基于目标检测和迁移时间序列的教室人员检测

为了解决教育智能化重构中对于教室人员的高效监督管理和数据分析,结合单阶段目标检测算法的优良特性和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)良好的特征提取能力,提出了一种基于注意力机制网络和迁移时间序列改进YOLO目标检测算法的教室人员目标检测算法.首先,对源视频流进行逐帧抽取和非畸变的图像放缩,通过生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)进行图像超分辨处理;其次,对每帧图像进行多尺度采样和初步目标检测;然后,根据不同尺度得到的候选结果进行非极大抑制(non maximum suppression,NMS)以去除置信度较低的个体;之后,对候选结果进行融合,再使用交并比(intersection over union,IoU)进行重叠度计算以更新数据、去除重合或过于紧密的定位位置,然后将当前帧的检测结果与先前时间区间中的检测结果作为时间序列进行统计学数据迁移融合(time series migration,TSM)获得最后的检测结果.实验结果表明,本文方法不仅有效地提升了教室人员目标检测的准确率,并且可以进行实时检测.

我国博物馆旅游创新开发模式分析

随着当今城市休闲旅游的迅速发展以及人们生活质量的不断提高,博物馆旅游必定会逐渐的成为越来越受欢迎的一种城市休闲方式。然而,我国的博物馆旅游却面临着诸多市场开发手段落后、管理经营方式缺乏科学化和灵活性、产品形式单一等一系列有待于解决的问题,博物馆旅游的发展状况无法充分的满足当今旅游消费的迫切需求,旅游业和博物馆业未能通过二者的有机结合来各自的获取最大的发展,这和我国有着丰富博物馆资源和深厚文化底蕴的良好基础是非常不对称的。本文针对我国博物馆旅游的现状,深入的探讨了博物馆旅游创新开发模式,希望能够促进我国博物馆旅游的迅速发展。

科技馆安全科普宣传教育的现状、问题与对策

通过对科技馆安全科普宣传教育现状进行相关阐释,进一步强调要加强安全科普宣传教育的必要性,并进一步提出相关解决对策,对于科技馆安全科普宣传教育相关体制的完善、提高安全科普宣传教育水平以及促进广大人民群众树立安全观念起到一定的促进作用。