王笑梅

作品数：33被引量：68H指数：4
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供职机构：上海师范大学信息与机电工程学院更多>>
发文主题：民国纸币射频识别RFIDECG信号更多>>
发文领域：自动化与计算机技术机械工程电子电信建筑科学更多>>
发文期刊：《计算技术与自动化》《工业仪表与自动化装置》《电子科技大学学报》《计算机工程与应用》更多>>
所获基金：上海市自然科学基金上海市教委科研基金更多>>
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基于推荐区域的民国纸币冠字号码检测
《计算机仿真》2023年第9期519-524,共6页杜欣 王笑梅 沈成龙 王佳婧 
针对传统的文本检测和一般的目标检测算法无法精准定位民国纸币冠字号码的问题,提出了一种融合异常值检测、聚类和目标检测的序列检测算法。首先定位推荐区域,利用YOLOv4算法确定字符分割块的位置;然后处理推荐区域,将字符分割块转换为...
关键词：民国纸币 推荐区域检测 目标检测 均值漂移 异常检测 
基于民国纸币的图元素匹配检索被引量：1
《图学学报》2023年第3期492-501,共10页王佳婧 王晨 朱媛媛 王笑梅 
馆藏文物预防性保护风险防控关键技术研究示范项目(2020YFC152250);中央宣传部文化名家暨四个一批人才工程“民国纸币研究项目”。
民国纸币种类数量众多,不同纸币类别间的视觉差异小,部分纸币经过流通后发霉、毛边以及破损。针对传统的细粒度图像检索方法对民国纸币识别分类能力差的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的民国纸币细粒度检索模型。在使用YOLOv4对纸...
关键词：民国纸币 深度学习 目标检测 图像检索 细粒度图像分类 
基于改进YOLOv4的汽车钢铁零件表面缺陷检测被引量：3
《计算机与现代化》2022年第9期32-39,50,共9页彭露露 朱媛媛 金文倩 王笑梅 
上海市自然科学基金资助项目(17ZR1419800)。
针对YOLOv4在自建的汽车钢铁零件表面缺陷数据集中检测精度不足的问题,利用深度学习的优势,提出一种基于改进YOLOv4的汽车钢铁零件表面缺陷检测方法。首先采用加权K-means算法确定初始anchors预选框,增强anchors框和特征图尺寸的匹配精...
关键词：小目标检测 YOLOv4 深度学习 实时检测 加权K-means SENet RFB-s模块 
基于CBAM-ResNet50的民国纸币图像检索系统被引量：3
《上海师范大学学报（自然科学版）》2022年第4期414-419,共6页王佳婧 朱媛媛 杜欣 王笑梅 
利用残差网络(ResNet)50,结合卷积块注意力模块(CBAM)机制,提出了一种基于CBAM-ResNet50的民国纸币图像检索技术,提升了对相似纸币的检索能力.设计并实现了基于Windows和Ubuntu系统环境下的民国纸币图像检索系统,并搭建了基于Flask的We...
关键词：深度学习 残差网络(ResNet) 民国纸币 图像检索 卷积块注意力模块(CBAM) 
基于改进U-Net的零件缺陷分割标注被引量：1
《上海师范大学学报（自然科学版）》2022年第2期129-134,共6页金文倩 朱媛媛 王笑梅 
上海市自然科学基金(17ZR1419800)。
提出一种以U-Net为基础,依据零件缺陷的特点对网络进行一系列改进的模型,以提升网络对零件缺陷的分割精度.首先在U-Net结构中的编码阶段,使用改进的残差网络Res2Net提高该阶段的特征提取能力;然后在网络编码器与解码器的中间部位增加空...
关键词：图像分割 缺陷检测 U-Net Res2Net 空洞卷积 
民国纸币冠字号码的提取与分割
《计算机仿真》2022年第1期437-440,455,共5页沈成龙 王笑梅 王晨 
Shanghai Science and Technology Innovation Fund(17060502600)。
民国纸币的冠字号码图像分割是民国纸币自动识别系统的关键组成部分。民国纸币种类繁多,不同纸币背景图案、字体、主色调差异较大且绝大多数纸币因保存时间较长,存在褶皱、破损、污迹等情况,冠字号码提取与分割较为困难。文章分析了民...
关键词：民国纸币 冠字号码 颜色特征 形态学 图像处理 
热局部非平衡流体多孔弹性半平面问题的非线性研究
《郑州大学学报（工学版）》2020年第6期60-65,共6页朱媛媛 王笑梅 
上海市自然科学基金资助项目(17ZR1419800)。
在几何非线性和热局部非平衡条件下,对不可压流体饱和多孔热弹性半平面在表面温度载荷作用下的热动力学特性进行研究。首先基于多孔介质混合物理论给出了问题的动力学数学模型。然后提出了一种综合的数值计算方法来求解问题,该方法通过...
关键词：多孔介质混合物理论(PMT) 流体饱和多孔热弹性半平面 几何非线性 热局部非平衡 微分求积法(DQM) 热动力学特性 
卷积神经网络的民国纸币序列号识别系统
《上海师范大学学报（自然科学版）》2020年第4期465-471,共7页沈成龙 王笑梅 王晨 
实现了深度学习的民国纸币序列号自动识别系统.提取、分割民国纸币序列号字符,对单个字符进行预处理,裁剪字符空白区域,归一化字符大小,并使用卷积神经网络进行识别.实验结果表明:在纸币存在污迹、褶皱的情况下,所提民国纸币序列号识别...
关键词：民国纸币 图像处理 序列号识别 卷积神经网络 
基于改进WNN的短时交通流量预测的研究被引量：1
《计算机与数字工程》2020年第7期1617-1622,共6页沈子华 冯益春 朱媛媛 王笑梅 郭超磊 
论文提出了一种结合自适应人工鱼群算法及粒子群优化算法的混合寻优算法,替换了小波神经网络在求解最优参数时所使用的梯度下降法,从而可在一定程度上优化小波神经网络。在此基础上,采用改进的小波神经网络对短时交通流量数据进行建模...
关键词：小波神经网络 梯度下降 自适应人工鱼群算法 粒子群算法 短时交通流量 
基于多标签神经网络的行人属性识别
《计算技术与自动化》2020年第1期165-168,共4页陈桂安 王笑梅 刘鸿程 
在多标签行人属性识别的问题中,为了充分利用标签之间的相关性,解决传统方法识别准确率低和效率慢的问题,提出了一个多标签卷积神经网络。该网络在一个统一的网络框架下识别行人多个属性。把行人的多个属性看作是一个序列,然后构建了一...
关键词：多标签分类 神经网络 行人属性 深度学习 
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