陈立潮

作品数：201被引量：821H指数：13
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供职机构：太原科技大学计算机科学与技术学院更多>>
发文主题：数据挖掘地理信息系统GIS本体WEB服务更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学矿业工程天文地球更多>>
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基于面部多特征的驾驶员疲劳状态检测被引量：1
《计算机与数字工程》2023年第3期721-726,共6页陈立潮 王冠男 
山西省应用基础研究项目(编号:201801D221179);太原科技大学校博士科研启动基金项目(编号:20162036)资助。
鉴于传统的疲劳检测模型通过驾驶员单一疲劳特征检测具有局限性的问题,提出了一种新的驾驶员疲劳检测模型。首先使用改进的AdaBoost算法进行人脸检测,解决复杂光源和背景的影响,提高人脸检测效率。然后用LBF算法进行人眼检测,用三庭五...
关键词：疲劳驾驶 人脸检测 局部约束模型 ADABOOST 
基于组合赋权与模型自优化的能力评价
《计算机工程与设计》2022年第8期2342-2351,共10页张睿 白晓露 赵娜 李吉 潘理虎 陈立潮 
山西省研究生教育改革研究课题基金项目(2019JG171);教育部产学合作协同育人基金项目(201902016003、201801121011);全国高等学校计算机教育研究会课题基金项目(CERACU2019R02);太原科技大学教学改革与研究基金项目(201937);山西省高等学校教学改革创新基金项目(J2021429);山西省研究生教育改革研究课题基金项目(2021YJJG244)。
综合考虑评价流程中的综合性、自适应性、可靠性等因素,提出基于组合赋权与模型自优化的能力评价方法,以多级评价指标组合赋权结合改进模糊算法构建评价数据集;利用格拉姆角和场空间域转换优化序列样本信息丰富度,将粒子群优化算法、迁...
关键词：组合赋权 格拉姆角和场 粒子群优化算法 自适应 迁移学习 综合评价 
基于部件关注DenseNet的细粒度车型识别被引量：4
《智能系统学报》2022年第2期402-410,共9页陈立潮 朝昕 潘理虎 曹建芳 张睿 
山西省自然科学基金项目(201901D111258);山西省应用基础研究项目(201801D221179).
针对细粒度车型识别率低,车型区别主要集中在鉴别性部件上以及深度学习不能有效对部件进行关注的问题,提出一种基于部件关注DenseNet(part-focused DenseNet,PF-DenseNet)的细粒度车型识别模型。该模型可以基于细粒度车型的车灯、车标...
关键词：细粒度车型识别 部件关注 密集连接网络 独立组件 数据增强 深度学习 特征提取 特征复用 
自注意力机制的短文本分类方法被引量：13
《计算机工程与设计》2022年第3期728-734,共7页陈立潮 秦杰 陆望东 潘理虎 张睿 
山西省自然科学基金项目(201901D111258);山西省应用基础研究基金项目(201801D221179)。
针对短文本信息量少导致隐藏的信息难以充分挖掘和深度学习模型易受干扰导致分类准确度下降的问题,提出一种融合对抗训练自注意力多层双向长短期记忆网络(Con-Att-BiLSTMs)短文本分类模型。将文本训练集按不同比例进行分类对抗训练,通...
关键词：深度学习 自注意力机制 短文本分类 对抗训练 多层双向长短期记忆网络 
基于ILF-YOLOv3的人员在岗状态检测算法研究被引量：3
《太原科技大学学报》2021年第6期441-448,455,共9页谢斌红 栗宁君 陈立潮 张英俊 
山西省重点计划研发项目(201803D121048);山西省重点计划研发项目(201803D121055);山西省重点研发计划重点项目(201703D111027);山西省科技重大专项项目(20141101001)。
为了解决员工在岗状态的实时监测和管理问题,提出了一种改进YOLOv3的目标检测算法,ILF-YOLOv3(Improve Loss and Feature-YOLOv3).首先,使用二分交叉熵损失函数和添加制衡权重参数的方式对YOLOv3算法的损失函数进行改进;然后,增加了模...
