蔡国榕

作品数：27被引量：274H指数：6
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供职机构：集美大学更多>>
发文主题：图像点云建筑物目标检测终端设备更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学文化科学电气工程更多>>
发文期刊：《光学精密工程》《模糊系统与数学》《智能系统学报》《地球信息科学学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金国家科技支撑计划国家教育部博士点基金更多>>
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信创背景下数智赋能软件工程创新应用型人才培养模式探索
《集美大学学报（教育科学版）》2024年第6期82-88,共7页李颖 苏锦河 蔡国榕 
福建省一流专业建设点“软件工程”(教高厅函【2021】7号);福建省本科高校教育教学研究项目“数字化赋能新工科应用型本科人才培养的探索”(FBJY20230164);福建省本科高校教育教学研究项目“面向创新支撑能力培养的计算机类研究生课程体系改革与实践”(FBJY20230267);教育部高校学生司供需对接就业育人项目“以就业为导向校企合作教育共建实训基地”(20230111245)。
聚焦信创背景下软件工程专业人才培养存在的问题,探索数智赋能创新应用型人才培养的新模式。完善育人机制、优化教学体系、创新教学方法和强化工程创新,全面提升学生的知识、能力和素养,实现人才培养与信创产业需求紧密契合,为培养创新...
关键词：信创 数智赋能 新质生产力 课程思政 精准教学 产教融合 
可学习深度位置编码引导的车前图像道路可行驶区域检测
《武汉大学学报（信息科学版）》2024年第4期582-594,共13页韩汀 陈思宇 马津 蔡国榕 张吴明 陈一平 
国家自然科学基金(42371343)。
道路可行驶区域检测是汽车辅助驾驶系统中场景感知的关键基础。基于卷积神经网络的方法因难以获取全局上下文信息而易产生道路空洞和中断等完整性问题,而基于Transformer的方法缺乏局部理解,容易造成边界的错位和越界问题。为了克服上...
关键词：TRANSFORMER 位置编码 道路感知 可行驶区域检测 自动驾驶 
软件工程学术型硕士研究生培养方案优化与实践
《集美大学学报（教育科学版）》2024年第1期22-27,共6页刘年生 杨宝容 苏锦河 蔡国榕 王宗跃 
福建省自然科学基金项目(2021J01857、2017J01761、2020J05146、ZP2020044);集美大学教改项目(KCSZ058);福建省本科高校重大教改项目(FBJG20180092)。
在智能化时代背景下对高水平软件人才培养方案进行优化与实践,提升学术型硕士研究生综合能力以应对智能化时代日益复杂的现实问题,从而满足软件研发对人才能力和素质的要求。通过优化培养方案,构建人工智能与软件工程学科相结合的课程...
关键词：软件工程 智能化时代 学术硕士培养方案 办学特色 
基于多尺度卷积神经网络特征融合的植株叶片检测技术被引量：4
《智能科学与技术学报》2021年第3期304-311,共8页李颖 陈龙 黄钊宏 孙杨 蔡国榕 
国家自然科学基金资助项目(No.41971424,No.61702251,No.61701191,No.41871380,No.U1605254);厦门科学技术项目(No.3502Z20183032);福建省中青年教师教育科研项目(No.JT180877)。
植株叶片检测是植株科学培育和精准农业过程中重要的环节之一。传统植株叶片检测的做法对操作人员的专业知识提出了较高要求,且人工成本高、耗时周期长。基于此,提出基于多尺度卷积神经网络特征融合(MCFF)的植株叶片检测技术。从深度学...
关键词：深度学习 目标检测 多尺度卷积神经网络特征融合 植株叶片检测技术 
基于三维立方体损失的点云目标检测算法
《集美大学学报（自然科学版）》2021年第3期280-288,共9页葛旭阳 黄尚锋 蔡国榕 
国家自然科学基金项目(41971424,61701191);福建省教育厅科技项目(JAT90321,JAT190318,JAT190315)。
常用的优化回归边界框参数的损失并不等价于最大化IoU指标,并且IoU作为回归损失,在边界框不重叠的情况下进行优化是不可行的。为了解决这个问题,在IoU基础上加入外接框的计算,将所得结果(3D_CGIoU)作为损失纳入到目前主流的三维目标检...
