“互联网+”背景下JAVA课程改革思路研究

JAVA程序设计课程是计算机科学的主干课程,传统的教学重理论、轻实践,教学方式单一,对学生学习兴趣引导不足,学生两极分化。为了让学生更好的学习JAVA程序设计,结合多年的教学实践,分析JAVA程序设计课程教学中存在的问题,提出了以提高教学质量、提升学生的自主学习能力为目的,借助高水平的互联网资源,重构教学方案,探索新的教学模式。主要包括:引入分层次教学、注重计算思维培养;利用网络资源,结合分组教学,建立结构合理的学习团队,提升学生学习主动性;注重激发学习兴趣,将课程思政元素贯穿教学始终,即树业又树人;以及研究合理的激励和评价机制,保护学生积极性等教学改革措施,以提高课堂教学质量、培养学生自学习能力。

植物叶片轮廓特征提取方法研究

根据植物叶片形态特征中锯齿和叶裂的重要性,设计了基于链码的研究方法。通过对叶片图像预处理得到叶片的轮廓曲线、结合基于链码的拐点检测方法和基于链码差的边界凹凸性判别方法确定锯齿点和叶裂点、改进基于链码的目标面积计算方法计算锯齿和叶裂的面积。从锯齿和叶裂的面积和周长占整个叶片的面积和周长的比例以及叶片包含的锯齿和叶裂数三个方面对叶片进行描述。实验对3种共70张叶片提取特征,归纳特征阈值范围。实验结果表明新方法可以大大提高计算面积的精确度,并且这三个特征可以体现出不同种的植物叶片,可以作为新的特征值,为识别植物物种和分类提供帮助。

基于小波域的图像超分辨率重建方法

传统的基于CNN的方法在对低分辨率图像进行重构处理过程中,并未将图像中的低频结构信息和高频细节信息进行区别处理,且网络的层与层之间缺乏信息交流,从而造成高分辨率重建图像结果中出现信息缺失。为获取更多图像各层次特征的结构与细节信息,本文构建了基于小波域的残差密集网络(WRDSR)。该网络在二维离散小波变换形成的小波域内,利用密集连接和残差连接对图像不同频率的信息进行充分提取后,将融合后的特征输入到亚像素卷积层生成高分辨率图像的小波子带图像,最后通过二维离散小波逆变换生成高分辨率图像。与Bicubic、SRCNN、VDSR、LapSRN、DWSR、SDSR等算法相比,WRDSR在评价指标PSNR/SSIM上平均提高了2.824 dB/0.0595、0.747 dB/0.0168、0.016 dB/0.0024、0.025 dB/0.0043、0.21 dB/0.0047和0.20 dB/0.0057,在更高效地利用原始图像信息的同时,解决了信息缺失的问题,使得重建图像的纹理更清晰,细节更丰富,视觉效果更佳。

基于Faster R-CNN的榆紫叶甲虫识别方法研究

针对传统图像识别方法中利用人工设计特征提取模板对昆虫的识别精度不高的问题,提出了基于K-means聚类的深度学习网络模型Faster R-CNN对图像中的目标进行识别。该方法用K-means聚类算法,结合BWP指标对训练数据标签的长宽比值进行聚类,用新的聚类中心点代替标准Faster R-CNN网络中生成初始候选框的长宽比值;对生成初始候选框的尺寸加以改进;将训练数据送入改进后的Faster R-CNN网络进行训练。实验结果表明,在识别具有特定长宽比例的目标时,加入聚类策略的Faster R-CNN网络较标准Faster R-CNN网络有较强的鲁棒性,有效克服了叶片豁口或孔洞造成的冗余现象、榆紫叶甲虫甲壳反光的干扰、相邻的榆紫叶甲虫特征的互相影响和其他与榆紫叶甲虫有相似特征的种类昆虫的干扰。最终达到94.73%的识别精度,较标准网络提高了4.15%。该方法可有效克服传统昆虫检测中特征提取模板的局限性,对识别昆虫这种特征细腻,姿态多样的目标有重要意义。

多先验融合的图像显著性目标检测算法

为了更加准确地检测出图像中的显著性目标,提出了多先验融合的显著性目标检测算法。针对传统中心先验对偏离图像中心的显著性目标会出现检测失效的情况,提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大致位置,以凸包区域中心计算中心先验。同时通过融合策略将凸包区域中心先验、颜色对比先验和背景先验融合并集成到特征矩阵中。最后通过低秩矩阵恢复模型生成结果显著图。在公开数据集MSRA1000和ESSCD上的仿真实验结果表明,MPLRR能够得到清晰高亮的显著性目标视觉效果图,同时F,AUC,MAE等评价指标也比现有的许多方法有明显提升。

