复杂环境下多任务识别的人脸口罩检测算法

疫情期间正确的佩戴口罩可以有效的防止病毒的传播,针对人员密集场所环境下往往存在复杂的干扰因素会导致对人脸佩戴口罩的检测任务产生影响,现有的基于Faster R-CNN检测算法无法满足复杂环境小目标的口罩佩戴检测,从而提出了一种基于改进Faster R-CNN的口罩佩戴检测算法,将传统的单一RPN网络模型改进使用多任务增强RPN模型以提高检测识别精度,利用改进的Soft-NMS算法删除区域候选网络输出的冗余候选框.同时使用了性能更好的CIoU损失函数替换了原本的IoU损失函数,充分考虑了目标与检测框之间的中心点距离,从而提高了检测的准确性将3000个样本图像按1∶3的正负样本数目比例对模型进行训练和实验验证.实验结果表明,与Faster R-CNN算法相比,本文算法分别在人脸检测精度和人脸口罩佩戴检测精度提高了7.15%和15.99%.其平均检测精度提升了11.57%,FPS提高了4.6.

基于NB-IoT的禽畜智能养殖监控系统

针对养殖场往往处在位置偏僻的地区这一现状下,ZigBee技术无法适应长距离信息传输的问题,采用窄带物联网(NB-IoT)传输及多传感器信息融合技术,设计出成本低廉、能耗较低、覆盖面广的禽畜智能化检测系统。系统由现场检测控制终端、适配NB-IoT的云平台端和移动端App和网页端等三部分组成,可以有效地实现对环境的自动采集和调控。采用与养殖企业合作的方式进行了实测分析,所设计的系统可以代替人工准确完成禽畜养殖数据的检测工作以及根据指令完成环境自动化调节设备状态的功能,对于优化养殖从业者的管理具有一定的应用价值。

基于6E教学模式的STEAM教学设计--以“力的合成和分解”教学为例

当今物理教学依旧存在教师占绝对主导权,学生缺乏动手、缺乏思考等现象,这种传统的教学模式缺乏新颖性,已经无法激发生活在互联网时代的学生的学习兴趣。基于STEAM教育理念,采用6E教学模式进行教学设计,引导学生参与探究性的教学活动,培养学生的动手操作能力,以期激发学生的学习兴趣,并获取整合性的知识和技能。