薛洋

作品数：5被引量：82H指数：4
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供职机构：华南理工大学电子与信息学院更多>>
发文主题：场景文本STROCR光学字符识别文本检测更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
发文期刊：《模式识别与人工智能》《中国图象图形学报》《电信工程技术与标准化》《计算机应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目更多>>
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自然场景文本检测与识别的深度学习方法被引量：38
《中国图象图形学报》2021年第6期1330-1367,共38页刘崇宇 陈晓雪 罗灿杰 金连文 薛洋 刘禹良 
国家自然科学基金项目(61936003,61771199);广东省自然科学基金项目(2017A030312006,2021A1515011870)。
许多自然场景图像中都包含丰富的文本,它们对于场景理解有着重要的作用。随着移动互联网技术的飞速发展,许多新的应用场景都需要利用这些文本信息,例如招牌识别和自动驾驶等。因此,自然场景文本的分析与处理也越来越成为计算机视觉领域...
关键词：自然场景文本检测 自然场景文本识别(STR) 端到端自然场景文本检测与识别 深度学习 光学字符识别(OCR) 综述 
基于改进卷积神经网络的短时公交客流预测被引量：20
《计算机科学》2019年第5期175-184,共10页陈深进 薛洋 
广东省应用型科技研发重大专项资金项目(2015B010131004)资助
针对城市公交客流存在随机性、时变性和不确定性的问题,文中提出了一种基于无监督特征学习理论和改进卷积神经网络的短时公交站点客流预测模型,以为市民提供实时、准确、有效的公交出行服务。运用无监督学习的方法对公交客流出行特征表...
关键词：公交客流 卷积神经网络 无监督学习 DropSample训练方法 模型预测系统 
基于李雅普诺夫优化的容器云队列在线任务和资源调度设计被引量：14
《计算机应用》2019年第2期494-500,共7页李磊 薛洋 吕念玲 冯敏 
国家自然科学基金资助项目(61472144);广东省科技计划项目(2017A010101027;2015B010131004)~~
为在保证任务服务质量(QoS)的条件下提高容器云资源利用率,提出一种基于李雅普诺夫的容器云队列任务和资源调度优化策略。首先,在云计算服务排队模型的基础上,通过李雅普诺夫函数分析任务队列长度的变化;然后,在任务QoS的约束下,构建资...
关键词：云计算 资源调度 建模与分析 服务质量保证 功耗优化 李雅普诺夫优化 
一种基于加速度传感器的虚拟手写数字特征提取及识别方法被引量：6
《模式识别与人工智能》2011年第4期492-500,共9页薛洋 金连文 
国家自然科学基金项目(No.U0735004);广东省自然科学基金项目(No.07118074)资助
本文提出了一种基于加速度传感器的虚拟手写数字特征提取及识别方法.该方法首先对书写时产生的三轴加速度信号投影,获得三个二维矢量.然后基于每个二维矢量提取反映加速度信号顺时针和逆时针旋转变化的特征点,并进行数字编码得到旋转特...
关键词：旋转特征 三轴加速度信号 虚拟手写数字 编辑距离 
GSM网络优化四要素被引量：4
《电信工程技术与标准化》2005年第3期20-22,共3页薛洋 冯涛 
移动通信网络的建设是周期性进行的,无线网络的具体情况每天都可能变化,因此,需要网络优化人员对网络数据有着非常准确的把握,才能做到有的放矢,事半功倍。笔者在对一些城市网络优化的情况做了调查之后,认为在硬件数据,频率规划,邻区规...
关键词：GSM网络 室内分布系统 移动通信网络 网络优化 频率规划 无线网络 数据 人员 要素 城市网络 
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