马永杰

作品数：84被引量：930H指数：12
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供职机构：西北师范大学物理与电子工程学院更多>>
发文主题：遗传算法图像处理卷积神经网络多目标优化进化算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学电气工程更多>>
发文期刊：《计算机技术与发展》《计算机工程与设计》《兰州交通大学学报》《西北大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金甘肃省科技计划项目甘肃省教育厅科研基金更多>>
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基于高阶空间特征聚合的车型识别算法
《电子测量技术》2025年第4期169-180,共12页杨潞霞 薛映昭 张红瑞 马永杰 
国家自然科学基金(62066041);山西省重点研发计划(202102010101008);山西省高等学校科技创新项目(2024L295)资助。
针对复杂交通场景下车型目标密集、遮挡而造成的车型识别精度低的问题,提出基于高阶空间特征聚合的车型识别算法。首先,在特征提取的下采样阶段,设计了HSIDM模块,实现更深层次的特征聚合,减少细小信息损失。其次,在特征融合部分设计了DM...
关键词：车型识别 高阶空间交互 动态多尺度特征聚合 解耦检测头 
使用指数平滑预测的动态多目标优化算法
《自动化与仪器仪表》2024年第12期20-27,32,共9页陈满丽 马永杰 
兰州文理学院校级科研项目(2020QNRC10);国家自然科学基金项目(62066041)。
为进一步加快种群的收敛速度,获得分布均匀的pareto解集,提出了一种基于指数平滑预测的动态多目标优化算法。首先,对新环境下的种群中心点进行指数平滑预测,计算种群进化方向。其次,结合种群进化方向预测种群,并对预测后的种群采用切比...
关键词：动态多目标优化 指数平滑预测 切比雪夫聚合方法 多项式变异 
融合渐进式策略的轻量化特征点提取与匹配方法
《液晶与显示》2024年第11期1544-1556,共13页杨潞霞 任佳乐 张红瑞 韩睿 崔耀文 马永杰 
国家自然科学基金(No.62066041);山西省重点研发计划(No.202102010101008);太原师范学院研究生创新项目(No.SYYJSYC-2392)。
针对基于SuperPoint网络的特征匹配方法在光照、姿态、角度等挑战下,特征点提取准确率低、计算参数量大的问题,提出了一种融合渐进式策略的轻量化特征点提取与匹配方法。首先,利用深度可分离卷积对SuperPoint网络进行结构调整,以降低模...
关键词：特征点提取 特征点匹配 轻量化 注意力机制 渐进式多尺度特征融合 
角度修正和分级多种群的动态多目标进化算法
《电子学报》2024年第9期3278-3290,共13页杨乐 马永杰 平镐羽 杨岳 
国家自然科学基金(No.62066041)。
为更好地应对动态多目标优化中的环境变化,提出了一种对差分向量进行角度修正以及分级多种群协同进化(Angle Correction and Hierarchical Multi-Population,ACHMP)的进化算法.根据历史信息,使用无迹卡尔曼滤波模型来预测种群的中心点,...
关键词：动态多目标优化 差分向量角度修正 分级多种群 无迹卡尔曼滤波 预测策略 
基于进化ResNet的交通标志识别被引量：3
《计算机工程》2022年第10期262-269,共8页谢艺蓉 马永杰 
国家自然科学基金(62066041)。
卷积神经网络具有较优的图像特征提取性能,被广泛应用于交通标志识别领域。然而,现有交通标志识别算法通常基于专家经验设计改进的图像特征提取网络,需经历图像预处理和模型调参过程,导致模型的复杂度增大。提出一种基于进化ResNet的交...
关键词：交通标志识别 卷积神经块 残差块 进化算法 进化神经网络 
基于卡尔曼滤波预测策略的动态多目标优化算法被引量：5
《吉林大学学报（工学版）》2022年第6期1442-1458,共17页马永杰 陈敏 
国家自然科学基金项目(62066041)。
为利用种群历史信息更有效地处理动态多目标优化的环境变化问题,提出了一种基于卡尔曼滤波预测并修正种群中心点位置的动态多目标优化算法。当环境变化后,利用卡尔曼滤波预测模型结合上一时刻的中心点预测当前时刻的种群中心点,使用近...
关键词：模式识别与智能系统 动态多目标优化 进化算法 卡尔曼滤波预测 
结合随机掩膜与特征融合的孪生网络目标跟踪
《西北师范大学学报（自然科学版）》2022年第3期43-52,共10页马永杰 陈宏 谢艺蓉 徐小冬 张茹 
国家自然科学基金资助项目(62066041,41861047)。
针对全卷积孪生神经网络在尺度变化、变形、背景相似等情况容易出现跟踪失败的问题,提出了一种结合随机掩膜与特征融合的孪生网络目标跟踪算法.主干网络使用特征提取能力更强的VGGNet网络代替AlexNet网络,添加随机软掩膜来模拟复杂环境...
关键词：目标跟踪 孪生网络 软掩膜 注意力机制 特征融合 
生成式对抗网络及其在图像生成中的研究进展被引量：8
《计算机科学与探索》2021年第10期1795-1811,共17页马永杰 徐小冬 张茹 谢艺蓉 陈宏 
国家自然科学基金(62066041,41861047)。
生成式对抗网络(GAN)现已成为深度学习领域热门的研究方向,其独特的对抗性思想来源于博弈论中的二人零和博弈,如何解决GAN训练不稳定、生成样本质量差、评价体系不够健全、可解释性差等问题是目前GAN研究的重点和难点。调研了生成式对...
关键词：生成式对抗网络(GAN) 机器学习 深度学习 图像处理 无监督学习 图像生成 
卷积神经网络及其在智能交通系统中的应用综述被引量：40
《交通运输工程学报》2021年第4期48-71,共24页马永杰 程时升 马芸婷 马义德 
国家自然科学基金项目(62066041)。
从特征传输方式、空间维度、特征维度3个角度,论述了近年来卷积神经网络结构的改进方向,介绍了卷积层、池化层、激活函数、优化算法的工作原理,从基于值、等级、概率和转换域四大类总结了近年来池化方法的发展,给出了部分具有代表性的...
关键词：交通信息 深度学习 卷积神经网络 智能交通 网络结构 图像识别 研究进展 
基于改进YOLO v3模型与Deep-SORT算法的道路车辆检测方法被引量：29
《交通运输工程学报》2021年第2期222-231,共10页马永杰 马芸婷 程时升 马义德 
国家自然科学基金项目(62066041)。
针对道路车辆实时检测遮挡严重与小目标车辆漏检率高的问题,提出了基于改进YOLO v3模型和Deep-SORT算法的车辆检测方法;为提高模型对道路车辆的检测能力,采用K-meansSymbolk@pSymbolk@p聚类算法对目标候选框进行聚类分析,选择合适的...
关键词：交通图像识别 卷积神经网络 车辆检测 YOLO v3模型 Deep-SORT算法 K-means++聚类算法 
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