张坤
- 作品数：18 被引量：67H指数：6
- 供职机构：河北科技大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程医药卫生交通运输工程更多>>
- 手写体汉字库自动生成技术研究
- 郑广孔美静付冬张刚于素娟冯秀彦刘春阳孙秋红乔世权张坤徐锴
- “手写体汉字库自动生成技术研究”课题是河北省科技攻关项目（课题编号：052135162），立题目的是实现手写体汉字库的自动生成，以够满足现代人的个性化需求，使丰富多彩的个性化手写体汉字不仅能在电脑显示，而且能在贺卡、书信...
- 关键词：
- 关键词：自动生成
- R-YOLO轨道人员目标检测模型
- 2023年
- 针对现有铁路人员入侵识别准确率不高、实时性较差的问题,在YOLOv4模型的基础上提出一种R-YOLO轨道人员目标检测模型。首先,用轻量级骨干网络ResNet50代替原有的CSPDarknet53网络,利用深度可分离卷积替代PANet中的标准卷积,减少网络层数以及模型体积,加快模型的识别速度。其次,在加强特征提取网络的3个特征层分别加入有效通道注意力模块,采用K-means++聚类算法重新对数据集进行聚类和分析,提高目标检测模型的精度;在模型训练方面,采用迁移学习和混合数据集联合训练,解决人员识别精度不理想以及误检漏检等问题。最后,利用R-YOLO轨道人员目标检测模型对真实铁路人员入侵数据集进行测试。结果表明,R-YOLO模型在真实铁路人员入侵数据集上的平均识别精度达到了92.12%,较传统YOLOv4算法高出1.89%,帧速率由38.74 f·s^(-1)提升到47.73 f·s^(-1)。R-YOLO模型部分解决了铁路入侵人员误检漏检问题,提高了铁路人员入侵识别的实时性和准确率,为铁路安全运行提供了保障。
- 张永强李胜男张子强刘健章张坤张坤
- 关键词：计算机图像处理卷积神经网络轻量化
- “数据-知识”双驱动模式的辨证决策方法探索——以胃癌前状态为例
- 2024年
- 数据分析模型可辅助中医药经验的传承和临床诊疗,以胃癌前状态为例探索“数据-知识”双驱动模式构建的可能性。数据驱动是围绕数据分析开展临床决策,其辨证决策研究依托隐结构模型、部分可观察马尔可夫决策过程以确认疾病病因、证候要素、病机演变和辨证方案;知识驱动是利用数据和信息推动决策和行动的过程,其辨证决策研究依托卷积神经网络以提高局部辨病辨证准确性。“数据-知识”双驱动模式可弥补单一驱动数字模拟准确性的短板,达到局部辨病与宏观辨证的平衡。在既往研究基础上探索胃癌前状态病证诊断辅助决策平台的构建方法,认为可通过机器与算法辅助来延伸医生诊断和决策能力,整合相关研究方法并获取胃癌前状态中医辨证和内镜病理诊断预测核心特征,探索疾病中医辨证内镜病理识别要素,为数据分析前沿技术在中医辨证智能化领域的深入研究和创新应用提供思路。
- 徐伟超徐伟超杜艳茹娄莹莹郎晓猛康欣娄莹莹张坤贾文文田军彪康欣杨倩
- 关键词：胃癌前状态数据分析模型数据驱动知识驱动
- 一种面向知识图谱问答的语义查询扩展方法被引量：10
- 2019年
- 在问答系统中,只通过问题中所包含的词汇表达查询意图,难以从数据源中获得理想的答案。为此,针对基于知识图谱的问答系统,提出一种语义查询扩展方法。利用WordNet对问题三元组中的查询术语从同义词、上义词和下义词3个语义角度进行扩展,采用Microsoft Concept Graph对查询术语从上义词和下义词2个角度进行扩展。针对每种语义角度的扩展结果,设计不同的过滤策略进行筛选,根据查询术语的语义扩展结果实现对问题三元组的扩展。实验结果表明,该方法平均准确率大于83 %,对问题三元组的多语义角度的扩展效果较好。
- 孟明明张坤论兵张晓明
- 关键词：知识图谱语义查询
- 一种直肠癌与结肠息肉组织样本病理检测装置
- 本发明涉及病理检测技术领域，具体是一种直肠癌与结肠息肉组织样本病理检测装置，包括箱体，箱体的一侧固定有连接器，连接器的底部安装有收纳盒，收纳盒的内部设置有信号线，信号线的一端连接有摄像头，箱体的顶部放置有显示屏，箱体的内...
