任彦
- 作品数：81 被引量：251H指数：7
- 供职机构：内蒙古科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金内蒙古自治区自然科学基金内蒙古自治区高等学校科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程文化科学金属学及工艺更多>>
- 深度双重注意力的生成与判别联合学习的行人重识别被引量：5
- 2021年
- 在行人重识别任务中存在数据集标注难度大,样本量少,特征提取后细节特征缺失等问题。针对以上问题提出深度双重注意力的生成与判别联合学习的行人重识别。首先,构建联合学习框架,将判别模块嵌入生成模块,实现图像生成和判别端到端的训练,及时将生成图像反馈给判别模块,同时优化生成模块与判别模块。其次,通过相邻的通道注意力模块间连接和相邻空间注意力模块间连接,融合所有通道特征和空间特征,构建深度双重注意力模块,将其嵌入教师模型,使模型能更好地提取行人细节身份特征,提高模型识别能力。实验结果表明,该算法在Market-1501和DukeMTMC-ReID数据集上具有较好的鲁棒性、判别性。
- 张晓艳张宝华吕晓琪谷宇谷宇刘新王月明李建军
- 关键词：图像生成
- Transformer与CNN融合的单目图像深度估计被引量：3
- 2022年
- 针对单目视觉图像深度估计时存在精度低的问题,提出一种Transformer和CNN融合的单目图像深度估计方法。首先,采用ResNet-50作为编码器-解码器网络的主干网络对图像特征进行提取,同时在编码器-解码器网络中采用层级融合的方法,将编码器各层级特征进行融合作为解码器的输入,提升深度估计网络对多尺度特征信息的利用率。其次,采用Transformer网络对解码器的输出特征进行全局分析,Transformer网络中的多头注意力机制从解码器输出的深层特征中估计深度信息,提高深度估计网络对多尺度特征的提取能力进而提高深度图的精准度。在NYU Depth-v2数据集上完成模型有效性验证。实验结果表明,与多尺度卷积神经网络相比,该方法在精度δ<1.25上提高24.3%,在均方根误差指标上降低61.3%。证明其在单目图像深度估计的可行性。
- 张涛张晓利任彦
- 关键词：TRANSFORMER单目视觉
- 一种光电跟踪系统分层串级控制方法
- 本发明公开了一种光电跟踪系统分层串级控制方法，属于光电跟踪系统视轴稳定控制的技术领域，该方法包括以下步骤：S1：基于扩展卡尔曼未知输入观测器，补偿光电跟踪系统各执行机构的扰动，增强光电跟踪系统多执行机构的协调性能，并得到...
- 任彦单俊茹崔巍赵利云刘慧博苏楠高晓文李小丽
- Industrial800xA系统在Φ159mm钢管生产线的应用
- 2015年
- 介绍ABB Industrial 800x A系统在包钢无缝钢管厂Φ159 mm生产线的应用,主要包括工艺流程系统配置、软件控制功能、性能分析等内容。该系统的使用显著地提高了无缝钢管生产的自动化控制水平,有效地提升了生产节奏和控制精度,生产的稳定性和可靠性得到了有效保障。
- 田永俊任彦刘少伟
- 关键词：无缝钢管ABBINDUSTRIAL
- 轮式机器人三自由度视觉里程计研究
- 2022年
- 针对平面运动轮式机器人的二维运动特点,对视觉里程计进行降维处理.使用汉明距与等高约束条件相结合,滤除误匹配特征点对与彩色图匹配正确但深度图误差较大的匹配特征点对.降维处理后使用二维ICP算法进行相机帧间运动估计.通过实验进行验证,可有效地提高平面运动轮式机器人视觉里程计的运算速度与计算精度.
