×
验证码:
换一张
忘记密码?
记住我
切换中国科技网通行证登录
×
切换中国科技网通行证登录
登录
中文版
|
English
中国科学院自动化研究所机构知识库
Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
登录
注册
ALL
ORCID
题名
作者
导师
学科领域
关键词
资助项目
文献类型
出处
会议名称
收录类别
出版者
发表日期
存缴日期
学科门类
学习讨论厅
图片搜索
粘贴图片网址
首页
研究单元&专题
作者
文献类型
知识图谱
新闻&公告
在结果中检索
研究单元&专题
中科院工业视觉智能装... [4]
复杂系统认知与决策实... [2]
多模态人工智能系统全... [1]
复杂系统管理与控制国... [1]
作者
徐德 [3]
陶显 [2]
杨国栋 [2]
梁自泽 [2]
高子舒 [2]
沈飞 [1]
更多...
文献类型
期刊论文 [8]
发表日期
2022 [2]
2021 [3]
2019 [1]
2018 [2]
语种
英语 [7]
中文 [1]
出处
IEEE SENSO... [2]
IEEE TRANS... [1]
IEEE TRANS... [1]
IEEE Trans... [1]
IET COMPUT... [1]
JOURNAL OF... [1]
更多...
资助项目
National N... [2]
National N... [2]
National K... [1]
National N... [1]
National N... [1]
National N... [1]
更多...
收录类别
SCI [8]
导师
资助机构
National N... [2]
National K... [1]
National N... [1]
Science Ch... [1]
State Key ... [1]
Youth Inno... [1]
更多...
×
知识图谱
CASIA OpenIR
开始提交
已提交作品
待认领作品
已认领作品
未提交全文
收藏管理
QQ客服
官方微博
反馈留言
浏览/检索结果:
共8条,第1-8条
帮助
限定条件
收录类别:SCI
已选(
0
)
清除
条数/页:
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
排序方式:
请选择
提交时间升序
提交时间降序
WOS被引频次升序
WOS被引频次降序
题名升序
题名降序
发表日期升序
发表日期降序
期刊影响因子升序
期刊影响因子降序
作者升序
作者降序
BNAS-v2: Memory-efficient and Performance-collapse-prevented Broad Neural Architecture Search
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS: SYSTEMS, 2022, 卷号: 0, 期号: 0, 页码: 0
作者:
Zixiang, Ding
;
Yaran, Chen
;
Nannan, Li
;
Dongbin, Zhao
Adobe PDF(7657Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:184/44
  |  
提交时间:2022/01/07
Broad neural architecture search (BNAS), continuous relaxation, confident learning rate, partial channel connections, image classification.
Cross-domain few-shot learning approach for lithium-ion battery surface defects classification using an improved siamese network
期刊论文
IEEE SENSORS JOURNAL, 2022, 页码: 1-1
作者:
Wu, Ke
;
Tan, Jie
;
Liu, Cheng Bao
Adobe PDF(5175Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:300/115
  |  
提交时间:2022/06/14
Few-shot Learning
3D measurement
defect detection
image classification
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
期刊论文
自动化学报, 2021, 卷号: 47, 期号: 5, 页码: 1017-1034
作者:
陶显
;
侯伟
;
徐德
Adobe PDF(9009Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:286/55
  |  
提交时间:2021/06/21
深度学习
表面缺陷检测
机器视觉
卷积神经网络
Novel Feature Fusion Module Based Detector for Small Insulator Defect Detection
期刊论文
IEEE SENSORS JOURNAL, 2021, 期号: 2021, 页码: 8
作者:
Gao ZS(高子舒)
Adobe PDF(2617Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:119/38
  |  
提交时间:2021/06/11
insulator defect detection, anchor-free object detection, data augmentation, aerial image
A Novel Pixel-Wise Defect Inspection Method Based on Stable Background Reconstruction
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, 2021, 卷号: 70, 页码: 13
作者:
Lv, Chengkan
;
Shen, Fei
;
Zhang, Zhengtao
;
Xu, De
;
He, Yonghao
Adobe PDF(4910Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:261/58
  |  
提交时间:2021/11/03
Anomaly detection
autoencoder
background reconstruction
defect inspection
Insulator Segmentation for Power Line Inspection Based on Modified Conditional Generative Adversarial Network
期刊论文
JOURNAL OF SENSORS, 2019, 卷号: 2019, 页码: 8
作者:
Gao, Zishu
;
Yang, Guodong
;
Li, En
;
Shen, Tianyu
;
Wang, Zhe
;
Tian, Yunong
;
Wang, Hao
;
Liang, Zize
Adobe PDF(2105Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:311/68
  |  
提交时间:2020/03/30
Real-time segmentation of various insulators using generative adversarial networks
期刊论文
IET COMPUTER VISION, 2018, 卷号: 12, 期号: 5, 页码: 596-602
作者:
Chang, Wenkai
;
Yang, Guodong
;
Yu, Junzhi
;
Liang, Zize
Adobe PDF(4584Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:396/66
  |  
提交时间:2019/12/16
image segmentation
insulators
neural nets
power engineering computing
real-time pixel-level segmentation
generative adversarial networks
insulator segmentation algorithm
cluttered background
artificial thresholds
compact end-to-end neural network
visual saliency map
proposed two-stage training
segmentation quality
Detection of Power Line Insulator Defects using Aerial Images Analyzed with Convolutional Neural Networks
期刊论文
IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems, 2018, 卷号: 50, 期号: 0, 页码: 0
作者:
Tao Xian
;
Zhang Dapeng
;
Wang Zihao
;
Liu Xilong
;
Zhang Hongyan
;
Xu De
Adobe PDF(2627Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:800/325
  |  
提交时间:2018/10/08
Defect Detection
Insulators
Aerial Image
Convolutional Neural Network