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1. 基于Faster R-CNN的颜色导向火焰检测

黄杰, 巢夏晨语, 董翔宇, 高云, 朱俊, 杨波, 张飞, 尚伟伟

计算机应用 2020, 40 (5): 1470-1475. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101737

摘要（588）

PDF （947KB）（566）

基于深度特征的目标检测方法Faster R-CNN在火焰检测任务上存在检测效率低的问题，因此提出了基于颜色引导的抛锚策略。该策略设计火焰颜色模型来限制锚的生成，即利用火焰颜色约束锚的生成区域，从而减少了初始锚的数量，提升了计算效率。为了进一步提高网络的计算效率，将区域生成网络中的卷积层替换成掩膜卷积。为了验证所提方法的检测效果，采用BoWFire和Corsician数据集进行验证。实验结果表明，该方法实际检测速度相较于原Faster R-CNN提高了10.1%，BoWFire上该方法的火焰检测F值为0.87，Corsician上该方法的准确度可达99.33%。所提方法可以提高火焰检测的效率，并能够准确检测图像中的火焰。

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2. 基于KNN模型的层次纠错输出编码算法

辛轶郭躬德陈黎飞黄杰

计算机应用 2009, 29 (11): 3051-3055.

摘要（1597）

PDF （990KB）（1161）

纠错输出编码是一种解决多类分类问题的有效方法，但其编码矩阵只对类进行编码且都采用事先构造出来的统一形式，适应性较差。为此，提出一种新颖的层次纠错输出编码算法。该算法在训练阶段先通过KNN模型算法在数据集上构建多个同类簇，选取各类中最具代表性的簇形成层次编码矩阵，然后再根据编码矩阵进行单分类器训练。在测试阶段,该算法通过模型融合进一步发挥KNN模型和纠错输出编码各自的优点。在UCI公共数据集上的实验结果表明,新方法的性能优于KNN模型算法和纠错输出编码算法。

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3. 基于CORBA构件模型的编译器的研究与实现

郑先容，黄杰，贾焰

计算机应用 2005, 25 (01): 91-92. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.00091

摘要（892）

PDF （148KB）（922）

分析了IDL3与CIDL语言对CORBA构件模型的定义,设计了CORBA构件模型的编译器及其接口池,编译器前端采用LEX与YACC工具对源文件进行词法与语法分析来实现,后端采用对接口池"前序遍历"的方法最终实现编译器,为CORBA构件平台的构件实现提供了生成工具。