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面向移动平台的深度学习复杂场景目标识别应用
被引量:
4
1
作者
许博鸣
刘晓峰
+2 位作者
业巧林
张福全
周京正
《陕西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期10-15,共6页
针对传统建筑物提取方法对人为设计的依赖,以及对建筑物边缘特征提取算法的改进,通过Keras框架获取卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型MobileNet的瓶颈层后加入新的分类器进行迁移学习,对输入图片进行大量的图像增强...
针对传统建筑物提取方法对人为设计的依赖,以及对建筑物边缘特征提取算法的改进,通过Keras框架获取卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型MobileNet的瓶颈层后加入新的分类器进行迁移学习,对输入图片进行大量的图像增强技术和测试集增强技术,经过三个阶段的迁移学习后获得了较高的准确率。相比其他的特征提取算法,CNN具有平移不变性以及自动提取特征等优点,在较短的时间内获得较高准确率的同时,MobileNet的权重仅有15.3 MB,兼顾计算量和精度,可以广泛移植到移动端设备。基于模型移植的移动端系统兼具拍照识别、相册识别、菜单展示等功能,为移动平台用户快速准确地判断自然场景中建筑物的信息提供了便捷工具。
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关键词
迁移学习
深度学习
卷积神经网络
移动平台移植
人工智能
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职称材料
基于卷积神经网络面向自然场景建筑物识别技术的移动端应用
被引量:
5
2
作者
许博鸣
刘晓峰
+2 位作者
业巧林
张福全
周京正
《南京师范大学学报(工程技术版)》
CAS
2019年第3期37-44,共8页
由于自然场景中背景噪声的存在,以及光照、旋转、拍摄角度等复杂因素的干扰,使得自然场景中对建筑物的图像识别难度较大.针对传统建筑物提取方法对人为设计的依赖,以及对建筑物边缘特征提取算法的改进,基于卷积神经网络(convolutional n...
由于自然场景中背景噪声的存在,以及光照、旋转、拍摄角度等复杂因素的干扰,使得自然场景中对建筑物的图像识别难度较大.针对传统建筑物提取方法对人为设计的依赖,以及对建筑物边缘特征提取算法的改进,基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对自然场景中地标建筑物进行分类的图像识别技术,以及将CNN模型移植到移动端实现复杂场景的快速识别的现实需求,通过Keras框架获取MobileNet瓶颈层后加入新的分类器进行迁移学习,对输入图片进行大量的图像增强技术和测试集增强技术,经过3个阶段的迁移学习,480次迭代后在3个测试集上分别达到98.2%、95.6%、97.2%的准确率.相比其他的特征提取算法,CNN具有平移不变形以及自动提取等优点,在较短的时间内获得较高准确率的同时,MobileNet的权重仅有15.3 MB,兼顾计算量和精度,可以广泛移植到移动端设备.基于模型移植的移动端系统兼具拍照识别、相册识别、菜单展示等功能,为移动平台用户提供一个方便简捷的工具来快速准确地判断自然场景中建筑物的信息.
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关键词
迁移学习
深度学习
卷积神经网络
移动平台移植
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职称材料
5G高低频协作组网场景下小区范围动态扩展优化技术
3
作者
方思赛
魏品帅
刘聪
《中兴通讯技术》
2018年第3期10-14,共5页
针对5G高低频协作组网部署场景,提出了一种针对该场景的小区范围扩展优化技术,目标是匹配高低频协作组网时高频小小区与低频宏小区间的不同资源分配方式。该技术可以提高5G高低频协作组网时的系统吞吐量和能量效率。与传统基于参考信号...
