新课标中核心素养对“双基”“三维目标”的继承与超越

继承与超越是把握核心素养与“双基”“三维目标”关系的两个关键词。素养导向的新课标承认知识在教育中的基础性地位,各学科着重培育的核心素养普遍以中国学生发展核心素养为统率,以各学科知识和技能为基础。“三维目标”在拓展教育目标的全面性等方面超越“双基”,核心素养在将知识、技能、方法、情感等课程教学目标看作有机整体等方面进一步超越“双基”和“三维目标”,核心素养语境中的知识观和技能观在强调基于真实情境的应用与生成等方面较以往有了很大进步。聚焦核心素养,新时代课程教学改革应该在继承基础上超越,构建兼容“双基”与“三维目标”的核心素养结构模型,直观呈现三者的内在统一关系;合理定位聚焦核心素养的单元和课时教学目标,抓准教学设计的“牛鼻子”;基于多种教学方式的相辅相成培育核心素养,丰富课堂教学组织形式。

多模态融合的三维目标检测方法研究

针对点云稀疏性与无序性导致基于纯点云的检测算法容易出现远小目标漏检和误检的问题,提出一种融合图像特征与点云体素特征的多模态三维目标检测算法。在图像特征提取阶段,提出一种轻量级深度残差网络,减少图像特征通道数,使其与点云体素特征相一致,提高点云和图像特征的融合能力;在体素特征与图像特征融合阶段,提出一种双次特征融合网络,在保留原始体素特征结构信息的基础上将图像特征和体素特征进行融合,使点云具备丰富的语义信息,提高远小目标检测精度。在KITTI数据集上实验结果显示,与基线模型相比,对小汽车、骑行者与行人的3D平均检测精度分别提高了0.76个百分点、2.30个百分点、3.43个百分点。实验结果验证了所提方法对于解决远小目标误检和漏检问题的有效性。

基于多通道交叉注意力融合的三维目标检测算法

针对现有单阶段三维目标检测算法对点云下采样特征利用方式单一、特征对长程上下文信息的聚合程度无法满足算法性能提升需求的问题,本文提出了基于多通道交叉注意力融合的单阶段三维目标检测算法。首先,设计通道交叉注意力模块用于融合下采样特征,可基于交叉注意力机制在通道层面上增强多尺度特征对不同感受野下长程空间信息的表达能力;然后,提出级联特征激励模块,结合原始下采样特征对通道交叉注意力加权特征进行级联激励,提升算法对关键空间特征的学习能力。在公共自动驾驶数据集KITTI上进行了大量实验并与主流算法对比,本文算法作为单阶段目标检测算法,在车辆类别3个难度级别上的检测准确率分别为91.34%、79.85%和75.98%,较基线算法分别提升了4.83%、3.26%和3.32%。实验结果证明了本文算法及所提模块在三维目标检测任务上的有效性和先进性。

图像语义特征引导与点云跨模态融合的三维目标检测方法

受到场景的复杂性和目标尺度变化、遮挡等影响,三维目标检测仍面临着诸多挑战.虽然跨模态特征融合图像和激光点云信息能够有效地提升三维目标检测性能,但在融合效果和检测性能上仍有待提升,为此,提出图像语义特征引导与点云跨模态融合的三维目标检测方法.首先设计图像语义特征学习网络,采用双分支自注意力并行计算方式,实现全局语义特征增强,降低目标错误分类;然后提出图像语义特征引导的局部融合模块,采用元素级数据拼接将检索的图像局部语义特征引导融合点云数据,更好地解决跨模态信息融合存在的语义对齐问题;提出多尺度再融合网络,设计融合特征与激光雷达点云交互模块,学习融合特征和不同分辨率特征间的再融合,提高网络的检测性能;最后采用4种任务损失实现anchor-free的三维目标检测.在KITTI和nuScenes数据集中与其他方法进行对比,针对三维目标检测准确率达87.15%,并且实验结果表明,文中方法优于对比方法,具有更优的三维检测性能.

