吴朝明
- 作品数：5 被引量：29H指数：2
- 供职机构：南昌工程学院信息工程学院更多>>
- 发文基金：江西省高等学校教学改革研究课题江西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术水利工程更多>>
- 近似稀疏正则化的红外图像超分辨率重建被引量：22
- 2014年
- 针对红外图像分辨率低、受噪声影响严重等问题,引入近似稀疏正则化和K-奇异值分解(K-SVD)法,提出了基于近似稀疏表示模型的红外图像超分辨率重建方法。考虑到红外图像受到噪声污染,首先建立了稳健近似稀疏表示模型。针对已有字典训练方法时间消耗巨大问题,在假定低分辨率图像空间和高分辨率图像空间具有相似流形的前提下,联合近似稀疏表示模型和K-SVD方法,提出近似稀疏约束的基于K-SVD的高低分辨率字典对学习算法。最后,通过高分辨字典和对应的红外图像群稀疏表示系数重建得到高分辨率的红外图像。为了验证算法的性能,对提出的算法与稀疏性正则化的图像超分辨模型(SRSR)和Zeyde算法进行了实验比较。结果表明,本文方法能够较好地减少红外图像中的噪声,同时获得更好的超分辨率重建效果。
- 邓承志田伟汪胜前朱华生吴朝明熊志文钟威
- 关键词：红外图像超分辨率重建字典学习
- 依托行业背景与卓越计划引领的人才培养模式探讨——以南昌工程学院计算机科学与技术专业为例被引量：4
- 2021年
- 南昌工程学院计算机科学与技术专业卓越工程师教育培养计划依托水利行业背景,发挥学校自身的办学特色和优势,制定水利信息化方向的培养目标,设置具有水利行业特色的课程体系,强化创新能力、工程能力的培养。取得了较好的教学效果,为地方院校计算机科学与技术专业卓越计划人才培养提供指导参考作用。
- 王军邓承志王员云吴朝明
- 关键词：课程体系
- 基于改进YOLOv4的磁瓦缺陷检测算法被引量：2
- 2023年
- 磁瓦在生产制造过程中会因为工艺问题产生各种不同的缺陷,传统检测算法检测速度慢、精度低,为了实现磁瓦表面缺陷快速有效的检测,文中提出了一种改进YOLOv4算法的磁瓦缺陷检测方法。首先将scSE注意力模块嵌入特征提取主干网络中的CSPnet的残差单元中,增强小目标的空间特征和通道特征;其次,采用空洞卷积空间池化金字塔(ASPP)模块代替原有SPP模块,增大卷积核感受野,更多地保留图像细节并增强信息相关性;最后,在颈部部分用深度可分离卷积替换5次卷积块中的传统卷积,以此来更好地对特征信息进行提取,减小模型的参数量。实验结果表明,改进的YOLOv4算法对磁瓦表面缺陷检测的平均精度值达到96.67%,检测速度为44 ms,模型大小为249 MB,明显优于原始算法,具有较高的检测精度和实用性。
- 张晓晓邓承志吴朝明曹春阳胡诚
- 虚拟仿真技术在水利行业特色本科高校实践教学中的应用被引量：1
- 2020年
- 在水利行业特色本科高校实践教学活动中,由于教学科研经费的限制,学生数量的不断增加,以及学校拥有的水利大型设备、设施、先进技术的的严重缺乏,从而使得实践教学无法达到预期的目标,无法满足水利特色本科高校人才培养的需要。针对上述问题,本文对现有的水利特色本科院校实践教学方式进行改进,将实践虚拟仿真技术加入到实践教学过程中来,以转变现有的教学方式,保障本科实践教学能达更好的预期效果。
- 徐晨光邓承志张绍泉吴朝明王军李璠
- 关键词：水利行业本科高校实践教学