关键词：目标检测 IOU 3D_CGIoU 度量 损失 
多特征融合与残差优化的点云语义分割方法被引量：9
《中国图象图形学报》2021年第5期1105-1116,共12页杜静 蔡国榕 
国家自然科学基金项目(41971424,61701191);福建省教育厅科技项目(JAT190321,JAT190318,JAT190315);厦门市科技计划重大项目(3502Z20191018,3502Z20201007,3502Z20191022,3502Z20203057);厦门市海洋与渔业局科技项目(18CZB033HJ11);福建省自然科学基金项目。
目的当前的大场景3维点云语义分割方法一般是将大规模点云切成点云块再进行处理。然而在实际计算过程中,切割边界的几何特征容易被破坏,使得分割结果呈现明显的边界现象。因此,迫切需要以原始点云作为输入的高效深度学习网络模型,用于...
关键词：计算机视觉 3维点云 大场景 语义分割 多特征融合 残差网络 
一种基于级联神经网络的飞机检测方法被引量：6
《智能系统学报》2020年第4期697-704,共8页王晓林 苏松志 刘晓颖 蔡国榕 李绍滋 
国家自然科学基金项目(61806172,41971424);厦门市海洋与渔业局海洋科技成果转化与产业化示范项目(18CZB033HJ11).
由于旋转角度多样性、极端的尺度差异的影响,遥感图像中的飞机检测目前仍存在挑战。为了解决旋转和尺度的问题,目前的策略是将现有的自然场景下的目标检测算法(如Faster R-CNN、SSD等)直接迁移到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模...
关键词：飞机检测 遥感图像 级联 深度学习 卷积神经网络 两阶段 由粗到细 嵌入式设备 
自适应图像组的稀疏正则化图像复原被引量：11
《光学精密工程》2019年第12期2713-2721,共9页王宗跃 夏启明 蔡国榕 苏锦河 张杰敏 
国家重点研发项目资助（No.2016YFC0502902）;国家自然科学基金资助项目（No.61672335,No.61701191）;广东省创新强校项目资助（No.2017KCXTD015,2016KZDXM012）;福建省科技厅高校产学研重大项目资助（No.2017H6015）;福建省自然科学基金资助项目（No.2018J05108）;福建省科技计划项目资助（No.2019R0068）;厦门市产学研协同创新及科技合作项目资助（No.3502Z20183032）
基于图像组的稀疏正则化图像复原方法采用自适应的结构组字典来代替传统的基于整幅图像块的学习字典,既能够更好的学习局部特征又显著降低字典学习的时间复杂度;然而,因算法中的一些参数还未优化,使得算法复杂度还比较高。因此,本文提...
关键词：图像复原 稀疏正则化 图像去文字 粗糙度 
基于四元约束的多视角建筑物Lidar点云配准方法被引量：1
《集美大学学报（自然科学版）》2019年第5期393-400,共8页沈长江 吴云东 蔡国榕 陈水利 
国家自然科学基金(61702251);福建省产学合作重大项目(2017H6015);福建省自然科学基金项目(2016J01310,2016J01309)
基于建筑物Lidar点云的特点,提出一种基于四元约束的多视角点云配准算法。建筑物Lidar点云的实验结果表明,在复杂和大场景建筑物Lidar点云的多视角配准中,该算法可以得到较好的配准精度。
关键词：三维重建 ICP算法 LIDAR点云 FPFH特征 多视角 点云配准 
基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法被引量：6
《地球信息科学学报》2019年第5期654-662,共9页王森援 蔡国榕 王宗跃 吴云东 
国家自然科学基金项目(61702251);福建省高校产学合作科技重大项目(2017H6015);福建省自然科学基金项目(2016J01310;2016J01309);厦门市科技局项目(3502Z20183032)~~
建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建...
关键词：单体建筑物三维重建 点云表面拟合 加权约束 正则集 LIDAR点云 无人机 
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