基于三维目标的方剂学课程教学实践

为了提高课程教学质量,培养德智体美劳全面发展的人才,文章首先分析了方剂学课程教学存在的问题,然后阐述了方剂学课程三维目标内容,最后论述了基于三维目标的方剂学课程教学实践。

基于多特征重构的三维目标反演算法

为了解决基于深度学习的三维反演方法中存在的内存占用大、训练耗时久的问题,提出基于多特征重构的三维目标反演算法.通过特征分解提取目标的水平区域、中心深度、垂直厚度和剩余密度4类特征,实现对三维模型的压缩,降低内存占用.设计多特征重构反演网络(MRNet),通过不同的Decoder实现对目标4类特征的预测,利用4类特征重构三维模型,实现对三维目标的反演.在网络输入端引入梯度联合实现对目标边界信息的增强.在跨层连接处引入CA注意力机制,实现对Decoder预测功能的分化,优化反演效果.模拟实验结果显示,MRNet的局部相对准确度相对于3D U-Net提升了30%以上,达到88.91%,每轮训练时间仅为3D U-Net的1/13.将MRNet应用于Vinton盐丘地区,较准确地得到了盖岩的分布情况,验证了MRNet具备一定的泛化性.

基于伪点云特征增强的多模态三维目标检测方法

环境感知是自动驾驶汽车落地的关键技术之一,它对于提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性至关重要.三维目标检测是其中的一项核心任务,旨在识别和定位三维空间中的物体,为后续决策提供重要的信息.点云和图像是该任务最常用的输入数据,点云由三维空间中不规则分布的点组成,而图像则是由二维空间上规则分布的像素组成.因此,点云和图像之间难以进行有效的融合.而伪点云作为一种点云表征的图像信息,近几年受到了该领域学者的广泛关注.现阶段基于伪点云的三维目标检测方法还存在伪点云特征提取粗糙和相应感兴趣区域(Region-of-Intersts,RoI)特征表征能力差的问题.本文针对上述问题开展研究,分别提出细粒度注意力卷积和多尺度分组稀疏卷积.细粒度注意力卷积将规则图像处理中常用的深度可分离卷积引入不规则点云的处理流程,并在此基础上嵌入通道和分组注意力机制,进行精细的特征提取,增强伪点云特征;多尺度分组稀疏卷积将格网池化后的Ro I特征分组,进行差异化特征学习,获取不同尺度的Ro I特征,增强伪点云Ro I格网特征的表征能力.基于此,本文在SFD(Sparse Fuse Dense)网络的伪点云特征提取流程中引入细粒度注意力卷积,同时在其伪点云Ro I特征学习流程中引入多尺度分组稀疏卷积,构建SFD++多模态三维目标检测网络.在权威KITTI自动驾驶数据集上的实验结果表明,SFD++每秒可以处理8.33帧数据,其精度在简单、中等和困难的三维汽车检测上达到95.74%、88.80%和86.04%,比次优SFD的精度高出0.15%、0.84%和0.58%.除此之外,一系列消融和补充实验结果验证了所提出卷积的有效性和相关参数设置的合理性.

面向三维目标跟踪的状态转换卡尔曼滤波方法

雷达及声呐系统采集的三维球坐标量测与运动目标的笛卡尔坐标状态呈非线性,导致跟踪精度受限,而具有强非线性的多普勒量测更难以高效利用。针对上述问题,构造由距离、俯仰角、方位角及其微分组成的状态向量,使测量方程线性化;在距离、俯仰角构成二维时变极坐标系中对常微分动力学方程离散化,再基于投影关系引入方位角,建立球坐标系中的典型三维常速度和常加速度运动模型;结合标准卡尔曼滤波在线性高斯框架下,实现跟踪以避免非线性误差。通过仿真验证了在包括多普勒雷达等若干三维跟踪场景下提出方法的有效性与性能优势。

融合体素图注意力的三维目标检测算法

目前基于点云的三维目标检测方法未能充分利用点云局部几何特征,导致对点云稀疏的目标检测效果不佳。为此,本文提出基于原始点云体素图注意力的两阶段三维目标检测算法(voxel graph attention region-CNN,VGT-RCNN)。通过多尺度体素特征插值计算网格中心点特征;在多尺度非空体素特征上构造局部图;通过图注意力机制对体素特征进行加权平均,充分提取并利用目标的局部几何特征完成检测。该算法主要针对当前二阶段算法在进行特征聚合时对不同体素特征的重要性考虑不足进行改进,引入可学习的权重矩阵,动态学习体素特性的权重,提高局部特征表达能力。本文在流行的KITTI自动驾驶数据集上进行了充分测试,取得了具有竞争力的检测效果,尤其是在对点云稀疏的汽车目标检测上,准确率有较大提高。本文还对检测效果进行了可视化分析。

