得到了拥有定向生成能力的生成模型,由该模...
关键词：扩散模型 条件扩散 图像生成技术 
基于ARIMA-LSTM-XGBoost组合模型的铁路货运量预测被引量：18
《科学技术与工程》2023年第25期10879-10886,共8页龙宇 许浩然 余华云 何勇 徐红牛 
国家自然科学基金(61440023);中国高校产学研创新基金-新一代信息技术创新项目(2020ITA03012)。
为提升铁路货运量预测精度和泛化能力,综合考虑铁路货运量时间序列数据的线性和非线性特征,提出了基于ARIMA-LSTM-XGBoost组合模型的铁路货运量预测方法。首先,使用差分整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average, A...
关键词：铁路货运量预测 ARIMA LSTM XGBoost 组合模型 
基于改进YOLO模型的工业铝片缺陷检测被引量：2
《组合机床与自动化加工技术》2023年第9期106-111,共6页徐红牛 余华云 
国家自然科学基金项目(61440023);中国高校产学研创新基金-新一代信息技术创新项目(2020ITA03012)。
针对目前铝片表面缺陷的目标检测存在很多问题,包括现场大规模算法和计算设备的不适用性,以及检测速度和精度之间的平衡等,提出了一种基于注意力机制的新颖轻量级检测方法。在YOLOv4框架的基础上提出GBANet主干网络,其基于一个新的卷积G...
关键词：目标检测 铝材表面缺陷 YOLOv4 注意力机制 卷积神经网络 
基于改进YOLOv4算法的苹果叶部病害缺陷检测研究被引量：14
《中国农机化学报》2022年第11期182-187,共6页王权顺 吕蕾 黄德丰 付思琴 余华云 
国家自然科学基金项目(61440023);中国高校产学研创新基金一新一代信息技术创新项目(2020ITA03012)。
针对苹果叶部病害缺陷检测效率低下、误检率高、实时性差等问题,以苹果叶部的灰斑病、黑星病、锈病、斑点落叶病作为研究对象,提出一种基于改进YOLOv4算法的苹果叶部病害缺陷检测算法。首先通过数据扩增对数据集扩充提升鲁棒性,算法通...
关键词：苹果叶部病害 缺陷检测 YOLOv4 二分K均值聚类 DenseNet121 
基于改进YOLOv4的焊接件表面缺陷检测算法被引量：8
《包装工程》2022年第15期23-32,共10页付思琴 邱涛 王权顺 黄德丰 余华云 
国家自然科学基金(61440023);中国高校产学研创新基金-新一代信息技术创新项目(2020ITA03012)。
目的针对真实复杂的工业场景下焊接件表面缺陷检测精度低、速度慢和图像噪声大等问题,提出一种基于卷积神经网络的改进YOLOv4焊接件表面缺陷检测算法。方法该模型基于YOLOv4算法,首先,考虑到存储和计算资源的限制,使用了轻量级网络Ghost...
关键词：焊接件 缺陷检测 YOLOv4 GhostNet K–means++ 
改进MGM(1,1)的管道腐蚀预测模型构建被引量：2
《机械设计与制造工程》2022年第4期69-73,共5页柏淘雨 余华云 宋文广 
国家“十四五”重大专项课题(2021DJ1006);2020年新疆维吾尔自治区创新人才建设专项自然科学计划(自然科学基金)面上项目(2020D01A132);湖北省科技示范项目(2019YYD016);中国高校产学研创新基金(2021ALA01004)。
针对管道腐蚀预测分析因素复杂且具有较大随机性与模糊性的问题,建立了一种基于集成学习与机器学习算法的PSO-MGM管道腐蚀预测模型。在管道腐蚀检查数据的基础上,以MGM(1,1)为预测模型,采用PSO算法选出最优白化因子,实现了管道腐蚀速率...
关键词：集成学习 机器学习 管道腐蚀预测 MGM(1 1)模型 PSO算法 
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