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张莹: 作品数：27 被引量：27H指数：3; 供职机构：湘潭大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金湖南省重点学科建设项目湖南省普通高等学校更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学机械工程政治法律更多>>

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基于局部二值模式的欧元硬币国别识别方法: 本发明公开了一种基于局部二值模式的欧元硬币国别识别方法，包括以下步骤：步骤一：获取硬币的灰度图像，对获取的硬币图像提取待检测目标区域，并做尺寸归一化处理；步骤二：将目标区域进行环状空间分解；步骤三：提取每一个环状区域的统...; 文登伟陈红磊张东波张莹

基于改进SECOND算法的点云三维目标检测被引量：3: 2024年; 快速识别和精准定位周围目标是自动驾驶车辆安全、自主行驶的前提和基础。针对基于体素的点云三维目标检测方法识别与定位不准的问题,提出一种基于改进SECOND算法的点云三维目标检测算法。首先,在二维卷积骨干网络中引入自适应的空间特征融合模块融合不同尺度的空间特征,提高模型的特征表达能力。其次,充分利用边界框参数之间的关联性,采用three-dimensional distance-intersection over union (3D DIoU)损失作为边界框的定位回归损失函数,使得回归任务更加高效。最后,同时考虑候选框的分类置信度和定位精度,通过一个新的候选框质量评价标准,获得更平滑的回归结果。在KITTI测试集的实验结果表明,所提算法的3D检测精度优于许多以往的算法,与基准算法SECOND相比,在简单难度下的car类和cyclist类分别提高2.86百分点和3.84百分点,中等难度下分别提高2.99百分点和3.89百分点,困难难度下分别提高7.06百分点和4.27个百分点。; 张莹蒋亮亮张东波段万林孙月; 关键词：自动驾驶损失函数

基于线扫描局部峰值分析的手机隔板砂粒检测方法: 本发明公开一种基于线扫描局部峰值分析的手机隔板砂粒检测方法，其步骤为：（1）对手机隔板图像掩膜操作得到待检测区域；（2）采用顶帽变换对隔板图像进行预处理；（3）采用线段并通过旋转扫描来分析待检区域内不同方向上像素点的横截...; 张东波刘霞宋迪张莹张东晖; 文献传递

用于图像识别的图像微观结构模式特征提取方法: 本发明公开了一种用于图像识别的图像微观结构模式特征提取方法，包括以下步骤：(1)在给定采样点的3×3邻域中描述微观结构二值模式，从所有二值模式集中，选取具有视觉意义的重要执行模式子集；(2)对选取的重要执行模式子集进行0...; 张东波易良玲陈治强陈红磊张莹; 文献传递

基于线扫描局部峰值分析的手机隔板砂粒检测方法: 本发明公开一种基于线扫描局部峰值分析的手机隔板砂粒检测方法，其步骤为：（1）对手机隔板图像掩膜操作得到待检测区域；（2）采用顶帽变换对隔板图像进行预处理；（3）采用线段并通过旋转扫描来分析待检区域内不同方向上像素点的横截...; 张东波刘霞宋迪张莹张东晖; 文献传递

用于图像识别的图像微观结构模式特征提取方法: 本发明公开了一种用于图像识别的图像微观结构模式特征提取方法，包括以下步骤：(1)在给定采样点的3×3邻域中描述微观结构二值模式，从所有二值模式集中，选取具有视觉意义的重要执行模式子集；(2)对选取的重要执行模式子集进行0...; 张东波易良玲陈治强陈红磊张莹

基于局部二值模式的欧元硬币国别识别方法: 本发明公开了一种基于局部二值模式的欧元硬币国别识别方法，包括以下步骤：步骤一：获取硬币的灰度图像，对获取的硬币图像提取待检测目标区域，并做尺寸归一化处理；步骤二：将目标区域进行环状空间分解；步骤三：提取每一个环状区域的统...; 张东波文登伟陈红磊张莹; 文献传递

课程思政力推非技术能力全面达成--以工程概论课程为例被引量：3: 2023年; 工程教育认证中非技术能力的达成一直是困扰工科专业教育教学一个瓶颈。为了在专业教学环节中更好地培养非技术能力,工程概论课程定位工科类专业公共基础课或文化素质课,讲解非技术能力的各个方面,包括工程与社会、创造意识与能力、职业能力与职业素养、职业道德与工程伦理、技术交流和工程管理与经济核算等内容。基于该课程自身天然的思政融入特性,将课程思政融入与非技术能力培养结合,相辅相成,相互促进,为后续专业教学环节中非技术能力的提升和全面达成奠定基础。; 王冬丽周彦向礼丹张莹刘魏宏文磊胥华; 关键词：工程教育认证教学目标

一种多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测方法: 本发明属于印制电路板缺陷检测领域，公开了一种多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测方法。首先读取采集标注好的印制电路板缺陷样本图像，采用K‑means++对缺陷目标的真实包围框进行聚类并根据多尺度检测头调整预设锚框...; 张莹邓华宣吴琳孙月

基于多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测被引量：1: 2024年; 提出了一种多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测网络YOLOPCB,首先删除YOLOv7主干网络中最后一组MPConv层与E-ELAN层,去掉融合层的ECU模块与20×20的预测头,使用跨通道信息连接模块串联精简后的主干和融合网络;其次设计了浅层特征融合模块与新的anchors匹配策略,增加了两个低层次、高分辨率检测头;最后将YOLOv7主干网络中的3个E-ELAN作为输入,将融合层中最底部的E-ELAN和两个拼接模块作为输出,使用自适应加权跳层连接以增加同维度内信息量。在PCB Defect公开数据集上平均精度达到94.9%,检测速度达到45.6 fps;最后在企业现场制作的Self-PCB数据集中,YOLOPCB达到了最高精度76.7%,比YOLOv7检测精度提升了6.8%,能有效提高印制电路板小目标缺陷检测能力。; 张莹邓华宣王耀南吴成中吴琳; 关键词：印制电路板小目标检测图像特征提取多特征融合自适应加权融合算法