基于边卷积与瓶颈注意力的点云三维目标检测

点云数据的高度稀疏特性使当前大部分基于点云的三维目标检测算法对点云的局部特征学习不足,且点云数据包含的部分无效信息会干扰目标检测。针对以上问题,提出了一种基于边卷积与瓶颈注意力的三维目标检测模型。首先,构建多层边卷积(Edge Convolution,EdgeConv),针对点云中的每个点,通过寻找特征空间上与其最接近的K个点,以构建K-近邻图结构,并学习点云的多尺度局部特征;其次,设计适用于三维点云数据的瓶颈注意力模块(Bottleneck Attention Module,BAM),每个BAM包括一个通道注意力模块和一个空间注意力模块,用于增强对目标检测有价值的点云信息,提升网络模型的表征能力。网络以VoteNet为基线,多层边卷积和BAM模块依次加入PointNet++网络和投票模块之间。模型在SUN RGB-D和ScanNetV2公共数据集上进行实验,并与13个当前先进的三维目标检测算法进行对比。实验结果表明,对于SUN RGB-D数据集,所提模型在交并比(Intersection over Union,IoU)为0.5时的平均精确率mAP@0.5达到了最高,并在床、椅子、办公桌等6个对象类别(共10个类别)达到最优准确率(AP@0.25);对于ScanNetV2数据集,模型的mAP@0.25和mAP@0.5均达到最优,并在椅子、沙发、照片等10个对象类别(共18个类别)达到了最优准确率(AP@0.25)。与基线VoteNet相比,所提模型在两个数据集上的mAP@0.25分别提升了6.5%和12.9%,消融实验证明了所加入的边卷积模块和瓶颈注意力模块的有效性。

指向三维目标的地理实验教学设计与实施策略——以“探究水土流失的影响因素”为例

设计地理实验探索地理原理、地理规律,是培育学生地理实践力的重要途径。本文以高中地理“探究水土流失的影响因素”实验为例,阐明制定三维目标要实现二维生一维、二维进三维,最终达成三维共生的目的。教学过程围绕三维目标设计五步流程,即“引入主题、设计实验、实施实验、交流反思、实际应用”,通过“五步”实现学为中心、生生合作共同演绎实验。在实验流程中实施“四式”策略:“情境式”唤醒、“引导式”对话、“反思式”沉淀、“生活式”回归,做到循序渐进,由低阶到高阶推进实验教学,提升学生的地理实践力。

结合视锥变换和RGB体素图的半监督三维目标检测

基于LiDAR、可见光等多模态传感器的高精度三维目标检测是自动驾驶领域的关键技术。为了提高目标检测的精度和方位感知能力,降低模型对于标注数据的依赖,结合视锥变换方法优化了三维点云方向特征提取策略,提出了一种基于视锥变换和半监督学习架构的三维目标检测技术。具体而言,基于通道注意力模块优化视锥体对远距离目标的感知能力,提出了RGB体素模块提升遮挡目标的识别精度。首先通过深度网络从RGB图像中提取纹理信息,将其与激光雷达的距离信息融合,以保持三维空间特征的完整性。其次,通过特征融合模块提取体素空间特征的权重。最后,采用自适应伪标签方法降低对标注样本的依赖,并基于群体投票方法进一步降低误报率。实验结果表明,该方法在KITTI数据集上取得了令人满意的成果,行人和车辆目标检测的准确率分别达到了56.30%和75.88%。该研究为未来在复杂的场景中实现高效的三维目标检测提供了思路,并为进一步优化自动驾驶的多模态数据融合技术奠定了基础。

基于强语义关键点采样的三维目标检测方法

目标检测算法中关键信息的特征提取是影响算法精度的重要因素。针对当前三维目标检测算法中存在的关键点采样困难、特征提取不充分等问题,借鉴PV-RCNN三维目标检测网络,提出一种基于强语义关键点采样的三维目标检测方法SSPS-RCNN(strong semantic point sampling RCNN)。在关键点采样阶段,该算法采用语义加权点采样和提案区域点过滤相融合的方法,获得更具特征代表性的采样关键点,以提升采样点中前景点的比例;在不增加网络结构的基础上,将语义信息重新加权关键点特征,以进一步细化关键点的特征贡献提升算法精度。在KITTI数据集上的实验结果表明该算法与现有主流算法相比,对减少物体检测中的漏检与错检问题和整体检测精度提升,表现出良好的稳定性和鲁棒性。

基于中心修正网络和分耦检测头的三维目标检测算法

本文提出一种基于中心修正网络和分耦检测头的三维目标检测算法。首先,采用三通道图像块表现形式处理三维输入信息,使用二维检测框滤除背景点,减少数据量;然后,采用基于CSP Darknet模块的中心修正网络将得到的图像块中心对齐到目标坐标系下的真实中心;最后,使用基于1×1卷积的分耦检测头分别对参数化三维包围框的类别和残差值进行分类和回归。实验结果表明,改进的检测算法在KITTI数据集的简单、中等、困难3种模式下的3D平均精度较同类型算法分别提高了2.82,5.54和3.81,取得了较好的检测结果。

