立德树人视域下高职院校课程思政建设实践探析--以机器视觉应用技术课程为例

高职院校人工智能技术专业开设机器视觉应用技术课程的目的是培养适应我国社会主义现代化需要的专业人才。在传授学生专业知识的同时,开展思想政治教育,有利于引导学生树立社会主义核心价值观。该文以机器视觉应用技术课程为例,通过探索开展课程思政的具体教学目标、教学设计和教学实施过程,融入课程思政元素,激发学生爱国情怀、求真务实和团结协作能力。

融合低层和高层特征图表示的图像显著性检测算法

为了有效地利用不同层次特征的互补性,提高鲁棒性,提出一种融合低层和高层特征的图表示的图像显著性算法.首先以超像素为结点构图,通过高层特征和底层特征差异定义该图的点和边的权重;然后根据该图模型构造不对称转移概率矩阵,并利用Markov随机游走算法进行求解,得到初始显著性图;最后结合中心先验及改进的边界先验得到最终的图像显著性结果.在4个公共数据集上与10种方法进行比较与分析,验证了该算法的有效性.

Tensor Flow在多模态目标检测中的应用

TensorFlow是Google开发的深度学习框架.本文通过在Windows系统下搭建环境,针对雾霾,雨雪等恶劣天气下目标检测效果较差,从而结合多模态视觉角度,利用TensorFlow深度学习框架进行多模态目标检测,从而实现TensorFlow在多模态目标检测中的应用.

远程监控在新能源汽车中的重要性

近年来随着国家政策对新能源汽车产业的大力扶持,新能源汽车产业发展迅猛,截止到2020年上半年新能源汽车保有量达到了417万辆。但是随着新能源汽车的使用量增加,出现的问题和抱怨也就变得越来越多,电动汽车安全问题多次成为大家谈论的话题,频发的新能源汽车问题早已引起相关部门注意,并且也出台相应的措施。就连被大家非常认可的某高端品牌电动汽车也在一年内出现多次自然事件,业内人士表示电动车一旦发生起火,扑救难度大,且复燃风险高,及时有效的安全预警信息已变得越来越重要。

媒体融合视阈下高职院校网络道德教育的对策研究

在全球化媒体融合形势的催逼下,媒体融合已经成为一种必然趋势。多元化的媒体平台,不仅大大畅通了大学生认知世界的渠道,也对他们在网络虚拟世界中的举止言行提出更高要求。针对高职学生在媒体融合背景下的网络道德教育现状,高职院校应突出网络道德教育的重要地位,明确网络道德教育的重要内容,凸显网络道德教育的重要主体,把握网络道德教育的重要环节,以期通过社会、学校以及学生形成教育合力,破解网络道德教育的实施困境。

融合外观和运动特征的在线目标分割

目的视频中的目标分割是计算机视觉领域的一个重要课题,有着极大的研究和应用价值。为此提出一种融合外观和运动特征的在线自动式目标分割方法。方法首先,融合外观和运动特征进行目标点估计,结合上一帧的外观模型估计出当前帧的外观模型。其次,以超像素为节点构建马尔可夫随机场模型,结合外观模型和位置先验把分割问题转化为能量最小化问题,并通过Graph Cut进行优化求解。结果最后,在两个数据集上与5种标准方法进行了对比分析,同时评估了本文方法的组成成分。本文算法在精度上至少比其他的目标分割算法提升了44.8%,且具有较高的分割效率。结论本文通过融合外观与运动特征实现在线的目标分割,取得较好的分割结果,且该方法在复杂场景中也具有较好的鲁棒性。