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  • 【专利】 高脉冲丢失下的参差雷达脉冲重复周期估计方法

    作者:姚志均 ; 陈舒涵 ; 高锐 年份:2018
    摘要:本发明提出了一种高脉冲丢失下的参差雷达脉冲重复周期估计方法,具体步骤包括:对参差雷达进行帧周期估计,并以帧周期所对应的终止脉冲序号、起始脉冲序号和脉冲个数构建矩阵I;根据步骤1得到的3×l维矩阵I以及估计的参差雷达帧周期,估计参差雷达信号的参差数和各子周期PRI值;解算子周期之间的顺序关系,得到各子周期顺序。本发明既能正确估计参差雷达的帧周期、参差个数、各子周期,还解算处各子周期之间的顺序关系。
  • 【期刊】 一种改进的随机子窗口显著性检测方法

    刊名:华中科技大学学报(自然科学版) 作者:姚志均 ; 冯镔 关键词:图像处理 ; 视觉注意 ; 显著图 ; 显著区域检测 ; 随机子窗口 ; 检测方法 机构:中国船舶重工集团公司723所 ; 中国船舶重工集团公司723所 ; 华中科技大学电子与信息工程系 年份:2013
    摘要:通过分析随机子窗口显著性检测方法的不足,提出一种改进的显著性检测方法.该方法在计算每个随机子窗口内各像素的显著性值时记录每个像素的采样次数,这样可以避免图像中间的非显著像素因多次采样而导致其显著性值过高;通过计算一次每个像素与整幅图像均值之间的距离,从而保证每个像素都参与显著性计算;最后运用积分图像加速每个子窗口内的特征均值计算.实验结果表明:相比于传统的随机子窗口显著性检测方法,所提方法的检测效果更好,而且计算时间也显著下降.
  • 【期刊】 一种改进的频率调谐显著性检测方法

    刊名:舰船电子对抗 作者:姚志均 ; 于乃昭 ; 杨波 关键词:显著性检测 ; 频率调谐 ; 目标检测 ; 视觉注意 机构:船舶重工集团公司723所 ; 船舶重工集团公司723所 年份:2013
    摘要:图像中的显著性区域检测有利于图像分割、目标检测和识别等计算机视觉任务。通过分析频率调谐显著性检测方法的不足,提出了一种改进的频率调谐法。该方法将各颜色分量所对应的显著性值进行归一化处理,然后再线性组合得到最终的显著图。实验结果表明该方法能够有效检测出图像中的显著性区域,并提升了频率调谐法的检测性能。
  • 【期刊】 基于相位谱和频率调谐的海上场景显著性检测

    刊名:计算机应用 作者:姚志均 ; 王金武 ; 于乃昭 关键词:显著性检测 ; 相位谱 ; 频率调谐 ; 海上场景 ; 目标检测 机构:中国船舶重工集团公司第七二三研究所 ; 中国船舶重工集团公司第七二三研究所 年份:2013
    摘要:基于相位谱的显著性检测方法适用于检测小目标,但其获得的显著图的分辨率比较低;而基于频率调谐的显著性检测方法具有高分辨率特性,但它容易遭受海杂波、日光反射等因素的影响。为此,提出了一种基于相位谱和频率调谐的海上场景显著性检测方法。该方法首先将输入彩色图像转换为灰度图像,然后使用相位谱方法检测得到一个临时显著图,在此基础上再用频率调谐法检测得到最终的显著图。实验结果表明,相对其他几种检测方法,该方法的检测效果更优,准确率更高。
  • 【期刊】 一种快速重频参差信号分选方法

    刊名:舰船电子对抗 作者:姚志均 ; 刘正成 ; 齐永梅 关键词:雷达信号分选 ; 脉冲重复间隔 ; 参差信号 ; 差值直方图 机构:中国船舶重工集团公司第七二三研究所 ; 中国船舶重工集团公司第七二三研究所 年份:2017
    摘要:针对重频参差信号的分选,提出了一种快速信号分选方法,首先对参差信号脉冲序列的到达时间(TOA)做一次一阶差分运算,然后提取出所有满足条件的脉冲重复间隔(PRI)值,同时得到该参差信号的相周期、帧周期和参差数;最后,对脉冲序列的TOA做一次或多次高阶差分运算,并利用之前获得的相周期和参差数,解出各相周期的顺序关系.仿真实验结果表明,本文提出的方法在脉冲丢失率达到40%时仍能正确分选,且计算速度快.
  • 【期刊】 一种基于RGB颜色空间和随机矩形区域的显著性检测方法

    刊名:舰船电子对抗 作者:姚志均 ; 杨波 ; 王金武 关键词:视觉注意 ; 显著性检测 ; RGB颜色空间 ; 随机矩形区域 机构:船舶重工集团公司723所 ; 船舶重工集团公司723所 年份:2013
    摘要:提出了一种基于RGB颜色空间和随机矩形区域的显著性检测方法。该方法以R、G、B作为图像特征,然后随机产生不同位置和大小的矩形区域,并统计每个矩形区域内各像素特征值与该区域的特征均值之间的距离,再综合所有矩形区域和所有特征得到最终的显著图。因不需进行颜色空间转换,可大幅减少计算时间;同时,RGB颜色空间三通道的亮度变化比较一致,使得在特征融合时能够充分利用所有特征的信息,因而取得了更好的检测效果。实验结果表明该方法能更快速、更有效地检测出图像中的显著性区域。
  • 【期刊】 一种改进的JSD距离的空间直方图相似度度量及目标跟踪

