李嘉锋

作品数：13被引量：156H指数：5
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供职机构：北京工业大学更多>>
发文主题：网络电子设备目标跟踪视频存储介质更多>>
发文领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术交通运输工程建筑科学更多>>
发文期刊：《通信学报》《电子学报》《北京工业大学学报》《信号处理》更多>>
所获基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金北京市属高等学校人才强教计划资助项目北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划更多>>
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基于ResNet-TSM和BiGRU网络的移动视频感知质量评价模型被引量：1
《北京工业大学学报》2024年第1期18-26,共9页杜丽娜 杨硕 卓力 张菁 李嘉锋 
国家自然科学基金资助项目(61531006);北京市自然科学基金资助项目(KZ201910005007)。
考虑到卡顿、质量切换、内容特征等因素对用户体验质量的影响都会直接体现在客户端的失真视频里,提出了一种客户端的移动视频感知质量评价模型。该模型无须对每种影响因素均进行表征和度量,而是基于深度特征提取+回归的思路,直接建立失...
关键词：视频感知质量评价 平均意见分数 卷积神经网络 时间移位模块 双向门控循环单元 深度时空特征 
基于深度学习的单幅图像去雾研究进展被引量：13
《电子学报》2023年第1期231-245,共15页贾童瑶 卓力 李嘉锋 张菁 
国家自然科学基金(No.61871006,No.61971016);北京市教育委员会科学研究计划项目资助(No.KZ202210005007,No.KZ201910005007);北京市教育委员会科技计划一般项目(No.KM202110005027);北京市自然科学基金-丰台轨道交通前沿研究联合基金(No.L211017)。
户外视觉系统极易受到雾霾等恶劣天气影响,采集到的图像/视频质量严重下降,这不仅影响人眼的主观感受,也给后续的智能化分析带来严峻挑战.近年来,学者们将深度学习应用于图像去雾领域,取得了诸多的研究成果.但是雾霾图像场景复杂多变、...
关键词：单幅图像去雾 深度学习 无监督学习 域泛化 
全景视频QoE评价研究进展被引量：3
《信号处理》2022年第9期1831-1842,共12页杜丽娜 卓力 李嘉锋 
国家自然科学基金资助项目(61531006)。
随着5G移动通信技术、高性能计算、传感技术的不断进步,全景视频受到了越来越多的关注。全景视频通过头戴显示设备,可以为用户提供远超于平面视频的逼真的立体视觉感知,具有良好的发展前景。为用户提供良好的体验质量(Quality of Experi...
关键词：全景视频 用户质量体验 主客观影响因素 
基于ResNet50和通道注意力机制的行人多属性协同识别方法被引量：4
《测控技术》2022年第8期1-8,15,共9页卓力 袁帅 李嘉锋 
北京市自然科学基金-丰台轨道交通前沿研究联合基金(L211017);北京市教育委员会科技计划一般项目(KM202110005027)。
针对目前行人多属性识别算法识别精度不高的问题,利用行人属性之间的内在关联关系,基于“特征提取+回归”的思想,提出了一种基于深度卷积神经网络的行人多属性协同识别方法。该方法首先对多个行人属性标签进行组合编码,得到一个标签组...
关键词：深度学习 ResNet50 通道注意力机制 多属性识别 
基于强化学习的移动视频流业务码率自适应算法研究进展被引量：3
《通信学报》2021年第9期205-217,共13页杜丽娜 卓力 杨硕 李嘉锋 张菁 
国家自然科学基金资助项目(No.61531006);北京市教委-市基金联合资助项目(No.KZ201910005007)。
近几年来,随着HTTP自适应流媒体(HAS)视频数据集和网络轨迹数据集的不断推出,强化学习、深度学习等机器学习方法被不断应用到码率自适应(ABR)算法中,通过交互学习来确定码率控制的最优策略,取得了远超过传统启发式方法的性能。在分析AB...
