基于天气数据增强和微调的苗期作物杂草识别定位模型

除草是提高作物产量的重要手段,而精准识别杂草种类是精确除草的前提。构建了SXAU杂草数据集,采用天气数据增强与在线数据增强相结合的方法提升Yolov8对杂草特征的提取能力,从而增强模型在实际应用中的效果,同时降低了计算机硬件的功耗。引入迁移学习,在公开杂草数据集上对Yolov8模型进行预训练,使用SXAU杂草数据集微调,以快速获取神经网络对杂草特征所需的相关参数。结合Yolov8算法和RealSense D435i深度相机,通过深度学习算法获取图像中作物与杂草的二维坐标,再利用深度相机得到目标三维坐标信息,实现对作物与杂草的空间定位。结果表明,基于天气数据增强和微调后的模型,平均检测精度和F1值分别达到97.43%和94.82%,平均检测时间为13.032 ms,优于Yolov7-tiny、Yolov5、Effcientdet等模型。研究结果可为轻量级杂草识别研究与智能除草机器人识别定位提供参考。

基于双目视觉去除附着噪声的改进算法

为去除因镜头或保护镜面上的附着物引起的图像噪声,提出一种基于双目视觉的快速去噪算法。首先通过引入分步匹配与积分图,实现实际视差图的快速计算。其次,利用双目相机与附着物所在镜面的间距计算附着噪声的理论视差,并结合实际视差图完成噪声定位。接着利用图像修复对噪声区域视差进行估计,得到被附着噪声所遮挡像素的视差。最后针对左图噪声像素,利用估计视差找到右图对应干净像素并替换,完成附着噪声去除。实验对比本文算法与现有的基于双目视觉去噪算法,结果表明,该算法在保证较好去噪效果的同时,去噪速度得到显著提升。本文方法对比学习类去噪算法,具有去噪效果稳定,不易误识别的优势。

谈谈如何教好“差生”

由于长期的应试教育,学校、教师在升学率及考分的压力下,自然地将教育工作的重心偏向了优等生。而对差生则往往重在"管住",使之不添乱子,不影响优生的学习就行。而对差生"教"的思考却较少。有些教师甚至错误地认为差生只可"管",而不可或不能"教"。在进一步深化教育改革,改革各种考试,招生制度,改革传统的人才观,全面推进素质教育的今天笔者认为,对差生不仅要"管住",更重要的是还要"教好",使之也成为某方面的有用之才。这是我们每位教师义不容辞的光荣职责,也是素质教育的迫切要求。因此,如何教好差生。

疫情在全国范围内大爆发的情况下分区逐步控制新冠肺炎疫情可行性分析

截止2020年11月,很多国家的新冠肺炎疫情已经在全国范围内大爆发。2020年1月底,中国的疫情在湖北大爆发,但是在其它省份还是零星产生,在这种情况下,其它省份在控制好自身的疫情的同时,还有能力支援湖北。但是现在很多国家全国范围内都爆发严重的疫情,几乎没有一个地区还有能力给别的地区提供很多支援,在这种情况下,需要考虑别的办法。如果先集中力量(国内其它地方克服困难腾出的人力物力财力以及国外的支援力量)控制一个地区的疫情,该地区疫情得到控制后,一方面要恢复经济,另一方面也尽力支援其它地区;一个地区疫情得到控制后,再安排一个地区集中力量控制疫情,按照这个方式,分区逐步控制全国各地区的疫情,最终让全国都走出疫情的阴影,在全国还有一些地方疫情得到控制前,疫情得到控制的低风险地区和疫情还没有得到控制的高风险地区的人员往来要严格进行隔离一定时间、核酸检测等防控措施。

依托班规加强班集体建设探析

规章制度是集体成员进行自我行为约束的重要依据。我们常说“有规可依”“有章可循”,强调的就是规章制度的重要性。作为班集体建设中的重要一环,班规的制定与实施对学生良好行为习惯的养成,班集体积极健康的发展起到了重要作用。如何制定班规如何呈现班规内容如何具体实施是我们在研究“规章制度建设”这一主题时主要思考的三大问题。

让班规伴孩子成长

一年级学生刚入学时,对校园充满了好奇。对他们来说,学校生活的方方面面都是新鲜的。从书包的摆放到学科知识的学习,每一件事都需要教师耐心细致的教导。入学一段时间后,学生的新鲜感消失,自身的认知和行为问题会逐渐暴露出来,班主任要及时进行干预和引导,此时班规的制定就显得尤为重要。在班会课上,我通过播放校园电视台制作的宣传视频《我们的一天》,带领学生梳理学校生活。根据视频画面,由学生简单说出校园生活中每项内容的具体要求。

在班级卫生管理中培养学生生活素养

通过班级卫生管理培养学生的生活素养，让学生将良好的卫生意识内化为自己的行为，并通过良好的行为塑造自己的品质，是班主任日常工作中的重要内容。如何在班级卫生管理中培养学生生活素养呢？