汪胜前

作品数：57被引量：243H指数：9
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供职机构：南昌工程学院更多>>
发文主题：图像去噪去噪算法小波变换小波收缩目标跟踪更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信自然科学总论文化科学更多>>
发文期刊：《中国多媒体与网络教学学报（电子版）》《计算机工程与应用》《电子学报》《电子与信息学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目江西省教育厅资助项目更多>>
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“互联网+”大赛创新创业教育实践课的课程思政教学被引量：6
《湖南科技学院学报》2023年第5期75-79,共5页李彦 邓承志 王志堂 汪胜前 
江西省教学改革研究课题(JXJG-21-18-22);湖南省社会科学成果评审委员会课题(XSP2023FXC003)
在“大思政”格局和深入创新创业教育改革的新形势下,以“互联网+”大赛为例,在充分解析“互联网+”大赛核心评审指标教育价值的基础上,从“互联网+”大赛创新创业教育实践课程的思政元素挖掘与模块构建、教学方法、考核方式、评价反馈...
关键词：“互联网+”大赛 创新创业实践 课程思政 
高光谱数据截断加权核范数稀疏解混被引量：2
《遥感学报》2022年第6期1067-1082,共16页李璠 张绍泉 曹晶晶 梁炳堃 李军 刘凯 邓承志 汪胜前 
国家自然科学基金(编号:62141105,61901208,61865012,61771496);中国博士后科学基金(编号:2020M672483);中山大学中央高校基本科研业务费专项(编号:2021qntd22);江西省重点研发计划(编号:20181ACG70022,20202BBGL73081)。
受仪器和观测条件限制,高光谱数据易受噪声污染,给数据解译带来挑战。针对传统稀疏解混模型抗噪性能差的问题,本文提出一种截断加权核范数稀疏解混方法,利用高光谱图像像元之间的相关性减轻噪声对丰度估计的干扰。该方法借助低秩表示在...
关键词：遥感 高光谱数据 稀疏解混 低秩正则化 截断加权核范数 空间权重 
基于孪生神经网络的目标跟踪算法综述被引量：7
《南昌工程学院学报》2021年第6期90-99,共10页王军 尹鹏 章利民 邓承志 汪胜前 
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ180939,GJJ190955);国家自然科学基金资助项目(61861032)。
目标跟踪是计算机视觉中的重要研究课题之一,在智能驾驶、视频监控以及智能医疗诊断等视觉领域得到广泛应用。近年来,基于孪生神经网络的目标跟踪表现出良好的跟踪性能,尤其是在平衡跟踪速度和精确度方面,受到了国内外研究人员的广泛关...
关键词：目标跟踪 孪生神经网络 卷积神经网络 特征提取 深度学习 
光谱加权协同稀疏和全变差正则化高光谱图像解混被引量：4
《电子学报》2020年第12期2453-2461,共9页张绍泉 黄志浩 邓承志 李璠 徐晨光 吴朝明 汪胜前 
江西省教育厅科技项目(No.GJJ180962,No.GJJ190956);国家自然科学基金(No.61901208,No.61865012);江西省自然科学基金(No.20192BAB217003,No.20181ACG70022);南昌工程学院2019年度研究生创新计划项目(No.YJSCX20190014)。
针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权...
关键词：高光谱图像 稀疏解混 光谱加权协同稀疏 TV正则项 空间信息 
水利特色高校信息类研究生拔尖创新人才培养模式探索与实践被引量：1
《中国多媒体与网络教学学报（电子版）》2020年第25期124-126,共3页邓承志 吴朝明 包学才 田伟 汪胜前 
江西省学位与研究生教育教学改革课题“水利特色高校信息类研究生拔尖创新人才培养模式探索与实践”(JXYJG-2016-162);江西省高等学校教学改革研究课题“基于OBE理念的《数字图像处理》课程教学改革与实践”(JXJG-18-18-12),江西省高等学校教学改革研究课题“新工科背景下电子信息类专业信号处理课程群建设与改革实践”(JXJG-18-18-4)
创新人才培养是现如今高等教育发展的必然趋势,也是新时代赋予高校的重要使命。新时代研究生的专家思维能力、组织协调能力、沟通交流能力、以及创新意识等都是拔尖创新人才的重要培养目标。加强推行以知识创新、社会服务为任务,牢固树...
