叶青
- 作品数：41 被引量：29H指数：4
- 供职机构：北方工业大学更多>>
- 发文基金：北京市大学生科学研究与创业行动计划项目北京市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信机械工程更多>>
- 基于手部动作的人机交互算法实现
- 2016年
- 本文针对智能人机交互,提出可以基于手部动作进行人机交互的观点。在智能人机交互控制行业起到一定的推动作用。如付诸现实将产生一定的经济效益。
- 袁枫赵玉生罗军叶青
- 关键词：人机交互系统智能人机交互运动目标检测手势识别
- 一种大幅面小重合区域高精度多光谱图像配准方法及装置
- 本发明属于图像处理领域，具体而言，涉及一种大幅面小重合区域高精度多光谱图像配准方法及装置，其中，该方法包括对参考图像和待配准图像进行SIFT特征点提取；对提取的特征点进行匹配，获取参考图像和待配准图像的重合区域，得到初步...
- 张永梅张晨希张睿叶青
- 一种人体动作识别系统及方法
- 本发明提供了一种人体动作识别系统及方法，所述系统包括：视频图像采集模块、图像标准化模块、深度残差双向多记忆神经网络模块、分类器模块；视频图像采集模块将对原始视频图像进行采样处理，得到采样后视频图像，并输入给图像标准化模块...
- 叶青钟浩鑫张永梅
- 文献传递
- 新工科背景下以学生为中心的电子技术课程教学研究被引量：5
- 2021年
- 在新工科的背景下,开展以学生为中心的电子技术课程教学研究。针对当前不同层次的电子技术授课对象,遵循工程教育理念,在教学培养目标、教学方法和模式、实验教学手段、评价考核体系等方面进行了研究探讨,提出了一套以多元化的教学培养目标、多维化的教学方法和模式、多样化的实验教学手段、多视角下的评价考核体系为指导思想的电子技术教学改革策略。实践证明,该项以学生为中心的教学改革能够有效提高学生的学习主动性和创新创业实践能力。
- 杨海英叶青
- 关键词：电子技术课程教学研究
- 基于视频的人体交互动作识别方法
- 本发明公开一种基于视频的人体交互动作识别方法，包括以下步骤：S1：对输入的视频帧图像采用帧间差分法进行运动目标检测；S2：对处理后获得的运动目标进行特征提取，包括：S21：对处理后获得的运动目标采用局部时空特征与全局光流...
- 叶青 郭新然张永梅
- 文献传递
- 基于注意力机制的多流分段网络人体动作识别方法及系统
- 本发明公开了一种基于注意力机制的多流分段网络人体动作识别方法及系统，其方法包括以下步骤：将长视频分割为多段，对每段进行采样得到一个片段；将每个片段送入基于注意力机制的多流分段网络中，由稠密卷积神经网络和卷积注意力机制模块...
- 叶青 谭泽贤张永梅
- 基于模糊阈值的自适应图像分割方法
- 本发明属于图像处理技术领域，具体说，涉及一种基于模糊阈值的自适应图像分割方法，包括：步骤1，对直方图进行预处理，获取具有双峰特性的图像直方图；步骤2，对预处理后的图像直方图进行梯度检测，确定波谷的位置；步骤3，根据波谷位...
- 张永梅马礼巴德凯郭莎叶青
- 文献传递
- 模拟电子技术课程教学改革探索被引量：4
- 2021年
- 模拟电子技术课程以工程创新应用型人才培养为核心目标,通过梳理知识脉络,精简优化教学内容,建立线上线下、课堂集中与网络分散紧密结合的教学体系,深化课程建设和教学改革。通过“教-赛”深度融合和课程思政价值引领,增强学生工程实践能力和专业自信,在知识传授、能力培养、价值引领方面的改革探索已取得初步成效。
- 董小伟叶青崔健黄明
- 关键词：模拟电子技术教学改革
- 基于OBE理念与育人视角的电子技术课程教学探究
- 2023年
- 基于OBE理念与新时代课程育人的总体要求,对电子技术课程进行教学探究。将思政教育融入教学,实现专业教学和德育培养相互促进、相互融合的教学目标。将工程教育认证的成果导向教育(OBE)理念引入教学,使各专业教学符合国际要求,实现应用型人才培养的教学目标。因材施教,针对不同基础的学生采用多元化的培养方式,实现新时代的课程教学目标。该项教学探究可有效提升学生的综合素质与能力,可为我国电子技术课程教学的创新发展提供科学依据和实践经验。
- 叶青董小伟黄明崔健
- 关键词：电子技术课程教学探究思政教育工程教育理念因材施教
- 基于ChXNet的胸部X光肺炎检测方法被引量：1
- 2022年
- 为解决当下肺炎胸部X光自动检测准确率低的问题,提出一种基于胸部X光分类网络(chest X-r ayclassification network,Ch XNet)的肺炎检测方法,该方法能够自动对胸部X光进行检测诊断。利用预处理操作来丰富特征的多样性,将高效通道注意力模块(efficientchannelattentionmodule,ECA)以密集连接的方式加入密集连接网络中,增强有用信息的传递同时抑制无用信息的传递,使用基于Dropout方法构建的多层过渡分类结构,增强对相似特征的描述能力,减少冗余特征。通过大量实验,Ch XNet在三分类(正常、非新冠病毒肺炎、新冠肺炎)和四分类(正常、细菌性肺炎、普通病毒性肺炎、新冠肺炎)检测的最高准确率分别为99.845%和97.842%,表明该方法准确率高,检测速度快,可在肺炎的检测中作为辅助诊断方法。
- 叶青谭泽贤张永梅
- 关键词：肺炎诊断卷积神经网络计算机辅助诊断
