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制造业,汽车制造业

针对车辆的检测与识别、基于视觉的目标跟踪、网络模型的轻量化等任务，提出了基于SwinDeformableTransformer网络的SwinDeformableTransformer-BiPAFPN-YOLOX目标检测算法。该算法加强了骨干网络的特征提取能力，显著了提升了二维目标检测的精度，特别是对于密集场景中小目标的检测，

(1)提出了一种基于重要区域的重建可变性自注意力机制，将注意转移到重要区域，该区域被分配更多的局部密集注意，进而对其中的目标进行全局建模，提高远距离的关系建模能力与效率；(2)构建了一种新的主干，提高了特征提取能力和速度。(3)引入BiPAFPN作为YOLOX的特征聚合网络，它可为输入的多尺度特征设置不同的权重，突出重要特征的贡献。

时培成 博士 教授 博士研究生导师 主要研究方向：车辆系统动力学与控制、智能网联汽车、无人驾驶汽车。目前正在主持的科研项目有：安徽省重点研究与开发计划项目（名称：特定场景无人车通用化全线控底盘开发与产业化应用，编号202104a05020003）、安徽省支持研发创新项目（皖三重一创）（名称：基于前视感知的高级驾驶辅助系统（ADAS）研发及应用，皖发改产业函[2020]479号）。 近年来完成国家自然科学基金1项（轮毂驱动电动汽车垂向机-电耦合振动机理研究，编号51575001）、安徽省科技攻关项目1项（四轮毂独立驱动电动汽车关键技术及样车研制，编号1604a0902158）、安徽省自然科学基金项目1项（并联多维隔振平台动力学性态研究，编号1508085ME70）。获安徽省科技进步二等奖1项(编号J-2020-2-141-R2)、安徽省教学成果奖三等奖1项(编号2019jxcgj820-1)、国家授权发明专利48项；

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