马旭
- 作品数：46 被引量：156H指数：8
- 供职机构：西安科技大学电气与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金陕西省科学技术研究发展计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程电子电信文化科学更多>>
- 基于成果产出为导向的开关电源原理与设计课程教学改革
- 2020年
- 针对开关电源原理与设计课程中教学内容与社会需求不匹配、教学内容过于抽象、教学模式单一以及缺乏教学实践环节等问题,文章提出了以OBE为基础的课程教学改革方法,通过深入企业调研、调整教学大纲、增加课程实践教学环节,使教学内容能够满足社会企业实际需求。文章提出的教学改革方法能够丰富教学内容并增强学生电源技术思维和创新能力,同时也为相关专业课程的改革提供一定的借鉴。
- 马旭郝帅程勇许昕琪
- 关键词：开关电源教学改革
- 基于CBAM-YOLOv5的煤矿输送带异物检测被引量：18
- 2022年
- 输送带是矿井下煤炭运输的重要设备之一,运行过程中由于大块煤、矸石、锚杆、槽钢等异物混入易导致皮带撕裂故障发生,严重影响煤矿安全生产,甚至威胁矿工生命安全。为了实现煤矿井下输送带上大块异物的自动、快速以及准确检测,设计了一种基于计算机视觉技术的大块异物检测方法。针对输送带中异物目标图像受煤尘干扰、输送带高速运动以及光照不均等影响造成传统图像检测算法难以准确检测问题,提出一种融合卷积块注意力模型的YOLOv5目标检测算法,记为CBAM-YOLOv5。首先,通过自适应直方图均衡化算法来增强煤矿井下输送带图像的对比度,减少煤尘干扰;然后,针对输送带高速运动易导致待检测目标图像模糊进而造成目标难以被准确检测的问题,在YOLOv5算法框架下通过引入深度可分离卷积提高网络检测速度,并通过优化检测网络的损失函数提高整个网络的检测精度;其次,针对受光照不均影响导致异物目标难以被准确检测的问题,通过在YOLOv5检测网络中引入卷积块注意力模型来提升图像中异物目标的显著度,增强异物目标在检测网络中的特征表达能力,进而提高异物目标的检测精度;最后,利用某煤矿井下输送带监控视频数据制备训练样本和测试样本,并将提出的算法与4种经典目标检测算法进行对比。实验结果表明:所提出的检测算法可以较好的解决异物目标检测时易受煤尘干扰、输送带高速运动以及光照不均对目标检测精度的影响,对于分辨率为1 280×720的图像平均检测精度可达94.7%,检测速度为31 fps。
- 郝帅张旭马旭孙思雅文虎王均利
- 关键词：输送带
- 基于OBE理念的《电机学》课程教学改革被引量：6
- 2020年
- 基于OBE的教学模式是目前国内高等教育的发展趋势。文章在分析了传统《电机学》课程教学中存在的问题后,基于OBE理念,提出了针对性的教学改革措施和方法,包括采用以问题为牵引的教学方法,采用校内教师和企业专家的双师授课机制以及建立多元化的课程考核体系。通过文章提出的教学改革方法能够提高学生分析和解决实际问题的能力,也为相关专业课程的改革提供一定的借鉴。
- 郝帅马旭孙思雅高瑞
- 关键词：《电机学》教学改革
- 一种C/HfC-ZrC-SiC超高温陶瓷基复合材料及制备方法
- 本发明涉及一种C/HfC‑ZrC‑SiC超高温陶瓷基复合材料及制备方法，在C/C复合材料中引入硅铪合金和硅锆合金，利用硅铪合金熔体及硅锆合金熔体与碳基体反应，采用反应熔体浸渗法，原位生成HfC、ZrC及SiC超高温陶瓷基...
