李恒超
- 作品数:36 被引量:175H指数:6
- 供职机构:西南交通大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金四川省杰出青年学科带头人基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术电子电信理学交通运输工程更多>>
- 基于分布式光纤传感系统的数据处理方法及装置
- 本发明提供了一种基于分布式光纤传感系统的数据处理方法及装置,属于数据处理技术领域。该数据处理方法包括:获取原始数据,根据预设规则将所述原始数据转换为二维图;获取所述二维图的噪声标准差;根据所述噪声标准差得到所述二维图的灰...
- 邵理阳何海军李恒超闫连山潘炜罗斌
- 文献传递
- 基于加权Gabor小波特征和两级聚类的遥感图像变化检测方法
- 本发明公开了一种基于加权Gabor小波特征和两级聚类的遥感图像变化检测方法,处理对象同时包含了光学遥感图像和合成孔径雷达SAR图像,其实现过程包括:(1)根据遥感图像类型产生差异图像,(2)对差异图像进行Gabor小波变...
- 李恒超程永强冯利静
- 文献传递
- 一种轻量化混合张量神经网络的高光谱图像分类方法
- 本发明公开了一种轻量化混合张量神经网络的高光谱图像分类方法,其分类过程包括:数据预处理,获取保留空谱特征信息的低维高光谱图像数据;基于全连接张量网络分解构建低复杂度的混合张量神经网络,将低维高光谱图像数据输入到由张量化三...
- 李恒超马天宇林知心郑玉棒
- 分割图像的方法及装置
- 本发明公开了一种图像分割的方法及装置。该方法包括:初始化水平集函数,根据水平集函数值的正负,将输入的待分割SAR图像分割为两个区域Ω<Sub>1</Sub>和Ω<Sub>2</Sub>,使用固定大小的局部窗口利用对数累积...
- 李恒超邱允亮李静静
- 基于张量映射网络的高光谱图像轻量化分类方法及装置
- 本发明提供了一种基于张量映射网络的高光谱图像轻量化分类方法及装置,涉及遥感图像处理技术领域,包括获取高光谱图像数据集和待分类的高光谱图像;对高光谱图像数据集和待分类的高光谱图像进行预处理;构建神经网络分类模型,神经网络分...
- 李恒超林知心马天宇
- 高分辨率合成孔径雷达图像相干斑研究
- 2022年
- 理解相干斑机理、建立物理表征模型是理解合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的理论依据。随着SAR技术水平不断发展,图像分辨率也不断提高,其相干斑发生了由完全发展到不完全发展的根本变化。文章分析了SAR图像分辨率以及分辨单元内散射体个数,总结了高分辨率SAR图像相干斑模型研究进展,介绍了近些年代表性SAR相干斑抑制方法,展望了未来相干斑研究的一些趋势,为提升高分辨率SAR图像质量后续研究提供一定的参考。
- 许致火李恒超
- 关键词:合成孔径雷达图像高分辨率相干斑相干斑抑制
- 基于嵌入式TCP/IP的光纤收发器监控系统设计与实现被引量:7
- 2004年
- 针对光纤收发器的应用和管理现状,提出了一种基于嵌入式TCP/IP的光纤收发器监控系统设计方案,详细介绍了监控系统的体系结构以及软硬件组成,同时对系统的设计与实现进行了说明。
- 李恒超张家树黄健峰秦朝辉
- 关键词:光纤收发器SX52BD嵌入式TCP/IP监控系统
- 层次极限学习机用于高光谱图像预测绝缘子污秽度被引量:1
- 2020年
- 高光谱图像具有图谱合一、光谱范围广及分辨率高等优势,能精细化地反映物质微观特性.为此,引入高光谱成像技术以非接触式预测绝缘子污秽度.考虑到极限学习机具有学习效率高和泛化能力强等优点,提出基于正则化约束极限学习机的绝缘子污秽度预测(extreme learning machine-insulator pollution degree prediction,ELMIPDP)模型.此外,为进一步提升预测性能,引入层次极限学习机从复杂的高光谱图像中学习出有效、抽象、判决性特征表示,继而建立基于层次极限学习机的绝缘子污秽度预测(hierarchical ELM-IPDP,HELM-IPDP)模型.在不同的训练集与测试集比例和不同隐含层神经元个数的情况下分别进行实验,从实验结果可知:ELM-IPDP模型和HELM-IPDP模型的预测性能基本上随着隐含层神经元个数和训练样本的增加而不断提高;当训练集与测试集比例为9∶1时,ELM-IPDP模型的均方根误差和相关系数分别为0.040 3和0.944 7,而HELM-IPDP模型的均方根误差和相关系数分别提升到0.022 3和0.972 0.
- 杨刚李恒超谭蓓石超群张血琴郭裕钧吴广宁
- 关键词:高光谱图像极限学习机
- 多尺度注意力学习的Faster R-CNN口罩人脸检测模型被引量:15
- 2021年
- 针对在佩戴口罩等有遮挡条件下的人脸检测问题,提出了多尺度注意力学习的Faster R-CNN(MSAF R-CNN)人脸检测模型.首先,为充分考虑人脸目标多尺度信息,相较于原始Faster R-CNN框架,引入Res2Net分组残差结构,获取更细粒度的特征表征;其次,基于空间-通道注意力结构改进的Res2Net模块,结合注意力机制自适应学习目标不同尺度特征;最后,为学习目标的全局信息并减轻过拟合现象,在模型顶端嵌入加权空间金字塔池化网络,采用由粗到细的方式进行特征尺度划分.在AIZOO和FMDD两个人脸数据集上的实验结果表明:所提出MSAF R-CNN模型对佩戴口罩的人脸检测准确率分别达到90.37%和90.11%,验证了模型的可行性和有效性.
- 李泽琛李恒超胡文帅杨金玉华泽玺
- 关键词:目标检测
- 一种红外小目标检测方法、装置、设备及可读存储介质
- 本发明提供了一种红外小目标检测方法、装置、设备及可读存储介质,涉及目标检测技术领域,包括将红外序列图像按时间序列依次堆叠形成时空张量,时空张量包括背景张量、目标张量及噪声张量;基于背景张量的对数张量核范数表征背景张量的低...
- 李恒超尹加杰郑玉棒