毕萍
- 作品数：26 被引量：33H指数：3
- 供职机构：西安邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学理学电子电信更多>>
- 一种用于分割监控视频中存在粘连车辆的方法
- 本发明公开一种用于分割监控视频中存在粘连车辆的方法,步骤分为:车辆区域检测、粘连车辆区域判断、粘连车辆区域骨架提取、骨架角点检测及聚类、确定分割线、分割粘连的车辆等。本发明解决了交通公路上车辆跟踪领域中，采集的图像中出现...
- 李娜刘颖李大湘毕萍王倩陈俊艳
- 文献传递
- 过程控制综合实验平台的研究与开发被引量：2
- 2008年
- 本课题以实验室建设项目为背景.该过程控制综合实验平台是科学研究装置,它可以模拟工业生产过程中的液位、流量等变量,并对这些变量进行控制、测量及观测.该过程控制综合实验平台具有强大的实验功能,能完成一阶及多阶对象、多输入─多输出解耦等实验.本实验平台不仅可以进行常规控制系统算法的研究,而且可以为更复杂的控制系统提供理论算法研究.而本文主要介绍只是其中的一种算法——二输入二输出系统的解耦.
- 李佳朱浩悦毕萍花蕾
- 关键词：过程控制解耦
- 浅谈计算机网络通信安全被引量：10
- 2012年
- 随着信息技术的迅猛发展,计算机网络已普及到各行各业,信息安全威胁也随之不断增加,对计算机通信造成了严重的威胁。文中通过阐述计算机网络存在的安全隐患,详细分析了计算机通信网络攻击的特点以及形成的原因,深刻剖析了计算机网络通信安全技术面临的威胁,并提出了加强计算机网络通信安全的防护措施。在当今复杂的应用环境下,信息网络安全面临的形势非常严峻,网络信息的安全防护显得尤为重要。
- 杨军毕萍
- 关键词：网络通信安全网络攻击防御策略
- 一种有损压缩车牌图像重建算法
- 2018年
- 图像经过JEPG格式压缩后易存在方块伪影。针对此类有损压缩车牌图像,给出一种基于卷积神经网络的重建方法,据以通过非线性映射和重建减少压缩伪影。卷积神经网络分为特征提取层、特征增强层、非线性映射层和重建层。其中,特征提取层采用三个不同尺寸的卷积核提取特征,并对其进行融合,由此可捕捉更多图像细节信息。实验结果表明,采用该网络结构重建有损压缩车牌图像的效果较好,能明显减少重建后的方块伪影。
- 毕萍毕萍杨洋
- 关键词：车牌图像JPEG压缩卷积神经网络
- 一种改进的椒盐噪声非线性滤波算法被引量：3
- 2008年
- 针对灰度图像的椒盐噪声滤波问题,文章提出了一种改进的非线性滤波算法。该方法利用初始标记窗口的局部统计信息,首先将图像像素点粗分为信号点、可能的正噪声点和可能的负噪声点三类,而后逐次增大大标记窗口的范围,将判定结果进行多分类器融合,最终建立噪声标记矩阵;然后再根据噪声标记矩阵的局部统计信息,将可能的噪声点细分为信号点、噪声点和不确定点,并分别采用不同的方法进行滤波,从而保留更多的图像细节。实验结果表明,本文算法在去噪能力以及保留图像细节等方面都明显优于其他两种方法,尤其对于噪声重度污染图像效果更为明显。
- 毕萍
- 关键词：多分类器融合椒盐噪声滤波算法灰度图像
- 一种用于分割监控视频中存在粘连车辆的方法
- 本发明公开一种用于分割监控视频中存在粘连车辆的方法,步骤分为:车辆区域检测、粘连车辆区域判断、粘连车辆区域骨架提取、骨架角点检测及聚类、确定分割线、分割粘连的车辆等。本发明解决了交通公路上车辆跟踪领域中，采集的图像中出现...
- 李娜刘颖李大湘毕萍王倩陈俊艳
- 文献传递
- 图像分类方法的对比研究被引量：2
- 2009年
- 针对模式识别的主要研究问题,在此采用距离测度、贝叶斯、决策树、神经网络等分类算法,通过两组不同图像数据实验分析,比较分类结果的正确率。为了满足实时性要求,提出了从计算复杂度和运算时间上衡量各种分类算法的策略,并综合比较几种算法的特点以及应用范围,针对不足之处,提出了图像分类的改进思想。
- 毕萍
- 关键词：图像分类K近邻算法神经网络
- 基于快速傅里叶卷积网络的轮胎图像超分辨率重建方法
- 本发明公开了一种基于快速傅里叶卷积网络的轮胎图像超分辨率重建方法，涉及图像重建技术领域，包括以下步骤：基于快速傅里叶卷积网络，建立图像超分辨率重建网络SFSR；将轮胎低分辨率图像输入至图像超分辨率重建网络SFSR中的浅层...
- 毕萍李雨桐李涛刘颖甘玉泉张琦
- 一种简单的OFDM系统无损峰均值比抑制方案仿真
- 2008年
- 设计一种在部分传输序列方法中简化的相位变化方法,不用进行随机相位相乘处理,只需对分组序列进行循环移位实现对OFDM信号PAPR的降低。仿真实验结果表明,该方法能够有效的降低系统的PAPR。
- 毕萍张磊
- 基于Adaboost层叠式分类器的人脸检测算法仿真被引量：2
- 2008年
- 详细研究了基于Adaboost的层叠式人脸检测算法。构建了一个层叠式分类器系统,其由多个弱分类器构建一个强分类器,再由多个强分类器最终构建一个层叠式分类器系统。通过增加层叠式分类器的级数来降低人脸误识率,增加层叠式分类器的个数来提高人脸检测率,使得层叠式分类器具有不断扩展升级的能力。仿真实验结果证明,采用这种策略成功的降低了误识率和计算时间,显著提高了检测性能,其检测效果稳定,并且完全可以适用于实时视频人脸检测。
- 毕萍
- 关键词：人脸检测多分类器融合
