人工智能背景下交叉跨学科电子信息专门人才培养体系研究

在人工智能背景下,以交叉跨学科的方式探索电子信息专业的再建设和再升级,并分析目前电子信息专业面临的问题和瓶颈,探索战略升级和创新路径,以实现培养交叉跨学科的专门应用型人才。

应用型高校工科创业教育目标定位及发展

应用型高校工科创业教育对缓解社会就业压力,促进经济发展至关重要。应用型高校工科创业教育应合理分析社会创业现状,结合工科人才创新思维快、专业技术稳、实践能力强等特点,明确创业教育目标及发展定位,深入研究适合工科人才创业的新方法和发展,兼顾创业理论教学和实践教育,全面提高应用型高校工科学生的创业能力。

电子信息人才在产学研模式下的“学研”实践培养

产学研合作模式是高等院校培养创新型、应用型人才的重要途径,对促进地方经济和提升自身办学能力具有重要意义。从产学研模式的"学研"能力入手,提出培养电子信息专业人才的目标和定位,迎合社会对人才的需求,以工作过程为导向,市场需求为目标,采用理论知识和实践过程相结合的方式,在实践中探索培养应用人才的模式,深入对原有的教学模式的改革,强调理论基础知识的同时注重培养实践创新能力,以产学研合作中的"学研"教育创建实际有效的培养模式。

基于工程训练模式的嵌入式复合型拔尖创新人才培养的研究

信息产业近年来迅猛发展,嵌入式系统工程人才培养与产业发展严重脱节。基于这一现实,许多应用型本科院校开设了嵌入式系统的课程教学,但却没有形成完整的课程体系。文立足于嵌入式应用复合型人才的培养,结合社会现实,探索出一种基于工程训练模式的嵌入式复合型拔尖创新人才的培养方法。有效解决嵌入式实践教学中遇到的各种困难和问题,并适应形势的变化和发展,提高嵌入式专业人才的培养水平,以一种创新的工程训练模式培养社会需要的高素质嵌入式人才。

物联网创新应用型人才的层次化培养体系研究

结合物联网技术兴起成为社会技术主流的状况,培养符合应用型高校特色的高素质人才应规划全面完整的物联网创新应用型人才层次化培养体系,加强对应用型人才培养目标的严格制定,理顺层次化培养体系的引导方向与具体路线,保证教学培养效果的稳步上升,向社会企业输送新时代、新技术的物联网创新应用型人才。

结合视觉特性与灰度拉伸的直方图均衡化红外图像算法

针对现有的红外图像均衡算法存在数据丢失与清晰度低等问题,根据直方图与人眼视觉特性,提出一种结合视觉特性与灰度拉伸的直方图均衡化红外图像算法。采用截距和平滑法对直方图进行预处理,根据人眼的视觉特性对直方图进行背景与目标的区别,根据直方图均衡化实现算法的增强效果。实验结果表明,在不同复杂度的红外图像中,该算法均能够表现出良好的增强效果,对于具有明显边缘的图像,其图像增强效果最佳。

基于能量和地理信息的水下传感器网络协作传输技术研究

研究了一种适用于水下传感器网络的基于能量预测的分布式数据协作通信技术。针对水下复杂的监测环境、水下无线通信以及网络拓扑等动态特性,建立了一种基于H∞的节点能量预测算法,由能量和地理信息建立的二维表进行中继选择并建立了一种分布式数据协作传输技术。该技术根据水下传感器节点间无线链路的广播特性,根据H∞滤波器预测得到的节点剩余能量及其地理位置建立二维表,据此选择最优者作为协作节点,根据无线链路质量自适应选择放大重传和解码重传机制。数学分析表明,H∞滤波器对节点剩余能量的预测精度较高,而且该协作传输技术能够在有效地延长水下传感器网络生命周期的同时显著提高网络的资源利用率和系统吞吐率。