- 高智锋赵智赫张坤于全胜王晨阳秦梓丹吕佳鸣伦磊
- 手性1-苯乙磺酸类拆分试剂的合成与族拆分机理研究
- 手性1-苯基乙磺酸类拆分试剂作为拆分剂有良好的应用前景和价值。因为其具有的强酸性和苯环的刚性结构,所以可应用碱性氨基酸等物质的拆分。本论文对手性1-苯基乙磺酸类拆分试剂的合成与族拆分机理进行了研究。本论文以1-苯基卤代乙...
- 张坤
- 文献传递
- 基于空间图卷积的三维点云语义分割
- 2023年
- 随着科技智能化建设需求的提高,语义分割技术受到图形、图像领域内学者的广泛关注,其为目标跟踪、视觉控制等技术提供有效的决策支持。然而三维点云语义分割模型的运行效率和分割准确率是限制其发展的瓶颈所在。基于此,提出一种基于空间图卷积的三维点云语义分割网络(PCGCN)。PCGCN采用边缘图卷积网络提取局部特征,并使用残差网增强特征的传递,对不同尺度的局部特征进行融合并参与三维点云语义分割。PCGCN解决了在深度学习过程中因局部特征丢失产生的语义分割效果不佳的问题,同时,点云深度学习网络中,残差网的引入提高语义分割的准确度。在ShapeNet和S3DIS数据集上进行实验,实验结果表明,PCGCN在ShapeNet数据集的准确率达到85.1%,在S3DIS数据集的准确率达到81.3%。
- 张坤朱亚薇王晓红张丽婷钟若飞
- 关键词：遥感三维图像处理点云
- 基于三维形状匹配的点云分割被引量：6
- 2018年
- 随着三维扫描技术的迅猛发展,点云数据的数据量变得异常庞大,这对点云计算的性能提出了更高的要求。因此,如何有效提高算法的执行效率一直是该领域的研究热点和难点。日益增大的数据量隐藏了丰富的三维(3D)形状模型,将形状模型参与到点云计算过程中,为提高点云计算的执行效率提供了一种新的方法和思路。利用3D几何特征分析技术,获取与形状相关的特征参数,并使其参与到点云分割过程中,提出了形状分割方法。利用八叉树算法组织点云数据,发现数据之间的相邻关系,依靠点云数据的密度自适应地双向线性调整八叉树并建立数据索引。使用规则图形建立3D形状模型库,实现模型与分割区域的匹配,进而提取分割区域的形状参数,为提高点云数据计算的精度和速度奠定基础。在分割效果和分割时间上,对比了不同算法,验证了基于形状的点云分割算法的可行性以及稳健性。
- 张坤乔世权周万珍
- 关键词：图像处理点云数据主成分分析法
- 一种利用曲率约束的改进K-means三维点云数据分割方法被引量：11
- 2017年
- 为了提高三维点云逆向重建中对局部细节部位的敏感性,解决表面特征变化较大、外形较为复杂的点云数据分割不理想对后续处理产生较大影响的问题,提出一种利用曲率约束的三维点云数据分割新方法.该方法首先利用点云数据的坐标信息,计算出对应的曲率信息,然后基于坐标和曲率对点云之间的距离进行定义,在此基础上,按照K-means聚类的思想,实现点云的分割.同时,为了解决聚类分割对初始聚类中心的依赖,提高分割效率,提出一种基于立方体素栅格的点云初始聚类中心选取方法.实验结果表明,本文方法实现了点云数据特征明显部位的细分割,通过调整约束参数可以适用于曲面变化差异程度不同的点云数据分割,初始分割中心的选取方法保证了分割结果的唯一性和有效性,大大减少了消耗的时间,明显提高了效率,本文方法对实际应用具有积极的意义.
- 杨永涛杨永涛黄国言张坤
- 关键词：点云分割K-MEANS
- 邻域密度约束的动态标准差阈值三维点云数据离群点检测方法被引量：9
- 2018年
- 为了提升三维点云数据离群点的检测能力,提高检测方法的适应性,解决针对密度分布变化大的点云数据离群点检测效果不佳的问题,提出一种基于邻域密度约束的动态标准差阈值三维点云数据离群点检测方法.该方法充分考虑获取的点云数据的密度差异,将点云的密度特征引入离群点判定阈值的计算.首先利用直通滤波提取目标点云数据,检测并移除无效点;然后分析离群点的检测原理,给出点云k-邻域密度的估算方法;最后通过邻域密度约束实现了标准差阈值的动态调整,并采用不同的约束方式对远离主体点云的外部区域和内点区域的离群点进行检测,实现了密度分布变化明显的点云数据离群点的有效检测.实验结果表明,文中方法能够更加有效地移除离群点,通过标准差阈值动态约束满足了密度分布差异较大的点云数据的针对性检测,提升了检测效果和检测性能,达到了预期的目的,对实际应用具有积极意义.
- 杨永涛杨永涛张坤黄国言
- 关键词：离群点检测标准差