    刊名:自动化学报 作者:姚志均 ; 刘俊涛 ; 赖重远 ; 刘文予 关键词:空间直方图 ; JSD距离 ; 粒子滤波 ; 目标跟踪 机构:华中科技大学电子与信息工程系 ; 华中科技大学电子与信息工程系 ; 军械工程学院计算机工程系 年份:2011
    摘要:空间直方图是直方图的一种推广,它能更精确地描述图像(或目标),被应用到目标跟踪和图像检索等多个领域,选择一种合适的度量两个空间直方图之间相似性的方法至关重要.本文提出一种基于改进Jensen-Shannon divergence(JSD)距离的空间直方图相似性度量,将空间直方图中每个区间所对应像素的颜色特征和空间特征的联合分布看作一个带权重的高斯分布,然后计算两个空间直方图对应区间之间的相似度,即计算两个带权重的高斯分布之间的改进的JSD距离.本文在计算JSD距离时充分利用高斯分布的权重,从而提高了度量方法的区分能力.理论和实验证明了本文提出的相似性度量的区分能力优于Ulges的度量方法,视频跟踪结果也更稳定、更精确.
  • 【期刊】 翻转课堂模式及其在计算机编程课程中的应用研究

    刊名:计算机教育 作者:姚志均 ; 陈舒涵 ; 孙磊 ; 赖重远 关键词:翻转课堂 ; 教学设计 ; 教学评价 ; 计算机编程 机构:扬州大学信息工程学院 ; 扬州大学信息工程学院 ; 江汉大学交叉学科研究院 年份:2019
    摘要:根据翻转课堂在高校课程教学中应用和效果,在分析国内计算机编程课程教学现状的基础上,阐述基于翻转课堂的计算机编程课程教学设计,并分别从课前准备工作、课堂教学环节和考核评价等方面具体说明设计过程。
  • 【期刊】 一种快速稳定的对比度跟踪方法

    刊名:舰船电子对抗 作者:姚志均 ; 王思远 关键词:目标跟踪 ; 对比度跟踪 ; 积分图像 ; 图像处理 机构:中国船舶重工集团公司第七二三研究所 ; 中国船舶重工集团公司第七二三研究所 年份:2017
    摘要:基于峰值的对比度跟踪方法是军事应用中最常用的目标跟踪方法之一。在分析了该传统方法的不足之后,提出了新的快速稳定的对比度跟踪方法。本文方法利用积分图像大幅减少重复计算,从而加快了寻找峰值的速度;同时,本文方法记录了具有相同最大值或最小值的所有子窗口位置信息,利用这些信息求得目标的当前位置。实验结果表明,与传统方法相比,本文方法的跟踪结果更稳定,计算速度更快。
  • 【期刊】 视频监控系统中运动目标的分割定位

    刊名:微计算机信息 作者:姚志均 ; 许毅平 ; 魏蛟龙 关键词:背景更新 ; 阴影抑制 ; HMMD色彩空间 ; 区域生长 机构:华中科技大学 ; 华中科技大学 ; 华中科技大学 ; 华中科技大学 年份:2007
    摘要:针对室内静止摄像机条件下的视频监控系统,本文提出一种简单的、自适应的背景估计方法来实时更新背景;在HM-MD色彩空间抑制运动阴影之后,采用一种改进的区域生长法来分隔出各个运动对象,并求出各目标形心位置。实验结果表明方法有效。
  • 【期刊】 视频监控系统中运动目标的检测和阴影抑制

    刊名:计算机工程与应用 作者:姚志均 ; 许毅平 ; 魏蛟龙 ; 周宁 关键词:背景更新 ; 运动目标检测 ; 阴影抑制 ; HMMD色彩空间 ; 边缘检测 机构:华中科技大学电子与信息工程系 ; 华中科技大学电子与信息工程系 ; 华中科技大学电子与信息工程系 ; 华中科技大学电子与信息工程系 ; 华中科技大学电子与信息工程系 年份:2007
    摘要:提出了一种室内静止摄像机条件下的运动目标检测和阴影抑制方法。该方法采用一种自适应的背景估计方法来实时更新背景,用基于概率分类法检测运动目标,并在联合HMMD色彩空间和光度特征来抑制阴影之后,用Sobel边缘检测来修正运动目标。实验结果表明,该方法能够有效地检测运动目标和抑制阴影。
  • 【期刊】 深度学习在“数字图像处理”课程教学中的应用探讨

    刊名:工业和信息化教育 作者:姚志均 ; 陈舒涵 ; 胡学龙 ; 陈万培 关键词:数字图像处理 ; 深度学习 ; 教学探讨 ; 理论教学 ; 实践教学 机构:扬州大学信息工程学院 ; 扬州大学信息工程学院 年份:2019
    摘要:深度学习作为人工智能的代表性技术之一,近年来发展迅速,与其紧密相关的"数字图像处理"技术也取得了革命性进步。为了紧跟国家大力发展人工智能技术的趋势,将深度学习引入到"数字图像处理"课程教学中,分别从理论、实践两个方面进行教学探讨。理论教学方面,为本科生介绍一些深度学习的实际应用案例,激发学生的学习兴趣;为研究生讲解最新的深度学习算法,便于其后续的研究工作。实践教学方面,为本科生选取MATLAB软件平台,从自带的例子入手进行学习;研究生则选用一个主流的深度学习框架(以Caffe为例),详细讲解网络模型训练的全过程。通过以上措施更好地方便学生了解学术前沿,灵活应用所学知识,增强实际动手和创新能力。
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