倪亮
- 作品数：13 被引量：17H指数：2
- 供职机构：北京控制与电子技术研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程更多>>
- 一种基于运动前景提取的使用手机动作检测方法
- 本发明公开了一种基于运动前景提取的使用手机动作检测方法，利用背景建模及背景比对分析对视频序列进行运动前景提取，分割得到包含运动区域的小尺寸图像，然后利用卷积神经网络在运动区域图像中检测手机目标，从而实现使用手机动作检测。...
- 夏祎葛宪莹倪亮
- 基于分形和纹理特征的红外图像云检测被引量：8
- 2020年
- 针对红外图像中的云检测问题,采用了一种分形维数+纹理特征的检测方法。通过计算红外图像的平均分形维数,并根据阈值正确预判图像是复杂地形还是云区域,解决了无云图中的云的分类错误问题。通过构造局部云图像的灰度共生矩阵,得到反映图像纹理特征的四个二次统计特征,云区域和无云区域在四维特征上具有明显的区分度,根据该特征训练的非线性SVM分类器能够有效地区分云区域和无云区域。通过分形维数预判以及由统计特征训练的SVM分类器,可实现云区域的精确检测与标记。上述方法对仿真、真实红外图像进行了验证,具有实用性,准确率有较大提高。
- 张昊石晓荣倪亮
- 关键词：灰度共生矩阵分形维数
- 一种基于注意力头和自蒸馏的网络剪枝方法
- 本说明书公开了一种基于注意力头和自蒸馏的网络剪枝方法，属于多模态大模型剪枝技术领域，包括基于令牌剪枝器、注意力头剪枝器以及基础模型，获得学生模型和教师模型；所述令牌剪枝器用于对输入基础模型的令牌进行重要性评估和剪枝；所述...
- 张宝昌吕金虎倪亮姜丰赵昌迪刘畅陈鑫田野
- 一种多维多层智能识别算法评估指标体系构建方法
- 本说明书公开了一种多维多层智能识别算法评估指标体系构建方法，属于智能感知算法性能验证评估技术领域，包括基于目标识别精度、目标漏检率、目标虚警率和时延，构建传统评估指标；基于目标适应性指标和环境适应性指标，构建泛化性评估指...
- 姜丰刘畅倪亮赵昌迪冯帆石冠伟
- 一种基于最小熵的高精度大比例结构化网络压缩方法
- 本说明书公开了一种基于最小熵的高精度大比例结构化网络压缩方法，属于深度模型压缩技术领域，包括搭建最小熵剪枝框架；所述最小熵剪枝框架的基网络与被剪枝网络并联，且基网络和被剪枝网络的输出分别输入MSE损失函数模块和判别器；基...
- 姜丰吕金虎倪亮张宝昌赵昌迪刘畅陈鑫田野
- 一种图像特征引导的智能感知最优考核样本集构建方法
- 本说明书公开了一种图像特征引导的智能感知最优考核样本集构建方法，属于样本构建技术领域，包括采用基础样本集对算法模型进行训练，获得每个图像特征对算法模型性能的影响程度并筛选出关键图像特征；计算每个关键图像特征的指标取值范围...
- 刘畅姜丰倪亮赵昌迪孙洋洋薛志军鞠浩然
- 基于最小熵约束的可解释卷积神经网络被引量：2
- 2021年
- 导弹武器系统上的光学探测算法要求具备高可靠性,卷积神经网络属于"黑盒"模型,本文提出一种基于最小熵约束的可解释卷积神经网络,为卷积神经网络模型在导弹武器系统上的应用创造条件。该方法通过传统方法(连通域检测、边缘检测等)找到图片中存在可解释特征,通过模型对可解释特征进行评分,聚类,并通过这些特征对原模型训练提供约束,在最终预测的同时,通过评分对模型给出解释。经实验验证,该方法能够在尽量保证模型分类性能的前提下,极大提高模型的可解释性。
- 石晓荣倪亮王健郭宇航
- 一种基于运动前景提取的使用手机动作检测方法
- 本发明公开了一种基于运动前景提取的使用手机动作检测方法，利用背景建模及背景比对分析对视频序列进行运动前景提取，分割得到包含运动区域的小尺寸图像，然后利用卷积神经网络在运动区域图像中检测手机目标，从而实现使用手机动作检测。...
- 夏祎葛宪莹倪亮
- 文献传递
- 一种基于动作解析的智能视频监控方法
- 本发明公开了一种基于动作解析的智能视频监控方法，通过包括：网络离线训练模块、动作解析模块、数据融合处理模块和视频监控模块构建的基于动作解析的智能视频监控系统实现；网络离线训练模块完成基于三维卷积神经网络的动作检测与识别网...
- 夏祎葛宪莹倪亮宋玉娟张宗傲王青柳春晓李慧君
- 复杂环境下少样本域自适应雷达RD智能识别技术
- 2023年
- 针对复杂电磁环境下,传统基于雷达回波的目标识别方法定位精度差和识别能力不足的问题,以典型海背景环境下的雷达时频二维像目标为研究对象,提出了复杂环境下少样本域自适应雷达智能RD识别技术,通过设计基于分离注意力的偏移区间配准目标识别算法架构,实现了对目标的精确定位和识别,同时设计了域自适应技术对源域和目标域进行特征配准,解决少样本条件下算法场景适应性不足的问题。通过在雷达回波仿真数据和真实数据上对算法测试验证,取得了较优的结果,证明了该算法的有效性。
- 石晓荣张康倪亮刘泽文姜丰陈鑫