一种高效的小波Contourlet变换阈值去噪算法

针对现有图像去噪算法去噪效率与信号保真度不高的现象,通过研究小波变换与Contourlet变换,将其有机的结合在一起从而实现优势互补,并提出一种高效的阈值去噪算法,通过建立最大值列表,引入适当的阈值将其系数进行分类,并使用优化后的软阈值去噪算法与边缘优化算法对其分类处理,实验表明,该算法能够有效的对含噪图像进行去噪的同时保留其边缘信息,具有高效性、保真度高的图像去噪特性,在图像去噪领域有较好的发展前景。

基于OpenCV的双目立体视觉监控跟踪系统

现阶段的监控设备无法自主获取目标区域的距离信息,而且在一定范围之外,由于图像模糊程度加深而无法对特定个体进行识别确认。针对以上存在的问题,设计并开发了基于计算机视觉库OpenCV(IntelOpen Source Computer Vision Library)的双目立体视觉监控跟踪系统。利用OpenCV强大的计算机视觉和图像处理能力,结合自行研究的双目立体视觉测距改进法和轮廓搜索法,能实现对监控区域内的物体进行距离测量和轮廓识别。通过实验结果表明,基于OpenCV的双目立体视觉监控跟踪系统运行可靠稳定,在一定范围内达到了实验要求。

基于小波Contourlet系数相关性的红外图像增强算法

针对现有红外图像存在噪声干扰与边缘模糊等问题,提出一种基于方向高频子带各层间系数相关性的红外图像增强算法。利用各层间小波Contourlet系数相关性的不同,合理对图像进行去噪和边缘优化处理。提出一种适用于文章算法的阈值选择方法,从而得到更为精确的去噪和边缘优化效果。仿真结果表明,实验结果与预期目标相符,能获得相比传统增强算法更高的PSNR值与PAI值。

高校创新型实验室建设与管理体系的哲学性优化

高校是培养社会人才的主要场所,实验室则是学生成才的实训基地。本文集合多个学科并复合交叉学科的知识,结合相关哲学理论,利用人的心理特点,通过利用跨学科概念图、产品工序、知觉测量、动机和认知、元认知与元策略、竞争与认同等方式进行全面分析,分析了高校实验室从单学科向多学科变迁的优化方案和以师生心理特点为导向的实验室管理体系的完善策略。

基于概率优化的水下通道感知能量优化路由

针对水下传感器网络能量损耗较大,延迟较严重的问题,提出一种基于概率优化的水下通道感知能量优化路由(PPUN)。在能量优化上,针对水下节点随机覆盖存在的多余感测覆盖范围所造成的额外能量损耗问题,采用传感器节点数量的概率优化方法,在保证覆盖率和节点连通率的情况下推导出网络所需要的最小节点数目,从减少传感器数目的问题上来优化总体能量。而针对路由的能量损耗问题,在节点的链路规划上采用了通道感知路由算法,考虑了在一定能量损耗阈值条件下的最短节点路径,避免水下节点盲目选择能量损耗较大的最短路径而导致数据转发失败,消耗更多能量。延迟问题抓住主要的解码延迟问题进行了分析并利用HARQ-Ⅲ方案对延迟时间加以控制。实验对比分析表明,算法采取控制传感器数目和链路规划的方法,在实现能量优化上具有一定优势,延迟控制方案也得到了较好的效果。

基于协同路由架构的认知无线网络频谱及功率分配算法

为了在干扰较小的条件下最大化认知无线网络的吞吐量,提出一种新的频谱及功率分配算法。首先,该算法针对频带表现多样化带来的频谱选择问题,提出一种认知协同路由架构,协同路由能够利用底层路由和覆盖路由的频谱,并且规划出一条更短的路由路径。接着,提出链路速率最大化的目标函数,在不对主用户带来过多干扰的条件下,通过选择最佳的子频带和次用户发射功率来提升链路的吞吐量。最后,为协同路由引入剩余能量阈值和效用参数,减小链路中断概率以及网络的数据传输效率。实验仿真结果表明,该算法相比基于竞拍利润最大化的频谱分配算法和基于优化主次用户合作的频谱分配算法,数据包传递成功率分别提升了9.3%和6.1%,平均网络吞吐量分别高出24.5%和13.8%。