- 李少波巩泽辉崔桂梅任彦
- 关键词：视觉里程计轮式机器人SLAM
- 基于特征优选模型的Siamese网络目标跟踪算法
- 2022年
- 针对目标跟踪序列背景复杂、目标大尺度变化等导致目标辨识难度大的问题,提出了基于特征优选模型的Siamese网络目标跟踪算法。首先构建深度网络,有效地提取深度语义信息。再利用沙漏网络对多尺度下的特征图进行全局特征编码,将编码后的特征归一化处理,获取有效目标特征。最后构建特征优选模型,将解码获取的特征作为选择器甄别原特征图的有效特征并增强。为了进一步提高模型的泛化能力,引入注意力机制,对目标特征自适应加权,使其适应场景变化。最终提出算法在OTB100标准跟踪数据集测试成功率达到0.648,预测精度达到0.853,实时性为59.5 frame/s;在VOT2018标准跟踪数据集测试精度为0.536,期望平均覆盖率为0.192,实时性为44.3 frame/s,证明了该算法的有效性。
- 武永强张宝华吕晓琪谷宇谷宇刘新王月明李建军刘新
- 关键词：机器视觉目标跟踪
- 基于线反电势的无刷直流电机终端滑模观测器被引量：3
- 2019年
- 无刷直流电机在运行过程中经常使用位置传感器来实时反馈电机转子的位置,但是这样做的缺点就是降低系统的稳定性,提高了制造电机的成本和相对体积,所以使用无位置传感器来间接检测转子位置。在线反电势过零法的基础上,设计了终端滑模控制率,提出了基于线反电势的终端滑模观测器转子位置估计方法,不仅能准确观测转子位置,还削弱了传统滑模控制的抖振现象。仿真结果表明,线反电势过零点就是无刷直流电机换相点,终端滑模观测器能准确估算电机的线反电势及电机转速,有效抑制抖振,使系统的稳定性提高,能够适应无刷直流电机的工作条件。
- 刘慧博任彤辉任彦
- 关键词：终端滑模抖振无位置传感器
- YOLOv7遥感影像目标检测改进模型研究
- 2023年
- 卫星遥感影像具有成像面积大、小目标较多且背景复杂的特点,其中小目标分辨率低、分布不均衡,在检测时极易造成漏检错检。针对原始算法对遥感影像小目标检测效果不佳的问题,提出了一种改进的YOLOv7遥感影像目标检测算法模型。该改进模型通过引入浅层特征融合减少小目标的特征损失,并融合多头自注意力机制和密集连接,以改善复杂背景下遥感影像小目标检测性能较差的问题。为了验证文中所提算法的有效性,使用DOTA公开遥感影像数据集开展了对照试验,实验结果表明,本文算法15类平均准确率(mAP)为74%,相比原始算法提高了1.7%,较YOLOv3-CSP、YOLOv4-CSP、Resnet50、X50-CSP分别提升4.9%、16.2%、4.4%、4%,验证了所改进算法的有效性。
- 戚忠涛任彦高龙王永洁孙明星
- 关键词：遥感影像目标检测
- 基于多维度特征遥感图像分类方法的研究被引量：3
- 2022年
- 为了解决传统高光谱图像分类方法精度低、计算成本高及未能充分利用空-谱信息的问题,本文提出一种基于多维度并行卷积神经网络(multidimensional parallel convolutional neural network,3D-2D-1D PCNN)的高光谱图像分类方法。首先,该算法利用不同维度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取高光谱图像信息中的空-谱特征、空间特征及光谱特征;之后,采用相同并行卷积层将组合后的空-谱特征、空间特征及光谱特征进行特征融合;最后,通过线性分类器对高光谱图像信息进行精准分类。本文所提方法不仅可以提取高光谱图像中更深层次的空间特征和光谱特征信息,同时能够将光谱图像不同维度的特征进行融合,减小计算成本。在Indian Pines、Pavia Center和Pavia University数据集上对本文算法和4种传统算法进行对比实验,结果表明,本文算法均得到最优结果,分类精度分别达到了99.210%、99.755%和99.770%。
- 王佳鑫任彦王盛越高晓文叶玉伟
- 关键词：图像处理高光谱图像分类卷积神经网络遥感图像
- 滑模自适应控制在光电稳定平台中的应用被引量：12
- 2014年
- 针对高精度光电伺服稳定平台系统中摩擦和各种非线性干扰对跟踪精度的影响问题,提出了一种基于LuGre摩擦模型的积分型滑模自适应控制算法。首先建立了基于动态LuGre摩擦的伺服系统模型,根据LuGre模型,构造了一个非线性观测器来估计摩擦中的未知状态变量;然后设计积分型滑模自适应控制算法实现摩擦补偿和各种扰动的估计,通过设计最优的反馈控制律,保证了积分型滑模的收敛速度,并引入自适应思想设计滑模控制器,有效的减弱了滑模控制中的颤抖现象;最后利用Lyapunov理论证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明:所提方法有效的抑制了摩擦等各种干扰对稳定平台系统的影响,在提高系统跟踪精度的同时增强了系统的鲁棒性能,该方法也简化了设计过程,具有一定的应用价值。
- 任彦刘正华
- 关键词：伺服控制系统滑模自适应控制直流力矩电机
