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杨智鹏: 作品数：10 被引量：30H指数：3; 供职机构：成都信息工程大学电子工程学院更多>>; 发文基金：四川省科技计划项目四川省教育厅青年基金国家自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学天文地球生物学更多>>

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基于改进mRMR特征选择的云型识别研究被引量：1: 2013年; 传统的云型识别主要是提取云的颜色、纹理和形状等特征,但这些特征中存在不相关和冗余特征,导致云型识别率降低。在最大相关最小冗余(max-relevance and min-redundancy,mRMR)特征选择方法的基础上,运用互信息标准化形式(Symmetrical Uncertainty,SU)克服互信息偏向于取值较多属性的固有缺点,提出了改进的mRMR特征选择方法,对云的综合特征集进行特征筛选,筛选出最优特征子集,运用支持向量机进行云型识别。试验结果表明该方法优于mRMR方法,使层云、积云、高积云、卷云和晴空5种天空类型的总正确率提高,特征选择前、后的总识别率分别为86.96%、89.04%,识别率提高了2%;对于云型识别研究,经过特征选择后可知纹理特征优于形状特征,基于形状的Zernike矩优于HU不变矩,基于纹理的灰度共生矩阵为最优特征提取方法。; 王俊谢明元杨玲汤志亚杨智鹏; 关键词：互信息

OBE为导向的数字图像处理课程过程考核探索与实践被引量：9: 2020年; 新工科建设对课程改革提出了更高的要求,转变了以成果产出理念为导向的教学方式,强调对学生工程综合能力的培养。所以教学改革需要围绕教学目标充分利用多种资源和教学手段,并强调学生过程学习。新的教学方式需要细致、完善的过程考核方案来支撑目标导向评价体系。文章介绍了课程组在数字图像处理课程教学过程中构建的持续改进过程考核方案,从对知识点的考核逐步过渡到解决实际问题能力达成度的考核。连续三年的教学实践说明了本课题设计的课程过程考核方案的有效性。; 杨智鹏毕务忠曾强宇徐梓欣王玉; 关键词：过程化考核教学改革

融合白质功能信号的DWI纤维优化重建被引量：1: 2020年; 磁共振弥散加权成像(DWI)可对大脑白质纤维束的结构连通性进行无创研究,其主要方法为DWI纤维重建.并且基于DWI的结构连接常常与基于功能磁共振成像的功能连接相结合,以得到纤维重建的最优路径.本文提出一种融合白质fMRI,将功能信号作为先验信息进行DWI纤维全局优化重建的方法,获得表征描述特定功能结构的最优纤维路径.实验结果表明,加入fMRI功能先验信息的优化方法可重建出具有功能意义的白质纤维束,较之现有的纤维重建方法具有更高的可靠性和鲁棒性.; 肖丹杨智鹏吴锡周激流; 关键词：磁共振弥散加权成像功能磁共振成像

融合白质fMRI的dMRI纤维追踪重建研究: 2021年; 基于弥散磁共振成像(dMRI)的纤维束重建,是分析大脑白质结构的主要工具。现有的纤维追踪成像算法受dMRI分辨率及成像机理约束,在构建大脑白质灰质边界区域的纤维时成像性能和准确性大大下降。为克服该缺陷,提出一种结合功能磁共振成像(fMRI)的新型dMRI纤维追踪成像算法。该算法引入表征白质中fMRI信号各向异性的空间相关张量间接描述纤维束的几何结构信息,结合粒子滤波理论估算追踪下一体素的方向概率分布,重建可靠连接白质灰质边界区域的三维结构。将所提出算法在8位成年人视觉刺激的功能图像上进行追踪成像实验,每例重建800根纤维,重建纤维的平均长度可达(18.47±1.82)mm,沿白质灰质界面流线端点的覆盖率为25.15%±1.86%。通过在视放射区域与DWI重建结果对比可看出,所提出的方法可有效重建大脑白质纤维路径,特别对由于部分容积效应导致对灰白质交界面纤维束重建存在较大误差的区域,较现有方法可获得更准确效果。; 董小凤杨智鹏吴锡; 关键词：白质粒子滤波

基于深度特征融合的鸟鸣识别方法及其可解释性分析被引量：1: 2023年; 鸟鸣识别是生态监测的重要手段,为进一步提升鸟鸣识别的准确性和鲁棒性,本文提出了1种新的基于深度特征融合的鸟鸣识别方法。该方法首先利用深度特征提取网络对鸟鸣的对数梅尔谱图和补充特征集的深度特征进行提取,再将两种深度特征进行融合,最后使用轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,light GBM)分类器进行分类。本文充分利用深度神经网络的特征提取能力以及light GBM的分类性能,将特征提取和特征分类过程进行分离,从而实现了高准确率的鸟鸣识别。实验结果显示,本文提出的方法在北京百鸟数据集中取得了目前已知的最佳结果,模型的平均准确率达到了98.70%,平均F1分数达到了98.84%。相比传统方法,深度融合特征在鸟鸣识别任务上准确率提升了5.62%以上。同时,引入的light GBM分类器使分类准确率提升了3.02%。此外,在CLO-43SD和Bird CLEF2022比赛的数据集中,本文方法也展现出卓越的性能,分别取得了98.32%和91.12%的平均准确率。本文还引入了类激活图对不同类型鸟鸣的识别结果进行可解释性分析,揭示了神经网络对不同类型鸟鸣的注意力区域差异,为后续的特征选择和模型优化提供了理论依据。研究结果表明,本文方法有效提高了鸟鸣识别的准确率,在3个数据集的测试中均展现出较好的性能,能够为基于鸟鸣识别的生态监测提供有力的技术支撑。; 蔡建民何培宇杨智鹏李露莹赵启军潘帆

