喻玲娟
- 作品数：26 被引量：81H指数：4
- 供职机构：江西理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目江西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学农业科学更多>>
- 基于多元智能理论的信号与系统教学改革研究被引量：1
- 2022年
- 信号与系统作为电子信息类专业的一门核心课程,在整个专业课程体系中发挥着承上启下的重要作用。针对课程教学过程中存在的模式单一、忽略学生个体差异等问题,基于多元智能理论对课程改革进行探讨。从理论教学和实践教学两个方面着手,充分利用学生的多元智能结构,开展课前准备、课堂教学及课后复习三个阶段的多样化理论教学,同时开展基于仿真平台、固有实验设备的实践教学和开放式的实践教学,旨在调动学生的学习积极,并激发其学习兴趣,提升课程教学质量。
- 喻玲娟谢晓春
- 关键词：多元智能理论教学改革
- 复杂场景下基于改进的YOLOv8s的脐橙检测方法
- 2024年
- 脐橙的高精度实时检测是智能化采摘的关键技术之一。采用YOLOv8s模型开展脐橙检测研究,并进一步从数据集扩充和模型改进两个方面解决误检和漏检问题。数据集扩充方面,通过加雾的方式扩充脐橙训练样本,使得模型能识别出图像中光线不佳区域处的脐橙。YOLOv8s模型改进方面,通过增加检测头和合并块注意力模块,以分别检测出被树叶遮挡和被其他脐橙遮挡的脐橙。实验结果表明,改进后的方法能获得更高的精确率、召回率和平均精确率均值。
- 陈骁扬罗宇航汪成江罗坤黄帅永喻玲娟
- 医学图像分类方法、系统、终端及存储介质
- 本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其是涉及一种医学图像分类方法、系统、终端及存储介质。包括获取样本数据，构建知识蒸馏网络模型，训练知识蒸馏网络模型，最终输出皮肤病图像分类结果。本发明利用自适应提升算法AdaBoost赋予...
- 于祥春熊国梁吴剑青郑剑梁苗苗邱流进喻玲娟许晴
- 一种基于CPU-GPU异构计算的圆迹合成孔径雷达回波生成方法
- 本发明涉及一种基于CPU-GPU异构计算的圆迹合成孔径雷达回波生成方法，首先，确定雷达平台、目标场景等参数；其次，采用OpenMP技术设定一个CPU线程控制一个GPU，且每个CPU线程实现一个方位脉冲的回波数据生成；再次...
- 喻玲娟方旺盛吴君钦
- 文献传递
- 基于U-Net和胶囊网络的合成孔径雷达图像语义分割被引量：1
- 2021年
- 图像语义分割作为一种像素级分类技术,已应用于合成孔径雷达(SAR)图像的解译领域中。U-Net是一种端到端的图像语义分割网络,具有典型的编码-解码结构。其中,编码部分主要由卷积层和池化层组成,可以有效提取图像中的目标特征,但难以获取目标的位置和方向等信息。胶囊网络是一种能够获取目标姿态(位置、大小、方向)等信息的神经网络,因此,提出了一种基于U-Net和胶囊网络的SAR图像语义分割方法。此外,考虑到SAR图像数据集较小的特点,将U-Net的编码部分设计成视觉几何组(VGG16)结构,将预训练的VGG16模型直接迁移至编码部分。为了验证本方法的有效性,在两个极化SAR图像数据集上开展了建筑物目标的分割实验。结果表明,相比U-Net,本方法的精确率、召回率、F1分数和交并比更高,且能减少网络模型的训练时间。
- 敬绍迪喻玲娟胡跃虹杨泽洲卢忠亮谢晓春
- 关键词：合成孔径雷达
- 生成对抗网络框架下的极化SAR图像语义分割
- 2023年
- 针对DeepLabv3+语义分割网络难以获取极化合成孔径雷达(PolSAR)图像数据分布的问题,该文提出了一种生成对抗网络(GAN)框架下的语义分割方法。其中,GAN的生成器为轻量级复数DeepLabv3+,它能充分提取PolSAR数据的幅度和相位中所蕴含的丰富目标特征,获取精细的语义分割结果;GAN的判别器为实数多分辨卷积神经网络,它和生成器进行对抗学习后,能进一步使得语义分割后的数据分布逼近于真实标签。4个PolSAR数据集的实验结果表明,该文所提方法比DeepLabv3+和轻量级复数DeepLabv3+具有更高的平均交并比、整体精度和平均像素精度。
- 喻玲娟郭钰婷曾昭鑫邵琪琪谢晓春
- 关键词：极化合成孔径雷达卷积神经网络
- 一种基于压缩感知的多基线圆迹合成孔径雷达成像方法
- 本发明涉及一种基于压缩感知的多基线圆迹合成孔径雷达成像方法，该方法的步骤包括：步骤S1:推导基于后向投影逆算子的压缩感知成像算法；步骤S2:采用基于后向投影逆算子的压缩感知算法进行子孔径的二维平面成像；步骤S3:采用压缩...
- 喻玲娟林赟洪文胡跃虹
- 文献传递
- 一种自然环境下的脐橙检测方法
- 本发明涉及一种自然环境下的脐橙检测方法，该发明的步骤包括：步骤S1：采集脐橙图像数据，划分训练集和测试集；步骤S2：对晴天采集的脐橙训练样本加雨处理，扩充训练集；步骤S3：对晴天采集的脐橙训练样本加雾处理，扩充训练集；步...
- 喻玲娟罗宇航梁苗苗易见兵于祥春王慧陈骁扬
- 基于全卷积神经网络的SAR图像目标分类被引量：5
- 2018年
- 近年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标分类中取得了较好的分类结果。CNN结构中,前面若干层由交替的卷积层、池化层堆叠而成,后面若干层为全连接层。全卷积神经网络(All Convolutional Neural Network,A-CNN)是对CNN结构的一种改进,其中池化层和全连接层都用卷积层代替,该结构已在计算机视觉领域被应用。针对公布的MSTAR数据集,提出了基于A-CNN的SAR图像目标分类方法,并与基于CNN的SAR图像分类方法进行对比。实验结果表明,基于A-CNN的SAR图像目标分类正确率要高于基于CNN的分类正确率。
- 陈永生喻玲娟谢晓春
- 关键词：卷积神经网络合成孔径雷达
- 基于ARCS动机模型的工科课堂教学视频分析——以《信号与系统:模拟与数字信号处理》为例被引量：2
- 2016年
- 麻省理工学院公开课《信号与系统:模拟与数字信号处理》以其优秀的授课品质受到广泛好评.本文利用视频分析方法,从学习动机角度对该课程进行个案研究.研究结果表明,该课程大量使用了符合ARCS动机模型的教学策略,注重学习动机激发与维持.通过对该课程的教学特点及其采用的主要策略进行总结,可作为相关课程课堂教学的参考,促进课堂教学质量的提高.
- 谢晓春甘家中喻玲娟卢震辉
- 关键词：课堂教学ARCS动机模型
