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，副教授，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篇，授权专利一项。承担模拟电路和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.
