崔克彬
- 作品数：36 被引量：144H指数：7
- 供职机构：华北电力大学控制与计算机工程学院计算机系更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金河北省自然科学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电气工程电子电信轻工技术与工程更多>>
- 基于注意力机制和3D卷积神经网络的人体行为识别方法
- 本发明公开了一种基于注意力机制和3D卷积神经网络的人体行为识别方法,该人体行为识别方法构建了一个3D卷积神经网络,该3D卷积神经网络的输入层包括原始灰度图和注意力矩阵两个通道。该方法中构建了识别视频中的人体行为的3D C...
- 袁和金牛为华张颖崔克彬
- 一种用于跟踪分布式系统的数据片段的关联方法和装置
- 本发明涉及计算机技术领域，提出了一种用于跟踪分布式系统的数据片段的关联方法和装置，一种用于跟踪分布式系统的数据片段的关联方法包括：代理探针接收受监控事务传入的通信消息，根据通信消息判断是否处于受监控事务入口；如果处于受监...
- 熊伟袁和金崔克彬牛为华和宝同王若楠
- 基于卷积块注意力模型的非侵入式负荷分解算法被引量：18
- 2021年
- 非侵入式负荷分解技术可以深度挖掘用户内部用电数据、获取用电信息,具有广阔的应用前景。该文研究了非侵入式负荷监测模式下基于卷积块注意力模型的非侵入负荷辨识算法。该模型首先采用一种序列到点方法,以电源窗口为输入,目标设备中点为输出,然后使用卷积块注意力模型来训练学习目标设备特征,卷积块注意力模块通过引入空间和通道Attention机制可以有效提取有利特征,丢弃无用特征。基于REDD数据集的实验结果表明,该文模型在有效减少训练时间的前提下,显著提升了分解准确率。
- 徐晓会赵书涛崔克彬
- 用于绝缘子故障检测的CycleGAN小样本库扩增方法研究被引量：5
- 2022年
- 在深度学习的训练中,绝缘子检测需要大量的故障绝缘子,而实际难以获得大量故障绝缘子数据。生成对抗网络为扩增训练样本提供了可行的解决办法。在循环一致性生成对抗网络(CycleGAN)结构上补充缺陷绝缘子样本,通过更改损失函数来优化模型,将正向生成器生成的图像,输入到反向生成器,保持样本整体轮廓的同时,增加了差异性。将改进的CycleGAN模型与其他GAN模型在SSD目标检测方法中进行比较,结果表明改进的CycleGAN扩增数据集的方法相较于其他扩增方法在绝缘子掉串检测识别率上有明显提升。
- 崔克彬潘锋
- 关键词：绝缘子
- 融合注意力机制的多通道卷积与双向GRU模型的文本情感分析研究被引量：32
- 2019年
- 文本情感分析作为自然语言处理领域的一大分支,具有非常高的研究价值。该文提出了一种基于多通道卷积与双向GRU网络的情感分析模型。该模型首先使用多通道卷积神经网络对文本不同粒度的特征信息进行提取,提取后的特征信息经过融合送入双向GRU中,结合注意力机制获得文本的上下文情感特征,最后由分类器给出文本的情感倾向。注意力机制自适应的感知上下文信息进而提取对情感极性影响较强的特征,在模型的基础上引入Maxout神经元,解决模型训练过程中的梯度弥散问题。模型在IMDb及SST-2数据集上进行实验,实验结果表明本文模型较CNN-RNN模型在分类精确度上有了一定程度的提升。
- 袁和金张旭牛为华崔克彬
- 关键词：文本情感分析
- 基于EE-YOLOv8s的多场景火灾迹象检测算法
- 2025年
- 针对目前烟火场景检测中,光照变化、烟火动态性、复杂背景、目标过小等干扰因素导致的火灾迹象目标误检和漏检的问题,提出一种YOLOv8s改进模型EE-YOLOv8s。设计MBConv-Block卷积模块融入YOLOv8的Backbone部分,实现EfficientNetEasy特征提取网络,保证模型轻量化的同时,优化图像特征提取;引入大型可分离核注意力机制LSKA改进SPPELAN模块,将空间金字塔部分改进为SPP_LSKA_ELAN,充分捕获大范围内的空间细节信息,在复杂多变的火灾场景中提取更全面的特征,从而区分目标与相似物体的差异;Neck部分引入可变形卷积DCN和跨空间高效多尺度注意力EMA,实现C2f_DCN_EMA可变形卷积校准模块,增强对烟火目标边缘轮廓变化的适应能力,促进特征的融合与校准,突出目标特征;在Head部分增设携带有轻量级、无参注意力机制SimAM的小目标检测头,并重新规划检测头通道数,加强多尺寸目标表征能力的同时,降低冗余以提高参数有效利用率。实验结果表明,改进后的EE-YOLOv8s网络模型相较于原模型,其参数量减少了13.6%,准确率提升了6.8%,召回率提升了7.3%,mAP提升了5.4%,保证检测速度的同时,提升了火灾迹象目标的检测性能。
- 崔克彬耿佳昌
- 关键词：小目标检测
- 基于深度学习的白酒酒花实时分类方法被引量：1
- 2022年
- 目的:解决白酒传统摘酒方法“看花摘酒”的主观性和不稳定性,以及现有机器视觉酒花分类方法难以满足实时分类的问题。方法:轻量型YOLOv5以YOLOv5s作为初始模型,使用K-mean聚类的锚框取代默认锚框,以提高模型检测精度和稳定性,使用ShuffleNetV2网络替换YOLOv5s主干网络进行特征提取,以达到轻量化模型的目的,并增加CBAM注意力机制使模型更加关注酒花特征。结果:与YOLOv5s初始模型相比,轻量型YOLOv5模型占用内存减少92.5%,参数量减少93.7%,计算量降低63.4%,检测精度提升2.8%,FPS高达526。结论:轻量型YOLOv5降低了对硬件配置的要求,可以很好地实现酒花实时检测分类。
- 刘智萍崔克彬
- 一种基于深度学习的断路器动触头运动特性测量方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的断路器动触头运动特性测量方法，具体步骤如下：步骤S1：设置辅助标志物，采集高速图像序列；步骤S2：将高速图像序列输入至训练好的深度学习模型中，跟踪辅助标志物的运动轨迹；步骤S3：根据辅助标志...
- 崔克彬崔叶微刘智萍牛为华袁和金
- 基于卷积和Transformer的断路器动触头跟踪方法研究
- 2023年
- 测量断路器动触头运动特性有助于断路器运行状态的故障诊断。目前大部分测量方法为接触式测试,普遍存在安装不便、测量精度低的问题。为此,提出一种新的可以实现非接触式测量的算法。首先利用多尺度特征融合结构融合提取的多层深度特征,其次利用引入卷积操作的改进Transformer结构进行特征增强,最后通过预测头预测跟踪结果。实验结果表明,该跟踪算法相较于原算法,跟踪成功率提升了2.6%,精确度提升了13.9%,可以实现准确跟踪,进而得到断路器行程-时间曲线图,合理地反映了断路器操动机构的动作特性。
- 崔克彬崔叶微
- 关键词：断路器目标跟踪TRANSFORMER卷积神经网络
- 一种基于分数阶微分和多特征联合的稀疏表示跟踪方法
- 一种基于分数阶微分和多特征联合的稀疏表示跟踪方法，该方法在粒子滤波的框架下，首先，对目标图像区域进行分块处理，将其按照目标区域的特点，分成9个相关切不等的子块，提取每个子块的灰度特征和HOG特征，联合这两种特征对目标子块...
- 牛为华赵鹏崔克彬袁和金
