陈辉东
- 作品数：9 被引量：63H指数：4
- 供职机构：北京联合大学更多>>
- 发文基金：北京市教委科技计划面上项目北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于深度学习的目标检测算法综述被引量：32
- 2021年
- 目标识别和定位是计算机视觉领域研究的主要问题,图像分割、目标跟踪、目标行为分析等都是以图像中的目标检测为基础的。随着深度学习技术的发展,目标检测算法取得了巨大突破。在广泛调研相关文献的基础上,对目标检测算法进行分析和对比,分别研究基于区域提取的两阶段目标检测架构和直接位置回归的一阶段目标检测架构的本质特点和发展过程,并提出未来的发展方向。
- 陈辉东丁小燕刘艳霞
- 关键词：目标检测卷积神经网络
- CCD图像传感器发展与应用被引量：20
- 2008年
- 主要介绍了线阵CCD、面阵CCD、帧转移CCD、ITO-CCD和电子倍增CCD等图像传感器的发展现状。以CMOS器件作为比较,探讨和研究CCD图像传感器的应用领域以及未来发展趋势。
- 寇玉民盛宏金祎陈辉东
- 关键词：电荷耦合器件分辨力
- 锁相环技术在测速雷达中的应用研究被引量：4
- 2009年
- 介绍基于锁相环多普勒信号跟踪的基本原理,给出锁相环的分析和锁相环滤波器的设计依据。在此基础上,着重对四阶锁相环实现多普勒信号跟踪速度进行了仿真,并提供了加快跟踪速度的可行方法。通过对锁相环的分析和仿真,达到优化设计锁相环电路在多普勒信号跟踪中应用的目的。
- 寇玉民金祎陈辉东
- 关键词：传递函数锁相环环路滤波器压控振荡器鉴相器
- 基于轻量化GoogLeNet模型的轨道扣件缺陷状态识别被引量：6
- 2023年
- 我国是交通大国,并正在向交通强国迈进。轨道维护至关重要,其中扣件的健康状态对于列车的运行安全不容忽视。然而,由于经典卷积神经网络模型的复杂度较高,尤其在识别速度方面无法满足轨道扣件状态识别任务对实时性的要求。鉴于此,设计了一种轻量化GoogLeNet网络模型,在保障模型精度的同时提升模型的推理速度。实验结果表明,轻量化GoogLeNet网络模型的分类精度为92.7%,FPS达到了254.2。相比于VGG16、VGG19和原始的GoogLeNet模型,其识别精度分别提高了21.7、19.5和8.6个百分点,单张图片的推理速度分别减少了3.637 ms、4.8247 ms和2.9432 ms。
- 李少佳胡美振陈辉东刘艳霞
- 关键词：轻量化图像增强
- 粮食湿度检测器
- 粮食湿度检测器，属于电子检测技术领域，由电源电路1、检测单元2、与检测单元2输入连接的探测装置4、与检测单元2输出连接的显示单元3组成，其特征在于：其中的探测装置4为箱式平行板电容器，铜板或铝板作为电容器的两平行板，分别...
- 寇玉民陈辉东
- 文献传递
