万琴
- 作品数：46 被引量：187H指数：7
- 供职机构：湖南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金湖南省教育厅重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电气工程机械工程更多>>
- 基于工程教育专业认证的地方高校“卓越计划”人才培养模式探索与实践被引量：8
- 2023年
- 工程教育专业认证是实施卓越工程师培养计划的底线和标准,其中实践教学体系是工程教育中的重要环节,大多地方高校卓越计划实施需入企学习一年,为切实提高工程实践能力,在不同企业学习如何达到专业认证标准成为卓越计划实习的关键问题。本文以湖南工程学院实施卓越计划校企联合“3+1”培养方式为例,结合工程教育专业认证标准,从培养目标和毕业要求提出、课程体系构建、实践育人体系、校企联合实践培养特色等方面对人才培养进行深入分析与改革,探索出在新形势下地方高校应用型卓越工程师人才培养模式,有效提升了人才培养质量,取得了一定阶段性成效,可为相关地方院校提供有效方向与参考。
- 易兵刘婷万琴王耀南
- 关键词：工程教育专业认证实践教学体系校企融合
- 一种联合概率数据关联的视频多目标快速跟踪方法
- 本发明针对监控范围较大、目标外观特征少的视频多目标数据关联及跟踪问题，仅利用目标运动特征，提出了一种基于改进的联合概率数据关联JPDA的复杂情况下视频多目标快速跟踪方法，即一种联合概率数据关联的视频多目标快速跟踪方法。本...
- 王耀南万琴
- 文献传递
- 远程多目标智能图像监控系统的研究与开发
- 针对目前智能图像监控系统对多目标检测、识别中的不足,本论文研制开发了远程多目标智能图像监控系统.该系统实现了对多个运动物体的跟踪与识别、预测运动目标位置;并能够自动聚焦和智能调整摄像机位置;实现了监控现场的实时图像显示和...
- 万琴王耀南尹潘嵘贺凯良李作纪
- 关键词：图像预处理自动聚焦网络传输
- 文献传递
- 采用精英学习的粒子群差分混合算法被引量：2
- 2018年
- 为解决粒子群算法早熟收敛的问题,提出一种融合混沌和差分进化的粒子群优化算法(CPSODE).算法采用具有较大李雅普诺夫系数的无限折叠迭代混沌映射对种群进行初始化,在算法迭代过程中,引入种群进化因子判断算法状态,根据算法停滞状态对早熟粒子个体进行差分操作以维持种群的多样性,对精英粒子采用柯西变异学习策略,使粒子具备跳出局部最优的动量.针对CEC2005函数进行了测试并与多种算法进行了比较,仿真结果表明所提算法具有较高的求解精度,收敛速度快,寻优性能好.
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- 关键词：粒子群优化算法差分进化混沌
- 一种基于学习向量量化神经网络的图象分割方法被引量：5
- 2005年
- 基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向,其中道路图象的正确分割是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题,提出了一种基于LV Q神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量,应用基于LV Q学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别;为解决环境噪声对神经网络输出的影响,本文设计了串行级联式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实测图象进行分割处理验证了该方法的有效性和鲁棒性,可用于室外环境下机器人的实时视觉导航控制。
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- 关键词：图象分割神经网络学习向量量化形态学滤波视觉导航
- 智能视觉监控方法和装置
- 本发明公开了一种智能视觉监控方法和装置，该方法通过多运动目标检测和运动目标跟踪的方法完成智能视觉监控，其装置包括主控计算机、全景图像采集装置、带高速云台的球型摄像机、放置在监控现场的盒体以及固定在盒体内的嵌入式处理电路板...
- 王耀南王磊陈斯斯万琴崔波亮
- 文献传递
- 一种复杂场景中的运动目标检测与跟踪方法
- 本发明公开了一种复杂场景中的运动目标检测与跟踪方法，包括多运动目标检测和多运动目标跟踪两个步骤：在多运动目标检测中，针对复杂场景的监控，建立基于自适应非参数核密度估计的背景模型，能有效抑制微小物体运动的干扰，并消除目标阴...
- 王耀南万琴王磊
- 文献传递
- 机器智能环境下机器人工程专业建设初步探索——以湖南工程学院为例被引量：1
- 2019年
- 国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出,要全面普及人工智能相关课程建设,大力发展机器人工程专业。机器人工程专业是多领域、多学科交叉的新工科专业,基于国家“一带一路”“中国制造2025”等趋势,机器人工程教育应根据学校层次开展不同模式及不同特色的办学活动。应用型本科院校应注重开展机器人本体结构设计与控制系统设计,以及对生产管理人员等人才的培养。
- 吴迪胡慧万琴
- 关键词：机器人教育应用型本科
- 采用RGB-D时空上下文模型的多目标遮挡跟踪算算法
- 2021年
- 为了提高实时RGB-D目标遮挡跟踪精确度,解决多目标遮挡跟踪容易发生模型漂移和跟踪丢失等问题,本文提出一种基于RGB-D时空上下文模型的多目标遮挡跟踪算法.首先获取多目标检测定位区域,再通过目标时空上下文特征提取,建立目标时间上下文模型、目标空间上下文模型构成目标RGB-D时空上下文模型;然后在跟踪器判别跟踪状态时通过计算时间一致性进行颜色和深度特征自适应融合确定目标在当前帧位置;最后,当跟踪器判别多目标遮挡时引入深度概率,利用深度概率信息特征进行约束,通过最大后验概率(MAP)关联模型有效解决目标遮挡跟踪问题.在公用数据集clothing store dataset和princeton tracking benchmark dataset上进行定性对比实验和定量结果分析表明,本文提出的算法具有良好的遮挡跟踪性能,能较好解决多目标遮挡跟踪问题,提高目标遮挡跟踪的精确性和鲁棒性.
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- 实时视频中多目标遮挡跟踪方法研究
- 2013年
- 在监控背景固定的情况下,提出了基于目标模型的多目标遮挡跟踪方法。首先建立目标模型,包括颜色、形状及运动特征,然后通过帧间建立的匹配矩阵判定目标是否发生遮挡。当目标发生遮挡时,提出生成"虚目标"进行遮挡目标定位,再通过概率推理方法计算遮挡目标的可见度。实时视频上的实验结果表明,算法能在遮挡时准确跟踪及识别目标。
- 万琴余洪山李亚
- 关键词：视频监控目标跟踪遮挡处理