基于云计算的高校信息化虚拟学习体系的研究与探索

通过对移动学习的数据处理与存储的分析,提出搭建基于hadoop的信息化虚拟学习平台,并结合泛在学习的实际应用,构建信息化虚拟学习体系,利用云计算的海量数据与高处理能力,提升学生的学习效率,全面发展学生的综合能力。

交通流检测自适应带宽的均值运动多目标跟踪

研究道路交通车辆目标实时跟踪问题,要求跟踪检测要实时有效,数据准确。针对传统的粒子滤波(M ean-Sh ift)跟踪算法计算量很大,难以实现道路交通检测中的车辆实时追踪等数据。为解决上述问题,提出了一种改进的M ean-Sh ift目标跟踪算法。首先算法引入了一个预测矢量,用来预测目标在下一帧可能出现的位置,在跟踪时算法从预测的位置开始迭代,直至收敛于目标真实位置。最后给出了一段道路交通视频仿真。仿真结果表明,所提出的算法从很大程度上提高了原有m ean-sh ift算法的效率,有利于道路交通实时检测跟踪,为设计提供了参考依据。

融合运动幅度与方向特性的快速运动估计算法

针对目前运动估计算法搜索点过多与精确度低等现象,根据视频图像中运动块的运动幅度大小与其特有的方向特性,对运动估计算法进行改进。通过引入阈值的形式,快速而有效地对视频图像进行分类,并根据搜索点的分布情况,采用方向搜索模式对其进行分类搜索来减少所需搜索的点数。JM测试平台检验结果表明,该算法能够在保证视频质量的情况下实现以上目标,具有精度高、耗时少的市场优势。

基于人体特征识别和卡尔曼滤波的行人跟踪算法

为了提高行人检测识别及跟踪精度,提出一种基于人体特征识别和卡尔曼滤波的行人跟踪算法,该算法采用一种基于人体体型特征和行为姿态特征的识别方法来自动识别行人。行为姿态特征识别方法采用基于高斯混合模型的前后帧像素点概率匹配算法,并结合人体体型特征来提高识别人体目标的成功概率,接着采用方向梯度直方图用于目标检测的特征描述,最后通过卡尔曼滤波器预测目标的移动轨迹。在实验中,与两种红外线行人检测与跟踪方法的对比结果显示,该算法可以更准确地从移动物体中捕获人体目标,并进行实时跟踪。

比较教学法在重点课程建设上的新模式——以微机原理及应用课程为例

微机原理及应用属于理工科专业的专业基础课,在科学技术高速发展的今天,该专业课程的教学难免存在教材和教学内容陈旧、实验设备落后、实用性较差等现状。虽然采取了多元化的教学方法,但是其教学效果提升的难度依然较大,课程建设需要进一步改革。本文在引用传统的比较教学法的教学模式的基础上,对原有比较教学法模式进行拓展,衍生出新的教学模式,重视应用型人才和创新型人才的培养,以促进教学质量为中心的重点课程建设。

带色素信息蚁群检测的弱光环境人体跟踪算法

针对在弱光环境下的人体跟踪问题,本文提出一种带色素信息蚁群检测的弱光环境人体跟踪算法。通过利用蚁群优化算法检测监控帧图像里的物体边缘,并在初始帧图像里为聚集在边缘的蚁群身上标记色素信息,采用带色素的蚁群检测带信息素的蚁群并向其聚拢的性质来实现对处于弱光环境下的运动人体进行跟踪的目的。实验数据分析及仿真结果表明,本文的人体跟踪算法对处于弱光环境下的运动人体具有跟踪实效性,对存在噪声的图像也具有一定的鲁棒性。

电子信息专业创新型应用工程师培养途径研究

近年来信息产业作为国民经济主体得到迅猛发展,培养电子信息专业创新型应用工程师人才成为经济发展的迫切任务。在"卓越工程师教育培养计划"的背景下,从电子信息专业培养人才方面的要求,结合应用型本科院校的特色,从培养专业创新型应用工程师角度作为切入点,以工作过程为导向、工学结合、校企合作,提高学生创新能力和实践能力,探索创新型应用卓越工程师培养的有效途径和实施办法。