陈淑荣
- 作品数：50 被引量：103H指数：5
- 供职机构：上海海事大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部科学技术研究重点项目国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程文化科学更多>>
- 基于Web的IPVA系统客户端动态报表模型的实现
- 2010年
- 基于服务器的企业级报表环境Reporting Service为客流分析系统搭建了很好的前端展现平台,但该环境必须基于报表服务器,对客流分析系统功能的融合存在一定的限制。本文通过对ASP.NET web应用程序中的动态报表进行了深入研究,提出了一种动态Web客户端报表模型构建。使用Report Viewer Control和ADO.NET对报表的底层接口进行控制,在B/S的环境下实现了动态web报表,解决了web应用程序中自定义报表的客户端实现问题。该技术已成功应用于智能视频客流分析系统IPVA（Intelligent Pedestrians Video Analysis）。
- 付友虎陈淑荣
- 关键词：ADO.NET
- 一种非局部双流卷积神经网络模型的人体行为识别方法
- 本发明涉及一种非局部双流卷积神经网络模型的人体行为识别方法，在双流卷积神经网络模型的基础上改进了两支分流网络，在空间流CNN和时间流CNN中加入非局部特征提取模块，用以提取到更全面更清晰的特征图，一定程度上加深网络的深度...
- 周云陈淑荣
- 文献传递
- 融合HOG与颜色特征的粒子滤波行人跟踪算法被引量：2
- 2014年
- 针对传统粒子滤波算法颜色特征单一、行人非刚性不稳定等问题,融合简化的HOG特征和加权的颜色直方图,建立了改进的粒子滤波行人跟踪算法,采用图像分块相似度检测,抑制跟踪过程中行人结构、背景结构及遮挡的干扰。实验表明,该算法在背景颜色相似及遮挡情况下,仍能稳定可靠地跟踪行人,具有较高的准确性与鲁棒性。
- 郝溪陈淑荣尹道素梁晶
- 关键词：粒子滤波梯度直方图遮挡检测HSV行人跟踪
- 基于iBeacon的商场室内定位及导航系统设计与实现被引量：5
- 2019年
- 基于蓝牙iBeacon设计C/S架构的商场室内手机定位及导航系统。手机接收蓝牙信号并上传至服务器,后台从蓝牙信号强度根据iBeacon距离-RSSI损耗模型计算出手机至iBeacon的距离,再采用三边质心法确定手机位置坐标,并标示在手机端商场地图上;另外,按照手机端输入的目的地信息,服务器运行引入回退机制的A*算法,规划出最优可行路径,实现手机端的商场导航。实验数据表明最大定位误差在3米以内,导航路径精准。
- 前晋陈淑荣
- 关键词：A*算法
- 一种电动汽车制动力矩综合调控方法及系统
- 本发明涉及一种电动汽车制动力矩综合调控方法及系统，随着踏板行程的不断增大，并监测到车轮滑移率发生突变时，对制动力矩进行综合调控，包括：轮胎‑路面摩擦力估计、制动力矩自适应控制、制动力矩分配。其中，通过车速和轮速等，实时计...
