吴观茂

作品数：34被引量：189H指数：8
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供职机构：安徽理工大学计算机科学与工程学院更多>>
发文主题：瓦斯含量卷积神经网络三维可视化三维地质模型H.323协议更多>>
发文领域：自动化与计算机技术矿业工程电子电信天文地球更多>>
发文期刊：《微型电脑应用》《科技创新导报》《安徽理工大学学报（自然科学版）》《中国矿业大学学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金国家科技重大专项国家重点基础研究发展计划更多>>
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基于改进YOLOv3无人机图像目标检测
《西安文理学院学报（自然科学版）》2024年第2期8-15,共8页王涛 吴观茂 
安徽省自然科学基金面上项目(1908085MF189);安徽省重点研究与开发计划项目(202004b11020029)
无人机航拍图像中的物体通常很小,边界模糊,加上复杂的背景和不断变化的照明条件,所以YOLOv3算法的检测精度相对较低.因此,构造四级BiFPN,既可以对融合的输出特征作出平等的贡献,又可以使得Neck部分变为FPN+PAnet结构,同时充分利用底层...
关键词：无人机 目标检测 YOLOv3 BiFPN 
基于改进YOLOv5s的海下垃圾检测算法被引量：2
《湖北理工学院学报》2024年第1期47-51,共5页吴观茂 王涛 
安徽省自然科学基金面上项目(项目编号:1908085MF189);安徽省重点研究与开发计划项目(项目编号:202004b11020029)。
为了提升海下垃圾检测精度,降低漏检频率,提出了一种基于改进YOLOv5s的检测算法。该算法添加了ECA模块来关注感兴趣区域,构造了四级多尺度特征融合使提取的特征图信息更加丰富,引用损失函数使得边框回归更加合适与准确。改进的YOLOv5s...
关键词：海下垃圾 深度学习 小目标 多尺度融合 EIoU 
复杂环境下的车牌识别算法研究被引量：3
《湖北理工学院学报》2023年第4期52-56,共5页陈民 吴观茂 
安徽省自然科学基金项目(项目编号:1908085MF189)。
为解决复杂环境下车牌检测与识别模型处理速度慢、检测精度低和模型参数过大的问题,提出了一种端到端的车牌识别算法。首先采用MSR图像增强方法对车牌图像进行预处理,然后使用最新的YOLO系列算法YOLOX,以35帧/s的速度检测出图像目标区域...
关键词：YOLOX算法 卷积神经网络 车牌识别 Bi-GRU识别模型 
基于改进Mask R-CNN算法的工业零件缺陷检测技术被引量：1
《现代信息科技》2022年第3期137-140,共4页尚洁 吴观茂 
安徽省自然科学基金面上项目(1908085MF189)。
为了提升工业零件缺陷检测的精度和速度,在Mask R-CNN的基础上,引入了引导锚框的anchor生成方案提升检测精度;在此基础上对Mask R-CNN网络框架进行改进,去掉Mask分支,实现检测速度的优化。采用的数据集是DAGM工业缺陷数据集,并与先前的...
关键词：工业缺陷检测 Mask R-CNN 引导锚框 
基于改进YOLOX的交通标志检测与识别被引量：5
《现代信息科技》2022年第2期101-103,106,共4页陈民 吴观茂 
安徽省自然科学基金项目(1908085MF189)。
现实中交通标志的检测和识别具有环境多变的特点,交通标志长时间暴露在外经常会出现损坏情况,对检测的精度和速度产生较大影响。利用最新的YOLO系列算法——YOLOX,对网络结构的加强特征提取层进行改进,引入OPA-FPN网络,相较于原来的PANe...
关键词：单步路径聚合网络 YOLO 卷积神经网络 FPN LeNet-5 
一种基于改进YOLO v3的小目标检测方法被引量：8
《湖北理工学院学报》2021年第2期33-36,47,共5页蔡鸿峰 吴观茂 
安徽省自然科学基金面上项目(项目编号:1908085MF189)。
为了提升小目标物体检测的精度,尽可能避免发生漏检情况,提出了一种改进的YOLO v3算法。选用Darknet-49为主干网络,将原有的3个检测尺度扩展为5个。同时,引入DIoU函数,对损失函数进行了改进,将PASCAL VOC 2012数据集作为测试数据集和训...
关键词：小目标 特征融合 损失函数 
引入全局算法的小批量K-Means
《牡丹江师范学院学报（自然科学版）》2020年第2期18-21,共4页王颖 吴观茂 
安徽省自然科学基金面上项目(1908085MF189);安徽高校拔尖人才培育项目(gxbjZD15)。
提出一种引入全局算法的小批量K-means.算法应用全局搜索算法,解决在大数据情况下运算耗时问题和传统K-means对初始中心点敏感的问题.实验结果表明,该方法在获得最佳结果的前提下可以节省大量的计算时间.
关键词：数据挖掘 全局搜索 K-MEANS算法 小批量 
基于依存关系和双通道卷积神经网络关系抽取方法被引量：5
《计算机应用与软件》2019年第4期241-246,267,共7页吴佳昌 吴观茂 
国家自然科学基金项目(61471004)
关系抽取是自然语言中的一项重要任务,其结果对后续的信息抽取和自动问答系统有重要的影响。随着深度学习的日益火热,基于卷积神经网络的实体关系抽取已取得了不错的结果。不过词向量表示比较单一,提取的特征也有限。针对这个问题,将Wor...
关键词：关系抽取 依存关系 卷积神经网络 双通道 
基于MapReduce的分布式贪心EM算法被引量：1
《信息技术与网络安全》2018年第5期84-87,92,共5页曹家庆 吴观茂 
国家自然科学基金(61471004);安徽理工大学研究生创新基金项目(2017CX2045)
针对一种贪心EM算法在处理大规模数据集时收敛速度急剧减慢的问题,提出了一种基于MapReduce的贪心EM算法。该算法首先通过Map(映射)实现数据分发,对每个节点进行处理并生成相应的键值对,然后利用Reduce(归约)将生成的键值对进行整合,最...
关键词：贪心EM算法 机器学习 数据挖掘 MAPREDUCE框架 
支持向量回归在圆形检测中的应用
《河北科技大学学报》2018年第2期99-106,共8页吴观茂 陈令刚 王倩倩 
国家自然科学基金(61471004);安徽理工大学研究生创新基金项目(2017CX2045)
对圆形的识别是机器视觉中最基本和最重要的任务之一,为了准确确定复杂背景图像中圆的位置,提出了一种将支持向量回归模型与三点拟合圆联合起来的新算法,通过支持向量回归模型训练不同类型的圆形样本,得到超平面方程f(x),以f(x)为中心线...
关键词：计算机图象处理 圆形检测 支持向量回归 三点拟合圆 机器视觉 
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