基于卷积神经网络的虫情图像分割和计数方法

为提高虫情图像的分割和计数的准确率,提出了一种基于卷积神经网络的虫情图像分割和计数方法。该方法基于U-Net模型构造了一种昆虫图像分割的模型Insect-Net,将完整的虫情图像和切割后的虫情图像分别输入模型后,提取两者特征进行融合。将融合后的特征输入1个1×1的卷积层得到最终分割结果,再将得到的结果二值化后,采用轮廓检测算法将昆虫目标与背景分离并计数。实验结果表明,该方法在虫情图像中取得了较高的分割正确率和计数正确率,分别为94.4%和89.2%。用深度学习和卷积神经网络的方法有效提高了虫情图像的计数精度,并且为昆虫识别分类提供了大量的无背景数据集。

基于CDIO理念的创新创业教育与专业教育融合发展研究

创新创业型人才的培养对国家经济转型发展的作用举足轻重。培养创新创业型人才需要创新创业教育体制改革的推进。文章基于CDIO理念对创新创业教育和专业教育的融合进行分析,探讨影响创新创业教育与专业教育融合现状的因素,构建集课程体系、师资队伍、创业园模式、文化氛围和考核体系为一体的融合路径。

气象要素与高空建筑作业的关系分析

选取十组真实气象条件,业内专家进行高空作业适宜度评测,利用拟合和逐步回归分析法对专家评测问卷进行打分,生成用于计算高空作业适宜度的算式并总结气象要素对于高空建筑作业的关系。结果表明:湿度、降水、紫外线、风对于施工作业有负贡献,温度和能见度对于施工作业有正贡献;风随高度提升对于施工作业的影响加深;理想的工作条件应该是,边界条件内高温(30℃以下)、低湿、无风、无雾霾、无降水、多云或晴好的环境。在上述六大气象要素中降水对于高空作业适宜度影响最大,风速次之。本文所得公式可以运用于实际作业,为工期安排提供科学指导。