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惠康华

作品数：43 被引量：99H指数：6
供职机构：中国民航大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：中国民航大学科研启动基金中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信经济管理航空宇航科学技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 34篇期刊文章
  • 8篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 32篇自动化与计算...
  • 2篇经济管理
  • 2篇电子电信
  • 2篇航空宇航科学...
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇社会学
  • 1篇文化科学

主题

  • 8篇网络
  • 6篇人脸
  • 6篇模式识别
  • 5篇图像
  • 5篇向量
  • 5篇目标检测
  • 5篇卷积
  • 4篇人脸识别
  • 4篇神经网
  • 4篇神经网络
  • 4篇识别方法
  • 4篇轻量
  • 4篇自适
  • 4篇自适应
  • 4篇采样
  • 3篇多尺度
  • 3篇支持向量
  • 3篇凸锥
  • 3篇轻量级
  • 3篇流形

机构

  • 38篇中国民航大学
  • 5篇中国科学院自...
  • 1篇北京航空航天...
  • 1篇中国民用航空...
  • 1篇运城学院
  • 1篇中国民航信息...
  • 1篇华北电力大学...

作者

  • 43篇惠康华
  • 14篇贺怀清
  • 10篇刘浩翰
  • 9篇李春利
  • 5篇王春恒
  • 5篇肖柏华
  • 3篇柳振东
  • 2篇许新忠
  • 2篇李春利
  • 2篇张琳波
  • 2篇王雪扬
  • 2篇李建伏
  • 2篇于倩
  • 2篇蔡新元
  • 2篇邵允学
  • 1篇冯小荣
  • 1篇李国栋
  • 1篇周钢
  • 1篇王琦
  • 1篇师利中

传媒

  • 7篇计算机工程与...
  • 2篇计算机应用与...
  • 2篇计算机工程与...
  • 2篇空运商务
  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇模式识别与人...
  • 1篇电子学报
  • 1篇计算机时代
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机应用
  • 1篇兵工学报
  • 1篇计算机辅助设...
  • 1篇计算机仿真
  • 1篇计算机与现代...
  • 1篇北京航空航天...
  • 1篇计算机科学
  • 1篇现代电子技术
  • 1篇吉林大学学报...
  • 1篇软件导刊

