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1. 基于胶囊网络的智能交通标志识别方法

陈立潮, 郑佳敏, 曹建芳, 潘理虎, 张睿

计算机应用 2020, 40 (4): 1045-1049. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019091610

摘要（515）

PDF （864KB）（603）

针对卷积神经网络的标量神经元无法表达特征位置信息，对复杂的车辆行驶环境适应性差，导致交通标志识别率低的问题，提出一种基于胶囊网络的智能交通标志识别方法。首先采用超深度卷积神经网络改进特征提取部分，然后在主胶囊层引入池化层，最后采用移动指数平均法改进了动态路由算法。在GTSRB数据集上的测试结果表明，改进后的胶囊网络方法在特殊场景下的识别精度提高了10.02个百分点，相对于传统的卷积神经网络，该方法的单张图片的识别时间缩短了2.09 ms。实验结果表明，改进后的胶囊网络方法能满足准确、实时的交通标志识别要求。

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2. 结合剪枝与流合并的卷积神经网络加速压缩方法

谢斌红, 钟日新, 潘理虎, 张英俊

计算机应用 2020, 40 (3): 621-625. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019081363

摘要（503）

PDF （740KB）（828）

深度卷积神经网络因规模庞大、计算复杂而限制了其在实时要求高和资源受限环境下的应用，因此有必要对卷积神经网络现有的结构进行优化压缩和加速。为了解决这一问题，提出了一种结合剪枝、流合并的混合压缩方法。该方法通过不同角度去压缩模型，进一步降低了参数冗余和结构冗余所带来的内存消耗和时间消耗。首先，从模型的内部将每层中冗余的参数剪去；然后，从模型的结构上将非必要的层与重要的层进行流合并；最后，通过重新训练来恢复模型的精度。在MNIST数据集上的实验结果表明，提出的混合压缩方法在不降低模型精度前提下，将LeNet-5压缩到原来的1/20，运行速度提升了8倍。

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3. 基于暗原色理论和自适应双边滤波的煤矿尘雾图像增强算法

杜明本, 陈立潮, 潘理虎

计算机应用 2015, 35 (5): 1435-1438. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.05.1435

摘要（656）

PDF （769KB）（619）

针对煤矿井下存在大量煤尘、水雾导致获取的视频图像伴有大量的噪声、分辨率低、模糊的问题,提出了一种基于暗原色理论和自适应双边滤波的煤矿尘雾图像增强算法.基于暗原色先验理论,采用自适应双边滤波代替softmatting过程来求取精细透射率图,并根据煤矿井下特殊环境,从新的角度求取全球大气光值、粗略透射率图,并根据图像退化模型实现图像的去噪.实验结果表明,对于分辨率为1024×576的图像处理时间为1.9s,与He算法(HE K, SUN J, TANG X. Single image haze removal using dark channel prior. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2011,33(12):1-13.)相比,运行效率提高了5倍.与直方图均衡法等算法相比,所提算法有效增强了图像细节、边缘,整体上更加适合人类视觉和视频监控的要求.

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4. 基于历史用户QoS感知的Web服务发现方法

杨岳明陈立潮潘理虎谢斌红

计算机应用 2012, 32 (05): 1351-1354.

摘要（1046）

PDF （2041KB）（648）

目前的Web服务发现方法，由于没有充分利用用户情境信息，导致在服务发现时间和结果准确率方面存在不足。首先对包括当前用户在内的情境相似的用户进行了聚类，缩小了服务发现的范围；然后，在此基础上利用当前用户偏好信息及情境相似的历史用户感知到的候选服务的QoS数据，给出了一种基于历史用户QoS感知的Web服务发现方法，包括候选服务的QoS数据获取和综合权重计算；最后，结合实验并与其他Web服务发现方法进行比较，证明了该方法在服务发现结果的准确率和时间效率方面均有了一定的提升。

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