关键词：特色高校 信息类 创新人才 
光谱加权稀疏非负矩阵分解高光谱图像解混被引量：3
《南昌工程学院学报》2019年第6期102-109,共8页邓承志 张国荣 张绍泉 徐晨光 李璠 田伟 汪胜前 
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ180962);国家自然科学基金资助项目(61901208,61865012);江西省自然科学基金项目(20192BAB217003,20181ACG70022)
非负矩阵分解(NMF)作为一种盲源分离的方法,在高光谱图像解混方面已得到广泛应用。然而由于NMF的目标函数具有非凸性,使得其极易陷入局部最小值,为了提高解混精度,通常会根据具体的问题加入一定的约束条件。受丰度矩阵体现出的稀疏性启...
关键词：高光谱遥感 盲源解混 非负矩阵分解 光谱加权 
空谱联合的高光谱遥感图像稀疏解混综述与展望被引量：4
《南昌工程学院学报》2018年第6期99-105,共7页张绍泉 李军 邓承志 汪胜前 
江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室开放基金项目(2016WICSIP010);国家自然科学基金资助项目(61865012,61771496);江西省自然科学基金资助项目(20161BAB202040)
受传感器空间分辨率低的限制以及复杂地物的影响,高光谱遥感图像中存在大量的混合像元。混合像元问题阻碍遥感技术向定量化发展,限制了高光谱遥感图像的应用范围。解决混合像元问题,是高光谱遥感图像信息处理领域的前沿科学问题。鉴于...
关键词：高光谱遥感 稀疏混合像元分解 空间信息 空间加权 
基于简单L_(1/2)稀疏正则化的高光谱混合像元分解被引量：1
《江西科技师范大学学报》2016年第6期82-89,95,共9页李彦 邓承志 汪胜前 朱慧琦 
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ14764;151135);国家自然科学基金项目(61362036;61461032);江西省自然科学基金项目(20161BAB202040);江西省科技落地计划项目(KJLD12098)
高光谱图像解混方法中基于稀疏性的混合像元分解方法成为近来研究的热点,其中稀疏正则化高光谱混合像元分解方法(SUnSAL)得到了较好的解混效果。尽管如此,但正则化解的稀疏性和稳健性并不好。基于正则子比正则子更易于求解,同时比正则...
关键词：高光谱 混合像元分解 稀疏正则化 
L_1稀疏正则化的高光谱混合像元分解算法比较被引量：9
《红外与激光工程》2015年第3期1092-1097,共6页邓承志 张绍泉 汪胜前 田伟 朱华生 胡赛凤 
国家自然科学基金(61162022;61362036);江西省自然科学基金(20132BAB201021);江西省科技落地计划(KJLD12098);江西省教育厅科技项目(GJJ12632)
基于稀疏性的高光谱解混是近年来高光谱混合像元分解的研究热点。主要研究了L1正则化的高光谱混合像元分解算法。首先分析了L1正则化的三种解混模型,即无约束、非负约束和全约束模型;然后给出了三种模型对应的数值求解算法;最后,采用模...
关键词：高光谱 混合像元分解 稀疏性 增广拉格朗日 
基于滤波后处理的主动学习高光谱遥感图像分类被引量：4
《南昌工程学院学报》2015年第1期7-11,共5页孙宁 邓承志 汪胜前 
国家自然科学基金资助项目(61162022;61362036);江西省高等学校科技落地计划项目(KJLD12098);南昌工程学院研究生创新培养基金项目(2014ycx JJ-B1-006)
有限的样本数据和高维的特征向量使得高光谱图像分类面临巨大挑战.提出一种结合主动学习和滤波器的高光谱遥感图像分类方法.该方法首先选取部分训练样本得到分类模型,然后采用主动学习通过迭代从非训练样本中选择信息量大的样本不断扩...
关键词：高光谱 分类 主动学习 多项逻辑回归(MLR) 滤波 
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