基于改进YOLO v4的轻量化烟梗识别方法

为完成烟叶精选工艺流程中打叶复烤后破碎烟叶的进一步去梗,实现破碎烟叶中烟梗的自动化检测,文章提出基于改进YOLO v4的轻量化烟梗识别方法。在YOLO v4基础模型上先后进行通道剪枝和层剪枝,大幅简化模型结构,改进后模型存储空间下降了93.77%,模型平均精度均值(mean average precision,mAP)和前向运算时间与基础模型持平。与同类别算法相比,模型精度平均提升8.7%,模型参数量大幅缩减。实验结果表明该实验剪枝模型更具轻量化,识别效果更好,能够满足实际生产需求。

基于Mask R-CNN和关键点提取的抓取位姿估计方法

针对工业现场中目标工件抓取位姿任意、在空间中散乱堆叠遮挡的问题,文章提出一种基于掩膜区域卷积神经网络(mask region-based convolutional neural network,Mask R-CNN)和关键点提取的抓取位姿估计方法。对抓取环境中待抓取工件与不可抓取工件采用实例分割,并构建抓取目标表面点云;对目标表面点云进行三维尺度不变特征变换(3D scale invariant feature transform,3D SIFT)关键点提取,对模板点云进行三维角点(3D Harris)关键点提取,以提取的关键点作为采样一致性初始配准(sample consensus initial alignment,SAC-IA)算法的初始值,减少点云配准的计算量,实现目标表面点云与参考模板点云粗配准,利用迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法进行精确配准。以三通和弯管作为实验对象,通过与单特征算子提取方法对比分析,表明该方法能够进一步降低点云配准时间,提高配准精度。

立德树人视域下中职学校课程思政建设路径研究

本文从立德树人的视域出发,探讨了中职学校课程思政建设的路径。首先介绍了立德树人的背景和意义,并阐述了中职学校课程思政建设的重要性。然后,分析了中职学校课程思政建设的难点和挑战。接着,提出了中职学校课程思政建设的路径,包括思政教育的渗透力、实践教学的重要性以及师生参与的共建共治机制。最后,总结了中职学校课程思政建设的收获和启示。通过本文的研究,可以为中职学校课程思政建设提供一定的借鉴和启发。

Words串串烧

最近“快乐厨房”生意兴隆得很啊,又有许多新的超级英语高手来大展厨艺了,而且是通过网络给小帅龙发的邮件哟!这样节省了很多时间,嘻嘻,还节省了邮费呢!哈哈,又有新邮件了,嗯——通过电脑就闻到串烧的香味了!不信?你也来闻闻看!