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陈大力

作品数：29 被引量：2H指数：1
供职机构：东北师范大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 27篇专利
  • 2篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 5篇带材
  • 5篇带材生产
  • 5篇图像
  • 5篇板带
  • 4篇视网膜
  • 4篇搜索
  • 4篇启发式算法
  • 4篇网络
  • 4篇网膜
  • 4篇邻域搜索
  • 4篇铝硅
  • 4篇铝硅合金
  • 4篇计算机
  • 4篇计算机视觉
  • 4篇硅合金
  • 4篇贝叶斯
  • 4篇贝叶斯模型
  • 4篇产品标签
  • 4篇大数据
  • 3篇血管

机构

  • 29篇东北师范大学

作者

  • 29篇陈大力
  • 4篇张琦
  • 4篇刘芳
  • 2篇张鑫
  • 2篇李勇
  • 2篇王浩
  • 2篇徐巍
  • 2篇郑佳
  • 1篇赵巍
  • 1篇李伟

年份

  • 2篇2022
  • 9篇2021
  • 1篇2020
  • 8篇2019
  • 7篇2018
  • 2篇2006
共 29 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种基于实例迁移学习的视网膜血管图像分割方法
本发明公开了一种基于实例迁移学习的视网膜血管图像分割方法，包括以下步骤：S1:选取预训练网络，将相同规格的视网膜图片数据集作为目标域输入至选取预训练网络；S2:选择存在各自问题的视网膜图像数据集、有标记神经元突触分割数据...
陈大力李伟张鸣权
一种基于计算机视觉的金属板带产品标签信息识别方法
本发明公开了一种基于计算机视觉的金属板带产品标签信息识别方法，通过轻量级网络的分割获取产品标签区域的位置，经过图像处理手段获取产品标签的坐标信息，实现透视变换的矫正，利用VGG16进行旋转文本的识别，利用方差方法进行文字...
刘士新郭文瑞陈大力
铝/铜板带材生产全流程数据采集与传输方法
本发明涉及一种铝/铜板带材生产全流程数据采集与传输方法，包括设计针对铝/铜板带材加工特点构建适合在工业现场使用的数据采集器来采集现场的PLC设备数据，并在该环境下进行数据的压缩和标记分类等传输预处理工作；设计针对铝/铜板...
刘士新 张景阳陈大力 温睿 姚明昊
一种基于计算机视觉的金属产品表面缺陷等级评定方法
本发明公开了一种基于计算机视觉的金属产品表面缺陷等级评定方法，具体包括以下步骤：S1：输入所有钢铁表面的样本库图像，其中样本库图像包括少数有标记样本和大量无标记样本，利用BOW模型生成词包；S2：获取有标记样本图像的相应...
陈大力李政马宇航刘士新张鑫刘养颐
一种新型视神经盘分割方法及系统
本发明公开了一种新型视神经盘分割方法及系统，方法步骤包括：S100、利用角点检测算法检测眼底图像中视神经盘周围的兴趣点，并计算围绕兴趣点的凸包以提取视神经盘区域图像；S200、根据视神经盘区域图像像素点之间的特征相似性，...
陈大力王梁郑夏郑佳叶志成佟萌萌
一种基于特征增强CRNN的金属板带产品标签文字识别方法
本发明公开了一种基于特征增强CRNN的金属板带产品标签文字识别方法，包括以下步骤：准备图片数据库；准备识别字典；进行预处理并扩充训练库；针对钢铁工业应用中金属板带产品标签文字设计并建立一种特征增强的深度卷积循环神经网络；...
刘士新郭文瑞陈大力赖峰
一种炼钢连铸工业过程优化控制方法
本发明涉及一种炼钢连铸工业过程优化控制方法，首先采用启发式算法求解初始炉次、浇次计划，再以初始计划为解空间的起点，以同宽选择、钢种接序作为邻域结构，在每个邻域结构内进行长板间短板的交换和插入、短板内板坯的交换、长板尾部板...
刘士新陈大力张琦王浩顾朦朦郑阳阳
一种板带热轧工业过程优化控制方法
本发明涉及一种板带热轧工业过程优化控制方法，首先采用启发式算法求解初始轧制批量计划，再以初始的轧制批量计划为解空间的起点，采用变邻域搜索的方法求出局部最优的轧制批量计划，更换邻域的定义方式，拓展搜索范围，求出下一个局部最...
刘士新陈大力张琦任家硕田征徐巍
一种基于K-Means聚类标注和朴素贝叶斯模型的眼底视网膜血管分割方法及系统
本发明提供一种基于K‑Means聚类标注和朴素贝叶斯模型的眼底视网膜血管分割方法及系统。本发明方法包括：随机抽取数据集中的彩色眼底图像，构建训练集和测试集；提取彩色眼底图像的G通道的灰度图作为特征提取的对象；对灰度图进行...
陈大力王孝阳
一种炼钢连铸工业过程优化控制方法
本发明涉及一种炼钢连铸工业过程优化控制方法，首先采用启发式算法求解初始炉次、浇次计划，再以初始计划为解空间的起点，以同宽选择、钢种接序作为邻域结构，在每个邻域结构内进行长板间短板的交换和插入、短板内板坯的交换、长板尾部板...
刘士新陈大力张琦王浩顾朦朦郑阳阳
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