李君宝

作品数：9被引量：48H指数：3
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供职机构：哈尔滨工业大学更多>>
发文主题：超分辨锂离子电池MR图像图像复杂系统更多>>
发文领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术电子电信医药卫生更多>>
发文期刊：《模式识别与人工智能》《雷达学报（中英文）》《导航定位与授时》《宇航学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”中国博士后科学基金黑龙江省博士后基金更多>>
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视觉引导无人机降落系统鲁棒性优化研究被引量：1
《探测与控制学报》2024年第6期126-136,共11页唐嘉泽 国添星 刘丹 王启松 李君宝 邵明媚 孙金玮 
为解决在复杂环境中无人机在移动平台上自主降落的定位精度问题,设计了一种鲁棒视觉引导靶标恢复的无人机着陆系统(RVGTRDLS)。RVGTRDLS采用四角ArUco技术纠正倾斜的画面,并结合YOLO技术进行降落靶标位置重构。通过卡尔曼滤波技术与降...
关键词：卡尔曼滤波 靶标丢失 靶标重建 恢复引导 
基于隐式退化模型的磁共振图像超分辨重建网络
《中国医学物理学杂志》2024年第6期690-701,共12页刘环宇 郭海鹏 刘晓东 李晗 李君宝 
国家自然科学基金(62271166);哈尔滨工业大学医工理交叉基金(IR2021104)。
对于使用算法提升磁共振(MR)图像分辨率的研究,现有方法多停留在跨尺寸、同尺寸有监督的超分辨算法研究,提出一种基于隐式退化映射模型的MR图像超分辨重建网络SG-Diffusion,通过掩码自编码器隐式建模MR图像的退化过程,减小实验构建数据...
关键词：脑部 磁共振图像 超分辨 扩散模型 
基于复数域深度强化学习的多干扰场景雷达抗干扰方法被引量：3
《雷达学报（中英文）》2023年第6期1290-1304,共15页解烽 刘环宇 胡锡坤 钟平 李君宝 
国家自然科学基金(62271166);哈尔滨工业大学医工理交叉基金(IR2021104)。
在现代电子战中,雷达面临的干扰环境比以前更加复杂,机载干扰机会根据突袭任务与突袭阶段的不同而改变其干扰方式。近年来,基于强化学习的雷达抗干扰方法在单一干扰对抗场景下取得了一定进展,但在实际复杂多干扰场景下的研究仍有不足。...
关键词：复数域 深度强化学习 主瓣干扰 序贯干扰 频率捷变雷达 
基于深度学习网络的医学核磁共振成像超分辨率重构实验被引量：1
《中国医学物理学杂志》2021年第1期30-39,共10页刘家奇 刘环宇 李君宝 
国家自然科学基金(61671170)。
基于深度学习网络的医学核磁共振(MR)图像超分辨重建实验研究,提出并构建一个大规模的高质量用于MR图像超分辨的数据集,涵盖了头颅、膝盖、乳房以及头颈4个部位。通过数据质量筛选和不同低分辨率图像生成方式,在原始图像的高分辨率基础...
关键词：核磁共振成像 深度学习 超分辨率 
基于改进型CFAR的SAR图像目标检测算法被引量：2
《导航定位与授时》2017年第4期74-81,共8页许剑清 李君宝 马云彤 彭宇 
教育部新世纪人才计划(NCET-13-0168);国家自然基金(61371178);广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(YQ16201)
针对传统的双参数恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法存在的虚警率高、实现过程繁琐、算法执行效率低等问题,提出了一种改进型的CFAR检测算法。该算法根据SAR图像的统计直方图,对可疑的目标像素进行预筛选,再用2个滑动窗口...
关键词：合成孔径雷达 SAR图像 目标检测 恒虚警率 DSP 
基于深度卷积网络的SAR图像目标检测识别被引量：31
《导航定位与授时》2017年第1期60-66,共7页李君宝 杨文慧 许剑清 彭宇 
教育部新世纪人才计划(NCET-13-0168);国家自然基金(61371178)
在SAR图像解译应用领域,目标的自动检测与识别一直是该领域的研究重点和热点,也是该领域的研究难点。针对SAR图像的目标检测与识别方法一般由滤波、分割、特征提取和目标识别等多个相互独立的步骤组成。复杂的流程不仅限制了SAR图像目...
关键词：SAR 目标检测识别 CNN FAST RCNN FASTER RCNN 
快响应航天器模块化总线优化设计的建模被引量：3
《宇航学报》2010年第4期1219-1223,共5页李君宝 
建立快速响应航天器模块化总线系统需要考虑许多因素,分析了影响快速响应航天器总线设计的主要因素(模块和集成子系统组合方案、快速响应系统的测试策略、快速响应航天器的有效载荷的质量、体积与功率有效率指标以及成本、总收入等经济...
关键词：快响应航天器 模块化总线 仿真 建模 
基于数据依赖核函数的核优化算法被引量：4
《模式识别与人工智能》2010年第3期300-306,共7页李君宝 高会军 
国家自然科学基金(No.60772074);黑龙江省博士后研究基金(No.LBH-Z08131);中国博士后科学基金(No.20090450996)资助项目
为了克服核学习中核函数及参数选择问题并提升算法性能,文中提出一种基于数据依赖核函数的核优化算法,用最大间隔准则建立最优目标函数求解数据依赖核的最优参数.实验表明文中算法可有效提高核学习机的性能.
关键词：核学习 核优化 经验特征空间 
一种基于核的监督流形学习算法被引量：3
《模式识别与人工智能》2008年第3期388-393,共6页李君宝 潘正祥 
针对流形学习算法——局部保持映射存在的参数选择及不能进行非线性特征提取的问题,提出一种基于核的监督流形学习算法.该算法作为局部保持映射算法的改进算法用样本类标识信息指导建立局部最近邻图,并在建立局部最近邻图使用无参数的...
关键词：流形学习 局部保持映射(LPP) 核学习 监督学习 特征提取 
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