关键词：目标检测 YOLOv3网络 交叉熵损失函数 多尺度特征融合 ILF-YOLOv3网络 在岗状态检测 
复杂场景下基于复合胶囊网络的交通标志识别被引量：7
《计算机工程与设计》2021年第9期2627-2633,共7页陈立潮 张倩茹 曹建芳 潘理虎 
山西省自然科学基金项目(201701D121059)。
针对复杂场景中交通标志被遮挡,用单一模型特征提取方法获取的图像信息不充分的问题,提出一种复合胶囊网络的交通标志识别方法。将残差网络中的多尺度思想引入胶囊网络卷积层,在主胶囊层中加入双通道池化,对动态路由算法的计算方式进行...
关键词：交通标志识别 遮挡图像 胶囊网络 特征提取 动态路由算法 
融合迁移学习的AlexNet神经网络不锈钢焊缝缺陷分类被引量：6
《智能系统学报》2021年第3期537-543,共7页陈立潮 闫耀东 张睿 傅留虎 曹建芳 
先进控制与装备智能化山西省重点实验室开放课题(ACEI202002);山西省高等学校科技创新项目(2019L0653);山西省应用基础研究项目(201801D221179).
针对不锈钢焊缝缺陷特征提取存在主观单一性和客观不充分性等问题,提出一种融合迁移学习的AlexNet卷积神经网络模型,用于不锈钢焊缝缺陷的自动分类。首先,由于不锈钢焊缝缺陷数据较为缺乏,通过采用迁移学习对网络前3层冻结,减少网络对...
关键词：不锈钢焊缝缺陷分类 卷积神经网络 图像预处理 AlexNet模型 迁移学习 数据增强 焊缝数据集 深度学习 
融合独立组件的ResNet在细粒度车型识别中的应用被引量：7
《计算机工程与应用》2021年第11期248-253,共6页陈立潮 朝昕 曹建芳 潘理虎 
山西省-中科院科技合作重大项目(20141101001);“十二五”山西省科技重大项目(201211010)。
针对细粒度车型中子车系间识别率低的问题,同时为了增强卷积神经网络的表征能力,提出融合独立组件的残差网络(IC-ResNet)模型。优化ResNet网络,通过改进下采样层,减少特征信息损失,接着使用中心损失函数和Softmax损失函数联合学习策略,...
关键词：细粒度车型识别 残差网络 独立组件 中心损失 
改进光流法和GMM融合的车辆实时检测算法研究被引量：8
《智能系统学报》2021年第2期271-278,共8页陈立潮 解丹 曹建芳 张睿 
山西省自然科学基金项目(201801 D 221179,201701D121059);太原科技大学校博士科研启动基金项目(20162036);山西省高等学校人文社会科学重点研究基地项目(20190130);忻州市平台和人才专项(20180601).
针对传统光流算法受光照影响较大和在不同场景中检测效果差别较大等问题,提出一种改进的光流法与混合高斯背景模型相融合的运动车辆实时检测算法(improved optical flow and gaussian mixture model,IOFGMM)。首先,在光流算法中加入限...
关键词：IOFGMM检测算法 光流法 高斯混合背景模型 信息融合 实时检测 梯度 光照 约束 
基于多智能体建模的在线学习交互形式化
《电子技术与软件工程》2021年第2期86-88,共3页常松丽 陈立潮 潘理虎 
山西省自然科学基金(201901D111258)。
本文分析在线学习者交互特征,采用Multi-agent建模,引入Q学习,设计多智能体强化学习模型,对在线学习交互进行形式化描述,为建模仿真实验做基础,以实现高质量的在线学习交互,助力在线高效学习。
关键词：多智能体 在线学习 Multi-agent建模 
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