电子科学与技术

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  • 罗强
  • 来源: 更新时间:2024-03-30 21:10:46 点击数:次 字体:【

  • ​罗强


    研究方向:计算机视觉嵌入式技术电路与系统

    电子邮箱:13576918019@163.com

    简要介绍:罗强,男,中共党员,教授,博士毕业于杭州电子科技大学。现任江西科技师范大学信息与机电工程学院党政办公室负责人。江西省中级“双师型”教师(2022)江西省电子设计竞赛优秀指导老师2016-2022)、江西省工程师联合会会员(2022)。近五年,指导本科生获得全国大学生电子设计竞赛国家一等奖2项,二等奖1项,指导国家级大学生创新训练项目2项,编著本科教材1部,获得电工电子基础课程实验教学案例国家二等奖1项,主持教育部产学合作协同育人项目1项,主持省部级科研项目1项,横向课题1项;发表SCI/EI论文共计5授权专利一项。承担模拟电路电子课程综合设计本科生课程教学。

    代表成果:

    1. Luo Q, Wang J, Gao M, et al. G-YOLOX: A Lightweight Network for Detecting Vehicle Types[J]. Journal of Sensors, 2022, 2022. 1687-725X

    2. Luo Q, Wang J, Gao M, He Z, Yang Y, Zhou H. Multiple Mechanisms to Strengthen the Ability of YOLOv5s for Real-Time Identification of Vehicle Type. Electronics 2022, 11, 2586. https://doi.org/10.3390/electronics11162586 2079-9292

    3. Luo Q, Bao Z, Gao M, et al. An Improved YOLOX with C_Focus Module and Spatial Attention Mechanism for Traffic Sign Detection[C]// International Conference on Computer Engineering and Networks. Springer, Singapore, 2022.

    4. Run-Hua H, Luo Q*, Zhijian Y, et al. SCAM-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Spatial and Channel Attention Module[C]//International Conference on Computer Engineering and Networks. Springer, Singapore, 2022: 1001-1008.

    5. 罗强,韩润华,殷志坚,杨贞,余亮,熊朝松. 一种基于无人机和深度学习的农作物杂草检测方法及装置[P]. 江西省:CN114648500B,2023-04-07.