基于图像处理技术的水面漂浮物检测方法

文章提出一种基于图像处理技术的水面漂浮物检测方法,该方法通过分析和处理水面图像检测水面漂浮物。首先,对原图进行感兴趣区域提取和仿射变换,划分水面区域;其次,使用HSI(色调、饱和度、亮度)颜色空间对水面背景进行提取与去除,减小水面对后期图像处理的影响;最后,经过图像去噪、灰度图像增强、灰度化和阈值化处理、形态学处理、边缘提取和轮廓提取等步骤,实现对漂浮物的检测。其中,灰度增强采用了非线性映射函数提升漂浮物的灰度特征,以便更好地分离漂浮物。使用实际水域采集的图像对检测方法进行验证,结果表明,该检测方法在特定水域能较好地完成水面漂浮物的检测,准确率在90%以上。

基于智能算法的软件测试方法研究

随着计算机技术的不断发展,软件规模和复杂度增加导致软件质量问题越来越严重。传统的软件测试方法存在测试覆盖率低、测试准确性差等问题。智能算法被提出作为一种新型的软件测试方法,可以提高测试效率和准确性。遗传算法可以自动化生成测试用例,具有高覆盖率和测试效率;神经网络则利用学习能力提高测试准确性和效率。智能算法还可以应用于缺陷检测和测试用例优化。未来,智能算法在软件测试中的应用还有很大的发展空间。

水下探测搜救机器人设计与实现

针对水下探测可能对潜水员造成伤害的问题,设计了水下探测搜救机器人。采用STM32处理器实时采集摄像头数据,通过WiFi模块和“5 dB增益天线”实时将图像数据发送给远程终端,实现环境探测功能;通过对图像数据进行处理控制自升压大功率双电机驱动电路工作,实现避障功能;通过采集光敏电阻数据,控制探照灯工作,实现照明功能;通过对无线遥控模块设计“收发时间交错规则”优化无线通信算法,实现全双工可靠无线遥控功能;最后,通过实验验证方案的有效性和可靠性。实验结果表明,水下探测搜救机器人图像传输稳定清晰无掉帧,水深5 m处无线遥控无障碍通信距离最远可达5 m,丢包率降为5%。

脑与认知科学课程的混合式教学探索与实践

分析脑与认知科学是结合心理学、神经科学、人工智能等学科,经过交叉发展而诞生,是智能领域最具挑战性和最活跃的前沿学科之一,提出在教学中采用混合式教学方法,提升课堂教学的学生参与度,针对该课程的总体规划内容,阐述混合式教学的探索和实践过程,说明教学效果。