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王静: 作品数：17 被引量：32H指数：3; 供职机构：上海海洋大学信息学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金上海市重点科学建设项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学天文地球医药卫生更多>>

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协同主动学习和半监督方法的海冰图像分类被引量：3: 2020年; 海冰遥感光谱影像分类中标签样本难以获取,导致海冰分类精度难以提高,但是大量包含丰富信息的未标签样本却没有得到充分利用,针对这种情况,提出一种协同主动学习和半监督学习方法用于海冰遥感图像分类。在主动学习部分,结合最优标号和次优标号、自组织映射神经网络以及增强的聚类多样性算法来选择兼具不确定性和差异性的样本参与训练;在半监督学习部分,利用直推式支持向量机,并且融合主动学习思想从大量未标签样本中选取相对可靠且包含一定信息量的样本进行迭代训练;然后协同主动学习分类结果和半监督分类结果,通过一致性验证保证所加入伪标签样本的正确性。为了验证方法的有效性,分别采用巴芬湾地区30 m分辨率的Hyperion高光谱数据(验证数据为15 m分辨率的Landsat-8数据)和辽东湾地区15 m分辨率的Landsat-8数据(验证数据为4.77 m分辨率的Google Earth数据)进行海冰分类实验。实验结果表明,相对其他传统方法,该协同分类方法可以在只有少量标签样本的情况下,充分利用大量未标签样本中包含的信息,实现快速收敛,并获得较高的分类精度(两个实验的总体精度分别为90.003%和93.288%),适用于海冰遥感图像分类。; 韩彦岭赵耀周汝雁张云王静杨树瑚洪中华; 关键词：半监督学习直推式支持向量机

基于残差网络特征融合的高光谱图像分类被引量：7: 2021年; 深度学习技术因其在深度挖掘地物特征方面的独特优势为高光谱图像分类提供了技术手段。但是在高光谱图像的像素级地物分类中,由于样本输入尺寸的影响导致深度学习的层数受限,不能充分挖掘高光谱图像中的深度特征,为此提出基于残差网络特征融合的高光谱图像分类方法。首先通过主成分分析(principal component analysis,PCA)方法提取原始高光谱图像中的第一主成分,利用残差网络有效提取地物空谱特征;再通过反卷积算法实现特征图的扩充,将反卷积后不同维度的特征进行多尺度特征融合,充分挖掘高光谱图像中的深度特征信息,进一步提升高光谱图像分类精度。对“珠海一号”卫星拍摄的江苏太湖和安徽巢湖两个区域进行地物分类实验,结果表明,与其他方法相比,该方法有效解决了高光谱图像分类中深度特征提取不足的问题,获得了更好的分类性能。; 韩彦岭崔鹏霞杨树瑚刘业锟王静张云; 关键词：反卷积高光谱图像分类

Android开发与软件工程协同式教学应用研究被引量：3: 2018年; 高等院校中计算机科学及相关专业学生对面向Android应用程序的Java开发相关技术具有非常浓厚的兴趣。Android项目开发是复杂的,相关软件产品开发需要成熟的应用软件工程实践和工具。但是,大多数软件工程课程都侧重于桌面或Web应用程序的"常规"软件开发。本文回顾了国内外一些高校提出Android开发与软件工程两类课程的协同式教学策略或教学设计。目前的实践结果表明,采用两类课程相互渗透的方式,弥补了软件工程与Android开发之间的差距,同时提高了学生对软件工程概念在移动应用开发中的重要性的认识。; 王静陈润发冯国富韩彦岭易丛琴徐利军张云; 关键词：软件工程

高分三号顺轨影像快速匹配并行计算方法: 2022年; 针对星载SAR影像匹配中影像文件大、重叠区域小等导致匹配效率低问题,该文提出一种基于重叠区域分块匹配策略的SAR-SIFT特征匹配方法,并采用Fork/Join同步并行模式处理金字塔影像以提高特征匹配效率,在特征点提取和特征描述子构建过程中采用OpenMP在CPU端进行并行计算,在GPU端进行逐像元响应函数的并行计算。为验证该方法的有效性,采用2021年覆盖云南省漾濞县“5·21”地震震区的5景高分三号顺轨影像(7104×5650)开展实验,结果表明:在5景高分三号影像匹配中,对实验影像按6×6分块,采用CPU八线程+GPU并行计算方案时效果最佳,加速比为45.15,处理时间从3683.9 s减少至81.6 s,与分块匹配策略、OpenMP多线程和减层降维3种加速方法相比,该方法效率最高,加速比为8.90,可为提高大区域顺轨影像匹配性能提供新的策略和思路。; 耿勇胜洪中华童小华刘世杰冯永玖张云周汝雁韩彦岭潘海燕王静杨树瑚徐利军; 关键词：CUDA OPENMP

基于BDS三频信噪比的多径误差检测技术研究: 2019年; 多径误差指间接波对直接波的破坏性干涉而引起的接收机与卫星的距离误差,具有时变特性,难以通过模型改正或差分技术等方法予以消除.但在存在多径干扰的情况下,同一颗卫星不同频率上的信噪比会发生波动,基于该特征,本文提出一种用信噪比检测多径误差的方法:基于北斗卫星导航系统(BDS)三频信噪比的多径误差数据,建立一个关于信噪比的统计量S■(实验环境)以及计算开阔环境(低多径环境)的检测阈值T,通过比较S■与T的大小关系来检测BDS卫星多径误差.实验结果表明:该方法可以有效探测BDS卫星多径误差,并基于检测阈值和位置精度因子(PDOP)的变化对该某段时间内的卫星予以剔除,获得更好的定位效果.; 袁阳张云杨树瑚韩彦岭洪中华王静; 关键词：信噪比多径误差