- 范尚武寇思捷马旭马玉洁李伟
- 文献传递
- 基于TR-YOLOv5的输电线路多类缺陷目标检测方法
- 2023年
- 针对复杂环境中输电线路多类缺陷目标的多尺度检测问题,提出一种基于Transformer和感受野模块的YOLOv5输电线路多类缺陷目标检测算法,简记为TR-YOLOv5。首先,搭建了YOLOv5网络,针对复杂背景造成缺陷目标的显著性低,进而影响检测精度的问题,在Backbone部分引入Transformer模块,通过利用多头注意力结构获取特征图像素点间的相关性和全局信息,增强缺陷目标的特征表达能力,从而提升模型检测精度;其次,由于待检测目标受多尺度影响,在Neck部分引入感受野模块提取目标不同尺度的特征,利用空洞卷积增大感受野,为后续PANet结构保留更细致的特征,增强Neck特征融合能力,提高模型对多尺度缺陷目标的检测精度;然后,为了提升预测边框回归精度,引入CIOU函数,进一步提高算法检测精度;最后,利用某电力巡检部门近3年的数据对该算法进行验证。实验结果表明,相比于7种对比算法,本文算法具有较高检测精度的同时具有较好的实时性,其平均检测精度可达95.6%,1280×720分辨率的巡检图像检测速度为125帧/秒。
- 郝帅赵新生马旭张旭何田侯李祥
- 关键词：TRANSFORMER损失函数
- 基于跨尺度特征聚合与分层注意力映射的红外行人检测被引量：2
- 2022年
- 针对红外行人图像中受多尺度、部分遮挡以及环境干扰导致传统算法难以准确检测问题,提出一种红外图像行人检测算法。以CSPdarknet53作为主干特征提取网络,在输入端引入Focus模块以减少主干网络下采样过程中小尺度目标特征信息丢失;通过构建跨尺度特征聚合模块来融合主干网络不同残差层输出的全局特征和多尺度局部特征,提高网络多尺度特征聚合能力,提升网络检测精度;针对红外图像受自身成像机理以及复杂背景影响造成行人目标特征难以有效表达的问题,通过构建分层注意力映射模块来增强行人特征表达能力。为了验证所提出算法的优势,选取4种经典对比算法,并在3种公共数据集上进行测试验证。实验结果表明,该算法可以实现复杂环境下多尺度红外行人的准确检测,其平均准确率和召回率分别可达95.37%和92.99%。
- 郝帅高山马旭安倍逸何田文虎王峰
- 关键词：多尺度
- 基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪被引量：3
- 2015年
- 针对基于单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法易受光照变化、部分遮挡及相似干扰物的影响,而利用多特征融合的粒子滤波方法存在各特征权值、跟踪模板及窗口大小自适应选取问题,提出了一种基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪算法。采用颜色及边缘方向直方图来描述目标量测模型,通过分别计算这两类特征在候选目标与参考目标之间的Bhattacharyya距离来确定其各自特征的模糊测度,通过查取模糊规则表来自适应地确定两类特征的权重;将连续帧的多特征联合模板更新机制用于对初始目标模板的更新;针对目标发生尺度变化造成跟踪窗口难以自适应的问题,通过引入粒子离散度实现了跟踪窗尺寸的自适应调整。实验结果表明:所提出的跟踪算法位置平均误差小于8个像素,相比于传统方法可以有效克服光照、部分遮挡以及相似目标干扰等影响,具有较高的跟踪精度及较强的鲁棒性。
- 郝帅程咏梅马旭赵建涛刘虎成
- 关键词：粒子滤波多特征融合目标跟踪
- 一种C/C-SiC刹车材料表面耐磨Si-SiC涂层制备方法
- 本发明涉及一种C/C‑SiC刹车材料表面耐磨Si‑SiC涂层制备方法，特征包括：1)浆料的制备；2)在C/C刹车材料表面涂刷浆料；3)C/C刹车材料表面耐磨Si‑SiC涂层预制体的热处理；4)C/C刹车材料表面耐磨Si‑...
- 范尚武栾承华马旭李伟成来飞张立同
- 基于目标增强与蝴蝶优化的红外与可见光图像融合
- 2023年
- 针对传统红外与可见光图像融合结果存在目标模糊、纹理细节丢失以及伪影等问题,提出一种基于目标增强与蝴蝶优化的红外与可见光图像融合算法。针对红外图像因成像机理导致的融合目标边缘模糊问题,构造基于目标边缘强化的红外图像增强模块;为解决因可见光图像质量较低而造成的融合图像细节缺失问题,搭建基于带色彩恢复因子的多尺度Retinex可见光增强模块;然后,利用四阶偏微分方程-主成分分析法对红外和可见光增强图像分别进行边缘平滑处理,以解决融合结果存在的伪影问题;最后,为使最终融合结果突出目标的同时保留更多的纹理细节,设计了基于蝴蝶优化的图像重建模块,以实现重建图像权重的自适应分配。为验证所提出算法的优势,将所提出的算法在TNO,INO,M3FD以及RoadScene数据集上与6种经典算法进行比较。实验结果表明,相比于对比算法,本文算法的信息熵、空间频率、均方差、联合熵、视觉信息保真度和自然场景6个客观评价指标上分别平均提高了9.24%,38.88%,51.11%,4.65%,35.44%,19.36%,融合结果目标边缘清晰、对比度强、无伪影且纹理细节丰富。
- 郝帅李彤马旭何田孙曦子李嘉豪
- 关键词：图像融合红外图像可见光图像多尺度
- 基于小波变换和各向异性扩散的红外和可见光图像融合算法被引量：6
- 2022年
- 针对利用传统方法进行红外与可见光图像融合时易出现边缘模糊以及细节分辨能力弱的问题,提出一种基于小波变换和各向异性扩散的红外和可见光图像融合算法。首先,将红外图像和可见光图像利用小波变换进行多尺度分解,获取原图像所对应的高频部分和低频部分;其次,将高频部分和低频部分分别进行各向异性扩散,生成对应图像的基础层和细节层;然后,采用KL变换对异源图像的细节层进行融合,采用加权平均方法对基础层进行融合;最后,将融合后的细节层和基础层通过线性重构得到最终的融合图像。为了验证所提出算法的优势,将其与3种经典融合算法进行比较。通过大量融合实验表明,相比于其他3种经典融合算法,所提出的算法不仅实时性好,而且融合结果能够较好保留原图像丰富的细节信息,具有较高的清晰度。
- 郝帅安倍逸付周兴马瑞泽赵新生马旭刘彬
- 关键词：图像融合小波变换各向异性扩散多尺度分解