POKD-tree:一种有效的SIFT图像特征点匹配方法

为解决SIFT算法计算复杂,且算法效率不高的问题,提出了POKD-tree算法(分区优化kd树搜索算法)。首先,利用SIFT算法提取图像的特征点,以图像特征点集在X和Y方向中跨度最大的方向为分区直线的方向,计算图像特征点集的质心,用通过质心的分区直线来进行图像分区;采用欧式距离对图像进行特征点匹配,首先进行对应搜索匹配,同时为了解决分区误差,在进行对应搜索之后再进行交叉搜索。通过实验证明,POKD-tree算法在匹配的效率上要优于BBF算法和RKD-tree算法。

自然场景图像中叶片区域快速多阈值提取方法

针对自然场景中植物叶片图像分割效果不佳,难以从含有多个叶片的图像中提取出完整叶片区域的问题,提出了一种叶片区域的快速多阈值提取方法。首先,使用人工蜂群算法优化Otsu多阈值选取的过程,以类间方差为适应度函数获取最优的多个阈值,在获取最优多阈值的过程中以迭代的方式自适应地确定出适合于叶片图像的分割阈值数目,然后使用边缘检测,逻辑运算和形态学操作等从多阈值分割结果中去除背景元素,提取独立、完整的叶片区域。实验结果表明,当对包含一个和多个叶片的自然场景图像进行处理时,该方法能够较为快速地得到更为完整、准确的叶片区域。

基于对称性区域过滤的显著性区域检测方法

为获得精确、完整的目标区域分割图,提出一种基于对称性区域过滤的检测方法来进行图像分割。利用改进的简单线性迭代聚类算法将图像分割成若干超像素,并以超像素为节点建立吸收马尔科夫链。计算转移节点到吸收节点的被吸收时间,将其作为显著值来获取显著图。根据图像目标区域的对称性特征,对显著图进行对称性检测,获取对称轴,通过两侧像素点到对称轴的距离对图像显著值进行区域过滤,从而获得目标图像分割区域。实验结果表明,该方法提取的图像显著目标区域较阈值分割法、最小生成树法和LRR法提取结果更为完整。

三次NURBS曲线的Obrechkoff参数化插值算法

针对工程实践中对复杂曲线曲面零件高精度加工的要求,提出一种基于单步四阶Obrechkoff参数化法的三次非均匀有理B样条(NURBS)曲线的插值算法。该算法通过后向差分代替微分的方法,对Obrechkoff法求解微分方程的参数化插值算法进行了合理的简化,降低了计算复杂度,有效地保证了计算的精度和插值的实时性。考虑参数化算法对插值曲线的光顺性影响,在MATLAB上与累计弦长参数化法和阿当姆斯参数化法进行仿真比较。结果表明,该算法对应的插值曲线平均曲率最小,光顺性最好。

基于前向搜索的快速视差范围估计方法

在立体匹配中,设置合理的视差搜索范围能够提高匹配的速度和精度。为此,提出了一种基于前向搜索的图像迭代细分方法用以估算视差范围的上下限。将参考图像均分为若干个图像块,在对每一块的匹配过程中,采用前向搜索策略,对当前匹配块继续均分成若干子块,并对其子块进行相似度匹配。在计算视差范围上限时,用当前块的子块视差中的最大值来表示其视差值,找到视差最大的图像块后继续迭代细分,直到得到稳定的视差范围上限。在计算视差范围下限时,用当前块的子块视差中的最小值来表示其视差值,找到视差最小的图像块后继续迭代细分,直到得到稳定的视差范围下限。实验结果表明,采用前向搜索策略计算视差范围的方法,在搜索空间降低比率达到28.8%的同时能够达到98%的命中率,相较直接进行匹配误匹配率降低了47.4%,能够得到更精确的视差范围。

机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法

为了降低机器人避障算法的复杂度、提高避障效率,提出了一种在避障前对检测到的障碍物的刚柔性进行判定,从而除去不需要进行避障处理的柔性物体的方法。具体方法是将提取出的视频图像的帧图序列进行处理后叠加,提取叠加图像外边缘的特征点,变换坐标系后进行曲线拟合,得到特征曲线的方程式,根据其计算出障碍物的带权柔度,将障碍物的带权柔度和柔度阈值作比较,当障碍物的带权柔度大于或等于柔度阈值时,障碍物为柔性物体;否则,障碍物为刚性物体。此外,提出了一种物体刚柔性的误判情况和解决方法以及在无风或微风情况下该方法局限性的解决方案。实验结果证明,这种方法可以很好地判别物体的刚柔性。

