陈向阳

作品数：4被引量：25H指数：2
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供职机构：武汉工程大学更多>>
发文主题：残差复杂网络分布式实时数据库分布式实时工业过程控制更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《微电子学与计算机》《电子测量技术》《计算机工程》《计算机科学》更多>>
所获基金：湖北省教育厅科学技术研究项目更多>>
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全局区分性增强与边界监督的篡改检测网络被引量：1
《计算机工程》2023年第6期154-161,共8页王名茂 陈向阳 叶子 肖利芳 郑戎 
湖北省教育厅科研计划面上项目(B2021083);武汉工程大学教学研究项目(X2015035,X2021029);武汉工程大学综合改革建设项目(2016C);武汉工程大学教育创新基金(CX2022319)。
基于深度学习的篡改检测网络通常忽视了全局通道特征间的差异性且未有效利用全局相关性,造成篡改检测结果误检率和漏检率较高。为解决该问题,构建一种新的篡改检测网络。利用双残差网络和限制卷积层构建特征提取主干网络层,提取待检测...
关键词：全局相关性 双残差网络 非局部注意力计算 区分性增强 边界监督 
基于改进YOLOX的安全帽佩戴实时检测被引量：20
《电子测量技术》2022年第17期72-78,共7页丁田 陈向阳 周强 肖浩樑 
武汉工程大学教育创新基金(CX2021273)项目资助。
在建筑行业中,因未佩戴安全帽而导致的安全事故占比较大。针对安全帽检测中存在的干扰性强、小目标准确率低等问题,提出了一种基于YOLOX的改进算法。首先,在加强特征提取网络中加入ECA-Net注意力机制,进行跨通道交互,根据生成的对应通...
关键词：YOLOX 注意力机制 安全帽检测 深度学习 
基于残差结构的GAN网络的显著性预测研究被引量：2
《微电子学与计算机》2021年第8期95-100,共6页赖远哲 陈向阳 李旭东 付星堡 曹倩倩 
武汉工程大学教育创新基金(CX2019234)。
优化了简单生成对抗网络结构,用于更有效的通过对抗性实例训练得到视觉显着性图,减少假阳性产生和提高显著性.网络模型仍遵循传统生成对抗网络结构,第一阶段是由一个使用残差结构建的生成器组成,该模型的权值由显著图的下采样版本的二...
关键词：视觉显著性 生成对抗网络 残差结构 交叉熵 
一种基于乐观方法的安全实时并发控制协议被引量：2
《计算机科学》2007年第4期114-115,128,共3页肖迎元 陈向阳 刘小峰 邓华锋 
实时数据库通常应用在一些安全关键类应用中,如电子商务、股票交易、军事指挥系统等。在这样一些应用中,实时数据库系统需同时满足两方面的需求:确保数据安全和尽可能减低实时事务错过截止期的比率。然而,通常这两方面需求是相互冲突的...
关键词：实时数据库 并发控制 安全 隐通道 
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