基于点云的自动驾驶下三维目标检测

针对当前三维目标检测算法对行人、骑行人等小目标检测效果不佳的缺点,提出一种改进PV-RCNN的三维目标检测算法。改进关键点下采样方式,通过滤除背景及离群点提高关键点在目标上的命中率;设计多尺度区域建议网络,尺度匹配的特征图提高边界框的生成质量;使用加入方向感知的DIoU损失函数优化边界框的回归。实验结果表明,与基准网络相比,算法在KITTI测试集的车辆、行人和骑行人的mAP分别提高了0.77%、6.33%和2.05%,有效提高了网络性能。

基于GCR-PointPillars的点云三维目标检测

针对PointPillars算法中存在识别与定位不准确的问题,提出一种GCR-PointPillars三维目标检测模型,该模型首先在Pillar特征网络中引入全局注意力机制,学习点云特征之间的相关性,增强伪图特征的全局信息交互能力;其次,基于ConvNeXt V2重新构建特征提取网络,提取更加丰富的语义信息,从而有效提升网络的学习能力;最后引入RDIoU来联合引导分类和回归任务,有效缓解分类和回归不一致的问题。文中模型在KITTI数据集中与基准网络相比,汽车类别在简单、中等、困难三种难度级别下分别提高了2.69%、4.29%、4.84%,并且推理速度达到25.8 f/s。实验结果表明,文中模型在保持实时性速度的同时,检测效果也有明显提升。

基于卫星图像匹配的巡检无人机地面三维目标自动定位方法

无人机降低飞行高度以节省时间或扩展航程,会导致航片相幅减小、预测与真实位置重叠不足。为此,文章研究了基于卫星图像匹配的巡检无人机地面三维目标自动定位方法。首先获取无人机相机姿态数据,为后续处理提供基础;然后转换三维目标信息,提取三维目标特征,深度分析无人机图像;最后利用卫星图像匹配特征实现定位,精准匹配无人机与卫星图像,实现自动定位。实验证明,该方法定位性能优于对比方法,具有较高的准确性和稳定性。

基于改进PointPillars的激光点云三维目标检测

针对复杂场景下三维目标检测算法对小目标物体识别精度不高、容易出现错检漏检问题,提出一种基于改进PointPillars的三维目标检测算法,利用锥形点云获取物体的边界信息,抑制环境噪声造成的干扰;设计一种空间自注意力模块,捕获点云支柱间的全局上下文信息和空间信息,扩大点云特征感知范围,提升小目标物体识别在复杂场景下的鲁棒性;改进主干网络的下采样模块,采用ConvNeXt v2模块增强网络的特征提取能力。在KITTI数据集上的测试结果表明,相比PointPillars原始网络,改进算法在汽车、行人、骑行者类别上的平均检测精度分别提升了3.73%、5.89%、5.7%,证明了所提出方法的有效性。

基于自注意力机制的自动驾驶场景三维目标检测

本文针对汽车在自动驾驶场景下通过激光雷达进行环境感知时,三维目标检测对物体识别准确度不高和较小目标容易丢失的问题,提出了一种基于改进Pointpillars算法的三维目标检测方法。首先定义了一个TransformerBlock,是一个包含多头注意力机制的Transformer模块,然后将这个模块引入进行特征提取的Backbone中,实现了在网络特征提取阶段就可以通过自注意力机制来对上下文语义进行丰富以及获得全局特征,让算法的特征提取能力更强。在公开数据集KITTI上进行验证,实验结果表明:改进后的方法具有更高的检测精度,相比较于原网络,在3D场景下汽车类别在简单难度上检测精度提升了8.39%,自行车类别在中等难度上检测精度提升了8.66%,在其他类别上检测精度也均有一定的提升,证明了该方法的有效性。

基于红外与激光雷达融合的鸟瞰图空间三维目标检测算法

结合MEMS激光雷达和红外相机的优势,设计了一种简单轻量、易于扩展、易于部署的可分离融合感知系统实现三维目标检测任务,将激光雷达和红外相机分别设置成独立的分支,两者不仅能独立工作也能融合工作,提升了模型的部署能力。模型使用鸟瞰图空间作为两种不同模态的统一表示,相机分支和雷达分支分别将二维空间和三维空间统一到鸟瞰图空间下,融合分支使用门控注意力融合机制将来自不同分支的特征进行融合。通过实际场景测试验证了算法的有效性。