陈紫强

作品数：63被引量：135H指数：6
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供职机构：桂林电子科技大学信息与通信学院更多>>
发文主题：LDPC码语音增强译码语音增强方法误码性能更多>>
发文领域：电子电信自动化与计算机技术文化科学理学更多>>
发文期刊：《计算机仿真》《现代电子技术》《仪器仪表学报》《电气电子教学学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金广西教育厅重点项目广西无线宽带通信与信号处理重点实验室主任基金更多>>
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融合可变形卷积的轻量级路面病害检测算法
《科学技术与工程》2025年第2期683-694,共12页孔令鑫 陈紫强 晋良念 蒋艳英 
广西信息材料重点实验室基金(221035-K);中央引导地方科技发展资金(20231011);广西高校中青年教师基础能力提升项目(2022KY0195)。
针对现有的路面病害检测算法在复杂环境下检测精度低、模型复杂度高的问题,在YOLOv5基础上,提出了一种融合可变形卷积的轻量级路面病害检测算法(lightweight deformable convolution YOLOv5,LDC-YOLOv5)。首先,针对真实路面病害复杂不...
关键词：深度学习 目标检测 路面病害 YOLOv5s 可变形卷积 轻量化 
基于无监督图像增强的低光照车道线检测
《计算机仿真》2024年第9期116-120,共5页赵玖龙 陈紫强 姜弘岳 张骞 
国家自然科学基金资助项目(61861011);广西重大科技项目(No.AA17204093);ADAS中车辆道路环境感知技术研究(C21YJM00RX0T);2021年广西八桂学者科研补助(廖桂生)(C21RSC03XY02)。
现存的车道线检测方法在光照良好条件下具有较好的检测性能,但在低光照条件下性能急剧下降。针对低光照场景下车道线特征不明显导致不易检的问题,在车道线检测算法的预处理阶段加入融合空洞卷积的ZERO-DCE网络,提出了一种基于无监督图...
关键词：神经网络 图像增强 车道线检测 
基于YOLOv5的轻量级雾天目标检测方法被引量：2
《计算机工程与应用》2024年第6期78-88,共11页赖镜安 陈紫强 孙宗威 裴庆祺 
广西信息材料重点实验室基金(221035-K);桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2022YCXS060)。
针对雾天场景下目标检测算法精度较低、模型复杂度较高,提出一种基于YOLOv5的轻量级雾天目标检测方法。采用感受野注意力模块(RFAblock)通过交互感受野特征信息,对感受野添加注意力机制,提高特征提取能力;采用轻量化网络Slimneck作为颈...
关键词：目标检测 深度学习 雾天场景 轻量化 注意力机制 
基于天牛须种群算法的整周模糊度解算算法
《科学技术与工程》2024年第6期2434-2443,共10页扶笃雄 纪元法 孙希延 陈紫强 
国家自然科学基金(62061010,62161007);广西科技厅项目(桂科AA20302022,桂科AB21196041,桂科AB22035074,桂科AD22080061);桂林市科技项目(20210222-1);广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2022KY0181)。
如何快速、准确地固定整周模糊度是载波相位测量中的一个关键问题。为了提高整周模糊度搜索速率,提出了一种基于天牛须种群算法(beetle antennae colony search, BACS)的整周模糊度解算算法。通过与BAS算法、BAS-Nadam算法、LAMBDA算法...
关键词：载波相位测量 整周模糊度 天牛须种群搜索算法 高维模糊度解算 厘米级精度 
融合高分辨率网络的雾天目标检测算法被引量：1
《计算机工程与科学》2023年第11期1970-1981,共12页张骞 陈紫强 孙宗威 赖镜安 
国家自然科学基金(61861011);广西研究生教育创新计划(2022YCXS060)。
针对雾天场景中因图像模糊不清、目标难以分辨等原因导致错检、漏检的问题,提出了一种融合高分辨率网络的目标检测算法HR-Cascade RCNN。采用高分辨率网络HRNet作为Cascade RCNN的特征提取网络,通过不同分辨率的子网络并行连接,提取多...
关键词：雾天场景 目标检测 深度学习 Cascade RCNN 高分辨率 
低虚警率的红外弱小目标检测算法被引量：1
《电讯技术》2022年第11期1600-1606,共7页陈紫强 梁晨 
国家自然科学基金资助项目(61861011);广西研究生教育创新计划项目。
针对远距离复杂场景下红外弱小目标信噪比低导致目标检测虚警率高的问题,提出了一种时域与空域滤波相融合的红外弱小目标检测方法。采用相对局部对比度算法(Relative Local Contrast Measure,RLCM)增强目标信噪比,抑制高亮度背景;利用...
关键词：红外弱小目标检测 远距离复杂场景 相对局部对比度(RLCM) 时域局部差分(TLCD) 时空相对局部对比度 自适应阈值分割 
基于YOLOv5l和ViT的交通标志检测识别方法被引量：8
《科学技术与工程》2022年第27期12038-12044,共7页郭朦 陈紫强 邓鑫 梁晨 
国家自然科学基金(61861011,61871425);广西重大科技项目(AA17204093);桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目。
随着交通行业的发展,交通标志检测识别成为了辅助驾驶系统中最热门的研究方向之一。在实际行车道路中,交通标志具有目标小且类别繁多的特点,针对现有检测与识别算法难以同时兼顾准确度和速率的问题,提出一种YOLOv5l(you only look once ...
关键词：交通标志 检测与识别 YOLOv5l 视觉转换器 
改进AOD-Net的轻量级图像去雾算法被引量：4
《实验室研究与探索》2022年第7期18-22,共5页张骞 陈紫强 姜弘岳 赵玖龙 
国家自然科学基金项目(61861011)。
针对AOD-Net图像去雾算法质量偏低,存在色差的问题,提出一种改进的图像快速去雾算法。该算法对AOD-Net的前两个卷积层进行位置归一化,并将提取的矩信息输入后续的网络层中进行仿射变换,在改善原有网络中的数据分布及提高网络的收敛速度...
关键词：图像去雾 深度学习 位置归一化 注意力模块 
基于光照补偿的夜间车道线检测方法被引量：3
《激光杂志》2022年第2期71-76,共6页邓鑫 陈紫强 郭朦 梁晨 
国家自然科学基金(No.61861011,61871425);广西重大科技项目(No.AA17204093);桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目。
针对夜间环境下图像整体亮度较暗,光照不均匀造成车道线不易检测的问题,提出一种基于光照补偿的夜间车道线检测方法。将多尺度retinex(Multiscale Retinex,MSR)算法的光照补偿图像和经验模式分解(Empirical Mode Composition,EMD)的内...
关键词：经验模式分解 多尺度RETINEX 图像增强 夜间车道线检测 自动驾驶 
一种基于YOLOv4的改进DeepSort目标跟踪算法被引量：16
《桂林电子科技大学学报》2021年第2期140-145,共6页陈紫强 张雅琼 
国家自然科学基金(61861011,61871425);广西自然科学基金(2016GXNSFAA380036,2018GXNSFAA138091);广西重大科技项目(AA17204093)。
针对车辆检测在弱光照和有遮挡情况下出现的漏检问题,提出了一种基于YOLOv4的改进DeepSort目标跟踪算法。首先使用YOLOv4算法对输入图片进行特征提取,获得目标信息,然后采用卡尔曼滤波算法估计车辆的轨迹状态并进行状态更新,最后在级联...
关键词：车辆检测跟踪 YOLOv4 DeepSort 广义交并比 匈牙利算法 
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