安胜彪
- 作品数：31 被引量：64H指数：5
- 供职机构：河北科技大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金河北省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学理学更多>>
- 智能功率器件的原理与应用被引量：3
- 2003年
- 目前,功率器件正朝着集成化、智能化和模块化的方向发展。智能功率器件为机电一体化设备中弱电与强电的连接提供了理想的接口。介绍了智能功率器件的特点、产品分类、工作原理及典型应用。
- 沙占友王书海安胜彪张秀清
- 关键词：功率模块变频器微电子技术
- 基于多任务对齐的密集行人检测算法研究
- 2023年
- 行人检测是深度学习目标检测领域的重要分支,但密集场景中存在严重遮挡问题,给行人检测带来巨大挑战。为了缓解该问题,在CenterNet多任务学习模型上提出目标检测和姿态关键点检测任务对齐方法,改进后的模型为Center_tood。首先提出分离模块:该模块将原始特征分离得到更加关注各个任务的特征;在此基础上提出任务对齐方法:通过设计对齐度量来约束损失,使模型在梯度上更大程度地向着多任务对齐的方向优化,同时利用一致性约束,使模型学习到不同任务之间的共性信息,从而对齐不同任务的特征。实验部分采用CrowdPose数据集训练和测试。本算法的目标检测AP值为74.3%,提高了11.5%;人体姿态关键点AP值为55.8%,提高了9.6%。实验结果验证了提出的多任务学习算法在密集场景行人检测上的有效性。
- 安胜彪李晔彤白宇
- 关键词：行人检测遮挡问题多任务学习
- 一种基于光纤传感器的防盗栏栅结构
- 一种基于光纤传感器的防盗栏栅结构，包括多个并排设置的栏栅，所述的栏栅为空心结构，在每个栏栅的空心内部都增设光纤传感器，光纤传感器包括光纤变形管，光纤变形管内穿通有光纤，光纤变形管是由不锈钢毛细管制成的，光纤变形管套装在栏...
- 蔡明伟安胜彪睢丙东于国庆崔震
- 文献传递
- 一种智能无线抢答器
- 本实用新型涉及一种智能无线抢答器，它包括无线传输电路、按键抢答电路、单片机控制器、无线接受电路、复位电路、外部晶振电路、声音提示电路和数码显示电路；所述无线传输电路接受按键抢答电路产生的信号并将信号反馈回去，所述无线接受...
- 王书海王保柱安胜彪
- 文献传递
- 道路标线检测与标线信息地图叠加研究被引量：1
- 2021年
- 智能交通、影像地图、车辆导航等领域均需要大量的路面信息,而当前在路面信息采集是基于逆透视变换利用像素直方图识别路面直线,SVM识别导向箭头,并求出对应世界坐标,最后在地图上实现采集信息可视化。文章介绍了一种道路标线检测和标线信息地图叠加的路面信息采集技术,该技术与传统采集方式相比,能够提供更加多维化的信息且精度较高。
- 安胜彪李晓为远松灵郭杰华
- 关键词：道路标线SVM直方图
- 基于RTCP的流媒体拥塞控制算法研究被引量：2
- 2008年
- 分析了现有的流媒体拥塞控制算法(AIMD,TFRC)的优缺点,在此基础上,提出一种改进的流媒体拥塞控制算法。算法对反馈信息进行预测和参数的调整,减少了开始阶段延时时间,并采用平稳增长因子,降低传输过程中的抖动,减少丢包率,以提高流媒体的平稳性,最后,对算法进行验证。仿真实验结果表明,改进算法在延时抖动方面有所提高,更适合流媒体的传输,并较好地保持了TCP友好特性。
- 张晓蕾谭晓林安胜彪陈书旺
- 关键词：流媒体RTCPAIMDTFRC拥塞控制
- 基于级联式卷积神经网络的芯片检测方法被引量：1