关键词：强化学习 码率自适应算法 用户质量体验 深度学习 深度强化学习 
基于多注意力图的孪生网络视觉目标跟踪被引量：5
《信号处理》2020年第9期1557-1566,共10页齐天卉 张辉 李嘉锋 卓力 
国家自然科学基金(61602018,61971016);北京市自然科学基金-市教委联合资助项目(KZ201810005002;KZ201910005007)。
在视觉跟踪应用中,目标外观通常由包含目标的矩形区域来建模,这种矩形化边框的描述方式不可避免地引入了背景干扰,并随着场景变化导致跟踪关注点的模糊及歧义,进而产生跟踪漂移。针对以上问题,提出了一种基于多注意力图的孪生网络视觉...
关键词：视觉目标跟踪 孪生网络 梯度引导反向传播 注意力机制 
基于内容的H.264无参考视频质量评价模型被引量：2
《测控技术》2019年第1期106-110,135,共6页李晨昊 卓力 李嘉锋 
国家自然科学基金资助项目(61531006)
针对H. 264视频编码标准,提出了一种基于内容的无参考视频质量评价模型。首先,从H. 264码流中提取参数,并对其进行统计分析,用于描述视频纹理复杂程度和运动剧烈程度,将其与量化参数相结合构成输入向量;然后,利用BP神经网络的方法,建立...
关键词：H.264 纹理丰富程度 运动剧烈程度 无参考视频质量评价 MOS 
基于支持向量回归的无参考MS-SSIM视频质量评价模型被引量：3
《北京工业大学学报》2018年第12期1486-1493,共8页卓力 张美娜 王贯瑶 李嘉锋 
国家自然科学基金资助项目(61531006)
多尺度结构相似度(multi-scale structural similarity,MS-SSIM)是一种常用的全参考视频质量评价准则,由于评价时需要原始视频作为参考,因此无法用于实时的网络视频质量评价中,故提出一种基于H. 264码流的无参考MS-SSIM视频质量评价模型...
关键词：H.264 码流参数 无参考 支持向量回归 多尺度结构相似度 
行人再识别技术综述被引量：40
《自动化学报》2018年第9期1554-1568,共15页李幼蛟 卓力 张菁 李嘉锋 张辉 
国家自然科学基金(61531006;61372149;61370189;61471013);北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目(CIT&TCD20150311;CIT&TCD201404043);北京市自然科学基金(4142009;4163071);北京市教育委员会科技发展计划项目(KM201410005002;KM201510005004);北京市属高等学校人才强教计划资助项目PHR(IHLB)资助~~
行人再识别指的是判断不同摄像头下出现的行人是否属于同一行人,可以看作是图像检索的子问题,可以广泛应用于智能视频监控、安保、刑侦等领域.由于行人图像的分辨率变化大、拍摄角度不统一、光照条件差、环境变化大、行人姿态不断变化...
关键词：行人再识别 人工设计特征 深度学习 特征表达 相似性度量 
基于卷积神经网络的监控场景下车辆颜色识别被引量：9
《测控技术》2017年第10期11-14,共4页张强 李嘉锋 卓力 
国家自然科学基金资助项目(61531006;61372149;61370189;61471013);北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目(CIT&TCD20150311;CIT&TCD201404043);北京市自然科学基金资助项目(4142009;4163071);北京市教育委员会科技发展计划资助项目(KM201410005002;KM201510005004);北京市属高等学校人才强教计划资助项目PHR(IHLB)
颜色是车辆识别中广泛应用的主要线索之一,在智能交通系统中扮演着重要的角色。受光照变化、噪声、环境等复杂因素的影响,传统的车辆颜色识别方法难以取得理想的识别效果。利用卷积神经网络(CNN)的优越识别性能,提出了一种基于卷积神经...
关键词：车辆颜色识别 卷积神经网络 图像处理 智能交通系统 
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