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[期刊论文] 作者：江朝晖,
来源：党员生活 年份：2021
前段时间，央视黄金时段播出《正风反腐在身边》专题片，其中，第二集《守护民生》讲述了纪检部门彻查孙小果案的全过程。 孙小果案被彻查，社会公众的诸多疑惑也逐一揭开。孙小果家究竟有多大权力能办成这么多事？调查发现，孙家最大的官员只是继父李桥忠，这个区城管局长......
[期刊论文] 作者：高健,江朝晖,
来源：科技纵览 年份：2021
竹子在全球范围内有着广泛的分布,被誉为“世界第二大森林”.我国是世界上拥有竹资源(包括种类、面积)最多的国家,约占全球的1/3.竹子不仅在吸收二氧化碳、防止水土流失、维...
[期刊论文] 作者：高健,江朝晖,,
来源：科技纵览 年份：2021
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[期刊论文] 作者：谢军 江朝晖 李博,
来源：江苏农业科学 年份：2021
摘要：为提高小样本茶树病害识别的准确率，提出一种基于2次迁移模型的卷积神经网络茶树病害图像识别方法。首先将ResNet模型在ImageNet数据集上进行预训练，然后将预训练模型對植物病害数据集进行参数迁移训练，最后将迁移学习训练后的模型对扩充后的小样本茶树病害数......
[期刊论文] 作者：靳尹,骆文杰,江朝晖,,
来源：智能计算机与应用 年份：2021
针对当前考勤系统存在的费时费力,系统和数据库维护成本高,员工身份验证方法存在漏洞和用户操作不友好等问题,本文基于深度学习的方法提出并设计了一款基于人脸识别的智能员工考勤系统。本系统有效的解决了在考勤时员工身份的实时验证的问题,在保证高准确率的同......
[期刊论文] 作者：张彬彬,江朝晖,李君君,
来源：计算机科学与应用 年份：2021
针对当前行为识别网络抗干扰能力不足和单一特征难以鲁棒性的表达行为的问题,本文提出了一种融合多模态特征的多流行为识别网络模型。首先,利用三维神经网络来提取RGB视频帧...
[期刊论文] 作者：张天雨,许飞,江朝晖,
来源：智能计算机与应用 年份：2021
个体间关系信息的获取是群组行为识别中关键问题。为了获取更加丰富的关系信息,本文提出了一种时空自注意力转换网络(Spatio-Temporal Transformer Network)。空间自注意力转换模块可以同时处理群组中的所有个体,包括其外观特征和位置特征,以便提取个体间空间关......
[期刊论文] 作者：李君君,张彬彬,江朝晖,,
来源：智能计算机与应用 年份：2021
人类行为识别作为视频分类中的重要问题,成为计算机视觉中的热门话题。由于卷积神经网络(CNN)的几何结构固定统一,这将会使得其几何变形建模受限,使得行为识别网络难以鲁棒性的识别行为类别。本文提出了一种融入可形变卷积的行为识别网络模型。首先,引入可形变......
[期刊论文] 作者：贾新宇,江朝晖,李娟,高健,,
来源：林业工程学报 年份：2021
毛竹笋的高生长信息被视为反映毛竹长势和产量的重要指标,是毛竹生长发育研究中的重要内容。针对现有人工观测方法费时费力,难以实现大范围内实时监测的问题,提出了一种基于图像的毛竹笋高生长监测系统。首先通过架设林间监控摄像头实时获取毛竹笋图像,然后利用......
[期刊论文] 作者：李博, 江朝晖, 谢军, 饶元, 张武,,
来源：中国农学通报 年份：2021
为给农户提供质优价廉的园艺作物叶部病害识别服务,提出基于迁移学习的模型训练及基于Flask的Web部署方法。对PlantVillage数据集进行预处理,分别使用ResNet18、ResNet50和Re...
[期刊论文] 作者：谢军,江朝晖,李博,饶元,张武,
来源：江苏农业科学 年份：2021
为提高小样本茶树病害识别的准确率,提出一种基于2次迁移模型的卷积神经网络茶树病害图像识别方法。首先将ResNet模型在ImageNet数据集上进行预训练,然后将预训练模型对植物...
[期刊论文] 作者：赵刚,饶元,王文,姜敏,江朝晖,
来源：安徽农业大学学报 年份：2021
为提高农业物联网的数据感知质量,提出了基于向量升维的异常农情数据实时检测方法。首先采用滑动窗口机制将标准化后的时序农情数据转换为观测向量,接着将相邻向量元素差值之和作为新向量元素对观测向量进行升维,最后构建了异常数据实时检测框架。采用畜禽养殖......
[期刊论文] 作者：邰其乐,江朝晖,朱家微,岳旭东,高健,,
来源：物联网技术 年份：2021
为了更加便捷、准确地测量乔木、毛竹等林木的高度,采用角度计算测量原理和新型硬件模块设计了一款手持式林木测高仪。控制摄像头俯仰倾角,分别使待测目标的顶部和底部与图像框中的基准线重合,并测量摄像头与目标之间的水平距离,即可计算获得目标高度。对不同高......
[期刊论文] 作者：张晴晴,刘连忠,宁井铭,吴国栋,江朝晖,李孟杰,李栋梁,
来源：浙江农业学报 年份：2021
茶叶智能采摘的关键技术之一是待采摘嫩芽的识别,而嫩芽大小、环境光照、拍摄角度等因素都会给嫩芽的精准识别带来困难。针对复杂场景下传统茶树嫩芽识别方法准确率低的问题,文章提出一种基于YOLOV3深度卷积模型的识别方法,并通过增加SPP模块优化模型,提高模型......
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