基于运动与表象特征的广域船舶目标识别方法

[目的]旨在提出对航行于关键广阔水域内的船舶进行准确识别和定位的改进方法。[方法]运用视频监控的优点,综合采用基于背景差分算法的运动目标检测方法与基于深度学习算法的图像表象特征识别方法,结合目标的运动特征和图像表象特征,实现多维度广域船舶识别的功能,并对水纹降噪、多级运动检测、航道监控图像窗口分割检测等方法进行改进,进一步提高航行监控系统的船舶识别准确率。[结果]现场航道监控验证结果表明,采用所提改进方法可以准确识别航道监控画面中任意类型和尺度的船舶,且使用常规摄像头即可实现半径3 km范围内的船舶识别、定位效果。[结论]所提方法具有监控范围广、船舶类型全覆盖、自动目标识别、抗干扰能力强等优点。

面向轨道交通的MATLAB工程应用教学改革

针对轨道交通相关专业MATLAB工程应用的教学现状,按照新工科建设中对复合型、实践型、创新型人才的需求,结合国际工程教育最新模式CDIO和美国工程教育通用模式OBE,提出基于CDIO-OBE理念的MATLAB工程应用的教学新模式。以轨道交通人才培养目标为导向,按照“构思-设计-实施-运行”环节开展项目式教学,从教学内容、教学过程和教学组织形式方面对课程进行重构,极大提高了学生的课程参与度和学习兴趣,提高了学生的创新意识和工程实践能力,为培养轨道交通行业人才提供一个可行的教学实践方向。

新工科理念下以“教-学-做-赛-产”为五位一体的机器人课程教学方法研究

针对新工科教育对学生在工程实践能力与创新能力培养方面的要求,本文分析了机器人课程教学存在的问题,并提出了以学生为中心的教学理念,以提升学生的自学能力、工程实践能力与创新能力为目标导向,以“教-学-做-赛-产”为五位一体的教学方法,为高校的机器人课程教学探索了一种有效途径。