基于OBE理念的高级程序设计课程教学实践被引量：3: 2021年; 针对程序设计课程中的编码能力不足问题,阐述线上线下的一体化传帮带教学模式、科教融合滚动式知识体系、竞争性排名评分-互助式团队协作相结合的混合考核模式,取得良好的教学效果。; 洪中华周汝雁袁小华韩彦岭张云王静潘海燕; 关键词：程序设计

基于改进的亚像元分解方法的高光谱海岸瞬时水边线提取被引量：3: 2018年; 海岸线是多年平均大潮高潮所形成的海水和陆地分界线的痕迹线,遥感技术可以提供大范围的海岸线动态监测。传统的硬分类方法提取海岸瞬时水边线是基于像元级的基础上进行的,其提取的精度较低;然而利用亚像元分解方法在复杂海岸地带上提取海岸瞬时水边线,是一项既新颖又具有挑战性的任务。因此,提出一种改进的亚像元海岸瞬时水边线提取方法(Improved Sub-pixel Coastal Waterline,ISPCW)可以获得较高的海岸瞬时水边线提取精度。首先,使用了一种水体-植被-不透水层-土壤模型(Water-VegetationImpervious-Soil,W-V-I-S)用于检测和确定海岸地带的W-V-I-S混合像元和纯净端元光谱;随后使用全约束最小二乘法(Fully Constrained Least Squares,FCLS)估计W-V-I-S混合像元中水体丰度值;最后使用空间吸引力模型获得海岸瞬时水边线。在上海实验区中,采用EO-1高光谱数据,将ISPCW方法和传统的多端元光谱混合分析(Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis,MESMA)、混合调谐匹配滤波法(Mixture Tuned Matched Filtering,MTMF)、连续最大角凸锥(Sequential Maximum Angle Convex Cone,SMACC)、能量约束最小化(Constrained Energy Minimization,CEM)混合像元分解方法和归一化水体指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)进行对比。实验结果表明,ISPCW方法用于提取海岸瞬时水边线获得较好的效果,其精度达到0.38个像元,与MESMA、MTMF、SMACC、CEM和NDWI方法相比,精度分别提高了22.4%、33.3%、42.4%、43.2%和51.3%,可以更有效的应用于高光谱海岸瞬时水边线提取。; 李雪苏洪中华韩彦岭张云王静

面向深度学习图像分类的GPU并行方法研究: 2023年; 针对深度学习图像分类场景中多GPU并行后传输效率低的问题,提出一种低时间复杂度的Ring All Reduce改进算法。通过分节点间隔配对原则优化数据传输流程,缓解传统参数服务器并行结构的带宽损耗。基于数据并行难以支撑大规模网络参数及加速延缓的问题,根据深度学习主干网络所包含的权重参数低于全连接层权重参数、同步开销小、全连接层权重大与梯度传输开销过高等特点,提出GPU混合并行优化算法,将主干网络进行数据并行,全连接层进行模型并行,并通过改进的Ring All Reduce算法实现各节点之间的并行后数据通信,用于基于深度学习模型的图像分类。在Cifar10和mini ImageNet两个公共数据集上的实验结果表明,该算法在保持分类精度不变的情况下可以获得更好的加速效果,相比数据并行方法,可达到近45%的提升效果。; 韩彦岭沈思扬徐利军王静张云周汝雁; 关键词：GPU并行数据并行图像分类

一种基于指令驱动模型的移动编程通讯接口的设计与实现被引量：2: 2020年; 由于移动应用的数据来源主要依靠网络通讯,随着移动应用的广泛应用和不断发展,其网络通讯模块设计愈加重要.而现有的采用参数-URL接口的通讯模式,通常具有数据耦合度高,请求结果处理不灵活,请求数据点多且离散,与后台协同开发效率低等问题.针对这些问题,本文基于指令驱动模型,提出完全面向对象思想的网络模块封装,通过采用方法直达式的请求过程,应用JSON格式实现对请求数据和返回数据的端到端处理,而接口测试基本由服务器端完成.所提出的面向对象的网络通讯方式有利于降低数据耦合度,提高请求结果处理的灵活性,便于与后台协同开发和接口测试,从而降低后台接口编写的复杂度,提高应用程序可读性和可扩展性.; 侯杰王静王乐琪; 关键词：网络通讯面向对象

基于实例分割和显著性计算的人工视觉多目标优化处理: 2023年; 通过实例分割Swin-Transformer提取分割所有前景对象,融合亮度、大小和位置图像显著性特征,提出模拟人类视觉注意机制的多特征融合注意力层级计算模型,为不同级别的前景物体采用适合的光幻视分辨率和亮度表达,实现不同的刺激编码策略进行层级优化处理。通过人工假体视觉的仿真试验表明,在所提出的多目标层级优化表达策略下,试验被试完成多目标识别的准确率、识别时间表现具有一定的显著提升。利用深度学习实例分割技术,层级化光幻视编码以仿生人类视觉选择性注意,达到增强假体植入者在复杂场景下的多物体感知,为视觉假体图像信息编码和优化处理研究的发展与应用提供参考。; 王静刘建云韩彦岭韩彦岭周汝雁

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