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于振华

作品数：19 被引量：24H指数：2
供职机构：西安科技大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术矿业工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 17篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 2篇矿业工程

主题

  • 9篇视频
  • 8篇神经网
  • 8篇神经网络
  • 5篇视频数据
  • 4篇网络
  • 4篇大数据
  • 3篇删除
  • 3篇特征向量
  • 3篇图像
  • 3篇清洗方法
  • 3篇向量
  • 2篇行人
  • 2篇训练样本集
  • 2篇样本集
  • 2篇异常点
  • 2篇异常事件检测
  • 2篇预处理
  • 2篇神经网络模型
  • 2篇时空数据
  • 2篇数据点

机构

  • 19篇西安科技大学
  • 1篇西安交通大学

作者

  • 19篇于振华
  • 9篇邓军
  • 7篇付燕
  • 2篇王丹
  • 2篇金浩
  • 2篇董立红
  • 2篇刘颖
  • 1篇杨波
  • 1篇孙晓云

传媒

  • 1篇西安交通大学...

年份

  • 6篇2024
  • 2篇2023
  • 5篇2022
  • 2篇2021
  • 3篇2020
  • 1篇2014
共 19 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于SimCLR无监督深度对比学习异常视频清洗方法
本发明公开了一种基于SimCLR无监督深度对比学习异常视频清洗方法，包括步骤：一、从视频数据集任意选取一个视频作为正样本输入视频，其余视频作为负样本输入视频，分别输入到两个分支均由C3D深度神经网络模型构成的编码器中进行...
叶鸥赵青杨宝霍小泉付燕于振华邓军
一种基于时空数据的时空图神经网络瓦斯浓度预测方法
本发明公开了本发明一种基于时空数据的时空图神经网络瓦斯浓度预测方法，具体包括如下步骤：步骤1，通过矿井中布置的瓦斯监测点采集矿井中的瓦斯浓度数据，作为瓦斯数据浓度数据集；步骤2，生成矿井监测点的空间图结构；步骤3，将矿井...
张昭昭叶雨豪王小慧朱应钦刘众奇于振华
文献传递
面向行人目标的多视角自适应权重平衡对抗攻击方法
本发明公开了面向行人目标的多视角自适应权重平衡对抗攻击方法，包括：选取人体目标图像数据集，并按照人体目标的正面、斜面和侧面三个视角进行划分；将不同视角的人体目标图像分别输入目标检测模型，通过中心定位确定攻击位置，并随机生...
张蕴于振华殷正叶鸥金浩
基于特征期望子图校正分类的异常视频清洗方法
本发明属于监控视频监测领域，具体涉及基于特征期望子图校正分类的异常视频清洗方法，包括步骤：CNN‑LSTM特征提取、特征期望子图构造及基于特征期望子图的校正分类与清洗，本发明提高视频异常事件检测的准确度、查准率和查全率性...
叶鸥邓军董立红于振华
文献传递
一种基于深度神经网络的异常视频大数据清洗方法
本发明公开了一种基于深度神经网络的异常视频大数据清洗方法，包括以下步骤：一、CNN‑LSTM神经网络对待处理视频的特征向量提取；二、对提取的特征向量进行局部敏感哈希映射并获取表征视频的实数值；三、根据视频的实数值计算箱形...
叶鸥魏新力于振华段瑞付燕邓军
文献传递
区域性子空间随机采样的对抗样本生成方法
本发明公开了区域性子空间随机采样的对抗样本生成方法，首先使用热图将图像划分为不同的关注区域，在高关注区域上随机生成初始扰动集；然后通过分配概率权重来挑选较优扰动，以计算采样子空间；最后将在采样子空间上生成的扰动集并入初始...
张蕴于振华康建寅遆亚舟叶鸥丛旭亚
基于BYOL无监督深度对比学习的近重复视频清洗方法
本发明公开了基于BYOL无监督深度对比学习的近重复视频清洗方法，包括步骤：一、将从视频集中任意抽取的两个视频作为上、下分支视频，利用C3D深度神经网络对两视频进行特征提取，以获得各自的特征向量；二、两特征向量经过投影变换...
叶鸥霍小泉樊璐赵青付燕于振华邓军
数字矿山安全生产管理系统的研究与实现
随着国民经济的不断发展，对煤炭能源的需求量不断增加，煤矿生产负荷过重，各类事故时有发生，如何提高煤矿生产的效率并确保生产的安全成为社会关注的热点问题。传统的煤矿安全生产管理系统存在一定的局限性，其功能和效率未能得到最大化...
于振华
关键词：数字矿山安全生产设计模式数据处理
基于序列生成对抗网络的DNP3协议模糊测试方法
本发明公开了一种基于序列生成对抗网络的DNP3协议模糊测试方法，包括步骤：一、构建DNP3协议样本数据库；二、DNP3协议样本数据预处理；三、预处理后的DNP3协议样本数据变异；四、生成初级测试用例；五、测试用例相似度对...
于振华王浩芦刘颖王丹叶鸥赵禹博
文献传递
基于SimCLR无监督深度对比学习异常视频清洗方法
本发明公开了一种基于SimCLR无监督深度对比学习异常视频清洗方法，包括步骤：一、从视频数据集任意选取一个视频作为正样本输入视频，其余视频作为负样本输入视频，分别输入到两个分支均由C3D深度神经网络模型构成的编码器中进行...
叶鸥赵青杨宝霍小泉付燕于振华邓军
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