张琳娜
作品数： 31被引量：87H指数：5
  • 所属机构:贵州大学机械工程学院
  • 所在地区:贵州省 贵阳市
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:国家自然科学基金

相关作者

岑翼刚
作品数：54被引量：350H指数：9
供职机构：北京交通大学
研究主题：压缩感知 小波阈值 图像 下采样 点云数据
陈建强
作品数：7被引量：23H指数：3
供职机构：贵州大学机械工程学院
研究主题：轻量级 模块化 联合收割机 山地 尺度不变特征转换
彭进东
作品数：2被引量：0H指数：0
供职机构：贵州大学机械工程学院
研究主题：压铸 拉丝机 卷筒 进线 毛坯
申荣华
作品数：59被引量：73H指数：5
供职机构：贵州大学机械工程学院
研究主题：金属塑性成形 压铸 结合面 模糊可靠性 铸钢
梁列全
作品数：51被引量：52H指数：5
供职机构：华南理工大学
研究主题：监控系统 服务器 工程机械 故障树 多传感器数据融合
作品列表
基于轻量级网络的人脸检测及嵌入式实现被引量：2
2022年
尽管基于卷积神经网络(CNN)的人脸检测器在精度上已经有了很大提升,但所需的计算量和模型复杂度越来越高,如何在计算能力有限的嵌入式设备上应用人脸检测模型是一个很大的挑战。针对320×240分辨率输入图像的人脸检测在嵌入式系统上的应用问题,提出了一种基于轻量级网络的低分辨率人脸检测算法。该算法使用注意力机制、结合了Distance-IoU (DIoU)与非极大值抑制(NMS)、使用Mish激活函数,同时针对人脸特征比例设置合适的先验框,实现了精度和速度的平衡,并部署到嵌入式平台中。具体地,用深度可分离卷积替代普通卷积,并在卷积块后加入注意力模块(CBAM),使网络更关注待识别的目标物体;代替ReLU激活函数,采用了Mish激活函数来提高模型推理速度;通过结合DIoU与NMS,提高模型对小人脸的检测能力。实验在WIDERFACE数据集的结果证明,该方法不仅能实时高精度地进行人脸检测,而且在小分辨率输入上,精度高于传统算法。扩充数据集之后,模型在复杂光照下的泛化性得到提高。
张明张芳慧宗佳平宋治岑翼刚张琳娜
关键词：人脸检测激活函数非极大值抑制
基于混沌透镜成像学习的哈里斯鹰算法及其应用被引量：10
2021年
针对哈里斯鹰算法(HHO)很难在探索和开发之间取得平衡,且易陷于局部最优和种群低多样性等问题,本文提出一种基于混沌透镜成像学习的哈里斯鹰算法(FLHHO)。首先,利用Fuch无限折叠混沌策略初始化种群,丰富种群多样性;其次,在探索阶段引入黄金正弦策略,提高算法的求解精度;最后,利用混合透镜成像学习和柯西变异策略,对哈里斯鹰最佳位置进行扰动,提高算法跳出局部最优的能力。将改进后的哈里斯鹰算法(FLHHO)在10个经典测试函数和29个CEC2017测试函数上进行求解精度,仿真结果表明,FLHHO算法优于HHO算法、其他改进HHO算法和其他最新算法。同时,将FLHHO应用到工业物联网中来优化频谱分配,将能量效率作为评价指标,实验结果表明基于FLHHO算法的能量效率优于其他算法,验证了FLHHO应用到实际中的可行性。
尹德鑫张琳娜张达敏蔡朋宸秦维娜
关键词：工业物联网柯西变异
认知异构蜂窝网络中改进蜉蝣算法的资源分配策略被引量：3
2022年
针对认知异构蜂窝网络中上行链路资源分配的优化问题,提出认知异构蜂窝网络中改进离散蜉蝣算法的资源分配算法。认知异构蜂窝网络模型中,考虑用户层间干扰和带外干扰引入功率控制策略控制发射功率来干扰抑制,基于用户服务质量(QoS)需求和干扰阈值约束,最大化能量效率为优化目标,利用改进离散蜉蝣算法优化求解得出最优分配方案。引入不完全Gamma和Beta分布函数的动态自适应权重、黄金正弦位置更新策略,提升蜉蝣算法的收敛速度和搜索能力。仿真实验表明,基于接收SINR的闭环功率控制动态调整用户端的发射功率,能有效抑制用户间的干扰,GSWBMA求解资源分配问题具有良好的寻优效率和收敛性能,有效提升系统能量效率和用户传输速率,保证用户QoS需求。
张达敏王义邹诚诚赵沛雯张琳娜
关键词：资源分配功率控制服务质量
基于卷积神经网络的人眼状态检测被引量：2
2018年
提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的人眼检测及眼睛睁闭状态分类的方法.首先,训练1个用于检测人眼中心点的卷积神经网络,当输入人脸图像时,网络能快速检测到双眼中心点,并输出中心点对应的坐标值;根据中心点坐标值可以确定眼睛区域,得到人眼图像;然后将人眼图像输入到1个用于判断眼睛睁闭状态的分类网络,得到眼睛的睁闭状态.试验结果表明:本文提出的方法有效可行,眼睛定位的准确率可达96%,状态分类准确率可达97.07%.相比传统方法,该方法具有较好的鲁棒性和应用前景.
