李斌
- 作品数：7 被引量：23H指数：3
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
- 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更多>>
- 复杂场景下深度表示的无人机目标检测算法被引量：11
- 2020年
- 复杂地物背景下的无人机检测是“低小慢”目标检测任务中的难点问题。针对环境物体的扰动、无人机目标小而导致无人机目标检测算法准确率低,提出一种基于深度表示的复杂场景无人机目标检测方法。针对无人机目标位置检测不准确的问题,采用广义交并比度量目标真实位置与候选目标位置的偏差。针对正负样本不均衡和易分样本多而导致的学习效果差的问题,通过焦点损失的调制系数,降低负样本和易分样本的损失贡献。调整位置损失与类别损失的权重,提升位置准确性。为了验证性能,建立了一个无人机数据集。实验表明该算法在无人机数据上比YOLOv3提升了20.04%,在PASCAL VOC上比SSD和Retinanet的检测精度提升巨大。
- 李斌李斌张彩霞杨阳
- 一种控制四足机器人运动的模糊控制器
- 本发明公开了一种控制四足机器人运动的模糊控制器，该模糊控制器的控制规则由四组自适应模糊控制规则组成，用于调制四足机器人的范德波尔神经振荡器拓扑网络。模糊控制器根据不同的环境反馈信号能够自适应地采用对应的规则调节范德波尔神...
- 王伟李逊李斌杨一平
- DSP体系结构下视觉监控优化方法研究被引量：2
- 2008年
- 探讨了智能视觉监控算法在TIDSP平台上的移植方法。详细介绍了算法优化、CCS编译器优化、C代码优化、汇编指令优化及存储器配置优化等优化技术。通过具体的监控实例,在TMS320DM642平台上实现了多个运动目标的实时检测、跟踪算法,结果表明,对DSP进行优化之后其性能获得了指数级的增长。
- 李斌李功燕许世颐田原
- 关键词：智能视觉监控
- 基于改进RetinaNet模型的接触网鸟巢检测被引量：6
- 2020年
- 鸟类活动故障已经成为高速铁路的主要隐患之一,找出和清理接触网的鸟巢是一种应对手段。传统的鸟巢目标检测方法需要人工提取特征,而手工设计的特征难以在复杂的接触网场景中保证泛化能力。针对该问题,本文提出使用基于深度学习的目标检测算法识别接触网鸟巢,并提出一种基于一阶段目标检测模型RetinaNet的改进模型,增加P2特征层,扩充网络的感受野范围,以更好地检测出目标较小的鸟巢。最后使用高铁车载设备的数据集对基于深度学习的目标检测算法进行了训练和测试。实验结果表明:基于深度学习的目标检测算法在接触网鸟巢检测任务上表现优秀,且改进RetinaNet模型的mAP值达到了90.4%,优于原模型,对于高速铁路的避障任务具有参考和应用价值.
- 刘国文张彩霞李斌李斌张文生
- 关键词：目标检测异常检测接触网
- 一种控制四足机器人运动的模糊控制器
- 本发明公开了一种控制四足机器人运动的模糊控制器，该模糊控制器的控制规则由四组自适应模糊控制规则组成，用于调制四足机器人的范德波尔神经振荡器拓扑网络。模糊控制器根据不同的环境反馈信号能够自适应地采用对应的规则调节范德波尔神...
- 王伟李逊李斌杨一平
- 文献传递
- 基于Xscale和多DSP的智能视频监控系统的设计与实现被引量：4
- 2009年
- 设计了基于PXA270Xscale处理器和多片TMS320DM642DSP处理器的并行智能视频监控系统,详细介绍了其体系结构的特点,关键模块的硬件组成及工作原理,并通过在该系统上实现运动目标的实时跟踪算法验证了系统的设计性能。验证结果表明,该监控系统具有处理速度快、接口丰富、成本低廉、可重构的特点,适合应用于视觉导航、安全监控等要求高速视频图像处理的场合。
- 李功燕陈晓鹏李斌田原
- 关键词：智能视频监控TMS320DM642PXA270并行图像处理