针对5G高低频协作组网部署场景,提出了一种针对该场景的小区范围扩展优化技术,目标是匹配高低频协作组网时高频小小区与低频宏小区间的不同资源分配方式。该技术可以提高5G高低频协作组网时的系统吞吐量和能量效率。与传统基于参考信号接收功率(RSRP)的小区范围扩展不同,基于参考信号接收速率(RSRR)的新型小区范围扩展技术,可以有效提高系统吞吐量和能量效率。
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关键词
高低频协作组网
小区范围扩展
RSRP
RSRR
系统吞吐量
能量效率
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职称材料
题名
面向移动平台的深度学习复杂场景目标识别应用
被引量:
4
1
作者
许博鸣
刘晓峰
业巧林
张福全
周京正
机构
南京林业大学
信息
科学技术学院
中华人民共和国公安部科技信息化局
出处
《陕西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期10-15,共6页
基金
国家自然科学基金(61871444,31670554)
南京林业大学大学生创新训练计划项目(2017NFUSPITP231)
文摘
针对传统建筑物提取方法对人为设计的依赖,以及对建筑物边缘特征提取算法的改进,通过Keras框架获取卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型MobileNet的瓶颈层后加入新的分类器进行迁移学习,对输入图片进行大量的图像增强技术和测试集增强技术,经过三个阶段的迁移学习后获得了较高的准确率。相比其他的特征提取算法,CNN具有平移不变性以及自动提取特征等优点,在较短的时间内获得较高准确率的同时,MobileNet的权重仅有15.3 MB,兼顾计算量和精度,可以广泛移植到移动端设备。基于模型移植的移动端系统兼具拍照识别、相册识别、菜单展示等功能,为移动平台用户快速准确地判断自然场景中建筑物的信息提供了便捷工具。
关键词
迁移学习
深度学习
卷积神经网络
移动平台移植
人工智能
Keywords
transfer learning
deep learning
convolutional neural network
mobile system transplantation
artificial intelligence
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络面向自然场景建筑物识别技术的移动端应用
被引量:
5
2
作者
许博鸣
刘晓峰
业巧林
张福全
周京正
机构
南京林业大学
信息
科学技术学院
中华人民共和国公安部科技信息化局
出处
《南京师范大学学报(工程技术版)》
CAS
2019年第3期37-44,共8页
基金
国家自然科学基金(61871444、31670554)
南京林业大学大学生创新训练计划项目(2017NFUSPITP231)
文摘
由于自然场景中背景噪声的存在,以及光照、旋转、拍摄角度等复杂因素的干扰,使得自然场景中对建筑物的图像识别难度较大.针对传统建筑物提取方法对人为设计的依赖,以及对建筑物边缘特征提取算法的改进,基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对自然场景中地标建筑物进行分类的图像识别技术,以及将CNN模型移植到移动端实现复杂场景的快速识别的现实需求,通过Keras框架获取MobileNet瓶颈层后加入新的分类器进行迁移学习,对输入图片进行大量的图像增强技术和测试集增强技术,经过3个阶段的迁移学习,480次迭代后在3个测试集上分别达到98.2%、95.6%、97.2%的准确率.相比其他的特征提取算法,CNN具有平移不变形以及自动提取等优点,在较短的时间内获得较高准确率的同时,MobileNet的权重仅有15.3 MB,兼顾计算量和精度,可以广泛移植到移动端设备.基于模型移植的移动端系统兼具拍照识别、相册识别、菜单展示等功能,为移动平台用户提供一个方便简捷的工具来快速准确地判断自然场景中建筑物的信息.
关键词
迁移学习
深度学习
卷积神经网络
移动平台移植
Keywords
transfer learning
deep learning
convolutional neural network
mobile system transplantation
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
5G高低频协作组网场景下小区范围动态扩展优化技术
3
作者
方思赛
魏品帅
刘聪
机构
北京邮电大学
中华人民共和国公安部科技信息化局
中国移动通信有限公司研究院
出处
《中兴通讯技术》
2018年第3期10-14,共5页
基金
国家科技重大专项(2017ZX03001012)
北京市自然科学基金(L172033)
+1 种基金
国家自然科学基金(61471068)
111基地(B16006)
文摘
针对5G高低频协作组网部署场景,提出了一种针对该场景的小区范围扩展优化技术,目标是匹配高低频协作组网时高频小小区与低频宏小区间的不同资源分配方式。该技术可以提高5G高低频协作组网时的系统吞吐量和能量效率。与传统基于参考信号接收功率(RSRP)的小区范围扩展不同,基于参考信号接收速率(RSRR)的新型小区范围扩展技术,可以有效提高系统吞吐量和能量效率。
关键词
高低频协作组网
小区范围扩展
RSRP
RSRR
系统吞吐量
能量效率
Keywords
multi-frequency cooperative networks
CRE
RSRP
RSRR
system throughput
energy efficiency
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向移动平台的深度学习复杂场景目标识别应用
许博鸣
刘晓峰
业巧林
张福全
周京正
《陕西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
下载PDF
职称材料
2
基于卷积神经网络面向自然场景建筑物识别技术的移动端应用
许博鸣
刘晓峰
业巧林
张福全
周京正
《南京师范大学学报(工程技术版)》
CAS
2019
5
下载PDF
职称材料
3
5G高低频协作组网场景下小区范围动态扩展优化技术
方思赛
魏品帅
刘聪
《中兴通讯技术》
2018
0
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职称材料
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