基于一种改进的Hough变换的输电线提取与识别

在野外拍摄得到的输电线图像中,输电导线具有明显的线性特征,因此可以直线为基础来研究导线提取与识别的算法。Hough变换是经典的变换域直线提取算法,针对输电线图像的特点以及从Hough变换改进的思路出发,运用形态学分析和搜索聚类的方法先去除输电导线二值边缘图像中的背景噪声,提取出导线上的像素点。经过预处理后,再运用阈值区间的自适应估算方法来计算Hough变换的参数阈值,从而识别出图像中的输电线。实验结果表明,该方法具有较好的提取效果,并且能准确的识别出输电线,计算简单速度较快。

高中生物课开展“大容量”教学提高教学时效

在学习高中生物学过程中，许多学生都有这样一种感觉：生物学初学易懂，但要彻底理解生物学概念、基本原理及规律以及各种生命现象之间的关系并不是一件易事，往往学到后来各知识弄混了，理不清了。这需要教师在授课过程中通过各种教学方法让学生真正明白生命现象及生命规律，直到解决问题。

生物学前概念对生物教学的启示

生物学前概念在学生头脑中表现得广泛并具有迁移的两面性,因此对学生掌握科学的生物概念存在积极或消极两方面的作用。本文根据建构主义的教学思想,结合教学实践,阐述生物学习中的前概念问题,以及对生物教学的一些启示。

提高高三生物课堂练习有效性的实践

苏霍姆林斯基说过：“复习乃学习之母。”可是“学习之母”并不能被轻易驾驭，复习课的有效性正在成为研究课堂教学有效性的一个重要方面。进入高三，复习课成了课堂教学的主角。许多教师对课堂练习讲评的思考，一直停留在对解题方法的研究上，从而使许多与课堂练习有关的隐性内容得不到挖掘和开发，降低了课堂练习讲评的有效性。如何使课堂练习更为有效，是每一位高三教师必须面对和研究的课题。

复杂背景下输电导线图像特征的提取

随着小型无人机的推广与应用,输电走廊电力线的自动巡检逐渐会取代传统的人工巡线作业。要实现巡检的自动化与智能化,必须将数字图像处理技术运用到输电导线的巡检作业中。本文对复杂背景下输电导线图像特征的提取进行研究,在对导线图像进行预处理后,运用Canny算子进行边缘检测,对得到的边缘图像进行形态学处理,扩大背景和导线的差异化程度,然后采用自适应阈值区间的广义Hough提取输电导线。最后,通过实验进行了验证,此方法能够在复杂背景下较好的提取电力线。

结合肤色分割和ELM算法的静态手势识别

针对目前复杂背景下手势图像识别率不高、识别困难等问题,基于ELM(extreme learning machine),提出了一种快速手势识别方法。结合RGB与HSV两种颜色空间模型,从复杂背景中去除大部分类肤色的干扰,实现手势分割;采用改进的Hu不变矩以及指尖个数对获取的手势轮廓进行描述;利用ELM进行特征数据分类,从而实现实验所采用手势的识别,其中ELM是在单隐层神经网络的基础上提出来的一种新型前馈神经网络,网络结构比较简单,输入权值和偏差随机给定的。在采用ELM识别的同时又用传统的BP网络进行了识别,结果表明:相对于BP网络,ELM具有较快的学习速度和良好的抗差能力,同时识别率比较高,适合静态手势识别。

基于边缘自适应的Mean Shift目标跟踪方法

针对Mean Shift算法固定搜索核窗口存在局限性的问题,提出了一种基于边缘特性的Mean Shift搜索核半径自动调节的运动目标跟踪方法。在视频序列图像中,当目标远离、靠近摄像机时,会发生尺寸变小、变大的变化,导致固定核窗口的Mean Shift搜索算法得到的结果要么存在太多的背景噪声,要么没有包含完整的目标特征,从而使跟踪效果变差。利用边缘检测求出以目标为中心,略大于Mean Shift核半径区域的二值图像,根据二值图像的形心,用逐步缩小的圆去逼近目标的办法求出适合真实目标的Mean Shift核窗口半径,达到核函数半径自适应目标的目的。实验结果表明,根据边缘特性自动调节Mean Shift搜索核窗口半径的方法,显著降低目标形状大小变化所带来的影响,准确而有效地实现了运动目标的跟踪。