结合Procrustes分析法和ICP算法的PICP配准算法被引量：9: 2017年; 为了解决传统ICP算法存在查找最近迭代点较复杂、单向查找导致较多的错误点对、收敛函数易陷入局部最优状况的问题,提出一种基于Procrustes分析对ICP算法进行改进的PICP算法.首先通过比较三维空间8个方向上的初始变换参数和迭代点对距离值寻找出点云数据的最优初始变换参数;然后采用双向查找最近迭代点机制优化ICP算法,并将查找到的点对构成新的点云数据;最后通过Procrustes分析法对点云数据求解最小二乘函数,从而获得较高的配准精度,完成ICP算法的最优收敛.通过牙齿点云数据以及兔子标准数据的配准测试表明,文中采用的算法能够解决尺度变换和非均匀点云配准问题,且配准结果收敛较快,配准误差较小.和传统ICP算法相比,文中的PICP配准算法具有全局收敛性高、迭代次数少、抗噪能力强的优点.; 杨玲谯舟三陈玲玲杨智鹏; 关键词：迭代最近点 PROCRUSTES 点云数据

形状特征引导的下牙槽神经管重建: 2014年; 下牙槽神经(IAN)X影像相对其周围组织影像异常模糊,且CT值远小于颌骨的CT值,直接对其重建难于达到透视效果,传统临床上依靠医生手动绘制,带有强烈的主观性。本文提出一种基于形状特征的IAN管分区重建方法。根据IAN管的解剖特征将其分为三部分分别进行处理,在下颌升支处,直接利用局部信息约束的形状导向水平集算法对其分割;对下颌骨体部,利用空间B样条曲线拟合出其中心走向,然后沿曲线的切向建立IAN管切面;对颏孔区,采用自适应阈值Canny算法提取边缘寻找其中心曲线,同样沿其切向建立IAN管的切面,最后用形象化工具包(VTK)对上述数据进行重建IAN管。在用VTK重建IAN管时,通过对不同组织的CT值设定不同的不透明度和颜色值,可以清晰的达到IAN管的透视显示。用本文方法重建的IAN管的空间走向较直接对分割结果进行重建的效果平滑,颏孔区的形状与解剖结构类似,为临床IAN管的空间定位提供了一种有效的方法。; 侯小叶杨玲王中科杨智鹏; 关键词：CT

基于LSTM的地基微波辐射计湿度廓线反演被引量：7: 2022年; 大气湿度廓线对于研究大气系统的复杂性具有十分重要的作用。地基微波辐射计有着连续观测的特性,能够以高时间分辨率反演出高度至10 km的大气湿度廓线,廓线数据对于气象预报和研究气候系统的变化至关重要。为了提高反演大气湿度廓线的精准度,本文使用时间循环神经网络模型,利用微波辐射计连续探测的信号并使用Ka波段毫米波云雷达数据提高有云时的反演精度,采用LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络反演计算大气湿度廓线,用探空仪实测相对湿度验证并分析反演效果。该模型反演的湿度廓线与探空廓线的平均绝对误差为9.80%,均方根误差为13.85%,优于经典的BP(Back Propagation)神经网络模型平均绝对误差11.52%,均方根误差15.66%。通过比较,证明了本文的反演模型利用连续观测的亮温数据能够有效地提高反演精度,特别是对于3~7 km范围内大气湿度廓线分布较为复杂的相对湿度的反演。并验证了该模型加入云观测数据提高了有云时的反演精度。; 周高进杨智鹏彭静杨玲陶法茆佳佳; 关键词：微波辐射计循环神经网络

自适应水平集模型在云图弱边界分割的应用被引量：1: 2013年; 针对云图复杂且形态多变、边缘模糊,若利用单一分割模型进行云图的自动分割无法兼顾分割速度和分割精度的问题,提出了一种新的自适应水平集算法的云图分割方法。该算法根据零水平集上每一点所在邻域的灰度变化程度为其自动建立能量模型。运用改进后的算法,闭合曲线对边界分明的区域收敛迅速,对云图弱边界的区域降低收敛步径。实验结果表明,提出的新水平集图像分割算法能够有效实现对全天空云图弱边界的分割,提高了感兴趣区域云点识别的准确率。; 杨智鹏杨玲; 关键词：水平集图像分割云图

基于无噪图像块先验的MRI低秩分解去噪算法研究被引量：1: 2019年; 针对核磁共振图像中存在莱斯噪声的现象,提出一种基于无噪图像块先验的MRI低秩分解去噪算法。该算法首先利用高斯混合模型学习无噪核磁共振图像块的先验;然后将带有无噪核磁共振图像块先验的高斯混合模型用于噪声核磁共振图像块聚类,并将聚类后每个高斯类中的核磁共振图像块叠在一起构成低秩矩阵并对其进行低秩分解操作来达到除去噪声的目的;最后根据去噪后的数据重建清晰核磁共振图像。实验结果表明相较于各项异性滤波,非局部均值滤波和权重核范数最小化复原算法,文中方法在PSNR值、SSIM值和视觉上有较大提升,在去除噪声的同时,能较好地保留图像本身的纹理细节信息。; 张禹涵符颖杨智鹏邹书蓉; 关键词：高斯混合模型

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