年份

  • 7篇2024
  • 6篇2023
  • 3篇2022
  • 2篇2021
  • 5篇2020
  • 1篇2019
  • 1篇2018
  • 3篇2017
  • 1篇2014
  • 2篇2013
  • 4篇2012
  • 3篇2010
  • 1篇2009
  • 3篇2007
  • 1篇2005
共 43 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于W_2~1再生核支持向量机的模式分类研究被引量：4
2005年
支持向量机是基于统计学习理论的模式分类器。它通过结构风险最小化准则和核函数方法,较好地解决了模式分类器复杂性和推广性之间的矛盾,引起了大家对模式识别领域的极大关注。近年来,支持向量机在手写体识别、人脸识别、文本分类等领域取得了很大的成功。文章将一种新的核函数用于虹膜识别,并与传统的多项式核函数、高斯核函数进行了比较。初步结果显示了该核函数的应用潜力。
惠康华李春利
关键词：支持向量机核函数最优分类面
基于YOLOv5的机场飞行区目标检测方法研究被引量：1
2022年
机场飞行区的飞机和车辆很多,人员活动复杂,需要检测的目标很多,而且需要实时检测目标等等。本文通过对四种主流目标检测算法的比较,找出了最适合机场飞行区的目标检测算法YOLOv5,以解决上述问题。利用YOLOv5x模型,对机场飞行区视频数据进行初步的目标检测和标注,然后手工修改和优化标注结果,组织数据集结构,合理分配训练集和测试集比例,构建适合机场飞行区的数据集。基于该数据集,本文采用深度学习算法YOLOv5训练出适用于机场飞行区的目标检测模型,实现了对机场飞行区主动目标的实时检测。通过在实验中动态调整算法策略,本文所训练的目标检测模型的效率达到了较高的水平。实验结果表明,改进后的算法具有95.5%的识别精度,满足机场飞行区的目标检测要求。
张斗斗晏子奕周良杰蔡先乔汪海波惠康华
关键词：机场飞行区目标检测
基于改进YOLOv3的金属表面缺陷检测被引量：4
2023年
为提高工业零件表面缺陷的检测效率,提出一种基于改进YOLOv3的目标检测方法。引入目前最新的具有通道置换的注意力机制SA,将其与YOLOv3模型骨架结构Darknet-53的残差单元进行组合改进构成SA残差块结构,充分利用特征通道信息,得到YOLOv3-SA模型。针对不同数据集,对输入图像进行不同规模比例缩放,分别使用K-means方法对真实标框进行聚类以提高检测效率。实验结果表明,YOLOv3-SA模型查全率达95.4%,相比YOLOv3,mAP最多可提高约7%。
刘浩翰孙铖贺怀清惠康华
关键词：目标检测SHUFFLESAK-MEANS
一种基于稀疏分段的协同过滤推荐算法被引量：8
2019年
针对数据强稀疏性严重制约协同过滤算法推荐准确性的问题,提出基于稀疏分段的改进方法。首先利用基于迭代预测的支持向量回归在解决小样本高维数据中的优势,对稀疏的U-I矩阵中相对弱稀疏的密集数据部分预测缺失评分,然后使用基于项目的插补协同过滤方法预测剩余数据的缺失评分。在多个公开数据集中的实验表明,该方法适用于强稀疏数据集的推荐,与基于项目协同过滤比较可取得较好的预测结果。
贺怀清计瑜惠康华刘浩翰
关键词：支持向量回归协同过滤数据稀疏性小样本
基于区块链与数字人民币对国内民航业应用的研究
2023年
近年来,区块链技术和数字货币产业在全球范围内高速发展,推动了全球产业数字化的进程。《“十四五”数字经济发展规划》的出台,以及央行对数字人民币的大力推广,为我国区块链技术、数字货币的应用发展提供了广阔的平台,为民航业的数字化转型提出了新的目标。
穆知言叶海惠康华
关键词：数字货币民航业人民币
基于YOLO的多尺度并行人脸检测算法被引量：6
2020年
针对通用目标检测方法YOLO(you only look once)直接应用到人脸检测中存在召回率不够高、定位不够准确的问题,提出一种由密集到稀疏的多尺度并行的网络结构。通过不同尺度的网络检测不同尺寸的人脸,解决召回率不够高的问题,通过平均多尺度网络的检测结果解决定位不够准确的问题。引入中心损失函数,减小类内距离,进一步提高分类准确率。实验结果表明,在不同的数据集上,该方法的召回率及定位准确性相对于YOLO有所提高,检测精度接近主流方法的同时检测速度具有明显优势。
贺怀清王进惠康华陈琴
关键词：人脸检测多尺度
基于深度可分离沙漏网络的快速人脸对齐被引量：1
2021年
针对沙漏网络应用于人脸对齐中存在网络结构复杂、时间开销大的问题,提出一种带有深度可分离的轻量级沙漏网络。通过知识蒸馏的思想构造轻量级沙漏网络,解决网络结构复杂的问题;在叠层沙漏网络中使用深度可分离卷积,通过深度卷积和逐点卷积共同作用简化复杂网络,解决时间开销大的问题。实验结果表明,在300w数据集和WFLW数据集上,该方法与主流的人脸对齐方法相比,对齐精度在保持基本不变的情况下,对齐速度具有明显的优势。
贺怀清陈琴惠康华
关键词：轻量级
区域机场群航班运营模式多角度可视分析
2024年
针对区域机场群内客运流量不均衡和协同性差的问题,提出多角度获取机场群航班运营模式的可视分析方法。设计网格化两层空间树图避免同一视图呈现大规模通航数据时细节信息的丢失,设计机场运营日模式聚类分析方法避免数据时序特征分析的不完整,设计机场容量曲线视图有效估计机场容量。结合层次聚类法和多视图协同分析,设计VA-AirportsOM系统,实现航班运营模式从概览到细节的探索式分析。案例分析和用户测评表明上述可视分析方法能有效帮助分析人员快速获取机场群存在的问题及各机场出现异常情况的时间节点,从而对机场协同做出指导性建议。
贺怀清史崇莹刘浩翰惠康华韩丽旸
基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别被引量：6
2018年
为解决传统人脸识别算法特征提取困难的问题,提出了基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别方法,利用卷积神经网络提取人脸特征,通过主成分分析法对特征降维,最后利用贝叶斯分类器进行判别分类,在ORL(olivetti research laboratory)人脸库上进行实验,获得了99.00%的识别准确率。实验结果表明,卷积神经网络提取的人脸图像特征具有很强的辨识度,与PCA(principal component analysis)和贝叶斯分类器结合之后可有效提高人脸识别的准确率。
冯小荣惠康华柳振东
关键词：人脸识别卷积神经网络模式识别贝叶斯分类器
基于深度神经向量机自回归的协同过滤算法被引量：4
2020年
为发掘卷积神经网络在协同过滤预测中的潜力,针对神经自回归模型方法和支持向量机在深度学习中的优势,提出基于深度神经向量机自回归的协同过滤方法。通过将神经网络最后一层的激发函数替换为线性支持向量回归函数的方式,学习基于最小边缘的对数损失。在多个公开数据集上的实验结果表明,该算法在深度神经自回归对协同过滤问题实现较好预测的基础上,线性向量回归函数的使用能更好地提升预测效果。
惠康华计瑜王进贺怀清
关键词：协同过滤激励函数
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