程欣宇 作品数:43 被引量:72 H指数:4 供职机构: 贵州大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 贵州省科学技术基金 贵州省科技厅重大专项 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 天文地球 更多>>
试析计算机通信网的可靠性设计要点 被引量:1 2015年 当前,计算机通信网络发展迅速。计算机通信网结构通常是层次化结构。这种结构有着它独特的优势,它将一个本身较为复杂的通信网简化成不同的层次模块,每个层次模块有着特定的功能,这对于通信网运行及后期维护都十分有利。本文便是在此基础上展开论述。本文侧重于论述这种结构的通信网如何设计更为可靠,并对设计中的几个要点一一进行剖析,以提供一些有力的参考。 程欣宇 王琳艳 刘军波关键词:计算机 通信网 设计要点 基于亚像素的QR码定位方法研究 被引量:1 2015年 采集的QR码图像可能存在光照不均、旋转、扭曲和噪声等现象,位置探测图形难于满足标准深浅模型宽度比1∶1∶3∶1∶1。基于位置探测图形定位法是通过设置的容差来判定是否为位置探测图形,但对大信息量和低分辨率的QR码图像定位率较低。针对此问题,提出基于亚像素的QR码定位法。首先对位置探测图形设置较大容差进行粗定位,然后设置较小容差进行精定位;对精定位失败的,对其过渡像素分别使用最大最小值法、平均值法和中值法进行分解,再以同容差进行精定位。实验对比表明,提出的3种过渡像素分解方法都提高了定位率,以平均值法为最优,在旋转的分辨率为46~88像素的QR码图像集中,比基于位置探测图形定位法平均提高了24.5%。 任海林 程欣宇 李洪杰关键词:QR码 亚像素 针对SVD算法理解和应用误区的教学实验设计 被引量:2 2017年 针对人工智能和大数据处理学习中存在的误区,提出一组有关SVD方法的图像处理教学实验,具体阐述实验步骤并详细说明如何引导学生自行设计该类实验。 程欣宇 龙慧云 李智 王丽会关键词:矩阵分解 去噪 浅析计算思维与计算机方法论 2015年 计算思维和计算机方法论属于两个不同的定义,也属于不同的学科领域,各自拥有独立的概念,但不可否认的是二者在一定程度上可以起到相互促进的作用与效果。计算机方法论可以在研究实践等方面对计算思维进行严格的检验作用,同时对提高计算思维的能力再延伸;而计算思维可以更好地验证计算机方法论的可实时性,为其提供更多的资料素材。 周宝华 程欣宇关键词:计算思维 计算机 贵阳市地质灾害危险性评价的GIS系统 2006年 系统在GIS具有的信息采集、分析和管理的强大功能基础上,建立空间信息数据库、评价指标信息库,采用权重法和模糊综合评判法,应用C++Builder和VC++7.0程序语言进行二次开发,对研究区地质灾害危险性进行预测和评价。 左双英 梁风 程欣宇 李景阳关键词:地质灾害 地理信息系统 一种基于帧差和vibe算法的前景检测方法 被引量:5 2014年 传统的帧差算法容易受到噪声影响,而且还会出现"双影"及空洞现象,本文对帧差算法进行改进,将改进后的算法和vibe算法进行融合,使融合后的算法相较于vibe算法对噪声和复杂背景有更好的效果,快速的消除"ghost"现象,同时对阴影也有一定的抑制效果。 李洪杰 程欣宇 任海林关键词:帧差 基于神经网络的中文谓语动词识别研究 被引量:7 2020年 识别谓语动词是理解句子的关键。由于中文谓语动词结构复杂、使用灵活、形式多变,识别谓语动词在中文自然语言处理中是一项具有挑战的任务。本文从信息抽取角度,介绍了与中文谓语动词识别相关的概念,提出了一种针对中文谓语动词标注方法。在此基础上,研究了一种基于Attentional-BiLSTM-CRF神经网络的中文谓语动词识别方法。该方法通过双向递归神经网络获取句子内部的依赖关系,然后用注意力机制建模句子的焦点角色。最后通过条件随机场(Conditional random field,CRF)层返回一条最大化的标注路径。此外,为解决谓语动词输出唯一性的问题,提出了一种基于卷积神经网络的谓语动词唯一性识别模型。通过实验,该算法超出传统的序列标注模型CRF,在本文标注的中文谓语动词数据上到达76.75%的F值。 李婷 李婷 秦永彬 黄瑞章 程欣宇关键词:神经网络 繁重上机实验报告的弊端及对策 被引量:1 2009年 本文从计算机实验教学的多个角度,分析了布置繁重的上机实验报告带来的弊端,提出针对不同上机实验目的进行不同上机实验报告要求的具体建议。 程欣宇关键词:上机实验 知识内化 基于改进的YOLOv5的大坝表面病害检测算法 2023年 针对当前水利大坝主要依靠人工现场巡视,运营成本高且效率低的问题,提出一种基于YOLOv5的改进检测算法。首先,采用改进的多尺度的视觉Transformer结构改进主干网络,并利用多尺度Transformer结构关联的多尺度全局信息和卷积神经网络(CNN)提取的局部信息来构建聚合特征,从而充分利用多尺度的语义信息和位置信息来提高网络的特征提取能力。然后,在网络的每个特征检测层前加入同位注意力机制,以在图像的高度和宽度方向分别进行特征编码,再用编码后的特征构建特征图上像素的长距离关联,从而增强网络在复杂环境中的目标定位能力。接着,改进了网络正负训练样本的采样算法,通过构建先验框与真实框的平均契合度和差异度筛选样本来辅助候选正样本与自身形状相近的先验框产生响应,以帮助网络更快、更好地收敛,从而提升网络的整体性能和网络泛化性。最后,针对应用需求对网络进行了轻量化,并通过对网络结构剪枝和结构重参数化优化网络结构。实验结果表明:在当前采用的大坝病害数据上,对比原始YOLOv5s算法,改进后的网络mAP@0.5提升了10.5个百分点,mAP@0.5:0.95提高了17.3个百分点;轻量化后的网络对比轻量化之前的网络的参数量和计算量分别降低了24%和13%,检测速度提升了42%,满足当前应用场景下病害检测精度和速度的要求。 段升位 程欣宇 王浩舟 王飞关键词:目标检测 基于均值比例与压缩感知的视频双水印算法 被引量:4 2019年 针对视频水印算法的视频信息质量和抗攻击能力较差的问题,提出一种视频双水印算法。基于选择分块整体均值和分块均值的稳健性构造鲁棒水印。应用压缩感知构造的脆弱水印定位篡改位置,并对篡改进行适当修复。实验结果表明,该算法具有良好的可视质量和鲁棒性。与多功能双水印算法相比,其峰值信噪比提高12.8%。与自适应视频算法相比,其对于多数几何攻击和信号攻击均表现出较好的抗攻击能力。与传统变换域脆弱水印算法相比,该算法将脆弱水印应用于视频,可增强视频数据的安全性。 王楠 李智 李智 陈怡 程欣宇关键词:压缩感知 篡改定位 鲁棒水印 脆弱水印