- 2022年
- 在智能物料排序系统中,芯片存在大小不一、分布密集、摆放角度多样性的情况。针对小体积和带有角度的目标在大尺寸拍摄图像中检测精度较低的问题,提出了一种基于级联式卷积神经网络的芯片识别定位方法来检测芯片的位置和角度。搭建二级级联神经网络,第1级网络利用改进后的YOLOv5s模型检测芯片位置,根据所得位置裁剪出单个芯片图像作为第2级网络的输入,在第2级网络中提出利用关键点回归方法求得角度信息;对大尺寸图像进行叠加式裁剪算法处理,得到尺寸较小的子图作为YOLOv5s模型的输入,解决大尺寸图像对小目标检测精度较低的难题。实验结果表明,基于级联卷积网络的芯片检测精度达94.6%,角度误差小于0.5°,能够满足智能物料排序系统中对位置和角度的要求。
- 安胜彪杨旭陈书旺赵立欣李亚航白宇
- 关键词：级联
- 一种改进YOLOv4的半导体芯片表面字符识别算法被引量：5
- 2022年
- 针对采用人工方法对芯片进行分选和重排时的精度、速度和鲁棒性都达不到工业现场要求的情况,提出了一种基于改进YOLOv4的半导体芯片表面字符识别方法。该算法通过轻量化YOLOv4的特征提取网络,保留更多的浅层特征信息;在非特征提取网络引入深度可分离卷积,减少模型参数;在网络头部嵌入卷积注意力模块(BAM),进一步提升对小尺寸字符的特征提取能力。通过对工业半导体芯片的识别实验结果表明,与原YOLOv4相比,改进的方法具有更高的识别精度和更快的识别速度,且具有良好的鲁棒性和泛化能力,能够满足工业现场字符识别的需求。
- 安胜彪娄慧儒白宇
- 关键词：字符识别半导体芯片
- 多通路轻量化卷积神经网络的研究
- 2023年
- 大量研究表明,卷积神经网络宽度展宽可以提取更加多元的特征,但对模型通道宽度进行展宽时,引起训练参数量呈二次增长,进而导致训练成本高与网络模型庞大的问题。针对上述问题,提出多通路模块,通过优化模块内部通路的运算结构,使得模型可以经济高效地提取多元特征。具体来说,与传统网络宽度展宽方式相比,多通路模块避免在通道维度上展宽,将展宽方式转移到通路维度,保证输出特征多样性的同时有效降低了模型参数量。由于网络深度加深更容易提取抽象的语义信息,多通路模块通过对各计算通路设定不同的卷积深度,使得模块具有多尺度特征提取能力,即使得输出特征中既包含细节位置信息,也包括逐渐抽象的语义信息。在研究过程中,利用注意力机制改善模块内通路关系时,发现注意力机制存在一定条件性。实验结果表明,由多通路模块组成的5.3MB轻量化卷积神经网络,在CiFar-10上分类准确度比43.4MB的Res-Net-18高出1.32%。对模型优化后(33MB),分类准确度达到了95.15%,较SE-Net18(45.1MB)精度提升0.65%。
- 赵立欣白宇安胜彪
- 关键词：多通路轻量化
- 深度学习的2D-3D融合深度补全综述被引量：1
- 2023年
- 深度图补全的目的是从深度传感器捕获的稀疏图预测密集像素级深度。它在自动驾驶、三维重建、增强现实和机器人导航等各种应用中发挥着至关重要的作用。最近在这项任务上的成功证明基于深度学习的2D-3D融合深度图补全技术成为该领域的主流方案。论述了该方法近年在业界的研究现状,分析了补全任务常用的数据集与评价指标以及对传感器获取的噪声和稀疏数据的处理方法。将两个模态外观特征的融合方式分为:早期融合、后期融合和多级融合,从提取几何线索和多任务学习角度出发进行归纳分析并对其优势和局限性进行对比。对深度图补全的发展前景和可能的研究方向进行了展望。
- 白宇梁晓玉安胜彪
- 关键词：自动驾驶三维重建