医院数字化图书馆的应用

概述数字图书馆的基本概念,探讨医学数字图书馆的知识功能和服务功能,研究知识管理与数字资源的整合理论,分析网上医学信息服务的特点和目前网络信息服务的模式。

基于光流与Mean Shift算法的运动目标检测

为了改善传统光流法不能很好地解决背景运动带来影响的问题,提出了一种基于光流矢量与Mean Shift算法的运动目标检测方法。结合图像中边缘信息和灰度信息,用金字塔法计算出特定像素点的Lucas-Kanade光流矢量。再利用Mean Shift算法的梯度搜索原理找出运动背景的光流矢量,进而找出运动目标的光流矢量。实验结果表明,融入Mean Shift算法后的光流法高精度地检测出了目标,显著降低背景运动所带来的影响。文中所提方法比传统几种方法更加准确地得到了所需结果。

素质教育对思想政治教师的要求

提高学生的思想政治素质是实施全面素质教育的灵魂,也是为社会主义建设培养创新型人才的关键。因此,素质教育对思想政治教师在思想政治、道德、知识、能力、身心等方面的素质提出了更高的要求。

基于谱减法和均匀子带频带方差法的端点检测

传统的端点检测算法是基于短时能量和短时过零率的双门限检测法,该算法对于含噪语音信号检测效果不佳。因此,将谱减法与均匀子带频带方差算法相结合,结合算法分两个过程,首先用谱减法对带噪语音信号进行降噪,然后用均匀子带频带方差法进行端点检测。实验结果表明,结合算法对于含噪较多的语音信号检测效果良好。

论学生创新能力的培养

创新是知识经济时代对人们提出的迫切要求 ,也是人类社会进步与发展、国家兴旺发达的不竭动力。培养学生的创新能力 ,就是要培养学生的创新意识、创新思维、创新人格。

基于ELM和PCA的汉语数字语音识别研究

针对传统BP网络在语音识别应用中存在训练时间长,容易陷入局部极小值等问题,建立了一种基于ELM的语音识别系统。ELM是一种快速的单隐层前馈神经网络(SLFN)训练算法,将该算法与单隐层BP网络进行实验比较。实验中对提取的特征矩阵采用主成分分析(PCA)算法进行降维,该算法有效地提取了语音信号的主要成分。实验结果表明:在训练时间上,ELM明显优于BP算法;在识别率上,ELM优于BP算法。

基于ELM神经网络的语音识别研究

ELM神经网络是一种新的神经网络,近几年来在数据拟合和模式识别等方面得到了广泛的研究。该算法的模型是基于单隐含层神经网络(SLFNs),相比需要经过长期迭代求解参数的其他网络,该算法只需要一次求解就能训练好网络参数,是一种快速训练算法。本文将该算法与时间规整相结合对语音进行识别研究,与SVM相比,ELM具有更快的训练速度,且识别效果良好。

种子活力测定在玉米育种中的应用

在玉米生产实践中,发现很多实验室的发芽率与田间出苗率存在很大差距,这主要是种子活力的问题,种子活力具有很强的遗传性,且存在母体效应,亲本的高活力可以很强的遗传给后代,因此在玉米育种中,活力测定具有重要意义。本文就种子活力的概念、种子活力测定的必要性、测定方法进行了综述,从而提出在玉米育种中种子活力宜采用的测定方法,为提高田间播种质量提供技术参考。

素质教育对思想政治课教师的要求

提高学生的思想政治素质是实施全面素质教育的灵魂 ,也是为社会主义建设培养创新型人才的关键。因此 ,素质教育对思想政治课教师在思想政治、道德、知识、能力、身心等方面的素质提出了更高的要求。

异常J波与猝死关系的探讨

对象94例冠心病患者均系2000年8月-2003年12月的住院病人。猝死组44例，男性28例，女性16例，年龄41至79岁(平均61岁)，其中急性心肌梗塞(AMI)8例，陈旧性心肌梗塞(OMI)14例，心绞痛10例，冠心病心力衰竭12例。非猝死组(对照组)50例，男性32例，女性18例，年龄43—77岁，其中急性心肌梗塞10例。

研究性学习评价指标调研报告

1研究的背景和目的 2000年1月，教育部颁布了《全日制普通高级中学课程计划（实验修改稿）》，将研究性学习作为综合实践活动的一项内容。2001年6月，教育部又颁布了《基础教育课程改革纲要（试行）》，规定从小学至高中阶段设置综合实践活动并作为必修课。自此，研究性学习作为基础教育阶段的必修课，这无疑是我国基础教育课程体系的结构性突破，也是顺应世界范围内改造学科本位，转变学生学习方式，培养学生创新精神和实践能力的课程改革之趋势。