- 李维剧季祝小元陈淑荣
- 文献传递
- 一种基于自校准卷积残差网络的年龄识别方法
- 2021年
- 传统卷积神经网络(CNN)提取人脸面部年龄特征信息时受限于感受野,易导致年龄识别准确率较低,本文建立了一种基于自校准卷积残差网络(SC-ResNet)的年龄识别方法。首先对输入图片进行裁剪和归一化预处理;然后在残差网络中用3×3卷积提取局部表观特征,再通过自校准SC-block模块进一步扩大局部特征提取范围,并将两者校准融合,获得更丰富的面部语义信息;最后采用Softmax结合交叉熵损失函数进行更精细化的年龄分类;实验中网络参数采用自适应矩估计(Adam)算法优化。结果表明,本文SC-ResNet模型能更好提取年龄特征,年龄识别率达到96.3%,比原始的残差网络高出5.8个百分点。
- 赵准陈淑荣
- 一种特征增强的Tri-CNN行人再识别方法
- 2020年
- 针对行人再识别中遮挡导致提取的高层特征分辨率低而影响识别率的问题,建立一种基于Tri-CNN的特征增强行人再识别方法。首先,对池化层提取的图像特征进行PCA降维,根据典型相关分析策略(CCA)融合特征,提取更具判别力的行人特征。其次,引入空间递归模型(SRM)对遮挡行人特征进行空间多向检测,提高对遮挡行人的识别率。最后,根据欧氏距离度量准则,分别验证正、负样本对间的距离,联合Softmax损失函数和Triplet损失函数优化网络模型,进而判别是否为同一行人。在MARS和ETHZ这2个数据集上进行实验,结果表明本文方法有效解决了一般遮挡识别问题,并显著提高了行人再识别精度。
- 周芳宇陈淑荣
- 通信工程类本科创新人才能力培养与深度学习模式
- 2015年
- 培养具有创新能力的工程技术人才是我国科技创新与经济发展的战略需要,也是高校本科教育改革的重要任务。本文针对当前国内本科教育存在的问题,结合通信工程专业创新人才的培养要求,从课程设置改革、深度学习模式以及专业双语课教学等方面进行了探索与实践,提出通信工程类专业课教学中应采取以项目为载体,以引导学生探究性学习和创新实践能力为目标,推进以学生为主体的深度学习模式,从多角度探索创新人才的培育方法。
- 陈淑荣
- 基于EfficientNet的双分路多尺度联合学习行人再识别被引量：1
- 2022年
- 针对视频图像中因小目标行人、遮挡和行人姿态多变而造成的行人再识别率低的问题,建立了一种基于高效网络EfficientNet的双分路多尺度联合学习方法。首先采用性能高效的EfficientNet-B1网络作为主干结构;然后利用加权双向特征金字塔(BiFPN)分支对提取的不同尺度全局特征进行融合,并且得到包含不同层次语义信息的全局特征,从而提高小目标行人的识别率;其次利用PCB分支提取深层局部特征来挖掘行人的非显著信息,并减轻行人遮挡和姿态多变性对识别率的影响;最后在训练阶段将两个分支网络分别提取的行人特征通过Softmax损失函数得到不同子损失,并把它们相加进行联合表示;在测试阶段将获得的全局特征和深层局部特征拼接融合,并计算欧氏距离得到再识别匹配结果。该方法在Market1501和DukeMTMC-Reid数据集上的Rank-1的准确率分别达到了95.1%和89.1%,与原始EfficientNet-B1主干结构相比分别提高了3.9个百分点和2.3个百分点。实验结果表明,所提出的模型有效提高了行人再识别的准确率。
- 仇天昊陈淑荣
- 关键词：局部特征提取
- 基于双流非局部残差网络的行为识别方法被引量：7
- 2020年
- 针对传统卷积神经网络(CNN)对人体行为动作仅能提取局部特征易导致相似行为动作识别准确率不高的问题,提出了一种基于双流非局部残差网络(NL-ResNet)的行为识别方法。首先提取视频的RGB帧和密集光流图,分别作为空间流和时间流网络的输入,并通过角落裁剪和多尺度相结合的预处理方法进行数据增强;其次分别利用残差网络的残差块提取视频的局部表观特征和运动特征,再通过在残差块之后接入的非局部CNN模块提取视频的全局信息,实现网络局部特征和全局特征的交叉提取;最后将两个分支网络分别通过A-softmax损失函数进行更精细的分类,并输出加权融合后的识别结果。该方法能充分利用局部和全局特征提高模型的表征能力。在UCF101数据集上,NL-ResNet取得了93.5%的识别精度,与原始双流网络相比提高了5.5个百分点。实验结果表明,所提模型能更好地提取行为特征,有效提高行为识别的准确率。
- 周云陈淑荣
- 关键词：非局部特征提取