黄洁媛岑翼刚张琳娜阚世超梁列全
关键词：卷积神经网络
异构网络中基于被囊群算法的D2D通信资源分配被引量：1
2023年
针对异构网络中D2D用户通信过程中复用蜂窝用户传输信道产生的资源分配优化问题,提出将改进被囊群优化算法用于频谱资源载波分配的能效优化问题中.首先,针对被囊群算法的收敛精度不高,易早熟以及局部最优等缺点,提出一种基于反向差分的被囊群算法(ODTSA).其次,通过为边缘D2D用户建立中继链路,大大提高了网络资源利用率.最后,在满足用户QoS的前提下,以能效最大化作为优化目标,用改进的被囊群算法进行资源分配.并将算法与TSA算法、YSGA算法、GWO以及PSO算法进行比较.仿真结果表明,所提算法相比于文中所对比算法明显提高了系统传输速率.
秦维娜张达敏张琳娜尹德鑫蔡朋宸
关键词：资源分配能效
基于深度学习的眼睛睁闭状态检测方法
本发明公开了一种基于深度学习的眼睛睁闭状态检测方法。本发明直接对单幅图像进行处理，只要能在图像上检测到人脸，就能检测到人眼中心点的位置，并以此得到眼睛区域图像；眼睛睁闭状态分类的准确率较高；对光照变化，场景变化和脸部转动...
张琳娜岑翼刚黄洁媛
文献传递
基于种群活跃与混沌变螺旋策略变色龙群算法及应用
2022年
针对变色龙群算法(CSA)求解精度低、稳定性弱和易陷入局部最优等缺陷,提出种群活跃与混沌变螺旋策略变色龙群算法(ICSA)。在CSA初始化中,引入偶对称无限折叠混沌序列,初始化中能更好遍历搜索空间,提升多样性;考虑变色龙眼睛转动寻食的盲目性,引入变螺旋指引策略缩小转动的目标,同时利用自适应惯性权重平衡算法的搜索开发,增强算法搜索能力;引入黎曼流形量子学习策略,在后期提升种群活跃度使算法跳出局部最优解,提升开发能力。利用CEC函数集测试算法的有效性、可靠性、算法性能和时间复杂度分析;以无源时差定位(TDOA)为场景验证在无源定位中的求解性能。多项实验表明,ICSA算法寻优精度和稳定性均得以有效改善、在TDOA定位中准确率得到有效提升。
王义张达敏张琳娜赵沛雯
关键词：无源时差定位
基于自注意力的对抗自编码器纹理表面缺陷检测方法
本发明公开了一种基于自注意力的对抗自编码器纹理表面缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤1：根据无缺陷的纹理类工业产品图像，搭建基于颜色和形变两种缺陷生成方法，来生成缺陷数据模拟真实的缺陷样本；步骤2：搭建基于自注意力的对抗自...
张琳娜张芳慧岑翼刚张兰尧
文献传递
ValidFlow:基于标准化流的无监督图像缺陷检测被引量：1
2023年
基于标准化流的CS-Flow方法在缺陷检测领域取得了不错的效果,但其重复堆叠单一耦合块的方式增大了网络的复杂度。为此,本文提出了由特征平行流(Feature advection flow,FA flow)与特征混合流(Feature blending flow,FB flow)两种耦合块堆叠构成的网络ValidFlow,其中FA flow内部的子网络去掉了上下采样的捷径分支,并引入深度可分离卷积;FB flow内部的子网络在3个尺度上进行跨尺度融合。这样的设置使得ValidFlow在参数量减少的同时保证了信息的充分混合。在MVTec AD、MTD和DAGM数据集上与已有方法的对比结果显示,在MVTec AD数据集上,ValidFlow在15个类别中的平均AUROC为99.2%,在4个类别上的AUROC均为100%;在MTD数据集上获得了99.6%的AUROC;相比于CS-Flow,ValidFlow的参数量减少了207.61M,推理速度FPS提升了22;在DAGM数据集上,10个类别的平均AUROC为99.0%,性能上非常接近有监督的方法。
张兰尧陈晓玲张达敏岑翼刚张琳娜黄彦森
面向智慧生物实验室的弱外观多目标轻量级跟踪网络被引量：1
2021年
基于监控视频的弱外观多目标跟踪是建设智慧生物实验室的一个重要内容。但是,由于遮挡、目标外观差别细微等因素的影响,容易出现漏检、误检等问题,导致跟踪失败。此外,基于深度学习的相关算法需要大量的计算量,在嵌入式平台上难以达到实时性。因此,本文提出了一种新的轻量级多目标跟踪算法,以YOLOv3作为基础目标检测网络,提出基于归一化层权重评价的层剪枝算法压缩检测网络计算量,以提高该算法在嵌入式平台上的运算速率。同时,基于已有的跟踪结果,对当前帧检测结果进行校正,实现对漏检目标的补偿校正,用于提高检测的准确性。最后利用卷积神经网络来提取目标特征,融合目标特征及候选框与预测框间的交并补(Intersection-over-union,IoU),进行数据关联。实验结果表明,本文提出的轻量级多目标跟踪算法与已有的多目标跟踪算法相比取得了较好的跟踪结果,且在仅损失较少精度的情况下保持较高的网络压缩率,适于嵌入式平台前端实现。
宗佳平吴妍陈建强张琳娜张悦岑翼刚
关键词：多目标检测多目标跟踪嵌入式平台
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