吴冬梅

作品数：39被引量：213H指数：8
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供职机构：西安科技大学通信与信息工程学院更多>>
发文主题：整数小波变换超光谱图像图像压缩DPCM变电站更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信理学电气工程更多>>
发文期刊：《电视技术》《信息技术与信息化》《实验技术与管理》《陕西师范大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：陕西省教育厅科研计划项目陕西省自然科学基金陕西省工业科技攻关项目国家自然科学基金更多>>
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分层残差结构的时空图网络多目标在线康复动作识别
《计算机应用与软件》2024年第11期199-205,共7页吴冬梅 白凡 宋婉莹 
国家自然科学基金青年科学基金项目(61901358);中国博士后科学基金面上项目(2020M673347)。
时空图卷积网络(ST-GCN)可以自动学习骨架数据的空间和时间特征,不受外界复杂环境的干扰。针对原有模型存在的骨架信息特征提取不充分、局部信息建模不强等问题,提出一种分层残差结构的骨架识别模型(Res2-STGCN)。构造分层残差结构的时...
关键词：时空图卷积 骨架行为识别 分层残差 多尺度特征 
改进图卷积网络在复杂因素下的步态识别被引量：1
《计算机工程与设计》2023年第10期3138-3145,共8页吴冬梅 赵梦琦 宋婉莹 王静 
国家自然科学基金-青年基金项目(61901358);陕西省教育厅科研计划基金项目(19JK0528)。
针对人在行走过程中衣着、携带物、视角等因素导致步态识别率显著下降的问题,提出一种加入残差连接和注意力机制的图卷积网络的步态识别方法。以步态骨架序列为输入,采用加入了残差连接的图卷积网络,通过学习骨架数据的时空信息提取出...
关键词：深度学习 生物特征 步态识别 图卷积 注意力机制 残差连接 姿态估计 
改进YOLO v4算法的电动车驾驶员头盔佩戴检测被引量：8
《计算机仿真》2023年第3期508-513,共6页吴冬梅 尹以鹏 宋婉莹 王静 
国家自然科学基金-青年项目(61901358);陕西省教育厅科研计划项目(19JK0528);陕西省教育厅一般专项项目(20JK0757)。
针对电动车驾驶人员未佩戴头盔的现象,提出了一种改进YOLOv4(You only look once)算法的电动车驾驶人员头盔佩戴检测方法。将数据集利用K-means算法进行聚类以获得先验框,提高先验框与特征图的匹配程度;在CSPDarknet53主干特征提取网络...
关键词：深度学习 头盔检测 特征提取 空间金字塔 
改进YOLOv4的安全帽佩戴检测及身份识别方法被引量：3
《计算机仿真》2022年第12期290-293,377,共5页吴冬梅 闫宗亮 宋婉莹 白凡 
国家自然科学基金-青年项目(61901358);中国博士后科学基金面上项目(2020M673347)。
为了提高建筑施工的效率并降低建筑业事故死亡率,提出一种改进YOLOv4的安全帽佩戴检测及身份识别方法,用于自动监测施工人员是否佩戴安全帽并识别佩戴者的身份。将YOLOv4中的NMS算法改进为Soft-NMS算法;增加主干特征提取网络CSPDarknet5...
关键词：安全帽检测 迁移学习 身份识别 深度学习 
煤矿井下视频烟雾检测研究被引量：2
《计算机仿真》2021年第10期446-449,496,共5页吴冬梅 张莹 张思齐 
煤矿火灾严重威胁着生命与生产的安全。针对矿井下潮湿多尘及矿灯光斑与火灾烟雾特征极为相似的问题,提出改进的暗原色理论去雾算法,结合CLAHE算法对图像进行轮廓和细节增强;建立颜色模型分割出疑烟区域;然后用光流法确定烟雾的主运动方...
关键词：烟雾检测 图像去雾 颜色模型 纹理特征 
煤矿井下视频行人检测算法研究
《计算机仿真》2021年第9期444-447,共4页吴冬梅 袁宵 张静 
由于煤矿井下背景环境复杂,导致行人检测的时效性和准确性都不能得到保障。为了提高行人检测在复杂的煤矿井下的检测效率,首先针对煤矿井下监控视频清晰度不高,提出改进的反锐化掩模算法(UM)增强图像轮廓和细节;其次提出多个特征融合的...
关键词：煤矿井下视频 图像增强 行人检测 特征融合 支持向量机 
基于改进Faster RCNN的安全帽检测及身份识别被引量：35
《信息技术与信息化》2020年第1期17-20,共4页吴冬梅 王慧 李佳 
安全帽是施工现场的作业人员重要的安全防护工具,且不同身份佩戴安全帽颜色不同。针对作业人员不佩戴安全帽、越界操作等违规行为,本文提出了一种基于改进的Faster RCNN的安全帽佩戴检测及身份识别方法。在原始的Faster RCNN的基础上,...
关键词：安全帽检测 Faster RCNN 特征融合 多尺度检测 
基于双通道C3D的基建现场人体异常行为识别被引量：2
《信息技术与信息化》2020年第1期28-31,共4页吴冬梅 卢静 蒋瑜 
异常行为识别在智能监控领域有广泛的应用前景。本文提出一种基于双通道C3D(Convolutional 3D,三维卷积)的行为识别方法,对打架、向下抛物、摔倒、跨越警戒线这四类异常行为以及走路、跑步、工作这三类正常行为进行识别。该方法的一个...
关键词：异常行为识别 深度学习 C3D卷积神经网络 网络模型融合 
基于卷积神经网络的实时人群密度估计被引量：7
《图学学报》2018年第4期728-734,共7页李白萍 韩新怡 吴冬梅 
陕西省重点研发计划项目(2017GY-095)
针对传统实时人群密度估计方法存在误差大、分类效果不佳等缺陷,提出了基于卷积神经网络的实时人群密度估计方法。通过对比4种常见网络结构:Alex Net、VGGNet、Goog Le Net和Res Net的准确度与实时性,选择综合性较好的Goog Le Net作为...
关键词：人群密度 卷积神经网络 视频处理 实时估计 
一种机载重轨InSAR频域动态子孔径运动补偿方法被引量：1
《西安科技大学学报》2018年第2期339-344,共6页王静 李银伟 彭青 陈立福 吴冬梅 
国家自然科学青年基金(61302133;41201468;41601508);上海自然科学基金(15ZR1439500)
对于机载重轨干涉SAR系统,由于2次飞行的运动轨迹误差不一致,导致2天线间的残余误差无法相互抵消,必须通过高精度的运动补偿才能提高DEM(Digital Elevation Model)反演的高程精度。针对现有方法中仅以图像质量来衡量,不能反映干涉SAR运...
关键词：重轨InSAR 运动补偿 频域动态子孔径 残余运动 DEM反演 
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