刨花切削控制参数优化的计算机视觉方法研究

将计算机视觉技术与数控技术相结合,运用计算机视觉技术对刨花切削过程中产生的视频图像序列进行分析,通过研究刨花切削控制参数与监控所得的视频图像之间的关联来对切削参数进行优化,实现对刨花的尺寸、厚度等形态更灵敏、更精确的控制,进而实现人造板加工过程的数控化、智能化。

大数据环境下超声波焊缝缺陷识别方法的研究

为了解决常规超声波焊缝缺陷识别方法分类模型固定和训练集规模有限而难以体现不同缺陷的差异性和同类缺陷的多态性的问题,结合当今大数据环境下的数据分析策略和基因缺陷识别中匹配的思想,通过主成分分析和CURE聚类算法将缺陷回波信号编码转换成可进行匹配的对象,进而将当前检测缺陷特征与历史检测数据进行匹配,并利用最近邻方法实现了对缺陷历史检测数据集的扩充。通过在R上应用基于基本空位罚分的Smith-Waterman比对算法进行仿真实验验证了该缺陷识别方法是可行的,有效地识别了气孔、夹渣、裂纹、未焊透和未熔合五类常见缺陷,具有较好的识别准确率。

基于Hadoop Streaming的Last比对软件并行化的研究与实现

随着下一代测序技术的到来,单机版Last比对软件已经不能满足海量数据的处理需求。使用Hadoop Streaming技术将Last比对软件快速部署到云计算环境中,解决当前单机版Last比对软件处理大数据能力差的问题。通过自定义的基于NFS文件系统的数据集切分方法和基于Partitioner的任务分配方式能够实现均衡高效的数据切分,并保证并行化粒度可控。实验结果表明,在保证与单机运行结果一致的情况下,这种方法能有效缩减软件运行时间,具有较高的加速比。

基于分割间测地距离的局部立体匹配方法

针对应用自适应权值法得到的视差图不平滑的缺陷,通过理论分析,将自适应权值法与图像分割先验相结合,提出了新的基于分割间测地距离的颜色差异函数,用于计算局部支持窗口的权值。新方案的主导思想是:在匹配时对图像进行分割,将局部方法中的支持窗口看作不同分割区域的集合,使用测地距离函数为窗口中每个分割分别计算权值,计算匹配代价,最后运用WTA方法确定视差。与原自适应权值和原基于分割方法对比,实验结果表明该方法有更好的表现。

基于粒子系统的切割机割焰可视化建模及仿真

根据火焰切割机割焰形态及颜色变化特性,利用粒子系统理论,建立了以切割气体成分比例为输入参数的计算机仿真模型。该模型可以根据参数值的不同,生成具有不同形态和颜色特征的割焰仿真效果。给出了基于OpenGL图形接口对该模型进行程序实现的关键代码。实验结果表明,利用该模型生成的割焰效果与实际割焰视觉效果非常接近,能够提高火焰切割机切割过程可视化仿真的真实感和可信性。

盘式刨花机控制系统的设计与应用

本文利用欧姆龙PLC为新开发的盘式薄片刨花机设计控制系统,实现生产过程的自动化,分析盘式刨花的机控制原理,详细描述PLC的硬件组成、软件流程以及系统功能的实现。

开放式数控线切割机加工仿真系统译码器研究

提出了一个线切割数控机床加工仿真系统数控程序译码器的组织结构,给出了相应的工作流程。该译码器可实现上下异型工件数控仿真程序的译码及轮廓生成,结合显示模块可方便地实现加工过程的动态仿真。

数控仿真中译码器的研究应用

数控仿真中译码器对仿真的精确程度起关键作用。本文给出了数控仿真中译码器的实现方法,重点研究了译码器中的词法分析器、语法分析器、语义分析器和G代码编译的实现过程。

长条薄片刨花加工过程动态仿真技术研究

提出了动态仿真系统的总体结构和工作流程,简要叙述了基于数字图像处理技术对长条薄片刨花进行三维重建的方法,给出了从图像坐标系到OpenGL纹理坐标系的变换公式。提出了刨花图形在三维坐标系的运动模型,给出了该模型的输入输出参数和详细计算过程,并利用该模型实现了刨花运动的位置控制。最后,结合OpenGL图形接口对系统进行了实现,仿真效果与实际系统相似度很高。